CC BY
78
Кондратенко Виктор Михайлович
Аспирант
Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
Kondratenko Viktor graduate student
Russian University of Economics. GV Plekhanov
kondratenkov@mail.ru
Оценка и критерии эффективности механических торговых систем Assessment and performance criteria for mechanical trading systems
Аннотация. В настоящей статье рассмотрены вопросы оценки, а также критерии эффективности механических торговых систем на современном фондовом рынке. В частности, автор рассматривает систему оценки эффективности МТС по таким критериям, как доходность, коэффициент полезного действия, стабильность, максимальное проседание и др.
Ключевые слова: фондовый рынок, трейдинг, механические торговые системы, эффективность, оценка риска, прибыльность.
Abstract. This article reviews the evaluation questions, as well as performance criteria for mechanical trading systems on the modern stock market. In particular, the author examines the performance evaluation system of MTS according to criteria such as profitability, efficiency, stability, maximum drawdown, etc. Keywords: stock market, trading, automated trading systems, efficiency, risk assessment, profitability.
Механическая торговая система (МТС) - это программный комплекс, имеющий базой упорядоченный набор технических и/или фундаментальных индикаторов, одновременное достижение заданных значений которых дает сигнал на покупку или продажу торгового инструмента, способный автономно (без участия человека), в режиме он-лайн вести торговлю
ценными бумагами (активами) на фондовой бирже с целью получения прибыли.
Создание торговой системы - это творческий процесс и наверняка для одного и того же финансового инструмента (акции, валютной паре и т.п.) могут существовать проекты и результаты нескольких систем, из которых, с помощью показателей производительности МТС, выбирают лучшие.
Приведем далее основные элементы алгоритма процесса оценки модели торговой системы путем рассмотрения ее внутренней структуры.
Доходность МТС должна оцениваться в свете потенциально неограниченного риска, с которым сопряжена торговля. Соответственно, эта доходность должна быть достаточно существенной, чтобы этот крайний, хотя и маловероятный, риск потери всего торгового капитала (и даже большего) был оправдан. Риск должен быть четко установленным, тщательно продуманным и приемлемым в привязке к доходности. Во главе угла всего этого должно стоять применение строгих правил управления деньгами для дополнительной защиты против катастрофических убытков. Слишком осторожным фьючерсный трейдер быть не может.
Сравнение модели с альтернативными инвестициями
В конечном счете, торговая модель конкурирует с практически безрисковыми низкодоходными инвестициями, такими как казначейские векселя, депозитные сертификаты, счета денежного рынка и сберегательные счета.
Торговую модель также необходимо сравнить с альтернативными инвестициями, такими как акции, бонды, недвижимость и произведения искусства. Успешные инвестиции в других областях требуют экспертного опыта другого рода. И тем не менее, торговая модель должна быть эффективной с точки зрения конкуренции с этими альтернативными вложениями.
Кроме того, необходимо сравнивать эффективность модели с эффективностью доступных торговых советников и фьючерсных фондов, а также с эффективностью других доступных торговых моделей [3].
В качестве затрат по ведению бизнеса также необходимо учитывать расходы на техническую поддержку, особенно время на поддержку программы. Если торговая модель требует на свое поддержание несколько часов в неделю, то для оправдания этих трудозатрат ее доходность должна быть существенно выше, чем у других торговых моделей, требующих меньше времени.
Профиль прибыли и риска торговой модели должен быть лучше, чем у любой другой формы доступных инвестиционных возможностей, или же должен быть привлекательным с точки зрения диверсификации. Кроме того, доходность модели должна оправдывать связанные с ней затраты по ведению бизнеса. Наконец, профиль эффективности данной торговой модели должен быть совместимым с психологией трейдера.
Оценка риска. Ведение любого бизнеса требует затрат. Затраты на торговую прибыль определяются двумя факторами: риском и маржей.
Широко распространено мнение, что наиболее важным из отдельных показателей риска торговой модели является максимальное проседание [5]. Однако существуют некоторые расхождения во мнениях относительно определения максимального проседания:
- максимальное проседание — это денежное значение большей из двух величин — крупнейшей серии последовательных убыточных сделок и крупнейшего отдельного проигрыша.
- максимальное проседание счета — это величина самого глубокого понижения кривой доходности торгового счета, перед тем, как она достигает новой вершины.
