Avaliação do desempenho da estratégia de negociação
Criar uma estratégia de negociação é apenas o primeiro passo para a negociação com sucesso.
Você deve avaliar seu desempenho e decidir se você pode confiar nela em uma conta ao vivo. Embora tanta atenção seja paga para chegar a uma estratégia, há surpreendentemente pouco sobre como saber se a estratégia é boa. A maioria dos comerciantes dá uma olhada no lucro líquido, em algumas métricas ajustadas ao risco, como a relação de Sharpe, a redução máxima, a precisão geral e, se a curva de equidade parecer bastante lisa, é bom ir!
No entanto, esta pode ser uma abordagem ingênua que ignora muitos aspectos importantes: estou apenas superando os dados? Exatamente como é arriscada essa estratégia? Esses resultados são estatisticamente significativos? Em que condições de mercado minha estratégia funcionou mal? Se eu negociá-lo em uma conta demo, quanto tempo eu aguardo antes de entrar em contato?
Estas são apenas algumas das perguntas que você precisa estar se perguntando com todas as estratégias que você está considerando negociar ao vivo.
Nós tentaremos responder a essas perguntas, e mais, para nos dar mais confiança nas estratégias que comercializamos ao vivo. Nós dividiremos o desempenho da estratégia em 5 categorias: Rentabilidade, Risco, Significado Estatístico, Estabilidade e Desempenho ao Vivo.
Este artigo abrangerá as primeiras 2 categorias, Rentabilidade e Risco, em relação a uma estratégia baseada em fx.
Rentabilidade.
A rentabilidade é a primeira coisa que a maioria dos comerciantes olha, mas responde a pergunta - como foi lucrativa minha estratégia? - é uma questão surpreendentemente difícil de responder. Dizer que ele retornou 20% não diz muito.
Foi 20% antes ou depois dos custos de negociação? Que tipo de redução você precisou para obter esse retorno de 20%? Durante quanto tempo demorou? Se fosse anualizado, você fez 120% há 6 anos e nada desde então?
Ao medir a rentabilidade, há algumas coisas importantes a serem lembradas: o retorno ajustado ao risco é o que importa. Ganhar um retorno de 100% é ótimo, desde que você não tenha uma redução de 500% para chegar lá. Aqui estão algumas métricas a serem consideradas ao mensurar o retorno ajustado por risco: Rácio de lucro ou desdobramento = Lucro líquido médio / Máximo Drawdown Quantidade de lucros realizados em comparação com a redução máxima. Idealmente, você teria uma proporção de mais de 2 com qualquer estratégia que você esteja negociando ao vivo Índice RINA = Lucro Líquido / (redução média * porcentagem de tempo no mercado) O índice RINA recompensa estratégias que gastam menos tempo no mercado, diminuindo o mercado inerente risco. Você quer proporções superiores a 100, mas mais de 200 é ideal. Excursão média máxima adversa = Média dos montantes máximos de negociação aberta Embora a maioria dos comerciantes olhe apenas para o desconto comercial fechado, é importante considerar sua redução no comércio aberto ou a perda máxima em sua posição antes de ser fechada. Você deve, pelo menos, cobrir os custos de negociação Especialmente quando se negocia em prazos inferiores, não importa o quão lucrativa seja uma estratégia se você não conseguir, pelo menos, compensar o custo de entrar em um comércio. A resposta fácil é olhar para o retorno por comércio RPT = lucro líquido / número total de negócios No entanto, você precisa ter uma boa idéia do que seus custos de negociação realmente são. Embora a propagação do seu corretor possa ser 2 pips, uma inspeção mais próxima mostra que pode variar de forma selvagem. Se sua estratégia comercializar um horário de alta volatilidade, sua "disseminação" será muito superior a 2 pips. Você precisa saber o que as comissões e o atraso serão quando você estiver negociando. Efeitos do dimensionamento de posição Se você está usando o lote fixo ou o dimensionamento de posição fixa fixa, terá um enorme impacto em seus retornos. Lote corrigido, ou usando o mesmo tamanho de posição em todos os negócios, levará a uma taxa de crescimento mais linear, enquanto a porcentagem fixa, por exemplo, arriscando 2% de seu capital em cada comércio, irá agravar seu crescimento e redução. Você precisa modelar com precisão como você trocará, incluindo adições e subtrações em sua conta de negociação, para ter uma boa idéia de como uma estratégia lucrativa era. Como Einstein disse: "O interesse completo é a 8ª maravilha do mundo, o que significa que uma estratégia que combina com seus retornos usando porcentagem fixa sem quaisquer retiradas da conta ficará muito melhor do que uma estratégia de lote fixo.
Medir seu risco é um tópico bem documentado, mas muito mais difícil e mal compreendido do que a rentabilidade. Especialmente à luz das recentes ações do Banco Nacional do Suíço (SNB) e "Francogeddon®" (ou a "SNBombra" dependendo de suas fontes), a importância de entender o risco de mercado, o risco de liquidez e o risco da contraparte (corretor) torna-se ainda mais evidente.
O risco de mercado, ou o risco de perdas provenientes de movimentos nos preços de mercado, é o mais óbvio para os comerciantes. Embora a resposta fácil seja "parar de perdas", isso é apenas parte da solução.
Uma área que muitas vezes é negligenciada por comerciantes mais ativos é os benefícios de negociar um portfólio diversificado de estratégias. Negociar estratégias não correlacionadas é uma ótima maneira de diminuir seu risco de mercado e ao avaliar qualquer estratégia, você deve observar como ela se encaixa com suas outras estratégias existentes.
Se você estivesse longe o EUR / CHF e baixasse o USD / CHF, teria ficado muito melhor acordando com a notícia do movimento de 2.000 pips.
