Algo Trading: jak powstają i są sprawdzane strategie

Czy trzeba umieć programować, żeby zajmować się algo tradingiem? I co właściwie sprawia, że strategia jest odporna, zanim zacznie działać automatycznie? Ten artykuł odpowiada na jedno i drugie w dwóch miejscach opartych na dowodach: jak powstaje strategia i jak się ją sprawdza. Dostajesz dwie udokumentowane drogi budowania strategii handlowej, kolejność, w jakiej sensownie przeprowadzać testy odporności, oraz wyjaśnienie, jak działa analiza Monte Carlo i gdzie kończy się jej wartość poznawcza.

Dwie drogi, żeby zbudować strategię handlową

W praktyce można wyróżnić dwa podejścia. Jedno to klasyczne tworzenie strategii: budujesz strategię od podstaw, bez metod data miningu, najczęściej wychodząc od własnego pomysłu na rynek albo znanego wzorca. Drugie to data mining: testuje się automatycznie dużą liczbę reguł, a na końcu zostaje strategia z najlepszym zaobserwowanym wynikiem historycznym. Obie drogi prowadzą do strategii opartej na regułach, różnią się jednak tym, jak te reguły powstają.

Wysoki wynik historyczny z przebiegu data miningu pokazuje, jak dana reguła zachowywała się w przeszłości. Nie mówi nic o tym, jak zachowa się w przyszłości, i nie jest też dowodem na to, że ta reguła jest obiektywnie najlepsza.

Co pokazuje badanie wielu testowanych strategii FX

To, jak z dużej liczby testowanych strategii odfiltrować te użyteczne, to osobne zagadnienie. Udokumentowana seria artykułów na ten temat opiera się na badaniu z lat 2019 i 2020, które zajmowało się metodyką Feature Selection przy dużej liczbie testowanych strategii FX.

Wyniki tego badania odnoszą się do strategii i rynków sprawdzanych wtedy. Nie można ich automatycznie przenosić na inne rynki czy ramy czasowe, nie mówią też nic o tym, czy pojedyncza strategia w przyszłości wypadnie podobnie jak w teście. Badanie daje metodę, za pomocą której z wielu testowanych reguł można wyodrębnić cechy pomocne przy wyborze.

Dlaczego test odporności zaczyna się dopiero po optymalizacji

Dwie udokumentowane metody testowania odporności zakładają, że parametry strategii najpierw zostały zoptymalizowane: Optimization Profile oraz System Parameter Permutation. Dopiero gdy optymalizacja dała szereg przebiegów optymalizacyjnych, można zastosować jedną z tych metod do tego wyniku.

To oznacza też: te metody nie zastępują optymalizacji, one się na niej opierają. A przejście tych testów nie jest dowodem na to, że strategia na prawdziwym, działającym rynku wypadnie podobnie.

Jak działa analiza Monte Carlo

Analiza Monte Carlo powtarza tę samą symulację wiele razy, przy czym w każdym przebiegu wprowadzana jest niewielka losowa zmiana. Zgodnie z dokumentacją większa liczba takich powtórzeń zwiększa moc statystyczną, czyli wiarygodność, wyniku.

Tutaj też obowiązuje granica: metoda pracuje na danych historycznych lub symulowanych. Nie przewiduje niczego o przyszłych ruchach rynku, a większa liczba powtórzeń nie zamieni słabej strategii w dobrą.

Co pokazują te testy, a czego nie pokazują

Zarówno test profilu optymalizacji, jak i analiza Monte Carlo opisują, jak strategia zachowywała się na danych historycznych lub symulowanych. W dokumentacji są one klasyfikowane jako wskaźniki wiarygodności tych przeszłych danych, a nie jako obietnica tego, jak strategia poradzi sobie na prawdziwym, przyszłym rynku.

To ograniczenie przenika całą metodę. Kto buduje strategię, testuje ją na przeszłości, bo nie ma innego źródła danych. To, co pokazuje test, to jak stabilnie wynik zachowuje się przy małych zmianach. O tym, co wydarzy się następnie na rynku, nie mówi nic.

Co metoda może powiedzieć, a czego nie

Algo Trading, tak jak jest tu opisany, składa się z reguł, ich testowania na przeszłych danych i ich zautomatyzowanego wykonywania. Data Mining do znajdowania reguł, test profilu optymalizacji, System Parameter Permutation i analiza Monte Carlo pokazują, jak stabilna była strategia przy zmienności danych i parametrów. Nie pokazują, jak ta strategia zachowa się na rynku, który jeszcze nie miał miejsca.

Kto pracuje z tymi narzędziami, powinien mieć tę granicę w głowie przy każdym nowym teście. Zdany test odporności to wskazówka, nie poziom dowodu.

Ten artykuł ma charakter edukacyjny i nie stanowi porady inwestycyjnej. Wyniki historyczne, także z backtestów, nie gwarantują przyszłych wyników. Handel instrumentami finansowymi wiąże się z ryzykiem i możesz stracić pieniądze.