Поиск по сетке

Поиск по сетке — это техника оптимизации гиперпараметров, традиционно используемая в машинном обучении, но нашедшая значительное применение в сфере алгоритмической торговли. Основная цель поиска по сетке в торговле — оптимизация параметров стратегии для максимизации показателей эффективности, таких как доходность, коэффициент Шарпа, коэффициент Сортино и другие показатели эффективности с поправкой на риск.

Поиск по сетке включает систематическую проработку множества комбинаций настроек параметров, проводя кросс-валидацию по ходу работы для определения того, какая настройка даёт наилучшую производительность. Ниже представлен подробный обзор применения поиска по сетке к торговым алгоритмам.

Алгоритмическая торговля

Алгоритмическая торговля относится к использованию компьютерных алгоритмов для торговли на финансовых рынках. Алгоритмы принимают решения о покупке или продаже активов, используя различные стратегии, часто основанные на сложных математических моделях и анализе.

Параметры в торговых стратегиях

Параметры являются неотъемлемой частью любой торговой стратегии, включая значения, которые стратегия использует для сигнализации о покупке, продаже или удержании актива. Эти параметры могут включать окна скользящих средних (краткосрочные или долгосрочные), пороговые значения, коэффициенты для правил управления рисками и многое другое.

Например, в простой стратегии пересечения скользящих средних у вас могут быть два параметра:

• Длина краткосрочной скользящей средней (например, 10 дней) и
• Длина долгосрочной скользящей средней (например, 50 дней).

Для оптимизации этой стратегии вам нужно найти лучшую комбинацию этих двух параметров.

Техника поиска по сетке

1. Определение и концепция

Поиск по сетке — это алгоритм исчерпывающего поиска, где систематически тестируется каждая комбинация параметров. Сетка относится к многомерному пространству, где каждая ось представляет возможное значение для каждого параметра.

2. Этапы

1. Выбор параметров: Выберите параметры стратегии для оптимизации. В частности, решите, какие параметры нуждаются в настройке и какой диапазон значений должен принимать каждый параметр.
2. Создание сетки: Создайте сетку комбинаций параметров для тестирования. Например, если параметр A может принимать значения [1, 2, 3], а параметр B — значения [0.1, 0.2, 0.3], будет создана сетка 3x3, что приведёт к 9 комбинациям.
3. Бэктестинг: Для каждой комбинации параметров выполните бэктест с использованием исторических данных для симуляции торговой эффективности.
4. Оценка: Оцените производительность на основе заранее определённых метрик, таких как общая доходность, коэффициент Шарпа, просадки и т.д.
5. Выбор лучшей комбинации: Выберите параметры, которые приводят к лучшей производительности согласно выбранным метрикам.

3. Преимущества

• Исчерпывающий поиск: Обеспечивает тщательное исследование пространства параметров.
• Простота: Легко реализовать и понять.
• Воспроизводимость: Результаты воспроизводимы, поскольку поиск систематический.

4. Недостатки

• Вычислительная интенсивность: Может быть очень трудоёмким и ресурсоёмким, особенно при большом количестве параметров.
• Переобучение: Существует риск переобучения модели на исторических данных.

Практическая реализация

1. Библиотеки и инструменты

Несколько библиотек и фреймворков могут помочь реализовать поиск по сетке для торговли:

• sklearn.model_selection.GridSearchCV в Python: Хотя в первую очередь предназначен для машинного обучения, его можно адаптировать для использования в торговых алгоритмах.
• bt (библиотека бэктестинга): Гибкая библиотека Python для бэктестинга с возможностями интеграции для настройки параметров.
• QuantConnect: QuantConnect эффективно обрабатывает поиск по сетке, распределяя рабочую нагрузку между облачными серверами.

2. Пример

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import ParameterGrid
import bt

# Примеры параметров
params = {'short_window': [10, 20, 30],
          'long_window': [50, 100, 150]}

# Создание сетки
param_grid = ParameterGrid(params)

# Тестовая функция для бэктеста стратегии с заданными параметрами
def backtest_strategy(short_window, long_window):
    # Здесь нужно реализовать стратегию и выполнить бэктестинг
    # Мы вернём тестовую метрику производительности (например, годовую доходность)
    return np.random.random()  # Заглушка для реального результата бэктестинга

results = []

for p in param_grid:
    short_window = p['short_window']
    long_window = p['long_window']
    result = backtest_strategy(short_window, long_window)
    results.append((short_window, long_window, result))

# Выбор лучших параметров
best_result = max(results, key=lambda x: x[-1])
print(f"Лучшие параметры: Короткое окно = {best_result[0]}, Длинное окно = {best_result[1]}")

Применение

1. Оптимизация стратегий

Поиск по сетке широко используется для доработки различных торговых стратегий, таких как:

• Возврат к среднему
• Моментум-трейдинг
• Парный трейдинг
• Ценообразование опционов

2. Управление рисками

Оптимизация параметров для правил управления рисками может выполняться с помощью поиска по сетке, что помогает защитить капитал и максимизировать доходность с поправкой на риск. Например, установка стоп-лосс лимитов, правил размера позиции.

3. Высокочастотная торговля (HFT)

В высокочастотной торговле, где алгоритмы торгуют на чрезвычайно высоких скоростях, настройка параметров может иметь значение для прибыльности. Алгоритмы могут включать скальпинг, арбитражные позиции или торговлю на основе новостей.

4. Управление портфелем

Поиск по сетке может оптимизировать стратегии распределения внутри портфеля, определяя оптимальные веса для каждого класса активов.

Проблемы

1. Переобучение на исторических данных

Один из главных рисков применения поиска по сетке — переобучение на исторических данных. Если модель слишком точно настроена на прошлые данные, она может плохо работать в реальной торговле из-за изменяющихся рыночных условий.

2. Ограничения вычислительных ресурсов

При сложных моделях, включающих много параметров, ограничения вычислительных ресурсов могут стать узким местом. Распределённые вычисления могут помочь справиться с этим, но добавляют уровни сложности.

3. Временные ограничения

Поиск по сетке может быть трудоёмким, особенно для стратегий, требующих длительного времени вычислений на цикл бэктеста.

Перспективы развития

1. Продвинутые методы оптимизации

С развитием вычислительных технологий более сложные методы оптимизации, такие как случайный поиск, байесовская оптимизация и генетические алгоритмы, привлекают внимание. Эти методы менее исчерпывающие, но могут быть более эффективными в поиске оптимальных параметров.

2. Автоматизированные торговые платформы

Такие платформы, как QuantConnect, позволяют трейдерам легко реализовывать сложные алгоритмы и распределять задачи поиска по сетке между несколькими процессорами, ускоряя процесс оптимизации.

3. Интеграция машинного обучения

Интеграция моделей машинного обучения для прогнозирования лучших значений параметров. Обучая модели на данных прошлой производительности, трейдеры могут предсказывать, какие наборы параметров могут работать лучше, тем самым сужая пространство поиска.

Заключение

Поиск по сетке остаётся фундаментальным методом оптимизации гиперпараметров в торговых алгоритмах. Хотя он вычислительно затратен, он обеспечивает простой и исчерпывающий способ оптимизации параметров стратегии. По мере развития как алгоритмической торговли, так и методов машинного обучения, поиск по сетке, вероятно, будет дополнен или частично заменён более продвинутыми методами, но пока он остаётся ценным инструментом в арсенале трейдера.