Trading System Sharpe Ratio

Como faço para melhorar a relação sharpe da minha estratégia comercial Primeiro, eu acho que você está sendo um pouco duro com você mesmo. Eu não sei nada sobre você estratégia, mas, tomado isoladamente, um Sharpe ratio de 2,14 é bom. Claro que há um monte de ressalvas para isso: a estratégia escala Uma estratégia com grande capacidade tenderá a ter um menor Sharpe. Existe um ponto de referência natural Por exemplo, se esta é uma estratégia de longo apenas de capital, você tem batido muito significativamente o SampP. Você já tomou os custos de transação em consideração? Eu não penso que uma estratégia vale a pena ou não é, e uma vez que uma estratégia cruza esse limiar, não distingo muito entre eles com base em Sharpe. Mas de qualquer maneira, dado que você quer melhorar a estratégia, há algumas coisas que você poderia tentar. Incluir paradas. Estes não são de forma alguma uma panacéia, mas podem ajudar com algumas estratégias. Execute a mesma estratégia em diferentes mercados. A diversificação deve reduzir a variância. Execute a mesma estratégia em quadros de tempo diferentes (novamente para diversificação). Experimente diferentes algoritmos de dimensionamento comercial. Dimensionamento proporcional levará a maiores ganhos (pelo menos se feito corretamente), mas também tem alta variação. É difícil dizer muito mais sem saber muito mais sobre a estratégia. Boa sorte. 1.3k Vistas middot Ver Upvots middot Resposta solicitada por Reverse engineering Sharpe ratio é a marca registrada de algumas lojas muito grandes, com uma grande clientela de fundos de pensão. Como a dieta, é simples na teoria, mas não é fácil na prática. Como impulsionar seu Sharpe A idéia básica é gerar retornos consistentes no entanto insignificante e, em seguida, ampliá-los através de alavancagem. Aqui está como é feito passo a passo: Colapso volatilidade: apenas uma maneira de fazê-lo, colapso net exposição (Long-Short mercado valor) para uma faixa / -10. Isso equivale a neutralidade no mercado. Muito poucas estratégias podem conseguir isso. É por isso que as pessoas padrão para pares de negociação Gerar baixa volatilidade consistente retorna: retornos pode ser nanoscópica, não importa, desde que eles são positivos. A consistência importa mais do que a quantidade porque o denominador é uma função da volatilidade dos retornos. I-e consistency Leverage up: se sua exposição líquida for de -10 e seus retornos forem consistentemente positivos, então você tem um baixo perfil de risco aparente. Assim, seu principal corretor estará disposto a estender sua alavancagem. Agora, se você relógio 0,20 em 200 exposição bruta e seu PB aceita emprestar 4 vezes, você poderia acordar com consistente 0,80 por mês. Vezes 12 e antes Você sabe Você estará na capa de revistas Muito importante: Leia esta relação de Sharpe: a resposta matemática certa para a pergunta errada por Laurent Bernut em Posts Pares de negociação tem um efeito colateral desagradável que poucas pessoas estão cientes. É essencialmente uma estratégia de reverter médio. Funciona muito bem até explodir. Não precisa explodir a quota LTCM. Demora uma perda de 3-4 em um mês e um ano inteiro para recuperar As pessoas não entendem Sharpe ratio. Uma vez eu entrevistei um proctologista sonho-vir-verdadeiro (6 pés Ahole) que me disse que meu Sharpe era tão alto que só poderia acontecer em 400 anos. Disse outras coisas que me convenceram que seus problemas tiveram sérias edições do seus próprios demasiado. A relação de Sharpe é parte do pacote moderno da teoria da carteira. Isto remonta a um dos principais crimes contra a humanidade do século XX medieval: o ano em que o exército dos EUA desenhou Elvis. Médicos prescritos grávida para fumar cigarros para acalmar a ansiedade atrás then. Sharpe Ratio para Algorithmic Trading Medição de Desempenho Ao realizar uma estratégia de negociação algorítmica é tentador considerar o retorno anualizado como a métrica de desempenho mais útil. No entanto, existem muitas falhas com o uso desta medida isoladamente. O cálculo de retornos para certas estratégias não é completamente direto. Isto é especialmente verdadeiro para as estratégias que não são direcionais, tais como variantes neutra do mercado ou estratégias que fazem uso da alavancagem. Esses fatores dificultam a comparação de duas estratégias baseadas apenas em seus retornos. Além disso, se nós somos apresentados com duas estratégias que possuem retornos idênticos como sabemos que contém mais risco Além disso, o que nós ainda