Показатели производительности

Рентабельность

Обзор

· Выбор метрик часто зависит от того, какую торговую платформу вы используете. Отчеты MT4 показывают показатели в 3 основных областях: прибыльность, кривая и просадка капитала, а также качество данных. Мы обсудим кривую и просадку капитала, а также качество данных в следующих статьях.

· Мы можем объединить показатели прибыльности MT4 с нашим собственным анализом, чтобы получить 4 основных типа показателей:

1) Общая прибыльность

2) Средняя доходность и соотношение риска и прибыли

3) Винрейт и перекос

4) Норма прибыли

Основные моменты

Ниже приведен пример отчета о тестировании на истории от MT4 для алгоритмической торговой стратегии под названием «IQT_MA_Crossover EA», которая представляет собой реализацию IQT стратегии пересечения скользящих средних, как обсуждалось в предыдущих статьях (Часть 1Часть 2). Стратегия была применена к обменному курсу AUDUSD (австралийский доллар к доллару США) на часовом таймфрейме.

Образец отчета о тестировании MT4

1) Общая прибыльность

Что касается нашего фундаментального уравнения торговли, ключевая информация, указанная в отчете, следующая:

· «Общая чистая прибыль» (Π) составляет 159,53 фунта стерлингов. Это равно «Валовой прибыли» — «Валовому убытку». Значение больше 0 означает, что стратегия прибыльна.

· «Профит-фактор» связан, это равно «Валовая прибыль» / «Валовой убыток». Значение больше 1 означает, что стратегия прибыльна.

2) Средняя доходность и соотношение риска и прибыли

· «Всего сделок» (N) равно 55.

· «Ожидаемая выплата» составляет 2,90 фунта стерлингов. Это средняя прибыль на сделку, которая равна Π / N.

· «Начальный депозит» составляет 10000 фунтов стерлингов. Это была общая сумма на счете до начала торгов.

· В разделе «Параметры» есть назначение «general_percentage = 0,1». Это устанавливает позицию с риском на сделку в размере 0,1% от «Начального депозита» (10000 фунтов стерлингов), поэтому риск составлял 10 фунтов стерлингов за сделку.

· Некоторые трейдеры мыслят категориями соотношения риска и прибыли, но путано рассчитывают его как вознаграждение / риск. В нашем случае это «Математическое ожидание» / сумма риска на сделку, которая составляет 2,9 / 10 = 0,29. Как правило, трейдеры любят, чтобы коэффициент был больше 1, но низкий положительный коэффициент приемлем, если вероятность прибыльного результата относительно высока, что приводит к тому, что ожидаемая выплата будет положительной, как в данном случае.

3) Винрейт и перекос

· Другие трейдеры мыслят категориями «винрейта» или «хитрейта». Эта информация указана в разделе «Прибыльные сделки (% от общего количества)». Первое число здесь 10, что говорит нам об абсолютном количестве прибыльных сделок. Число в скобках — это то, что обычно считается винрейтом; Здесь он составляет 18,18%, что говорит нам о количестве прибыльных сделок в процентах от общего количества сделок, и равен 10 / 55.

· Процент выигрышей для коротких и длинных позиций также показан чуть выше, в разделах «Короткие позиции (выигранные %)» и «Длинные позиции (выигранные %)». Процент выигрышей — это числа в скобках, т.е. 18,52% и 17,86% соответственно. Это означает, что процент выигрышей выше для коротких сделок, хотя разница может быть незначительной.

· Процент выигрышей сам по себе не особенно информативен, потому что он не учитывает общую прибыльность стратегии или распределение прибыли. Тем не менее, это может быть важно для трейдеров с типом личности «С» (как объяснялось в предыдущей статье), поскольку психологически им нравится быть «правильными» большую часть времени, поэтому они оценивают процент выигрышей более 50% или даже 70%.

· В сочетании с «Общей чистой прибылью» процент выигрышей говорит нам о том, что стратегия имеет положительный перекос; Поскольку процент выигрышей составляет менее 50%, но стратегия по-прежнему прибыльна, должны быть относительно большие, но необычные выигрыши, которые перевешивают многие мелкие, но более распространенные потери. Мы объясним перекос подробнее в следующей статье.

· Предыдущий пункт дополнительно подкрепляется «Сделка с наибольшей прибылью» в размере 103,96 фунтов стерлингов и «Сделка со средней прибылью» в размере 39,53 фунтов стерлингов, которые значительно перевешивают «Крупнейшую убыточную сделку» в размере -12,80 фунтов стерлингов и «Сделку со средним убытком» в размере -5,24 фунтов стерлингов.

