Analisi di persistenza sulla versione finale della strategia Breakout su Apple

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Consapevoli di introdurre ulteriore fitting il sistema dell'articolo precedente viene arricchito di un filtro di volalitità e di position sizing. In tale sede si effettua un analisi di persistenza sulla versione completa della strategia per vedere come variano i risultati

Nel precedente articolo abbiamo analizzato se il motore grezzo della strategia break out su apple fosse persistente ed i risultati erano promettenti.

Ora alla strategia è stato applicato:

  • un filtro di compressione della volatilità che mi fa operare solo se l’average true range di due barre è inferiore al corrispondente average true range calcolato su due barre ma riferito alla barra precedente.
  • un position sizing di tipo percent volatility che impiega un numero di azioni in funzione dell’average true range, per contenere in 500 dollari il rischio massimo

Consapevoli di introdurre ulteriore fitting il sistema dell’articolo precedente viene arricchito di un filtro di volalitità e di position sizing. In tale sede si effettua un analisi di persistenza sulla versione completa della strategia per vedere come variano i risultati e, eventualmente, modificare la scelta dei parametri di input.

Il periodo analizzato va dall’1/1/2000 ai giorni nostri, ed è stato preso a riferimento il 75% del campione per addestrare il sistema, un periodo che copre tutte le fasi di mercato e che va dall’1/1/2000 al 16/02/2015; il periodo OOS va dal 17/02/2015 al 02/03/2020.

I parametri di input fatti fluttuare sono i seguenti, per un totale di oltre 18.000 combinazioni: deviazione standard della banda di bollinger (da 1 a 2 a step di 0,1), numero periodi della deviazione standard (da 4 a 18 a step di 1), numero periodi della media mobile (da 10 a 31 a step di 1) ed il numero di periodi per l’uscita dalla posizione e per il calcolo dell’average true range (da 4 a 8).

La strategia è stata ora ri ottimizzata in funzione di queste due condizioni aggiuntive, e già ad un primo confronto visivo su un sottopaniere di equity lines risulta promettente:

Figura 1: Sotto panieri di Equity Lines

Analisi di persistenza

L’indice MPI mostra un valore molto alto al 75,14%, che assume ancor più significatività se rapportato a 3 deviazioni standard (il valore è più grande di 33,74 volte).

La matrice di persistenza presenta inoltre una nuvola di punti molto allineata alla diagonale principale, ben concentrata sulla parte in alto a destra ed in basso a sinistra, mentre è abbastanza vuota in alto a sinistra ed in basso a destra. Ciò significa rispettivamente che: le migliori combinazioni IS presentano i migliori risultati OOS, che le peggiori combinazioni IS rimangono anche le peggiori OOS, che le peggiori combinazioni IS non producono buoni risultati OOS e che le migliori IS non producono cattivi risultati OOS.

Il fatto che il livello di persistenza della versione completa sia altamente soddisfacente è confermato anche dalle distribuzioni di probabilità in basso.

Figura 2: Analisi di persistenza

Per accertarci che tale risultato non sia dovuto al caso viene effettuato un ricampionamento fino ad un massimo di 5 campioni, facendo variare il periodo IS da un minimo del 50% ad un massimo dell’80%, permettendo di scambiare i periodi IS/OOS (ad esempio invertendo l’ordine, considerando prima l’OOS e poi l’IS e viceversa) ed effettuando 20 possibili permutazioni. Il risultato è promettente dato che il valore dell’indice ricalcolato scende solamente al 72,7%.

Figura 3: Permutazioni e ricampionamenti

Analisi di stabilità

Per effettuare una scrematura delle possibili combinazioni si effettua un analisi di stabilità dei parametri, selezionando a due a due i parametri  da confrontare e scegliendo una metrica per analizzare i risultati: il verde scuro rappresenta i migliori risultati mentre il rosso scuro rappresenta i peggiori risultati; così se si vedono aree di colore omogenee si possono individuare aree più o meno stabili.

Stabilità del net profit

Figura 4: Stabilità dei parametri IS per Net Profit

Figura 5: Stabilità dei parametri OOS per Net Profit

Si può ben vedere come sia possibile trovare ampie aree di stabilità:

  • incrociando il parametro della deviazione standard (sd) con quello del periodo di calcolo relativo (perSD) si nota un’area stabile e che produce buoni risultati sia IS che OOS per valori di SD che vanno da 1 a 1,4 e per valori tutti i valori di perSD
  • incrociando il numero N di barre in posizione/periodo di calcolo dell’average true range (per il position sizing) e perSD, sulla parte IS, per N si individuano buoni risultati da 4 a 6 mentre per perSD da 4 a 12; sulla parte OOS, per N si individuano risultati stabili e buoni da 4 a 6 e per perSD da 8 a 18.
  • incrociando il periodo di di calcolo della media mobile (perM) e perSD si individua una bella area stabile e che produce buoni risultati sia IS che OOS, da 19 a 31 per perM e da 8 a 12 per perSD (in realtà sulla parte OOS la fluttazione di perSD produce valori soddisfacenti e stabili da 8 a 18)
  • incrociando N e sd, considerando sia la parte IS che OOS, si individuando valori soddisfacenti e stabili da 4 a 6 per N e da 1 a 1,4 per sd
  • effettuando ulteriori incroci fra N e perM e fra sd e perM (non riportati nell’articolo per questioni di tempo) si  ha che: nel primo caso si individuano valori stabili e soddisfacenti da 4 a 6 per N e da 19 a 31 per perM (considerando sia la parte IS che OOS); nel secondo caso si individuano valori stabili e soddisfacenti da 1 a 1,4 per SD e da 10 a 31 per perM

Verrebbe quindi da convergere su valori pari a 1 per la deviazione standard, pari a 10 per il relativo periodo di calcolo, pari a 5 per il numero di barre in posizione/calcolo dell’average true range per position sizing e pari a 20 per la media mobile.

