<<
>>

МИФ ОБ ОПТИМИЗАЦИИ

По иронии вопросы оптимизации пользуются огромным вниманием, в то время как ее исходные предпосылки редко рассматриваются. Дру­гими словами, действительно ли наборы параметров с наилучшей ре­зультативностью в прошлом продолжают демонстрировать результатив­ность выше средней и в будущем?

В качестве эмпирического теста жизнеспособности оптимизации рассмотрим работу системы пробоя для различных наборов парамет­ров.

Система основана на следующих правилах: короткая позиция ме­няется на длинную, если сегодняшняя цена закрытия превышает наи­большую цену закрытия последних N дней; длинная позиция меняется на короткую, если сегодняшняя цена закрытия оказывается ниже наи­меньшей цены закрытия последних N дней. Для этой системы были про­тестированы девять значений N: 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 и 100.

В табл. 20.1-20.10 приведены результаты тестов данной системы с различными наборами параметров. Система тестировалась на несколь­ких рынках; тесты проводились на трех двухлетних периодах (1989-1990; 1991-1992 и 1993-1994), а также на предшествующем каждо­му из этих трех периодов восьмилетнем периоде. В таблицах все ран­ги наборов параметров перечислены в порядке результативности на восьмилетних периодах. Таким образом, в первой строке таблиц при­ведены ранги наборов параметров, показавших лучшие результаты на восьмилетних периодах, а в последней — худшие.

Цифры, приведенные в других колонках таблиц, соответствуют ран­гам данного набора параметров на каждом из трех двухлетних перио­дах. Другими словами, наиболее результативному на данном периоде времени набору параметров соответствует цифра 1, второй по резуль­тативности набор параметров получает цифру 2 и т.д. Например, если верхний номер в колонке равен 6, то это означает, что набор парамет­ров, который был лучшим на предшествующем восьмилетнем периоде, занял шестое место (из девяти) на данном двухлетнем периоде.

Чтобы помочь увидеть, есть ли какая-то преемственность между про­шлой и будущей результативностью, два наиболее результативных набо­ра параметров в каждом тестовом периоде помечены незакрашенными кругами, а два наименее результативных набора параметров — затемнен­ными кругами. Если бы базовые предпосылки оптимизации оказались вер­ными, т.е. если бы наиболее результативные наборы параметров прошлого показывали бы наилучшие результаты и в будущем, тогда в табл. 20.1-20.10 незакрашенные круги оказывались бы в верхних стро­ках таблицы, а затемненные — в нижних. Очевидно, что это не так. И не­затемненные, и затемненные круги иногда располагаются в верхней час­ти таблицы, а иногда — внизу или в середине. Очевидная случайность в вертикальном размещении затемненных и незатемненных кругов в табл. 20.1-20.10 подразумевает, что корреляция между прошлой и буду­щей результативностью данного набора параметров очень незначительна.

Непостоянство в значениях наиболее результативных наборов па­раметров от периода к периоду означает, что оценка результативнос­ти системы по наилучшему из прошлых наборов параметров будет зна­чительно преувеличивать потенциал результативности системы. Чтобы проиллюстрировать этот момент, в табл. 20.11-20.14 сравнивается

Таблица 20.1.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (КАЗНАЧЕЙСКИЕ ОБЛИГАЦИИ):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Таблица 20.2.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (НЕМЕЦКАЯ МАРКА):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Таблица 20.3.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ЯПОНСКАЯ ИЕНА):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора

параметров на

предшествующем

8-летнем периоде

Ранг того же

набора параметров

в 1989-1990

Ранг того же

набора параметров

в 1991-1992

Ранг того же

набора параметров

в 1993-1994

Таблица 20.4.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ЗОЛОТО):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора параметров на предшествующем 8-летнем периоде Ранг того же набора параметров в 1989-1990 Ранг того же набора параметров в 1991-1992 Ранг того же набора параметров в 1993-1994
1 4 (D 6
2 7 5 7
3 ф 6 ф
4 © 3 3
5 5 @ 5
6 © ® ®
7 3 7 ©
8 6 4 ф
9 8. 00 4

