Taxas forex on-line Araucária: Ajuste de curva do sistema de negociação

Como backtest sistemas de negociação e evitar o ajuste de curva.

Para julgar como um determinado sistema comercial deve funcionar no futuro, nós o testamos em dados de mercado anteriores. O backtesting aplica um conjunto de regras de negociação a dados históricos para estimar como essas regras teriam sido realizadas se realmente as tivéssemos negociado. Bons resultados históricos hipotéticos não garantem que um conjunto de regras funcionará bem no futuro. No entanto, resultados históricos hipotéticos pobres quase certamente significam que um sistema não deve ser negociado em tempo real.

O valor percebido do backtesting está enraizado na crença de que as tendências históricas se repetem. Os comerciantes têm testado estratégias sobre dados históricos por gerações. No entanto, a prática tornou-se popular com o advento dos computadores pessoais e com o software de teste do sistema, como o System Writer, que evoluiu para o TradeStation. Este software e um banco de dados de dados históricos permitiram que aqueles sem um histórico de escrita de códigos testassem as idéias do sistema de negociação. A compreensão e aceitação mais amplas dos sistemas de negociação, bem como a frustração que muitos enfrentaram ao tentar construir sistemas de negociação por conta própria, ajudaram o mercado de sistemas de terceiros a florescer durante os anos 90.

A Futures Truth é uma empresa independente que acompanha os sistemas de negociação disponíveis comercialmente desde os anos 80. Atualmente, ele rastreia mais de 500 sistemas. A Futures Truth testa sistemas de negociação em tempo real, não em dados históricos. Isso impede a modificação de regras ao longo do tempo e simula melhor a execução de regras em condições reais de mercado, como períodos de alta volatilidade. De acordo com a Futures Truth, apenas cerca de 45% dos sistemas rastreados são rentáveis a longo prazo, enquanto apenas 20% exibiram uma boa relação risco / recompensa. No entanto, esses números provavelmente são melhores do que a população em geral, porque apenas os fornecedores realmente confiantes em sua lógica entregam-se à Futures Truth para análise em tempo real e crítica pública.

Muitos sistemas falham porque não têm uma premissa válida. Em vez disso, os parâmetros de entrada e saída são derivados da mineração de dados. A mineração de dados simplesmente verifica dados históricos em busca de regras que funcionariam no passado. Freqüentemente, essas regras se encaixam precisamente no passado e não têm esperança de funcionar melhor do que aleatoriamente em dados não vistos. Em vez disso, o desenvolvimento do sistema deve começar com uma teoria que possa ser testada, analisada e ajustada para aplicação. Esse conceito também implica uma perspectiva diferente do próprio teste do sistema: o objetivo do backtesting não é produzir uma coleção de estatísticas hipotéticas de lucros e perdas. É testar a validade da teoria e a precisão das regras para capturar a premissa.

O teste do sistema é um processo multifacetado a partir dos dados, até a escala de tempo, para as suposições de entrada do pedido, para as especificações do contrato e controle de risco. A falha em qualquer um deles pode arruinar um teste de outra forma válido & mdash; ou, manipulá-los pode gerar resultados muito superiores ao que atingiríamos em tempo real. Você precisa fazer isso corretamente se você deseja validar o & mdash; ou quando apropriado, invalidar & mdash; Seu sistema.

Existem dois elementos para backtesting: as ferramentas adequadas & mdash; software e dados & mdash; e um método científico para desenvolver sistemas usando essas ferramentas. Vamos começar por olhar para as ferramentas do comércio.

Muitas opções estão disponíveis para testar suas ideias. Eles diferem na facilidade de transformar idéias em código e em como eles lidam com os detalhes, o que pode ter um grande impacto nos resultados. Por exemplo, se um sistema entrar em uma ordem de limite, algum software registrará um preenchimento se esse preço for tocado. No entanto, dificilmente há uma garantia de que tal ordem teria sido preenchida em negociação real, nem há uma garantia de que não vai ser. Entrando em paradas garante uma entrada, mas não um preço.

Outra questão é registrar preços reais. Embora a maioria dos softwares desenvolvidos profissionalmente não tenha mais esse problema, ainda é uma preocupação para aqueles que testam manualmente sistemas em planilhas, como o Microsoft Excel. Por exemplo, se um sistema compra em uma parada igual ao fechamento mais um terço da faixa média nos últimos três períodos, e se a faixa média é 10, então estamos comprando no fechamento mais 3,333. Se estamos negociando o E-mini S & P 500, ele negocia em tamanhos de 0,25 ticks. Isso significa que o diferencial de entrada deve arredondar para 3.50. Um operador iniciante pode não perceber isso se processar manualmente os números, e não faz muito tempo que muitos programas profissionais cometeram o mesmo erro. Com o tempo, esse erro pode resultar em uma discrepância considerável.

