DT говорит, что,
: В том и проблема, что конкретная реализация не
: дает объективной оценки. Правильнее использовать
: моделирование Монте-Карло, на худой конец (Average
: + k*StdDev)(Drawdown).Не вижу причин все так усложнять. Можно было бы, конечно, взять ряд максимальных просадок за каждый из 10 лет, посчитать среднее, взять две-три сигмы и принять данную оценку, но зачем ? Какой смысл строить такие оценки для нестационарного ряда. А стационарным он не будет никогда, так как кривая капитала всегда будет иметь зависимость от рыночной ситуации и нам никогда не удасться избавиться от этой замисимости. IMHO, конечно.
: : Хм. А если орел выпадет 26 раз , тогда что ?
:
: Да ничего. Это просто пример использования Max
: Drawdown в качеастве меры риска. При тех же самых
: трейдах, но произведенных в другом порядке, Max
: Drawdown будет другим, не обязательно меньшим
: (как, кстати, и профит). Означает ли это
: качественные изменения в системе?
Последовательность и наличие/отсутствие некоторого количества сделок не оказывают значительного влияния на результаты. Это было проверено двумя способыми:
1) С помощью изменения параметров системы на другие значения, что приводило к другим трейдам и немного другой форме EC, но годовая доходность и максимальная просадка оставались практически теми же.
2) При тестировании системы была введена случайная величина, которая отбрасывала трейды с определенной вероятность. В итоге получалась другая комбинация трейдов, но годовая доходность и максимальная просадка оставались близкими к тем, что были без этой случайной величины.
: Нет, я предлагаю использовать более обоснованные
: меры для оценки системы.
А почему Вы считаете, что “моделирование Монте-Карло, на худой конец (Average + k*StdDev)(Drawdown)” являются более обоснованными мерами оценки ? Мы же не научную работу по статистике пишем. Зачем все усложнять ? Вы серьезно полагаете, что продвинутые методы на рынке работают лучше простых ?
Всего наилучшего.
Prudent.