Другие статистические методы и их использование

из "Энциклопедия торговых стратегий "

Этот раздел посвящен исключительно знакомству читателя с другими статистическими методами. Тем, кто желает серьезно заниматься разработкой и тестированием торговых систем, мы настоятельно рекомендуем обратить внимание на посвященную данным методам литературу. [c.84]
Мы разрабатываем множество систем с использованием генетических алгоритмов. Популярной функцией пригодности системы (степени достижения желаемого результата) является общая прибыль системы. Но при этом общая прибыль не является лучшим из критериев качества системы Система, которая использует только крупные обвалы рынка S P 500, например, даст очень высокую общую прибыль и очень высокий процент прибыльных сделок, но кто может с уверенностью утверждать, что такая система полезна в практической торговле Если система провела всего 2 — 3 сделки за 10 лет, чисто интуитивно нельзя ожидать ее стабильной работы в будущем или быть уверенным, что система вообще сможет совершать сделки. Частично проблема в том, что общая прибыль никак не учитывает количество сделок и их изменчивость. [c.85]
Альтернативными показателями пригодности, лишенными некоторых недостатков общей прибыли, являются t-критерий и связанная с ним вероятность. При использовании t-критерия как функции пригодности (вместо простого поиска наиболее выгодного решения) смысл генетического развития систем состоит в создании систем с максимальной вероятностью прибылей в будущем или, что то же самое, с минимальной вероятностью прибылей, обусловленных случайностью или подгонкой под исторические данные. Этот подход работает весьма хорошо t-критерий учитывает прибыль, размер выборки данных и количество совершенных сделок. Хотя все факторы важны, все же, чем больше сделок совершает система, тем выше t-показатель и больше вероятность устойчивости в будущем. Таким же образом, системы, которые дают более стабильные сделки с минимальным разбросом, будут иметь лучший t-показатель и предпочтительнее систем, где разброс сделок велик. T-критерий включает в себя многие из параметров, определяющих качество торговой модели, и сводит их в одно число, для оптимизации которого можно применить генетический алгоритм. [c.85]
Есть еще один уникальный метод статистического анализа, который известен под названием метода Монте-Карло. Он состоит в проведении множественных тестов на искусственных данных, сконструированных так, чтобы обладать свойствами выборок, извлеченных из случайной популяции. За исключением случайности, эти данные настроены так, чтобы иметь основные характеристики популяции, из которой брались реальные образцы и относительно которой требуется сделать заключение. Это весьма мощный инструмент красота моделирования по методу Монте-Карло состоит в том, что его можно провести, не нарушая основных положений статистического анализа (например, обеспечить нормальное распределение), что позволит избежать необоснованных выводов. [c.86]
Еще один способ оценки системы — проводить тестирование вне пределов выборки. Несколько временных периодов резервируются для тестирования модели, которая была разработана и оптимизирована на данных из другого периода. Тестирование вне пределов выборки помогает понять, как ведет себя модель на данных, которые не использовались при ее разработке и оптимизации. Мы настоятельно рекомендуем применять этот метод. В приведенных выше примерах рассматривались тесты систем на оптимизационных выборках и вне их пределов. При тестировании вне пределов выборки не требуются коррекции статистики или процесса оптимизации. Тесты вне пределов выборки и тесты на нескольких выборках также могут дать информацию об изменении поведения рынка с течением времени. [c.86]
В процессе разработки торговых систем статистика помогает трейдеру быстро отбрасывать модели, эффективность которых может быть объяснена случайным совпадением, излишней подгонкой под исторические данные или несоответствующим размером образца данных. Если статистический анализ показывает, что вероятность случайной эффективности модели очень низка, то трейдер может использовать модель в реальной торговле с большей уверенностью. [c.87]
Существует множество статистических методов, применимых к торговле на финансовых рынках. Главное в них — попытка сделать вывод о всей популяции данных на основе выбранных из нее образцов. [c.87]
Не забывайте, что при использовании статистических методов на данных, с которыми работают трейдеры, не будут выполняться некоторые требования статистического анализа. Некоторые из этих нарушений не очень серьезны благодаря центральной предельной теореме в большинстве случаев можно нормально анализировать даже данные, не соответствующие нормальному распределению. Другие, более серьезные нарушения, например наличие серийной корреляции, должны учитываться, но для оценки поправок вероятности на этот случай существуют специальные методы. Суть в том, что лучше работать с информацией, зная, что некоторые положения нарушены, чем работать вслепую. [c.87]
Данная глава была написана для того, чтобы в общих чертах познакомить читателя с наиболее часто используемыми статистическими методами. Для более подробного изучения статистики мы советуем обратиться к специальным пособиям. [c.87]

Вернуться к основной статье