<<
>>

МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ

Ниже приводятся шаги, необходимые для эволюционного создания модели входа, основанной на шаблонах правил, используемых в этом исследовании:

1. Выберите произвольную хромосому с 12 элементами.

Она представляет собой потенциальное решение (случайное и, вероятно, не очень хорошее).

2. Поставьте в соответствие каждому параметру правил определенное число, чтобы получить три полностью определенных правила (одно для каждого гена), и определите значение ИСТИНА/ЛОЖЬ для всех дней во временном ряду.

3. Обработайте ценовые данные день за днем. Если в данный день все три правила возвращают значение ИСТИНА и если нет текущей длинной (или короткий) позиции, то модель получает рыночный приказ на покупку (или продажу) при завтрашнем открытии.

4. Если имеется позиция, используйте стандартную стратегию выхода для осуществления выхода.

5. Оцените торговую эффективность потенциального решения. Для этого определите «пригодность решения» как соотношение риск/прибыль в годовом выражении — величина, которая фактически является значением {-критерия.

6.. Сообщите генетическому оптимизатору, насколько пригодно (в вышеупомянутом смысле) потенциальное решение (хромосома) . Это позволит генетическому оптимизатору обновить популяцию хромосом.

7. Если решение отвечает определенным критериям, то следует сгенерировать сводку эффективности системы и другую информацию и сохранить эти данные в файле для последующего рассмотрения.

8. Повторять вышеупомянутые шаги снова и снова до тех пор, пока не пройдет достаточное число «поколений».

Так как вышеупомянутые шаги повторяются, решения или «поколения», созданные генетическим оптимизатором, в среднем становятся лучше и лучше. Большое количество отдельных эффективных решений появится в течение эволюционного процесса. Большинство решений будет записано в файле, созданном в ходе неоднократного выполнения первых семи вычислительных шагов.

Ниже будет рассмотрен код, написанный на C++, который осуществляет вышеупомянутые шаги.

ГЛАВА 12 ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ

289

Из-за природы правил, вероятно, будет различным поведение моделей при открытии длинных и коротких позиций. В связи с этим модели входа для длинных позиций найдены и проверены отдельно от моделей входа для коротких позиций. Эффективность модели оценивается на всем портфеле. Цель состоит в том, чтобы найти набор правил, которые обеспечивают наилучшую эффективность торговли всем портфелем финансовых инструментов. Процедура, используемая здесь, отличается от наших более ранних исследований (Katz, McCormick, февраль 1997), где поиск оптимальных правил проводился на каждом рынке в отдельности -— подход, в большей степени подверженный эффектам «вредной» подгонки под исторические данные. Напомним вывод, полученный в отношении нескольких моделей, которые были первоначально оптимизированы на индивидуальных инструментах: при использовании одной модели для всех рынков без оптимизации или настройки под отдельный рынок эффективность данной модели может существенно понизиться. В нижеследующих тестах использовалась стандартная платформа C++, стандартные приказы входа и стратегия выхода.

static int EventPresent (int *es, int mf int cb) {

// Используется функцией Rules для облегчения кодирования

int i ; for(i=cb-m+l; i<=cb;

if(es[i]) return TRUE; return FALSE ;

}

static void Rules (float *opn, float *hi, float *lo, float *cls, float *volf float *oif float *atrf int nb, int vl, float v2, float v3, float v4, int *ans) {

// Процедура определяет шаблоны правил, используемых

// в генетическом процессе эволюции модели, основанной на правилах.

// opn, hi, lo, cls — стандартные ценовые данные [l..nb]

// vol, oi — объем и открытый интерес [l..nb]

// nb — количество дней

// vl, v2, v3, v4 — селектор правил и параметры

// ans — выходные ценовые данные [l..nb]

// локальные макрофункции

#define LinearScaleU^b) ( (х)* ( №}-(а))/1000.0+(а) ) #define BiasedPosScaleU^) (0 .

000001*(х)*(х)*{а}) #define Compare(a,b,dir) (((dir)> =0)?((a)>(b) }: (fa)<(b)))

// локальные переменные

static int lbl, lb2, per, cb, maxlb=100; static float thr, fac, thr2, thrl, tmp, tiny=l.OE-2 0; static int IsNewHigh[MAXBAR+l], IsNewLow[MAXBAR+l]; static float Serl[MAXBAR+1] ;

// шаблоны правил

switch(vl} ( // выбираем правило

case 1: // сравнение изменения цены с порогом

290

ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

lb 1 = (int)BiasedPosScale(v2, 50.0); lb2 = (int)BiasedPosScale(v3, 50.0);

fac = LinearScale(v4, -2.5, 2.5) * sqrt(abs(lbl - Ib2)>; for(cb-maxlb; cb<=nb; cb++) {

thr = fac * atr [cb] ;

ans[cb] = cls[cb-lbl] - cls[cb-lb2] > thr;

