Entradas Populares

La Elección Del Editor - 2020

¿Cómo entender que el asesor está desactualizado?

Buenas tardes, damas y caballeros, ¡comerciantes de Forex!

A menudo escucho preguntas de principiantes sobre por qué necesita una prueba directa durante la optimización, cómo evaluar los resultados obtenidos durante las pruebas y la optimización, cómo comparar los resultados de la prueba y el trabajo de los asesores en tiempo real.

Y la pregunta más importante: "¿Cómo entender que el asesor está desactualizado, ha dejado de funcionar como debería y es hora de retirarlo de la cuenta?"

Precisamente estas preguntas intentaré responder hoy.

Backtests y trading real

En la práctica, a menudo sucede que un sistema que ha mostrado buenos resultados en las pruebas de respaldo no puede obtener ganancias en el comercio real. Esto se debe a las peculiaridades de las pruebas de respaldo, realizadas con datos históricos, a las que el sistema se adapta como resultado de la optimización.

Los programas de back-testing no tienen en cuenta algunos factores que afectan el éxito de una operación, por ejemplo, el grado de liquidez de una herramienta o la competencia de otros postores. La prueba no permite tener en cuenta las posibles dificultades técnicas, que (si dejamos de lado la cuestión de la velocidad de ejecución de las aplicaciones) son más importantes para el comercio de alta frecuencia, se reducen a deficiencias de comunicación, mal funcionamiento de los corredores y el intercambio en sí. Es útil tener en cuenta las desventajas de las pruebas de respaldo para evaluar sobriamente las capacidades de su sistema.

Una de las etapas de probar un sistema es su optimización, durante la cual el robot se adapta a los datos históricos para lograr un mejor resultado. Al cambiar los valores de varios parámetros del algoritmo, casi cualquier sistema de negociación puede verse obligado a mostrar una ventaja en un segmento previamente conocido del historial de precios. Además, la cantidad de parámetros utilizados es importante: un sistema simple que utiliza una pequeña cantidad de variables es más difícil de optimizar, pero con la introducción de cada condición y parámetro adicional, el resultado comercial puede mejorarse. Sin embargo, la creciente rentabilidad teórica no significa que el sistema esté mejorando. El robot simplemente se adapta mejor a los datos históricos. Para complicar el sistema, es posible lograr que en una historia abierta funcione en todas las posibilidades, pero en el mercado solo traerá pérdidas.

La apoteosis de la complejidad de los sistemas comerciales son las redes neuronales, que tienen muchos parámetros. Un robot basado en una red neuronal, que ha memorizado una gran cantidad de información, puede adaptarse tanto a los datos históricos que simplemente los usará en el futuro. Por lo tanto, especialmente cuando se trata de sistemas complejos con una gran cantidad de coeficientes, el proceso de optimización debe tratarse con precaución.

Un buen sistema debería mostrar al menos algún resultado positivo sin optimización, si toda la rentabilidad se logra solo a su costa, entonces el escritor del robot tiene razones para pensar. En el proceso de optimización, en mi opinión, no siempre vale la pena detenerse en los coeficientes del sistema en los que se logra la mejor rentabilidad durante las pruebas posteriores. Si el valor del parámetro está muy cerca del borde del rango positivo (por ejemplo, 7 con resultados positivos de 5 a 20), entonces tiene sentido desplazar el valor del parámetro más cerca del medio.

Pruebas de avance

¿Qué es una prueba de avance? Esta es una prueba de los parámetros del sistema obtenidos durante la optimización en una muestra de datos históricos diferente que no sea la de optimización. Si lo explicamos con nuestros dedos, primero ajustamos nuestra configuración a una parte del historial, encontramos algunos conjuntos mejores (esto se llama optimización), y luego verificamos en una parte posterior del historial si estas configuraciones siguen siendo adecuadas o si ya no son relevantes y el asesor con ellas comenzó a fusionarse. Muchos principiantes descuidan las pruebas avanzadas. Espero haberte explicado por qué no debes descuidar esto.

El mejor conjunto de parámetros en una pieza particular de la historia no tiene que ser el mejor en una pieza posterior: todo puede cambiar cientos de veces. Y, creo, una vez más, antes de instalar el asesor en la vida real, el reaseguro y la verificación del rendimiento de los parámetros aún no duelen, incluso si usted es hijo de un jeque árabe y usa dólares en lugar de servilletas.

A diferencia de las consideraciones establecidas, una prueba directa no es necesariamente una verificación en el probador de estrategias. El reenvío se puede realizar en línea en una demostración o en una cuenta real pequeña. Este enfoque tiene ventajas y desventajas. La principal desventaja es que tales pruebas llevan mucho tiempo. Un plus puede servir como el hecho de que en este caso las lecturas de la prueba están lo más cerca posible de los indicadores reales (de hecho, estos son indicadores reales). Es decir, definitivamente verá cómo se comporta la estrategia de este corredor en este tipo de cuenta.

En general, la prueba de avance tiene tres objetivos principales, y ninguno. Los dos primeros son esenciales para adherirse a la tecnología de prueba. Este último proporciona información importante y única sobre las expectativas de ganancias y riesgos para el comercio futuro en cuentas reales.