No quadro geral, no entanto, tais detalhes processuais são menores. O grande problema são os dados.

Ajuste de Curvas e Otimização.

O assunto de otimização e ajuste de curva recebeu muita atenção por parte dos desenvolvedores de sistemas de negociação, especialmente durante os últimos 10 anos. Há muita confusão sobre este assunto e pontos de vista diferentes, alguns até conflitantes. Há aqueles que afirmam que a otimização e o ajuste de curva são inevitáveis e necessários, mas outros insistem que qualquer sistema de negociação que seja o resultado de tais práticas e métodos acabará por falhar. Eu editei um post do ano passado, no qual apresento uma classificação de três níveis de sistemas otimizados e adaptados à curva que, acredito, oferece um exame mais sistemático dessa importante questão.

O que é ajuste de curva?

Em matemática, o ajuste de curva é o processo de encontrar uma curva que se adapte melhor a uma coleção de pontos de dados, no sentido de que alguma função objetiva sujeita a restrições é maximizada (ou minimizada). Por exemplo, mínimos quadrados é um método de ajuste de curvas que minimiza a soma dos resíduos quadrados. Um residual é a diferença entre um valor ajustado e um valor real. A função objetiva de minimizar ao usar este método para obter o melhor ajuste é a soma dos resíduos quadrados. Assim, pode-se perceber imediatamente que o que é melhor é definido apenas em relação ao objetivo escolhido e que o ajuste de curva é essencialmente o resultado da otimização.

Em seguida, veremos como a noção de ajuste de curva se aplica ao design de sistemas de negociação. Um sistema de negociação é um processo que gera uma coleção de sinais de entrada e saída. Geralmente, o algoritmo, ou modelo, de um sistema de negociação inclui um conjunto de parâmetros. Os valores dos parâmetros devem ser selecionados para que o sistema funcione melhor durante a negociação real. É uma prática comum definir esses parâmetros testando o sistema em dados históricos, para que alguma função objetiva seja maximizada (ou minimizada). Por exemplo, pode-se definir os parâmetros para que o lucro líquido seja maximizado ou o rebaixamento máximo seja minimizado, apenas para mencionar duas possibilidades.

Ajuste de curvas e otimização.

Quando se adota a definição de que sistemas de negociação são processos que geram coleções de sinais de entrada e saída, então se percebe que o que é feito, essencialmente, quando qualquer parâmetro é ajustado via backtesting é que o tempo dos sinais é variado. que eles são montados em dados históricos de tal forma que uma função objetiva seja otimizada. Isso não é uma combinação de curvas no sentido usual porque não se está apenas tentando encontrar uma curva que melhor se adapte aos dados históricos, mas sim encontrar a melhor coleção de sinais de entrada que, em conjunto com os sinais de saída, maximizam algum objetivo. Esse processo é muito mais complicado e complicado do que o ajuste da curva de baunilha. Envolve a seleção ou a sincronização dos sinais de entrada e saída, que maximizam uma função objetiva relacionada ao desempenho. É um problema de otimização, e não apenas um problema de ajuste de curva. Como já mencionado, o ajuste de curva pode envolver otimização, mas o último é um processo com um escopo muito mais amplo e inclui muito mais possibilidades do que o ajuste de curva. Assim, é melhor referir-se a sistemas otimizados do que a sistemas adaptados a curvas, embora isso se torne mais um problema semântico para aqueles que entendem o processo em profundidade.

Por exemplo, vamos considerar um sistema de cruzamento de média móvel simples que gera sinais de entrada longos quando SMA (t1) & gt; SMA (t2), onde t1 e t2 são os períodos com t2 & gt; t1 e sinais de entrada curtos quando SMA (t1) & lt; SMA (t2) Na sua forma mais simples, este é um sistema de paragem e inversão, isto é, quando um sinal oposto é gerado, a posição anterior é fechada e invertida. Este sistema não pode ser usado na prática a menos que os valores de t1 e t2 sejam selecionados. Pode-se selecionar esses valores por meio da otimização do desempenho usando o back-testing em dados históricos. É uma crença generalizada que este processo resulta em sistemas que falham na negociação real porque eles são “ajustados à curva”. Essa crença é verdadeira?