Таблица 20.5.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (СЕРЕБРО):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора

параметров на

предшествующем

8-летнем периоде

Ранг того же

набора параметров

в 1989-1990

Ранг того же

набора параметров

в 1991-1992

Ранг того же

набора параметров

в 1993-1994

Таблица 20.6.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (МАЗУТ):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора параметров на предшествующем 8-летнем периоде Ранг того же набора параметров в 1989-1990 Ранг того же набора параметров в 1991-1992 Ранг того же набора параметров в 1993-1994
1 « ©
2 « © «
3 7 7 «
4 3 5 (2)
5 4 @ 6
6 © « 7
7 5 6 3
8 6 3 5
9 (D 4 4

Таблица 20.9.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ЖИВОЙ СКОТ):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Таблица 20.10.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (САХАР):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

результативность наилучшего на каждом из тестируемых периодов на­бора параметров со средней результативностью всех наборов парамет­ров и результативностью наборов параметров, которые показывали наилучшие и наихудшие результаты в предыдущий период. Как видно из таблиц, в двух периодах из трех выбор наихудшего из параметров предшествующего периода приводит к более высокой эффективности, системы на текущем периоде, чем лучший параметр прошлого периода и среднее значение прибыли по всем параметрам. Это вовсе не озна­чает, что набор параметров с наихудшей результативностью в прошлом окажется оптимальным в будущем. Если бы подобные тесты были про­ведены для других систем, то набор параметров с наилучшей результа­тивностью в прошлом, вероятно, превосходил бы худший в прошлом набор параметров чаше, чем наоборот (хотя тот тип результатов, сви­детелями которых мы стали в приведенном примере, вовсе не исклю­чителен). Урок, который мы должны извлечь из приведенного выше примера состоит в том, что набор параметров с наилучшей результа­тивностью в прошлом в большинстве случаев уступит оптимальному для данного периода набору параметров и не сможет предоставить какое-либо статистически существенное улучшение по сравнению с усреднен­ной результативностью всех наборов параметров.

Наш пример использует лишь очень небольшой список из девяти наборов параметров. Многие разработчики систем проводят оптими­зацию, проверяя сотни или даже тысячи наборов параметров. Пред­ставьте себе, насколько нереалистичной была бы надежда на то, что ре­зультативность таких систем в будущем сравнится с результативностью наилучшего набора параметров в прошлом.

Хотя кажется, что оптимизация имеет мало (если вообще имеет) зна­чения, когда применяется в отдельности к каждому рынку, как в табл. 20.1-20.10, она кажется несколько более полезной, если приме­няется к портфелю. Другими словами, вместо того чтобы выбирать наи­лучший в прошлом набор параметров для каждого рынка, выбирается наилучший в прошлом единственный набор параметров для всех рын­ков одновременно. Табл. 20.15 показывает двухгодичный тестовый пе­риод, на котором наборы параметров ранжированы для портфеля, со­стоящего из всех десяти рынков, изображенных в табл. 20.1-20.10*.

Единственной бросающейся в глаза корреляцией между прошлой и будущей результативностью является поведение наихудшего набора параметров на предшествующем восьмигодичном периоде — он оказы­вается одновременно и наихудшим набором параметров в каждом из последующих тестовых двухгодичных периодов!

Портфель состоит из одного контракта для каждого рынка, за исключени­ем рынка кукурузы, который подразумевает торговлю двумя контрактами по причине его низкой волатильности.

Таблица 20.11.