O risco de liquidez é muito mais complicado e não é algo em que você costuma se preocupar no mercado mais líquido do mundo, mas, mais uma vez, o recente movimento do SNB mostrou por que isso é importante, pois muitos comerciantes não conseguiram sair de suas posições durante a queda livre . Não há uma maneira segura de garantir que você possa sair de um comércio, mas há algumas coisas que você pode fazer para diminuir seu risco. Use uma verdadeira corretor de STP / ECN de corretagem Enquanto a maioria dos corretores está mudando para um modelo de negociação sem cobrança direta (STP) ou ECN, ainda existem corretores que estão operando como contrapartes para seus comerciantes. Com um corretor da ECN, você tem acesso a pools de liquidez muito mais profundos, melhores preços e a vantagem de analisar a profundidade do mercado (DOM) para ter uma melhor idéia de quando a liquidez poderia estar secando; No entanto, isso não é muito útil com eventos repentinos do mercado, como grandes anúncios bancários. Minimize o tamanho da sua conta Enquanto você não pode sempre contar com seu corretor reembolsar contas negativas, o que não é depositado em sua conta de corretagem é muito difícil para o corretor coletar. A menos que você tenha uma conta muito grande e grandes perdas, é improvável que o corretor venha depois de você pessoalmente. Enquanto você deve garantir que você tenha o suficiente na conta para evitar chamadas de margem, você pode ajudar a limitar suas perdas ao que realmente é depositado em seu corretor.
A importância de entender o risco da contraparte ou o risco de seu corretor não estar mais no mercado quando você retirar seu dinheiro, mais uma vez tornar-se bastante claro com o problema de muitos corretores de fx, incluindo Alpari falido e os problemas muito divulgados da FXCM .
Hugh Kimura no TradingHeroes escreveu um excelente artigo sobre como evitar o risco do corretor, que inclui manter a maioria de sua negociação em um banco de terceiros, retirar seus lucros comerciais e abrir contas com vários corretores.
Um dos benefícios desta crise mais recente é que nos deu uma boa olhada em que os corretores possuem uma base financeira sólida e foram capazes de suportar grandes perdas. Avançar é uma aposta mais segura para confiar em seu dinheiro com esses corretores sobre outros que podem ter tido problemas.
Compreender a rentabilidade e o risco é apenas a primeira parte da confiança em sua estratégia para negociar ao vivo. Na próxima publicação, analisaremos como medir a significância estatística e a estabilidade da sua estratégia, bem como sobre como saber quando ela não se sincronizou com o mercado durante a negociação ao vivo.
Como você contabiliza a rentabilidade, risco e significância estatística em sua negociação?
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Interpretando um Relatório de Desempenho Estratégico.
As plataformas de análise de mercado de hoje permitem que os comerciantes avaliem rapidamente o desempenho de um sistema comercial e avaliem sua eficiência e lucratividade potencial. Essas métricas de desempenho geralmente são exibidas em um relatório de desempenho de estratégia, uma compilação de dados com base em diferentes aspectos matemáticos do desempenho de um sistema. Quer olhe resultados hipotéticos ou dados comerciais reais, existem centenas de métricas de desempenho que podem ser usadas para avaliar um sistema de negociação.
Os comerciantes geralmente desenvolvem uma preferência pelas métricas que são mais úteis para seu estilo de negociação. Embora os comerciantes possam naturalmente gravitar em relação a um número - lucro líquido total, por exemplo - é importante compreender e analisar muitas das métricas de desempenho antes de tomar quaisquer decisões sobre a rentabilidade potencial do sistema. Saber o que procurar em um relatório de desempenho estratégico pode ajudar os comerciantes a analisar objetivamente os pontos fortes e fracos de um sistema. (Para um fundo, consulte o nosso Tutorial de Sistemas de Negociação.)
Relatórios de desempenho da estratégia.
Um relatório de desempenho de estratégia é uma avaliação objetiva do desempenho de um sistema. Um conjunto de regras de negociação pode ser aplicado aos dados históricos para determinar como ele teria realizado durante o período especificado. Isso é chamado de backtesting e é uma ferramenta valiosa para os comerciantes que desejam testar um sistema de negociação antes de colocá-lo no mercado. A maioria das plataformas de análise de mercado permite que os comerciantes criem um relatório de desempenho da estratégia durante o teste. Os comerciantes também podem criar relatórios de desempenho estratégico para resultados comerciais reais.
A Figura 1 mostra um exemplo de um resumo de desempenho de um relatório de desempenho de estratégia que inclui uma variedade de métricas de desempenho. As métricas estão listadas no lado esquerdo do relatório; os cálculos correspondentes são encontrados no lado direito, separados em colunas por todos os negócios, trades compridos e trades curtos.
Além do resumo de desempenho observado na Figura 1, os relatórios de desempenho da estratégia também podem incluir listas de comércio, retornos periódicos e gráficos de desempenho. A lista de comércio fornece uma conta de cada troca que foi realizada, incluindo informações como tipo de comércio (longo ou curto), data e hora, preço, lucro líquido, lucro acumulado e lucro por cento. A lista de comércio permite que os comerciantes vejam exatamente o que aconteceu durante cada comércio.
A exibição dos retornos periódicos de um sistema permite que os comerciantes vejam o desempenho dividido em segmentos diários, semanais, mensais ou anuais. Esta seção é útil na determinação de lucros ou perdas por um período de tempo específico. Os comerciantes podem avaliar rapidamente como um sistema está atuando diariamente, semanalmente, mensalmente ou anualmente. É importante lembrar que, na negociação, são os lucros acumulados (ou perdas) que importam. Olhar para um dia de negociação ou para uma semana de negociação não é tão significativo quanto a análise dos dados mensais e anuais.
Um dos métodos mais rápidos de análise do relatório de desempenho da estratégia é o gráfico de desempenho. Isso mostra os dados de comércio de várias maneiras; de um gráfico de barras que mostra o lucro líquido mensal, para uma curva de patrimônio. De qualquer forma, o gráfico de desempenho fornece uma representação visual de todas as negociações no período, permitindo que os comerciantes avaliem rapidamente se um sistema está ou não em conformidade com os padrões. A Figura 2 mostra dois gráficos de desempenho: um como um gráfico de barras do lucro líquido mensal; o outro como uma curva de equidade. (Para saber mais, confira o seu caminho para melhores retornos).
Um relatório de desempenho da estratégia pode conter uma enorme quantidade de informações sobre o desempenho de um sistema comercial. Embora todas as estatísticas sejam importantes, é útil restringir o escopo inicial a cinco métricas principais de desempenho:
Lucro líquido total Fator de lucro Porcentagem Rentável Média de comércio Lucro líquido Remuneração máxima.