Na verdade, ninguém nunca provou matematicamente que as falhas dos sistemas otimizados, que estão bem documentadas, são principalmente devidas à otimização, ou o que é comumente referido como “ajuste de curva”. Pode ser o caso de as falhas serem meramente devidas à incapacidade da natureza dos algoritmos nos quais esses sistemas se baseiam para se adaptar às mudanças nas condições do mercado. De fato, isso é mais provável, uma vez que a maioria dos indicadores é inferior ao preço. Assim, é mais provável que sistemas de negociação otimizados falhem em qualquer valor de seus parâmetros em algum momento. É a natureza do sistema e não a otimização que causa a falha. A grande classe de sistemas de negociação baseada em indicadores tem alta probabilidade de falha, mas isso foi erroneamente atribuído, com base em minha experiência no desenvolvimento de sistemas de negociação, ao processo de otimização para definição de parâmetros. Não importa se seus parâmetros estão definidos, de forma que pequenas alterações em seus valores resultem em desempenho estável. Esta não é uma questão da integridade do método de otimização usado, mas da natureza desses sistemas de negociação. No entanto, a otimização que causa a seleção de coleções de entrada e saída é, em geral, um processo problemático porque introduz um viés de sobrevivência. Selecionar coleções que tiveram o melhor desempenho no passado ignora o fato de que muitas dessas coleções falharam.

Voltando ao sistema de crossover de média móvel simples, é fácil entender que, dada uma série de dados históricos específicos, alterar os valores de t1 e t2 frequentemente causará uma mudança no tempo dos sinais de entrada e saída. Nesse caso, a seleção de qualquer coleção de sinais de entrada e saída que resultem de valores específicos dos parâmetros, de forma que alguma função objetivo seja maximizada, introduz um viés severo, pois pode ser devido à chance de a coleção específica ter sobrevivido. No exemplo de cruzamento de média móvel simples, cada coleção é completamente diferente das outras, no sentido de que tanto a entrada quanto os pontos de saída são diferentes. O que podemos fazer para minimizar o viés de sobrevivência para que a integridade do processo de otimização não seja comprometida? Esta questão pode ser respondida se primeiro entendermos como diferentes tipos de sistemas são afetados pela otimização de seus parâmetros.

Uma classificação de três níveis de sistemas de negociação otimizados.

Podemos distinguir três tipos de sistemas em relação a como a otimização afeta sua coleção de pontos de entrada e saída:

Ajuste de curva tipo I: Quando os parâmetros dos sistemas Tipo I são ajustados, os sinais de entrada e de saída são afetados, como no sistema de cruzamento de média móvel simples considerado anteriormente. Nesse caso, a otimização e o ajuste da curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem completamente entre si e a seleção de um que tenha melhor desempenho introduz um viés máximo. Esses sistemas têm a maior probabilidade de falha.

Ajuste da curva tipo II: Quando os parâmetros dos sistemas Tipo II são ajustados, somente os sinais de entrada são afetados. Nesse caso, a otimização e o ajuste de curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem apenas em sua parte de entrada. A seleção introduz menos preconceito do que nos sistemas Tipo I. Esses sistemas têm menos probabilidade de falha do que os sistemas Tipo I. Exemplo: Digite long se SMA (t1) & gt; SMA (t2) e preço & lt; P e Exit long em P1 ou P2 onde P1 e P2 são preços fixos (preço de lucro e preço de parada).

Ajuste da curva tipo III: Quando os parâmetros dos sistemas Tipo III são ajustados, somente os sinais de saída são afetados. Nesse caso, a otimização e o ajuste de curva resultam em coleções de sinais de entrada e saída que diferem apenas em sua parte de saída. A seleção introduz menos polarização do que nos sistemas Tipo I ou Tipo II. Esses sistemas têm a menor probabilidade de falha porque o tempo dos sinais de entrada não é afetado pela otimização. Exemplo: insira um tempo se Fechar de hoje & gt; Fecha de 2 dias atrás e Sai long no preço de entrada + x pontos ou no preço de entrada - y pontos, onde xey são o parâmetro para otimizar (meta de lucro e stop-loss).

Em geral, os sistemas que incluem indicadores envolvem ajuste de curva Tipo-I. Sistemas de ajuste de curvas do tipo II raramente são usados na prática. Os sistemas de ajuste de curvas do tipo III incluem a ampla classe de sistemas baseados em padrões de preços puros e sistemas baseados unicamente na ação do preço.