ПРИБЫЛИ/УБЫТКИ ($) ОЛЯ ТЕСТОВОГО ПЕРИОДА 1989-1990:

ОПТИМАЛЬНЫЙ НАБОР ПАРАМЕТРОВ ПО СРАВНЕНИЮ

СО СРЕДНИМ РЕЗУЛЬТАТОМ ВСЕХ ПАРАМЕТРОВ

НА ДАННОМ ПЕРИОДЕ И ЛУЧШИМ И ХУДШИМ НАБОРОМ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ПРЕДЫДУЩЕГО ПЕРИОДА

Рынок

Наилучший

набор

параметров

для данного

периода

Лучший

набор

параметров

в предшеств.

период

Средний результат

всех

наборов

параметров

Наихудший

набор

параметров

в преашеств.

период

Казначейские облигации 6670 -9090 -2180 1420
Немецкая марка 7780 3020 5390 6340
Японская йена 11840 9240 8130 8420
Золото 3390 1700 1080 -320
Серебро 5850 5330 3050 1630
Топливная нефть 7650 1760 3380 6430
Зерно 1640 -2190 -590 -2730
Соевые бобы 4970 -7160 -740 4740
Скот 2090 850 -20 -3290
Сахар 4240 4170 -840 -5560

Таблица 20.12.

ПРИБЫЛИ/УБЫТКИ ($) ДЛЯ ТЕСТОВОГО ПЕРИОДА 1991-1992:

ОПТИМАЛЬНЫЙ НАБОР ПАРАМЕТРОВ ПО СРАВНЕНИЮ

СО СРЕДНИМ РЕЗУЛЬТАТОМ ВСЕХ ПАРАМЕТРОВ

НА ДАННОМ ПЕРИОДЕ И ЛУЧШИМ И ХУДШИМ НАБОРОМ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ПРЕДЫДУЩЕГО ПЕРИОДА

Рынок Наилучший Лучший Средний Наихудший

набор набор результат набор

параметров параметров всех параметров

для данного в предшеств. наборов в предшеств.

периода период параметров период

bgcolor=white>9180
Казначейские облигации 3710 -1820 -420 -2920
Немецкая марка 1680 4770 9180
Японская йена 3340 -240 -1670 -3620
Золото 1370 90 -1050 1370
Серебро -720 -1890 -1640 -1780
Топливная нефть 5510 -980 1540 4290
Зерно 560 -480 -440 340
Соевые бобы -2420 -6090 -4650 -3190
Скот 1380 -160 -340 1380
Сахар 810 -1690 -1410 -1850
Всего 22700 . -tim-' -5010 3200

Таблица 20.1.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (КАЗНАЧЕЙСКИЕ ОБЛИГАЦИИ):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора

параметров на

предшествующем

8-летнем периоде

Ранг того же

набора параметров

в 1989-1990

Ранг того же

набора параметров

в 1991-1992

Ранг того же

набора параметров

в 1993-1994

Таблица 20.2.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (НЕМЕЦКАЯ МАРКА):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора

параметров на

предшествующем

8-летнем периоде

Ранг того же

набора параметров

в 1989-1990

Ранг того же

набора параметров

в 1991-1992

Ранг того же

набора параметров

в 1993-1994

Таблица 20.3.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ЯПОНСКАЯ ИЕНА):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора

параметров на

предшествующем

8-летнем периоде

Ранг того же

набора параметров

в 1989-1990

Ранг того же

набора параметров

в 1991-1992

Ранг того же

набора параметров

в 1993-1994

Таблица 20.4.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ЗОЛОТО):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора параметров на предшествующем 8-летнем периоде Ранг того же набора параметров в 1989-1990 Ранг того же набора параметров в 1991-1992 Ранг того же набора параметров в 1993-1994
1 4 (D 6
2 7 5 7
3 ф 6 (D
4 © 3 3
5 5 ® 5
6 d) ® (D
7 3 7 ©
8 6 4 ®
9 ® (1) 4

Таблица 20.5.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (СЕРЕБРО):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора

параметров на

предшествующем

8-летнем периоде

Ранг того же

набора параметров

в 1989-1990

Ранг того же

набора параметров

в 1991-1992

Ранг того же

набора параметров

в 1993-1994

Таблица 20.6.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (МАЗУТ):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора параметров на предшествующем 8-летнем периоде Ранг того же набора параметров в 1989-1990 Ранг того же набора параметров в 1991-1992 Ранг того же набора параметров в 1993-1994
1 ® ® ©
2 (f) Ф ф
3 7 7 (D
4 3 5 ©
5 4 ® 6
6 Ф 7
7 5 6 3
8 6 3 5
9 © 4 4

Таблица 20.7.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (КУКУРУЗА):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора Ранг того же Ранг того же Ранг того же

параметров на набора параметров набора параметров набора параметров предшествующем в 1989-1990 в 1991-1992 в 1993-1994

8-летнем периоде

2635 3556

5 7 ф 3

6 © 4 (2)

7 (D 6 4

8 3 ф 7

9 т с?) т

Таблица 20.8.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (СОЕВЫЕ БОБЫ):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора Ранг того же Ранг того же Ранг того же

параметров на набора параметров набора параметров набора параметров предшествующем в 1989-1990 в 1991-1992 в 1993-1994

8-летнем периоде

Таблица 20.9.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ЖИВОЙ СКОТ):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора Ранг того же Ранг того же Ранг того же

параметров на набора параметров набора параметров набора параметров предшествующем в 1989-1990 в 1991-1992 в 1993-1994

8-летнем периоде

Таблица 20.10.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (САХАР):

СРАВНЕНИЕ РАНГОВ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ

НА ДВУХЛЕТНИХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ С ИХ РАНГАМИ

НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора Ранг того же Ранг того же Ранг того же

параметров на набора параметров набора параметров набора параметров предшествующем в 1989-1990 в 1991-1992 в 1993-1994

8-летнем периоде

результативность наилучшего на каждом из тестируемых периодов на­бора параметров со средней результативностью всех наборов парамет­ров и результативностью наборов параметров, которые показывали наилучшие и наихудшие результаты в предыдущий период. Как видно из таблиц, в двух периодах из трех выбор наихудшего из параметров предшествующего периода приводит к более высокой эффективности системы на текущем периоде, чем лучший параметр прошлого периода и среднее значение прибыли по всем параметрам. Это вовсе не озна­чает, что набор параметров с наихудшей результативностью в прошлом окажется оптимальным в будущем. Если бы подобные тесты были про­ведены для других систем, то набор параметров с наилучшей результа­тивностью в прошлом, вероятно, превосходил бы худший в прошлом набор параметров чаше, чем наоборот (хотя тот тип результатов, сви­детелями которых мы стали в приведенном примере, вовсе не исклю­чителен). Урок, который мы должны извлечь из приведенного выше примера состоит в том, что набор параметров с наилучшей результа­тивностью в прошлом в большинстве случаев уступит оптимальному для данного периода набору параметров и не сможет предоставить какое-либо статистически существенное улучшение по сравнению с усреднен­ной результативностью всех наборов параметров.

Наш пример использует лишь очень небольшой список из девяти наборов параметров. Многие разработчики систем проводят оптими­зацию, проверяя сотни или даже тысячи наборов параметров. Пред­ставьте себе, насколько нереалистичной была бы надежда на то, что ре­зультативность таких систем в будущем сравнится с результативностью наилучшего набора параметров в прошлом.

Хотя кажется, что оптимизация имеет мало (если вообще имеет) зна­чения, когда применяется в отдельности к каждому рынку, как в табл. 20.1-20.10, она кажется несколько более полезной, если приме­няется к портфелю. Другими словами, вместо того чтобы выбирать наи­лучший в прошлом набор параметров для каждого рынка, выбирается наилучший в прошлом единственный набор параметров для всех рын­ков одновременно. Табл. 20.15 показывает двухгодичный тестовый пе­риод, на котором наборы параметров ранжированы для портфеля, со­стоящего из всех десяти рынков, изображенных в табл. 20.1-20.10*.