Entonces objetivo principal prueba: para comprender si los resultados obtenidos durante la optimización son reales. El hecho es que un sistema de negociación diseñado correctamente debería ser rentable no solo en el área de optimización, sino también posteriormente (en el período de avance y en tiempo real). Pero esto no siempre sucede: algunos sistemas comerciales simplemente no pueden pasar la prueba de avance, comenzando a fluir inmediatamente después del período de optimización. Tales sistemas son inicialmente inoperables, sin importar cuánto intente optimizar sus parámetros. De ahí la regla: si tiene la intención de utilizar el sistema en el comercio real, simplemente está obligado a pasar las pruebas.

Segundo gol prueba: para evitar la optimización excesiva de los parámetros del sistema. Muy a menudo, si no se sigue la tecnología de optimización, incluso un buen sistema se puede volver a optimizar. Esto puede suceder debido a la presencia de demasiadas reglas y filtros, un número excesivo de parámetros optimizados o un paso demasiado pequeño para la optimización.

La prueba de avance proporciona una medida de efectividad, llamada indicador de rendimiento de avance, que compara la tasa de rendimiento anual para el período de avance con la tasa de beneficio obtenida durante la optimización. Es fácil determinar la reoptimización de los parámetros en función de una comparación de las tasas anuales de rendimiento; si son muy diferentes, se trata de una reoptimización.

Y aquí llegamos a tercer gol pruebas futuras: mide la rentabilidad y el riesgo de un sistema para determinar las expectativas de inversión. Un sistema idealmente diseñado y optimizado tendrá los mismos indicadores de ganancias y riesgos para el período a plazo y la negociación posterior que para el período de optimización. Si la tasa de rendimiento en la prueba directa difiere significativamente de la ganancia en el avance o en tiempo real, tales configuraciones no son adecuadas. Espero que ahora no tenga preguntas sobre la viabilidad de realizar pruebas avanzadas.

Pruebas de demostración y pruebas de cuenta real

Muchos intentan probar asesores en cuentas demo. Muy a menudo se puede escuchar: "Estoy persiguiendo a este asesor en una demostración". Si realmente va a utilizar este o aquel asesor en cuentas reales, no debe hacerlo.

En primer lugarNo hay problemas de rendimiento en las cuentas de demostración. La mayoría de los corredores configuran sus servidores de demostración para que el comerciante no experimente problemas con el deslizamiento y las cotizaciones. Como resultado, a menudo sucede que el robot funciona bien en una demostración, y cuando se instala en una cuenta real, comienza a perder dinero.

En segundo lugar, con bastante frecuencia, el corredor proporciona la "mejor difusión" en las cuentas de demostración. Cuando abra una cuenta demo, lo más probable es que reciba cotizaciones con el mínimo margen posible para este corredor. Por lo tanto, la influencia de este factor puede afectar en gran medida la idea de la rentabilidad total del asesor.

Y en tercer lugarAl trabajar con cuentas demo, no experimenta presión psicológica. Este factor también tiene un efecto positivo en la rentabilidad de la cuenta.

Por lo tanto, lo mejor es evaluar a los asesores en cuentas reales pequeñas: de 100 a 200 dólares en la mayoría de los casos son suficientes. Además, muchos corredores ahora proporcionan cuentas de centavo. Y, sin embargo, idealmente, vale la pena intentar probar a los asesores con precisión en los servidores en los que tiene la intención de comerciar posteriormente.

Indicadores clave de sistemas comerciales

Ahora analizaremos los principales indicadores de los sistemas de negociación, pensaremos en prestar atención a ciertos indicadores y qué tan importantes son.

Reducción máxima

Manejar cualquier negocio es costoso. Forex es el mismo negocio que todos los demás, y el costo de las ganancias comerciales se determina aquí por el riesgo y el margen.

La reducción máxima es el valor de la disminución más profunda en la curva de rendimiento de una cuenta comercial antes de que alcance un nuevo máximo. Es psicológicamente muy difícil soportar grandes reducciones en el comercio real. Al seleccionar conjuntos, generalmente no considero los resultados con una reducción de más del 15-20%. Al calcular la administración del dinero, trato de lograr una reducción máxima de un par de no más del 10-15%. Cuando trabaje con grandes cantidades, se recomienda que la reducción máxima permitida en la cuenta no sea superior al 5%. Juzgue usted mismo lo bueno que es durante un par de meses dejar caer una cuenta número diez millones en un 20%. No todos los nervios son tan fuertes y a veces surgen dudas en el sistema de comercio utilizado. Cuanto mayor sea la reducción máxima, mayor será la presión psicológica experimentada por el comerciante.

El comercio es necesario para ganar dinero. Una serie de tratos perdedores golpea el ego del comerciante, lo inquieta y lo obliga a tomar decisiones precipitadas. Esto, por supuesto, concierne más al comercio manual, pero sin embargo, cuando comercian robots, los comerciantes algorítmicos monitorean el estado de sus cuentas, por lo que no será posible deshacerse por completo del factor psicológico en el comercio algorítmico (aunque la influencia de este factor se nivela en gran medida al eliminar la necesidad del comerciante). tomar decisiones comerciales). Y, sin embargo, si el comerciante no está psicológicamente listo para aceptar tales reducciones, es mejor determinar de antemano un marco aceptable, incluso en la orilla, ajustando la lotería del asesor de la manera adecuada.

