تحديد السائقين الأداء الاستراتيجية للتجارة بناء استراتيجية ناجحة، مثل واحد في العقود الآجلة SP500 الإلكترونية البسيطة وصفها هنا ليست سوى نصف التحدي: ما زال لمهندس استراتيجية لفهم من مصادر ألفا استراتيجية، والمخاطر. وهذا يعني تحديد العوامل التي تدفع الأداء الاستراتيجية، وبشكل مثالي، بناء نموذج بحيث يمكن تقييم أهميتها النسبية. خطوة أكثر تقدما هو بناء نموذج الفوقية التي من شأنها أن توقع أداء استراتيجية وقدمت توصيات بشأن ما إذا كان ينبغي المتداولة الاستراتيجية خلال الفترة المقبلة. استراتيجية الأداء دراسة حالة دعونا نلقي نظرة على كيف يعمل هذا في الممارسة العملية. دراسة حالتنا يجعل استخدام استراتيجية دتردينغ التالية في العقود الآجلة الإلكترونية البسيطة. الأداء العام للاستراتيجية هو جيد جدا. متوسط PNL الشهري خلال الفترة من أبريل إلى أكتوبر 2015 هو تقريبا 8000 $ للعقد الواحد، بعد الرسوم، مع انحراف معياري فقط 5500 $. أن يعادل نسبة شارب السنوية في المنطقة من 5.0. على منصة الإعدام لائقة الاستراتيجية يجب تحجيم لحوالي 10-15 العقود، مع PNL السنوي حوالي 1.0 $ الى 1500000 $. وبالنظر إلى أداء أكثر عن كثب نجد أن معدل فوز (56٪) وعامل الربح (1.43) هي نموذجية لاستراتيجية مربحة من التردد المتوسط، تداول نحو 20 مرات في الدورة (في هذه الحالة 9:30 حتي 04:00 EST) . ميزة أخرى جذابة من المخاطر الاستراتيجية هي تنفيذ الضارة ماكس، سحب من ذوي الخبرة في الصفقات الفردية (بدلا من سحب المحققة). وفي الرسم البياني أدناه نرى أن MAE يزيد بشكل مطرد، دون القيم المتطرفة الرئيسية، لمدة أقصاها فقط حوالي 1000 $ للعقد الواحد. واحد قلق هو أن متوسط التجارة PL صغيرة بدلا من 20 $، ما يزيد قليلا على 1.5 القراد. الاستراتيجيات التي الدخول والخروج مع أوامر الحد ويكون متوسط التجارية الصغيرة هي عموما تعتمد بشكل كبير على معدل ملء أي نسبة أوامر الحد الذي تمتلئ. إذا كان معدل ملء منخفض جدا، سوف تترك استراتيجية مع العديد من الصفقات غاب على الدخول أو الخروج، أو كليهما. هذا ومن المرجح أن تضر الأداء الاستراتيجية، وربما إلى درجة كبيرة انظر، على سبيل المثال منصبي على استراتيجيات التداول عالية التردد. معدل ملء يعتمد على عدد من طلبات الحد شارك في أقصى ارتفاع أو انخفاض شريط، والمعروفة باسم معدل ضرب الشديد. في هذه الحالة تم تصميم استراتيجية خصيصا للعمل بمعدل ضرب الشديد من حوالي 10٪ فقط، مما يعني أنه في المتوسط، والتجارة فقط حوالي واحد من كل عشرة يحدث في ارتفاع أو انخفاض من العارضة. وبالتالي، فإن الاستراتيجية ليست غاية معدل ملء التابعة ويجب أن تنفذ بشكل مرض حتى على منصة التجزئة مثل Tradestation أو وسطاء التفاعلية. سائقو الأداء الاستراتيجية حتى الان جيدة جدا. ولكن قبل أن نضع استراتيجية في الإنتاج، دعونا نحاول فهم بعض العوامل الرئيسية التي تحدد أدائه. نأمل بهذه الطريقة سنكون في وضع أفضل للحكم على مدى ربحية من المرجح أن تكون مع تطور ظروف السوق الاستراتيجية. في الواقع، حددنا بالفعل واحدة المحتملين سائق الأداء الرئيسي: معدل ضرب الشديد (معدل ملء مطلوب) وقرر أنه ليس مصدر قلق كبير في هذه الحالة. ومع ذلك، في الحالات التي يرتفع إلى ربما 20٪ أو أكثر من معدل ضرب المدقع، ومن المرجح أن تصبح عاملا رئيسيا في تحديد نجاح استراتيجية نسبة التعبئة. وسيكون من غير المناسب للغاية لمحاولة تنفيذ هذه الاستراتيجية على منصة التجزئة. ما هي العوامل الأخرى التي قد تؤثر على الأداء الاستراتيجية؟ النهج الصحيح هنا هو تطبيق المنهج العلمي: تطوير بعض النظريات حول دوافع الأداء ونرى اذا كنا نستطيع العثور على أدلة لدعم لهم. لدراسة الحالة هذه يمكننا أن نخمن أنه منذ تدخل استراتيجية ومخارج باستخدام أوامر الحد، فإنه ينبغي أن يحمل خصائص استراتيجية الارتداد المتوسط، والتي سوف تميل إلى القيام على نحو أفضل عندما يتحرك السوق جانبيا وليس أسوأ في السوق تتجه بقوة. فرضية أخرى هي أنه من القواسم المشتركة مع معظم الاستراتيجيات يوم التداول وارتفاع وتيرة، وهذه الاستراتيجية سوف تسفر عن نتائج أفضل خلال فترات ارتفاع تقلب السوق. وكان تجريبيا، شركات HFT أنتجت دائما ارتفاع الأرباح خلال ظروف السوق المتقلبة 2008 عاما بارزا بالنسبة للكثيرين منهم، على سبيل المثال. وبصفة عامة، والأوقات السوق whipsawing حول خلق فرص إضافية للالاستراتيجيات التي تسعى إلى استغلال سوء التسعير مؤقتة. سنحاول في التأهل هذا الفهم العام في وقت قريب. أما الآن دعونا نحاول جمع بعض الأدلة التي قد تدعم الفرضيات قمنا بصياغة. وانا ذاهب الى اتخاذ نهج بسيط جدا لهذا، وذلك باستخدام تحليل الانحدار الخطي. من الممكن أن تفعل أكثر تعقيدا بكثير التحليل باستخدام أساليب غير الخطية، بما في ذلك تقنيات التعلم الآلي. في نموذج الانحدار لدينا وسوف يكون المتغير التابع العوائد استراتيجية اليومية. في التكرار الأول يتيح تدابير استخدام عوائد السوق وحجم التداول وتقلب السوق والمتغيرات المستقلة. المفاجأة الأولى هي حجم (المعدل) R ساحة في 28٪، وهذا يفوق بكثير نموذجي مستوى 5٪ إلى 10٪ التي تحققت في معظم نماذج الانحدار من هذا القبيل، عندما يطبق على أنظمة التداول. وبعبارة أخرى، وهذا النموذج يقوم بعمل جيد جدا من الحساب لنسبة كبيرة من التباين في العوائد الاستراتيجية. لاحظ أن يعود في مؤشر SP50o الأساسي تلعب أي دور (معامل ليست ذات دلالة إحصائية). قد نتوقع هذا: لنا هو استراتيجية التداول التي لم يتم تصميمها خصيصا لتكون الاتجاه ولها خصائص الأداء أي ما يعادل حوالي على كل من الجانب الطويل والقصير، وكما ترون من تقرير الأداء. الآن لمفاجأة القادمة: علامة معامل التقلب. لدينا المسبق الفرضية هي أن استراتيجية ستستفيد من مستويات أعلى من تقلبات السوق. في الواقع، فإن العكس يبدو أن يكون صحيحا (بسبب معامل سلبي). كيف يمكن أن يكون هذا؟ على مزيد من التفكير، والسبب في معظم استراتيجيات HFT تميل للاستفادة من أعلى تقلبات السوق هو أن تكون استراتيجيات الزخم. استراتيجية الزخم عادة ما يدخل ويخرج باستخدام أوامر السوق، وبالتالي يتطلب تحرك السوق الرئيسي للتغلب على السحب من محاولة-العرض والطلب (على افتراض أنه يدعو اتجاه السوق بشكل صحيح!). هذه الاستراتيجية، على العكس، هو استراتيجية متوسط-الارتداد، حيث يتم تنفذ دخول / خروج باستخدام أوامر الحد. استراتيجية تريد مؤشر SP500 للعودة إلى الوسط خطوة كبيرة التي لا تزال في نفس الاتجاه الذي سيؤذي، لا يساعد، فإن هذه الاستراتيجية. لاحظ، على النقيض من ذلك، أن معامل للعامل حجم ايجابية وذات دلالة إحصائية. مرة أخرى هذا الأمر يبدو معقولا تماما: يمكن لأي شخص تداول العقود الآجلة الإلكترونية مصغرة بين عشية وضحاها يمكن أن أقول لك، فإن السوق يميل إلى اتخاذ خطوات كبيرة عندما يكون حجم خفيف ببساطة لأنه من الأسهل لدفع حولها. على العكس من ذلك، خلال يوم التداول الثقيلة من المرجح أن تكون معارضة كبيرة لخطوة في أي اتجاه هناك. وبعبارة أخرى، هو السوق أكثر عرضة لتجارة جانبية في الأيام حجم التداول مرتفع، وهذا هو مفيد لاستراتيجيتنا. المفاجأة الأخيرة وربما أعظم من ذلك كله، هو أن ألفا استراتيجية يبدو أن السالب (وذات دلالة إحصائية)! كيف يمكن أن يكون هذا؟ ما يظهر تحليل الانحدار أن تقول لنا هو أن يتم تحديد الأداء للاستراتيجية إلى حد كبير من قبل اثنين من العوامل الكامنة وحجم والتقلب. يتيح حفر في هذا قليلا أكثر عمقا مع الانحدار آخر، وهذه المرة تتعلق بعودة أيام الاستراتيجية الحالية لحجم الأيام السابقة، وتقلب وعائد السوق. في هذا النموذج الانحدار ألفا الاستراتيجية بشكل فعال الصفر واحصائيا، كما هو الحال بالنسبة لحجم تخلفت. العوائد استراتيجية تتعلق عكسيا مع عودة أيام السوق السابقة، ويبدو مرة أخرى لمعنى لاستراتيجية الارتداد يعني: نموذجنا تتوقع ذلك، في المتوسط، فإن السوق عكس الأيام ربح أو خسارة مسبق. معامل للعامل تقلب تخلفت هو مرة أخرى سلبيا وذات دلالة إحصائية. هذا، أيضا، من المنطقي: تذبذب يميل إلى أن يكون غاية ربط تلقائيا، لذلك إذا كان أداء استراتيجية تعتمد على تقلبات السوق خلال الدورة الحالية، فمن المرجح أن تظهر الاعتماد على التقلبات في الدورة السابقة أيام أيضا. لذلك، باختصار، نستطيع أن نستنتج مؤقتا ما يلي: هذه الاستراتيجية لا يوجد لديه الاتجاه سوق الطاقة التنبؤية: بل هو محض، استراتيجية يعني انعكاس أن يتطلع إلى كسب المال عن طريق المراهنة على تراجع في الجلسات السابقة اتجاه السوق. وسوف نفعل ما هو أفضل خلال الفترات حجم التداول مرتفع، وعندما تقلب السوق منخفضة. استنتاج الآن أن لدينا بعض الفهم من أين يأتي أداء استراتيجية من، أين نذهب من هنا؟ ويمكن أن تشمل الخطوات المقبلة بعض أو كل مما يلي: (ط) نموذج اقتصادي أكثر تطورا جلب التخلف الإضافية من المتغيرات التفسيرية والسماح للآثار التفاعل بينهما. (ب) تقديم المتغيرات الخارجية الإضافية التي قد يكون لها القدرة على التنبؤ. اعتمادا على طبيعة استراتيجية، ويمكن أن تشمل المرشحين المحتملين مؤشرات الأسهم ذات الصلة، والعقود الآجلة. (ج) بناء نموذج تنبؤي واستراتيجية الفوقية التي من شأنها أن تمكننا تقييم الأداء المحتمل للاستراتيجية المستقبل، والتي يمكن أن تستخدم بعد ذلك لتحديد حجم الموقف. يمكن تقنيات التعلم الآلي في كثير من الأحيان يكون من المفيد في هذا المحتوى. سأعطي مثالا على النهج الأخير في وجهتي المقبلة بعد.