Моделирование "окружающей среды"

Способы расчета максимальных и минимальных значений

Очень перспективный и требующий более тщательного изучения метод моделирования

Самый интересный и наименее изученный метод. В чистом виде не анализирует параметры торговой системы, а моделирует "окружающую среду". Этот метод построен на предположении, что "история повторяется, но в другом виде". Для моделирования потребуется рассчитать приращения каждого бара рабочего таймфрейма, после чего эти бары тщательно перемешать и сгенерировать новую "историю". Главной задачей в этом подходе является выбор алгоритма по расчетам новых баров. Проанализировав несколько подходов, я остановился на достаточно простых способах расчета максимальных и минимальных значений:

- открытие, максимум, минимум и закрытие бара расчитываются по отношению к значению предыдущего закрытия;

- открытие и закрытие бара расчитываются по отношению к предыдущему значению, а максимум и минимум - по отношению к текущему закрытию;

Оба метода позволяют генерировать достаточно качественные "истории". Я остановился на втором методе, так как он имхо более правдоподобно отражает волатильность текущего бара. При тестировании будут использованы оба подхода:

- генерация истории "без возвращения", на итоговом рисунке результаты тестирования представлены в верхней части, а сводная таблица помечена как "Монте-Карло".

- генерация истории "с возвращением", на итоговом рисунке снизу, таблица помечена как "Бутстреп". Этот подход позволяет генерировать "истории" любой длины, поэтому было протестирована 1000 различных вариантов длиной от 1/2 до 4 длин базовой истории.

Поскольку генерация "с возвращением" допускает использование одних и тех же баров по нескольку раз, то необходимо проверить распределение приращений, полученных в новой истории:

Приращение вполне рыночное, лапласовское, с длинными хвостами, поэтому можно говорить о приемлемости этого метода генерации "историй". Теоретически, подобное моделирование может в корне изменить структуру рынка и торгуемых паттернов, поэтому требуют дополнительного анализа и пока являются индикативными. С другой стороны, рынок в будущем вполне может принять форму подобных генераций, так как построена она с нормальной логикой и реальными исходными данными. Пока не доказано обратное, результаты такого моделирования при большом количестве проходов вполне могут выявить подгонку параметров торговой системы под конкретный график. Итак, смотрим результаты тестирования системы на новых "историях":

http://forexaw.com/TRADERs/Articles/Articles_on_market_analysis/Articles_on_Technical_Analysis/img32921_testirovanie_sistemyi.png

Результаты можно признать позитивными. Средняя прибыль на сделку составляет 0,08-0,09%, средняя просадка - 19%, средняя

вероятность выигрыша - 48%. Хорошо видно, что метод "с возвращением" дает более широкий разброс значений. Однозначно, это очень перспективный и требующий более тщательного изучения метод моделирования.

Автор статьи: Тарас Правдюк