Максимальное проседание может включать и убыточные, и выигрышные сделки.
Требуемый капитал — это количество денег, которое потребуется для успешной торговли данной моделью. Теперь, когда риск установлен, можно грамотно обсуждать требуемый капитал. Он складывается из маржи и риска.
Первая составляющая требуемого капитала — это наличие на счете суммы денег, достаточной для обеспечения планируемой сделки. Вторая составляющая требуемого капитала — наличие на счете достаточного количества средств для покрытия риска, измеряемого максимальным проседанием счета. Для успешной торговли крайне важно, чтобы счет мог выдержать такое проседание и сохранить возможность продолжать торговлю.
Следовательно, минимальным для торгового счета требованием должна быть первоначальная маржа плюс количество денег, равное максимальному проседанию собственного капитала.
Оценка прибыли. После того как чистая прибыль и годовая прибыль торговой модели успешно прошли сравнение с другими инвестиционными альтернативами, их необходимо оценить относительно двух составляющих затрат модели: риска и требуемого капитала. Прибыль не может оцениваться изолированно.
Коэффициент полезного действия модели. Другой способ, которым необходимо сравнивать прибыль — в контексте возможностей, предоставляемых рынком. В разное время рынки обладают большим или меньшим потенциалом прибыли. Когда рынки «нагретые» (то есть, находятся в трендах и сопровождаются высокой волатильностью), потенциал прибыли может быть очень высоким. Когда рынки «холодные» (то есть, не находятся в трендах или имеют низкую волатильность), прибыльный потенциал бывает очень низким.
Величина потенциальной прибыли, предоставляемой рынком, не всеми понимается хорошо. Потенциальная прибыль — это прибыль, которая может быть получена путем покупки каждого дна и продажи каждой вершины. Точнее, это сумма всех ценовых перепадов, где каждый перепад берется со знаком плюс (по модулю). Это отличный способ оценки эффективности
модели. Нельзя ожидать, что торговая модель будет выжимать из рынка все до последнего пенни.
Отличная мера эффективности модели — КПД, с которой торговая модель преобразует потенциальные прибыли, предлагаемые рынком, в торговые прибыли. Вычисляется этот показатель легко: делением чистой торговой прибыли на потенциальную рыночную прибыль.
Например, предположим, что чистая прибыль равна $25,000, а потенциальная рыночная прибыль — $300,000 (уход в лонг на каждом дне и в шорт на каждой вершине):
Эффективность (КПД) модели = ($25,000 / $300,000) х 100 = 8.33%
Это действительно достаточно хорошая производительность. Опыт показывает, что торговые модели с КПД, рассчитанной по Ценам закрытия, 5% и выше, являются хорошими. Этот показатель будет падать, если тест проводить на тиках.
Показатель КПД модели облегчает сравнение эффективности различных рынков и оценку результативности модели в разные годы. Рынки меняются. Они разогреваются, и потенциальная прибыль растет. Они охлаждаются, и потенциальная прибыль падает. Судить о таких изменениях от года к году только на основе прибыли трудно. Тем не менее, КПД модели, год от года остающийся стабильным, свидетельствует о хорошей, устойчивой модели. Такая модель продолжает извлекать похожий процент потенциальной прибыли в периоды и ярости и вялости рынков.
Стабильность в торговле — наиболее существенная характеристика устойчивой торговой модели. Хотя данное понятие может показаться слишком сложным, на самом деле это не так. Чем более стабильна торговая модель во всех отношениях, тем лучше. Наоборот, чем торговая модель более беспорядочна и нестабильна, тем она менее устойчива, а следовательно, вызывает больше сомнений [4].
Равномерность распределения прибылей и убытков в тестовой выборке — важный показатель стабильности. Одна лишь чистая прибыль
ничего не говорит о ее распределении; распределение прибылей и убытков — более важный показатель. Хорошее распределение свидетельствует об устойчивой и стабильной модели, в то время как плохое распределение ставит под вопрос валидность модели.
Оценка распределения прибылей, убытков и проседаний подчиняется простым правилам. Чем распределение равномернее, тем лучше. Чем более удалено по времени максимально приемлемое проседание, тем лучше. Ни один временной период не должен вносить в общую прибыль непропорционально большой вклад.