A maioria dos programas de software que descobrem sistemas de negociação geram sistemas Tipo I automaticamente. É irrelevante quantos testes estatísticos eles realizam para medir a significância dos resultados, uma vez que esses sistemas têm alta probabilidade de falhar durante a negociação devido à sua natureza. Um exemplo de um programa de software que descobre automaticamente apenas sistemas Tipo III é o Price Action Lab. O algoritmo de busca deste programa foi projetado para pesquisar apenas os padrões de preços que pertencem à classe Tipo III de sistemas otimizados, enquanto sua seleção introduz um viés mínimo.

Como conclusão, podemos afirmar que a questão não é se um sistema é otimizado, porque todos os sistemas são de uma maneira ou de outra, mas em que grau a otimização afeta a probabilidade de o sistema falhar no futuro devido à sua natureza. É claro que os sistemas falham por todo tipo de outras razões, mas neste pequeno artigo nós tratamos de otimização e ajuste de curvas. Os sistemas de ajuste de curvas do tipo III, conforme definido acima, parecem ter a menor probabilidade de falha se projetados adequadamente.

Otimize sem ajuste de curva!

Este guia simples mostra as melhores técnicas para evitar a adaptação da curva aos dados históricos. A leitura disso ajudará a garantir que sua estratégia funcione no mercado ao vivo.

Sobre o autor Michael Harris.

Michael Harris é um especialista em negociação e um desenvolvedor de software avançado de reconhecimento de padrões para o benefício dos negociadores de posição e swing. Michael desenvolveu o software APS Automatic Pattern Search, que recebeu grande aclamação e recentemente o Price Action Lab, um programa que inclui um indicador avançado de análise técnica baseado em padrões de preços, chamado p-Indicator. Ele também fornece serviços de consultoria sobre desenvolvimento de sistemas de negociação e análise de mercado para investidores institucionais e fundos hedge. No passado, Michael também trabalhou em várias empresas financeiras, onde desenvolveu um programa de otimização de carteiras de títulos e sistemas de negociação de commodities e commodities. estoques. Desde 1989, ele tem sido um comerciante ativo. Michael também é um dos autores mais vendidos. Seu primeiro livro “Trading de curto prazo com padrões de preços” foi publicado em 1999. Seus outros dois livros “Técnicas de negociação de ações com padrões de preço” e “Lucratividade e negociação sistemática” foram publicados em 2000 e 2008, respectivamente.

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Você está perdendo quando deveria estar ganhando? Aqui está algo que você pode estar perdendo.

Ótimo artigo novamente. Eu comentei o seu último artigo aqui, espero que você se lembre! Você deve considerar incorporar comentários em seu blog de ação de preço, pois é difícil encontrar uma maneira de entrar em contato com você. O seu endereço de hotmail ainda funciona? Está listado em um dos livros que você escreveu.

Aqui estão alguns pensamentos sobre o artigo. Desde que eu emprego uma abordagem muito semelhante na geração de sistemas de negociação, eu sei que a abordagem é muito mais robusta, mas a duração para quando os modelos vão trabalhar até que seja desconhecido. Vai parar de funcionar até a próxima semana? Mês? A abordagem direta adotada é atualizar dinamicamente meus modelos a cada trimestre para que a coleção de modelos sempre mantenha uma certa expectativa do ponto de vista do desempenho. Quais são seus pensamentos sobre essa abordagem?

Outra questão que eu tenho sobre ajuste de curva: o ajuste de curva pode ser parcialmente aliviado se empregarmos um grande número de modelos ajustados de curva correlacionada baixa? Digamos que eu tenha 100 modelos ajustados a todo o histórico de testes; Eu não faço nenhuma amostra ou teste fora da amostra. Eu sei que cada um desses modelos é muito pouco correlacionado, mas de vez em quando eles se sobrepõem em sua geração de sinal. Agora, se nós trocamos qualquer um sozinho, a probabilidade do modelo único não funcionar da amostra é alta, mas se nós trocamos todos eles, a probabilidade deve ser baixa para que o desempenho agregado se desvie significativamente da amostra. Essa lógica faz sentido? Diversificação para curva de modelos ajustados.

Obrigado Tom. Há uma página de contato para o blog e outra para o site principal do Price Action Lab.

Você está certo de que o tempo de falha dos sistemas não é conhecido. Isso se deve principalmente a novas condições de mercado que impactam negativamente a expectativa. Eu reconstruo modelos baseados em dados diários todos os anos. Modelos baseados no intradiário devem ser reconstruídos com maior frequência. Dados de hora em hora a cada 2 meses e dados de 5 minutos todos os meses na minha opinião.

