Опционы

Поскольку на опционном рынке спред достаточно велик, влияние параметра μ на результативность тестируемой стратегии весьма ощутимо. Оно может быть настолько существенным, что изменение величины μ способно превратить убыточную стратегию в прибыльную (и наоборот)! Поэтому крайне важно выбрать реалистичное значение для этого параметра. Наилучшим решением представляется сбор эмпирических данных по реальному исполнению в прошлом торговых заявок, сгенерированных автоматизированной торговой системой. При наличии таких данных можно исследовать зависимость реальной цены исполнения от цены, на основании которой стратегия генерировала сигналы на открытие и закрытие позиций. На основании этой зависимости можно рассчитать величину параметра μ, свойственную для конкретной системы исполнения торговых заявок.

5.3.3. Комиссии

Каждая сделка, смоделированная системой бэктестинга, учитывается на виртуальном брокерском счете и используется в дальнейшем для оценки прибыльности стратегии. Помимо объема и цены исполнения, сделка характеризуется размером комиссии, уплачиваемой брокеру. Условия начисления комиссионных зависят от типа ценных бумаг, биржевых сборов, объемов и интенсивности торговли, индивидуальных условий брокера. Существует несколько вариантов начисления комиссионных за совершение операций. Обычно клиент брокера имеет возможность выбрать более удобный вариант исходя из характера собственных торговых операций. Наиболее распространенными и простыми в учете являются следующие варианты:

• комиссия пропорциональна числу проданных или купленных бумаг;

• комиссия пропорциональна сумме сделки;

• фиксированная комиссия, назначаемая за период времени (например, месяц) и независящая от объема операций.

Ставки комиссионных, как правило, стабильны в широких пределах, но тем не менее имеют свои минимальные и (иногда) максимальные границы и могут быть различными в зависимости от типа ценных бумаг. В любом случае конкретные значения ставок являются численными параметрами системы бэктестинга, и их значения фиксируются для каждой исследуемой стратегии.

В опционных стратегиях комиссионные могут быть очень высокими и в отдельных случаях могут поглощать до 50 % от прибыли стратегии. Это происходит по целому ряду причин. Во-первых, в отличии от позиции по акциям или фьючерсам, опционная позиция часто состоит из целого набора инструментов (если речь идет о комбинации), каждый из которых представляет собой отдельную бумагу, для которой нужно выполнять отдельную торговую операцию (комиссии могут иметь минимальную сумму по каждой операции). Во-вторых, опционная позиция во многих случаях приводит в последствии к созданию позиции по базовому активу, закрытие которой также требует уплаты комиссионных. Поэтому в системе бэктестинга необходимо предусмотреть возможность анализа устойчивости перформанса стратегии к изменению ставки комиссионных.

5.4. Построение надежной системы тестирования

При построении системы бэктестинга разработчиком решаются две основные задачи: всесторонняя оценка прибыльности тестируемой стратегии (этой теме посвящен раздел 5.5) и оценка вероятности того, что прибыльность, установленная на исторических данных, будет сохраняться в будущей реальной торговле. На самом деле оценить такую вероятность в терминах формальной теории вероятности не представляется возможным. Поэтому правильнее будет сформулировать вторую задачу разработчика как максимизацию вероятности того, что показатели стратегии не будут существенно ухудшаться при ее использовании в реальной торговле.

Для того чтобы создать надежную систему тестирования, необходимо опираться на следующие взаимосвязанные принципы:

• обоснованное соотношение исторического периода, на котором производится оптимизация стратегии (in-sample period), и периода непосредственного тестирования стратегии (out-of-sample period);

• возможность повторных оптимизаций, осуществляемых по мере продвижения стратегии по ценовой истории (адаптивная оптимизация);

• адекватные средства предотвращения заоптимизированности (overfitting);

• специальные механизмы тестирования устойчивости (robustness) системы тестирования.

5.4.1. In-sample оптимизация и out-of-sample тестирование

Для организации бэктестинга период, охваченный доступной разработчику базой исторических данных, разбивается на две части. В простейшем случае – это два периода: период настройки и оптимизации стратегии τ^s (in-sample) и период проверки и тестирования стратегии τ^o (out-of-sample). Взаимное расположение in-sample и out-of-sample периодов может быть разным. Период τ^s может предшествовать периоду τ^o, или наоборот. Непрерывность периодов также не является обязательной.