Capital requerido

Capital requerido: la cantidad mínima de dinero para intercambiar un asesor. Conociendo la reducción máxima y configurando adecuadamente la administración del dinero, podemos determinar la cantidad de inversión mínima para negociar con un asesor. Nuestra tarea es asignar tal cantidad de dinero para que con una administración de dinero optimizada podamos soportar al menos 1.5 retiros máximos con bastante calma, sin nervios innecesarios. Algunos comerciantes profesionales están asegurados al aceptar 3 reducciones máximas.

Número de ofertas

Cada tipo de sistema comercial tiene su propio número confiable de transacciones. Para el comercio intradía, esto suele ser de 200 a varios miles de transacciones por año. Para operar en D1, el número de transacciones por año puede alcanzar tan poco como 10. En cualquier caso, vale la pena recordar que cuantas más transacciones haya en estadísticas, más confiable será el resultado. Como regla, el número mínimo de transacciones para evaluar los parámetros del sistema es cien.

Beneficio promedio por operación

Al desarrollar un sistema de comercio, es muy importante prestar atención a este indicador. Cuanto mayor sea el beneficio promedio por operación, mejor. A veces sucede que en las pruebas cuando se opera con el lote 0.1, el sistema proporciona 3-5 dólares de ganancias por operación. Después de evaluar todos los demás parámetros, el comerciante decide poner el sistema en una cuenta real. Después de un tiempo, resulta que el sistema está perdiendo dinero.

Al evaluar las estadísticas de una cuenta real, resulta que el beneficio promedio por operación se encuentra en la zona negativa. Como sucedio Solo se realizaron pruebas con una extensión de dos puntos y sin tener en cuenta la realidad. Y el diferencial real resultó ser 3 puntos más de lo planeado y, como resultado, solo quedaban $ 2 del beneficio promedio por operación. Y se olvidaron de tener en cuenta el deslizamiento, que "se comió" dos puntos más. Además de la comisión, que generalmente se olvidaba. Y al final, el beneficio promedio fue menos un dólar.

El beneficio promedio por operación es un parámetro importante y para no buscar frenéticamente un corredor en el que “esto” funcionará más, vale la pena centrarse en valores no inferiores a 10 puntos ($ 10 por operación con lote 0.1), o mejor - más .

Porcentaje ganador

Ya escribí mucho sobre esto, pero lo repetiré nuevamente. Muchos profesionales trabajan con un porcentaje de operaciones rentables de 50, 40 o incluso menos. Pero es psicológicamente muy difícil y no todos pueden resistir tal oficio. Como regla general, un porcentaje bajo (inferior al 50%) se explica por una alta relación entre la transacción rentable promedio y la transacción no rentable promedio, de 3 a 1 y más. Tal equilibrio es característico de los sistemas de comercio de tendencias a largo plazo. Los sistemas Scalper y los sistemas intradiarios generalmente se caracterizan por un valor de 60-70 por ciento o incluso mayor, pero el beneficio a la pérdida generalmente no es mayor de 1 a 1. Pero estos sistemas ya son más cómodos y sus curvas de rendimiento se ven más suaves. . Sin embargo, es extremadamente difícil encontrar un sistema de este tipo, que sea estable al mismo tiempo; a veces, operar con un porcentaje de transacciones rentables de menos del 50% consume menos tiempo.

Estimación de ganancias

Una vez que haya comparado el beneficio anual promedio del sistema de negociación con otros instrumentos de inversión que utiliza y haya decidido la conveniencia de utilizar el sistema en este sentido, es hora de evaluar el TS en relación con el riesgo y el capital requerido. Una ganancia anual de $ 100K es genial, pero si necesita 2 millones para depositarla, es solo el 5% anual, no es tan genial. Además, si la reducción máxima es del 25%, que corresponde a $ 500K o una relación riesgo / riesgo de 1 a 5, esto generalmente no es peor.

Y viceversa, si se requieren 100K para obtener el mismo beneficio con un riesgo del 10% o 10K, entonces la relación entre rentabilidad y riesgo ya es 10: 1. Y este es solo un resultado fabuloso.

Rentabilidad ajustada por riesgo - RAR

Los ejemplos anteriores sugieren la idea correcta de que la evaluación de la rentabilidad del sistema debe llevarse a cabo teniendo en cuenta el riesgo necesario para obtener esta rentabilidad. La relación entre rentabilidad y riesgo (relación recompensa / riesgo) es solo un indicador de este tipo. Compara el rendimiento anual máximo con la reducción máxima permitida.

Por ejemplo, un rendimiento anual de $ 25,000 con una reducción de $ 5,000 dará una recompensa a la relación de riesgo de 5. Como regla, cuanto mayor sea esta relación, mejor. Muchos sistemas comerciales tienen este indicador de 5 a 10.

Retorno sobre capital

En general, el beneficio debe considerarse como el retorno de la inversión. Se calcula simplemente: es suficiente dividir la ganancia anual entre el capital mínimo requerido.

