Taxa de vitórias a medida de desempenho mais importante

Taxa de vitórias: a medida de desempenho mais importante

9 de fevereiro de 2017 5:00 am 36 comentários Exibições: 2042

Michael Harris, Blog do Action Action Lab

Pouco depois do meu post sobre maximização Kelly eu recebi um número de e-mails de comerciantes que estão desenvolvendo sistemas, mas são, compreensivelmente, na minha opinião, um pouco confuso sobre qual critério de desempenho ou critérios para usar ao avaliá-los. Eu entendo porque esses comerciantes estão confusos, ou para ser mais exato, o que ou quem os confundiu e por quê.

O critério mais importante para usar ao medir o desempenho de uma estratégia de negociação é a sua taxa de sucesso, a. k.a. taxa de vitória. Um ano atrás, no post "O que todo comerciante deve saber sobre a taxa de ganhos, fator de lucro e Razão de pagamento 8220 ;, eu mencionei uma fórmula derivada há 20 anos que apareceu pela primeira vez em um livro meu publicado em 2000 e em alguns Papéis em revistas populares. A fórmula descreve a relação entre a taxa de vitória, taxa de retorno e fator de lucro:

W = pf / (pf + r) (1)

Onde w é a razão de vitória, expressa como a razão entre o número de negócios vencedores eo número total de negócios, pf é o fator de lucro calculado como a soma de negócios vencedores dividido pela soma de negociações perdedoras e r é a razão média Ganhando comércio para a média de perder o comércio, também conhecido como a taxa de recompensa.

Agora, um argumento freqüente é que a taxa de vitória pode ser baixa, tal como, por exemplo, 30%, mas a razão r pode ser suficientemente alta para que o fator de lucro resultante seja maior que 1, isto é, uma estratégia lucrativa. A fórmula para o fator de lucro pode ser derivada da equação (1):

Pf = w x r / (1-w) (2)

Podemos ver pela equação (2) que se w = 0,4 e r = 1,5, então pf = 1,0. Assim, se r for mantido acima de 1,5, então a estratégia será rentável. Então o argumento é que r é talvez mais importante do que w, e estratégias devem ser desenvolvidas para r máximo. Por exemplo, as estratégias que seguem as tendências têm geralmente baixa w mas alta r.

Vou tentar lançar alguma luz sobre estas questões; As estratégias de tendência a seguir precisam ter alta r, mas não há garantia para isso. Não cabe à estratégia decidir qual o valor de r que terá como que depende das condições de mercado. Se o mercado se move lateralmente, então o seguimento de tendências gera um fator de lucro menor que 1. Este foi o caso durante 2017 com a maioria dos fundos de tendências. A relação r não é algo que pode ser controlado pelo comerciante. Se você confiar em esperanças, então você pode medir o desempenho com base na razão r. Mas se você confiar na habilidade, então você medir o desempenho com base na taxa de vitória e r máximo r alcançável.

A (s) Fonte (s) da Confusão

Por que a maioria dos comerciantes e desenvolvedores de sistemas preferem usar métricas como lucro líquido, taxa de Sharpe, taxa de recompensa, fator de lucro, levantamento máximo, etc. ao desenvolver sistemas em vez da taxa de vitória direta?

A resposta, na minha opinião, é que encontrar estratégias com alta taxa de vitórias para o rácio máximo de recompensa alcançável r é extremamente difícil quando o uso das outras proporções facilita frequentemente o ajuste de curvas, mas as estratégias geralmente têm baixa taxa de vitória, na faixa de 40% a 60 %, Mas alta rentabilidade r r, como resultado da otimização. De fato, isso é o que a maioria das ferramentas de desenvolvimento de estratégias baseadas em redes neurais, otimização genética e programação geralmente realizam por causa de sua natureza. Estas abordagens algorítmicas têm sido aplicadas com sucesso em muitos campos, mas são mal aplicadas no caso do desenvolvimento do sistema de negociação. Uma razão é que eles geram sistemas otimizados TYPE-I e o viés de mineração de dados é muito alto.

Ainda mais importante é o fato de que o risco de ruína de uma estratégia de negociação depende principalmente de sua taxa de vitória. Quanto menor a taxa de vitória, maior o risco de ruína. No caso especial da ruína devido a perdedores consecutivos, isso pode ser visto a partir desta equação simples:

RoR = (1-w) ^ R

Onde ROR é o risco de ruína, w é a taxa de vitória e R é o inverso do percentual de risco. Pode-se ver que para a porcentagem de risco fixo, por exemplo 2% do capital, o risco de ruína diminui à medida que w aumenta. No entanto, perdedores consecutivos são um caso especial de ruína e, em geral, a probabilidade é maior. Este caso especial foi usado para mostrar a importância da taxa de vitória.

Se você não pode desenvolver uma estratégia com uma taxa de vitória suficientemente alta, superior a 70% na minha opinião, independentemente do valor de uma taxa de retorno suficientemente elevada, o risco de ruína é alto. Estratégias com baixa taxa de vitória que aparecem bem durante o backtesting ou até mesmo executar bem durante os primeiros dois anos de negociação real pode confiar na sorte e, especificamente, na relação de recompensa restante alta. Fornecedores de software que implementam vários tipos de métricas para auxiliar os comerciantes no desenvolvimento de sistemas de negociação muitas vezes o fazem porque isso oferece muitas mais opções de estratégias de ajuste de curva que parecem ter um fator de lucro alto e taxa de retorno à custa da taxa de vitória. Tais estratégias carregam o risco elevado da ruína porque fazem suposições irrealísticas sobre o comportamento futuro dos mercados, como, por exemplo, que o mercado manterá em recompensar um comerciante com uma taxa baixa da vitória por um período de tempo prolongado.

Michael Harris, Blog do Action Action Lab

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