Essas cinco métricas fornecem um bom ponto de partida para testar um potencial sistema de negociação ou avaliar um sistema de negociação ao vivo.
Lucro líquido total.
O lucro líquido total representa o resultado final de um sistema de negociação durante um período de tempo especificado. Esta métrica é calculada subtraindo a perda bruta de todos os negócios perdidos (incluindo comissões) do lucro bruto de todas as negociações vencedoras. Na Figura 1, o lucro líquido total é calculado como:
Embora muitos comerciantes utilizem o lucro líquido total como o principal meio para medir o desempenho da negociação, a métrica pode ser enganosa. Por si só, esta métrica não pode determinar se um sistema de negociação está funcionando de forma eficiente, nem pode normalizar os resultados de um sistema de negociação com base na quantidade de risco que é sustentada. Embora seja uma métrica valiosa, o lucro líquido total deve ser visto em conjunto com outras métricas de desempenho. (Para mais, veja Lucrando em uma economia pós-recessão.)
O fator de lucro é definido como o lucro bruto dividido pela perda bruta (incluindo comissões) para todo o período de negociação. Esta métrica de desempenho relaciona a quantidade de lucro por unidade de risco, com valores superiores a um que indicam um sistema lucrativo. Como exemplo, o relatório de desempenho da estratégia mostrado na Figura 1 indica que o sistema de negociação testado tem um fator de lucro de 1,98. Isso é calculado dividindo o lucro bruto pela perda bruta:
Este é um fator de lucro razoável e significa que esse sistema específico produz lucro. Todos sabemos que nem todos os negócios serão um vencedor e que teremos de sustentar perdas. A métrica do fator de lucro ajuda os comerciantes a analisar o grau em que as vitórias são maiores do que as perdas.
A equação acima mostra o mesmo lucro bruto que a primeira equação, mas substitui um valor hipotético pela perda bruta. Nesse caso, a perda bruta é maior do que o lucro bruto, resultando em um fator de lucro inferior a um. Este seria um sistema perdedor.
O percentual lucrativo também é conhecido como a probabilidade de ganhar. Esta métrica é calculada dividindo o número de negociações vencedoras pelo número total de negócios por um período especificado. No exemplo mostrado na Figura 1, a porcentagem rentável é calculada da seguinte forma:
O valor ideal para a métrica percentual rentável variará de acordo com o estilo do comerciante. Os comerciantes que costumam fazer movimentos maiores, com maiores lucros, requerem apenas um valor baixo e lucrativo para manter um sistema vencedor. Isso ocorre porque os negócios que ganham (que são lucrativos) geralmente são bastante amplos. Um bom exemplo disso é a tendência seguindo os comerciantes. Apenas 40% dos negócios podem ser rentáveis e ainda produzem um sistema muito lucrativo porque os negócios que ganham seguem a tendência e geralmente conseguem grandes ganhos. Os negócios que não ganham são geralmente fechados por uma pequena perda.
Os comerciantes intraday, e particularmente os scalpers, que procuram ganhar uma pequena quantia em qualquer comércio, enquanto arriscam uma quantia similar, exigirão uma métrica rentável com maior porcentagem para criar um sistema vencedor. Isto é devido ao fato de que os negócios vencedores tendem a ser próximos de valor para os negócios perdidos; para "avançar", é necessário que haja um percentual significativamente mais alto lucrativo. Em outras palavras, mais trades precisam ser vencedores, uma vez que cada vitória é relativamente pequena. (Para saber mais, consulte Scalping: Pequenos lucros rápidos podem adicionar.)
Média do lucro líquido comercial.
O lucro líquido médio do comércio é a expectativa do sistema: representa o valor médio de dinheiro que foi ganho ou perdido por comércio. O lucro líquido comercial médio é calculado dividindo o lucro líquido total pelo número total de negócios. No nosso exemplo da Figura 1, o lucro médio comercial líquido é calculado da seguinte forma:
Em outras palavras, ao longo do tempo, poderíamos esperar que cada comércio gerado por este sistema seja de US $ 452,79. Isso leva em consideração os negócios vencedores e perdidos, uma vez que se baseia no lucro líquido total.
Esse número pode ser desviado por uma análise anormal, um único comércio que cria um lucro (ou perda) muitas vezes maior do que um comércio típico. Um outlier pode criar resultados irrealistas com um excesso de inflação do lucro líquido comercial médio. Um outlier pode fazer com que um sistema apareça significativamente mais (ou menos) lucrativo do que estatisticamente. O outlier pode ser removido para permitir uma avaliação mais precisa. Se o sucesso do sistema de negociação em backtesting depende de um outlier, o sistema precisa ser melhorado.
A métrica de retirada máxima refere-se ao "pior cenário possível" para um período de negociação. Ele mede a maior distância, ou perda, de um pico patrimonial anterior. Esta métrica pode ajudar a medir a quantidade de risco incorrida por um sistema e determinar se um sistema é prático com base no tamanho da conta. Se a maior quantia de dinheiro que um comerciante esteja disposta a arriscar seja menor que a redução máxima, o sistema de negociação não é adequado para o comerciante. Um sistema diferente, com uma redução máxima menor, deve ser desenvolvido.
Esta métrica é importante porque é uma verificação de realidade para os comerciantes. Apenas um comerciante poderia fazer um milhão de dólares - se eles pudessem arriscar dez milhões. A métrica de retirada máxima precisa estar alinhada com a tolerância ao risco do comerciante e o tamanho da conta de negociação. (Para mais, veja Proteger-se da perda de mercado.)
Os relatórios de desempenho da estratégia, seja aplicado a resultados de negociação históricos ou ao vivo, podem fornecer uma ferramenta poderosa para auxiliar os comerciantes na avaliação de seus sistemas de negociação. Embora seja fácil prestar atenção apenas na linha inferior, ou no lucro líquido total - todos queremos saber quanto dinheiro um sistema faz - métricas de desempenho adicionais podem fornecer uma visão mais abrangente do desempenho de um sistema. (Para saber mais, confira Criar suas próprias estratégias de negociação.)
