Я знаю, чего хочу, и хочу этого не­ медленно

ПРОЦЕСС ОПТИМИЗАЦИИ


Единственная практическая польза оптимизации связана не с ре­зультатами как таковыми, а скорее с данными, получаемыми по итогам тестирования при оптимизации. Например, оптимизация рынка швейцарского франка по системе пересекающихся простых скользя­щих средних включает 496 различных тестовых параметров. Каждый из этих тестов дает особый набор показателей. Не стоит делать какие-либо практические выводы, основываясь на показателях одного, пус­кай даже лучшего, теста. Гораздо разумнее рассмотреть как можно большее количество тестов.
Когда я оптимизирую систему, то не стремлюсь к получению са­мых высоких результатов. Вместо этого я пытаюсь определить, на­сколько устойчива рентабельность системы в ходе процесса тестирова­ния. Возвращаясь к методу пересечения простых скользящих средних, который использовался для рынка бондов, нужно сказать, что для пе­риода 1994-1998 годов было проведено 496 тестов. В рамках этого пе­риода самые лучшие результаты были получены для 10-дневной крат­косрочной скользящей средней и 34-дневной долгосрочной скользя­щей средней. Ниже приведены результаты тестирования четырехлет­него периода:
Чистая прибыль $44.000
Число торгов 21
Число выигрышей 13
Число убытков 8
% выигрышей 62%
Средний выигрыш $4.200
Средний убыток $ 1.300
Средняя торговля $2.100
Коэффициент выигрыш/проигрыш 3,15
Наибольшее падение капитала $5.000
Эти показатели будут первым контрольным набором данных. По­следующий набор показателей получен при менее удачном использова­нии набора параметров. Эти данные возникли при использовании 4-дневной краткосрочной скользящей средней и 25-дневной долгосроч­ной скользящей средней.


Чистая прибыль -$14.000
Число торгов 57
Число выигрышей 16
Число убытков 41
% выигрышей 28%
Средний выигрыш $2.800
Средний убыток $ 1.400
Средняя торговля -$245
Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,00
Наибольшее падение капитала $17.000
Эти два набора данных характерны для экстремальных ситуаций. Первая хорошая новость - это то, что самый лучший вариант значи­тельно лучше самого худшего варианта. Иногда, как далее вы увидите сами, лучший вариант дает 40.000 долларов прибыли, а худший -40.000 долларов убытка. Если обратить внимание на дополнительные показатели, то можно обнаружить следующие интересные цифры:

• 
  Из 496 тестов 475 комбинаций позволили заработать деньги.
  
• 
  В 367 тестах создалось более 14.000 долларов прибыли.
  
• 
  В 196 тестах возникла возможность создать более 22.000 про­фита (на уровне половины прибыли (или больше) по сравнению с лучшим вариантом).
  
• 
  Только 5 комбинаций находились в пределах 10 процентов от самого выгодного варианта.
  
• 
  Только 175 комбинаций позволили заработать деньги в кратко­срочном периоде (которые означают, что в 321 потеряны деньги).
  
• 
  Максимальную прибыль, который удавалось получить в крат­косрочном периоде, составила 9.600 долларов.
  
• 
  Максимальное падение капитала из всех 496 тестов составило 19.000 долларов.
  
• 
  206 тестов дали падение капитала на 10.000 долларов или больше.
  
• 
  Только 55 комбинаций допускали падение капитала менее чем на 8.000 долларов.
  
• 
  Средний убыток был больше 11.000 долларов.
  

• 
  В 405 тестах наблюдался процент выигрышей на уровне, кото­рый меньше 50% (который означает, что только в 91 комбинации имелся процент выигрышей более 50%).
  

• 
  Лучший процент выигрышей был 62%, а худший - 23%.
  
• 
  Средний процент выигрышей составил 40%.
  

• 
  Фактор прибыли (см. определение в главе 13) был 2,00 или вы­ше для 161 комбинации.
  

• 
  Фактор прибыли был ниже 1,5 для 165 комбинаций.
  

• 
  В 475 из 496 комбинаций получилось заработать деньги в долго­срочном периоде (бонды находились в долгосрочном восходящем тренде на протяжении большей части исследуемого периода).
  
• 
  В 457 комбинациях создалось в совокупности $ 15.000 прибыли и больше в долгосрочном периоде.
  

Процесс оптимизационного тестирования может вскрыть значи­тельно больше нужной для работы информации о том, что собой пред­ставляет наилучшая комбинация параметров. Многие системы и мето­ды будут в реальности давать прибыль только при определенных набо­рах чисел, а убытки - при отклонениях, равных одному или двум стан­дартным отклонениям от этих параметров. Система пересечения с ис­пользованием простых скользящих средних не является системой, бе­зотказно создающей прибыль, но, как показано ниже, она позволяет получить некоторые вероятностные показатели, важные для прогно­зирования будущих результатов.