ОБСЛУЖИВАЮЩИЙ ПЕРСОНАЛ И ТЕСТИРОВАНИЕ ОБОРУДОВАНИЯ. Если ИУС использует компьютер, то организация должна нанять соответствующее количество обслуживающего технического персонала и операторов. Эти специалисты должны стать частью организации и проникнуться пониманием того, что их обязанность — помочь организации в достижении ее целей, а не просто обеспечить безотказную работу компьютеров. Кроме того, новые компьютеры и программы могут плохо работать из-за имеющихся ошибок. Поэтому все производители настоятельно рекомендуют, чтобы оборудование было проверено на точность в процессе работы в параллель с другими системами, прежде чем на систему можно будет положиться. [c.421]
Другой интересный аспект исследования управления риском в том, что это может превращать плохие системы в хорошие системы Рассмотрим, например, тот факт, что есть много причин, по которым торговая система плохо выглядит в течение тестирования. Одна общая проблема состоит в том, что система показывает несколько огромных потерь в течение периода тестирования. Вот, как концепции управления деньгами могут помочь. [c.295]
Пока запущено это программное обеспечение, мы больше интересуемся ценой, нежели ценностью. Когда рынок движется, мы точно знаем, сколько нам стоит это движение, или - сколько совершенно точно мы на нем сделаем. Эта программа делает из нас простачков, потребляющих схемы "быстрого обогащения". Мы будем покупать "подводные участки" во Флориде и компьютерные программы типа "черных ящиков", стоимостью по 3,000. Мы выжимаем из компьютера все его возможности в проведении оптимизации и по тестированию на исторических данных торговых схем. Это - плохая сторона этого нашего программного обеспечения (жадности). [c.192]
Если завтра рынок открывается с прибылью, тяните стоп, чтобы защитить прибыль. Может показаться странным входить на закрытии только, чтобы выходить на плохом открытии. Однако на следующий день рынок чаще будет открываться благоприятно, чем неблагоприятно, а ведь именно эти маленькие прибыли мы стараемся уловить. Историческое тестирование указывает хорошее процентное отношение выигрышей/проигрышей при переносе позиции разрыва на следующий день. Выигрышными сделками здесь очень легко управлять. Поэтому мы полагаем, что это достаточно хорошее опережение По меньшей мере, вам не следует оказываться на противоположной стороне этой сделки. [c.62]
Если модель приносит при форвардном трейдинге лишь 25% оптимизационной прибыли, то она не оправдывает наших ожиданий. Правильно подобранная модель должна показывать уровень эффективности, сопоставимый с достигнутым в процессе оптимизации. Если хорошая модель показывает более низкие результаты, чем при оптимизации, то она, по всей вероятности, чрезмерно подстроена под выборку. Если после дальнейшего тестирования этот порог низкой эффективности не может быть преодолен, необходимо сделать вывод, что данная модель просто плоха. [c.27]
Если все шаги тестирования, описанные в этой главе, были выполнены, вероятность того, что данная система просто плоха, достаточно мала. Однако если система была протестирована небрежно, то такое возможно. Если вы обнаружили именно эту причину, то протестируйте торговую систему надлежащим образом. [c.34]
Если тестирование и оптимизация выполнены надлежащим образом, а система терпит неудачу, рассмотрите в качестве вероятной причины недостаточное количество данных. Все эти причины неудачи системы скорее всего могут быть устранены после повторения необходимых процедур. Однако имейте в виду, что плохая система есть плохая система, и как ее не тестируй, лучше она не станет. [c.35]
Если этот крупный убыток возникает при рыночных условиях, которые не были чересчур необычными, или, что еще хуже, при рыночных условиях, идеальных для данной торговой модели — от такой стратегии следует отказаться, даже не переходя к последующим стадиям. В данном случае теория явно ошибочна. Например, модель скользящей средней, теряющая деньги на сильном тренде — плохая модель. Единственная причина, которая может помешать полностью отказаться отданной модели на этой стадии — узкий диапазон тестирования. Если есть основания полагать, что данная ситуация была аномальной, переходите к следующему раунду тестирования. Если нет, покиньте корабль. Вернитесь к чертежной доске. [c.111]