Единственной бросающейся в глаза корреляцией между прошлой и будущей результативностью является поведение наихудшего набора параметров на предшествующем восьмигодичном периоде — он оказы­вается одновременно и наихудшим набором параметров в каждом из последующих тестовых двухгодичных периодов!

Портфель состоит из одного контракта для каждого рынка, за исключени­ем рынка кукурузы, который подразумевает торговлю двумя контрактами по причине его низкой волатильности.

Таблица 20.11.

ПРИБЫЛИ/УБЫТКИ ($) ДЛЯ ТЕСТОВОГО ПЕРИОДА 1989-1990:

ОПТИМАЛЬНЫЙ НАБОР ПАРАМЕТРОВ ПО СРАВНЕНИЮ

СО СРЕДНИМ РЕЗУЛЬТАТОМ ВСЕХ ПАРАМЕТРОВ

НА ДАННОМ ПЕРИОДЕ И ЛУЧШИМ И ХУДШИМ НАБОРОМ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ПРЕДЫДУЩЕГО ПЕРИОДА

Рынок

Наилучший

набор

параметров

для данного

периода

Лучший

набор

параметров

в предшеств.

период

Средний результат

всех

наборов

параметров

Наихудший

набор

параметров

в предшеств.

период

Казначейские облигации 6670 -9090 -2180 1420
Немецкая марка 7780 3020 5390 6340
Японская йена 11840 9240 8130 8420
Золото 3390 1700 1080 -320
Серебро 5850 5330 3050 1630
Топливная нефть 7650 1760 3380 6430
Зерно 1640 -2190 -590 -2730
Соевые бобы 4970 -7160 -740 4740
Скот 2090 850 -20 -3290
Сахар 4240 4170 -840 -5560

Таблица 20.12.

ПРИБЫЛИ/УБЫТКИ ($) ДЛЯ ТЕСТОВОГО ПЕРИОДА 1991-1992:

ОПТИМАЛЬНЫЙ НАБОР ПАРАМЕТРОВ ПО СРАВНЕНИЮ

СО СРЕДНИМ РЕЗУЛЬТАТОМ ВСЕХ ПАРАМЕТРОВ

НА ДАННОМ ПЕРИОДЕ И ЛУЧШИМ И ХУДШИМ НАБОРОМ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ПРЕДЫДУЩЕГО ПЕРИОДА

bgcolor=white>Зерно
Рынок Наилучший набор Лучший набор Средний результат Наихудший набор
параметров для данного параметров в предшеств. всех наборов параметров в предшеств.
периода период параметров период
Казначейские облигации 3710 -1820 -420 -2920
Немецкая марка 9180 1680 4770 9180
Японская йена 3340 -240 -1670 -3620
Золото 1370 90 -1050 1370
Серебро -720 -1890 -1640 -1780
Топливная нефть 5510 -980 1540 4290
560 -480 -440 340
Соевые бобы -2420 -6090 -4650 -3190
Скот 1380 -160 -340 1380
Сахар 810 -1690 -1410 -1850
Всего • • . 22760 -ti^tft -5010 3200

Таблица 20.13

ПРИБЫЛИ/УБЫТКИ ($) ДЛЯ ТЕСТОВОГО ПЕРИОДА 1993-1994:

ОПТИМАЛЬНЫЙ НАБОР ПАРАМЕТРОВ ПО СРАВНЕНИЮ

СО СРЕДНИМ РЕЗУЛЬТАТОМ ВСЕХ ПАРАМЕТРОВ

НА ДАННОМ ПЕРИОДЕ И ЛУЧШИМ И ХУДШИМ НАБОРОМ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ПРЕДЫДУЩЕГО ПЕРИОДА

Рынок Наилучший набор Лучший набор Средний результат Наихудший набор
параметров для данного параметров в предшеств. всех наборов параметров в предшеств.
периода период параметров период
Казначейские облигации 1160 3500 7180 7910
Немецкая марка 6210 -3660 -3300 -1410
Японская йена 3620 2460 260 -3060
Золото 490 -1900 -1460 -930
Серебро 1600 -3650 -2690 -790
Топливная нефть 2200 2200 -1700 -890
Зерно 1910 1910 640 -1030
Соевые бобы 2120 1570 -240 -2060
Скот 1600 950 500 1600
Сахар 880 570 -550 -240

Таблица 20.14.