queremos dizer com mais risco Em finanças, estamos muitas vezes preocupados com volatilidade de retornos e períodos de redução. Assim, se uma dessas estratégias tiver uma volatilidade significativamente maior dos retornos, provavelmente seria menos atrativa, apesar do fato de que seus retornos históricos poderiam ser semelhantes, se não idênticos. Esses problemas de comparação de estratégias e avaliação de risco motivam o uso do Índice de Sharpe. Definição do Índice de Sharpe William Forsyth Sharpe é economista vencedor do Prêmio Nobel, que ajudou a criar o Modelo de Preços de Ativos de Capital (CAPM) e desenvolveu o Índice de Sharpe em 1966 (mais tarde atualizado em 1994). A relação de Sharpe S é definida pela seguinte relação: Onde Ra é o retorno do período do ativo ou estratégia e Rb é o retorno do período de um benchmark adequado. A relação compara a média da média dos retornos excedentes do ativo ou estratégia com o desvio padrão desses retornos. Assim, uma menor volatilidade dos retornos levará a uma maior taxa de Sharpe, assumindo retornos idênticos. O Sharpe Ratio frequentemente citado por aqueles que executam estratégias de negociação é o Sharpe anualizado. Cujo cálculo depende do período de negociação do qual os retornos são mensurados. Assumindo que há N períodos de negociação em um ano, o Sharpe anualizado é calculado da seguinte forma: Note que a própria razão Sharpe deve ser calculada com base no Sharpe de determinado tipo de período de tempo. Para uma estratégia baseada no período de negociação de dias, N 252 (como há 252 dias de negociação em um ano, não 365), e Ra, Rb deve ser o retorno diário. Da mesma forma para horas N 252 vezes 6,5 1638, não N 252 vezes 24 6048, uma vez que há apenas 6,5 horas em um dia de negociação. Benchmark Inclusion A fórmula para a relação de Sharpe acima alude ao uso de um benchmark. Um ponto de referência é usado como um critério ou um obstáculo que uma determinada estratégia deve superar para que vale a pena considerar. Por exemplo, uma estratégia simples de longo prazo que usa ações de grande capitalização nos EUA deve esperar vencer o índice SP500 em média, ou combiná-lo por menor volatilidade. A escolha do benchmark pode às vezes não ser clara. Por exemplo, se um setor Exhange Traded Fund (ETF) fosse utilizado como um benchmark de desempenho para ações individuais, ou o próprio SP500 Por que não o Russell 3000 Igualmente se uma estratégia de hedge funds fosse benchmarking contra um índice de mercado ou um índice de hedge Há também a complicação da taxa de risco livre. Deve-se usar títulos do governo nacional Uma cesta de títulos internacionais Curto prazo ou longo prazo contas Uma mistura Claramente há muitas maneiras de escolher um benchmark A relação Sharpe geralmente utiliza a taxa livre de risco e, muitas vezes, para as estratégias de ações dos EUA, este É baseada em 10 anos de contas do Tesouro do governo. Em um caso particular, para estratégias neutras para o mercado, há uma complicação particular em relação ao uso da taxa livre de risco ou zero como referência. O índice de mercado em si não deve ser utilizado como a estratégia é, por design, mercado neutro. A escolha correta para uma carteira neutra do mercado não é subtrair a taxa livre de risco porque é autofinanciada. Uma vez que você ganha um interesse de crédito, Rf, de manter uma margem, o cálculo real para retornos é: (Ra Rf) - Rf Ra. Portanto, não há subtração real da taxa livre de risco para estratégias neutras em dólar. Limitações Apesar da prevalência da relação de Sharpe no financiamento quantitativo, ela sofre de algumas limitações. Em primeiro lugar, a relação de Sharpe é retroativa. Só representa a distribuição histórica de retornos e volatilidade, e não os que ocorrerão no futuro. Ao fazer julgamentos baseados na relação de Sharpe há uma suposição implícita de que o passado será semelhante ao futuro. Isto evidentemente nem sempre é o caso, particularmente sob mudanças no regime de mercado. O cálculo da razão de Sharpe assume que os retornos que estão a ser utilizados são normalmente distribuídos (isto é Gaussiano). Infelizmente, os mercados sofrem frequentemente de kurtosis acima daquela de uma distribuição normal. Essencialmente, a distribuição de retornos tem caudas mais gordas e, portanto, os eventos extremos são mais prováveis ​​de ocorrer do que uma distribuição gaussiana nos levaria a crer. Assim, a proporção de Sharpe é pobre na caracterização do risco de cauda. Isso pode ser claramente visto em estratégias que