Aquí hay un ejemplo: tenemos un sistema que ofrece una reducción máxima de $ 10,000 y una ganancia anual de $ 40,000. La relación rentabilidad / riesgo es bastante buena, es igual a cuatro. Por ejemplo, estamos listos para una reducción del 20% y luego aceptaremos la reducción en la prueba del 10% (doble margen). Entonces el capital mínimo para comerciar con nosotros será de $ 100,000. Habiendo invertido $ 100,000, obtendremos $ 40,000 por año o un rendimiento igual al 40% anual.

La ventaja de considerar los rendimientos anualizados es la facilidad de comparación. Este es un estándar generalmente aceptado, que también facilita la comparación de un sistema comercial particular con otros.

Eficiencia del sistema

Este método de comparar las ganancias de diferentes sistemas considera las ganancias del sistema en el contexto de las oportunidades actuales del mercado. En diferentes períodos, los mercados tienen un mayor o menor potencial de ganancias y sería lógico prestar atención a esto al comparar indicadores.

Aquí vale la pena introducir otra definición.El beneficio potencial del mercado es el beneficio que se puede obtener comprando cada fondo y vendiendo cada vértice durante el período de tiempo considerado (generalmente un año).

Naturalmente, ningún sistema de comercio es capaz de sacar todo del mercado. Por lo tanto, puede ingresar un coeficiente especial: la eficiencia del sistema de negociación. Esta es la eficiencia de cuán efectivamente el sistema convierte las ganancias potenciales ofrecidas por el mercado en ganancias comerciales reales en la cuenta del operador. Por ejemplo, suponga que la ganancia neta del sistema es de $ 25,000 y el potencial de $ 300,000. Entonces la eficiencia del sistema es (25/300) = 8.33%. Este es un rendimiento bastante bueno. En promedio, las estrategias comerciales bastante buenas tienen una relación de 5% o más.

El indicador de eficiencia facilita la comparación de sistemas para diferentes mercados y en diferentes períodos. Los mercados cambian constantemente y los indicadores que el sistema tenía en el pasado nunca pueden repetirse. Al mismo tiempo, la eficiencia del sistema es un indicador bastante confiable. La eficiencia, que se mantiene en un nivel consistentemente alto de año en año, es un indicador de la estabilidad y la alta calidad del sistema de negociación y sugiere que no importa cómo cambie el mercado, el sistema continúa beneficiándose de él de manera continua y estable.

Factor de beneficio

En lugar de juzgar el sistema por el beneficio anual promedio, es más conveniente considerar un parámetro como el factor de beneficio. De hecho, este coeficiente es otro intento de medir la efectividad del sistema de comercio. Factor de beneficio es el cociente de dividir el beneficio total por la pérdida total. Por ejemplo, un factor de ganancia de 1.5 puede indicar que el sistema pierde 2 (3/2 = 1.5) en promedio por cada 3 dólares de ganancia. Un valor superior a 1 indica que el sistema puede ganar dinero. Cuanto más alta es esta unidad, más efectiva es. Es aconsejable no considerar sistemas con un factor de beneficio inferior a 1.3 e idealmente luchar por un valor de 1.6.

Estabilidad comercial

La estabilidad comercial es la característica más esencial de un sistema comercial. Cuanto más estable sea el sistema comercial en todos los aspectos, mejor. Y viceversa, cuanto más desordenado e inestable es el sistema, más peligroso es y, por lo tanto, debería causar grandes dudas. De acuerdo, cuando los resultados son muy erráticos y es difícil adivinar si obtendrá un beneficio del 80% este año o si el sistema perderá todo en el último mes del año y entrará en un estado negativo: no es el mejor estado de las cosas. Veamos cómo puede medir la estabilidad del comercio y qué indicadores se utilizan para esto.

Participación en pérdidas y ganancias

La uniformidad de la distribución de pérdidas y ganancias en las muestras de prueba y avance es el indicador más importante de estabilidad. El mero beneficio neto generado por el sistema no dice nada sobre su estabilidad. Después de todo, todas las ganancias podrían lograrse en solo un mes al año, mientras que el resto del tiempo el sistema goteaba dinero. Es la distribución de ganancias y pérdidas a lo largo del tiempo lo que da una buena idea de cuánto tendrá que preocuparse al usar el sistema.

Supongamos que un sistema tiene una ganancia de $ 50,000 durante un período de cinco años con una reducción de $ 10,000. Por ejemplo, como se muestra en la tabla:

AñoGananciaDrawdown
201350 0005 000
201430 0006 000
201510 0007 000
2016- 15 0009 000
2017- 25 00010 000

La mayor ganancia fue en el primer año, la mayor pérdida, en el último. Además, si crea un gráfico de rentabilidad, veremos una curva descendente. Peor aún, las reducciones anuales están creciendo. Este sistema de comercio floreció en los primeros dos años, después de lo cual claramente ha fusionado capital durante varios años.

U otro ejemplo:

AñoGananciaDrawdown
2013-15 0005 000
2014110 00010 000
2015-15 0007 000
2016-15 0006 000
2017-15 0004 000

Incluso un vistazo rápido a la tabla muestra que todas las ganancias se obtuvieron en 2014. El resto del tiempo, el sistema perdía dinero constantemente. Esto solo es suficiente para abandonar esa estrategia.

