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:
eqt = c + a * t + et
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.