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La significación estadística de los sistemas de negociación que el uso de indicadores con mucho lookbacks

Supongamos que tenemos un sistema de comercio que se negocia diariamente, por un día, pero utiliza un indicador que mira hacia atrás en los últimos 5 años. Un ejemplo sencillo podría ser el porcentaje de cambio en el precio de un activo durante ese período de 5 años.

Habrá un alto grado de correlación serial en los valores de los indicadores de un día para el siguiente, debido a la superposición de la al pasado. Hay maneras estándar de tomar esto en cuenta a la hora de evaluar el rendimiento de un sistema de trading?

Intuitivamente, parece que para una longitud fija de backtest de datos (digamos 10 años) que deberíamos tener más certeza de nuestras métricas de rendimiento, tales como Sharpe, cuando hemos corto lookbacks, desde entonces, las muestras de que el indicador de distribución son más independientes. ¿Cómo podemos cuantificar esto? O es más de una regla-de-pulgar situación?

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Markus Olsson Puntos 12651

Ejecutando una mirada hacia atrás de 5 años en un sistema a diario equivale a alrededor de 1260 a buscar la espalda de los puntos que me parece muy grande. Obviamente, usted encontrará la correlación serial entre los valores de los indicadores cuando se mueve de un punto de datos para el siguiente. Recomiendo la reducción de la cantidad de puntos de datos que entra en sus cálculos de los indicadores.

Un sistema de comercio tiene, ante todo, hacer sentido intuitivo antes de realizar cualquier análisis cuantitativo. Usted también no mires hacia atrás 50 días cuando se busca generar indicadores para un intradía estrategia de negociación. Esto no tiene nada que ver con la correlación serial todavía, o cómo se puede cuantificar el óptimo mirar atrás parámetro. Tiene que ver con su necesidad de entender realmente lo que en realidad se trata de medir y que la dinámica de intentar la captura y la relevancia de los puntos de datos en el pasado y cómo desea que a pesar de los diferentes puntos de datos (porque, obviamente, la importancia de los puntos de datos más recientes es mayor que para los mayores puntos de datos).

Se parecen confundir la relación de la cantidad de datos históricos sobre el que te gusta a prueba de nuevo y su impacto en su poder predictivo y el rigor del análisis de una determinada estrategia con la cantidad de datos que se utilizan para calcular un indicador único punto de datos. Ellos no están relacionados, completamente independientes el uno del otro. Te recomiendo que realmente intento de separar cada uno de los conceptos y el tratamiento de ellos totalmente diferente.

1) La cantidad de datos disponibles para la copia de prueba deberá ser suficiente para darle la confianza que puso a prueba la estrategia más suficientemente diferentes de los ciclos de mercado y mercado interior, con el fin de llegar a una mejor predicción del rendimiento futuro como una función de rendimiento en el pasado.

2) La cantidad de puntos de datos se utilizan en el cálculo de un indicador de punto tiene una incidencia directa en el rendimiento y la calidad de su indicador de señal y no tiene nada que ver con la relación entre un histórico de vuelta de la prueba y su poder predictivo sobre el rendimiento futuro. Este es un problema de optimización que en sí viene con una serie de dificultades que es necesario prestar atención.

Sólo después de una clara distinción entre los dos conceptos que hacer que me recomienda usted para continuar.

Este es mi 2 centavos de dólar a partir de los años de desarrollo de la estrategia de cualquier cosa de la frecuencia media a alta frecuencia.

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