Бэктестинг на MATLAB

Бэктестинг — ключевой этап разработки и оценки торговых стратегий. Он заключается в применении стратегии к историческим рыночным данным для оценки ее эффективности. MATLAB часто используется в алгоритмической торговле, включая бэктестинг, благодаря мощным вычислительным возможностям и специализированным пакетам.

Введение в бэктестинг

Бэктестинг — процесс тестирования торговой стратегии на истории, чтобы понять, как она могла бы работать в прошлом. Это важная часть разработки стратегий, потому что помогает оценить прибыльность, риск и устойчивость стратегии в разных рыночных условиях.

Почему MATLAB для бэктестинга?

MATLAB широко используется в количественных финансах по нескольким причинам:

Мощные математические инструменты: встроенные функции для расчетов, анализа данных и визуализации.
Пакеты: финансовые и эконометрические пакеты для рынков и анализа временных рядов.
Гибкость: возможность адаптировать модели и скрипты под конкретные задачи.
Визуализация: развитые средства графиков помогают лучше понимать поведение стратегии.
Скорость и эффективность: вычислительная эффективность важна для обработки больших наборов данных.

С чего начать бэктестинг в MATLAB

Для старта нужны исторические данные и сформулированная стратегия. Обычно процесс включает:

Сбор и подготовка данных: получение и очистка исторических данных.
Определение стратегии: правила, индикаторы и параметры.
Реализация кода: применение стратегии к историческим данным.
Оценка эффективности: анализ метрик (доходность, просадка, коэффициент Шарпа и т. д.).
Оптимизация и доработка: настройка параметров и дополнительные тесты.

Сбор и подготовка данных

Исторические данные можно получать у провайдеров вроде Bloomberg или Reuters, а также из специализированных сервисов. MATLAB поддерживает импорт из CSV, Excel и баз данных. Предобработка включает работу с пропусками, корректировки сплитов и нормализацию рядов.

% Example: Loading data from a CSV file
data = readtable('historical_data.csv');
data.Date = datetime(data.Date, 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd');
% Handling missing values
data = rmmissing(data);

Определение стратегии

Перед реализацией стратегии нужно задать механизм сигналов, например скользящие средние, индикаторы импульса или статистический арбитраж.

% Example: Define a simple moving average crossover strategy
shortWindow = 50;
longWindow = 200;
data.shortMA = movmean(data.Close, shortWindow);
data.longMA = movmean(data.Close, longWindow);

% Generate buy/sell signals
data.Signal = data.shortMA > data.longMA;

Реализация кода

После определения стратегии следует реализовать бэктестинг: симулировать сделки, рассчитать результаты и метрики.

% Initialize variables
initialCapital = 100000; % Initial capital in dollars
position = 0; % Current position
capital = initialCapital; % Available capital
portfolio = struct('Cash', capital, 'Holding', 0, 'Value', capital);

for i = 2:height(data)
    if data.Signal(i) == true && ~position % Buy signal
        position = floor(portfolio.Cash / data.Close(i));
        portfolio.Cash = portfolio.Cash - position * data.Close(i);
        portfolio.Holding = position;
    elseif data.Signal(i) == false && position % Sell signal
        portfolio.Cash = portfolio.Cash + position * data.Close(i);
        portfolio.Holding = 0;
        position = 0;
    end
    % Portfolio value
    portfolio.Value(i) = portfolio.Cash + portfolio.Holding * data.Close(i);
end

% Calculate performance metrics
returns = diff(portfolio.Value) ./ portfolio.Value(1:end-1);
annualReturn = prod(1+returns).^(252/length(returns)) - 1;
sharpeRatio = mean(returns) / std(returns) * sqrt(252);

Оценка эффективности

Для оценки результатов используют метрики и визуализации: кумулятивную доходность, максимальную просадку, коэффициент Шарпа и волатильность.

% Plot the portfolio value over time
figure;
plot(data.Date, portfolio.Value);
title('Portfolio Value Over Time');
xlabel('Date');
ylabel('Portfolio Value (USD)');

% Display performance metrics
fprintf('Annual Return: %.2f%%\n', annualReturn*100);
fprintf('Sharpe Ratio: %.2f\n', sharpeRatio);

Оптимизация и доработка

Бэктестинг помогает найти зоны для улучшения стратегии. MATLAB предоставляет инструменты оптимизации для поиска лучших параметров.

% Example: Using MATLAB's optimization toolbox to find optimal parameters
fun = @(x) -backtest_strategy(data, x(1), x(2)); % Objective function for optimization
x0 = [50, 200]; % Initial guess
lb = [10, 50]; % Lower bounds
ub = [100, 300]; % Upper bounds
optimalParams = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], lb, ub);

fprintf('Optimal Short Window: %d\n', optimalParams(1));
fprintf('Optimal Long Window: %d\n', optimalParams(2));

В этом примере backtest_strategy — пользовательская функция, которая выполняет бэктест и возвращает отрицательное значение метрики, которую нужно максимизировать (например, годовую доходность).

Заключение

Бэктестинг в MATLAB — это последовательный процесс определения, реализации и улучшения торговых стратегий на исторических данных. Мощные вычислительные возможности MATLAB, богатые пакеты и визуализация делают его удобной средой для оценки алгоритмических стратегий.

Следуя шагам — сбор данных, определение стратегии, реализация, оценка эффективности и оптимизация — трейдеры и квант-аналитики могут получать качественные инсайты о поведении стратегий и их потенциальной прибыльности.