¿Cuántas entradas de optimización son todavía aceptables?

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En el artículo de hoy, me gustaría compartir con ustedes un estudio interesante, que responderá a una pregunta importante: ¿cuántas entradas de optimización son aceptables para una estrategia y cuáles son los límites que no debemos cruzar? Vamos a echarle un vistazo.

El estudio se basa en un excelente trabajo de mi universidad en nuestro fondo de cobertura, que se ocupa del proceso de desarrollo de una estrategia automatizada, la base de datos y la realización de tareas analíticas en esta base de datos. Primero echemos un vistazo a la metodología de cómo se realizó este estudio.

En nuestro fondo de cobertura, actualmente hay más de 700 estrategias, la mayoría de ellas en mercados de futuros, intradía y swing. Todas estas estrategias ya han pasado nuestras pruebas, por lo que todas cumplen con nuestros requisitos mínimos de calidad y son utilizables para operaciones en vivo.

Aquí es donde todo el trabajo no termina, pero donde todo comienza. Todas nuestras estrategias se supervisan y actualizan continuamente, por lo que recibimos nueva información importante sobre todas las estrategias y su desempeño. Por lo tanto, no solo tenemos disponible el período de 3 meses adicional fuera de la muestra, sino también el real fuera de la muestra, es decir, datos que ni siquiera existieron cuando se desarrolló la estrategia. Esto nos da la posibilidad única de monitorear el rendimiento real de OOS y compararlo con el rendimiento anterior.

Más adelante, como parte de nuestro flujo de trabajo, hemos creado un índice que controla el rendimiento real de OOS de todos los datos anteriores que teníamos disponibles (gracias al fantástico trabajo de mi universidad) y este índice (que desafortunadamente es privado y no lo compartiré) más información al respecto) nos ayuda a analizar qué factores afectan el rendimiento real de OOS. Hoy analizamos una gran cantidad de diferentes aspectos y componentes (además de que usamos Python Jupiter).

Uno de estos estudios se realizó para mostrarnos cuál es la relación entre el rendimiento de OOS y el número de entradas de optimización.

Y este es el estudio que me gustaría compartir con ustedes hoy.

Los resultados son realmente simples para la interpretación: simplemente, cuanto mayor sea el valor de avgDhidx, mejor será el rendimiento de las estrategias con un número dado de parámetros. Hemos comparado 1-7 parámetros de entrada (ninguna de nuestras estrategias tiene más que eso) y aquí están los resultados:

Parámetros de entrada: Index Dhidx

1: 4.38

2: 33.36

3: 36.30

4: 0.38

5: 32.40

6: 43.26

7: -2.67

Aunque el estudio aún no es perfecto, ya que no tenemos suficientes muestras para ciertas variantes (estamos desarrollando nuevas estrategias todos los días, por lo que el tamaño de la muestra está creciendo continuamente), es posible establecer algunos resultados generales:

Para mí, personalmente, lo más importante es ver y confirmar si una estrategia con menos entradas de optimización es más sólida. Nuestro estudio no lo ha confirmado. Puede tener incluso 5-6 entradas de optimización y, siempre que la estrategia pase todas nuestras pruebas sólidas, puede ser tan sólida como la estrategia que tiene 2-3 entradas de optimización.

Feliz comercio!

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