СУММАРНЫЕ ПРИБЫЛИ/УБЫТКИ ($) ДЛЯ ТРЕХ ТЕСТОВЫХ

ПЕРИОДОВ: ОПТИМАЛЬНЫЕ НАБОРЫ ПАРАМЕТРОВ

ПО СРАВНЕНИЮ СО СРЕДНИМИ РЕЗУЛЬТАТАМИ

ВСЕХ ПАРАМЕТРОВ И ЛУЧШИМИ И ХУДШИМИ НАБОРАМИ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ПРЕДЫДУЩИХ ПЕРИОДОВ

Рынок Наилучший набор Лучший набор Средний результат Наихудший набор
параметров для данного параметров в предшеств. всех наборов параметров в лредшесгв.
периода период параметров период
Казначейские облигации 21980 -7410 3950 6410
Немецкая марка 23170 1040 6860 14110
Японская йена 18800 11460 6720 1740
Золото 5250 -110 -1430 120
Серебро 6730 -210 -1280 -940
Топливная нефть 15360 2980 3220 9830
Зерно 4110 -760 -390 -3420
Соевые бобы 4670 -11680 -5330 -510
Скот 5070 1640 140 -310
Сахар 5930 3060

'*пщ>||| ;- »,_

-2800 -7650

Хотя наихудший в прошлом набор параметров, похоже, оказывается и наихудшим набором параметров в будущем, другие прошлые оценки результативности, как кажется, подразумевают значительно меньшую предсказательную ценность. Средняя (нейтральная) оценка набора па­раметров равна 4,5 (если отбросить наихудшую оценку 9). Посмотрим, как себя вел набор параметров, оптимальный для предшествующего восьмилетнего периода. Как видно из табл. 20.15, в первый тестовый период этот набор сохранил свое первое место, во второй — спустил­ся на седьмое, а в третьем периоде занял второе место. Итого в сред­нем за три тестовых периода этот набор получил оценку 3,3, что все-таки лучше, чем нейтральная оценка 4,5. Однако, набор параметров, который на предшествующем восьмилетнем периоде занял всего лишь четвертое место, на тестовых периодах достиг значительно лучшего результата (2,3). Также заметьте, что наборы параметров, занявшие по­чти полярно противоположные места на предшествующем восьмилет­нем периоде (2 и 8), на трех тестовых периодах дают почти идентич­ные результаты: 4,7 и 5,0.

Чтобы понять, почему наихудшая оценка результативности на пред­шествующем периоде точно предсказывает будущую результативность (набор параметров продолжает давать плохие результаты), в то время как другие оценки результативности, по-видимому, имеют мало пред­сказательного значения, мы исследуем оценку результативности, осно­ванную на значениях параметров. В табл. 20.16 показаны результаты наборов параметров, перечисленные в порядке возрастания значения самого параметра (а не в порядке возрастания результативности за про­шедший восьмилетний период, как это было в табл. 20.15).

Как видно из табл. 20.16, на каждом из тестовых периодов наихуд­шую результативность показал один и тот же набор параметров! Этот набор параметров с постоянной наихудшей результативностью распо­лагается на одном из концов протестированного диапазона наборов па­раметров: N = 20.