4) Норма прибыли

· «Период» (Δt) — август — ноябрь 2021 года (4 месяца). Количество торговых дней в рамках этого периода = 86 (мы рассчитали это число, исключив выходные).

· Это позволяет нам рассчитать норму прибыли как π = Π / Δt = 159,53 фунта стерлингов / 86 = 1,86 фунта стерлингов в день. Это позитивно, но кажется низким. Имейте в виду, что 10 фунтов стерлингов рисковали за сделку.

· Альтернативный способ включения Δt состоит в том, чтобы учитывать, что соотношение риска и прибыли фактически совпадает с нормой прибыли стратегии. 29.0% (от размера счета) начисляется за 86 дней, или 0.337% в сутки. Возможно, это лучший способ оценки стратегий, но, возможно, мы больше всего заботимся о конечном балансе, с которым лучше связана норма прибыли.

Кривая капитала и просадка

Обзор

1) Кривая баланса и кривая эквити являются визуальным представлением эффективности стратегии. Они служат для выделения других мер, таких как просадка.

2) Просадка — это разница между пиком и впадиной на кривой эквити. На основе этой концепции существует множество показателей, таких как абсолютная просадка, максимальная/максимальная просадка и максимальная продолжительность просадки.

3) Другими показателями, которые дополняют показатели просадки в отчетах MT4, являются максимальная убыточная сделка, максимальное количество последовательных проигрышей, максимальная сумма последовательных проигрышей, среднее количество последовательных выигрышей и среднее количество последовательных проигрышей.

Основные моменты

Ниже приведен отчет о тестировании MT4 в прошлый раз. Мы будем использовать его для обсуждения кривой эквити и просадки.

Образец отчета о тестировании MT4

1) Кривая собственного капитала

· На графике показана кривая эквити (зеленая линия) и кривая баланса (синяя линия) стратегии.

· Для этой стратегии кривые практически идентичны, поэтому почти везде синяя линия нарисована поверх зеленой линии, и кажется, что видна только кривая баланса. Кривая эквити лишь незначительно отклоняется от кривой баланса примерно на треть пути слева, где зеленая линия опускается немного ниже синей линии.

· Кривая баланса показывает текущее значение на счете, исключая стоимость любых открытых сделок. Он обновляется только после закрытия сделки.

· Кривая эквити показывает текущее значение на счете, включая стоимость любых открытых сделок. Он постоянно обновляется в режиме реального времени по мере изменения стоимости открытых сделок. Если открытые сделки в настоящее время приносят прибыль, кривая эквити временно поднимется выше кривой баланса, а если они убыточные, кривая эквити временно опустится ниже кривой баланса, как на графике здесь. Всякий раз, когда все сделки закрываются, кривая эквити и кривая баланса снова соединяются.

· В идеале мы хотим, чтобы кривая капитала представляла собой восходящую наклонную линию или кривую; Это указывает на то, что стратегия предсказуемо генерирует прибыль, никогда не принося убытков, которые вызывают отклонения в сторону снижения. На графике, показанном здесь, кривая капитала в целом движется вверх, и есть наклонные участки вверх, но есть важные участки, где кривая движется вниз или вбок из-за неработающих сделок.

2) Просадка

Нисходящие отклонения кривой эквити связаны с концепцией просадки;

· Как правило, просадка — это падение стоимости счета от пика до минимума кривой эквити. Включая начальный депозит в качестве пика, мы можем насчитать 9 просадок на графике выше.

· Просадки обычно выражаются в процентах от последнего пика, но также могут быть выражены в абсолютном/валютном выражении. Строго говоря, они должны быть указаны как отрицательный процент / число, но не все следуют этому, как и MT4.

· Абсолютная просадка — это разница между начальным депозитом (10000 фунтов стерлингов здесь) и минимальным капиталом на счете. Здесь он указан как 70.48 фунтов стерлингов.

· Максимальная/Максимальная просадка — это наибольшая просадка в процентах от средств на счете, т.е. наибольшая (значение корыта — пиковое значение)/пиковое значение. Вот ссылка на Investopedia для получения дополнительной информации: https://www.investopedia.com/terms/m/maximum-drawdown-mdd.asp

· «Относительная просадка» в отчете MT4 — это то, что мы определяем как максимальную просадку. Здесь она составляет 1,26%. Я сталкивался с трейдерами со стратегиями, которые достигают 30%, что звучит очень психологически болезненно.

· «Максимальная просадка» в отчете является абсолютным / валютным числом для «Относительной просадки» и составляет 128,09 фунтов стерлингов здесь.

