Question:
Quelles méthodes utiliser pour la prédiction / prévision statistique des données de trading?
user369122
2011-08-04 16:29:26 UTC
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Je travaille sur un système commercial et je dois appliquer des statistiques sur les résultats. Malheureusement, j'ai complètement oublié les statistiques après avoir quitté l'université il y a plus de dix ans et maintenant je ne sais vraiment pas comment je dois calculer ce dont j'ai besoin. J'espère que quelqu'un pourra m'aider.

En dehors de l'application de trading (actuellement en mode test), j'obtiens des profits / pertes (PL) par transaction et par jour.

Disons que je avoir le PL au jour le jour (une accumulation donnera le PL total sur la période donnée) de 5 ans de test en arrière (environ 1250 points), quelle est la meilleure façon de «prédire» ce que le profit total pourrait être dans la prochaine 6 mois (125 points d'avance) et l'année suivante (250 points d'avance)?

Bien sûr, tous les échanges ne sont pas rentables. J'ai donc quelques trades avec des pertes et (espérons-le) plus de trades avec profit.

Quelle est la meilleure façon de calculer quel sera le profit par jour (avec une certaine fiabilité) lorsque vous ne prenez que les métiers gagnants en compte, ce que perdra sera lorsque vous ne regarderez que les trades perdants et quel sera le PL lorsque vous prendrez à la fois les échanges gagnants et perdants combinés.

Comment puis-je calculer le changement sur une période X de temps, la stratégie va-t-elle, avec un certain pourcentage de fiabilité) faire de l'argent?

De plus, je n'échangerai bien sûr pas une seule stratégie, mais plusieurs. En se basant sur des tests antérieurs, comment puis-je calculer la probabilité que le portefeuille que je négocie rapporte de l'argent pendant x période et comment puis-je calculer la bande passante pour le bénéfice attendu pour le pool?

J'espère que vous pourrez m'aider sur les méthodes à utiliser (je vais d'ailleurs le programmer en C #).


Exemple de mise en œuvre au jour le jour jour PL (arrondi à 0 décimale pour la mise en page):

 DBDate PeriodToPeriodPL Accumulation20060720 0 20060721 -1741 -174120060724 -716 -245820060725 -821 -327920060726 -149 -342720060727 -3517-694520060728 2253 -469220060731 97 -4594
20060801    54      -454120060802    329     -421220060803    726     -348620060804    569     -291720060807    1359        -155820060808    -682        -224020060809    -635        -287420060810    -277        -315220060811    -255        -340620060814    -542        -394820060815    -1320       -526820060816    932     -433620060817    2553        -178320060818    -155        -193820060821    -367        -230520060822    669     -163720060823    433     -120420060824    -734        -193820060825    361     -157720060828    -479        -205620060829    -363        -241920060830    -1268       -368620060831    -424        -411120060901    779     -333120060904    1857        -147520060905    -356        -183120060906    -163        -199420060907    -458        -245220060908    1130        -132220060911    -254        -157620060912    -731        -230820060913    -442        -274920060914    986     -176320060915    -497        -226020060918    1236        -102420060919    -842        -186620060920    80      -178620060921    -2628       -441320060922    185     -422820060925    -111        -433920060926    377     -396320060927    -1806       -576920060928    881     -488820060929    -800        -568820061002    2010        -367720061003    794     -288420061004    1063        -182120061005    2214        39320061006    1110        150320061009    1401        290320061010    -65     283820061011    -77     276120061012    -787        197420061013    -1512       46220061016    300     76220061017    1058        182020061018    1625        344520061019    773     421820061020    1854        607220061023    492     656420061024    -1063       550120061025    1230        673120061026    148     687820061027    11      688920061030    -1189       570020061031    -47     565220061101    -484        516820061102    -152        501720061103    -998        401920061106    -591        342820061107    -970        245820061108    378     283620061109    1217        4052
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20110405    1433        13406520110406    -425        13364020110407    1696        13533620110408    939     13627520110411    1156        13743120110412    1427        13885820110413    132     13899020110414    -530        13846020110415    -2522       13593820110418    -871        13506720110419    1020        13608620110420    556     13664320110421    7651        14429320110426    280     14457320110427    489     14506220110428    -440        14462320110429    -335        14428820110502    -553        14373520110503    189     14392420110504    1811        14573520110505    -275        14546120110506    -711        14475020110509    -314        14443620110510    -6      14443020110511    528     14495820110512    -101        14485720110513    894     14575120110516    -1692       14405920110517    -730        14332920110518    -245        14308520110519    2370        14545520110520    -1161       14429420110523    400     14469320110524    339     14503220110525    -2681       14235120110526    -459        14189320110527    -573        14131920110530    -2144       13917520110531    2341        14151620110601    -739        14077720110602    432     14121020110603    3898        14510820110606    -105        14500320110607    -1912       14309120110608    -755        14233520110609    -890        14144620110610    -356        14109020110613    54      14114320110614    -190        14095320110615    -2034       13891920110616    1422        14034120110617    -181        14016020110620    1160        14132020110621    48      14136820110622    -1410       13995920110623    -1553       13840620110624    -911        13749520110627    -829        13666620110628    -2144       13452320110629    -1108       13341520110630    6       13342120110701    1355        13477620110704    1399        136176
N'oubliez pas de voter sur les réponses utiles (vous avez maintenant suffisamment de représentants).
Deux réponses:
#1
+11
Zach
2011-08-04 19:29:42 UTC
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Convertissez votre série en retours quotidiens et utilisez le package PerformanceAnalytics dans R.