Плохая модель будет показывать результаты, отличные от ее тестового профиля. Например, рассмотрим модель с тестовым профилем, включающим при средней волатильности проседание 4,000 за 3 сделки. Допустим, что стандартное отклонение этого проседания составляет 2,000 и 2 сделки. Реальная торговля приносит 7 проигрышей подряд с убытков 8,000, при точно таких же рыночных условиях, как и в тестовом периоде. Что случилось Плохая модель каким-то образом проскользнула через процесс тестирования. Эта реальная серия проигрышей превысила максимальное проседание 4,000 плюс стандартное отклонение 2. Отличие от наших ожиданий достаточно разительное, чтобы остановить торговлю. [c.189]
Достоверность измерений характеризует совершенно другие аспекты, чем надежность измерений. Измерение может быть надежным, но недостоверным. Последнее характеризует точность измерений по отношению к тому, что существует в реальности. Например, респонденту задали вопрос о его годовом доходе, который составляет менее 25 000 долларов. Не желая называть интервьюеру истинную цифру, респондент указал доход более 10 000 долларов . При повторном тестировании он снова назвал данную цифру, демонстрируя высокий уровень надежности измерений. Ложь не является единственной причиной низкого уровня достоверности измерений. Можно также назвать плохую память, плохое знание респондентом действительности и т.п. [c.157]
Результаты тестов лучше доводить до сведения сотрудников, и мы призываем к открытости в использовании данных тестирования на тип личности как основы организации рабочего процесса в компании. Наиболее подходяще для этого свободное обсуждение, поскольку в нем проявляется тот факт, что нет правых и неправых, хороших и плохих, а есть только мы в нашей данности. Аудитору ИК предстоит найти подтверждение тому, что работники используют все предоставленные возможности для внесения своего вклада в работу организации и что организация дает им широкий простор для проявления инициативы. [c.174]
Еще одним следствием плохого определения требований является то, что персонал, проводящий тестирование, должен будет перед началом тестирования сам вы -полнить анализ требований. Было бы значительно лучше проводить анализ требований, используя системных аналитиков, чем впоследствии для этой цели использовать специалистов по тестированию. [c.104]
Если рекламное объявление нужно тестировать относительно выполнения цели коммуникации и оценивать тест в этом контексте, первая проблема при оценке обоснованности теста рекламы состоит в том, что должна быть найдена оперативная цель — это измеряемая и полезная переменная, которая соответствует задаче. Как указывалось в главе 4, разработка оперативной цели — это не простая задача. Фактически, исследователи часто должны работать с неопределенным или плохо определенным набором задач. Ясность, которой добиваются от рекламы — и по этой причине проводят тестирование рекламного сообщения — решающая. Один показатель, как правило, не может заменить другой запоминаемость не характеризует убедительность, и приходится решать, какой из этих критериев применять для конкретной рекламы. [c.489]
Наилучшим (наиболее прогнозирующим разницу продаж) показателем тестирования рекламы на убедительность оказался простой рейтинг рекламируемой марки по шкале от "плохой" до "отличной", полученный после показа рекламы. [c.490]
Рассмотрим основные факторы оценки, применимые к большинству работников, К ним можно отнести профессиональные (знания, опыт, навыки) моральные (трудолюбие, принципиальность, честность, обязательность, самокритичность) волевые (энергичность, упорство, работоспособность) деловые и организаторские (инициативность, целеустремленность, самостоятельность, собранность, исполнительность, дисциплинированность, лидерские задатки, оперативность, творческий подход к делу) потенциальные способности, т.е. качества, которые не раскрыты, но, вероятно, раскроются в будущем (в данный момент определяются на основе тестирования). При этом люди аттестуются только с точки зрения содержания работы. Личность человека как таковая оценке не подлежит, иными словами, нельзя делать выводы, хорошим он является в целом или плохим. [c.211]