Avaliação do desempenho da estratégia de negociação
Na última publicação, cobrimos como avaliar a rentabilidade eo risco de sua estratégia. Agora, vamos dar uma olhada em medir o significado estatístico, estabilidade e desempenho ao vivo de sua estratégia.
Significado estatístico.
Depois de executar o seu backtest, uma das primeiras perguntas que você precisa perguntar é: "estes resultados são estatisticamente significativos?" Ou, em outras palavras, "quais são as chances de que esses resultados ocorram apenas por chance aleatória?".
Enquanto mergulhar no mundo da análise estatística pode ser assustador, há algumas técnicas bastante diretas para ter uma melhor idéia de se você realmente encontrou um padrão repetitivo e explorável no mercado.
Intervalos de confiança Um dos benefícios de se voltar para análise estatística é que você pode obter intervalos de confiança concretos em seus resultados.
Tirado do guia de estudo do CFA, podemos usar a distribuição t para calcular os intervalos de confiança em torno do nosso retorno por troca (RPT). A distribuição t nos dá uma estimativa conservadora de quão provável é que uma média se situe dentro de um determinado intervalo. Funciona particularmente bem quando temos pequenos tamanhos de amostra, não temos muita informação sobre a distribuição dos dados subjacentes, e tem "caudas mais profundas", o que significa uma maior probabilidade de grandes movimentos. Isso se presta muito bem a trabalhar com dados financeiros.
Afortunadamente, podemos calcular facilmente a distribuição t no Excel com a função "TADISTÃO", que analisa os seus graus de liberdade (tamanho da amostra - 1) e se ela é de uma só vez (você só se preocupa em encontrar o limite inferior) ou um teste de duas colas (você se preocupa em encontrar o limite superior e inferior).
O que este cálculo nos dirá é: "Com 95% de confiança, meu retorno por comércio estará acima de ___ e abaixo ___". Para diminuir o intervalo de confiança, você pode aumentar o tamanho da amostra ou diminuir seu intervalo de confiança para 90%.
Você quer que o limite inferior seja pelo menos o suficiente para cobrir seus custos de negociação.
Simulação de Monte Carlo.
Este é outro popular que você ouve muito, mas ainda não é empregado pelo trader médio.
O que a simulação de Monte Carlo diz é: "eu tenho executado uma grande quantidade de estratégias, indo aleatoriamente longo e curto para cada comércio, qual é a chance de o total retornar pelo menos tanto quanto a minha estratégia?
Por exemplo, se a sua estratégia "proprietária" tivesse retornado 20%, mas você achou que uma estratégia completamente aleatória tinha 50% de chances de retornar pelo menos essa quantidade, você não terá muita confiança em sua estratégia seguir em frente.
Aqui está um bom recurso sobre como aplicar uma simulação Monte Carlo no Excel, mas antes de confiar cegamente, há algumas coisas a considerar.
Você precisa executar simulações suficientes até que os resultados convergem em um valor central para confiar nos resultados. Estratégias que superam o conjunto de dados irão funcionar bem contra uma Simulação de Monte Carlo, então você deve executar o teste em relação aos dados que não foram usados para construir a estratégia.
Esta é uma breve visão geral de apenas duas maneiras de medir a significância estatística da sua estratégia. Há uma pesquisa muito mais quantitativa nesta área e eu recomendo a Análise Técnica Baseada em Evidências por David Aronson como uma referência amigável aos comerciantes para esses tipos de técnicas.
A estabilidade de sua estratégia refere-se à consistência e à previsibilidade de seus retornos. Isso está relacionado tanto com o risco da estratégia quanto com o significado estatístico, mas acho que é importante vê-lo como sua própria categoria.
Quando falamos de uma estratégia estável, queremos analisar a forma como a estratégia foi realizada em uma variedade de condições de mercado, se a maioria dos retornos provinha de apenas alguns negócios e quão suscetível a estratégia para grandes descontos.
A maioria dos comerciantes olha isso como "a suavidade da curva de equidade".
Medindo o "Liso": "R & sup2;", o coeficiente de determinação, mede o quão bem um conjunto de dados se adequa a um modelo particular, neste caso uma linha ou curva simples. Para medir a suavidade de nossos retornos, estamos procurando descobrir o quão bem a nossa curva de equidade se encaixa em linha reta.
Em um mundo perfeito, nossa curva de equidade seria uma linha íngreme e direta que vai do canto inferior esquerdo para a parte superior direita (nós sempre poderíamos esperar um crescimento exponencial, mas não vamos nos antecipar).
O que o coeficiente de determinação nos diz é próximo dessa linha direta, nossa curva patrimonial cai. Procuramos um coeficiente de determinação elevado (o que significa que nossa curva de patrimônio é um ajuste íntimo) e uma inclinação íngreme (o que significa que nosso patrimônio está crescendo a uma taxa rápida). Essas duas medidas nos ajudam a analisar de forma objetiva como é nossa, nossa curva patrimonial.
No Excel, isso é muito fácil de fazer. Trace sua curva de equidade como um gráfico de dispersão, clique com o botão direito do mouse em um dos pontos e selecione “Add Trendline. Na caixa de diálogo, selecione uma linha de tendência, então, em opções, defina a intercepção para ser 0 e clique para mostrar tanto a equação como R & sup2; valor.
O "valor" em frente ao x irá mostrar-lhe o declive da linha (estamos a procura de valores positivos elevados) e o R & sup2; O valor está próximo, estamos a essa linha (valores acima de .7 são o que estamos procurando).
Assim, você tem todas as informações necessárias para medir a suavidade de sua curva de equidade!
Teste de condição do mercado: Outro aspecto a considerar é em que condições de mercado a nossa estratégia tende a ter um bom desempenho e em que condições ele teve um desempenho fraco. Isso pode ajudá-lo a ter uma melhor percepção das características da sua estratégia, bem como ajudar quando você começar a operar ao vivo.
Existem duas maneiras básicas de analisar isso; da maneira simples e da maneira um pouco mais complexa.
Na maneira simples, você definiu as diferentes condições de mercado usando indicadores como filtros. Por exemplo, você decidirá que o mercado está em tendência quando o ADX tem mais de 25 anos e é volátil quando o ATR é superior a 1,0. Você pode ver que 80% de seus retornos vieram quando o mercado de mercado estava em uma forte tendência (ADX> 25) e você teve perdas quando o mercado estava plano ou se movendo de lado. Você pode usar essas informações para tentar aprimorar sua estratégia ou adicionar esses filtros quando você estiver trocando no mercado. Aqui está mais informações sobre o que esses indicadores significam.
É importante lembrar que esses filtros devem estar tão não correlacionados quanto possível com a lógica usada para criar sua estratégia. Se você estiver usando um indicador técnico que incorpora a força da tendência, adicionar um filtro de tendência não lhe diz muito mais sobre sua estratégia, além de adicionar outra condição de entrada.
A maneira um pouco mais complexa envolve o nosso velho amigo, a regressão, exceto que agora estamos executando uma regressão múltipla e estamos menos preocupados com o R & sup2; valores que nos preocupam com os coeficientes beta de nossos indicadores.
Mais uma vez, vamos escolher indicadores para identificar diferentes condições de mercado, mas em vez de definir os diferentes níveis (ADX> 25 = tendências), vamos deixar a regressão nos mostrar quais os fatores mais importantes.
Coeficientes maiores nos direm quais os indicadores que tiveram o maior impacto em nossos retornos, embora desejemos certificar-se de padronizar os indicadores e garantir que os resultados sejam estatisticamente significativos.
Aqui está um excelente vídeo do Business Insider ao executar uma regressão múltipla no Excel. (Se você estiver usando um Mac, você é um pouco incapacitado e deve usar a função LINEST () que exigirá uma etapa extra, calcule o valor p. Aqui está um vídeo sobre como usar a função LINEST () para uma regressão múltipla e aqui é como calcular o valor p dos resultados.)
Isso não nos dará filtros claros, mas podemos testar facilmente um número maior de indicadores e obter uma boa compreensão de quais fatores desempenharam um papel em nossos retornos. Mais uma vez, queremos ter certeza de que usamos apenas filtros que não estão correlacionados com os indicadores usados para criar nossos sinais de entrada.
Medir a estabilidade de seus retornos é uma consideração importante na avaliação de uma estratégia e, enquanto "a bola da bola", a suavidade da curva de equidade é sempre uma boa idéia, usando uma abordagem quantitativa mais objetiva é desejável quando comparamos estratégias múltiplas.
Espetáculo ao vivo.
Depois de ter testado uma estratégia e de negociá-la, a próxima grande questão é: "como eu sei quando essa estratégia não se sincronizou com o mercado?".
Saber quando parar de negociar uma estratégia específica pode ter um enorme impacto nos retornos globais do seu portfólio.
Trending Equity: Uma maneira de analisar os retornos de sua estratégia, uma vez que você começa a operar ao vivo, é medindo a "mudança" desses retornos. Obviamente, queremos uma curva de equidade em uma tendência positiva.
Uma maneira simples e visual de fazer isso é calculando uma média móvel simples (SMA) de seus retornos. Quando a curva de equidade mergulha abaixo da SMA e entra em uma tendência de baixa, você pode querer olhar para parar de negociar a estratégia ou diminuir os tamanhos de posição.
Existem dois parâmetros a serem considerados ao usar essa abordagem: o período da SMA e como você define uma tendência de baixa.
Esses parâmetros podem ser escolhidos por uma combinação de desempenho histórico e sua própria tolerância ao risco.
Você deseja selecionar o período do SMA que dá um bom buffer entre seus retornos de backtest e o SMA. Um SMA de período mais longo levará a buffers maiores, enquanto períodos mais curtos tornarão sua curva de equidade mais propensa a mergulhar em seu SMA. Eu encontrei períodos de SMA entre 25 e 100 para ser mais efetivos, dependendo de quantas vezes você negociações de estratégia.
Quão abaixo o SMA, a curva de equidade mergulha antes de interromper a negociação deve ser mais do que o que você observou em seus backtests, mas não muito, onde você arrisca perder uma grande quantidade de seu capital. Você deve procurar pelo menos um mergulho de 10% ou mais do que o que viu em seu teste de retorno antes de parar a estratégia.
É razoável esperar que seu desempenho ao vivo não seja tão bom quanto o desempenho histórico, então você quer ter certeza de que seus retornos estão realmente em uma tendência de baixa antes de interromper a estratégia.
Perdas consecutivas: uma maneira mais sensível de saber quando sua estratégia está caindo sem sincronia é analisando a probabilidade de ter uma série de perdas consecutivas.
Por exemplo, digamos que você teve 20 negócios e está no meio de uma série de 5 perdas consecutivas. Com base na sua precisão histórica, qual é a probabilidade de que isso aconteça?
Acontece que esta é uma questão mais complexa do que atende o olho e requer uma fórmula recursiva bastante sofisticada. Felizmente, você pode encontrar uma calculadora acessível para fazer isso pra você ou se você quiser jogar com os cálculos do Excel um pouco confusos, você pode baixar a planilha aqui. Ao usar a calculadora on-line, estamos preocupados com a série de perdas para que a probabilidade de sucesso seja efetivamente (1% de precisão), então uma estratégia com 60% de precisão teria uma probabilidade de perda de 40%. (Agradecimentos especiais ao cientista / matemático Max Griffin da calculadora).
O que podemos ver é que, se pensássemos que nossa estratégia era 75% precisa (25% de probabilidade de perda) e tivemos uma série de 5 perdas em apenas 20 negócios, há apenas 1,19% de chance de acontecer!
Se for esse o caso, você deve analisar sua estratégia, pois mostra que sua precisão de 75% foi provavelmente devido à superação dos dados usados para construir sua estratégia e não é susceptível de se manter em negociação ao vivo.
Conclusão.
Avaliar adequadamente sua estratégia é um passo crucial que muitas vezes é negligenciado. Muitos comerciantes gastam enormes quantidades de tempo com uma estratégia e, em seguida, dependem de apenas algumas métricas básicas para decidir se comercializar ou descartar a estratégia.
Somente ao analisar a rentabilidade, o risco, a significância estatística, a estabilidade e a performance ao vivo da estratégia, podemos ter confiança para negociá-la ao vivo.
