Контроль просадки с перезапуском на основе данных

Сводка

В статье политика регулирования просадки в торговле дополняется механизмом перезапуска на основе данных. Согласно описанию, исходная политика с вероятностью один удерживает максимальную процентную просадку в заранее заданном пределе. Однако на практике приближение к этому пределу может превратить политику в аналог стоп-лосса и заставить трейдера упустить возможности получить прибыль, если цены затем восстановятся или продолжат двигаться в благоприятном направлении.

Предлагаемый механизм перезапуска должен перенастраивать систему после давления просадки и возобновлять торговлю, вместо того чтобы оставаться фактически остановленной. Авторы сообщают, что механизм может улучшить торговые результаты по сравнению с исходной политикой, в том числе при ненулевых транзакционных издержках. В обоснование приводятся эмпирические исследования исторических цен фондовых ETF и криптовалют. В отрывке нет конкретных показателей эффективности, правил перезапуска, сведений об активах или предположений об издержках, поэтому по этому описанию нельзя оценить силу и применимость заявленного преимущества.

Ключевые идеи

• Согласно описанию, регулирование просадки с вероятностью один удерживает максимальную процентную просадку в заранее заданном пределе.
• При приближении к пределу просадки политика может работать как стоп-лосс и приводить к упущенным возможностям.
• Добавлен основанный на данных механизм перезапуска, чтобы торговая система могла возобновить работу и перенастроить параметры, влияющие на её эффективность.
• Авторы сообщают о возможном улучшении результатов при перезапуске, в том числе при ненулевых транзакционных издержках.
• Исследования исторических цен охватывают фондовые ETF и криптовалюты, но в отрывке нет подробных результатов или параметров перезапуска.

Теги

# On Data-Driven Drawdown Control with Restart Mechanism in Trading


# On Data-Driven Drawdown Control with Restart Mechanism in Trading









This paper extends the existing drawdown modulation control policy to include a novel restart mechanism for trading. It is known that the drawdown modulation policy guarantees the maximum percentage drawdown no larger than a prespecified drawdown limit for all time with probability one. However, when the prespecified limit is approaching in practice, such a modulation policy becomes a stop-loss order, which may miss the profitable follow-up opportunities if any. Motivated by this, we add a data-driven restart mechanism into the drawdown modulation trading system to auto-tune the performance. We find that with the restart mechanism, our policy may achieve a superior trading performance to that without the restart, even with a nonzero transaction costs setting. To support our findings, some empirical studies using equity ETF and cryptocurrency with historical price data are provided.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.