J'ai enregistré vos données jointes en tant que fichier .csv sur mon bureau. Voici un code R montrant comment vous pourriez évaluer cette stratégie de trading. Gardez à l'esprit que si votre modèle de trading présente un biais "d'anticipation" ou "de surveillance des données", toutes ces statistiques sont pires qu'inutiles . Assurez-vous que toutes les décisions d'optimisation / de trading simulées dans le backtest pris au temps t (n) sont basées uniquement sur les informations disponibles à t (1) -t (n-1).

  #Load Datasetwd ('~ / Desktop') PL <- read.csv ('PL.csv') head (PL) #Setup as a time serieslibrary (quantmod) Date <- as.Date (as.character (PL $ DBDate), format = '% Y% m% d') PL <- xts (PL [, c ('PeriodToPeriodPL', 'Accumulation')], order.by = Date) PL <- na.omit (PL) #Pretend we start avec $ 100,000PL $ Accumulation <- PL $ Accumulation + 100000 # Calculer le pourcentage de rendement quotidienReturns <- dailyReturn (PL $ Accumulation, type = "arithmetic") # Obtenez des données SPY pour comparer ensemble des symboles ('SPY', from = min (index (Returns)), to = max (index (Returns))) BenchmarkReturns <- dailyReturn (Cl (SPY), type = "arithmetic") # Setup for Performance Metricslibrary (PerformanceAnalytics) MeVSspy <- cbind (Returns, BenchmarkReturns) names (MeVSspy) <- c ('Me', 'SPY') # Basic Performance Metricscharts.Performan ceSummary (MeVSspy) table.AnnualizedReturns (MeVSspy, Geometric = FALSE) #Information ratio vs SPYInformationRatio (Returns, BenchmarkReturns) #Regardez au pire drawdownstable.Drawdowns (Returns) table.Drawdowns (BenchmarkReturns) #RollingPerformanceRolling 30 jours , width = 30) #Lire la suite:? PerformanceAnalytics  

Voici quelques-uns des résultats:

  Me SPYAnnualized Return 0,1911 0,0469Annualized Std Dev 0,1765 0,2505Annualized Sharpe (Rf = 0%) 1,0825 0,1873  

Performance vs SPY (SPY en ROUGE) Performance

Performances glissantes au cours des 30 derniers jours. Vous donne une idée de la volatilité: enter image description here

Gardez à l'esprit que toutes ces statistiques ne sont que des statistiques, les résultats passés ne sont en aucun cas indicatifs des résultats futurs et qu'aucune des informations ci-dessus ne doit être considérée conseils en investissement.

@user369122: Si ma réponse fonctionne pour vous, n'hésitez pas à la voter ou à la marquer comme acceptée.
#2
+9
410 gone
2011-08-04 18:54:10 UTC
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En général, sur les marchés, un système de trading mécanique qui a surpassé les performances dans le passé a tendance à sous-performer à l'avenir. Si vous êtes vraiment chanceux, alors les surperformances précédentes ne sont que du bruit statistique, et vos performances futures sont en phase avec le marché.

