Wealth-Lab Russian Traders

Итак, сегодня мы поговорим о такой часто используемой характеристике работы стратегии как net profit.

Одна из наиболее часто встречаемых характеристик стратегии - net profit. Говоря простым языком, net profit  - это денежный доход, который был заработан (или потерян) за время работы стратегии. Разумеется, мы хотим иметь дело со стратегиями, который приносят, а не теряют деньги. Однако сама по себе эта характеристика не проясняет насколько хороша стратегия, ведь используя net profit мы измеряем только одну сторону медали, полностью игнорируя риск. Более того, очень важно знать, насколько постоянны во времени доходы стратегии, то есть, не является ли большой показатель net profit следствием одной удачной сделки или многих маленьких. 

Проиллюстрируем сказаннае на примере. Предположим, что у нас есть две стратегии (A и B). имеющие одинаковые значения ожидаемой доходности(скажем 100 рублей), но при этом у стратегиии A стандартное отклонение вдвое больше, чем у стратегии B. Какую стратегии вы выберете? Конечно, вы можете сказать, что вы спокойно переносите риск, а следовательно, можете беспокоиться только о доходности. Но на самом деле это не совсем так.Вы можете использовать финансовый рычаг, и тем самым увеличить ожидаемую доходность вашей стратегии. Действительно, в нашем примере мы можем торговать одним контрактом стретегией А, и двумя контрактами - стратегией B. В этом случае ожидаемая доходность стратегии B при той же величине риска будет 200 рублей, а значит, она и явлется предпочтительной.   

В следующий раз мы поговорим о profit factor и отношении profit to drawdown.

Сегодня мы поговорим об отношении profit to drawdown. Drawdown происходит тогда, когда чистая прибыль падает от своего максимального значения. Мы может вычислять drawdown каждый день и находить максимальное значение.

Если мы смотртим на отношение net profit к drawdown мы получаем характеристику, измеряющую соотношение риск - доходность. Более рискованные стратегии будут иметь большой drawdown, а следовательно, и меньшее соотношение net profit/max drawdown.

При этом есть некоторая особенность при измерении качества работы стратегии с помощью обсуждаемой величины. Особенность заключается в том, что у хорошей стратегии net profit растет линейно со временем (действительно, мы хотим, чтобы за каждый равный интервал времени стратегия приносила одинаковый доход). При этом, max drawdown не растет линейно со временем, и, вообще говоря, зависит от количества дней в тестовом периоде. Отсюда можно сделать вывод о том, что некорректно сравнивать работу стратегий на разных интервалах времени с помощью отношения net profit/max drawdown.

Сегодня мы опишем ещё один способ оценки работы стратегии. Метод основан на линейной регрессии.

Предположим, что мы запустили стратегию в работу. Для начала определимся, как происходит торговля. А именно, торгуем ли мы заранее зданным числом лотов или заново инвестируем средства в стратегию. Для начала разберем первый случай, ибо второй отличается от него лишь первым шагом.

После запуска стратегии на исторических данных у нас появляется очень важный набор значений - кривая эквити. У хорошей стратегии линия эквити должна расти. Если мы торгуем фиксированным числом лотов, то линейно, если с реинвестированием, то экспоненциально. Таким образом, мера роста роста является очень хорошей характеристикой работы стратегии. Как вычислить эту меру роста?

На самом деле мы должны измерить линейный тренд в линии эквити, для этого оценим простую регрессию линии эквити на линейный тренд:

eq_t = c + a * t + e_t

Нам нужна оценка коэффициента а. Но сама по себе она нам ничего не скажет, нам надо выяснить, отличается ли эта оценка от нуля. Для этого нам нужно сделать простой t-тест. При этом нужно сначала убедиться в том, что в остатках регрессии нет автокорреляций. Если это так, то мы можем просто пользоваться обычными стандартными ошибками регрессии, если же автокорреляции находятся, то следует применять HAC оценку для матрицы дисперсии в асимптотическом распределении.

 Если коеэффициент а будет значимо отличаться от нуля, то наша стратегия вполне годится для работы.

Теперь пару слов о том случае, когда мы реинвестируем средства. В этом случае нам нужно всего лишь провести весь анализ в логарифмах эквити.

Дмитрий, Вы задаёте очень правильный вопрос. К сожалению, стремление всё упростить и свести к одной цифре, мне кажется глубоко порочной. Приведу пример из риск-менеджмента, а, вернее, разговоров риск-менеджеров и руководства. Последние, по своей сути, не хотят вникать в детали, посему хотят иметь дело с одним числом. Во многом по этой причине Value-at-Risk стал очень популярным индикаторм. Хотя у него много недостатков.

Ситуация с анализом стратегии во многом схоже и, возможно, сложнее. Нам также нужно оценивать, насколько стратеги рискованная, смотреть как устроенны сделки, является ли она переоптимизированной, какова структура сделок и многое другое. Чтобы это сделать, нужно провести целое исследование, в котором отдельные показатели - лишь элементы методологии.

В предыдущих постах я написал о преимуществах и недостатках некоторых характеристик. В ближайшем будущем я напишу несколько слов про сравнение работы стратегий. 

Что касается рекомендаций относительно характеристик, то я бы Вам посоветовал посмотреть в сторону Treynor ratio и Calman ratio.

P.S. Меня зовут Алексей.

Дмитрий, насколько я помню, именно эти характеристике не заложены в базовую статистику WealthLab. Но Вы можете написать свой визуализатор, который будет имплементировать всё, что Вам захочется.Технические вопросы по реализации конкретных характеристик мы будем обсуждать в другом разделе форума. 

Traynor ratio используется для оценки доходности портфеля активов. Фактически оно показывает, насколько велик средний доход портфеля по сравнению с безрисковым активом, но делает это несколько по-другому по сравнению с Sharpe ratio.Рискованность портфеля измеряется не волатильностью, но рыночной бета. В этом смысле, это отношение имеет тот же недостаток, что и Sharpe ratio, а именно мы меряем не downside risk, а любой риск изменения цены, в том числе и в желаемом направлении.

Calman ratio несколько лучше в этом смысле. Дело в том, что Calman ratio есть превышение доходности над безрисковой, измеренная по отношеню к drawdown'у. Тем самым мы измеряем именно downside risk. Разумно считать Calman ratio движущимся окном. Изначально предлагалось использовать 36-месячную длину окна.

Хотя если бы у меня была возможность выбирать, то я бы выбирал в качестве фитнесс-фактора максимизацию средней геометрической прироста эквити. По крайней мере, когда я экспериментировал с автоматической адаптацией параметров стратегии, основанной на обзоре и анализе на 200-300 баров назад, подгон параметров под средний геометрический прирост справлялся лучше прочих.

Ясно. Спасибо.