Я некоторое время уже исследую автоматические способы генерации и оценки торговых стратегий. Пока все продвигается медленно, но, по крайней мере, набирается хороший опыт. Один из вопросов, который меня занимает – проявляют ли краткосрочные торговые стратегии устойчивость (за хорошими результатами следуют хорошие результаты) или возврат к среднему (за плохими результатами следуют хорошие результаты).
Нет в общем-то никаких причин, чтобы заранее склоняться к одному из этих вариантов. Поэтому на этот момент лучше смотреть при оценке торговой стратегии.
Давайте возьмем простую разворотную торговую систему – держим SPY (ETF на индекс акций S&P 500), когда он ниже 10-дневной скользящей средней. Противоположной стратегией будет трендовая система, когда мы держим SPY, если он выше 10-дневной скользящей средней. Теперь посмотрим, как разворотная система ведет себя в зависимости от того, опережает она за последнее время трендовую систему или отстает от нее. На графике ниже представлены результаты, основанные на 20-дневном скользящем окне оценки.
В нашем случае недавнее отставание было хорошим предсказателем для будущих сильных результатов (особенно с 2008). Недавнее опережение ведет к посредственным или плохим результатам.
Теперь я думаю, к каким простым стратегиям можно приложить аналогичный подход.
Источник: Trading strategy persistence and reversion
Комментарии:
Dmitry1337: Когда на английском прочитал не въехал. На русском тоже лучше не стало. Что такое «20-дневное скользящее окно оценки»? Речь везде о 10-дневных мувингах??
Kent: ни того ни противоположного варианта не должно наблюдаться в хорошей стратегии
результаты мтс в идеале должны быть независимы
если есть зависимость то система недооптимизирована и ее можно улучшить
mehanizator: в 20-дневном окне оцениваются результаты стратегий
skzuev: Может быть попробовать Reinforcement Learning для включения/отключения стратегий?