Я достаточно долго изучаю рынки и экспериментирую с различными алгоритмами их прогнозирования.
Раньше ко мне приходили, как правило, письма, в которых начинающие, и не только, игроки на рынках, считающие , что им удалось придумать выигрышный алгоритм, обращались с просьбой написать робота по этому алгоритму.
Как правило, такие алгоритмы работают лишь на специфическом рынке. Так как рынок меняется, то такие алгоритмы обязательно сольют депозит. Это произойдет, не потому что они очень убыточные, а скорее потому, что мат ожидание любой сделки, которую мы заключаем через брокера всегда смещено в сторону убытков, а попытка предсказать будущий тренд через оптимизацию параметров — это скорее лотерея, чем реальный прогноз.
Почему роботы, которые прибыльные при оптимизации, убыточные после ?
Этот вопрос часто задают себе роботостроители.
Но однозначного ответа на него нет.
Могу предложить свой вариант ответа.
Проводя исследования рынков, я обнаружил, что реально нет точно повторяющейся ситуации на рынке.
Как правило, разрабатываемые непрофессиональные торговые роботы основаны на общеизвестных индикаторах. Это либо различные модификации скользящего среднего, либо различные варианты осцилляторов.
В цифровой обработке сигналов такие индикаторы и осцилляторы называются фильтрами. Как правило индикаторы,применяемые на рынках — это самые примитивные фильтры.
Суть почти всех простейших торговых стратегий сводится к фильтрации некоторой низкочастотной составляющей движения цены и обнаружение изменения ее угла наклона.
Как правило, после оптимизации, такой алгоритм всегда даст прибыль.
Но в реальных условиях найденный при оптимизации период будет, либо грубой оценкой ситуации в прошлом , либо вообще начнет выделять данную составляющую там, где ее нет.
Т е алгоритм будет работать против рынка, т е в убыток.
Поэтому любой простой робот будет всегда прибыльным при оптимизации, но всегда станет убыточным в реальной ситуации.
Я полагаю, что простые роботы не могут прогнозировать рынок. Они просто медленно и неуклонно становятся неадекватными рынку и поэтому становятся убыточными.
Т е, когда мы оптимизировали параметры робота по рынку, то построили максимально близкую аппроксимацию к истории. Но как только мы начинаем применять такого робота на данных, которые все дальше и дальше удаляются от области оптимизации, мы получаем все менее и менее адекватное решение.
Поэтому простые роботы обречены на слив депозита.
В каждом конкретном случае — это лишь вопрос времени.
Благодаря большей доступности средств разработки роботов, в последнее время больше приходят письма с вопросами о технических возможностях тех или иных инструментов разработки.
Но это уже другая история