· Максимальная продолжительность просадки — это самая длинная продолжительность просадки. К сожалению, MT4 не показывает эту информацию, но анализ списка сделок (здесь не показан) показывает, что значение для этой стратегии составляет примерно 16 дней.

· Обратите внимание, что максимальная продолжительность просадки не обязательно является продолжительностью максимальной просадки; у нас может быть кривая эквити, которая быстро восстанавливается после максимальной просадки, но затем требуется больше времени, чтобы восстановиться после другой просадки.

· Наконец, помните, что просадки измеряются с помощью кривой эквити, а не кривой баланса. Поскольку отчеты MT4 показывают только остатки на счетах после каждой сделки, вы не сможете дублировать их точные цифры, используя список сделок. Например, на скриншоте ниже показано начало списка сделок в отчете MT4. Он не мог показать все изменения в цене актива и капитале счета, не будучи значительно длиннее.

Начало списка сделок

3) Другие психологические показатели

Информация о кривой капитала и просадке дает трейдерам представление о том, насколько психологически болезненны минимумы стратегии. Даже если стратегия была доказана в прошлом (и будет доказана в будущем), чем хуже она в настоящем с точки зрения просадки, тем больше вероятность того, что трейдер придет к выводу, что произошла смена режима; Рыночная конъюнктура существенно изменилась и пора прекратить использование стратегии.

Аналогичная информация содержится в остальной части отчета MT4:

· «Крупнейшая убыточная сделка»: самый большой убыток в валютном выражении, -12,80 фунтов стерлингов здесь.

· «Максимальные последовательные убытки»: наибольшее количество последовательных убыточных сделок перед прибыльной сделкой

· «Максимальный последовательный убыток»: наибольшая сумма убытков от последовательных убыточных сделок в валютном выражении

· «Средние последовательные выигрыши» и «Средние последовательные проигрыши»: вместе они дают представление о том, как долго в среднем длятся подъемы и просадки.

Качество данных

Обзор

Качество данных имеет решающее значение, поскольку оно лежит в основе всех выводов, сделанных на основе анализа производительности.

1) Качество данных отображается типом используемой модели данных, качеством моделирования и количеством несовпадающих ошибок графика.

2) Предположения о значениях спреда и параметров стратегии также влияют на вывод об эффективности стратегии.

3) Наконец, чем больше количество данных у нас есть, тем больше мы можем быть уверены в том, что торговая стратегия стабильна. Количество данных отображается количеством баров/свечей, тиков, торговых дней и совершенных сделок.

Основные моменты

Это третья статья, посвященная показателям эффективности стратегии, но, возможно, самая важная; Без качественных данных мы не можем быть уверены в том, что наш анализ или использование показателей производительности имеет прочную основу. Ниже приведен пример отчета о тестировании MT4 из предыдущих статей. Мы будем использовать его для обсуждения показателей, связанных с качеством данных.

Образец отчета о тестировании MT4

1) Качество данных

· «Качество моделирования» в отчете MT4 показывает общее качество данных, которое здесь составляет 99%. MT4 обычно использует данные брокера, который имеет максимальный уровень качества 90%, но может быть намного ниже. Сторонние инструменты, такие как Tick Data Suite, позволяют использовать данные, которые были очищены (ошибки удалены); Ошибки данных иногда возникают в режиме реального времени, и они не всегда исправляются брокерами позже. Tick Data Suite был рекомендован мне в 2013 году одним из соучредителей Atom8, брокера, который позже был приобретен Vantage FX (https://www.forexbrokerz.com/news/Vantage-FX-acquires-Atom8-forex-broker).

· «Модель» относится к уровню детализации / детализации данных. Лучше всего выбрать «Каждый тик», чтобы использовался максимально подробный уровень данных. Обратите внимание, что даже если выбран параметр «Каждый тик», данные брокера могут не содержать тиковых данных, поэтому вместо этого можно использовать одноминутные данные для оценки (интерполяции) движения цены в течение каждой минуты.

· Как говорит Бирт из Tick Data Suite (TDS) о процедуре интерполяции MT4 во время тестирования на истории, «если позиция имеет как SL, так и TP в ценовом диапазоне бара, это подбрасывание монеты, независимо от того, достигнет ли она стоп-лосса или тейк-профита». Вот почему мы рекомендуем использовать TDS, поскольку, убедившись, что у вас есть тиковые данные, которые являются минимально возможным уровнем детализации данных, нет интерполяции, и вы можете быть полностью уверены в результатах своей стратегии. Это особенно важно для высокочастотных торговых стратегий, которые используют короткие таймфреймы (менее часовых), такие как одноминутные и тридцатиминутные таймфреймы.

