Типичные ошибки и заблуждения алготрейдера

Отдел по сопровождению трейдеров первого маркетплейса торговых алгоритмов на технологии блокчейн Tradingene — о наиболее частых концептуальных ошибках, которые алготрейдер допускает, когда придумывает логику работы торговой системы и оценивает ее результаты.

Зачастую, алготрейдер не видит никакой разницы между «бычьей» и «медвежьей» торговлей (что неудивительно, ведь многие из нас прошли «школу» Форекса, где эти различия действительно трудно заметить), а между тем часто бывает полезно отдельно работать с позициями на продажу (SHORT) и покупку (LONG). Тестируя свои алгоритмы, вы время от времени сами сможете видеть как положительный результат торговли формируется двумя группами сделок, к примеру, прибыльной в своей совокупности группой сделок LONG и меньшей по модулю убыточной группой сделок SHORT (или наоборот).

Зачастую, алготрейдер никак не учитывает тот факт, что в разное время дня рынок может вести себя по-разному, что будет решительным образом сказываться на успешности или неуспешности работы алгоритма в целом. Увидеть статистику работы алгоритма с учетом времени суток можно с помощью сервиса аналитики, доступного в разделе сайта «Результаты моделирования». Ознакомившись с этой статистикой вы, возможно захотите добавить в свой алгоритм фильтрацию по времени или создадите специальную подсистему, которая будет отличать одно состояние рынка (подходящего вашей стратегии) от другого (не подходящего ей).

Действительно, в литературе, посвященной биржевой торговле, особенно в текстах, которые носят скрытый (или явный) рекламный характер, можно встретить немало оптимистичных суждений в отношении распространенных индикаторов технического анализа, сопровождаемых многочисленными примерами их успешного применения на самых разных инструментах и временных интервалах. Тем не менее, мы позволим себе утверждать, что на одних лишь индикаторах стабильной и прибыльной торговой системы построить нельзя. Разумеется, индикаторы можно (и нужно) использовать в торговых алгоритмах, однако их сигналы следует фильтровать или подтверждать с применением самого разного математического аппарата: математическая статистика, временные ряды, всевозможные методы машинного обучения, нейронные сети, фракталы и т. д. Прежде всего именно в этих и подобных областях мы ждем от алготрейдеров новых оригинальных идей, которые помогут ему придумать и реализовать успешную торговую модель.

Почти любой алгоритм имеет входные параметры, которые служат для настройки его работы на рынке. Такими параметрами, к примеру, может быть период скользящей средней или пороговое значение какого-нибудь индикатора, служащее критерием входа в позицию и т. д. Как правило, автор алгоритма быстро обнаруживает какие именно значения входных параметров дают положительный результат на выбранном им для тестирования временном интервале и считает свою миссию законченной. Однако, как показывает опыт, почти любой алгоритм можно «настроить» на конкретный временной отрезок прошлого, где он будет показывать прибыль, что, тем не менее, не дает никакой гарантии, что алгоритм будет показывать положительный результат и на других временных отрезках, особенно будущих. Потому тестирование алгоритма следует производить на разных отрезках рынка, чтобы охватить как можно больший временной интервал, протяженностью хотя бы в пару лет. Скорее всего вы увидите, что на разных временных интервалах лучший результат дают разные входные параметры. В этом случае мы можем посоветовать вам применить методы машинного обучения для автоматической настройки вашей торговой системы на постоянно меняющуюся динамику рынка.

Допустим, для создания алгоритмов вы решили воспользоваться платформой Tradingene. После того, как все настройки произведены, важно научиться правильно интерпретировать результаты тестирования вашего продукта. Увидев положительный результат тестирования своего алгоритма, обязательно ознакомьтесь с графиком доходности (который доступен в разделе «Результаты моделирования» по нажатию всплывающих иконок с изображением графика в таблице результатов).

Чем более равномерный рост показывает график доходности, тем лучше, — ведь это свидетельствует о стабильности торговой системы. И наоборот, если общая положительная доходность складывается из двух явно отличающихся друг от друга периодов — убыточного и прибыльного, — то это свидетельствует о том, что над алгоритмом надо еще работать, так как его успешность решительным образом зависит от характера рынка, и нет никакой гарантии того, что период роста доходности не сменится периодом ее падения, когда рыночные условия снова поменяются.

#криптовалюты #инвестиции #финансы