среда, 8 сентября 2021 г.

GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2000 года

 Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка незначительная, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 21 год 8 месяцев. На данных вне выборки - 21 год.



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2001 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка незначительная, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 20 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 20 лет.




GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2002 года

 Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка великовата, но устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 19 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 19 лет.



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2003 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка в допустимых пределах, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 18 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 18 лет.



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2004 года

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

 Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка в допустимых пределах, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 17 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 17 лет.




GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2005 года

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка в допустимых пределах, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 16 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 16 лет



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2006 года

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка в допустимых пределах, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 15 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 15 лет.



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2007 года. Предкризисный год.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними. Фильтр канала волатильности включен.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Результаты в целом удовлетворительные, но чувствуется предкризисная нервозность рынка, что привело к завышенным объемам и увеличенной просадке.. Изгиб кривой баланса в конце графика - закрытие позиций незавершенного трейда по окончанию интервала тестирования.

Общий интервал тестирования 14 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 14 лет.



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2008 года. Год начала кризиса.

В 2008 году начался глобальный кризис, возникновение кризиса связывают с общей цикличностью экономического развития, но в качестве спускового механизма указывают на перегрев кредитного рынка и его следствие - ипотечного кризиса. 
Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.


Тест провалился. В конце года робот не выдержал возросшей волатильности, что и привело к краху.
Включим отключенный ранее фильтр волатильности. и проведем тест еще раз, уже с ограничениями.




С включенным фильтром все пришло в норму. Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка незначительная, устойчивость сохраняется. В дальнейшем будем использовать робот с включенным фильтром.

Общий интервал тестирования 13 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 13 лет.

GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2009 года. Кризис продолжается.

В 2008 году начался кризис, продолжающийся в 2009. Это время слома рыночных тенденций. Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Тишь да гладь. Никаких изломов и просадок. вероятнее всего все ломки тенденций случились в 2008 году. Посмотрим, что покажет следующий тест.

Общий интервал тестирования 12 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 12 лет.



вторник, 7 сентября 2021 г.

GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2010 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка незначительная, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 11 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 11 лет.



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2011 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка незначительная, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 10 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 10 лет.



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2012 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест более-менее успешный. Однако в средней части диапазона возникла перегрузка по объемам. Просадка возросла, но алгоритм остался устойчивым.

Общий интервал тестирования 9 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 9 лет.




GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2013 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест также более-менее успешный. Аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка в допустимых для алгоритма пределах, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 8 лет 8 месяцев. На данных вне выборки - 8 лет.




понедельник, 6 сентября 2021 г.

GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2014 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест также более-менее успешный. Особых аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка в допустимых для алгоритма пределах, устойчивость сохраняется. 

Общий интервал тестирования 7 лет 8 месяцев. На данных вне выборки 7 лет.



GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2015 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на заданном интервале данных.

Тест более-менее успешный. Особых аномалий поведения робота не наблюдается. Просадка великовата, что говорит о возможных проблемах, но устойчивость пока что сохраняется. Напомним, что у нас с запасе есть ограничения по каналу волатильности и еще пару идей по уменьшению риска, которые пока что применять не будем, сохраняя неизменность параметров настройки.

Общий интервал тестирования 6 лет 8 месяцев. На данных вне выборки 6 лет.



воскресенье, 5 сентября 2021 г.

GMartSWT. Тест "out-of-sample" на данных 2017 года

Продолжаем тестирование робота на данных "out-of-sample". Настройки остаются прежними.

Робот GMartSWT реализует сеточный алгоритм с элементами мартингейла и использованием SWT-метода для запуска сетки. Параметры настройки робота и алгоритм его работы описаны в соответствующих разделах блога.

На рисунке представлены результаты тестирования "out-of-sample" робота GMartSWT на данных 2017 года.

Тест более-менее успешный. Особых аномалий поведения робота не наблюдается.
Общий интервал тестирования чуть меньше 5 лет. На данных вне выборки 4 года.



Горе от ума...


В старых и, как я сейчас понимаю, умных книгах по трейдингу часто писалось, что на роль трейдера компании предпочитали брать бывших спортсменов, не особенно отягощенных интеллектом, но имеющих устойчивую психику. В тех книгах речь шла о торговле «на полу», но мне представляется, что эти предпочтения в какой-то мере должны сохранять силу и при он-лайн торговле. И вот по каким причинам.

Далее будут приведены выдержки из одной интересной (хотя и несколько банальной) книги. Банальной, но тем не менее изложенному тексту трудно отказать в справедливости выводов и положений. А главная суть приведенного текста в том, что большинство наших бед и проблем не имеют особого отношения к реальности и возникают из-за нашего ума.
В принципе это не так уж ново. Профессор Савельев тоже как-то отмечал, что его знакомые бизнесмены говорили, что разум им только мешает. Руководствуясь побуждениями лимбической системы, т.е. животными инстинктами, они и жили бы проще и дела вели бы успешнее.
Насчет этого конечно можно поспорить, но в одной древней книге тоже не зря сказано: "Во многой мудрости много печали; и кто умножает познания, умножает скорбь". (Екк. 1:18)

Итак, почему от ума можно ожидать горе? Рефлексия, способность анализировать. Читаем выдержки....

О торговле "на всю котлету"


Написал большой пост.

Потом подумал и все зачеркнул, оставил только рисунок, который кратко отражает суть экстремального трейдинга с предельными рисками. Каждый пук рынка не в вашу сторону способен размазать вас по стене.
Добавлю только, что на большом промежутке времени консервативный трейдинг, особенно с реинвестированием части прибыли, обойдет экстремальный подход, причем без нервов и случайностей.

P.S. Тем, кто торгует акции. Это не про вас. С вашим плечом можно и на всю котлету без особых негативных последствий. Особенно в лонг и с дивидендами.

суббота, 4 сентября 2021 г.

Equity: траектория пьяницы - случайное блуждание

В алгоритмы торговых роботов заложена функция фиксации профита по достижению заданного порога  (случайное блуждание с поглощающими границами), что соответствует поглощающей границе для марковского процесса. При этом кроются все позиции по инструменту, и прибыльные и убыточные. Далее работа возобновляется.

Дополнительным роботом реализован аналогичный режим для портфеля инструментов. При достижении заданной границы кроются все позиции по всем инструментам. Далее работа по прибыльным инструментам возобновляется, а условий входа по убыточным, как правило, не возникает, если и возникает, то объемы не наращиваются. Таким образом частично хеджируются риски. Чем больше инструментов используется, тем выше эффект хеджирования.

Процесс изменения эквити по портфелю инструментов близок к случайному блужданию, и из-за механизма  формирования котировок и из-за действия центральной предельной теоремы теории вероятностей.

Ниже приведены результаты исследования режимов блуждания с поглощающими границами, когда серия сделок прерывается при достижении заданной прибыли или убытка в условиях отсутствия статистического преимущества, т.е. когда вероятность открытия прибыльной и убыточной позиции одинакова.

Для целей исследования был разработан симулятор, моделирующий статистику торговли за данными вероятностными параметрам, чтобы приблизить его к практическим потребностям.
В симуляторе рассчитываются:
— процент риска по формуле Келли;
— математического ожидание и дисперсия серии сделок;
— границы отклонения результата торговли в единицах среднеквадратического отклонения — плюс-минус сигма, два сигма и три сигма;
Возможно переключение режима моделирования — фиксированный абсолютный риск или фиксированный процентный риск.
Возможен ввод значений прибыли TP и убытка SL для моделирования режимов блуждания с поглощающими границами, когда серия сделок прерывается при достижении заданной прибыли или убытка;
Выглядит это примерно так: