Sistema De Comercio Sharpe Ratio

Ratio de Sharpe para la medición Algorítmica del Desempeño de la Operación Al llevar a cabo una estrategia de negociación algorítmica, es tentador considerar el rendimiento anualizado como la métrica de rendimiento más útil. Sin embargo, hay muchos defectos con el uso de esta medida de forma aislada. El cálculo de los rendimientos para ciertas estrategias no es completamente sencillo. Esto es especialmente cierto para las estrategias que no son direccionales como las variantes neutral del mercado o las estrategias que hacen uso de apalancamiento. Estos factores hacen que sea difícil comparar dos estrategias basadas únicamente en su rendimiento. Además, si nos presentan dos estrategias que poseen idénticos retornos, ¿cómo sabemos cuál contiene más riesgo? Además, ¿qué queremos decir con más riesgo? En finanzas, a menudo nos preocupamos por la volatilidad de los rendimientos y los períodos de reducción. Por lo tanto, si una de estas estrategias tiene una volatilidad significativamente mayor de los rendimientos probablemente lo encontraríamos menos atractivo, a pesar de que sus retornos históricos podrían ser similares, si no idénticos. Estos problemas de comparación de estrategias y de evaluación de riesgos motivan el uso del Índice de Sharpe. Definición de la relación de Sharpe William Forsyth Sharpe es un economista ganador del Premio Nobel, quien ayudó a crear el Modelo de Precios de Activos de Capital (CAPM) y desarrolló el Índice de Sharpe en 1966 (más tarde actualizado en 1994). La relación de Sharpe S se define por la siguiente relación: Donde Ra es el retorno del período del activo o estrategia y Rb es el retorno del período de un punto de referencia adecuado. La relación compara la media de los rendimientos excedentes del activo o estrategia con la desviación estándar de dichos rendimientos. Por lo tanto, una menor volatilidad de los rendimientos dará lugar a una mayor proporción de Sharpe, suponiendo retornos idénticos. El Sharpe Ratio a menudo citado por los que llevan a cabo las estrategias de negociación es el Sharpe anual. Cuyo cálculo depende del período de negociación del que se miden los rendimientos. Suponiendo que hay períodos de negociación de N en un año, el Sharpe anualizado se calcula de la siguiente manera: Tenga en cuenta que la razón Sharpe en sí debe ser calculado sobre la base de la Sharpe de ese tipo de período de tiempo en particular. Para una estrategia basada en el período de negociación de días, N 252 (ya que hay 252 días de negociación en un año, no 365), y Ra, Rb debe ser el rendimiento diario. Similarmente durante horas N 252 veces 6.5 1638, no N 252 épocas 24 6048, puesto que hay solamente 6.5 horas en un día de negociación. Inclusión de referencia La fórmula para la relación de Sharpe arriba alude al uso de un punto de referencia. Un punto de referencia se utiliza como un criterio o un obstáculo que una estrategia en particular debe superar para que valga la pena considerar. Por ejemplo, una estrategia simple de sólo largo plazo que utiliza acciones estadounidenses de gran capitalización debe esperar superar al índice SP500 en promedio, o igualarlo por menos volatilidad. A veces la elección del punto de referencia puede no ser clara. Por ejemplo, si un sector Exhange Traded Fund (ETF) se utiliza como un punto de referencia de desempeño para las acciones individuales, o el SP500 en sí ¿Por qué no el Russell 3000 Igualmente debería una estrategia de fondo de cobertura se benchmarking contra un índice de mercado o un índice de cobertura Hay también la complicación de la tasa libre de riesgo. Si se usan bonos del gobierno nacional Una canasta de bonos internacionales Billetes de corto plazo o de largo plazo Una mezcla Claramente hay muchas maneras de elegir un punto de referencia La tasa de Sharpe generalmente utiliza la tasa libre de riesgo ya menudo, para las estrategias de renta variable de EE. UU. Se basa en los bonos del Tesoro a 10 años. En un caso particular, para estrategias neutrales al mercado, existe una complicación particular en cuanto a si se debe usar la tasa sin riesgo o cero como punto de referencia. El índice de mercado en sí no debe ser utilizado ya que la estrategia es, por diseño, neutral en el mercado. La opción correcta para una cartera neutral del mercado es no substraer la tasa libre de riesgo porque es autofinanciada. Puesto que usted gana un interés de crédito, Rf, de mantener un margen, el cálculo real para las devoluciones es: (Ra Rf) - Rf Ra. Por lo tanto, no hay una sustracción real de la tasa libre de riesgo para las estrategias neutral del dólar. Limitaciones A pesar de la prevalencia de la proporción de Sharpe dentro de las finanzas cuantitativas, sí sufre de algunas limitaciones. En primer lugar, la relación de Sharpe es inversa. Sólo representa la distribución histórica de los rendimientos y la volatilidad, no los que se producen en el futuro. Al hacer juicios basados ​​en la relación de Sharpe hay una suposición implícita de que el pasado será similar al futuro. Esto evidentemente no siempre es el caso, en particular en los cambios de régimen de mercado. El cálculo de la relación de Sharpe supone que los retornos que se utilizan están normalmente distribuidos (es decir, Gaussianos). Desafortunadamente, los mercados a menudo sufren de kurtosis por encima de la de una distribución normal. Esencialmente, la distribución de los rendimientos tiene colas más gordas y, por tanto, los eventos extremos tienen más probabilidades de ocurrir de lo que una distribución gaussiana nos llevaría a creer. Por lo tanto, la proporción de Sharpe es pobre en la caracterización del riesgo de cola. Esto se puede ver claramente en las estrategias que son altamente propensas a tales riesgos. Por ejemplo, la venta de opciones de compra (aka centavos bajo un rodillo de vapor). Un flujo constante de primas de opciones se genera mediante la venta de opciones de compra a través del tiempo, lo que lleva a una baja volatilidad de los rendimientos, con un fuerte exceso por encima de un punto de referencia. En este caso, la estrategia tendría una alta proporción de Sharpe (basada en datos históricos). Sin embargo, no toma en cuenta que tales opciones pueden ser llamadas. Lo que conduce a una reducción significativa y repentina de la curva de patrimonio. Por lo tanto, como con cualquier medida de rendimiento de la estrategia de negociación algorítmica, la proporción de Sharpe no se puede utilizar de forma aislada. Aunque este punto puede parecer obvio para algunos, los costos de transacción deben ser incluidos en el cálculo de la proporción de Sharpe para que sea realista. Existen innumerables ejemplos de estrategias de negociación que tienen altos Sharpes (y por lo tanto una probabilidad de gran rentabilidad) que sólo se reducen a Sharpe bajo, estrategias de baja rentabilidad una vez que los costos realistas se han tenido en cuenta. Esto significa hacer uso de los retornos netos al calcular en Exceso del punto de referencia. Por lo tanto, los costos de transacción deben ser tomados en cuenta antes del cálculo de la relación de Sharpe. Uso Práctico y Ejemplos Una pregunta obvia que ha quedado sin respuesta hasta ahora en este artículo es ¿Cuál es una buena relación de Sharpe para una estrategia. Pragmáticamente, debe ignorar cualquier estrategia que posea una relación anual Sharpe S lt 1 después de los costos de transacción. Los fondos de cobertura cuantitativos tienden a ignorar cualquier estrategia que posea ratios de Sharpe. 2. Un importante fondo de cobertura cuantitativo que conozco no consideraría estrategias que tuvieran ratios de Sharpe en la investigación. Como comerciante algorítmico al por menor, si usted puede alcanzar una relación de Sharpe Sgt2 entonces usted está haciendo muy bien. La proporción de Sharpe a menudo aumentará con la frecuencia de negociación. Algunas estrategias de alta frecuencia tendrán altas ratios de Sharpe únicas (ya veces bajas de dos dígitos), ya que pueden ser rentables casi todos los días y ciertamente cada mes. Estas estrategias rara vez sufren de riesgo catastrófico y por lo tanto minimizar su volatilidad de los rendimientos, lo que conduce a altos ratios de Sharpe. Ejemplos de ratios de Sharpe Este ha sido un artículo bastante teórico hasta este punto. Ahora nos centraremos en algunos ejemplos reales. Comenzaremos simplemente, considerando un comprador-y-asimiento largo-solamente de una equidad individual considerar entonces una estrategia neutral del mercado. Ambos ejemplos se han llevado a cabo en la biblioteca de análisis de datos pandas Python. La primera tarea es obtener realmente los datos y ponerlos en un objeto pandas DataFrame. En el artículo sobre la implementación del patrón de valores en Python y MySQL creé un sistema para lograrlo. Alternativamente, podemos hacer uso de este código más simple para tomar datos de Yahoo Finance directamente y ponerlo directamente en un DataFrame pandas. En la parte inferior de este script he creado una función para calcular el ratio de Sharpe anualizado basado en un flujo de devoluciones de tiempo: Ahora que tenemos la capacidad de obtener datos de Yahoo Finance y calcular directamente la tasa de Sharpe anualizada, podemos probar Una estrategia de buy and hold para dos acciones. Utilizaremos Google (GOOG) y Goldman Sachs (GS) desde el 1 de enero de 2000 hasta el 29 de mayo de 2013 (cuando escribí este artículo). Podemos crear una función auxiliar adicional que nos permita ver rápidamente cómo comprar y mantener a Sharpe en varias acciones para el mismo periodo (codificado): para Google, la relación de Sharpe para comprar y mantener es 0.7501. Para Goldman Sachs es 0.2178: Ahora podemos probar el mismo cálculo para una estrategia neutral del mercado. El objetivo de esta estrategia es aislar totalmente un determinado rendimiento de las acciones del mercado en general. La manera más sencilla de lograr esto es ir a corto una cantidad igual (en dólares) de un Exchange Traded Fund (ETF) que está diseñado para realizar un seguimiento de dicho mercado. La opción más ociosa para el mercado estadounidense de acciones de gran capitalización es el índice SP500, que es seguido por el SPDR ETF, con el ticker de SPY. Para calcular la tasa de Sharpe anualizada de tal estrategia, obtendremos los precios históricos de SPY y calcularemos los retornos porcentuales de manera similar a las acciones anteriores, con la excepción de que no usaremos el índice de referencia sin riesgo. Calcularemos los rendimientos diarios netos que requieren restar la diferencia entre los rendimientos largo y corto y luego dividir por 2, ya que ahora tenemos el doble de capital comercial. Aquí está el código de Python / pandas para llevar a cabo esto: Para Google, la proporción de Sharpe para la estrategia larga / corta neutral del mercado es 0.7597. Para Goldman Sachs es 0.2999: A pesar de la relación de Sharpe que se utiliza casi en todas partes en el comercio algorítmico, tenemos que considerar otras métricas de rendimiento y riesgo. En artículos posteriores discutiremos las reducciones y cómo afectan la decisión de ejecutar una estrategia o no. La proporción de Sharpe es una medida del retorno ajustado por riesgo de una inversión. Fue derivado por el Profesor William Sharpe, actualmente en la Universidad de Stanford, que fue uno de los tres economistas que recibieron el Premio Nobel de Economía en 1990 por sus contribuciones a lo que ahora se llama Teoría de la Cartera Moderna. El sitio web del profesor Sharpes en www-sharpe. stanford. edu/ tiene varios artículos sobre este tema. El cálculo es bastante sencillo. Invierte dinero en alguna inversión. A continuación, se calcula periódicamente el valor de su cuenta de inversión (incluida la inversión inicial más la ganancia / pérdida), por ejemplo, cada mes. A continuación, calcular el porcentaje de retorno en cada mes. No importa qué tipo de inversión. Podría ser simplemente la compra y la celebración de una sola acción, o el comercio de varios productos diferentes con varios sistemas comerciales diferentes. Todo lo que importa es el valor de la cuenta al final de cada mes. A continuación, calcular el promedio de rendimiento mensual durante algunos meses, por ejemplo, 24 meses, haciendo un promedio de los retornos para los 24 meses. También se calcula la desviación estándar de los rendimientos mensuales durante el mismo período. A continuación, anualizar los números por: Multiplicar el rendimiento mensual promedio por 12 Multiplicar la desviación estándar de los rendimientos mensuales por la raíz cuadrada de 12 También necesita un número para el retorno quotrisk libre que es el rendimiento anualizado actualmente disponible en quotrisk freequot inversiones . Normalmente se supone que este es el retorno de un T-Bill de 90 días que ahora es de 5 por año. Ahora calcula el quotExcess returnquot, que es la rentabilidad anualizada obtenida por su inversión en exceso de la tasa de rendimiento libre de riesgo disponible. Este es el retorno extra que recibe al asumir algún riesgo. (El riesgo se mide por la desviación estándar de los retornos, que es en realidad la quotvariabilidad de los rendimientos). Exceso de retorno anual anualizado - Riesgo mayor frecuencia Luego se calcula la razón de Sharpe de la siguiente manera: Sharpe Exceso de retorno / Los últimos 24 meses. Esto es bastante sencillo cuando invierte en acciones o fondos mutuos que no utilizan margen. Si utiliza margen, o invertir en contratos de futuros, es un poco más complicado. Un ejemplo a continuación ilustra esto. Si la inversión fue en comprar y mantener un fondo mutuo, obtendrá un número entre aproximadamente 0,5 y 3. Estos números están disponibles para la mayoría de los fondos de inversión en el sitio web de Morningstar en morningstar. net/ (suscripción necesaria). Dicen que un Sharpe Ratio de más de 1.0 es quotpretty goodquot. Los fondos pendientes alcanzan algo más de 2.0. Si está cotizando en un sistema para negociar, todavía mide el valor de su cuenta con la ganancia / pérdida resultante de las operaciones. De hecho, está muestreando el valor de la curva de patrimonio (más la inversión inicial definida anteriormente). Un ejemplo aclarará esto. Como arriba, un Sharpe Ratio de un sistema de más de 2.0 se considera muy bueno. Sharpe Ratios por encima de 3,0 son excepcionales. (La relación de Sharpe reportada por servicios como Future Truth se calcula de alguna otra manera y obtiene otros números). Supongamos que establecimos una cuenta en 6/96 y compramos 5000 SPDR (SampP depository receipts). El valor total de lo que compramos sería alrededor de 335.000 en ese momento 67 x 5000. Si nuestra cuenta aumentó a 479.000 en los dos años (no los números reales), el rendimiento promedio sería de 6.000 por mes o alrededor de 1.80 por mes de la Original 335,000. Anualizado, esto sería alrededor de 21.5 1.80 12. Suponga que la desviación estándar de los rendimientos mensuales en nuestra cuenta es 2.4. Anualizándolo obtendremos 8.31. 2,4 SQRT (12). El exceso de retorno (exceso sobre rendimiento libre de riesgo) es 21,5 - 5,0 16,5. Sharpe Ratio 16.5 / 8.31 1.99 (El número real durante este período fue de aproximadamente 0.60.) Esto es sólo un ejemplo del método de cálculo, así que no asuma que estos números son correctos.) Buy / Hold Using Margin Ahora considere el uso de margen. Supongamos que hemos comprado dos veces más SPDRs que el anterior, pero hemos tomado prestada la mitad del dinero de nuestro corredor como un préstamo de margen. Nuestra inversión sería la misma, pero ahora nuestros rendimientos mensuales serán el doble de grandes, por lo que nuestra rentabilidad anualizada sería de 43 2 21,5 antes de intereses sobre el préstamo de margen. Asumiendo un interés de margen a 5, nuestro rendimiento neto sería 38 43 - 5. El exceso de retorno es ahora 33 38 - 5. La desviación estándar de los retornos también se duplicaría a 16,62. Así que la relación de Sharpe se convierte en: Sharpe Ratio 33 / 16.62 1.99 que es el mismo que el anterior. Por lo tanto, al aumentar el apalancamiento, hemos aumentado los retornos y el riesgo (variabilidad de la desviación estándar de los rendimientos), pero no han cambiado la relación de Sharpe. Por lo tanto, el retorno quotrisk-ajustado es el mismo. El uso de un nivel moderado de apalancamiento aumenta la rentabilidad y el riesgo, pero deja sin cambios el Índice de Sharpe. Pero con un apalancamiento muy alto, la situación se pone mucho peor. La desviación estándar de los retornos sigue aumentando a medida que aumenta el apalancamiento, pero los rendimientos pueden no seguir aumentando proporcionalmente porque las pérdidas comienzan a doler más que las ganancias ayudan. Las cifras reales de SPDRs durante este período muestran este efecto claramente. La siguiente