Если у прибыли прослеживается тенденция, необходимо, чтобы она была повышательной. Наоборот, траектория проседания, если она есть, должна быть направлена вниз. Любая тенденция прибыли или риска должна быть отмечена. Как и тренды рынков, «тренды» прибыли и риска торговой модели тоже могут меняться.
Распределение сделок обычно вычисляется таким же образом, как и распределение прибылей и убытков за тот или иной временной период. Чем распределение более постоянно и равномерно, тем лучше [1].
Лучшая торговая система — та, у которой и прибыли, и убытки распределены равномерно по всему тестовому периоду. Равномерность распределения по тестовому периоду — признак устойчивой и стабильной торговой модели. Но никогда распределение выигрышей и потерь не будет настолько равномерным, чтобы можно было предсказать следующую прибыль или убыток. Важно также отказываться от любой торговой модели, более 50% общей прибыли которой получено в результате одной сделки [3].
Следующий шаг в оценке стабильности торговли — рассмотрение с тех же позиций выигрышных и проигрышных серий. Выигрышные и проигрышные серии должны быть распределены по тестовому периоду как можно более равномерно. Чем меньше стандартное отклонение, тем более стабилен и предсказуем исход торговли данной моделью.
Наиболее устойчивая и вызывающая доверие модель должна обладать следующими свойствами:
• наиболее равномерное распределение прибылей и убытков;
• наиболее равномерное распределение выигрышей и проигрышей;
• наиболее равномерное распределение выигрышных и проигрышных серий.
Максимальное проседание. Поскольку максимальное проседание играет в оценке торговой модели с точки зрения риска такую решающую роль, оно требует определенных дополнительных обсуждений.
Максимальное проседание должно оцениваться относительно других проигрышных серий, генерируемых торговой моделью. По определению, оно является наибольшей проигрышной серией, но важно также знать — насколько эта серия больше других. Например, если максимальное проседание всего на 20-40 процентов больше средней проигрышной серии, это признак устойчивой модели.
Наоборот, было бы нежелательно иметь максимальное проседание, составляющее 300% средней проигрышной серии, если только это не было вызвано ценовым шоком. Ценовой шок — это необычно крупное ценовое изменение. По определению, ценовые шоки представляют собой выбросы или статистические аномалии, редко имеющие место. Часто причиной ценовых шоков бывают значительные деловые, экономические или политические события, такие как начало войны, неожиданный коллапс ведущей компании, открытие крупного месторождения нефти или убийство значимого политического лидера. Влияние этих событий может приводить к непредсказуемым или необычно крупным убыткам. Их невозможно предсказать, от них можно лишь защищаться.
Необходимо также проверять рыночные условия, в которых имеет место максимальное проседание. Вообще говоря, проседания возникают либо на застойных, либо на высоковолатильных, быстрых рынках. И те, и другие условия достаточно противопоказаны оптимальной торговой эффективности.
Следовательно, хороший знак, если максимальное проседание торговой модели имело место в течение периода, характеризующегося такими неблагоприятными условиями.
Наибольшая выигрышная серия должна оцениваться аналогично, как и наибольшая проигрышная. Оптимальные для модели торговые условия определяются рыночными условиями, превалирующими во время наибольшей выигрышной серии. Как было сказано, большинство торговых систем показывают лучшие результаты в периоды сильных трендов, высокой волатильности и четких ценовых свингов. Если максимальная выигрышная серия имела место при таких рыночных условиях, это согласуется с нашими теоретическими ожиданиями. Однако если она произошла при значительно отличающихся условиях, это следует отметить.
Наибольшая выигрышная серия должна сравниваться со средней выигрышной серией. Что касается стабильности, то чем ближе наибольшая выигрышная серия к средней, тем более модель постоянна. Кроме того, наибольшая выигрышная серия не должна обеспечивать непропорционально большую долю общей прибыли.
Собственно оценка эффективности системы. Существует множество показателей, на основании анализа которых выбирают систему для реальной торговли. Для каждого трейдера, в зависимости от его внутренних предпочтений, главным критерием эффективности торговой системы могут быть разные показатели. Чаще всего при первых попытках построения МТС трейдер обращает внимание на то, сколько его система заработала. И это не удивительно ведь, собственно говоря, она (МТС) для этого и разрабатывалась. Первоначально полученную прибыль можно назвать "сырой", к которой нужно относиться с определенной долей скептицизма. Помимо того, что во время тестирования системы следует учитывать брокерскую комиссию и проскальзывание, необходимо помнить еще о ряде факторов, которые могут повлиять на конечный результат. Поэтому многими разработчиками торговых систем предлагается удалять наибольший
выигрыш по одной сделки из общей прибыли. Следует также помнить, что во избежание подгонки результатов оценки МТС под ожидаемые, во всех расчетах показателей, где используется прибыль, необходимо применять не "сырую", а откорректированную прибыль. Кроме анализа доходности системы для оценки ее эффективности применяют анализ максимального размера убытков (DD), который важен с психологической точки зрения.
