Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

ПРАВДА О РЕЗУЛЬТАТАХ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Хотя ценность оптимизации для улучшения будущей результативности системы открыта для дебатов, абсолютно очевидно, что использование оптимизированных результатов будет значительно искажать подразуме­ваемую будущую результативность системы. Причина состоит в том, что, как было показано ранее в этой главе, корреляция между наиболее ре­зультативными для одного периода параметрами системы и теми пара­метрами, которые приведут к наилучшей результативности в следующий период, крайне мала, если вообще существует. Следовательно, предпо­ложение, что результативность, достигнутая в прошлом, может быть по­вторена в будущем при том же самом наборе параметров, абсолютно нереалистично.

После многих лет работы мое отношение к симулированным резуль­татам подытоживается тем, что я называю «Швагеровским законом моде­лирования» (по аналогии с денежным законом Гришэма). Как читатели могут вспомнить из «Economics 101», Гришэм утверждал, что «плохие день­ги вытесняют хорошие». Суть соревнования, которое описывает Гришэм, состояла в том, что если в обращении находится два типа денег (напри­мер, золото и серебро) с произвольным курсовым соотношением (напри­мер, 16 к 1), то плохие деньги (деньги, переоцененные фиксированным курсом обмена) будут вытеснять хорошие. Таким образом, если бы спра­ведливая стоимость унции золота была выше стоимости 16 унций сереб­ра, соотношение 16 к 1 приводило бы к тому, что серебро вытесняло бы золото из обращения (поскольку люди стремились бы накапливать золото).

Мое закон формулируется так: «плохое моделирование вытесняет хорошее». Термин «плохое» означает моделирование, построенное на крайне ненадежных предположениях, а не плохое в смысле показанной результативности. Скорее наоборот, «плохое» моделирование будет показывать бросающиеся в глаза результаты.

Я часто получаю рекламу систем, которые предположительно дела­ют 200, 400 или даже 600% в год. Давайте будем консервативны (я ис­пользую этот термин свободно) и предположим доходность лишь в 100% годовых. При таком уровне доходности $100 000 превратились бы все­го за тринадцать лет в миллиард долларов! Может ли такая доходность быть достижимой на практике в течение длительного периода? Ответ: не может. Дело в том, что при достаточном желании можно добиться практически любого уровня ретроспективной результативности. Если бы кто-то попробовал продавать систему или программу для торговли, основанную на действительно реалистичном моделировании, результа­ты были бы до смешного ничтожны по сравнению с тем, что предлага­ет реклама. Именно в этом смысле плохое (нереалистичное) моделиро­вание вытесняет хорошее (реалистичное) моделирование.

724 ЧАСТЬ 4. торговые системы и измерение эффективности торговли

Как искажаются результаты тестов? Существует несколько основных способов.

1. Специально подобранный пример. При конструировании
специально подобранного примера промоутер системы выбира­
ет наилучший рынок в наилучший год, используя наилучший на­
бор параметров. Предполагая, что система тестируется на 25
рынках за 15 лет и использует 100 вариантов наборов парамет­
ров, мы получили бы в обшей сложности 37 500 одногодичных
результатов (25Х 15Х 100). Было бы трудно построить такую
систему, в которой хотя бы один из этих 37 500 возможных ис­
ходов не показал бы великолепных результатов. Например, если
вы подбрасываете десять монет 37 500 раз, неужели вы думае­
те, что они не упадут несколько раз десятью «орлами» вверх?

2. Специальное устранение убытков системы. С помощью
добавления параметров и создания дополнительных системных
правил, которые подходящим образом обслуживают убыточные
периоды прошлого, вполне возможно создать фактически лю­
бой уровень ретроспективной результативности.

3. Игнорирование риска. Рекламируемые результаты системы
часто используют оценку доходности как процента маржи (за­
логовых средств). При торговле с плечом, когда открывается
позиция, по объему в несколько раз превосходящая размер мар­
жи, ожидаемая доходность возрастает в соответствующей про­
порции. Разумеется, риск при этом также многократно увели­
чивается, но реклама не касается таких деталей.

4. Пропущенные убыточные сделки. Нередко на графиках в
рекламе торговых систем показываются сигналы к покупке и
продаже, приносящие прибыль, а убыточные сигналы этой же
системы на графики не наносятся.

5. Оптимизация, оптимизация, оптимизация. Оптимизация
(выбор наборов параметров с наилучшей результативностью в
прошлом) может колоссально преувеличивать прошлую резуль­
тативность системы. Фактически любая система, когда-либо за­
думанная человеком, выглядела бы замечательно, если бы ре­
зультаты основывались на оптимальном наборе параметров (на­
боре параметров с наилучшей прошлой результативностью) для
каждого рынка. Чем больше используемое количество наборов
параметров, тем шире выбор прошлых результатов и значитель­
нее виртуальная прибыль, которую можно получить в компью­
терном тесте на исторических данных.

6. Нереалистичные транзакционные затраты. Часто симули­
рованные результаты принимают в рассмотрение лишь комисси-

ГЛАВА 20. тестирование и оптимизация торговых систем 725

онные, но не проскальзывание (разница между предполагаемы­ми и реальными иенами сделок, которые были бы зафиксирова­ны при использовании рыночного приказа или стоп-приказа). В случае быстрых систем игнорирование проскальзывания может дать такую систему, которая выглядела бы как машина по про­изводству денег, но в реальной жизни привела бы к разорению.

7. Подделки. Хотя достаточно просто сконструировать систему с правилами, приводящими к замечательной результативности в прошлом, некоторые промоутеры не беспокоятся даже об этом. Например, один бесчестный тип продолжает появляться с пред­ложениями различных систем по цене в $299, которые пред­ставляют собой откровенное мошенничество. Брюс Бэбкок из журнала «Commodity Traders Consumers Report» так и прозвал этого жулика — «человек $299».

Я вовсе не собираюсь обвинять всех продавцов торговых систем или тех, кто использует моделированные результаты. Несомненно, есть мно­го людей, кто производит компьютерное моделирование в достаточно строгом стиле. Однако печальная правда состоит в том, что чрезвычай­но неправильное использование оптимизации в течение долгих лет при­вели фактически к обесцениванию результатов моделирования. Рекла­мируемые результаты очень похожи на ресторанные обзоры, написан­ные владельцами заведений, — вряд ли вы когда-нибудь увидите небла­гоприятный обзор. Я могу вас заверить, что вы никогда не увидите тор­говую систему, которая показывала бы длинную позицию по S&P при закрытии 16 октября 1987 г. Пригодны ли все-таки к использованию результаты компьютерного моделирования? Да, если вы разработчик системы и если вы знаете, что делаете (используете методы моделиро­вания, разобранные в предыдущем разделе), или если вы абсолютно уверены в честности и компетентности разработчика системы.