Pasando el algodón a una estrategia de Darwinex

[Tiotino]

Hola a tod@s !!

Juan Ramón, trader algorítmico y creador del Darwin NSR me ha propuesto que analize un test de metatrader y ver que se puede hacer con los resultados, con la intención de mejorarlos.

Me mandan un archivo html del que leo los datos referentes a los resultados del sistema

realizamos la conversión de la data para poder analizar.

y ya podemos sacar un gráfico de la evolución del beneficio.

para poder comparar los datos los vamos a pasar a data diaria pues los datos no tienen ninguna estructura horaria.

los resultados mensuales son:

[Tiotino]

y podemos analizar lo siguiente:

total aciertos 196
total fallos 167
total 363
% aciertos 53
suma aciertos 4828.2
suma fallos -2965.61
ratio 1.62806302919
total fallos 167
sharpe 1.32574784389

Gana el 53% de las veces, Gana de media 24 euros frente a la pérdida media de 17, es decir un 58% frente a un 42%, que es donde saca ventaja el sistema. Por tanto podemos observar una gestion del ratio bfo/perdida correcta.

Tiene un sharpe de 1,32. Este dato no está mal pero son solo 4 y pico años, En el caso que se llevara estos resultados hasta 2000 serian unos datos espectaculares.

5% de no perder mas de
-46.65
Mediana de la distribucion, trata que sea positiva
14.2
media de la distribucion
24.5118977636
maxima ganancia mensual
253.83
maxima perdida mensual
-145.4
desviacion tipica
56.4396749167
dos veces la desviacion tipica
-88.3674520699
tres veces la desviacion tipica
-144.807126987


en este caso perdiendo en el rolo mensual mas de 50€ yo pararía el sistema, pues puede perder 150€, que si opero con una cuenta menor a 1000€ puede ser un problema, para recuperar la pérdida.

Y este es el histograma de frecuencias mensuales

En el gráfico de arriba vemos vencida la estrategia hacia la derecha, y con una cola más corta en la parte izquierda, que indica una gestión de stops en el sistema.



¿ Invertimos en esta curva ?


Para que veais la potencia de la estrategia, en el caso de que elimaramos los días que no opera, sería un sharpe de 2,8

[Tiotino]

El darwin NSR lo teneis aquí

https://www.darwinex.com/darwin/NSR.4.8

[Rango Starr]

.

[Tiotino]

Tiotino,

Si por el contrario, todo el recorrido es en real, el sistema es muy bueno, y solo veria de sectorizar las pendientes de los beneficios, para ver porque se estancan las ganancias. (es a causa de alguna caracteristica de los mercados en esa epoca, en el que no le sienta bien al sistema operar. Descubrirlo y aplicarle las correcciones necesarias).

Por comentar algo.

Saludos!

Rango Starr,

Eso creo q mejor nos los comente el creador de la estrategia, yo lo que le he puesto ha sido una descripción.

Aunque se me acaba de ocurrir intentar mejorar el sistema, aunque ya de por sí es bueno.

[Rango Starr]

.

[Tiotino]

Hola a tod@s !!!

Se me ha ocurrido aplicar machine learning a los resultados obtenidos anteriormente, buscando q sea una técnica fácil de implementar. Vamos a aplicar Kmeans. Como variables externas vamos a obtener las diferencias entre barras desplazadas hasta 5 periodos.

K-means es un método de agrupamiento, que tiene como objetivo la partición de un conjunto de n observaciones en k grupos en el que cada observación pertenece al grupo cuyo valor medio es más cercano. Es un método utilizado en minería de datos.

Quiere decir, en Griezmann , que vamos a escoger a las barras que más se parecen y agruparlas en 8 Grupos.

Podríamos escoger 4 o 6 y ver si obtenemos mejores resultados.

También nos debeemos de deshacer de todos aquellos días que el sistema no opera

Grupo 1

No parece tener muy buena pinta

Grupo 2

Este parece correcto

Grupo 3

Mejor que el anterior

Grupo 4

Podría ser interesante

[Tiotino]

Grupo 5

Muchisisisimas dudas

Grupo 6

No parece

Grupo 7

Este para mí

Grupo 8

Ciertas dudas

[xongoku]

cada día me siento más inútil en esto del trading

[Tiotino]

Al final me quedo con los grupos siguientes

grupo 2 , grupo 3, grupo 4 , grupo7 y grupo 8

total aciertos 139
total fallos 106
total 245
% aciertos 56
suma aciertos 3532.92
suma fallos -1843.44
ratio 1.91648222888
total fallos 106
sharpe 3.04412300682

Mejoramos algo el % de aciertos, tambio el ratio, y mejoramos el ratio sharpe hasta 3.

95% de no perder mas de
-17.354
Mediana de la distribucion, trata que sea positiva
82.2
media de la distribucion
95.3193586006
maxima ganancia mensual
312.71
maxima perdida mensual
-98.57
desviacion tipica
83.1810770394
dos veces la desviacion tipica
-71.0427954782
tres veces la desviacion tipica
-154.223872518


Las pérdidas las tenemos bastante controladas y nos deja la siguiente distribucion del los rendimientos mensuales

Nos queda una distribución un poco rara, perocon una cola a la derecha larga y bien corta en el lado izquierdo

por último el gráfico de la serie mejorada

y los resultados mensuales

[Rango Starr]

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[Tiotino]

tiotino,

le has aplicado machine a la salida numerica de los trades?.....

por que si ha sido a los trades no le veo el alcance.. (perdon, pero soy espesito).

Saludos!

Pues a la salida numérica, no te creas que no tiene poca importancia, te diría que mucha

[Rango Starr]

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[Tiotino]

Rango Starr,

el machine learning es un búsqueda de insights, aquí te dice que si pertences a una clase concreta no voy a jugar contigo. Es decir, si tienes menos de 12 años no me vas a comprar un coche y te vas a salvar en caso de hundirse el Titanic.

[Rango Starr]

Saludos!