são altamente propensas a tais riscos. Por exemplo, a venda de opções de chamada (aka moedas de um centavo sob um rolo de vapor). Um fluxo constante de prémios de opções é gerado pela venda de opções de compra ao longo do tempo, levando a uma baixa volatilidade dos retornos, com um forte excesso acima de um benchmark. Neste caso, a estratégia teria uma elevada taxa de Sharpe (com base em dados históricos). No entanto, não leva em conta que tais opções podem ser chamadas. Levando a levantamentos significativos e súbitos (ou até mesmo eliminação) na curva de equivalência patrimonial. Assim, como em qualquer medida de desempenho de estratégia de negociação algorítmica, a razão de Sharpe não pode ser usada isoladamente. Embora este ponto pode parecer óbvio para alguns, os custos de transação deve ser incluído no cálculo do rácio de Sharpe, para que ele seja realista. Existem inúmeros exemplos de estratégias de negociação que têm alta Sharpes (e, portanto, uma probabilidade de grande rentabilidade) apenas para ser reduzido para baixo Sharpe, estratégias de baixa rentabilidade, uma vez que os custos realistas foram tidos em conta. Isso significa fazer uso dos retornos líquidos no cálculo em Exceder o valor de referência. Assim, os custos de transação devem ser considerados em montante do cálculo da relação de Sharpe. Uso Prático e Exemplos Uma questão óbvia que permaneceu sem resposta até agora neste artigo é O que é um bom Índice de Sharpe para uma estratégia. Pragmaticamente, você deve ignorar qualquer estratégia que possua uma relação de Sharpe anualizada S lt 1 após os custos de transação. Os fundos de hedge quantitativos tendem a ignorar quaisquer estratégias que possuam os rácios de Sharpe. 2. Um fundo de hedge quantitativo proeminente que eu conheço não consideraria estratégias que tivessem relações de Sharpe em 3 enquanto estivessem em pesquisa. Como comerciante algoritmo de varejo, se você pode alcançar uma relação Sharpe Sgt2, então você está fazendo muito bem. A relação de Sharpe aumentará frequentemente com freqüência negociando. Algumas estratégias de alta freqüência terão elevado único (e às vezes baixo duplo) dígitos Sharpe rácios, como eles podem ser rentáveis ​​quase todos os dias e certamente a cada mês. Essas estratégias raramente sofrem de risco catastrófico e, portanto, minimizam sua volatilidade de retornos, o que leva a altos rácios de Sharpe. Exemplos de Razões de Sharpe Este foi um artigo bastante teórico até este ponto. Agora vamos voltar a nossa atenção para alguns exemplos reais. Começaremos simplesmente, considerando uma compra e manutenção de apenas um longo prazo de um patrimônio individual, então considere uma estratégia de mercado neutra. Ambos os exemplos foram realizados na biblioteca de análise de dados Python pandas. A primeira tarefa é realmente obter os dados e colocá-lo em um objeto pandas DataFrame. No artigo sobre a implementação de mestre de títulos em Python e MySQL criei um sistema para conseguir isso. Alternativamente, podemos fazer uso deste código mais simples para pegar Yahoo Finance dados diretamente e colocá-lo diretamente em um pandas DataFrame. Na parte inferior deste script criei uma função para calcular a taxa de Sharpe anualizada com base em um fluxo de retornos de tempo: Agora que temos a capacidade de obter dados do Yahoo Finance e calcular diretamente a taxa de Sharpe anualizada, podemos testar Uma estratégia de compra e retenção para duas ações. Vamos usar o Google (GOOG) e Goldman Sachs (GS) de 1 de janeiro de 2000 a 29 de maio de 2013 (quando eu escrevi este artigo). Podemos criar uma função auxiliar adicional que nos permita ver rapidamente o buy-and-hold Sharpe em várias ações para o mesmo período (codificado): Para o Google, a proporção de Sharpe para comprar e manter é 0.7501. Para o Goldman Sachs é 0,2178: Agora podemos tentar o mesmo cálculo para uma estratégia neutra do mercado. O objetivo desta estratégia é isolar totalmente um determinado desempenho de ações do mercado em geral. A maneira mais simples de conseguir isso é ir curto um montante igual (em dólares) de um Exchange Traded Fund (ETF) que é projetado para controlar tal mercado. A escolha mais óbvia para o mercado de ações de grande capitalização nos EUA é o índice SP500, que é acompanhado pelo SPDR ETF, com o ticker do SPY. Para calcular a taxa de Sharpe anualizada de tal estratégia, obteremos os preços históricos para SPY e calcularemos os retornos percentuais de forma semelhante às ações anteriores, com a exceção de que não