tabla muestra los números. La columna quotLeveragequot es la relación entre la inversión y el patrimonio de nuestra cuenta. Un total de 2 significa que estamos invirtiendo el doble del valor de nuestro patrimonio, tomando prestado el saldo como un préstamo de margen. Anualizado Apalancamiento StdDev Retorno Sharpe 1 46 32 0,58 2 73 42 0,50 3 126 63 0,46 4 182 82 0,42 5 242 99 0,39 6 286 107 0,36 7 358 123 0,33 8 437 138 0,30 9 523 152 0,28 10 592 158 0,26 Como puede ver, Como el apalancamiento está aumentando, tanto la desviación estándar como el retorno aumentan, pero no al mismo ritmo, por lo que la razón Sharpe disminuye. Esto es porque las pérdidas tienden a doler peor que las ganancias ayudan. Los siguientes datos ilustrarán esto: Si, sin apalancamiento, una inversión pierde 10 en un mes, requeriría 11 volver para volver a donde comenzamos. 90 111 100 Pero con un apalancamiento de 2 a 1, esta inversión perdería 20 en ese mismo mes. Entonces se requiere 25 para obtener incluso. 80 125 100 El logro de una ganancia de 20 sólo se elevaría a 96 del valor original. 80 120 96 Con apalancamiento de 5 a 1, esta inversión perdería 50 en ese mes. Entonces requeriría 100 vuelven a conseguir incluso otra vez. 50 200 100 El logro de una ganancia de 50 sólo se recuperaría a 75 del valor original. 50 150 75 Con apalancamiento de 10 a 1, esta inversión perdería 100 en ese mes y estaríamos en quiebra. Así, con mayor y mayor apalancamiento, la desviación estándar continúa aumentando y las variaciones en los rendimientos mensuales sesgian los rendimientos más bajos de los que esperábamos. Esto reduce el rendimiento ajustado por riesgo y la relación de Sharpe. Así que la relación de Sharpe es más o menos independiente de apalancamiento sólo mientras la desviación estándar no sea demasiado alta. Los futuros tienen un apalancamiento inherente de hasta 10 a 1, por lo que es tan fácil ir a la quiebra de ellos. Tenemos que limitar severamente las pérdidas mensuales (diarias), (e g: bajar la desviación estándar de los retornos o aumentar el Índice de Sharpe) para evitar ir a la quiebra. Un sistema de negociación con una curva de equidad que se incrementa sin problemas tendrá rendimientos mensuales muy consistentes, una baja desviación estándar de los retornos y una alta relación de Sharpe. Esto reduce en gran medida las posibilidades de ir a la quiebra. Las curvas de equidad son buenas. Las curvas de equidad de Choppy son riesgosas. Por lo tanto, siempre debemos optimizar nuestro sistema de comercio para obtener el mayor ratio de Sharpe. Con los futuros, el cálculo es similar al anterior, excepto que el préstamo quotmargin es libre de intereses. (Se construye en el precio de los futuros como parte del cálculo del valor del quotfair). Es un poco más confuso puesto que usted está utilizando realmente el margen inherente. Nuevamente un ejemplo. Supongamos que el 6/96 compramos cinco contratos SampP. Realmente estamos comprando cerca de 1,675,000 de acciones. 5 670 500 grandes puntos. Supongamos que el requerimiento de margen era de 33.500 por contrato o 167.500 para 5 contratos. Supongamos que queremos permitir que el doble de esto en nuestra cuenta para cubrir las retiradas por lo que establecer una cuenta de 335.000 (al igual que en el ejemplo anterior). Usaremos exactamente el mismo sistema de negociación de posición que usamos para negociar los SPDR (y asumimos que obtenemos las mismas señales comerciales en este ejemplo simplificado). Esto es exactamente lo mismo que fue el comercio de los SPDRs en el margen con dos cambios: El apalancamiento es ahora de 5 a 1 en lugar de 2 a 1. No hay interés en el préstamo quotmargin inherente en el contrato de futuros. El corredor nos paga intereses sobre el margen que tenemos en depósito. (Debería, pero tal vez no.) Sin margen, el rendimiento de nuestro sistema de comercio SPDRs fue 21,5. En el caso de futuros de negociación, la rentabilidad será inferior a 5, ya que el precio de los futuros de SampP disminuye al índice de caja de SampP que se aproxima al vencimiento (e g: quotpremium disminuye a cero) con el cálculo del valor de la oferta. Resulta que el retorno efectivo sería 16,5 antes de aplicar el multiplicador