Quais outras métricas você usa ao avaliar sua estratégia?
E certifique-se de verificar TRAIDE para saber como você pode aproveitar os algoritmos de aprendizado de máquina ao construir sua próxima estratégia!
Avaliação do desempenho da estratégia de negociação
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Avaliando estratégias de negociação automatizadas: prática aceita.
Tanto para projetos privados quanto para clientes, tenho trabalhado muito no código neste ano para avaliar estratégias de negociação automatizadas. Isso muitas vezes acaba transformando-se na tarefa de comparar razoavelmente maçãs e laranjas. Por exemplo. para usar um exemplo de FX, algumas das estratégias apenas compram / vendem 1 lote, em uma única moeda. Outros estão negociando em três ou quatro moedas e usando diferentes tamanhos de lote, duplicando ao perder, etc., etc. Depois, há perguntas sobre nós consideramos os índices de margem, os custos de negociação, o capital inicial disponível. Juros vencidos quando o capital total não está na estratégia? Imposto, CGT, imposto de selo. nem vá lá! Algumas estratégias têm resultados diferentes se considerarmos perdas médias de perda de trades versus pior perda. (O último é o que decide a chamada de margem.) Qual é mais importante?
Mas muitas vezes eu estou muito desapontado com documentos acadêmicos que não assumem nenhum spread, capital ilimitado, sempre obtendo o preço anunciado, no entanto muitos lotes que você quer comprar, etc. Algumas estratégias que parecem ótimas sem propagação, desmoronam quando aplico um spread pessimista ; outras estratégias são quase não afetadas.
Então (finalmente!) Minha pergunta é que alguém poderia me apontar para documentos / livros sobre práticas aceitas na avaliação e comparação de estratégias? Aconselhamento geral, discussão e opinião sobre este assunto também são bem-vindos, mas a coisa fundamental que eu sinto que precisa atualmente é uma referência "Segundo a Hoyle". Eu não posso apenas usar como guia, mas isso também explica claramente os trade-offs envolvidos e porque A maioria das pessoas escolheu fazê-lo dessa maneira.
ATUALIZAÇÃO: Obrigado pelas respostas até agora, e estou dando uma olhada nos livros sugeridos aqui e em outros tópicos. Eu só queria esclarecer que (para o alcance desta questão) não se trata de projetar estratégias. Recebo um conjunto de negócios para cada um de um conjunto de estratégias e pede-se para dizer qual é o melhor. Os negócios podem ter vindo de algoritmos, ou de comerciantes humanos. Minha abordagem preferida é uma simulação detalhada: defina a quantidade de dinheiro no início, inclua todos os custos e veja quanto dinheiro no final. Outros parecem felizes apenas contando movimentos de pip. Para algumas estratégias, isso dá um resultado semelhante, para outros dá um resultado diferente. Eu quero saber como os Big Boys lidam com isso, e por que, para que eu possa usar isso como abordagem básica, e depois argumentar inteligentemente para / contra diferentes abordagens.
Infelizmente, não posso apontar você para um ótimo livro sobre o assunto exato que você está descrevendo. A coisa mais próxima para iniciantes é "Negociação Quantitativa". É uma introdução razoável, mas eu realmente não recomendaria como uma fonte primária. O autor é, na melhor das hipóteses, incompleto (se não enganador) em uma série de problemas.
Meu livro favorito no momento é Retornos esperados por Antti Ilamen com um foreward por Cliff Asness de AQR. Isso realmente entra nas estratégias empregadas pela maioria dos gerentes quantitativos e apresenta-lo em uma estrutura que permite avançar em suas próprias investigações. Dito isto, embora possa servir de modelo, não abordará diretamente problemas metodológicos.
No final do dia, nada supera a auto-compreensão. Se você quer ter sucesso em investimentos quantitativos, aproveite o tempo para entender métodos estatísticos. Você pode chegar razoavelmente longe ao entender as finanças básicas (teoria moderna da carteira, etc.), mas uma compreensão mais profunda requer conhecimento de economia e estatística.
Claro, este site (junto com Willmott e NuclearPhynance) pode servir de guia. Veja "riscos-chave no desenvolvimento da estratégia" para iniciantes.
Não vou dizer como a maioria das pessoas o faz, mas sim como eu acho que a maioria das pessoas deve fazê-lo.
Você deve comparar a estratégia real com uma série de opções de negociação aleatória durante o período de tempo usando as mesmas restrições da estratégia.
Basicamente, esta é uma maneira de não misturar espécies de frutas e ver o que a distribuição de sorte é para o fruto particular de interesse.
Você também pode tentar consultar o livro de Análise Técnica Baseada em Evidências de David Aronson e o pacote R TtrTests. Ambos descrevem os regimes de testes que permitirão excluir a sorte cega, etc., nos resultados do sistema.
Se você está procurando "prática aceita", então, na minha opinião, você deve ler Grinold e Kahn. Esse livro defende fortemente o uso da relação de informação, o sucessor da relação Sharpe estreitamente relacionada. Veja as páginas do wiki para listas de índices alternativos e medidas de avaliação de desempenho, mas nenhum deles é tão generalizado quanto esses.
Apenas uma nota em relação à sua pergunta: toda avaliação de desempenho deve ser aplicada no nível da carteira (ou seja, agrupando todas as negociações) usando retornos de marca a mercado (log), provavelmente diariamente. Se um portfólio não tem negócios, ele está mantendo o dinheiro e, portanto, está ganhando a taxa livre de risco (o que dará um retorno de excesso zero para a relação Informações / Sharpe). Tenha cuidado para sempre simular todos os aspectos da sua negociação sem viés favorável, incluindo a limitação do número de negócios que você pode inserir (veja Como "uncluster" um conjunto de dados financeiros para um exemplo de como isso pode ser mal interpretado) .
Uma série de outras questões neste site já explicaram vários problemas de implementação, tais como:
Na última publicação, cobrimos como avaliar a rentabilidade eo risco de sua estratégia. Agora, vamos dar uma olhada em medir o significado estatístico, estabilidade e desempenho ao vivo de sua estratégia.
Significado estatístico.