Os algos genéticos não funcionam porque, por sua natureza, ajustam dados a uma métrica usando alguns indicadores e fazem isso por milhões, bilhões ou até trilhões de combinações até encontrar algo que satisfaça os objetivos de construção. O viés da mineração de dados é tão grande que nenhum dos sistemas gerados é significativo por qualquer medida. Testes fora da amostra são inúteis na maioria dos casos, porque se alguém repete o processo muitas vezes, então algo será encontrado no final que parece ser bom apenas por acaso.

Minha abordagem minimiza o viés de mineração de dados, concentrando-se apenas em padrões de preços sem parâmetros e maximizando alguns parâmetros-chave, como o número de negociações vencedoras: navalha do Occam e resultados reproduzíveis. Se eu executar o Price Action Lab muitas vezes com os mesmos dados, os mesmos resultados serão gerados sem exceção. Isso é importante.

No meu software, tenho várias ferramentas para verificar a significância dos sistemas, como, por exemplo, testes de portfólio e robustez. Testes fora da amostra são inúteis na minha opinião, porque seu objetivo principal é validar o algoritmo que gera os sistemas e não o próprio sistema. Isso também é importante para entender. Em vez disso, eu uso testes em títulos comparáveis:

Esses testes são mais conservadores, mas também mais apropriados para sistemas de negociação, na minha opinião. Se um sistema projetado para DIA também funciona em TLT, com esses dois sendo instrumentos principalmente correlacionados, isso significa que os padrões têm alguma capacidade preditiva. Não estou dizendo que isso é necessário em todos os casos. O que estou dizendo é que para mim é outra confirmação.

No que diz respeito ao uso de muitos modelos não correlacionados, é uma idéia interessante, mas como eu disse em meu artigo, o problema não é tanto a otimização e ajuste de curva, mas a incapacidade da maioria dos indicadores para acompanhar as mudanças nas condições de mercado, não importa como os parâmetros estão prontos. Na verdade, o paradoxo de Parrondo diz que você pode até ter dois sistemas que não funcionam e obter deles resultados positivos:

Portanto, depende mais da lógica desses sistemas, mas a ideia que você descreveu é lógica e faz sentido em princípio. Eu não testei porque prefiro testes em títulos comparáveis.

Michael e Jeff, obrigado por outro ótimo artigo!

Eu achei isso bastante interessante e verdadeiro na minha opinião:

"Pode ser o caso de as falhas serem meramente devidas à incapacidade da natureza dos algoritmos nos quais esses sistemas se baseiam para se adaptar às mudanças nas condições de mercado".

Michael, eu comprei o seu software Price Action Lab há cerca de três meses e estou muito satisfeito com ele. É um excelente software e não apenas porque faz o que é suposto fazer, mas principalmente porque oferece uma nova perspectiva e metodologia em negociações sistemáticas e discricionárias.

Obrigado Emanuel. A incapacidade da maioria dos indicadores para se adaptar adequadamente às mudanças nas condições de mercado é o que me motivou a desenvolver uma teoria sobre a formação de padrões de preços e usá-la como a base do Price Action Lab. Além disso, o uso de um pequeno número de métricas de desempenho que não são alteradas permite a minimização do viés de ajuste de curva e mineração de dados. Ainda há o problema de reversão para a média, mas isso é tratado com backtests de portfólio.

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Estratégia de Negociação: Ajuste de Curvas e Back-Testing.

Este post irá fornecer uma visão sobre o conceito de testar uma estratégia de negociação. Ele também irá explicar como você pode evitar as armadilhas comuns de ajuste de curvas, o que pode ter um impacto devastador em sua conta de negociação, se não for verificado.

Back-Testing.

Muitos dos meus alunos vão lembrar de mim defendendo o processo de back-testing. Isso é para garantir a rentabilidade de uma estratégia de negociação antes que você perca tempo transformando-a em algo negociado em sua conta real.

O processo envolve olhar para trás sobre movimentos históricos de preços e determinar se a sua estratégia de negociação teria ou não lucrado com os movimentos ocorridos.

Para realizar o back-teste efetivamente, você deve ter regras firmes para sua estratégia. Essas regras devem incluir a colocação de stop loss, um processo de gerenciamento de comércio claro e regras de saída que você pode seguir facilmente. Tendo essas coisas decididas antes de iniciar o back-testing, você pode ver claramente os resultados gerados com base em dados históricos.

