Введение

Любой эксперт может быть протестирован на исторических данных. После тестирования эксперта во вкладке "Отчет" отображаются обобщенные результаты тестирования советника и некоторые ключевые показатели. Отчеты позволяют быстро сравнивать между собой как различные эксперты, так и результаты работы одного и того же эксперта с различными входными параметрами. Данная статья позволяет научиться читать такие отчеты и грамотно интерпретировать полученные результаты.

Пример отчета результатов тестирования

В качестве примера рассмотрим следующий отчет результатов тестирования:

§                    Bars in test, количество баров в истории, показывает глубину истории, на основе которой производилось моделирование.

§                    Ticks modelled, количество смоделированных тиков, показывает размер смоделированной последовательности. Каждая запись последовательности представляет собой состояние бара (OHLCV) на тот или иной момент времени. В зависимости от таймфрейма, метода моделирования и от наличия исторических данных меньших таймфреймов в пределах бара может быть смоделировано разное количество состояний бара.

§                    Modelling quality, качество моделирования, рассчитывается по следующей формуле:

ModellingQuality = ((0.25*(StartGen-StartBar) + 

                     0.5 *(StartGenM1-StartGen) + 

                     0.9 *(HistoryTotal-StartGenM1)) / (HistoryTotal-StartBar))*100%;

где:

§                    HistoryTotal - количество баров в истории;

§                    StartBar - номер бара, с которого началось моделирование. Моделирование начинается с как минимум 101-го бара либо бара, соответствующего начальной дате ограничения тестирования;

§                    StartGen - номер бара, с которого началось моделирование на основе исторических данных ближайшего таймфрейма;

§                    StartGenM1 - номер бара, с которого началось моделирование на основе минуток;

при этом:

§                    промежуток от начала моделирования без данных ближайшего таймфрейма до начала моделирования на основе данных ближайшего таймфрейма имеет весовой коэффициент 0.25;

§                    промежуток от начала моделирования на основе данных ближайшего таймфрейма до начала моделирования на основе минуток имеет весовой коэффициент 0.5;

§                    промежуток от начала моделирования на основе минуток до конца исторических данных имеет весовой коэффициент 0.9;

§                    Gross profit, общая прибыль, сумма прибыли всех прибыльных сделок;

§                    Gross loss, общий убыток, сумма убытков всех убыточных сделок;

§                    Total net profit, чистая прибыль, показывает разницу между общей прибылью и общим убытком:

TotalNetProfit = GrossProfit - GrossLoss

§                    Profit factor, прибыльность, показывает отношение между общей прибылью и общим убытком:

ProfitFactor = GrossProfit / GrossLoss

§                    Expected payoff, математическое ожидание выигрыша рассчитывается по следующей формуле:

Expected Payoff = (ProfitTrades / TotalTrades) * (GrossProfit / ProfitTrades) - 

                  (LossTrades / TotalTrades) * (GrossLoss / LossTrades)

где:

§                    TotalTrades - общее количество сделок;

§                    ProfitTrades - количество прибыльных сделок;

§                    LossTrades - количество убыточных сделок;

§                    GrossProfit - общая прибыль;

§                    GrossLoss - общий убыток.

§                    Absolute drawdown, абсолютная просадка - это разница между начальным депозитом и наименьшим значением баланса в процессе тестирования:

AbsoluteDrawDown = InitialDeposit - MinimalBalance

§                    Maximal drawdown, максимальная просадка - это максимальная разница между одним из локальных верхних экстремумов графика изменения баланса и последующих нижних экстремумов:

MaximalDrawDown = Max of (Maximal Peak - next Minimal Peak)

На следующем рисунке цифрами показаны основные стадии изменения величины максимальной просадки в процессе тестирования. Итоговое значение максимальной просадки выделено утолщенными стрелками.

Процент максимальной просадки показывает отношение максимальной просадки к значению соответствующего локального верхнего экстремума:

MaxDrawDown % = MaxDrawDown / its MaxPeak * 100%

Остальные результаты, показываемые во вкладке "Отчет", получаются при помощи простейших математических вычислений.

§                    Total trades - общее количество сделок, совершенных экспертом в процессе тестирования;

§                    Short positions (won %) - общее количество коротких позиций и процент прибыльных среди коротких позиций (прибыльные короткие позиции / общее количество коротких позиций * 100%);

§                    Long positions (won %) - общее количество длинных позиций и процент прибыльных среди длинных позиций (прибыльные длинные позиции / общее количество длинных позиций * 100%);

§                    Profit trades (% of total) - общее количество прибыльных сделок и процент от общего количества сделок (ProfitTrades / TotalTrades * 100%);

§                    Loss trades (% of total) - общее количество убыточных сделок и процент от общего количества сделок (LossTrades / TotalTrades * 100%);

§                    Largest profit trade - самая большая прибыль среди прибыльных сделок;

§                    Largest loss trade - самый большой убыток среди убыточных сделок;

§                    Average profit trade - средний размер прибыли прибыльных сделок (GrossProfit / ProfitTrades);

§                    Average loss trade - средний размер убытка убыточных сделок (GrossLoss / LossTrades);

§                    Maximum consecutive wins (profit in money) - максимальное непрерывное количество среди серий прибыльных сделок и сумма прибыли в этой серии;

§                    Maximum consecutive losses (loss in money) - максимальное непрерывное количество среди серий убыточных сделок и сумма убытков в этой серии;

§                    Maximal consecutive profit (count of wins) - максимальная прибыль непрерывной серии прибыльных сделок и количество сделок в этой серии;

§                    Maximal consecutive loss (count of losses) - максимальный убыток непрерывной серии убыточных сделок и количество сделок в этой серии;

§                    Average consecutive wins - среднее количество сделок в непрерывных прибыльных сериях.

§                    Average consecutive losses - среднее количество сделок в непрерывных убыточных сериях.

Цветовые обозначения диаграммы качества моделирования

На цветной диаграмме используются следующие цвета:

§                    Светло-зеленый - моделирование на основе минуток, на рисунке ниже обозначено цифрой 7.

§                    Более темные оттенки зеленого цвета показывают моделирование на больших таймфреймах, от M5 до H4.

§                    Розовый цвет - чистое фрактальное моделирование без данных меньшего таймфрейма, на рисунке обозначено цифрой 2.

§                    Серый цвет - ограничение моделирования по дате, на рисунке обозначено цифрой 1.

На приведенном рисунке цветная диаграмма построена в соответствии со следующими исходными данными расчета качества моделирования:

§                    Bars in test = 4190;

§                    StartBar = 2371;

§                    StartGen (H4) = 3042 (на рисунке выше обозначено цифрой 3);

§                    Start H1 = 3355 (обозначено цифрой 4);

§                    Start M30 = 3841 (обозначено цифрой 5);

§                    Start M15 = 3891 (обозначено цифрой 6);

§                    Start M5 = 0 (на рисунке нет обозначения, так как минутные данные начались раньше);

§                    Start M1 = 3917.

Подставляя данные значения в формулу расчета качества моделирования получаем:

((0.25*(3042-2371) + 0.5*(3917-3042) + 0.9*(4190-3917)) / (4190-2371))*100% =

((0.25*671 + 0.5*875 + 0.9*273) / 1819)*100%                                = 46.78%