Jak zoptymalizować i testować strategię inwestycyjną

Kontynuujemy cykl artykułów o automatyzacji handlu. Dziś pokazujemy, jak dobrać parametry strategii i przeprowadzać testy, które pokażą, czy system sprawdza się w praktyce.

Przygotowanie systemu inwestycyjnego do działania w realnych warunkach wymaga odpowiedniej optymalizacji oraz testów na danych rzeczywistych. Pierwszy proces polega na doborze parametrów systemu, dla których historycznie dawał on najlepsze wyniki. Drugi sprawdza natomiast, czy zoptymalizowana strategia poradzi sobie w obecnym otoczeniu rynkowym.

W dzisiejszym odcinku „Profesjonalnego inwestora" przybliżamy czytelnikom oba te zagadnienia. Podpowiadamy, na co zwrócić uwagę przy optymalizacji i w jaki sposób przeprowadzać testy, by jak najwierniej oddały one rzeczywiste warunki inwestycyjne.

Optymalizacja parametrów strategii

Niewątpliwą przewagą automatycznych strategii inwestycyjnych nad mechanicznymi jest możliwość skorzystania z modułu analitycznego MT4 (MetaTrader4) w celu optymalizacji parametrów strategii. Dokonuje się jej nie tylko po to, aby osiągane rezultaty były jak najlepsze, ale również by dowiedzieć się i zrozumieć, jaki jest ich wpływ na wyniki. Dzięki temu można badać wiele zależności: od geometrii rynkowej (długości poszczególnych fal, świec, korpusów, knotów, odległości od istotnych technicznie poziomów), poprzez obliczanie właściwych wartości wybranych wskaźników analizy technicznej – oscylatorów, średnich, do wyznaczenia właściwych poziomów obrony i zamknięcia zyskownej pozycji.

Wybór właściwych mechanizmów wielokrotnego przesuwania zleceń S/L (stop loss) czy zamknięć parcjalnych (częściowe zamykanie pozycji po spełnieniu założonych kryteriów) może z powodzeniem być dokonywany również w oparciu o wskazania modułu analitycznego MT4. Trudno nawet sobie wyobrazić, jak miałby wyglądać proces doboru parametrów na danych historycznych wiele lat wstecz bez takiego narzędzia. Komputerowe narzędzia analityczne są tutaj niezbędne.

Od czego zacząć

Niezwykle istotnym etapem w procesie budowania zyskownej strategii jest poznanie zależności pomiędzy każdym parametrem z osobna a wynikami strategii. Przy czym pisząc „wynikami", mamy na myśli nie tylko zysk, ale także: maksymalne obsunięcie kapitału, liczbę stratnych transakcji pod rząd, wskaźnik zysku (profit factor), liczbę transakcji w badanym przedziale oraz ich rozkład w czasie. To one zdecydują ostatecznie, czy automat zostanie uruchomiony na realnym koncie.

Gdy poznamy te zależności, będzie nam zdecydowanie łatwiej określić kolejność poszczególnych etapów optymalizacji. Możemy natomiast podpowiedzieć, że kolejny krok polega na odrzuceniu tych czynników, których stopniowe zmienianie prowadzi do wyodrębnienia jednoznacznych prawidłowości. Chodzi tutaj o to, że podczas zmiany parametru o wybraną jednostkę wyniki nie wykazują jednoznacznej tendencji (np. wzrostowej) i na przemian mamy wskazania w górę i w dół.

Zdecydowanie odradzamy pojedynczą optymalizację, polegającą na uwzględnieniu wszystkich czy większości parametrów. Ponadto nie należy patrzeć wyłącznie na zysk generowany w backtestach (testach historycznych). Istotne są również wartości obsunięć, ich częstość i czas trwania, jak również to, z ilu stratnych transakcji się składają. Z czasem, gdy zdobędzie się odpowiednie doświadczenie, można – analizując tylko kształt krzywej kapitału – całkiem prawidłowo ocenić, czy dany zestaw parametrów (set) jest tym właściwym. Warto zatem zawsze analizować jej przebieg.