Esta é a melhor maneira de determinar o verdadeiro desempenho de uma estratégia passada.

Ajuste de curva.

O ajuste de curva é um processo semelhante ao backtesting, mas que produz o efeito oposto. Em vez de poupar tempo e dar uma imagem clara do verdadeiro desempenho da estratégia em relação ao passado recente, o ajuste de curva fornece informações falsas, o que é quase sempre positivo. Isso faz com que os comerciantes busquem erroneamente o sistema, perdendo tempo e dinheiro no processo.

Então, como o ajuste de curva faz isso?

A premissa básica dessa armadilha é que o operador baseia o sistema em torno da ação de preço anterior, em vez de basear-se em um conceito familiar. Isso faz com que o sistema seja otimizado com base nesses movimentos históricos. Assim, dá um desempenho quase perfeito. O problema com isto é que aqueles movimentos passados provavelmente nunca mais acontecerão da mesma maneira, nem ao mesmo tempo ou na mesma ordem. Isso ocorre porque os movimentos de preços são ocorrências aleatórias causadas por traders e instituições que reagem a eventos individuais.

Naturalmente, o preço vai sempre subir e descer e às vezes varia de um lado para o outro. No entanto, a maneira e o tempo desses eventos são aleatórios e únicos.

Portanto, você precisa de uma estratégia de negociação que seja robusta e flexível o suficiente para capturar esses movimentos, enquanto permite a natureza única de cada um à medida que ocorre. Se você otimizar demais com base no passado, sua estratégia rapidamente se tornará redundante. E isso geralmente acontece quando você está prestes a fazer negócios usando dinheiro real!

Conclusão.

Na próxima vez que você analisar como uma estratégia se comporta nos dados históricos, faça a seguinte pergunta:

O sistema serve para tornar os resultados melhores nesses dados ou você está simplesmente criando um método e, em seguida, testando-o em dados aleatórios enquanto ele é executado?

Os resultados deste último serão quase certamente mais pobres em termos de desempenho. Mas eles também serão muito mais confiáveis e algo em que você pode depender durante um ambiente de mercado ao vivo.

Outra ótima tática é fazer um back-test parcial e, em seguida, parcialmente fazer um forward-test. Faça manualmente os negócios na ação de preço ao vivo como faria ao negociá-la em uma conta real.

Os resultados de ambos os esforços devem corresponder aproximadamente. Neste ponto, você saberá que encontrou algo que funciona!

P. S. Se você quiser saber mais sobre como eu negocia, confira o link abaixo:

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Ajuste de curva.

Esta é uma discussão sobre o ajuste de curva dentro dos fóruns de sistemas de negociação, parte da categoria de métodos; Tudo, alguém pode me explicar o que é o ajuste de curva & amp; quot; é? Eu continuo lendo sobre isso, tenho uma idéia do que.

Alguém pode me explicar o que "ajuste de curva" é? Eu continuo lendo sobre isso, tenho uma idéia do que é, mas não tenho certeza. É algo feito conscientemente ou acidentalmente? Eu pergunto porque eu estava lendo um livro esta semana que se referia a estratégias elaboradas sendo vulneráveis a ajustes de curva.

Adaptação sem curva: os seguidores da tendência usam sistemas de negociação robustos.

Ao avaliar qualquer sistema de negociação, mantenha-o nestes padrões:

É rentável em uma ampla variedade de grupos de mercado. Não é adequado para curvas nem otimizado. É lucrativo em vários parâmetros. Sua lógica e regras devem ser totalmente divulgadas sem aspectos de caixa preta.

Mais sobre o ajuste de curva.

A tendência seguinte não é um ajuste de curva. Sistemas de ajuste de curvas personalizam as regras de negociação de maneira diferente para cada mercado que você negocia, produzindo resultados irreais. As regras de acompanhamento de tendências são as mesmas para cada mercado. A tecnologia da computação pode ser facilmente usada para otimizar demais um sistema comercial e produzir algo que pareça bom. Testando milhares de possibilidades, você pode criar um sistema que funcione. No entanto, tentar produzir um sistema mágico ou perfeito desmorona no mundo real. Os seguintes parâmetros ou regras de tendência funcionam em um intervalo de valores. Os parâmetros do sistema que funcionam em um intervalo de valores são robustos. Se os parâmetros de um sistema forem ligeiramente alterados e o desempenho se ajustar drasticamente, cuidado. Por exemplo, se um sistema funciona muito bem com 20, mas não funciona às 19 ou 21, você tem um sistema com pouca robustez. Por outro lado, se o parâmetro do sistema for 50 e também funcionar a 40 ou 60, seu sistema é muito mais robusto (e confiável). Os comerciantes geralmente se concentram apenas nos lucros futuros quando analisam um sistema. A chave, no entanto, é o controle de risco (ou gerenciamento de dinheiro). Se você controlar seu risco e deixar seus lucros, você se posiciona para ganhar mais dinheiro a longo prazo. Um bom sistema com parâmetros robustos e adaptativos não deve exigir uma nova otimização. A tendência seguinte usa indicadores e parâmetros que se adaptam às mudanças nas condições de mercado.

