Адаптируемая вероятность

Стохастик для определения вероятностей

Чем ярче цвет индикатора, тем выше вероятность открытия позиции

Ну и, наконец, хочу продемонстрировать интересный пример эксперимент с системой, открывающей позиции случайным образом. То есть, практически, торговые решения будут определяться бросанием кубика. Сначала мы бросаем первый кубик и решаем, будем ли мы вообще открывать в данный момент позицию или нет. Потом, если решили открывать, то бросаем второй кубик и определяем, будет ли открыта длинная или короткая позиция. Почти полная свобода действий для обычного генератора случайных чисел. Единственным ограничением станет динамически адаптируемая вероятность этих двух событий. В нашем случае аргументом для определения вероятностей станет обычный индикатор "Стохастик". Значение этого индикатора всегда колеблется в диапазоне от 0 до 100 в зависимости от рыночной ситуации. Поэтому введем следующие установки:

- чем ближе положение Стохастика к границам диапазона, тем выше вероятность открытия позиции;

- чем больше значение Стохастика, тем выше вероятность длинной позиции.

Первую установку можно графически изобразить следующим образом:

В верхней части графика представлен динамически раскрашенный индикатор Стохастик. Чем ярче цвет индикатора, тем выше вероятность открытия позиции. Вторую установку можно трактовать так: если значение индикатора равно 80, то с 80% вероятностью будет открыт лонг и с 20% вероятностью - шорт. И наоборот, если значение индикатора равно 30, то с 70% вероятностью будет открыта короткая позиция.

Поскольку идет работа со случайными числами, то проведем серию испытаний, чтобы оценить вероятностную эффективность подобной торговой системы. Смотрим полученный график:

В левой части графика представлена кривая капитала одного из испытаний. В качестве тестового отрезка котировок специально выбран последний год, как наименее трендовый. Сделано это специально, поскольку трендследящий выход, использованный в этой систе

ме, может вытянуть в плюс даже плохие входы в моменты сильного и устойчивого тренда. Условие на выход из позиции не является случайным, но так же динамически адаптируется к рыночной волатильности.

В правой части графика представлено распределение полученной прибыли. Хорошо видно, что оно является нормальным. При этом вероятность убытка по итогам года составляет около 1%. То есть в 99 случаях из 100 мы получим прибыль, используя случайные входы с переменной вероятностью!

В качестве функции адаптации можно использовать как простые (прямой и обратный перенос или шкалирование), так и логически более сложные (например, период расчета экспоненциальных средних линий). Динамическая адаптация способна помочь в решении проблемы разных состояний фондового рынка. Но чрезмерное увлечение адаптацией может сослужить дурную службу, подогнав параметры под конкретный ценовой график и понизив работоспособность всей системы в будущем. Поэтому использовать ее нужно очень аккуратно.

Автор статьи: Тарас Правдюк