Фреймворки анализа возврата

Алгоритмическая торговля, или “алго-торговля”, использует компьютерные алгоритмы для торговли финансовыми ценными бумагами с высокой скоростью и объемом. Критический аспект алгоритмической торговли - это постоянная оценка и анализ возвратов, чтобы гарантировать, что торговые стратегии эффективны и прибыльны. Фреймворки анализа возврата помогают трейдерам разобрать и проанализировать производительность своих портфелей и торговых алгоритмов. Эти фреймворки обычно включают комбинацию статистических мер, визуальных инструментов и вычислительных моделей для предоставления комплексной информации о возвратах.

Компоненты фреймворков анализа возврата

1. Метрики производительности

Анализ возврата начинается с расчета ключевых метрик производительности, таких как:

• CAGR (совокупный годовой темп роста): это измеряет среднегодовой темп роста инвестиции за период дольше одного года. Это помогает понять, насколько хорошо алгоритм работает по сравнению с другими возможностями инвестирования, нормализуя разные периоды времени.

• Волатильность: измеряет степень колебания торговых возвратов во времени, обычно измеряемую стандартным отклонением или дисперсией. Волатильность помогает оценить риск, связанный с торговой стратегией.

• Коэффициент Шарпа: это соотношение количеством возврата на единицу риска. Он рассчитывается путем вычитания безрисковой ставки (например, доходности казначейского облигации) из возврата портфеля и затем деления на стандартное отклонение возвратов портфеля.

• Коэффициент Сортино: аналогичен коэффициенту Шарпа, но дифференцирует между вредной волатильностью (риск падения) и общей волатильностью, используя только стандартное отклонение отрицательных возвратов активов.

• Максимальный спад: эта метрика измеряет максимальный убыток от пика к впадине перед достижением нового пика. Это критическая мера для понимания наихудшего сценария для портфеля.

2. Возвраты, скорректированные по риску

Оценка возвратов в изоляции может быть вводящей в заблуждение, если риски не учтены. Метрики возврата, скорректированного по риску, позволяют инвесторам оценить эффективность торговой стратегии, принимая во внимание риски, предпринятые для достижения этих возвратов. Популярные показатели возврата, скорректированного по риску, включают:

• Коэффициент Тренора: он связывает избыточный возврат с бета портфеля портфеля, рассматривая рыночный риск, измеренный бета.

• Коэффициент Калмара: показатель производительности, который сравнивает аннуализированный возврат с рыночным риском максимального спада.

3. Анализ атрибуции

Анализ атрибуции разбивает возврат стратегии на различные компоненты, чтобы понять, какие факторы вносят вклад в превосходство или недостижение. Это включает:

• Анализ факторов: определение систематических факторов, таких как рыночная бета, размер, импульс и другие, которые способствуют возвратам портфеля.

• Анализ сектора/отрасли: понимание того, какие секторы или отрасли генерируют возвраты, позволяет трейдерам настроить свои стратегии.

• Отбор ценных бумаг: оценка влияния выбора отдельных акций на общую производительность портфеля.

4. Сравнение с эталонами

Сравнение производительности стратегии с релевантными эталонами помогает трейдерам понять относительную производительность. Общие эталоны включают:

• S&P 500 или DJIA для портфелей акций США.
• MSCI World Index для глобальных портфелей акций.
• Barclays Aggregate Bond Index для портфелей облигаций.

Обеспечение того, чтобы выбранный эталон точно представлял область охвата и распределение активов торговой стратегии, имеет решающее значение.

5. Тестирование на исторических данных и передовое тестирование

Тестирование на исторических данных включает тестирование торговой стратегии на исторических данных для оценки того, как она работала бы в прошлом. Важные соображения при тестировании на исторических данных включают:

• Качество данных: обеспечение того, чтобы исторические данные чистые и точные.
• Надежность: тестирование стратегии в разные периоды времени и условия рынка для проверки согласованности.

Передовое тестирование (или бумажная торговля) включает применение стратегии в реальном времени на смоделированные, но живые рыночные данные, чтобы наблюдать, как она работает без какой-либо предвзятости ретроспективы.

6. Анализ чувствительности и сценариев

Анализ чувствительности исследует, как различные входные переменные торговой стратегии влияют на результат. Это включает:

• Чувствительность параметров: оценка того, как изменения параметров, таких как уровни стоп-лосса, размеры позиций или другие переменные, влияют на возвраты.
• Тестирование рыночных сценариев: стресс-тестирование стратегии при различных рыночных условиях, таких как крахи или бумы, чтобы определить ее прочность и устойчивость.

7. Симуляции Монте-Карло

Симуляции Монте-Карло генерируют широкий диапазон возможных результатов, запуская торговую стратегию тысячи раз со случайными вариациями входных данных. Это помогает понять диапазон потенциальных возвратов и вероятность экстремальных результатов.

8. Инструменты визуализации

Использование визуальных инструментов для представления сложных данных о возврате помогает трейдерам интуитивно интерпретировать и анализировать производительность. Типичные визуальные инструменты включают:

• Кривые справедливости: построение совокупных возвратов во времени.
• Возвраты в скользящих окнах: показ возвратов в скользящих периодах, чтобы выделить согласованность.
• Тепловые карты: представление данных о производительности в разных активах, временных рамках или других измерениях.

Интеграция фреймворков

Несколько платформ и библиотек помогают трейдерам внедрять фреймворки анализа возврата в их установки алгоритмической торговли.

Библиотеки Python:

• Pandas: библиотека манипуляции данными, которая необходима для подготовки и анализа данных временных рядов.
• NumPy: помогает с численными операциями, неотъемлемой частью расчетов метрик производительности.
• Matplotlib и Seaborn: библиотеки визуализации, которые позволяют построить кривые справедливости, тепловые карты и т. д.
• Pyfolio: комплексная библиотека, специально разработанная для аналитики портфеля и риска.
• Backtrader: позволяет экстремальную гибкость при тестировании стратегий на исторических данных.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pyfolio as pf

# Пример: оценка производительности торговой стратегии
returns = pd.Series(np.random.randn(1000) / 100)

# Создание простых графиков для визуализации:
pf.create_returns_tear_sheet(returns)

Онлайн-платформы:

Несколько платформ предоставляют комплексные инструменты анализа возврата для алгоритмических трейдеров:

• QuantConnect: предоставляет облачную среду, которая может быть использована совместно для запуска стратегий и выполнения сложного анализа возврата.
• Quantopian: был одним из пионеров в предоставлении инструментов онлайн-тестирования и анализа на исторических данных до закрытия.
• Interactive Brokers: предоставляет мощный API для трейдеров, которые хотят интегрировать свою алго-торговлю с реальными услугами брокерской деятельности.

Заключение

Фреймворки анализа возврата неотъемлемы для понимания эффективности и жизнеспособности стратегий алгоритмической торговли. Они объединяют различные метрики, стресс-тесты, тесты на исторических данных и визуализации, чтобы предложить полную картину производительности. Включение этих фреймворков гарантирует, что трейдеры могут принимать управляемые данными обоснованные решения для уточнения своих стратегий и достижения устойчивой прибыльности.