· «Ошибки несовпадающих графиков» относятся к количеству несоответствий между данными с разных таймфреймов, например, данные брокера могут иметь почасовые данные, которые не совпадают с одноминутными данными. В отчете показано 0 таких ошибок для этого бэктеста.

2) Допущения

· «Спред» — это уровень спреда (в пунктах), принятый для бэктеста. Это может быть установлено на фиксированный уровень, например, 10, или, выбрав 0, используется текущий уровень спреда на рынке, как в данном случае; в отчете написано «Текущий (12)». Нереально низкий выбор спреда может неверно создать впечатление, что стратегия прибыльна, особенно если она предполагает частые сделки и небольшие цели по прибыли, как в стратегиях скальпинга.

· «Параметры» показывает входные параметры для торговой стратегии. Ключевыми из них в реализации IQT стратегии пересечения MA являются:

— general_percentage = 0,1: Это устанавливает сумму средств, которыми нужно рисковать на сделку, в размере 0,1% от средств на счете.

— general_max_trades = 1; При этом максимальное количество одновременных сделок устанавливается равным 1

— general_slippage = 3; Это допускает проскальзывание в ценовых заполнениях до 3 пунктов

— short_period = 5; это устанавливает короткую/быструю среднюю на использование данных 5 периодов.

— long_period = 50; это устанавливает длинную/медленную среднюю на использование данных 50 периодов.

3) Количество данных

Чем больше данных мы используем в бэктесте, тем увереннее мы можем быть уверены в том, что стратегия предсказуемо приносит прибыль. Мы можем оценить количество данных в отчетах MT4, используя следующие показатели (чем больше, тем лучше):

· «Период» (Δt в нашем фундаментальном уравнении торговли) говорит нам об используемом таймфрейме, здесь с почасовой оплатой и об общем периоде времени, в течение которого тестировалась стратегия, то есть с августа по ноябрь 2021 года (4 месяца). Количество торговых дней в рамках этого периода = 86 (мы рассчитали это число, исключив выходные).

· «Всего сделок» (N) — это общее количество введенных и закрытых торговых позиций, которое здесь равно 55. Количество транзакций, используемых для входа, изменения и выхода из позиций, может быть больше, поэтому анализ списка сделок необходим, если мы хотим исследовать транзакционные издержки.

· «Бары в тесте» — это количество баров/свечей на графике за период, которое здесь составляет 2164.

· «Тики смоделированы» — это количество тиков/сделок на рынке за период, которое здесь равняется 4637600.

· Единственное предостережение к общему правилу о том, что чем больше эти меры, тем лучше, заключается в том, что изменения режима могут произойти после определенных рыночных событий. Например, торговая стратегия, предполагающая, что золото всегда будет дорожать, вряд ли будет жизнеспособной, если будет открыт дешевый способ конвертации олова в золото и будут найдены растущие месторождения олова.

Распределения и коэффициент Шарпа

Обзор

В предыдущих статьях о показателях производительности мы обсуждали показатели, которые доступны в отчете о тестировании MT4. Эта статья отличается тем, что в ней обсуждаются меры, связанные с распределением вероятностей доходности, которые не предусмотрены MT4, но которые трейдер должен рассчитать для себя.

1) Распределение доходности стратегии показывает частоту, с которой происходит каждое значение возврата. Наиболее важными показателями, выходящими за рамки гистограммы, являются среднее значение, дисперсия, стандартное отклонение и асимметрия.

2) Коэффициент Шарпа (SR) — это мера избыточной доходности стратегии на единицу риска. Риск измеряется стандартным отклонением доходности. Чем выше SR, тем лучше.

3) Существуют альтернативные меры, основанные на выделении риска снижения стратегии, такие как коэффициент Кальмара, который включает максимальную продолжительность просадки вместо стандартного отклонения.

Основные моменты

1) Дистрибутивы

Распределение доходности стратегии показывает частоту, с которой встречается каждое значение доходности. Он дает представление о типичном диапазоне результатов для возврата. Есть три особенно важные меры:

1) Среднее: это среднее арифметическое возвратов, т.е. сумма возвратов, деленная на количество возвратов. Он показывает центр распределения. Его обычно называют ожидаемым значением или «средним», но существуют и другие типы среднего значения, такие как мода (наиболее распространенное значение) и медиана (среднее отсортированное значение). Формально

где µ обозначает среднее значение, R_i — i-йвозврат, а N — количество возвратов.

2) Дисперсия: это (пропорционально) среднему квадрату разности между доходностью и средней доходностью. Он показывает, насколько разбросано или рассредоточено распределение. Формально

где σ^2 обозначает дисперсию (выборки).

Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии. Ее часто называют волатильностью на финансовых рынках.

3) Асимметрия: это (пропорционально) среднему значению кубических разностей между доходностью и средней доходностью, деленной на куб стандартного отклонения. Он показывает, насколько асимметрично распределение. Формально

где G обозначает асимметрию (выборки).

В Википедии есть полезная диаграмма типов асимметрии по адресу: https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness. Мы воспроизводим его здесь:

Типы асимметрии

a. Значение асимметрии, равное 0 (средняя часть диаграммы), указывает на идеально симметричное распределение, такое как нормальное распределение.

b. Значение асимметрии больше 0 (левая часть диаграммы) указывает на распределение, которое, кажется, наклонено влево, а хвост простирается вправо. Стратегии с положительной асимметрией, как правило, имеют много низких значений доходности (возможно, даже отрицательных), которые ограничены (например, из-за ограниченных правил стоп-лосса), но длинный диапазон высокой доходности.

c. Значение асимметрии менее 0 (правая часть диаграммы) указывает на распределение, которое, по-видимому, наклонено вправо, а хвост простирается влево. Стратегии с отрицательной асимметрией, как правило, имеют много высоких значений доходности, которые ограничены (например, из-за ограниченных правил тейк-профита), но длинный диапазон низкооцененных (возможно, отрицательных) доходностей.

2) Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа (SR) обычно используется для сравнения стратегий. Он рассчитывается как разница между средней доходностью и базовой нормой прибыли, деленная на стандартное отклонение доходности. Более высокий SR указывает на более высокую избыточную доходность на единицу риска.

Базовая норма доходности должна соответствовать рыночному индексу класса активов стратегии. Например, торговая стратегия, которая концентрируется на крупных акциях в США, должна использовать S&P 500 для расчета базовой нормы прибыли. Использование ставки по казначейским векселям в качестве ориентира вместо этого искусственно раздуло бы SR.

Для обеспечения сопоставимости стратегий с разной частотой торговли и продолжительностью времени рассчитывается годовая SR. По сути, SR за определенный интервал, например, месяц, необходимо умножить на квадратный корень из количества делен интервала на год, например, √12.

Обратите внимание, что при этом предполагается, что доходность является независимой и одинаково распределенной (IID). Как показал профессор Эндрю Ло (https://alo.mit.edu/wp-content/uploads/2017/06/The-Statistics-of-Sharpe-Ratios.pdf), годовая классификация является более сложной, если доходность не является IID, например, если они имеют последовательную корреляцию.

Предполагая, что (в годовом исчислении) SR рассчитываются правильно, д-р Эрнест Чан, известный количественный трейдер, излагает следующие эмпирические правила для значений SR в своей книге «Количественная торговля»:

1: Доходность в целом положительная, но стратегия «не подходит в качестве самостоятельной стратегии». Подразумевается, что стратегия все еще может быть объединена с другими стратегиями с низким SR в портфеле, тогда стандартное отклонение будет падать в результате диверсификации, повышая SR (портфеля).

>2: доходность положительная почти каждый месяц

>3: доходность положительная почти каждый день

В этом контексте HFT может достигать очень больших SR, например, я знал трейдера HFT, претендующего на SR 30, что подразумевает положительную доходность на коротком внутридневном интервале времени, например, в одну минуту. Однако неясно, насколько устойчивы края HFT; Этот же трейдер впоследствии сменил профессию.

3) Альтернативные меры, основанные на риске снижения

SR сравнивает стратегии, основанные на стандартном отклонении, мере риска, которая придает одинаковое значение риску повышения и понижения. Тем не менее, трейдеры ценят риск роста и не любят риск снижения. Это привело к принятию различных мер, которые вместо этого сосредоточены на риске снижения.

Основным из них, о котором мы упомянем, является коэффициент Кальмара. Это совокупный годовой темп роста (CAGR) / максимальная продолжительность просадки. Это имеет аналогичную интерпретацию SR, но теперь учитывает просадку во время стратегии. Стратегия с более высоким SR может быть не такой ценной для трейдера, как стратегия с более высоким коэффициентом Кальмара, если ему не нравятся длительные периоды просадки.

Другими показателями, ориентированными на риск снижения, являются полудисперсия, полуотклонение, стоимость под риском, ожидаемый дефицит, коэффициент фунта стерлингов, коэффициент Сортино, коэффициент потенциала роста, коэффициент риска и доходности и коэффициент Берка. Мы можем рассмотреть их в следующей статье.

Источник