]

break;

case 2: // сравнение цены с простым скользящим средним per = 2 + (int)BiasedPosScale(v2, 48.0); Averages(Serl, cls, per, nb) ; for(cb=maxlb; cb<=nb; cb++)

ans[cb] = Compare(cls[cb], Serl[cb], V4-500.0); break;

case 3: // сравнение цены с экспоненциальным скользящим средним per = 2 + (int)BiasedPosScale(v2, 48.0); XAverageS(Serl, cls, per, nb) ; for(cb-maxlb; cb<=nb; cb++)

ans[cb] = Compare(cls[cb], Serl[cb], V4-500.0); break;

case 4: // сравнение падения открытого интереса с пороговым значением 1b1 = 2 + (int)BiasedPosScale (v2, 48.0); thr = LinearScale(v3, 0.01, 0.50); for{cb=maxlb; cb<=nb; cb++) {

tmp = (oi[cb-lbl] - oi[cb-l]) / (oi [cb-lbl] + tiny);

ans [cb] = tmp > thr;

]

break;

case 5: // сравнение увеличения открытого интереса с пороговым значением 1b1 = 2 + (int) BiasedPosScale(v2, 48.0); thr = LinearScale(v3, 0.01, 0.99); for(cb=maxlb; cb<=nb; cb++) {

tmp = (oi [cb-1] - oi[cb-lblj) / (oi [cb-lbl] + tiny) ; ans [cb] = tmp > thr;

}

break;

case 6: // недавние новые максимумы

1bl = 2 + (int)BiasedPosScale(v2, 48.0); 1b2 = 1 + (int)BiasedPosScale(v3, 8.0); for(cb=lbl + 3; cb< = nb; cb++)

IsNewHigh[cb] = hi [cb] > Highest(hi, 1b1, cb-1); for(cb-maxlb; cb<=nb; cb++)

ans[cb] = EventPresent(IsNewHigh, 1b2, cb) ; break;

case 7: // недавние новые минимумы

1bl = 2 + (int)BiasedPosScale(v2, 48.0); 1b2 = 1 + (int)BiasedPosScale(v3, 8.0); for(cb=lbl + 3; cb<=nb; cb++)

IsNewLow[cb] = lo[cb] < Lowest(lo, 1b1, cb-1) ; for(cb=maxlb; cb<=nb; cb++)

ans[cb] = EventPresent(IsNewLow, 1b2, cb); break;

case 8: // среднее направленное движение thrl = LinearScale(v2, 5.0, 50.0); thr2 = thrl + LinearScale(v3, 5.0, 20.0);

ГЛАВА 12 ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ

291

AvgDirMov(hi, lo, cls, nb, 14, Serl); for(cb=maxlb; cb<=nb; cb++)

ans [cb] = (Serl[cb] > thrl && Serl [cb] < thr2)

&& Compare (Serl[cb] , Serl[cb-l], v4-500.0);

break;

case 9: // Медленный %К

thr = LinearScale(v2, 5.0, 95.0); fac = LinearScale(v3, 1.0, 20.0); thrl = thr - fac; thr2 = thr + fac;

StochOsc(Serl, hi, lo, cls, 2, 10, nb) ; for(cb=maxlb; cb<=nb; cb++)

ans [cb] = (Serl[cb) > thrl && Serl [cb] < thr2) && Compare(Serl[cb], Serl[cb-1], V4-500.0);

break ;

case 10: // направление наклона MACD

lb1 = 2 + (int)BiasedPosScale(v2, 18.0); lb2 = lbl + 1 + (int)BiasedPosScale(v3, 48.0); MacdOsc(Serl, cls, 1, lbl, lb2, nb) ; for(cb=maxlb; cb<=nb; cb++)

ans[cb] = Compare(Serl[cb], Serl[cb-2], v4-500.0), • break;

default:

nrerror("Undefined rule template selected"); break;

]

// первые maxlb элементов результата должны иметь значение ЛОЖЬ memset (&ans [1] , 0, sizeof(*ans) * maxlb);