Для всех трейдеров, за исключением немногих, системная торговля дает лучшие результаты, чем интуитивная торговля. Торговля по интуиции включает субъективные решения, которые часто бывают пристрастными и ведут к убыткам. Аффект, неуверенность, жадность и страх легко вытесняют знание и разум в роли ведущей торговлю силы. Кроме того, очень трудно протестировать торговый метод, где отсутствуют жесткие правила принятия решений. С другой стороны, системная торговля объективна. В ней нет места эмоциям. При помощи запрограммированной логики и представлений механические системы следуют действиям трейдера. Самое лучшее в них — возможность простого тестирования плохую систему можно отбросить или скорректировать, а хорошую — улучшить. В этой книге приведена ценная информация, чрезвычайно полезная при проектировании, создании и тестировании прибыльной механической торговой системы. Хотя основной упор сделан на глубокий критический анализ различных факторов, которые, как считается, влияют на успех системы, рассмотрены и проанализированы также основные элементы полной механической торговой системы. [c.9]
Чем будет вызвана неудача В большинстве случаев система будет работать великолепно при тестировании, но плохо при реальной торговле. Специалисты по разработке нейронных сетей называют это слабой генерализацией трейдеры знакомы с этим явлением по частым опустошениям денежного счета у брокера. Одно из последствий такого неудачного исхода — распространенное заблуждение о вреде оптимизации вообще. [c.60]
До этого момента мы обсуждали только работу моделей, тестируемых на целом портфеле. При тестировании было сделано множество замечаний, касающихся особенностей работы той или иной системы на определенных рынках. Зачастую отмечалось, что данная модель, видимо, работает на этих рынках хорошо, а другие модели на них же — плохо. Нет сомнений, что путем подбора лучших сочетаний моделей и рынков можно создать портфель систем для торговли портфелем рынков. При изложении результатов тестов в данной книге были отмечены хорошие сочетания рынков и моделей без дополнительной оптимизации параметров. [c.386]
Сейчас, после прочтения рассказа, вы уже понимаете, что люди воспринимают рынок не в том виде, каков он есть на самом деле. Все может оказаться совсем не так, как вы предполагаете. И если вы считаете, что получили хорошую систему, может быть, вы просто имели дело с недостоверными данными И наоборот, если вы получили плохие результаты тестирования системы, может, причина этого — плохие данные [c.37]
И еще один нюанс. Часто бывает так, что команда, работающая над проектом, начинает задумываться о критериях приемки системы или планах проверки требований достаточно поздно (например, или только после того как все требования утверждены или же согласование приемочных испытаний заканчивается непосредственно перед началом тестирования и т.д.). Это плохая практика. Обычно она ведет к задержкам (и даже срывам) сроков окончания проекта из-за того, что уж согласованные требования приходиться менять на поздних этапах проекта для того, чтобы сделать их, наконец, пригодными для тестирования [c.43]
Если средняя прибыльность системы отрицательна, то система плохая. Дальнейшее тестирование не требуется. Вернитесь к стадии разработки. Однако если при переоценке системы определено, что диапазоны сканирования переменных были слишком узкими для адекватной оценки эффективности, то установите их правильно и повторите мультипериодную мультирыночную оптимизацию. [c.132]
В тесте форвардного анализа дается оценка постоптимизационной эффективности торговой модели, что является одним из наиболее драматических моментов среди всех процедур тестирования. Форвардный анализ сравнивает постоптимизационные и оптимизационные результаты.Для сравнения используется совокупность результатов многих оптимизаций. На основе форвардного анализа от неприбыльной модели или модели, показавшей хорошие результаты при оптимизации и очень плохие при форвардном тесте, следует отказаться. [c.137]
Прогностическая модель была оценена лишь на основе того, как близко она соответствовала прошлым ценовым данным. Вследствие этого статистик израсходовал слишком много степеней свободы, ввел слишком много ограничений и сузил пространство переменных, в результате чего модель оказалась плохой. Что еше более усугубило ситуацию, статистик не сделал вневы-борочного или форвардного тестирования прогнозной модели для определения ее прогностических способностей на незнакомых ей данных. [c.163]