Stabilità dell’average trade

Figura 6: Stabilità dei parametri IS per Average Trade

Figura 7: Stabilità dei parametri OOS per Net Profit

Si consideri che non c’è un confronto numerico visibile in queste Heat map ma l’average trade, a meno di pochissimi e trascurabili valori, risulta sempre abbastanza capiente per affogare slippage e commissioni.

Ad esempio, incrociando perM e perSD, le zone che variano da rosso scuro ad arancione in OOS presentano valori che fluttuano da 30 (le combinazioni peggiori si hanno con perSD uguale a 7 e perM che varia da 9 a 20) ad oltre 90 dollari, mentre quelle che vanno dal giallo scuro al verde scuro variano da 100 a 170 dollari.

Ovviamente quelle che producono average trade più elevati fanno anche meno operazioni, e siccome il sistema produce trade che restano in posizione per più giorni non consentirebbe di dare sufficiente significatività statistica al sistema in questione.

Ancora una volta si riconvergerebbe sugli stessi valori ottenuti sul Net Profit.

Per questioni di tempo e spazio non vengono riportati i risultati sul profit factor ma, si andrebbe a finire per selezionare gli stessi valori.

Scelta dei parametri ed analisi dei risultati

Scremando le possibili combinazioni di parametri e guardando ai risultati complessivi anche in termini di regolarità dell’equity line, sebbene non producano i risultati migliori, vengono scelti i seguenti valori: 1 per la deviazione standard; 10 per il periodo di calcolo della deviazione standard; 20 per il periodo di calcolo della media mobile; 5 per il numero di periodi dall’entrata in posizione e per il calcolo dell’average true range.

Scrivendo una strategia che:

  • operi solo se la volatilità è in compressione, e tale per cui ’average true range di due barre è inferiore al corrispondente average true range calcolato su due barre ma riferito alla barra precedente.
  • applichi un position sizing di tipo percent volatility che impiega un numero di azioni in funzione di 2,5 average true range a 5 periodi, per contenere in 500 dollari il rischio massimo
  • compri alla rottura della banda superiore di bollinger a 10 periodi ed una deviazione standard
  • utilizzi un primo setup di chiusura quando il prezzo di chiusura è minore od uguale alla media mobile a 20 periodi, vendendo in apertura della prossima barra;
  • utilizzi un secondo setup di chiusura quando il prezzo di chiusura è maggiore al prezzo di entrata e si è in posizione da almeno 5 barre, vendendo in funzione di un trailing stop che considera il minimo più elevato (si tratta di un trailing stop più leggero del classico massimo più elevato, e che fa rimanere più in posizione e cavalcare il trend)
  • applica uno stop loss monetario a 500 dollari.

Questi sono esempi di trades (i trade basati sull’uscita di tipo grafico sono molto più promettenti e soppiantano quelli basati sulla media mobile, che però fanno aumentare la significatività statistica dell’operatività e la regolarità dell’equity line)

Figura 8: esempi di trade basati sulla media mobile (AVG-ex) e basati su un tipo di uscita su livelli grafici

Nel primo trade il prezzo ha bucato la banda superiore di bollinger (linea celeste) e a comprato in apertura della prossima barra; quando poi il prezzo è sceso sotto la media mobile a 20 periodi (linea verde) ha venduto in apertura della prossima barra. Si tratta di un trade fortunato poiché il prezzo ha subito ri aperto ad un livello tale da chiudere la posizione in profitto (se avesse aperto sotto la media mobile).

Il secondo trade è stato aperto in apertura della prossima barra quando il prezzo ha bucato la banda superiore di bollinger; dato poi che il prezzo di chiusura è stato superiore al prezzo di entrata ed il trade è stato in posizione per un numero uguale o superiore a 5 giorni ha venduto in funzione del minimo più elevato dall’entrata in posizione. Il terzo trade è analogo al primo.

Per cercare di dare una logica alle uscite basate sulla media mobile, se il sistema fosse composto solo da tale condizione di uscita, i trade avrebbero avuto questo decorso tipo.

Figura 9: sistema basato sulla sola uscita basata sulla media mobile

Il prezzo ha bucato la banda superiore di bollinger ed il sistema è entrato in posizione in apertura della prossima barra; quando poi il prezzo è sceso sotto la media mobile a 20 periodi il sistema ha chiuso la posizione in apertura della prossima barra.

Risultato In Sample

Figura 10: Risultato IS

Risultato OOS

Commento

Consapevoli di aver aumentato il fitting il sistema produce un elevata persistenza ed aree di stabilità dei parametri sufficientemente ampie per dire che si tratta di un sistema abbastanza robusto e che continua a segnare nuovi massimi.

Ciò non da l’assoluta sicurezza che il sistema continui a performare bene in futuro, ma si lavora tuttavia con le probabilità a nostro favore.

 

 

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