Хотя N = 20 — наиболее чувствительное из протестированных зна­чений наборов параметров — постоянно приводит к наихудшей резуль­тативности (когда применяется к портфелю), другие протестированные значения (от N = 30 до N = 100) ведут себя не так стабильно. Обрати­те внимание на то, что набор параметров N = 80 показал невероятно высокий средний ранг 1,3. Однако средние ранги двух соседних зна­чений N (6,7 и 3,3) подразумевают, что звездная результативность зна­чения N = 80, скорее всего, была статистической случайностью. Как уже объяснялось ранее в этой главе, недостаточная устойчивость к из­менению параметра предполагает, что прошлая превосходная резуль­тативность данного параметра, вероятно, отражает лишь своеобразие тестируемых исторических данных, а не ту модель, которая будет по­вторяться в будущем.

Таблица 20.15.

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ПОРТФЕЛЬ):

РАНГИ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ НА ДВУХГОДИЧНЫХ ТЕСТОВЫХ ПЕРИОДАХ ПО СРАВНЕНИЮ С РАНГАМИ НА ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ ВОСЬМИЛЕТНИХ ПЕРИОДАХ

Ранг набора Ранг того же параметров на набора Ранг того же набора Ранг того же набора Средний ранг
предшествующем параметров 8-летнем периоде в 1989-1990 параметров в 1991-1992 параметров в 1993-1994
1 1 7 2 3,3
2 5 1 8 4,7
3 3 6 4 4,3
4 2 4 1 2,3
5 4 8 6 6,0
6 6 3 7 5,3
7 7 5 3 5,0
8 8 2 5 5,0
9 9 9 9 9,0

Таблица 20.16

СИСТЕМА ПРОБОЯ (ПОРТФЕЛЬ):

РАНГИ НАБОРОВ ПАРАМЕТРОВ ПО ДВУХГОДИЧНЫМ ТЕСТОВЫМ ПЕРИОДАМ, В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ЗНАЧЕНИЙ N

Значение N набора Ранг набора Ранг набора Ранг набора Средний ранг
параметров параметров в 1989-1990 параметров в 1991-1992 параметров в 1993-1994
20 9 9 9 9,0
30 8 2 5 5,0
40 7 5 3 5,0
50 6 3 1 3,3
60 4 6 6 5,3
70 5 7 8 6,7
80 1 1 2 1,3
90 2 4 4 3,3
100 3 8 7 6,0

Будет поучительным рассмотреть наблюдения, связанные с предше­ствующим экспериментом по оптимизации.

• Оптимизация вообще не имела никакого значения, когда при­ менялась к каждому рынку в отдельности.

• Однако примененная к портфелю, оптимизация кажется полез­ ной для предсказания того, какой набор параметров с наиболь­ шей вероятностью покажет плохую результативность в будущем. Тем не менее, оптимизация не может предсказать, какие из на­ боров параметров с наибольшей вероятностью продемонстри­ руют хорошую результативность в будущем.

• При более близком исследовании выяснилось, что модель по­ стоянно плохой результативности была не столько следствием степени результативности на предшествующем периоде, сколь­ ко следствием значения параметра. Другими словами, протес­ тированный диапазон наборов параметров начинался со значе­ ния, которое явно было далеко от оптимального для данной си­ стемы: N = 20. Хотя и не показанные в таблицах, более низкие значения для N продемонстрировали бы дальнейшее падение ре­ зультативности по мере уменьшения значений N.

• За исключением крайних значений параметров (N = 20 или ниже в этом примере), явно далеких от оптимального значения, было мало стабильности в значениях наборов параметров с наи­ лучшей результативностью внутри широкого диапазона наборов параметров (от N = 30 до N = 100 в этом примере).

Эти наблюдения, которые согласуются с результатами похожих эм­пирических тестов, предпринятых мною в прошлом, предполагают сле­дующие ключевые выводы относительно оптимизации*:

1. От любой системы, повторяю, от любой системы с помощью оп­тимизации можно добиться того, чтобы она была очень прибыль­ной на исторических данных. Если вы когда-нибудь обнаружи­те систему, которая не может быть оптимизирована так, чтобы показывать относительно хорошую прибыль в прошлом, примите мои поздравления: вы только что открыли машину по производ-

Хотя единственный эмпирический эксперимент не может быть использо­ван как основа для широких обобщений, я готов сделать таковые здесь, по­скольку только что описанные результаты абсолютно типичны для многих по­добных тестов, предпринятых мною в прошлом. В этом смысле исследование оптимизации, разобранное в данной главе, не рассматривается в качестве до­казательства нежизнеспособности оптимизации, а скорее, в качестве иллюст­рации этого момента.

