Stochastic Cluster Optimization

Метод стохастической кластерной оптимизации или Stochastic Cluster OptimizationTM – это алгоритм нелинейной стохастической оптимизации разработанный специально для алгоритмической торговли на Бирже. Основными преимуществами данного алгоритма являются не только высокая скорость исследования экстремумов в многоэкстремальном многомерном пространстве, но акцентированный поиск кластеров стабильных параметров торговых стратегий.

 

Основные понятия и определения

Strategy – торговая стратегия или совокупность алгоритмических правил, приемов и инструментов анализа, которыми руководствуется торговая программа при заключении сделок на Бирже

UPS (Universal Parameter Strategy) – универсальный параметр, используемый в торговой стратегии как значение для оптимизации, обозначаются как P1 P8.

MSS (Multidimensional Space Strategies) – многомерное пространство торговых стратегий, формируемое в результате комбинации всех возможных параметров стратегии (UPS)

Objective Function – целевая функция, являющаяся результатом тестирования торговой стратегии, подлежащая оптимизации. Например, доходность стратегии (PnL) или коэффициент Шарпа (Sharpe Ratio).

Extremum – экстремум, максимальное значение целевой функции торговой стратегии в многомерном пространстве стратегий (MSS)

Optimization – оптимизация, задача нахождения экстремумов целевой функции в многомерном пространстве стратегий (MSS)

Iteration – тестирование торговых стратегий и обработка результатов тестирования в размере выборки, повторяемая многократно в процессе оптимизации

Настраиваемые параметры алгоритма

Total strategies in MSS, str – общее количество стратегий в многомерном пространстве (MSS)

Selection, str – размер выборки тестируемых стратегий на итерацию

MSS reduction after iteration, % – размер уменьшения многомерного пространства (MSS) после каждой итерации

Extrema research volume, % – объем подробного исследования стратегий в районах экстремумов

Remove areas density coefficient – коэффициент плотности удаляемых микрообластей в процессе оптимизации

Research areas density coefficient – коэффициент плотности подробно исследуемых микрообластей в районах экстремумов

Stop optimization, % – объем исследования, при достижении которого начнется подробное исследование экстремумов

Расчетные параметры алгоритма

Research volume, % – фактический объем исследования пространства (MSS)

Number of losing areas – количество удаляемых микрообластей на итерацию

Losing strategies area size, str – размер микрообласти вокруг убыточной стратегии

Number of profitable areas – количество подробно исследуемых микрообластей в районах экстремумов

Profitable strategies area size, str – размер микрообласти вокруг прибыльной стратегии

 

Параметр «Selection»

Selection, str – устанавливает размер выборки тестируемых стратегий на итерацию. Чем больше выборка, тем точнее исследование пространства (см. Рис. 1). При этом увеличится объем тестируемых стратегий и общее время оптимизации.

Рекомендуемые значения: Selection => Research volume > 30%

Selection

Рис. 1. Результаты при изменении выборки в диапазоне 100 … 400 стратегий на итерацию.

 

Параметр «MSS reduction after iteration»

MSS reduction after iteration, % – устанавливает значение уменьшения пространства после каждой итерации, указывается в процентах от общего количества стратегий (Total strategies in MSS). Чем меньше значение, тем больше итераций и подробнее исследование (см. Рис. 2).

При этом Research volume = Selection * 100 / MSS reduction after iteration

Рекомендуемые значения: MSS reduction after iteration < 15%

MSS reduction

Рис. 2. Результаты при уменьшении пространства в диапазоне 3% … 15% после каждой итерации.

 

Параметр «Extrema research volume»

Extrema research volume – устанавливает объем подробного исследования стратегий в районах экстремумов, указывается в процентах от фактического объема исследования (Research volume). Чем больше фактический объем исследования, тем точнее и подробнее исследуются экстремумы (см. Рис. 3).

Рекомендуемые значения: Extrema research volume – 70% … 100%

Extrema research volume

Рис. 3. Результат при объеме исследования экстремумов 30% … 90%.

 

Параметр «Remove areas density coefficient»

Remove areas density coefficient – коэффициент плотности удаляемых микрообластей в процессе оптимизации. Характеризует размеры и количество удаляемых микрообластей .

Рассчитывается по формуле:
Remove areas density coefficient = Number of losing areas / Losing strategies area size

Соответственно, если коэффициент больше 1, то количество удаляемых микрообластей будет больше, чем количество стратегий в микрообласти. Желательно, чтобы стратегий в удаляемой области (Losing strategies area size) было не меньше 10.

Рекомендуемые значения: Remove areas density coefficient – 1.5

 

Параметр «Research areas density coefficient»

Research areas density coefficient – коэффициент плотности исследуемых микрообластей в районах экстремумов. Характеризует размеры и количество микрообластей в процессе подробного исследования экстремумов.

Рассчитывается по следующей формуле:
Research areas density coefficient = Number of profitable areas / Profitable strategies area size

В процессе исследования экстремумов рекомендуется микрообласти делать крупнее, чтобы максимально подробно изучить области вокруг экстремумов. Однако если экстремумов много и они образует не большие кластеры, то коэффициент лучше увеличить.

Рекомендуемые значения: Research areas density coefficient – 0.5

 

Параметр «Stop optimization»

Stop optimization, % – устанавливает объем исследования в процентах, при достижении которого завершится оптимизация и начнется подробное исследование экстремумов. Из Рис. 4 видно, что чем раньше происходит остановка исследования, тем менее подробно исследуется пространство.

Рекомендуемые значения: Stop optimization – 70% … 90%

Stop optimization

Рис. 4. Результаты при остановке исследования при достижении объема 60% … 90% (до подробного исследования экстремумов).

 

* Все указанные значения являются рекомендуемыми, в зависимости от торговой стратегии и степени сложности MSS настройки могут изменяться

Was this article helpful?

Related Articles