#undef BiasedPosScale #undef LinearScale

}

static void Model (float *parms, float *dt, float *opn, float *hi, float *lo, float *cls, float *vol, float *oi, float *dlrv, int nb, TRDSIM &ts, float *eqcls) ( // Генетическая эволюция модели входа, основанной на правилах. // File = xl6modOl.c // parms — набор [1..MAXPRM] параметров // dt — набор [1..nb] дат в формате ГГММДД // ОРП - набор [l..nb] цен открытия // hi — набор [l..nb] максимальных цен // 1о — набор [l..nb] минимальных цен // cls - набор [l..nb] цен закрытия // vol — набор [l..nb] значений объема // oi - набор [l..nb] значений открытого интереса // dlrv — набор [l..nb] средней долларовой волатильности // nb — количество дней в наборе данных // ts — ссылка на класс торгового симулятора // eqcls — набор [l..nb] уровней капитала при закрытых позициях // описываем локальные переменные

static int rc, cb, ncontracts, maxhold, ordertype, signal; static int disp, k, modeltype;

static float mmstp, ptlim, stpprice, limprice, tmp; static float exitatr[MAXBAR+1] ;

static int rulel[MAXBAR+1], rule2[MAXBAR+1], rule3[MAXBAR+1] ;

292

ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

// копируем параметры в локальные переменные для более удобного обращения к ним

modeltype = parms[14]; // модель: 1=длинная позиция, 2=короткая

ordertype = parms[15]; // вход: 1=на открытии, 2=по лимитному приказу,

// 3=по стоп-приказу

maxhold =10; // максимальный период удержания позиции

ptlim = 4; // целевая прибыль в единицах волатильности

mmstp = 1; // защитная остановка в единицах волатильности

// выполнение расчетов для всей ценовой информации

AvgTrueRangeS(exitatr,hi,lo,cls,50,nb); // средний истинный диапазон для

// выхода

switch(modeltype) {

case 1: case 2: // для моделей открытия длинных и коротких позиций // для каждого дня отдельно оценить три правила Rules (opn, hi, lo, cls, vol, oi, exitatr, nb,

parms[1], parms[2], parms[3], parms[4], rulel); Rules (opn, hi, lo, cls, vol, oi, exitatr, nb,

parms[5] , parms[6] , parms[7] , parms[8] , rule2); Rules (opn, hi, lo, cls, vol, oi, exitatr, nb,

parms[9] , parms[10] , parms[11] , parms[12] , rule3}; break;

default: nrerror("Invalid model type");

/ проходим через дни, чтобы моделировать настоящую торговлю or(cb = 1; cb <= nb; cb++) {

// не открываем позиций до начала периода выборки

//... то же самое, что установка MaxBarsBack в TradeStation

if(dt[cb] < IS_DATE) { eqcls[cb] = 0.0; continue; }

// выполняем все ожидающие приказы и сохраняем значение капитала по // закрытию

ГС = ts.update(opn[cb] , hi[cb] , lo [cb] , cls[cb] , cb} ;

if(rc != 0) nrerror("Trade buffer overflow"); eqcls[cb] = ts.currentequity{EQ_CLOSETOTAL};

// подсчитываем количество контрактов для торговли

// ... мы хотим торговать долларовым эквивалентом волатильности

// ... 2 новых контрактов S&P-500 на 12/31/98

ncontracts - RoundToInteger(5673.C) / dlrv[cb] ) ; if(ncontracts < 1) ncontracts = 1;

// избегаем устанавливать приказы на дни с ограниченной торговлей if(hi[cb+l] == lo[cb+l]) continue;

// генерируем входные сигналы, цены стоп- и лимитных приказов signal = 0; switch(modeltype) {

case 1: // только длинные позиции

if(rulel[cb] && rule2 [cb] && rule3[cb]) signal = 1; break;

case 2: // только короткие позиции

if(rulel[cb] && rule2 [cb] && rule3[cb]} signal = -1; break;

]

limprice = 0.5 * (hi[cb] + lo [cb]);

stpprice = cls[cb] + 0.5 * signal * exitatr[cb] ;

// открываем позицию, используя определенные типы приказов if(ts.position(} <= 0 && signal == 1} { switch(ordertype) { // выбираем нужный тип приказа

ГЛАВА 12 ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ

293

case 1: ts.buyopen('1'f ncontracts); break; case 2: ts.buylimit('2'f limprice, ncontracts); break; case 3: ts.buystop('3' , stpprice, ncontracts); break-default: nrerror("Invalid buy order selected");

}

}

else if(ts.position)) >= 0 && signal == -1) ( switch(ordertype) ( // выбираем нужный тип приказа case 1: ts.sellopen('4', ncontracts); break-case 2: ts.selllimit('5', limprice, ncontracts); break-case 3: ts.sellstop('6', stpprice, ncontracts); break-default: nrerror("Invalid sell order selected"),-

}

}

/ / симулятор использует стандартную стратегию выхода tmp = exitatr[cb];

ts.stdexitcls('X', ptlim*tmp, rrmstp*tmp, maxhold); ] / / обрабатываем следующий день

C++ код описывает шаблоны правил и стратегию торговой системы. Шаблоны правил определяются с помощью функции Rules. Аргументы v1, v2, v3 и v4 (четыре числа, которые содержит каждый ген) несут всю информацию, требуемую для реализации шаблонов правил. Аргумент v1 используется для выбора требуемого шаблона правила из 10 доступных; аргументы v2, v3 и v4 используются для определения требуемых параметров каждого правила (направления сравнения, периоды скользящих средних и т.д.). Затем правило оценивается на всех днях, и оценки (1 для ИСТИНА, 0 для ЛОЖЬ) помещаются в вектор cms, возвращающий результаты функции.

