Голбан Алексей Петрович

Разработка алгоритмов повышения эффективности компьютерных торговых систем на основе анализа кривых прибыльности

В 2008г. Украина становится членом Всемирной Торговой Организации (ВТО). Для ведения активной торговой деятельности Украине будет необходимо развивать собственную биржевую систему, ведь в странах ВТО более 90% торговых сделок заключается на биржах, в то время как в Украине этот показатель не превышает 10%. Помимо законодательных и организационных проблем, в Украины наблюдается нехватка квалифицированных кадров, а также серьёзных научных материалов по эффективной биржевой торговле. Те энтузиасты, которые решили посвятить себя биржевым играм, часто используют описанные в книгах алгоритмы торгов, не понимая, что на данном рынке и в данной ситуации они могут быть неэффективны. Простых, не использующих сложные математические расчёты, алгоритмов, которые могут помочь участникам биржевых игр, достаточно мало. Развитие именно этого научного направления должно помочь развитию биржевой системы Украины.

Целью настоящих исследований является разработка методов контроля текущего качества функционирования компьютерных торговых систем и эффективности индикаторов, используемых в них.

Предлагаемый метод основывается на выявлении точек перегиба кривой прибыльности и прогнозировании на их основе дальнейшей эффективности работы КТС. Если прогнозируется убыточность последующих сделок, система переводится в нерабочий режим (режим наблюдения), т.е. формирование торговых сигналов игнорируется. Если прогнозируется прибыльность последующих сделок, система переводится в рабочий режим и при формировании торгового сигнала проходит сделка. Алгоритм, используемый для реализации данной методики, следующий:

1. на первых двух сделках торговая система включена; по итогам первых двух сделок строится кривая прибыльности, определяется квадратичное уравнение, описывающее построенные точки (нулевым значением является нуль – прибыль до начала торгов);
2. 1. определяется значение первой производной в крайней точке, сравнивается со значением первой производной в предыдущей точке. Если новое значение больше предыдущего, то система переводится в рабочий режим. Если новое значение меньше предыдущего, система отключается;
   2. определяется значение второй производной в крайней точке. Если оно положительно, система переводится в рабочий режим. Если оно отрицательно, система отключается;
   3. если сигналы, полученные на основе первой и второй производных, не совпадают, решение относительно режима работы КТС остаётся за трейдером: перевод системы в рабочий режим может повысить доходность системы, отключение системы снижает риск возникновения убытков;
3. отбрасывается крайняя левая точка, справа добавляется значение прибыли, полученной после новой сделки, после чего повторяется пункт 2 (в случае работы в режиме наблюдения при формировании торгового сигнала сделка проводится виртуально, лишь для получения новой точки на кривой прибыльности).

Данный метод имеет параметр оптимизации – количество сделок, на которых рассчитываются значения производных (интервал управления). Слишком короткий интервал управления может давать ошибочные результаты, слишком длинный – не позволит своевременно вносить корректировки в работу системы. Первоначально следует использовать интервал управления, равный 2-3 сделкам. При получении статистики по 10-15 сделкам следует промоделировать работу системы с различными интервалами управления для определения оптимума.

Исследование эффективности применения данного алгоритма проводилось на основе данных рынка FOREX в период с 01.01.2002г. по 30.05.2003г.

Для исследования использовались простейшие торговые системы, построенные на основе двух технических индикаторов – MACD и Stochastic. Вход в рынок осуществлялся по торговым сигналам, выход – по оптимизированному счётчику: для системы на основе MACD он составил 3 торговых дня, для системы на основе Stochastic – 1 торговый день.

Основные характеристики торгов без использования описанного алгоритма и с его использованием приведены в табл. 1 и 2 для КТС на основе MACD и Stochastic соответственно.
 

Таблица 1 – Показатели эффективности работы КТС на основе MACD

Показатель	Без использования алгоритма	С использованием алгоритма
		начальный интервал управления (2 сделки)		оптимальный интервал управления (3 сделки)
		алгоритм 1-ой производной	алгоритм 2-ой производной	алгоритм 1-ой производной	алгоритм 2-ой производной
итог торгов	20703.9	40386.36	28095.88	41967.23	19720.47
К1	1.248	0.846	0.805	1.038	1.007
К2	0.529	0.727	0.7	0.7	0.625
Profit Factor	0.661	0.615	0.564	0.727	0.629
максимальный убыток	17437.12	16473.92	16473.92	15689.07	22748.19
средний риск	9445.729	8760.006	8388.686	8192.046	8478.357
коэффициент Шарпа	2.192	4.61	3.349	5.123	2.326

 

Таблица 2 – Показатели эффективности работы КТС на основе Stochastic

Показатель	Без использования алгоритма	С использованием алгоритма
		начальный интервал управления (2 сделки)		оптимальный интервал управления (4 сделки)
		алгоритм 1-ой производной	алгоритм 2-ой производной	алгоритм 1-ой производной	алгоритм 2-ой производной
итог торгов	-20295.94	-11857.98	-988.63	11754.08	28219.99
К1	1.26	1.149	1.195	1.754	1.75
К2	0.395	0.409	0.45	0.409	0.476
Profit Factor	0.498	0.47	0.538	0.718	0.833
максимальный убыток	25398.103	16452.81	15407.78	16627.18	14668.5
средний риск	9636.337	6727.848	6591.341	6679.606	6389.135
коэффициент Шарпа	-2.106	-1.763	-0.15	1.76	4.417

Результаты, приведенные в таблицах, позволяют говорить об эффективности применения разработанных алгоритмов: повышается итоговый результат функционирования системы (даже первоначально убыточные простейшие КТС при использовании алгоритма позволяют получить прибыль), доля прибыльных сделок в их общем количестве, сокращается максимальный убыток и рискованность торгов. Также управление режимом работы КТС на основе текущего контроля качества позволяет более чем в два раза повысить интегральный показатель прибыльности и риска работы системы – коэффициент Шарпа.

Полученные результаты также хорошо отражают необходимость оптимизации интервала управления: для простейшей КТС на основе индикатора Stochastic оптимальный интервал управления, равный 4 торговым сделкам, позволяет существенно повысить результат функционирования системы и в разы повысить коэффициент Шарпа, в то время как интервал управления в 2 сделки дает лишь незначительное улучшение.

Следует отметить, что расчеты по первой и по второй производным не совпадают, а порой дают и противоположные результаты. Например, при использовании интервала управления в 3 сделки для КТС на основе MACD, алгоритм первой производной дает существенное повышение эффективности (коэффициент Шарпа возрастает в 2.5 раза), а алгоритм второй производной лишь незначительно сокращает рискованность торгов, уменьшая при этом и итоговый результат. Это говорит о необходимости подбора алгоритма к существующей рыночной ситуации.

На основе проведенных исследований можно сделать вывод о том, что использование в компьютерных торговых системах алгоритмов контроля качества технических индикаторов позволяет существенно понизить инвестиционный риск трейдера при незначительном уменьшении (а для простейших систем и при одновременном повышении) доходности системы. Это существенно повышает качество работы торговой системы и обеспечивает максимальное соотношение между премией за риск и средним риском.

1. Стив Акелис, «Технический анализ от А до Я» – М., 1999г.
2. Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. МакКормик, «Энциклопедия торговых стратегий» – М., 2007г.
3. Эрик Найман, «Мастер-трейдинг. Секретные материалы» – М., 2002г.

наверх