de apalancamiento. Pero hacemos 5 en el margen que tenemos en depósito con el corredor. Los cálculos se convierten en: Rendimiento anualizado 16,5 5 82,5 Ingresos por intereses en el margen 5 Rendimiento total 82,5 5 87,5 Exceso de rendimiento 87,5 - 5 82,5 Desviación estándar anualizada 8,31 5 41,55 Sharpe Ratio 1,99 (que es el mismo que el anterior) Ganar en la cantidad de margen es igual a la tasa libre de riesgo por lo que las dos cantidades cancelar. Por lo tanto, los 82,5 que hacemos se pueden utilizar como la devolución de quotexcess si estamos recibiendo intereses sobre nuestro depósito de margen. (Hay otras maneras de llegar a esta misma conclusión, pero yo uso de esta manera para ser coherente con los ejemplos anteriores.) Pero esto no será el caso porque, como se explicó anteriormente, con una desviación estándar tan alta, la cantidad que perdemos en Down meses no será compensado por la cantidad que ganamos en los meses de arriba por lo que el retorno y Sharpe Ratio será un poco menor en la práctica (con todo lo demás siendo igual). Podemos reducir este efecto utilizando menos apalancamiento, lo que significa tener más capital en la cuenta. Por lo tanto, el comercio de futuros no es diferente de los SPDRs comerciales si utilizamos el mismo apalancamiento en ambos casos. Conseguiríamos el mismo resultado si negociamos SPDRs con un apalancamiento de 5 a 1. (Estas conclusiones asumen que el precio de los futuros sigue exactamente el precio de los SPDRs excepto por la quotpremiumquot que las comisiones, el deslizamiento, etc. son todos iguales , Y que usamos el mismo sistema de comercio y que da las mismas señales de comercio. También se descuida los dividendos. Sabemos que esto no es el caso, que los precios de futuros son más volátiles y la mayoría de los sistemas de comercio dará diferentes señales, pero hace que los principios Más fácil de entender en este ejemplo sencillo.) El beneficio, y el peligro, de los futuros es el apalancamiento inherente que se construye pulg La razón de Sharpe, que es una recompensa a la proporción de riesgo, es independiente del apalancamiento que utilizamos siempre y cuando el estándar La desviación es pequeña. Aumentar el apalancamiento aumenta el riesgo y recompensa proporcionalmente. Pero a medida que la desviación estándar aumenta, el beneficio del apalancamiento comienza a disminuir. De hecho, en algún momento, el aumento del apalancamiento disminuye aún más el retorno porque la cantidad perdida en malos meses (o días) no se compensa en buenos meses (días). Entender la relación de Sharpe de su sistema de comercio es fundamental para entender el riesgo involucrado en el comercio de él. Advertencias adicionales para el Fussy Si los retornos siguen una distribución normal, no debería importar si muestre la curva de equidad diaria, semanal, mensual, etc. El proceso de anualización de los números debe dar el mismo resultado. Pero tal no es el caso ya que la distribución de los rendimientos y no bastante quotnormalquot. La distribución típicamente tiene picos más altos y colas más gordas que una distribución normal. El trabajo de Edgar Peters (quoChaos y orden en los mercados de capital) indica que este es el resultado de un comportamiento fractal con raíces en la teoría del caos. Pero la mayor parte del trabajo en la teoría moderna de la cartera todavía asume la distribución normal como he mencionado arriba. Existe mucha controversia sobre la práctica de utilizar la desviación estándar como medida del riesgo. Claramente, la mayoría de la gente prefiere el riesgo de subida a riesgo a la baja. Pero usted puede argumentar que el riesgo al alza también es malo. La incertidumbre es realmente el problema ya que si una inversión tenía consistentemente más riesgo al alza, usted está perdiendo la oportunidad de invertir más dinero en él contra alguna otra inversión. Muchas personas siguen usando la desviación estándar, pero algunos, incluyendo MorningStar, utilizan una versión modificada para sus calificaciones de riesgo. Bob Fulks 22 de junio de 1998Unicorn Trading Expectancy Puntuación vs Sharpe Ratio por Alex Matulich Expectativa Puntuación Atrás cuando me propuse desarrollar mi propio sistema