Путь черепах
Торговать с использованием слабых методов —все равно что жонглировать, стоя в шлюпке во время шторма. Конечно, это можно делать, но гораздо проще жонглировать, стоя на твердой почве.
Теперь, когда вы уже знакомы с основными причинами неточных результатов исторических тестов, давайте рассмотрим основные принципы правильного тестирования прошлого.
В лучшем случае вы можете получить лишь примерное представление о том, как связано будущее с результатами исторического моделирования. Но к счастью, даже примерное представление может обеспечить хорошему трейдеру перевес, достаточный для того, чтобы заработать много денег. Чтобы при оценке ваших идей проанализировать важность факторов, влияющих на величину ошибки или уровень неточности, необходимо рассмотреть несколько основных статистических концепций, лежащих в основе исторического тестирования. Так как я не большой любитель книг, напичканных формулами и пространными объяснениями, то постараюсь быть прост в аспекте математики и понятен в объяснениях.
Статистические основы тестирования
Существующие измерения неустойчивы
Устойчивые показатели измерения результативности
Регрессированная годовая отдача (RAR%)
R-cubed – новое соотношение риска и доходности
Устойчивый коэффициент Шарпа (Robust Sharpe Ratio)
Устойчивый коэффициент Шарпа 2
Устойчивый коэффициент Шарпа 3
R-cubed за указанный период изменился в два раза меньше, чем MAR.
Репрезентативные выборки
Размер выборки
Назад в будущее
Удачливые системы
Параметры вперемешку
Окна повторяющейся оптимизации
Моделирование по методу Монте-Карло
Альтернативные ситуации в трейдинге
Альтернативные ситуации в трейдинге 2
Отчеты по методу Монте-Карло
Лишь аппроксимация
Как показали проделанные выше упражнения, тестирование прошлого является лишь грубой аппроксимацией возможного состояния дел в будущем. Устойчивые показатели лучше прогнозируют будущее, чем их бол