En bref, à votre question "Comment puis-je calculer le changement une période de temps X, la stratégie va, avec un certain pourcentage de fiabilité) gagner de l'argent. », la réponse est que vous ne pouvez pas, et probablement pas: pour calculer les probabilités, vous avez besoin d'informations sur les marchés. , que vous n'avez pas; vous devez donc faire un ensemble d'hypothèses juste pour faire exécuter le calcul: mais au moins une de ces hypothèses sera invalide, ce qui invalidera votre calcul. Si vous voulez minimiser vos chances de faire faillite, gardez votre taille de mise maximale à moins de 1% de votre pot, pour tout commerce individuel: le trading est une chaîne markov avec un état absorbant à zéro, et l'astuce est d'éviter cet état.

Si vous êtes dans le top 1% des quants financiers dans le monde, avec un accès aux sources d'informations pertinentes les plus rapides, vous pouvez injecter des commandes dans le système aussi rapidement que n'importe lequel des grands acteurs , et peuvent accéder à tous leurs sombres pools de liquidités, alors votre stratégie de trading mécanique peut fonctionner aussi bien à l'avenir qu'elle l'a fait dans le passé, jusqu'à ce que d'autres découvrent comment vous le faites et la copient, diluant vos rendements. [ modifier :] Dans le cas du PO, en tant que commerçant avec tout cet accès, la suggestion de @ Zach de le package R Performance Analytics semble très prometteuse. Et je suggérerais également de sous-échantillonner des intervalles de longueur fixe (par exemple 125 points) au hasard à partir des résultats rétro-testés, et de regarder les statistiques des résultats: c'est-à-dire de choisir un grand nombre de dates au hasard parmi la plage pour laquelle vous avez des données: sélectionnez uniformément sur la plage allant de la première date à 124 jours avant la date de fin. Pour chaque intervalle, créez un point de données calculé comme la variation nette du bénéfice accumulé & Loss entre les dates de début et de fin. Regardez ensuite la moyenne, la variance, le biais, l'aplatissement de cet ensemble de points de données. Cela peut être utile, mais uniquement parce que les résultats rétro-testés n'ont pas été utilisés pour calibrer l'algorithme de trading [ end edit ]

bien..merci pour vos pensées ... mais je suis déjà actif en tant que commerçant depuis environ 10 ans et travaille pour une entreprise prospère. Je peux comprendre vos pensées, mais cela ne tient pas vraiment compte des stratégies sur lesquelles je travaille actuellement ou sur lesquelles j'ai travaillé dans le passé. Mais euh, juste en regardant les chiffres et ma question, pouvez-vous m'aider?
OK: sur les 1250 points, combien a été utilisé pour la conception de l'algo? Des données plus anciennes sont-elles disponibles pour effectuer des tests supplémentaires? Si tel est le cas, vous pouvez échantillonner au hasard des séquences de 125 jours et 250 jours dans les données que vous ** n'avez pas ** utilisées pour l'étalonnage, et regardez la distribution des P&L à travers ces intervalles. (si vous êtes heureux de supposer une certaine persistance de la variance dans le temps ... (pagination de Nassim Taleb ...)
salut, je n'ai pas optimisé les paramètres de l'algorithme et j'ai déjà fait quitter certaines exécutions réussies sur des périodes plus courtes et / ou différentes et d'autres stocks. Les systèmes semblent fonctionner correctement. Mais je veux mettre dans les statistiques, afin que d'autres puissent également jeter un coup d'œil aux chiffres. Je peux maintenant leur montrer que sur un long terme donné (quelques mois) et avec la plupart des actions liquides, le P&L augmentera. Mais j'ai besoin de plus que ça. Ils veulent des responsabilités, etc. pour le risque et d'autres choses.
+1 pour une bonne réponse mais il me semble trompeur de suggérer que nous devrions espérer que le succès précédent de notre algorithme était la chance plutôt que la compétence.
@Michael Bishop - pour presque tous les lecteurs de la réponse, ceux qui ont un profit ** seront ** là par chance plutôt que par compétence. Pour la petite minorité de lecteurs, comme Matthijs, qui sont des professionnels, alors c'est différent: c'est ce que j'ai essayé de couvrir dans mon paragraphe sur les quants, ci-dessus.
@EnergyNumbers Ce forum est destiné aux professionnels
@RockScience Yes: et c'est aussi une ressource pour tout le public Web. Le public est beaucoup plus large que les quants. S'il s'agissait d'un forum privé pour un public uniquement quantitatif, j'aurais donné une réponse très différente.


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