Depois de executar o seu backtest, uma das primeiras perguntas que você precisa perguntar é: "estes resultados são estatisticamente significativos?" Ou, em outras palavras, "quais são as chances de que esses resultados ocorram apenas por chance aleatória?".
Enquanto mergulhar no mundo da análise estatística pode ser assustador, há algumas técnicas bastante diretas para ter uma melhor idéia de se você realmente encontrou um padrão repetitivo e explorável no mercado.
Intervalos de confiança Um dos benefícios de se voltar para análise estatística é que você pode obter intervalos de confiança concretos em seus resultados.
Tirado do guia de estudo do CFA, podemos usar a distribuição t para calcular os intervalos de confiança em torno do nosso retorno por troca (RPT). A distribuição t nos dá uma estimativa conservadora de quão provável é que uma média se situe dentro de um determinado intervalo. Funciona particularmente bem quando temos pequenos tamanhos de amostra, não temos muita informação sobre a distribuição dos dados subjacentes, e tem "caudas mais profundas", o que significa uma maior probabilidade de grandes movimentos. Isso se presta muito bem a trabalhar com dados financeiros.
Afortunadamente, podemos calcular facilmente a distribuição t no Excel com a função "TADISTÃO", que analisa os seus graus de liberdade (tamanho da amostra - 1) e se ela é de uma só vez (você só se preocupa em encontrar o limite inferior) ou um teste de duas colas (você se preocupa em encontrar o limite superior e inferior).
O que este cálculo nos dirá é: "Com 95% de confiança, meu retorno por comércio estará acima de ___ e abaixo ___". Para diminuir o intervalo de confiança, você pode aumentar o tamanho da amostra ou diminuir seu intervalo de confiança para 90%.
Você quer que o limite inferior seja pelo menos o suficiente para cobrir seus custos de negociação.
Simulação de Monte Carlo.
Este é outro popular que você ouve muito, mas ainda não é empregado pelo trader médio.
O que a simulação de Monte Carlo diz é: "eu tenho executado uma grande quantidade de estratégias, indo aleatoriamente longo e curto para cada comércio, qual é a chance de o total retornar pelo menos tanto quanto a minha estratégia?
Por exemplo, se a sua estratégia "proprietária" tivesse retornado 20%, mas você achou que uma estratégia completamente aleatória tinha 50% de chances de retornar pelo menos essa quantidade, você não terá muita confiança em sua estratégia seguir em frente.
Aqui está um bom recurso sobre como aplicar uma simulação Monte Carlo no Excel, mas antes de confiar cegamente, há algumas coisas a considerar.
Você precisa executar simulações suficientes até que os resultados convergem em um valor central para confiar nos resultados. Estratégias que superam o conjunto de dados irão funcionar bem contra uma Simulação de Monte Carlo, então você deve executar o teste em relação aos dados que não foram usados para construir a estratégia.
Esta é uma breve visão geral de apenas duas maneiras de medir a significância estatística da sua estratégia. Há uma pesquisa muito mais quantitativa nesta área e eu recomendo a Análise Técnica Baseada em Evidências por David Aronson como uma referência amigável aos comerciantes para esses tipos de técnicas.
A estabilidade de sua estratégia refere-se à consistência e à previsibilidade de seus retornos. Isso está relacionado tanto com o risco da estratégia quanto com o significado estatístico, mas acho que é importante vê-lo como sua própria categoria.
Quando falamos de uma estratégia estável, queremos analisar a forma como a estratégia foi realizada em uma variedade de condições de mercado, se a maioria dos retornos provinha de apenas alguns negócios e quão suscetível a estratégia para grandes descontos.
A maioria dos comerciantes olha isso como "a suavidade da curva de equidade".
Medindo o "Liso": "R & sup2;", o coeficiente de determinação, mede o quão bem um conjunto de dados se adequa a um modelo particular, neste caso uma linha ou curva simples. Para medir a suavidade de nossos retornos, estamos procurando descobrir o quão bem a nossa curva de equidade se encaixa em linha reta.
Em um mundo perfeito, nossa curva de equidade seria uma linha íngreme e direta que vai do canto inferior esquerdo para a parte superior direita (nós sempre poderíamos esperar um crescimento exponencial, mas não vamos nos antecipar).
O que o coeficiente de determinação nos diz é próximo dessa linha direta, nossa curva patrimonial cai. Procuramos um coeficiente de determinação elevado (o que significa que nossa curva de patrimônio é um ajuste íntimo) e uma inclinação íngreme (o que significa que nosso patrimônio está crescendo a uma taxa rápida). Essas duas medidas nos ajudam a analisar de forma objetiva como é nossa, nossa curva patrimonial.
No Excel, isso é muito fácil de fazer. Trace sua curva de equidade como um gráfico de dispersão, clique com o botão direito do mouse em um dos pontos e selecione “Add Trendline. Na caixa de diálogo, selecione uma linha de tendência, então, em opções, defina a intercepção para ser 0 e clique para mostrar tanto a equação como R & sup2; valor.
O "valor" em frente ao x irá mostrar-lhe o declive da linha (estamos a procura de valores positivos elevados) e o R & sup2; O valor está próximo, estamos a essa linha (valores acima de .7 são o que estamos procurando).
Assim, você tem todas as informações necessárias para medir a suavidade de sua curva de equidade!
Teste de condição do mercado: Outro aspecto a considerar é em que condições de mercado a nossa estratégia tende a ter um bom desempenho e em que condições ele teve um desempenho fraco. Isso pode ajudá-lo a ter uma melhor percepção das características da sua estratégia, bem como ajudar quando você começar a operar ao vivo.
Existem duas maneiras básicas de analisar isso; da maneira simples e da maneira um pouco mais complexa.
Na maneira simples, você definiu as diferentes condições de mercado usando indicadores como filtros. Por exemplo, você decidirá que o mercado está em tendência quando o ADX tem mais de 25 anos e é volátil quando o ATR é superior a 1,0. Você pode ver que 80% de seus retornos vieram quando o mercado de mercado estava em uma forte tendência (ADX> 25) e você teve perdas quando o mercado estava plano ou se movendo de lado. Você pode usar essas informações para tentar aprimorar sua estratégia ou adicionar esses filtros quando você estiver trocando no mercado. Aqui está mais informações sobre o que esses indicadores significam.