Макрос BiasedPosScale (x, а) используется для создания соответствия между целыми числами от 0 до 1000 и непрерывным диапазоном от 0 до а. Макрос используется, чтобы вычислить периоды обратного обзора для определения ценовых экстремумов и периоды скользящих средних v2, v3 или v4, значения которых получены из генетического алгоритма и пронумерованы целыми числами от 0 до 1000. Соответствие между номерами от 1 до 1000 и числами из диапазона от 0 до а нелинейно — оно устроено так, чтобы можно было более детально исследовать меньшие значения параметров. Например, предположим, что период скользящего среднего изменяется от 2 до 100 дней. Необходимо с одинаковой точностью производить выбор лучшего решения между периодами 2, 3 и 4 и периодами 30, 50 и 90. Точность поиска должна быть выше для маленьких чисел. Это связано с тем, что изменение периода скользящего среднего от 2 до 5 дней сильнее повлияет на результаты торговли, чем изменение от 50 до 60.

Макрос LinearScale (x, а, b) выполняет линейную адресацию целочисленного диапазона 0 ... 1000 к диапазону а ... . Макрос обычно используется при вычислении порогов или отклонений. В коде шаблона правила все параметры вычислены внутри функции Rules, а не внутри ГА. Генети

294

ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

ческии алгоритм имеет инструкцию генерировать числа в диапазоне от 0 до 1000, за исключением элементов хромосом 1, 5 и 9, которые являются первыми числами в каждом гене и используются в качестве селекторов шаблонов правил. Масштабирование проводится внутри функции Rules, так как шаблоны для различных видов правил имеют различные диапазоны изменения параметров и контрольных значений.

Процесс эволюции торговых систем начинается со случайного выбора значений хромосомы. Генетический оптимизатор выбирает два члена популяции и спаривает их (исходя из определения скрещивания, нормы мутации и размера гена). Затем полученное потомство возвращается как потенциальное решение. Когда компоненту ГА сообщают об эффективности полученного решения, он сравнивает ее с наименее пригодным членом популяции. Если пригодность потомства больше, чем у наименее пригодного члена, то ГА заменяет наименее пригодный член решения полученным потомством. Этот процесс повторяется в течение нескольких поколений и осуществляется с помощью программной оболочки (не приведенной в данной книге), которая, в свою очередь, делает повторные запросы к функции Model для моделирования торговли и оценки пригодности системы.

Код функции Model почти идентичен используемому в более ранних главах. До цикла индексации дней, в котором генерируются приказы для торговли, функция Rules вызывается три раза (один раз для каждого гена), и результаты помещаются во временные ряды rule1, rule2 и ruleS. При этом также подсчитывается средний истинный диапазон за последние 50 дней, поскольку это необходимо для стандартного выхода и оценки правил. Внутри цикла оценивание правил производится для текущего дня (rulel[cb], rule2[cb], rule3[cb]), и если все оценки возвращают значение ИСТИНА, то генерируется сигнал на покупку (или продажу, если исследуются входы в короткую позицию). Входы запрограммированы стандартным способом для каждого из трех тестируемых приказов. В эволюционном процессе используются только данные из выборки.

Выходные данные, полученные от программной оболочки, позволяют выбрать желаемое решение, которое можно использовать в торговле отдельно или в группе моделей. Решения могут быть легко сформулированы как понятные правила для оценки их «физического смысла» и использования их в качестве элементов других систем.

<< | >>
Источник: Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. МакКормик . Энциклопедия торговых стратегий / Пер, с англ. — М.: Альпина Паблишер. — 400 с. . 2002

Еще по теме МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ:

  1. МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ
  2. 10.4. Методология тестирования торговых систем для рынка FOREX
  3. МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ
  4. МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ЛУННЫХ МОДЕЛЕЙ
  5. МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО КОМПОНЕНТА ВЫХОДОВ
  6. МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ НЕЙРОННОГО КОМПОНЕНТА СТРАТЕГИИ ВЫХОДОВ
  7. Тестирование модели
  8. Тестирование в школах
  9. 10.5. Стресс-тестирование
  10. 5.5. Окно «Тестирование Стратегий»
  11. Роль тестирования в кадровой работе
  12. Конкурсные испытания или тестирование
  13. Тестирование потенциального целевого рынка
  14. Тестирование программного обеспечения