TEST OF LOWS - ТЕСТИРОВАНИЕ НИЖНИХ УРОВНЕЙ. Фундаментальные условия часто такие же плохие или даже хуже, чем в области предыдущего дна. Полагают, что основное движение - вниз. Не приводит к новым нижним экстремумам. [c.50]
Корпоративная культура выступает активом, если способствует достижению корпоративных целей и отражает философию управления. Соответственно можно говорить о пассиве в случае противоречивости между культурой, целями и философией управления. Рассмотрим пример специализированная компьютерная компания, в которой главная роль отводится технологиям, столкнулась с более удачливыми конкурентами. Налицо необходимость перемен, и инвесторы приглашают нового генерального директора, который принимает решение о выпуске новой машины в кратчайшие сроки с целью восстановления статус-кво . Компания испытывает нехватку средств на исследования и разработки, да и поток наличности находится в плохом состоянии. Новый директор, ярый приверженец культуры мачо , дает указание отделу продаж заранее начать рекламную кампанию машины. Что же думают по этому поводу работники технической команды, отвечающей за разработку новой машины и программного обеспечения к ней Они считают нового директора марионеткой, ничего не смыслящей в процессе выпуска новой машины на рынок, — и так оно и есть. В результате директор общается лишь с отдельными представителями компании и конфликтует с теми, кто пытается указать на возникающие проблемы. Все работники деморализованы, в компании царит дух обреченности, а некоторые даже подают заявление об увольнении. Несмотря на требование срочного выпуска продукта на рынок, в отделе исследований и разработок после окончания рабочего дня царит блаженная тишина — все ушли домой. Их и в самом деле не волнует судьба нового товара, поскольку работники уверены, что директору еще что-нибудь взбредет в голову и им все равно не миновать увольнения. Машина выпущена, но поздно. Директор отдает указание представить ее рынку без необходимого тестирования — и, разумеется, новин- [c.107]
Первое правило в управлении изменениями заключается в поддержании всей документации в неустаревшем состоянии в течение всего цикла проектирования. Общей ошибкой является разработка качественного набора целей и внешних спецификаций и отсутствие возможности их модернизации при изменениях. Это плохая практика, так как цели и спецификации теперь более не отражают точно продукт, ведя к возникновению проблем взаимодействия и использования целей и спецификаций в процессах тестирования. [c.122]
Следует пони мать важный момент системы всегда тестируют по прошлым данным. Иначе говоря, проверив систему изданных прошлого месяца, мы видим, что она дала бы 100% прибыли, но это совершенно не означает, что в будущем месяце та же система не даст 100% убытков. Рынок меняется, и нет систем, которые могли бы предсказывать эти изменения. Системы тестируются и настраиваются по тому что уже произошло. Система будет хорошо работать в будущем, если будущий рынок будет мало отличаться от рынка на том периоде, на котором производилось тестирование. Простейший пример рынок трендовый, и системы, основанные на трендовых индикаторах, работали очень хорошо. Когда их начали применять на практике, рынок перешел в рейндж (боковой тренд) - и те же системы стали работать плохо. [c.304]
Поэтому если необходимо одновременно закрыть старую и тут же открыть новую позицию, то закрытие будет происходить по, например, минимальной цене бара, а открытие произойдет уже по следующей, т. е. по максимальной, цене бара. На практике это означает очень плохие торговые условия, на низколиквидном рынке или наличие принципала, который тянет с выдачей цены (пока получен ответ на запрос, цена уже ушла). Иначе говоря, выбирая такую модель формирования бара, необходимо понимать, что хороших торговых результатов на ней достигнуть очень сложно, торговые условия сильно ухудшены по сравнению с теми, которые встречаются в реальности и которые можно считать средненормальными. Это можно проиллюстрировать таким примером трейдер два раза подряд запрашивает цену на валютную пару евро/ доллар и на спокойном рынке получает ответы 1,2455-60, а во второй раз 1,2470-75. Запросив в третий раз, он может получить 1,2435-40. Еще раз обращаем внимание, что рынок спокойный и запросы цены следовали один за другим. С принципалом, дающим такие котировки, торговать никто не стал бы. С другой стороны, если тестирование дало хорошие результаты в таких суровых условиях, то в обычных условиях можно надеяться на еще более хорошие результаты. [c.309]
