Индикаторы результатов

В контексте алгоритмической торговли индикаторы результатов — это критические метрики, используемые для оценки эффективности и эффективности торговых алгоритмов. Эти индикаторы помогают трейдерам и квантам (количественным аналитикам) оценивать риски, доходность и общую надёжность их торговых стратегий. Ниже приведены наиболее распространённые индикаторы результатов, используемые в алгоритмической торговле:

1. Рентабельность инвестиций (ROI)

Рентабельность инвестиций (ROI) измеряет прибыль или убыток, созданный алгоритмом относительно суммы инвестированных денег. Это простой расчёт, который предоставляет быстрый снимок прибыльности.

Формула:

ROI = (Чистая прибыль / Инвестиции) * 100

2. Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа — одна из наиболее широко используемых метрик производительности. Он измеряет среднюю доходность, заработанную сверх безрисковой ставки на единицу волатильности или общего риска.

Формула:

Коэффициент Шарпа = (Средняя доходность портфеля - Безрисковая ставка) / Стандартное отклонение доходности портфеля

Важность: Предоставляет доходность с поправкой на риск, упрощая сравнение различных стратегий или портфелей.

3. Коэффициент Сортино

Коэффициент Сортино — это вариация коэффициента Шарпа, которая отличает вредную волатильность от общей волатильности, используя стандартное отклонение отрицательной доходности активов.

Формула:

Коэффициент Сортино = (Средняя доходность портфеля - Безрисковая ставка) / Отклонение вниз

Важность: Сосредоточен на риске снижения, который более релевантен для инвесторов, обеспокоенных отрицательной доходностью.

4. Максимальная просадка (MDD)

Максимальная просадка измеряет наибольшее снижение от пика до минимума в стоимости алгоритма, позволяя трейдерам понять, сколько они могут потерять от пика.

Формула:

MDD = (Значение минимума - Значение пика) / Значение пика

Важность: Необходима для управления рисками, поскольку она количественно оценивает потенциальные капитальные потери.

5. Коэффициент Калмара

Коэффициент Калмара — это ещё одна мера с поправкой на риск, которая сравнивает годовую доходность стратегии с её максимальной просадкой.

Формула:

Коэффициент Калмара = Средняя годовая доходность / Максимальная просадка

Важность: Предоставляет всеобъемлющую меру, включая как доходность, так и риск.

6. Альфа

Альфа указывает на результаты алгоритма относительно эталонного индекса. Положительная альфа указывает на превышение результатов, в то время как отрицательная альфа указывает на неудовлетворительные результаты.

Формула:

Альфа = Доходность портфеля - [Безрисковая ставка + Бета * (Доходность рынка - Безрисковая ставка)]

Важность: Помогает изолировать результаты алгоритма от рыночных движений.

7. Бета

Бета измеряет волатильность алгоритма, или систематический риск, по сравнению с рынком в целом. Бета больше 1 указывает на более высокую волатильность, чем рынок, в то время как бета меньше 1 указывает на более низкую волатильность.

Формула:

Бета = Ковариация(Доходность алгоритма, Доходность рынка) / Дисперсия(Доходность рынка)

Важность: Полезна для понимания чувствительности доходности алгоритма к рыночным движениям.

8. Информационный коэффициент (IR)

Информационный коэффициент измеряет способность алгоритма генерировать избыточную доходность относительно эталона на единицу дополнительного риска.

Формула:

IR = (Доходность портфеля - Доходность эталона) / Ошибка отслеживания

Важность: Помогает оценить производительность активного управления.

9. Ошибка отслеживания

Ошибка отслеживания измеряет расхождение между доходностью алгоритма и доходностью выбранного эталона.

Формула:

Ошибка отслеживания = Стандартное отклонение (Доходность портфеля - Доходность эталона)

Важность: Указывает, насколько тесно алгоритм следует за своим эталоном.

10. Коэффициент выигрыша

Коэффициент выигрыша — это соотношение выигрышных сделок к общему количеству сделок, исполненных алгоритмом.

Формула:

Коэффициент выигрыша = (Количество выигрышных сделок / Всего сделок) * 100

Важность: Хотя и полезна, её следует рассматривать наряду с другими метриками, чтобы избежать вводящих в заблуждение выводов.

11. Фактор прибыли

Фактор прибыли — это соотношение валовой прибыли к валовым убыткам.

Формула:

Фактор прибыли = Валовая прибыль / Валовой убыток

Важность: Значение больше 1 указывает на прибыльную стратегию, в то время как значение меньше 1 указывает на убыточную стратегию.

12. Доходность с поправкой на риск

Доходность с поправкой на риск учитывает риск, принятый для достижения доходности, предоставляя более всеобъемлющую оценку производительности.

Формула:

Доходность с поправкой на риск = Доходность портфеля / Мера риска (например, стандартное отклонение)

Важность: Сохраняет капитал, фокусируясь как на риске, так и на доходности.

13. Волатильность

Волатильность измеряет степень вариации доходности для алгоритма за определённый период.

Формула:

Волатильность = Стандартное отклонение доходности портфеля

Важность: Критический индикатор риска, поскольку более высокая волатильность обычно означает более высокий риск.

14. Стоимость под риском (VaR)

Стоимость под риском количественно оценивает максимальную потенциальную потерю за определённый временной период и интервал доверия.

Формула: Рассчитывается с использованием исторического моделирования, вариационно-ковариационного или методов Монте-Карло. Важность: Широко используется в управлении рисками для оценки потенциальных потерь.

15. Коэффициент хвоста

Коэффициент хвоста сравнивает средний размер крупнейших прибылей алгоритма с его крупнейшими убытками.

Формула:

Коэффициент хвоста = Средний размер крупнейших прибылей / Средний размер крупнейших убытков

Важность: Указывает на риск экстремальных потерь.

Примеры внедрения для компаний алгоритмической торговли

1. Kensho Technologies

Kensho использует продвинутую аналитику и обработку естественного языка для предоставления инструментов аналитики производительности. Вы можете изучить их технологию дополнительно на Kensho Technologies.

2. Numerai

Numerai использует модели машинного обучения для прогнозирования доходности фондового рынка и предлагает стимулы специалистам по данным для улучшенных прогнозов. Дополнительные детали можно найти на Numerai.

3. Two Sigma

Two Sigma — это хедж-фонд, который использует искусственный интеллект и машинное обучение для своих торговых стратегий. Их подход к метрикам производительности детализирован на Two Sigma.

Эти индикаторы результатов в совокупности предоставляют надёжный фреймворк для оценки эффективности, риска и профиля доходности алгоритмических торговых стратегий. Каждая метрика подчёркивает различные аспекты производительности торгового алгоритма и рисков, помогая в всеобъемлющей оценке и оптимизации торговых моделей.