Testowanie strategii

Gdy po optymalizacji uda się ostatecznie dokonać właściwego doboru współczynników, należałoby włączyć automat na rachunku demonstracyjnym lub realnym, wybierając małą wielkości pozycji. Taka próba nosi nazwę forward test. Ma on na celu przede wszystkim sprawdzenie działania strategii w rzeczywistych warunkach rynkowych (czyli na danych, na których strategia nie była optymalizowana). Bardzo istotne jest to, aby wyniki uzyskane w trakcie tego testu były porównywalne z tymi historycznymi. Przyjmuje się, że korelacja między wynikami otrzymanymi w backteście a uzyskanymi z forward testu powinna oscylować w okolicach co najmniej 70 proc. Taki okres sprawdzający powinien naszym zdaniem trwać nie krócej niż sześć miesięcy. Co jednak w sytuacji, gdy nie chcemy czekać tak długo?

Stosując pewien dosyć prosty zabieg, można dokonać oceny przyszłej pracy strategii. Jak? Załóżmy, że dysponujemy cenami instrumentu od 2008 r., a obecnie jest maj 2015 r. Jeśli optymalizacji dokonamy, wykorzystując dane od stycznia 2008 r. do kwietnia 2014 r., to następnie, uruchamiając backtest w okresie kwiecień 2014 – kwiecień 2015 r., otrzymamy wyniki, jakie przyniósłby w ciągu ostatniego roku. To najprostsza, a zarazem bardzo skuteczna metoda (zwana out of sample) sprawdzania strategii przed włączeniem na realnym rachunku. Trzeba mieć jednak na uwadze to, że i jej wskazania mogą zawieść. Dany rynek tak bardzo może się zmienić, że pomimo dobrych rezultatów wszystkich opisanych wyżej działań będziemy zmuszeni do wyłączenia automatów w przyszłości. Takie są niestety „uroki" tej pracy.

Krocząca optymalizacja

Częściowym remedium na zmieniające się warunki rynkowe może być metoda WFA (walk forward analysis). W dużym skrócie polega ona na wykorzystywaniu nowych danych rynkowych w procesie optymalizacji parametrów strategii. Gdy dokonamy niezbędnych badań na danych historycznych, włączymy strategię i wraz z pojawiającymi się na bieżąco zmianami warunków rynkowych będziemy dokonywali co jakiś czas kolejnych optymalizacji, dodając dane z nieoptymalizowanego do tej pory okresu, to możemy liczyć na to, że nowy okres odciśnie swoje piętno na ustawieniach strategii, które zastosujemy w działaniu. Można wyodrębnić dwa rodzaje testów walk forward: wersja zakotwiczona oraz wersja z przesunięciem w czasie (patrzy wykresy i opisy obok).

Podsumowanie

Optymalizacja i testy strategii to tematy bardzo ważne, ale na tyle złożone i wielowątkowe, że z racji niemożności opisania ich w artykule o ograniczonej objętości musieliśmy dokonać znacznego uproszczenia poruszanych powyżej zagadnień. Dla osób chcących zgłębiać omawiany dziś temat polecamy lekturę naszym zdaniem obowiązkową: książkę autorstwa Roberta Pardo zatytułowaną „The Evaluation and Optimization of Trading Strategies" wydaną w marcu 2008 r. przez wydawnictwo Wiley.

[email protected]

Współautorami artykułów o automatyzacji handlu na rynkach finansowych są prywatni inwestorzy Bartłomiej Górski (z lewej) oraz Tomasz Filipiak. Są oni właścicielami s erwisu internetowego Mqlstrategies.com.

Bartłomiej Górski z wykształcenia jest programistą. Zanim zajął się budowaniem automatycznych strategii inwestycyjnych, pracował w dziale informatycznym dużej korporacji. Zdobytą wiedzę wykorzystał do budowania algorytmów, które wraz z Filipiakiem stosują od kilku lat na rynku forex, zarabiając w ten sposób na życie.

Tomasz Filipiak z wykształcenia jest doktorem chemii. Na rynkach inwestuje od połowy lat 90. Choć na początku grał zupełnie manualnie, to teraz w głównej mierze bazuje na automatyzacji handlu. Często prowadzi wykłady na konferencjach dla inwestorów indywidualnych oraz w ramach szkoleń Instytutu Rynku Kapitałowego i Szkoły Giełdowej na GPW. PZ