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Confira meu lançamento épico de 2017: Tendência Seguinte: Como Fazer uma Fortuna em Mercados de Touros, Ursos e Cisnes Negros. Revisado e ampliado com o dobro de conteúdo. 5ª edição a 24 de abril de 2017.

Trailing Stops e Curve-Fitting no Desenvolvimento do Sistema de Negociação.

Os comerciantes usam um stop para deixar os lucros rodarem e reduzir as perdas. Esse tipo de pedido define uma ordem de stop-loss adequada em uma porcentagem abaixo do preço de mercado (acima) após uma posição longa (curta) ser estabelecida. A intenção é limitar as perdas preservando os lucros. Este tipo de ordem de parada pode ser muito útil durante a negociação real, mas seu uso durante o desenvolvimento do sistema de negociação e especialmente por programas que projetam automaticamente sistemas de negociação é altamente questionável devido ao potencial de ajuste de curva de uma série de preços.

O objetivo dos desenvolvedores de sistemas de negociação deve ser identificar configurações robustas e não apenas projetar sistemas com uma boa curva de capital no in-sample e no out-of-sample. Essas duas tarefas não são equivalentes, mas, infelizmente, desenvolvedores de sistemas de negociação inexperientes não percebem imediatamente a diferença, mas somente depois de ficarem frustrados com o desempenho em tempo real. Por exemplo, usar uma parada móvel durante o desenvolvimento do sistema comercial baseado em dados históricos é altamente provável de produzir resultados ajustados à curva. Por quê? Porque isso é exatamente o que um trailing stop deveria fazer. Como resultado do uso de tal parada, os sinais de entrada perdem seu significado e mesmo que sejam aleatórios, o desempenho pode parecer com um sistema com grande potencial, embora na realidade seja apenas um ajuste de curva.

Alguns usuários de softwares que criam sistemas de negociação não estão cientes de que as paradas finais geralmente tornam os sinais de entrada irrelevantes porque têm o potencial de lucros em curva para uma curva de preços. Isso se torna uma fonte potencial de desastre quando durante a amostra e fora da amostra a série de preços exibe tendências suaves, mas durante a negociação real há um período prolongado de ação de preço lateral. Assim, como veremos com exemplos específicos, um sistema que usa paragens de arrasto que testam lucros no out-of-sample pode gerar perdas durante a negociação real devido a uma mudança na dinâmica da série de preços.

Para este exemplo eu selecionei um sistema aleatório mas não esquisito para o SPY que estabelece uma posição longa na abertura da próxima barra quando o fechamento de uma barra é maior que a altura da barra anterior. Com um período de backtesting de 01/2000 para apresentar em dados diários, para meta de lucro fixo e stop-loss de 2%, este sistema apresenta uma taxa de ganho de 48,83% e um fator de lucro igual a 0,91. Assim, este é basicamente um sistema perdedor que ninguém trocaria. ($ 14 comissão de ida e volta e deslizamento foi incluído).

No entanto, depois de definir uma parada final de 5% & # 8211; Edit: definido como uma porcentagem do preço de mercado, não como uma queda do lucro máximo aberto & # 8211; pode-se ver que a taxa de ganho cai para 37,60%, mas o fator lucro sobe para 1,09. Naturalmente, há uma redução dramática no número de negócios, de cerca de 380 para cerca de apenas 69. A curva de patrimônio deste backtest é mostrada abaixo:

Observe como a curva de patrimônio parece semelhante à curva de preço. Quando a tendência sobe, a curva de capital sobe para este sistema simples. Isto é o que o trailing stop deve realizar e é isso que os comerciantes estão procurando quando seguem as tendências. O ponto é que isso não é uma boa prática ao desenvolver sistemas de negociação automatizados. Como já argumentado, o sinal de entrada é agora tornado irrelevante e a função de saída, o trailing stop, determina o comportamento do sistema. Assim, o argumento é que, embora este seja um tipo de parada útil na negociação atual, pode estar causando resultados enganosos durante o desenvolvimento do sistema.