de comercio, dos comerciantes exitosos diferentes recomendaron que lea Trade Your Way a la libertad financiera por Van K. Tharp. Un comerciante me lo recomendó como un buen libro sobre el tamaño de la posición. A pesar de su título sensacionalista, es un buen libro, por ninguna otra razón que contiene una característica valiosa: cómo medir la calidad de una estrategia comercial objetivamente. En términos de expectativa multiplicada por la oportunidad. Llamo a esto la puntuación de la expectativa. La expectativa es cuánto usted espera ganar de cada comercio por cada dólar que usted arriesga. Oportunidad es la frecuencia con la que su estrategia negocia. Desea maximizar el producto de ambos. Expectativa (AW veces PW AL veces PL) frasl AL (ganancia esperada por dólar arriesgado) Puntaje de Expectativa Expectativa veces Oportunidad donde AW promedio de ganar el comercio (excluyendo la victoria máxima) PW probabilidad de ganar (PW ltwinsgt frasl NST donde ltwinsgt es total gana excluyendo máxima victoria ) Período promedio de pérdida de mercado (negativo, excluyendo pérdidas de rasguño) Valor absoluto de AL de probabilidad de pérdida de PL (probabilidad de pérdida de PL) oportunidades de NST 365 oportunidades de comercio (oportunidades de comercio en un año) donde NST lttotal tradesgt menos ltscratch Tradesgt menos 1 En otras palabras, las transacciones de no-rasguño de NST durante el período bajo prueba (un comercio de borrador pierde comisiones o menos) menos 1 (para excluir la ganancia máxima). Studydays días calendario de la historia que se está probando Es importante tener la AL en el denominador de la expectativa porque esto convierte la expectativa a las unidades de riesgo mdash ganancias por dólar arriesgado. Este cálculo de la puntuación de la expectativa, como se describe anteriormente, es diferente a la descrita por Tharp en tres aspectos: Primero, descarto el comercio ganador máximo como un valor atípico. Para un sistema donde el mayor triunfo es un outlier, descartarlo dará una mejor representación de la expectativa. Para un sistema en el que el mayor triunfo no es un valor atípico, no importa otra cosa que reducir el total de las ganancias y las ganancias totales, dejando las ganancias promedio en gran medida no afectadas. Descartar el mayor triunfo, por lo tanto, da una estimación más conservadora de la esperanza. En segundo lugar, uso la pérdida media en lugar de seguir la recomendación de Tharps de utilizar la pérdida mínima como unidad de riesgo. La pérdida promedio es mayor que la pérdida mínima y es más probable que se experimente (la pérdida promedio suele estar cerca del pico de la distribución de las pérdidas), por lo tanto su uso resultará en una estimación más conservadora de la expectativa que utilizando la pérdida mínima. Tharp y yo excluimos las pérdidas de rasguño (operaciones que perdieron sólo la comisión y el resbalamiento), porque incluirlas tendría una unidad de riesgo demasiado baja. Tercero, utilizo el promedio aritmético de las ganancias y las pérdidas (después de deducir las mayores pérdidas por ganar y rascarse) como mi ganancia y pérdida esperadas. Tharp te ha creado un histograma de comercios ganadores y seleccionar un rango que contiene el pico de la curva. La forma de Tharps no se consigue fácilmente a través de un algoritmo de computadora porque se requiere alguna subjetividad para determinar los tamaños de bin del histograma. Mis experimentos muestran que el promedio aritmético cae a menudo en o cerca del pico de histograma de todos modos, por lo que es lo que uso. Expectativa y dimensionamiento de la posición La puntuación de la expectativa descrita anteriormente complementa el dimensionamiento de la posición. Tienes que hacer un cambio de paradigma lejos de la evaluación de estrategias basadas en el beneficio neto. Olvídese de los beneficios netos, olvide la reducción, olvide el número de victorias seguidas, olvídese de todo lo que Tradestation le muestre en el Resumen de la estrategia. Estas cosas no significan nada para las comparaciones de la estrategia, porque cada uno tiene una opinión subjetiva sobre cuál de esas medidas importa más. En su mente, debe desacoplar las reglas de entrada / salida del rendimiento del beneficio neto o del rendimiento de rendimiento anualizado. En su lugar, piense en una estrategia como ésta: Las reglas de entrada controlan el riesgo. Las entradas no determinan ganadores o perdedores Las reglas de salida determinan ganancias o pérdidas (ganadores o perdedores). Las reglas de entrada y salida juntos determinan la expectativa y la oportunidad. El dimensionamiento de la posición determina su beneficio neto o rendimiento. Así como la reducción máxima. Así que cuando youre el diseño de las reglas de entrada / salida y sus parámetros de entrada, no optimizar para el beneficio neto en su lugar. Optimizar para la puntuación de la expectativa Optimizar para la puntuación máxima de la esperanza, sin tener en cuenta cualquier otra cosa. El dimensionamiento de la posición se encarga del resto. Una buena estrategia de dimensionamiento de posición dará lugar a ganancias mayores y más consistentes en una estrategia de alta expectativa que en una estrategia de baja expectativa, incluso si la estrategia de baja expectativa tiene un mayor beneficio neto en un contrato. Ahora, sé que algunos Los paquetes de software de comercio le permiten optimizar los parámetros de la estrategia basada en cualquier cosa que desee. TradeStation te da sólo los resultados enlatados como el beneficio neto, el ratio de ganancias / pérdidas, rebajas, etc. Para aquellos de nosotros que usamos TradeStation, he desarrollado algo que me permite optimizar mis estrategias de puntuación de expectativa. Es una función EasyLanguage (SystemQuality). Sólo tienes que pegar al final de la señal y comenzar el optimizador. Cada iteración del optimizador hará que se escriba una línea en un archivo. csv de Excel. Entonces todo lo que haces es cargarlo en Excel, clasificar por la última columna, y voila Los parámetros para la puntuación máxima de la esperanza están en la parte superior. La documentación incluida con el código fuente es detallada y debe explicarlo todo con más detalle. Esta función puede modificarse para optimizar cualquier otra cosa que desee, también. Ratio de Sharpe Algunas personas les gusta usar la relación de Sharpe para medir la calidad relativa de una estrategia de negociación en comparación con otra. Después de una extensa investigación, no tengo más remedio que concluir que la proporción de Sharpe no es útil para evaluar objetivamente el mérito de un sistema. Tiene usos, pero no estoy de acuerdo en que se debe utilizar para determinar el mérito general. Tome dos extremos por ejemplo: El sistema A devuelve 0.001 mayor que la tasa de interés libre de riesgo con cero tramos, y la consistencia perfecta. El sistema B devuelve 60 por año en su cuenta con modestos 10 retiros. ¿Qué sistema preferiría que el sistema A tuviera una proporción de Sharpe más alta, es realmente infinito debido a cero desviaciones estándar en los retornos. Personalmente enfermo toma el sistema B sobre A cualquier día estoy más preocupado con mi crecimiento de la equidad y el poder de ganancia de mi capital de riesgo, que si los retornos periódicos son exactamente iguales. Toda la relación de Sharpe es medir la consistencia. Es cierto, eso es un elemento de mérito, pero ciertamente no todo el cuadro. Utilizarlo para determinar el mérito de toda una estrategia de negociación da como resultado evaluaciones completamente erróneas y subjetivas, como lo demuestra el ejemplo extremo anterior. Theres realmente sólo una manera objetiva de medir el mérito de un sistema, y ​​eso es cuánto usted espera que gane por cada dólar arriesgado combinado con la frecuencia con la que le da la oportunidad de ganar ese retorno esperado. El concepto de riesgo es importante para medir el rendimiento de su capital de riesgo (es decir, su saldo inicial), no lo que realmente invierte en el mercado. Desarrollar un sistema que tiene una puntuación de expectativa alta, y youll encontrar que la relación de Sharpe cuida de sí mismo. Mi investigación me ha llevado por algunos caminos fructíferos, y algunos caminos infructuosos. La optimización para la relación de Sharpe está en la última categoría. Copyright copy 2004 por Unicorn Research Corporation Todos los derechos reservados.