Y un tercer ejemplo:

AñoGananciaDrawdown
201310 0007 000
20145 00010 000
201510 0006 000
201610 0005 000
201715 0004 000

En los tres ejemplos, la ganancia resultante fue de $ 50,000 con una reducción máxima de $ 10,000. Pero preste atención a la uniformidad del resultado en el último caso. Además, el sistema muestra una agradable dirección ascendente y una disminución en la reducción. Además, el sistema tuvo una reducción máxima en el período de operación más distante. Todo esto indica la estabilidad bastante satisfactoria del sistema de comercio.

Aquí hay otro ejemplo:

AñoGananciaDrawdown
2013- 25 00010 000
2014- 15 0009 000
201510 0007 000
201630 0006 000
201750 0005 000

Este ejemplo es el inverso del primero. Esta opción, a pesar de la mejora inequívoca de los indicadores, probablemente tampoco sea adecuada. Pero si existe un gran deseo de seguir usándolo en el comercio, primero que nada es necesario encontrar la respuesta a la pregunta: ¿por qué funcionó tan mal antes y funcionó tan bien ahora? Quizás este sea un factor temporal, y algún tiempo después del inicio del sistema, ya se agotará.

En general, debe guiarse por la siguiente regla: cuanto más uniformes sean los resultados, mejor. Si la rentabilidad tiene una tendencia, es necesario que sea moderadamente al alza, y no al revés. Además, cualquier tendencia debe estar justificada.

Distribución de transacciones

La distribución de transacciones generalmente se calcula exactamente de la misma manera que la distribución de ganancias y pérdidas durante un período de tiempo determinado. Cuanto más uniforme sea la distribución, mejor, por supuesto.

La mejor estrategia es aquella en la que las ganancias y pérdidas se distribuyen de manera uniforme durante todo el período. Pero nunca lograrás la uniformidad perfecta. Por lo tanto, es importante asegurarse de que al menos el beneficio principal no se reciba como resultado de una o más series de transacciones exitosas.

Por cierto, una serie de operaciones ganadoras y perdedoras también deben distribuirse de manera uniforme en todo el sitio. Cuanto más pequeña es la desviación estándar, más predecible y estable es el resultado del comercio.

Entonces, un sistema de comercio estable tiene las siguientes propiedades:

  • la distribución más uniforme de ganancias y pérdidas;
  • la distribución más uniforme de victorias y derrotas;
  • La distribución más uniforme de series de victorias y derrotas.

Reducción máxima

La reducción máxima juega un papel crucial en la evaluación del riesgo del sistema de comercio. Debe evaluarse en relación con otras series perdedoras generadas por el sistema de negociación. Por definicion reducción máxima - Esta es la mayor serie de ofertas perdedoras, pero también es importante saber cuánto esta serie de ofertas es más grande que otras. Por ejemplo, si la reducción máxima es solo un 20-40% más que todos los demás períodos de reducción, esto puede servir como evidencia adicional de la estabilidad del sistema.

Si su reducción máxima es del 300% de la reducción promedio, entonces esta es una muy mala señal. A menos, por supuesto, que esto sea causado por razones objetivas, como una caída del mercado de valores u otros eventos de fuerza mayor. Tales eventos son casi imposibles de predecir y, a menudo, conducen a pérdidas significativas, por lo que vale la pena tratar de protegerse de la fuerza mayor. Esto se hace mediante la introducción de algoritmos especiales en la estrategia que limitan las pérdidas máximas.

Mayor racha ganadora

Debe evaluarse de la misma manera que la serie más grande que genera pérdidas. Debe compararse con la racha ganadora promedio. Además, la racha ganadora más grande no debe proporcionar una parte proporcionalmente grande del beneficio total de la estrategia.

Herramientas estadísticas adicionales para evaluar el desempeño comercial

Para evaluar la efectividad de los sistemas de negociación, a menudo se utilizan varios factores. Le permiten ver el resultado comercial en el contexto de varios factores. Muchos de estos coeficientes ya se han considerado, por lo que solo daré una breve descripción de ellos. Algunas aún no han sido consideradas, y me detendré en ellas un poco más.

Relación de Sharpe

El rendimiento de la inversión a menudo se mide en términos de dispersión de ingresos. Uno de esos indicadores es la relación de Sharpe. Este coeficiente muestra cómo se relacionan la media aritmética AHPR, reducida por la tasa libre de riesgo, y la desviación estándar de SD de la serie HPR. El valor de la tasa libre de riesgo RFR (tasa libre de riesgo) generalmente se toma igual a la tasa de interés sobre los ingresos depositados en el banco o la tasa de ingresos sobre los bonos del tesoro.

Puede obtener más información sobre este coeficiente aquí.