Таким образом, нашей задачей является нахождение безусловных моментов pretest-оценки, принимая во внимание то, что процедуры выбора модели и оценки параметров интегрированы в одну процедуру. Мы не утверждаем, что следует избегать предварительного тестирования, хотя хорошо известно, что preiesf-оценки обладают плохими статистическими свойствами, одно из которых — равномерная неэффективность2. На практике избежать предварительного тестирования почти невозможно. Наша точка зрения состоит в том, что следует вычислять корректно смещение и дисперсию (или среднеквадратичное отклонение) оценки, полностью принимая во внимание то, что оценивание и отбор модели интегрированы в одну процедуру. [c.399]
Ошибки данных принимают много различных форм, и некоторые из них весьма заметны. При торговле в реальном времени порой попадаются тики с откровенно ошибочными, попросту невозможными ценами. В течение секунды индекс S P 500 может упасть с уровня 952,00 до 250,50 Это что — гигантский обвал рынка Нет спустя пару секунд в следующем тике индекс опять будет на уровне 952,00 или где-то рядом. Что случилось Плохой тик— шумовой выброс в данных. Такие ошибки, если они не будут обнаружены и исправлены, могут погубить результаты самой лучшей механической торговой модели. Более опасны, хотя чаще встречаются и труднее обнаруживаются, обычные мелкие ошибки в уровнях цен и других показателях, попадающих к трейдеру от поставщиков данных. Лучшие из поставщиков неоднократно проверяют свои данные и сообщают о поправках в случае обнаружения ошибок. Например, почти каждый день Pinna le Data автоматически сообщает о программных коррекциях ошибок. Многие из этих мелких обычных ошибок не очень опасны для тестирования систем, но заранее этого знать нельзя. [c.25]
Тестирование вслепую безалкогольных напитков, при значительном влиянии на потребительское решение таких факторов, как сложившийся самовосприятие и торговая марка, может оказаться плохим индикатором потенциального успеха на рынке. Выпуск New oke служит примером такой ситуации, При тестировании вслепую методом попарного сравнения New oke имела явное преимущество, но вывод новой марки на рынок оказался менее успешным, в основном из-за того, что имидж играет большую роль при покупке безалкогольных напитков. [c.327]
Пример торговой системы с использованием состояний перекупленности и перепроданности нами уже был рассмотрен. Теперь рассмотрим возможности использования дивергенций для создания торговой системы. К сожалению, пакет MetaSto k плохо приспособлен к изучению и тестированию торговых систем, основанных на дивергенции, и поэтому при создании таких систем большую часть работы приходится проделывать вручную. Приведенные ниже результаты исследований могут быть использованы Вами при создании собственных торговых систем. [c.159]
Схема работы генетического алгоритма такова. Берется случайный набор, популяция битовых строк (в нашем случае отдельный бит, соответствующий каждому входу, показывает, учитывать или нет соответствующую входную переменную) и оценивается степень их пригодности (т.е. качество получаемых решений). Затем плохие строки исключаются из рассмотрения, а из оставшихся порождаются новые строки с помощью искусственных генетических операций мутации и скрещивания. Таким образом, возникает новая популяция, и весь процесс повторяется, порождая все новые поколения, а в конце его отбирается наилучший экземпляр. Параметр Популяция -Population задает объем популяции индивидуумов, а параметр Поколения - Generations определяет, сколько раз будет повторен цикл отбора порождения-оценки. Произведение этих двух чисел равно общему числу операций оценивания, которые алгоритм должен будет выполнить, и каждое оценивание включает построение PNN или GRNN сети и ее тестирование на контрольном множестве. [c.164]
Смотреть страницы где упоминается термин Плохое тестирование
: [c.35] [c.103] [c.167] [c.135]Смотреть главы в:
Разработка,тестирование и оптимизация торговых систем -> Плохое тестирование