usaremos o benchmark sem risco. Vamos calcular o retorno líquido diário que exige subtrair a diferença entre o longo eo curto retornos e, em seguida, dividir por 2, como temos agora o dobro do capital comercial. Aqui está o código Python / pandas para realizar isso: Para o Google, a relação de Sharpe para a estratégia de longo / curto mercado neutro é 0.7597. Para a Goldman Sachs é 0,2999: Apesar da relação de Sharpe sendo usada quase em toda a negociação algorítmica, precisamos considerar outras métricas de desempenho e risco. Em artigos posteriores vamos discutir levantamentos e como eles afetam a decisão de executar uma estratégia ou não. Principais razões pelas quais você deve usar QuantShare: Funciona com os EUA e mercados internacionais (ações, forex, opções, futuros, ETF.) 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Compartilhado por outros usuários Atualizado em 2012-01-31 Todays sistema de negociação será baseado na função de composição e método de classificação. Esse sistema garantirá que seu portfólio obtém os títulos com melhor desempenho, com base em uma métrica de sua escolha (a proporção de Sharpe neste exemplo). O sistema de comércio que vamos implementar aqui consiste em: - Considerando ações médias e grandes capitalizados - Ranking da lista de ações por sua relação de Sharpe - Comprando o top 20 - Vendendo ações cuja classificação aumenta acima de 40 O processo de compra e venda é feito Em uma base mensal (no início do mês) Não são definidas regras de parada (stop loss, trailing) ou regras de gerenciamento de dinheiro. Para obter instruções sobre como criar um sistema de negociação, consulte este post: Exemplo de um sistema de negociação implementado no QuantShare Software Medium e Large Cap Stocks Se você tiver acesso a uma capitalização de mercado ou número de ações em circulação banco de dados, então você pode criar uma negociação Regra que obtém dados a partir deste banco de dados e compara o valor com 1 bilhão. Abaixo desse nível, um estoque é considerado um estoque pequeno do tampão. Filter1 GetData (marketcap, marketcap) 500000 O volume médio de negociação em dólares deve ser superior a 500.000. A regra vai rejeitar barato / tostão estoques, bem como muitos pequenos cap stocks. A relação de Sharpe dos últimos três meses pode ser obtida pela seguinte fórmula: a sharpe (close, 75) // Há cerca de 25 dias de negociação num mês A relação de Sharpe é uma medida ajustada ao risco calculada com o desvio padrão eo excesso de retorno O excesso de retorno é ignorado aqui ao calcular essa proporção para ações individuais). Ranking de ações por sua relação Sharpe Além da computação de índices e indicadores de mercado, a função comp (comp) é capaz de classificar os ativos com base em qualquer indicador ou métrica de sua escolha. A sintaxe da função é muito simples: O indicador acima retornará a classificação de cada ação com base na relação de Sharpe de três meses. A ação que tem a maior proporção de Sharpe obtém a primeira posição eo estoque que tem a menor razão de Sharpe obtém a última classificação (que é igual ao número total de ativos analisados). Nesta estratégia de negociação, queremos classificar apenas empresas de médio e grande capitalização e, por esta razão, devemos passar o critério de filtro que criamos anteriormente para a função composta. B comp (a, rank, 1, filter1) O terceiro parâmetro é usado para agrupar resultados (por setor, indústria ou mercado, por exemplo). Foi desativado, passando-o um valor numérico fixo de 1. Trading em uma base mensal A idéia aqui é reequilibrar a carteira uma vez por mês. No início de cada mês, devemos vender títulos cuja posição tem aumentado e comprar aqueles cuja classificação diminuiu. Para detectar um novo mês, podemos comparar o mês da barra atual com o mês da barra anterior: newmonth month () ref (month (), 1) A função ref é usada para fazer referência a um valor de barra anterior. Podemos usar a mesma idéia para reequilibrar semanalmente usando a função week () ou anualmente usando a função year (). Os dados de classificação são armazenados na variável b. Investir no top 20 consiste em comprar ações que têm uma classificação inferior ou igual a 20. comprar b 40 e newmonth Completar sistema de negociação Formula filter1 close sma (volume, 10) 500000 um sharpe (fechar, 75) b comp (a, rank , 1, filter1) newmonth month () ref (mês (), 1) buy b 40 e newmonth O objetivo deste post é mostrar como implementar um sistema de negociação usando o software de negociação QuantShare.