В предельном случае эмпирический подход основывается исключительно на оптимизации и целенаправленном поиске таких комбинаций алгоритмов и параметров, которые принесли бы максимальную прибыль (минимальный убыток либо удовлетворяли требованиям любой другой функции полезности) в прошлом. На сегодняшний день существует множество высокотехнологичных разработок, позволяющих осуществлять эффективный и достаточно быстрый поиск оптимальных алгоритмов и параметров, удовлетворяющих требованиям эмпирического подхода. В качестве примера можно привести нейронные сети и генетические методы, позволяющие находить оптимальные решения за счет построения самообучающихся систем.
Как правило, торговые стратегии, созданные на основе эмпирического подхода, показывают превосходные результаты в ходе тестирования на исторических временных рядах, однако приводят к провальным результатам в реальной торговле. Причиной этого является чрезмерная заоптимизированность (overfitting). Не спасает даже применение анализа на условно-будущем периоде (walk-forward), поскольку наличие большого числа степеней свободы при построении стратегии позволяет выбрать такой набор правил, который позволит получить приемлемые результаты не только на оптимизационном периоде, но и на условно-будущем периоде, не задействованном в ходе оптимизации (подробнее об этом будет рассказано в главе, посвященной бэктестингу). Поэтому практическое использование эмпирического подхода в его чистом виде весьма рискованно и малоприменимо в реальной торговле.
1.2. Рациональный подход к построению торговых стратегий
Большинство трейдеров сочетают при разработке торговых стратегий элементы как научного, так и эмпирического подходов. Такой комбинированный подход мы будем называть рациональным.
На начальном этапе реализации рационального подхода, формируется набор правил, определяющих общую структуру будущей стратегии. Эти правила основываются на предварительных знаниях и предположениях о поведении рынка. На этом этапе часто используются результаты статистических исследований, проведенных самим разработчиком, либо полученных из средств массовой информации, научных публикаций, частных источников. Закономерности, установленные в ходе подобных исследований, позволяют заложить в разрабатываемую стратегию определенную логику и экономический смысл. В то же время такие исследования могут выявлять зависимости, лишенные какой-либо логики и не поддающиеся объяснению с точки зрения экономических законов или известных особенностей биржевой динамики. К таким зависимостям следует относиться с большой осторожностью, поскольку они могут носить случайный характер или возникать в результате искусственной настройки на данные (data mining).
Начальный этап построения стратегии основывается по большей части на элементах научного подхода. На этом этапе необходимо определить следующее:
• принципы генерирования сигналов на открытие и закрытие торговых позиций;
• индикаторы, используемые для генерирования сигналов на открытие и закрытие торговых позиций;
• набор инвестиционных активов потенциально доступных для торговли;
• требования, предъявляемые к портфелю, и накладываемые на него ограничения;
• принципы управления капиталом (доля капитала инвестируемого в портфель);
• принципы распределения капитала между элементами портфеля;
• методы и инструменты управления рисками.
На следующем этапе построения торговой стратегии правила, отобранные на основе научных принципов, описываются в виде строго формализованных процедур. Данный этап характеризуется преимущественным использованием элементов эмпирического подхода. Для этого необходимо:
• ввести в систему определенное количество параметров;
• задать алгоритмы расчета параметров;
• установить порядок выбора числовых значений параметров.
Практически каждое правило, сформулированное на научной основе, может быть формализовано с использованием разного количества параметров. Алгоритмы расчета параметров могут быть самыми разными. И, наконец, порядок выбора числовых значений параметров означает выбор определенной схемы оптимизации.