Pojďme si přiznat, že tempo, kterým jde doba kupředu je neúprosné, trhy se zrychlují, mezer na nich neustále ubývá a chceme-li být dlouhodobě ziskoví, bude v budoucnu pochopení automatických obchodních systémů (AOS) stále větší nezbytností.
Budování takového systému je založeno na genetickém programování, které využívá evoluční algoritmy založené na klasickém biologickém konceptu přirozeného výběru, evoluce a reprodukce.
Cílem je spustit simulovaný běh, který z původní populace obchodních systémů, která je tvořena zcela náhodnými obchodními systémy postupným křížením jednotlivých příslušníků a mutací, kterou někteří z nich podstoupí, vytvoří v následující generaci silnější populaci, než byla ta v generaci před nimi. Přirozený výběr zajistí, že se z každé generace zachovají jen ti nejsilnější jedinci, z nichž každý představuje možné řešení daného problému. Síla jedince je reprezentována takzvanou fitness funkcí, což je vyčíslení kvality řešení problému daným individuem. Spolu s tím, jak každá generace prochází evolucí, množina možných řešení se zlepšuje.
A k čemu nám to je?
Genetické algoritmy našly své využití pro automatizované systémy ze všech oborů. Naštěstí pro nás z nich můžeme profitovat i my, a to pomocí Adaptrade Builderu, který využívá genetické programování k vývoji obchodních strategií.
Problém u kupovaných či pronajímaných strategií je, že sice můžou, ale nemusí fungovat a cena za ně bývá přemrštěná. Software Adaptrade Builder umožňuje vývoj profitabilních strategií bez nutnosti znalosti programování, což je příjemné zejména pro ty, kdo chtějí chápat logiku strategie, se kterou obchodují. Další výhodou je, že pokud máte alespoň základní znalost ohledně trhu, který analyzujete, Builder nabízí možnost zvolit si indikátory, které chcete, aby byly zahrnuty pro vývoj strategie.
Builder zvládne zpracovat obrovské množství historických dat z jakéhokoliv trhu, analyzovat libovolný timeframe, nalezne strategie, které budou na daném trhu nejvíce profitabilní, optimalizuje je a zobrazí výsledky, jakých by strategie dosáhla v simulovaném obchodování (Out-of-sample).
Zde uvádím pro příklad část Performance Reportu jedné ze strategií.
Obsahuje ale i mnoho dalších cenných informací (např. % of winning trades vs. Losing trades, Average winning a losing trade, Kelly frakci aj.)
Na kolik jsou takové výsledky spolehlivé?
Hodně traderů často tráví obrovské množství času přemýšlením nad logikou strategie a vymýšlí nové a nové kombinace, leckdy však podceňuje význam validace. Je ale velice důležité se ujistit, že strategie není přeoptimalizovaná a má prediktivní vlastnosti, jinými slovy, že skutečně reaguje na signál a nikoliv šum. V opačném případě by to mohlo mít fatální důsledky.
Nabízí se tedy otázka, kolik optimalizace je příliš mnoho? Kdy přestat? A jak poznáme přeoptimalizovanou strategii?
Přeoptimalizovaná strategie vykazuje pěkné výsledky na datech, která byla použita při vývoji (optimalizaci), ale selže na neviděných datech. Přirozeně je vždy správné zvolit tu nejlepší dostupnou strategii, přeoptimalizaci lze minimalizovat kontrolováním optimalizačního procesu, které je v Adaptrade Builder ve velice kvalitním zpracování dostupné.
Builder nabízí možnost rozdělit data na dva segmenty. Training segment jsou data, na kterých strategii vyvíjíme, ještě však nemáme žádnou jistotu, že se strategie skutečně osvědčí i na Test segmentu, což jsou data, která si rezervujeme k ověření strategie.
Chceme, aby výsledky Training (In-sample) a Test segmentu (Out-of-sample) byly podobné, ideálně aby se zlepšovaly nebo alespoň nezhoršovaly. V takovém případě strategie skutečně reaguje na signál a je pravděpodobné, že bude zisková. Je důležité věnovat větší pozornost případnému pokles equity na Test segmentu, raději než ne příliš přesvědčivým výsledkům ze začátku. Přirozeně fakt, že nedošlo k přeoptimalizaci, ještě nutně neznamená, že si strategie povede obdobně ve skutečném obchodování, neboť jsou finanční trhy ze své povahy velice pohyblivé a nepředvídatelné.
Monte Carlo analýza neboli stess testing je oblíbenou metodou zátěžového testování v náhodně simulovaných podmínkách. Zde uvádím vyhovující výsledek stress testu v Adaptrade Builderu:
Dále sledujeme test významnosti, přičemž je žádoucí hladina významnosti alespoň 95%.
Dalšími významnými vodítky, která se vztahují k robustnosti systému, mohou být počet obchodů, komplexity nebo korelační koeficient.
Zásady správného posouzení optimalizačního procesu v kombinaci s Monte Carlo analýzou, efektivně nastavenými build metrikami spolu s testováním významnosti, by měly snížit pochybnosti ohledně spolehlivosti obchodní strategie na minimum.
Podrobněji se vyhodnocováním obchodních strategií zabývá kurz algoritmického obchodování na burze pomocí automatických obchodních systémů. Pro více informací o školení klikněte na odkaz zde.
Petr Tmej & Zuzana Jedličková
(c) AOStrading.cz
