Лебо - Компьютерный анализ фьючерсных рынков

Поскольку, отношение Шарпа имеет определенные недостатки, были разрабо­таны другие статистические приемы для беспристрастной оценки производительнос­ти. Наиболее популярным из таковых является отношение убытка к размеру отдачи. Отношение Стерлинга было создано Дианом Джонсом из Jones Commodities. Форму­ла следующая:

Основным недостатком отношения Стерлинга является то, что оно обычно вы­числяется ежегодно и, следовательно, слишком медленно реагирует на изменения про­изводительности.

Отношение Калмара (The Calmar Ratio)

Отношение Калмара, изобретенное Терри Янгом из СМА Reports, представляет собой размер отдачи за последние 36 месяцев, поделенный на максимальный убыток на том же периоде. Оно вычисляется ежемесячно, что делает его более чувствитель­ным, чем отношение Стерлинга,

Среднее геометрическое

Наверное, самым математически точным измерением потенциала торговой сис­темы является среднее геометрическое Ральфа Вайнса. Среднее геометрическое изме­ряет фактор роста вашей торговой системы. Чем выше среднее геометрическое, тем более вероятно, что ваша система будет давать большую отдачу при дополнительном инвестировании. Для любой системы со средним геометрическим более 1 вы можете увеличить отдачу на ваш счет до максимума путем вычисления оптимальной f, опти­мальной фиксированной части вашего наибольшего проигрыша, для использования в качестве ставки на каждой торговле. У нас нет места для вывода геометрического среднего и оптимальной f, мы также не можем разъяснить все с той же элегантностью, что и Вайнс. Мы считаем, что его книга является одним из самых значительных дости­жений в области управления денежными средствами на фьючерсных рынках.

Заметьте, что ваша система может быть прибыльной на большинстве рынков и убыточной на нескольких из них. Один наш знакомый консультант по товарной тор­говле проводит операции на всех рынках, которые он тестировал (выигрышных и убыточных), и утверждает, что кривая изменения его счета становится глаже от этого разнообразия. Он умышленно ищет отрицательную корреляцию между товарами в портфеле и находит, что прибыльные периоды на его проигрышных рынках обычно совпадают с проигрышными периодами на его выигрышных рынках. Торговая система не будет прибыльной на всех рынках постоянно. Если вы ее правильно разработа­ли, то убытки на проигрышных рынках будут минимальными, и, кроме того, эти рын­ки будут время от времени давать прибыльные периоды.

Будьте осторожны при тестировании большого количества рынков, а затем кон­струировании портфеля на одних только выигрышных контрактах. Это обычный при­ем поставщиков систем, когда результаты являются чистой фантазией, несмотря на то что это может произвести впечатляющую запись о вашей исторической производи­тельности. Это, очевидно, является еще одной формой подстраивания под кривую.

Тестирование для получения определенных результатов

Торговую систему необходимо разрабатывать с нуля, чтобы она достигла опре­деленных значений критериев производительности. Вероятно, наиболее важными из возможных целей являются процент выигрышей и отношение среднего выигрыша к среднему проигрышу. Эти критерии могут быть использованы для вычисления веро­ятности провала (FOR - probability of ruin), которая дает вам некоторое представле­ние о надежности вашей системы. Большая часть программного обеспечения для тес­тирования дает и другие полезные данные. Ниже приведено их перечисление с комментариями.

Совокупный доход (Net Profit)

Совокупный доход является переоцененной мерой успеха по нескольким причи­нам. Во-первых, убедитесь, что несколько больших торгов не отклонили ваши ре­зультаты. Вы же не хотите использовать систему, успех которой зависит от неповторя­ющихся событий (типа угла Ханта на рынке серебра или падения фьючерсов на сахар на 63 цента).

Не надо думать, что в реальном времени ваша система будет воспроизводить что-либо подобное совокупному доходу из ваших тестов. Неправильно планировать будущие результаты на основе прошлых - мы знаем, что они не повторятся. Вы може­те только убедиться, что ваша система готова справиться с большей частью предска­зуемых рыночных условий будущего.

Количество торгов на тестовой выборке (Number of Trades in the Test Sample)

Общее количество должно превосходить 30 для уверенности в статистической значимости результатов. Даже если вы тестировали 25 лет данных и не получили по крайней мере 30 торгов, ваши результаты будут неубедительны. Мы однажды слуша­ли лекцию о работоспособности индикатора рынка акций, который производил одну торговлю каждые 40 лет. Нам бы хотелось увидеть результаты тестирования за 1200 лет, чтобы этот метод произвел на нас впечатление. Чем больше у вас получилось торгов, тем лучше.

Наибольшая выигрышная и наибольшая проигрышная торговля (Largest Winning and Largest Losing Trade)