Сегодня существует множество источников для получения данных. Данные можно получать от поставщиков за отдельную плату, скачивать с различных бирж, получать из различных баз данных, доступных в Интернете и на компакт-дисках.
Плохие данные могут привести любой анализ в состояние полного хаоса, дать потенциально убыточные заключения и привести к потере драгоценного времени. Поэтому для проведения тестов требуется применять только лучшие из доступных данных. Некоторые прогностические системы, например основанные на нейронных сетях, могут быть чрезвычайно чувствительны к нескольким отклонениями, ошибочным данным; в таких случаях необходимость в чистых данных особенно высока. Время, потраченное на поиск и окончательную чистку хороших данных, не будет потеряно.
Данные могут использоваться в своих естественных временных рамках или пересчитываться в другой масштаб. В зависимости от используемого масштаба при торговле и особенностей торговой системы могут потребоваться тиковые, 5- и 20-минутные, часовые, недельные, двухнедельные, месячные, квартальные и даже годовые данные. Обычно источник данных имеет естественные временные ограничения; для внутридневных данных — это тик. Тик не является постоянной единицей времени: иногда тики бывают очень частыми, иногда спорадическими с длинными интервалами между ними. День — естественная единица шкалы для дневных данных. Для некоторых других данных естественный масштаб может быть двухмесячным, как, например, для сводок обзоров «Взгляды Трейдеров», или квартальным, как бывает с отчетами о прибыли компаний.
Исторические ценовые данные по фьючерсным рынкам поставляются как для индивидуальных контрактов, так и для непрерывных фьючерсов. Данные по индивидуальным контрактам — это ценовая история отдельных фьючерсных контрактов. На фьючерсных рынках в каждый момент времени могут проходить торги по нескольким контрактам. Большинство спекулянтов на бирже торгует контрактами на ближайший месяц — наиболее ликвидными и близкими к исполнению, но еще не прошедшими дату первого уведомления.
Мы предлагаем научное исследование входов, выходов и других элементов торговой системы. Основная сущность научного подхода в этом аспекте такова:
Предположим, что у нас имеется механическая торговая система, которая имеет модель входа, дающую приказы на вход, и модель выхода, дающую приказы на выход (включая необходимые защитные остановки). Как оценить результаты работы системы и определить, какой приказ хорош, а какой плох?
Одна из проблем, с которой столкнулся Кац в ранней работе, состояла в том, что его «система» давала только сигналы входа, оставляя решение о выходе на усмотрение трейдера. Следовательно, данная система не была полностью механической.
Loading ...