Beneficio sobre tiempo de espera (HPR)

En su libro "Matemáticas de la administración del dinero", Ralph Vince utiliza el concepto de HPR (retornos del período de tenencia): ganancias por el tiempo que se lleva a cabo la transacción. Un acuerdo que generó una ganancia del 10% corresponde a HPR = 1 + 0.10 = 1.10. Un acuerdo que trajo una pérdida del 10% corresponde a HPR = 1-0. 10 = 0,90. De otra manera, el valor de HPR para una transacción se puede obtener dividiendo el valor del saldo después de cerrar la transacción (Saldo cerrado) por el valor del saldo al momento de abrir la transacción (Saldo abierto):

HPR = BalanceClose / BalanceOpen

Por lo tanto, cada posición corresponde no solo al resultado de la transacción en términos monetarios, sino también a HPR. Esto le permite comparar sistemas, independientemente de la administración del dinero utilizada en cada caso. Uno de los indicadores de tal comparación es el promedio aritmético - AHPR (rendimiento promedio del período de mantenimiento).

Junto con la media aritmética, Ralph Vince introduce el concepto de media geométrica, que designamos como GHPR (retornos del período de mantenimiento geométrico), que casi siempre es menor que la media aritmética AHPR.

El sistema con la media geométrica más alta traerá el mayor beneficio si comercia con reinversión. Una media geométrica de menos de uno significa que el sistema perderá dinero si comercia con reinversión.

Expectativa

El valor promedio se puede calcular no solo para la muestra, sino también para una variable aleatoria, si se conoce su distribución. En este caso, el significado especial del valor medio es la expectativa matemática. La expectativa matemática caracteriza el valor "central" o promedio de una variable aleatoria.

Para una negociación rentable, la expectativa matemática debe ser mayor que cero, más todos los gastos generales de la transacción (como spread, swaps, deslizamientos, comisiones, etc.). Puede encontrar más información sobre las expectativas matemáticas aquí.

Desviacion estandar

Ya discutimos la desviación estándar anterior cuando hablamos de la estabilidad del sistema de comercio. Este valor muestra la extensión de los valores en relación con el valor promedio. Cuanto menor sea el valor de la desviación estándar, más estable será el resultado, mayor será el valor, menos probable será que obtenga un rendimiento cercano al valor promedio. Ahora que entendemos qué es una desviación estándar, pasemos a una consideración más detallada de esta característica.

Para las cuentas comerciales, a menudo se usan tres promedios: rentabilidad promedio durante un cierto período, ganancia promedio y pérdida promedio. Entonces es lógico calcular tres desviaciones estándar para cada promedio: desviación estándar para rentabilidad media, desviación estándar para ganancia promedio y desviación estándar para pérdida promedio.

La rentabilidad promedio se define como la suma de ganancias y pérdidas dividida por su número, este valor muestra el valor más probable de rentabilidad que una cuenta puede aportar durante un cierto período de tiempo. La desviación estándar para los rendimientos promedio resume las ganancias y pérdidas. Si suponemos que la distribución de la rentabilidad del sistema está subordinada a la distribución normal, entonces, con una probabilidad del 95%, el valor del rendimiento potencial estará en el rango de dos desviaciones estándar del resultado promedio.

Al analizar la desviación estándar del beneficio promedio, puede saber cuál es la distribución del beneficio en relación con el valor promedio. Cuanto menor es la desviación estándar, más cercano es el resultado esperado al valor promedio, más estable es.

Parámetros MAE y MFE

Mirando el resultado final de la negociación, que presenta el resultado de las operaciones comerciales, no podemos sacar ninguna conclusión sobre la presencia de paradas protectoras (Stop Loss) o sobre la efectividad de la toma de ganancias. Solo vemos la fecha de apertura de la posición, la fecha de cierre y el resultado final: ganancias o pérdidas.

Al no tener información sobre las ganancias flotantes durante la vida de cada posición comercial y sobre todas las posiciones en conjunto, no podemos emitir juicios sobre la naturaleza del sistema comercial. ¿Cuán riesgoso es, cómo se lograron las ganancias, se perdieron las ganancias en papel? Las respuestas a estas preguntas se nos pueden dar lo suficiente mediante los parámetros MAE (excursión adversa máxima) y MFE (excursión máxima favorable).

Cada posición abierta hasta el momento del cierre experimenta constantemente fluctuaciones en las ganancias. Cada transacción en el período comprendido entre la apertura y el cierre alcanzó la ganancia máxima y la pérdida máxima. MFE muestra el movimiento del precio máximo en una dirección favorable. En consecuencia, MAE muestra el movimiento de precios más desfavorable. Sería lógico medir ambos indicadores en puntos, pero si el comercio se realizó en diferentes pares de divisas, para llevarlo a un denominador común, puede usar la expresión monetaria.

Cada transacción cerrada corresponde al resultado de esta transacción y dos indicadores: MFE y MAE. Si la transacción obtuvo una ganancia de $ 100, pero al mismo tiempo el MAE (pérdida flotante máxima durante la vida de la posición) alcanzó - $ 1000, entonces esta no es la mejor manera de caracterizar esta transacción. La presencia de muchas transacciones con un resultado positivo, pero con grandes valores negativos de MAE para cada transacción, nos dice que el sistema supera las posiciones no rentables, y que tarde o temprano ese comercio está condenado.