Eu usei um gerador de números aleatórios e um sistema do seguinte formulário surgiu:

Compre quando a mínima de 6 dias atrás for maior que a abertura de 18 dias atrás.

Você pode ou não se surpreender ao saber que existem programas vendidos a traders que geram condições de entrada semelhantes àquelas acima. Na verdade, esses programas geralmente selecionam condições de entrada aleatórias e os transformam em um gráfico de equidade atraente, usando filtros de saída, como o trailing stop. Comerciantes inexperientes precisam de tempo para entender com o que estão lidando ao usar tais programas. Comerciantes experientes geralmente conhecem esses fatos, mas novamente esses investidores raramente usam esses programas.

A condição de entrada aleatória acima no mesmo período de teste anterior e com uma meta de lucro e stop loss de 2% gerou 341 negociações com taxa de ganho de 51,32% e fator de lucro igual a 0,81, um sistema perdedor que é. O uso do pequeno objetivo de lucro e do stop-loss prova que este sistema basicamente não possui capacidade preditiva e é, como era esperado devido à sua geração, aleatório.

Mas isso é o que acontece quando um stop móvel de 1% é usado:

O que é uma boa curva de capital, mostrada acima! A parada móvel torna o sinal de entrada aleatória irrelevante e, em vez disso, ajusta o desempenho à série de preços. Esta é a mãe de todos os ajustes de curvas.

O que é importante perceber é que, se alguém testou esse sistema em uma amostra até o final de 2009, por exemplo, o desempenho no fora da amostra pareceria bom ou até melhor, e o desenvolvedor do sistema de negociação inexperiente pensaria que este é um sistema que vale a pena considerar. Na verdade, é um sistema de lixo. Aconteceu que o out-of-sample incluiu uma tendência e o trailing stop capturou seus lucros. Mas isso não é totalmente representativo do que poderia acontecer na realidade. Por exemplo, isso é o que poderia acontecer:

Em vez de uma tendência na negociação real, pode-se obter uma série de preços como a mostrada na XLF acima de 2000 a 2007. Nesse caso, o desempenho do sistema é um desastre, o que prova que era apenas um sistema adequado para alguns dados de preço e o suposto desempenho fora da amostra só validou isso por causa do comportamento favorável dos preços. Portanto, este sistema gerou sinais sem capacidade preditiva, como já determinado pelo backtest inicial com um alvo fixo e stop, mas o trailing stop deu a impressão de que isso é algo que vale a pena considerar, devido à presença de um out-of-sample adequado. Quando a série de preços no futuro não é representativa da falta de amostra, ocorre um desastre.

Trailing stops são muito úteis na negociação real para permitir que os lucros sejam executados e reduzir as perdas de um sistema fundamentalmente não aleatório. Mas quando usado durante o desenvolvimento do sistema de negociação, o resultado pode ser um sistema ajustado à curva, porque é isso que as paradas de fuga devem fazer em primeiro lugar. Programas de software que incluem trailing stops como parte dos pedidos disponíveis para serem usados ao projetar sistemas de negociação podem gerar resultados enganosos quando usados por traders inexperientes. Uma razão pela qual eu não uso esse tipo de parada ao desenvolver sistemas de negociação e algoritmos que desenvolvi para o projeto de máquinas de sistemas de negociação é que eles tornam os sinais de entrada irrelevantes na maioria dos casos. No entanto, a robustez dos sinais de entrada e sua capacidade preditiva sob a maioria das condições de mercado possíveis é o que assegura um desempenho positivo de longo prazo para o sistema de negociação. Trailing stops pode ser usado durante a negociação real para aumentar os lucros e reduzir as perdas. Uma forma de verificar se os sinais gerados por um sistema de negociação têm capacidade preditiva é definir um pequeno percentual ou parada do dólar. Se o fator de lucro quando as paradas são definidas assim não é suficientemente alto, provavelmente você está lidando com um gerador de entrada aleatória.

O risco de ajuste de curva também é alto quando se utilizam indicadores para sair de sinais, embora os sinais de entrada possam não ser considerados irrelevantes. Mas este é um caso ainda mais interessante e complexo que será o assunto de outro post.

Divulgação: sem posições relevantes.

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Thursday, 8 March 2018

Ajuste de curva do sistema de negociação

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