ству денег (поступайте противоположно ее сигналам, если толь­ко транзакционные затраты не чрезмерны). Таким образом, при­ятно смотреть на удивительную результативность оптимизиро­ванной системы в прошлом, однако она имеет мало практичес­кой ценности.

2. Оптимизация будет всегда, повторяю, всегда преувеличивать по­ тенциальную будущую результативность системы — обычно весьма сильно. Таким образом, результаты оптимизации никог­ да не должны, повторяю, никогда не должны использоваться для оценки достоинств системы.

3. Для многих, если не для большинства систем, оптимизация не будет улучшать будущую результативность или улучшит ее незна­ чительно.

4. Если оптимизация и имеет какое-то значение, оно обычно со­ стоит в определении широких границ диапазона, из которых следует выбирать значения наборов параметров для системы. Тонкая подстройка оптимизации — это в лучшем случае поте­ ря времени, а в худшем — самообман.

5. В свете всех предшествующих пунктов искушенные и слож­ ные процедуры оптимизации — пустая трата времени. Наи­ простейшие оптимизационные процедуры будут предоставлять не меньшее количество значимой информации (предполагая, что, вообще, может быть извлечена некоторая значимая ин­ формация).

В итоге, в противоположность широко распространенным верованиям, существует некий резонный вопрос: приведет ли оптимизация к суще­ственно лучшим результатам при длительном периоде торговли, чем случайным образом выбранный набор параметров? Чтобы не было ни­каких недоразумений, позвольте мне уточнить: это утверждение не при­звано подразумевать, что у оптимизации вообще нет никакой ценнос­ти. Во-первых, как указано ранее, оптимизация может быть полезна при определении явно неподходящего диапазона параметров, который сле­дует исключить при выборе значений параметра (например, N # 20 в нашем примере системы пробоя). Кроме этого, возможно, что для не­которых систем оптимизация может провести некоторые границы в выборе наборов параметров даже после исключения крайних неопти­мальных диапазонов. Однако я подразумеваю, что степень улучшения, предлагаемая оптимизацией, намного меньше, чем обычно представля­ется, и что трейдеры, вероятно, сберегли бы кучу денег, доказывая в начале любое предположение, которое они делают по поводу оптими­зации, а не принимая эти предположения слепо на веру.

<< | >>
Источник: Швагер Джек. Технический анализ. Полный курс. — М.: Альпина Паблишер,. — 768 с. 2001

Еще по теме МИФ ОБ ОПТИМИЗАЦИИ:

  1. Поздняя Империя:«логос» как «миф» и «миф» как «логос»
  2. 6. Оптимизация налогов в практике современной России 6.1. Способы оптимизации налога на прибыль организации
  3. 4. Оптимизация налогов организациями в рамках корпоративного налогового менеджмента 4.1. Способы оптимизации налогов
  4. Миф и легенда
  5. Миф и культура
  6. Общественно-исторический миф
  7. Ритуал и миф.
  8. Доктрина и миф.
  9. § 2.3. КУЛЬТУРА И МИФ
  10. § 2.3. КУЛЬТУРА И МИФ
  11. Смысл истории: факт, вымысел, миф
  12. § 1. «Миф о разводнении акций»
  13. Миф об идеальном менеджере
  14. Технарский миф о хорошем продажнике
  15. «Римский миф» в истории И ПОЭЗИИ. Пути словесности и «круг ментальности»
  16. Основные структурные элементы культуры. Социально-исторические системы представлений о мире: миф — религия — идеология