É importante lembrar que esses filtros devem estar tão não correlacionados quanto possível com a lógica usada para criar sua estratégia. Se você estiver usando um indicador técnico que incorpora a força da tendência, adicionar um filtro de tendência não lhe diz muito mais sobre sua estratégia, além de adicionar outra condição de entrada.
A maneira um pouco mais complexa envolve o nosso velho amigo, a regressão, exceto que agora estamos executando uma regressão múltipla e estamos menos preocupados com o R & sup2; valores que nos preocupam com os coeficientes beta de nossos indicadores.
Mais uma vez, vamos escolher indicadores para identificar diferentes condições de mercado, mas em vez de definir os diferentes níveis (ADX> 25 = tendências), vamos deixar a regressão nos mostrar quais os fatores mais importantes.
Coeficientes maiores nos direm quais os indicadores que tiveram o maior impacto em nossos retornos, embora desejemos certificar-se de padronizar os indicadores e garantir que os resultados sejam estatisticamente significativos.
Aqui está um excelente vídeo do Business Insider ao executar uma regressão múltipla no Excel. (Se você estiver usando um Mac, você é um pouco incapacitado e deve usar a função LINEST () que exigirá uma etapa extra, calcule o valor p. Aqui está um vídeo sobre como usar a função LINEST () para uma regressão múltipla e aqui é como calcular o valor p dos resultados.)
Isso não nos dará filtros claros, mas podemos testar facilmente um número maior de indicadores e obter uma boa compreensão de quais fatores desempenharam um papel em nossos retornos. Mais uma vez, queremos ter certeza de que usamos apenas filtros que não estão correlacionados com os indicadores usados para criar nossos sinais de entrada.
Medir a estabilidade de seus retornos é uma consideração importante na avaliação de uma estratégia e, enquanto "a bola da bola", a suavidade da curva de equidade é sempre uma boa idéia, usando uma abordagem quantitativa mais objetiva é desejável quando comparamos estratégias múltiplas.
Espetáculo ao vivo.
Depois de ter testado uma estratégia e de negociá-la, a próxima grande questão é: "como eu sei quando essa estratégia não se sincronizou com o mercado?".
Saber quando parar de negociar uma estratégia específica pode ter um enorme impacto nos retornos globais do seu portfólio.
Trending Equity: Uma maneira de analisar os retornos de sua estratégia, uma vez que você começa a operar ao vivo, é medindo a "mudança" desses retornos. Obviamente, queremos uma curva de equidade em uma tendência positiva.
Uma maneira simples e visual de fazer isso é calculando uma média móvel simples (SMA) de seus retornos. Quando a curva de equidade mergulha abaixo da SMA e entra em uma tendência de baixa, você pode querer olhar para parar de negociar a estratégia ou diminuir os tamanhos de posição.
Existem dois parâmetros a serem considerados ao usar essa abordagem: o período da SMA e como você define uma tendência de baixa.
Esses parâmetros podem ser escolhidos por uma combinação de desempenho histórico e sua própria tolerância ao risco.
Você deseja selecionar o período do SMA que dá um bom buffer entre seus retornos de backtest e o SMA. Um SMA de período mais longo levará a buffers maiores, enquanto períodos mais curtos tornarão sua curva de equidade mais propensa a mergulhar em seu SMA. Eu encontrei períodos de SMA entre 25 e 100 para ser mais efetivos, dependendo de quantas vezes você negociações de estratégia.
Quão abaixo o SMA, a curva de equidade mergulha antes de interromper a negociação deve ser mais do que o que você observou em seus backtests, mas não muito, onde você arrisca perder uma grande quantidade de seu capital. Você deve procurar pelo menos um mergulho de 10% ou mais do que o que viu em seu teste de retorno antes de parar a estratégia.
É razoável esperar que seu desempenho ao vivo não seja tão bom quanto o desempenho histórico, então você quer ter certeza de que seus retornos estão realmente em uma tendência de baixa antes de interromper a estratégia.
Perdas consecutivas: uma maneira mais sensível de saber quando sua estratégia está caindo sem sincronia é analisando a probabilidade de ter uma série de perdas consecutivas.
Por exemplo, digamos que você teve 20 negócios e está no meio de uma série de 5 perdas consecutivas. Com base na sua precisão histórica, qual é a probabilidade de que isso aconteça?
Acontece que esta é uma questão mais complexa do que atende o olho e requer uma fórmula recursiva bastante sofisticada. Felizmente, você pode encontrar uma calculadora acessível para fazer isso pra você ou se você quiser jogar com os cálculos do Excel um pouco confusos, você pode baixar a planilha aqui. Ao usar a calculadora on-line, estamos preocupados com a série de perdas para que a probabilidade de sucesso seja efetivamente (1% de precisão), então uma estratégia com 60% de precisão teria uma probabilidade de perda de 40%. (Agradecimentos especiais ao cientista / matemático Max Griffin da calculadora).
O que podemos ver é que, se pensássemos que nossa estratégia era 75% precisa (25% de probabilidade de perda) e tivemos uma série de 5 perdas em apenas 20 negócios, há apenas 1,19% de chance de acontecer!
Se for esse o caso, você deve analisar sua estratégia, pois mostra que sua precisão de 75% foi provavelmente devido à superação dos dados usados para construir sua estratégia e não é susceptível de se manter em negociação ao vivo.
Conclusão.
Avaliar adequadamente sua estratégia é um passo crucial que muitas vezes é negligenciado. Muitos comerciantes gastam enormes quantidades de tempo com uma estratégia e, em seguida, dependem de apenas algumas métricas básicas para decidir se comercializar ou descartar a estratégia.
Somente ao analisar a rentabilidade, o risco, a significância estatística, a estabilidade e a performance ao vivo da estratégia, podemos ter confiança para negociá-la ao vivo.
Quais outras métricas você usa ao avaliar sua estratégia?
E certifique-se de verificar TRAIDE para saber como você pode aproveitar os algoritmos de aprendizado de máquina ao construir sua próxima estratégia!
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