Наиболее полезным критерием оценки торговых систем с различными параметрами является отношение общей чистой прибыли к максимальному падению капитала, известное также как отношение вознаграждение/риск. Данный способ дает трейдеру объективную основу для стандартизации результатов различных торговых стратегий с помощью двух неразрывно взаимосвязанных показателей риска и прибыли.
Другим, не менее ценным, но также весьма эффективным критерием оценки торговой системы является профит-фактор - отношение суммы всех прибыльных сделок к сумме всех убыточных. Профит-фактор является интегральным показателем, оценивающим совокупные профитные характеристики системы как при тестировании, так и на стадии применения. Эмпирически принимается, что граничное значение профит-фактора должно составлять не менее 1,6. Если профит-фактор системы превышает 1,6, то система показывает хорошую эффективность, если менее 1,6, то недостаточную [4]. В этом случае необходимо проанализировать статистику совершенных торговых операций, выявить сделки, которые максимально повлияли на снижение профит-фактора, и провести целенаправленную модификацию системы.
Кроме вышеуказанных показателей рассчитывают также процент прибыльных и убыточных сделок. Многие трейдеры считают, что чем чаще система выигрывает, тем больше она приносит денег. Однако прибыльность системы не связана прямо с тем, как часто она выигрывает. Так, например, большинство трендовых систем рассчитаны на редкие, но крупные выигрыши [2]. В определенном смысле, выбор системы с большим
количеством прибыльных сделок из числа других систем при равных прочих параметрах - это вопрос вкуса, личных инвестиционных целей и ограничений трейдера, которые он должен определить для себя еще до начала создания МТС.
Таблица 1
Критерии оценки эффективности МТС
№ п/п Критерий Показатели
1 Доходность Чистая прибыль, полученная за период
2 Коэффициент полезного действия Отношение полученной прибыли к максимально возможной при данных условиях
3 Стабильность Амплитуда колебаний проседаний-выигрышей
4 Равномерность распределения прибылей и убытков Среднеквадратичное отклонение полученных прибылей и понесенных убытков
5 Максимальное проседание Отношение наибольшей проигрышной серией к средней проигрышной серии (в %)
6 Наибольшая выигрышная серия Отношение наибольшей выигрышной серией к средней выигрышной серии (в %)
7 Собственно эффективность системы - Средний показатель общей эффективности работы; - Показатель средней эффективности входа в торговую сессию валютного рынка; - Средний показатель
эффективности выхода из торговой сессии валютного рынка;
- Профит-фактор -отношение суммы всех прибыльных сделок к сумме всех убыточных
Помимо общей оценки качества работы системы, данные показатели могут задать направление в движении к усовершенствованию испытуемого торгового робота (если трейдер проектирует его самостоятельно). Таким образом, если расчётный коэффициент эффективности входов слишком низок, следует обратить внимание на скорость реакции робота на торговые сигналы. Система, открывающая трейды слишком поздно, нуждается в доработке механизма входа в рыночную среду. И напротив, если коэффициент средних эффективностей выхода из рынка мал, следовательно, нужно работать с механизмом выхода из торговой сессии, как в случае прибыльного исхода сделок, так и с накопленными убытками.
Литература
1. Григорьев Д. Стратегии и технологии разработки торговых роботов. -СПб., 2012.
2. Золотарев В.С., Алифанова Е.Н. Проблемы оценки эффективности фондового рынка // Финансы. - 2008. - №2.
3. Сафин В.И. Создание и оптимизация торговых систем. - М.: Школа валютного трейдера. - 2010.
4. Чеботарев Ю. Торговые роботы: переиграть всех // Валютный спекулянт.
- 2004. - №5. - С.32-35.
5. Grant L. K. Trading Risk: Enhanced Profitability Through Risk Control, 2004.