Del mismo modo, puede obtener información de los valores MFE. Si la posición se abrió en la dirección correcta, el MFE (beneficio máximo no comprometido) en la transacción alcanzó $ 3,000, pero como resultado la transacción se cerró con un resultado de más $ 500, se puede decir que sería bueno refinar el sistema de protección de beneficios no comprometidos. Esto puede ser algún tipo de parada flotante (Trailing Stop), que podemos subir al precio con un movimiento favorable en nuestra dirección. Si el déficit en las ganancias es sistemático, entonces el sistema de comercio puede mejorarse significativamente. MFE nos lo contará.

Técnica de estimación de Van Tharp

La calidad del sistema evaluado, Van Tharp propone medir como la relación entre la expectativa matemática y la desviación estándar de los resultados de la transacción:

donde M (x) es la expectativa matemática,

σ es la desviación estándar.

El valor resultante de R se clasifica de la siguiente manera:

menos de 0,16 - muy mala calidad,

de 0.16 a 0.20 - bajo,

de 0,20 a 0,25 - promedio,

de 0.25 a 0.30 - bueno,

de 0,30 a 0,50 - excelente,

de 0,50 a 0,70 - excelente,

desde 0.70 y más - grial.

Por lo tanto, cuanto mayor sea la expectativa matemática del sistema y menor sea su desviación estándar, mayor será la calidad del sistema.

En nuestro caso, la expectativa matemática es un promedio simple de todas las transacciones:

donde xi es el resultado de la i-ésima transacción,

n es el número de transacciones realizadas por el sistema de negociación.

La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza:

Bueno, cómo encontrar la varianza, ya hemos analizado cientos de veces.

La técnica de cálculo de estimaciones por el coeficiente de Sortino

Coeficiente de Sortino es la relación entre la expectativa matemática y la desviación estándar de los resultados de transacciones con rendimientos negativos:

donde M (x) es la expectativa matemática,

σ 'es la desviación estándar con un retorno negativo.

El valor resultante se clasifica de la siguiente manera:

menos de 0.24 - muy mala calidad,

de 0.24 a 0.30 - bajo,

de 0.30 a 0.38 - promedio,

de 0,38 a 0,45 - bueno,

de 0,45 a 0,75 - excelente,

de 0,75 a 1,00 - excelente,

desde 1.00 y más - grial.

La desviación estándar negativa es la raíz cuadrada del valor promedio de la suma de los cuadrados de las operaciones con pérdidas:

Al calcular el valor de desviación, se debe tener en cuenta un punto importante: las transacciones positivas no se excluyen del cálculo, sus valores se reemplazan por ceros. Esto afecta el número de intercambios (n) en la fórmula.

Entonces, ¿cómo entiendes que el sistema ya no funciona?

Comprender que el sistema ya no funciona es muy importante para el comerciante.¿Qué hacer si la cuenta experimenta una reducción prolongada? ¿El sistema dejó de funcionar y es hora de eliminarlo? ¿O está a punto de finalizar el período de reducción? Muchos comerciantes, especialmente los principiantes, no tienen absolutamente ningún plan de acción para tal caso.

Muchos operadores experimentados dirán que planean esperar un cierto período de tiempo, y si el sistema no comienza a salir de la reducción, entonces se decidirá que ya no funciona. Otro enfoque popular es esperar la doble reducción mostrada en las pruebas. Pero, ¿qué tan correctos son ambos enfoques? ¿Están respaldados por estadísticas? ¿Cuánto tiempo lleva esperar? ¿Por qué es una doble reducción, y no, digamos, una triple? No hay estadísticas sobre esto, es solo la forma de hacerlo.

Y sin embargo, ¿cómo entender que el sistema está roto? Con la ayuda de métodos estadísticos antiguos y no verificados, ¿o vale la pena pensarlo un poco? Probemos la segunda opción para un cambio.

Y comenzaremos a pensar de qué se trata cuando el sistema deje de funcionar. Bueno, esto significa que ya no funciona, no funciona como se colocó. Todo lo que tenemos que hacer es comparar si el sistema funciona de la misma manera que en las pruebas.

¿Pero qué parámetro comparar? Examinamos algunas características, pero para evaluar el rendimiento del sistema, vale la pena destacar una de las más importantes: la distribución de nuestras transacciones en una cuenta real en comparación con esta distribución en la prueba. Todo lo que debe verificarse es si la selección de acuerdos comerciales reales es parte de la selección de las pruebas. Si puede refutar la hipótesis de que esto es así con un cierto nivel de confianza (generalmente el 95%), entonces su sistema ya no opera como estaba previsto. Entonces, ella se rompió y puedes retirarlo de la cuenta de manera segura.

Usar este criterio es una herramienta muy poderosa. Después de todo, en este caso confías en una ciencia como las estadísticas. Y ella es la mejor amiga del comerciante. Y no necesita esperar otros 1,5 meses, preguntándose si el sistema saldrá de la reducción. No es necesario esperar dos retiros de prueba, perdiendo dinero. Cálculos simples en Excel (que literalmente realizamos en 10 minutos en una de las lecciones del curso ExcelTrader), y ya tiene una decisión clara, estadísticamente validada y científicamente sólida sobre si eliminar el sistema de la cuenta.

Entonces, ¿qué necesitas para esto?

