Методы создания и оценивания робастных автоматизированных торговых систем

Методы создания и оценивания робастных автоматизированных торговых систем

Научный руководитель: профессор, с. н.с., д. т.н.,

Уфимский Государственный Технический Авиационный Университет

450103 Уфа, /1,кв.21

тел. [phone] *****@***ru

Многие участники фондового рынка используют в своей деятельности торговые стратегии. Торговые стратегии реализуются в соответствующих программных продуктах или разрабатываются самим трейдером. Автоматизированные торговые системы представляют собой системы, реализующиеся по конкретному алгоритму принятия решений по осуществлению сделок. Алгоритм содержит в себе правила входа и выхода из позиции, фиксирования прибыли или ограничение убытка, а также принципы управление капиталом при совершении сделок на фондовом рынке. Технология торговой системы закладывается в систему в виде формализованного набора правил. Эффективное функционирование автоматизированной системы зависит от следования  алгоритму осуществления сделок. Показатели эффективности отражаются в значениях приращения прибыли и размере максимальной просадки денежных средств. Также эффективная торговая система отвечает свойству устойчивости (робастности) функционирования системы.

Концепция «грубости» систем впервые была представлена в 1937 г. в работе и Робастность как термин начал использоваться лишь с 1953 г., введенный Дж. , и только к середине шестидесятых годов названное этим словом свойство начали рассматривать как предмет специального исследования. Робастность представляет собой малое изменение траектории замкнутой системы на выходе при малом изменении входных параметров. Робастное управление является совокупностью методов теории управления по созданию регулятора, обеспечивающего соответствующее управление по устойчивости системы на выходе, в случае если объект управления отличается от расчётного значения или априори неизвестна его математическая модель. Существует ряд процедур и алгоритмов для анализа и синтеза систем управления, обладающих робастными свойствами, т. е. способностью сохранять устойчивость и качество функционирования при определенных вариациях факторов неопределенности. Данные методы основаны на формализованных методах теории оптимизации в пространствах: H∞-синтез, H2-синтез, м-синтез и синтез линейных матричных неравенств (LMI).

Устойчивость автоматизированных торговых систем  обеспечивается анализом правил, по которым функционирует система. Под устойчивостью торговой системы следует понимать ее способность проявлять свои несущие приращение депозита свойства на случайном нестационарном потоке цен финансовых  инструментов. Временная последовательность цен является случайной и нестационарной последовательностью. В результате тестирования торговой стратегии на исторических данных показывает различную эффективность в значениях увеличения депозита при различных условиях и на разных временных интервалах. Со временем параметры модели торговой системы доводят до неустойчивости саму систему, и требуется оптимизация ее параметров. Торговая система представляет собой нелинейную динамическую систему, входящие параметры которой изменяются случайным образом. Исследование робастности автоматизированной торговой системы заключается в оценке влияния на показатели эффективности системы изменений их параметров или действующих на них возмущений на достаточно длительном интервале времени.

Торговая стратегия должна быть достаточно простой, содержать небольшое количество настраиваемых параметров. Каждый параметр, добавляющийся к торговой системе, представляет собой потерю степени контроля над конечной отдачей процедуры тестирования.  Чем больше параметров в торговой  системе, тем менее объективными и надежными будут результаты при ее тестировании.  Чем положительные результаты тестирования системы, тем с меньшей вероятностью она будет работать так же и в реальной торговле. Добавление дополнительных параметров уменьшает количество сделок, в результате снижается статистическая достоверность результатов тестирования. 

Торговая стратегия должна быть «грубой» не чувствительной к слабым изменениям входящих в нее параметров, при определении конечного результата. Целевая функция приращения депозита не должна иметь резких скачкообразных изменений. Сходный набор параметров также должен показывать хорошую результативность при тестировании данной торговой системы. Целью оптимизации торговой стратегии является поиск широких областей хорошей результативности, а не единственного набора параметров с наилучшей результативностью. Таким образом, необходимо выработать критерии, определяющие устойчивое функционирование торговой системы.

Существует множество алгоритмов по робастному и адаптивному управлению для автоматических систем управления для различных видов объектов. В данной работе предполагается  использовать методы робастного и адаптивного управления для поиска критериев робастности для автоматизированной торговой системы. В литературе вербально описана эталонная модель поведения целевой функции приращения депозита. Построенный график по реальным ценовым данным финансовых инструментов также показал устойчивость используемой торговой стратегии. Для разработки автоматизированной торговой системы и последующей ее оптимизации необходимо использовать известные подходы к анализу робастности.