Primero, debe hacer una prueba del sistema con datos históricos. Para hacer esto, simplemente puede usar cualquier probador de estrategias y luego transferir los datos del probador, por ejemplo, para sobresalir para un análisis posterior. Lo más importante es obtener los resultados de las transacciones mismas: ganancias y pérdidas.

En segundo lugar, necesita datos que verificará. Muchos de ustedes probablemente tengan estadísticas de cuenta en myfxbook. En la esquina superior derecha del gráfico de crecimiento de la cuenta hay un botón "exportar". Al hacer clic en él, verá un menú desplegable donde debe seleccionar el formato de los datos almacenados. Para nuestros propósitos, el formato csv se ajustará a:

Abra el archivo resultante, prepare los datos:

Al hacer clic en "Texto por columnas", ingresamos al asistente de desglose de texto. Elija una variante con un separador:

Myfxbook usa una coma como separador:

A continuación, llevamos el asistente al final y convertimos los datos resultantes en una tabla:

Ahora podemos ordenar los datos por valores y ocultar las filas que no necesitamos. Busque la columna "acción" y establezca las marcas de verificación en el filtro de la siguiente manera:

Ahora encuentre la columna "ganancia", cópiela y transfiérala a una nueva hoja:

Ya no necesitamos la hoja con la declaración, elimínela:

Ahora abra el archivo con los resultados de la prueba desde el terminal MetaTrader:

Presione ctrl + a y ctrl + c para seleccionar todas las líneas del archivo, luego ctrl + v en una nueva hoja en Excel:

Elimine el encabezado, dejando solo las líneas con ofertas:

Convierta los datos a una tabla:

En el filtro de la columna "Beneficio", desmarque las líneas vacías:

Copie la columna "Beneficio":

Y transfiéralo a la hoja en la que ya se encuentra la columna preparada con transacciones de la cuenta real:

Entonces, compararemos estas dos columnas. Primero, calcule el valor promedio para los valores de prueba:

Y para los reales:

También calculamos el número de transacciones:

Luego definimos la desviación estándar para la población (lo que se obtuvo en la prueba):

Y la desviación estándar para la muestra (de una cuenta real):

A continuación, tenemos que calcular el error estándar:

Y la última conversión z:

Encuentre la calculadora de distribución estándar en la red o use el sitio que se muestra en la captura de pantalla:

Complete el valor de la transformación z, como se muestra en la figura anterior, y haga clic en calcular. Como resultado, obtenemos el valor de P:

En nuestro ejemplo, P resultó ser 0.5054. Esto es mucho más de 0.05, por lo que no podemos decir que los datos de la cuenta son diferentes de los datos de las pruebas. Por lo tanto, podemos concluir que la estrategia funciona dentro del marco del algoritmo concebido.

También puede ver un video donde se describe esta técnica (una de las lecciones del curso ExcelTrader):

Como puede ver, la idea es muy simple. Tenemos una gran cantidad de datos obtenidos durante la prueba de la estrategia comercial y hay una pequeña parte obtenida durante el trabajo en una cuenta real. Y existe una técnica que le permite determinar si esta pequeña pieza es similar a los datos obtenidos durante la prueba. Por supuesto, con un cierto grado de probabilidad: 95%. Pero en la mayoría de los casos esto es suficiente.

Entonces, ¿cuándo retirar el sistema de la cuenta?

Para alguien, una señal para verificar el sistema será una reducción de la mitad de la cuenta. Alguien simplemente ignorará el enfoque científico de este problema y continuará utilizando los métodos del "abuelo". Y especialmente los débiles de corazón comenzarán a probar sus sistemas con cada reducción de más del 10%.

De hecho, el hecho de que el sistema actualmente esté comercializando ganancias no significa en absoluto que esté operando exactamente como se esperaba. En otras palabras, un sistema de comercio de ganancias también puede comerciar no como se estableció en su creación. Lo más probable es que la reacción a esta idea sea así: si gana dinero, no necesita tocar nada. Pero un sistema que funciona "de manera diferente" también conlleva un peligro, ya que el mismo día comenzará a funcionar en rojo. En mi opinión, vale la pena revisar los sistemas una vez al mes, y si el vehículo que pierde dinero no pasa la prueba, es despiadado retirarlo de la cuenta. Hasta ahora, los sistemas que ganan dinero simplemente se pueden tomar con un lápiz y monitorear con más cuidado.

Conclusión

El comercio es, en primer lugar, estadísticas. Y hoy hemos analizado muchos indicadores que de alguna manera caracterizan la calidad del sistema de comercio. Por supuesto, también hay una gran cantidad de coeficientes diferentes, como el coeficiente de Squid, Jensen, Sterling, Sortino, que también se inventaron para evaluar el comercio. Sin embargo, las características que se dan en este artículo son suficientes para la evaluación en la mayoría de los casos.

Por separado, me gustaría destacar un método para evaluar el rendimiento de los sistemas de negociación, que mencioné anteriormente y que se discute en el curso de video sobre Excel. Esta es una forma realmente poderosa y científicamente sólida de tomar decisiones sobre la retirada de un sistema de una cuenta o la continuación de la negociación. Espero que te ayude más de una vez.

Deja Tu Comentario