Event Driven Trading - Optymalizacja strategii

INIME 17.03.2015

Wprowadzenie Motywacja:

Delta = 1, Delta2 = 71 EURUSD 1.3630 1.3635 1.3640 1.3645 29:00 30:00 31:00 32:00 33:00 2014 06 06

Delta = 78, Delta2 = 96 EURUSD 1.382 1.383 1.384 1.385 1.386 29:00 30:00 31:00 32:00 33:00 2014 05 02

Delta = 8, Delta2 = 17 EURUSD 1.3695 1.3705 1.3715 29:00 30:00 31:00 32:00 33:00 2014 04 04

Delta = 116, Delta2 = 148 EURUSD 1.296 1.297 1.298 1.299 1.300 1.301 29:00 30:00 31:00 32:00 33:00 2013 04 05

US Nonfarm Payrolls Publikacja ta obrazuje zmianę zatrudnienia w gospodarce Stanów Zjednoczonych miesiąc do miesiąca z wyłączeniem rolnictwa. Jest to wskaźnik wyprzedzający wydatki konsumenckie, a zatem wzrost odczytu sugeruje umocnienie gospodarki USA i, co za tym idzie, wzrost kursu USD względem głównych walut. Odczyty publikowane są w pierwsze piątki miesiąca o godzinie 8.30 czasu nowojorskiego i podawane są w tysiącach.

Publikacja makroekonimczna Publikacja makroekonomiczna (w niniejszym opracowaniu, definicja zawężona) - publikacja danych makroekonomicznych przez agencję prasową posiadających następującą charakterystykę: a. Mają ustaloną i powtarzalną datę i godzinę publikacji b. Posiadają wartość liczbową

Publikacja makroekonimczna Publikacje danych makroekonomicznych często powodują nagłą i znaczącą dla inwestora reakcję rynku. Podstawowe problemy: a. Kiedy otwierać pozycję? b. Algorytmy wyjścia z pozycji otwartej w odpowiedzi na publikację wskaźnika.

Oznaczenia Niech ciąg X t = (Ask(t), Bid(t)), t Z, oznacza kolejne dostępne wartości kursu pary walutowej (kolejne kwotowania). Niech X 1 oznacza pierwsze kwotowanie po publikacji ustalonego wskaźnika ekonomicznego. Niech Spread(t)=Ask(t)-Bid(t) A - wartość opublikowanego wskaźnika P - wartość wskaźnika opublikowanego poprzednio F - wartość prognozy dla wskaźnika Delta = A F Delta2 = A P

Potencjalna zyskowność. Prosty model. Niech Z T oznacza maksymalny zysk inwestora na przedziale czasowym długości T sekund liczonym od momentu publikacji wskaźnika. Wstępne badania sugerują silny związek pomiędzy wartością Z T a wartością Delty. Z formalnego punktu widzenia, obiektem analiz numerycznych był zatem następujący prosty model: Z T = H(Delta, ξ), gdzie ξ obrazuje czynnik losowy. Dla porównania, analiza szeregów czasowych koncentruje się na modelach typu: Z T = H(X 1, X 2,..., ξ).

Kiedy otwierać pozycję? Założenie: Delta 1 > Delta 2 = E(Z T (Delta 1, ξ)) E(Z T (Delta 2, ξ) > S), gdzie E(Z T (Delta, ξ)) oznacza oczekiwany zysk. Bazując na tym prostym założeniu, szukamy wartości granicznej Delta 0, żeby dla oczekiwanego poziomu zysku S: a) Delta > Delta 0 = E(Z T ) > S, b) Delta > Delta 0 = P(Z T > S) > 1 α, gdzie α > 0 można interpretować jako skłonność do ryzyka.

Strategie algorytmiczne. Przykład. Take Profit - zlecenie powodujące zamknięcie pozycji, gdy inwestycja osiągnie określony zysk S. Rozwiązanie dalekie od optymalnego. Problem ilustruje tabela.

Date Delta Spread max (Bid,30) max (Bid,60) max (Bid,180) 2013-01-04 10 0,00025 0,00068 0,00122 0,00202 2013-02-01 2 0,00017 0,00116 0,00128 0,00203 2013-03-08 88 0,00018 0,00013 0,00013 0,00013 2013-04-05-116 0,00005 0,00071 0,00178 0,00526 2013-05-03 32 0,00004 0,00004 0,00004 0,00004 2013-06-07 10 0,00006 0,00000 0,00000 0,00000 2013-07-05 16 0,00002 0,00006 0,00006 0,00006 2013-08-02-9 0,00005 0,00544 0,00798 0,00830 2013-09-06 15 0,00020 0,00441 0,00568 0,00679 2013-10-22-32 0,00026 0,00641 0,00647 0,00686 2013-11-08 50 0,00026 0,00094 0,00094 0,00094 2013-12-06 23 0,00024 0,00000 0,00062 0,00062 2014-01-10-123 0,00033 0,00715 0,00715 0,00740 2014-02-07-72 0,00010 0,00604 0,00604 0,00604 2014-03-07 26 0,00013 0,00000 0,00000 0,00039 2014-04-04-8 0,00013 0,00251 0,00251 0,00265 2014-05-02 78 0,00013 0,00000 0,00000 0,00000 2014-06-06-1 0,00014 0,00051 0,00051 0,00051

Ogólny mechanizm strategii Działane zaproponowanych strategii jest dwuetapowe: 1. Pierwszy etap: oczekiwanie aż wartość kursu przekroczy poziom S w kierunku wyznaczonym przez znak Delty 2. Drugi etap: uruchomienie strategii algorytmicznej mającej weryfikować czy oczekiwany ruch kursu już się zakończył Zysk ze strategii zamkniętej w momencie T zadany jest wzorem Z = Ask(T ) Bid(1) lub Z = Bid(T ) Ask(1). Moment T będziemy nazywać momentem stopu strategii. Moment T 1, w którym wartość kursu przekroczyła poziom S, będziemy nazywać momentem startu strategii.

Mechanizm zabezpieczający Mechanizm zabezpieczający: 1. transakcja, która nie zostanie zamknięta przez strategię w ciągu T sekund od momentu publikacji, zamyka się automatycznie. 2. zawarcie zlecenia Stop Loss, mającego zminimalizować potencjalną stratę inwestora. W efekcie, realny moment zatrzymania T S zaprezentowanych tutaj strategii algorytmicznych zadany jest wzorem T S = min{t 2, T 3, T 4 }, gdzie T 2 oznacza moment stopu dla zadanej strategii, T 3 oznacza pierwszy moment w którym kurs przekroczył wartość zadaną dla strategii Stop Loss, a T 4 oznacza moment pierwszego kwotowania po upływie T sekund.

Trailing Stop Loss (TSL), spadek kursu. Parametry: S > 0, S 1 > 0. Moment startu T 1 zadany jest równaniem T 1 = min{t N: X t X 1 S}. Definiujemy teraz rekurencyjnie słabo malejącą funkcję TSL: {n N: n T 1 } [S, ) poprzez warunki: TSL(T 1 ) = X T1 + S 1 oraz TSL(t + 1) = min{tsl(t), X t + S 1 }, t T 1. Moment zamknięcia transakcji T 2 zadany jest wzorem: T 2 = min{t > T 1 : TSL(t) X t }.

S=0,00050, S1=0,00020 EURUSD 1.3620 1.3630 1.3640 00 05 10 15 20 25 30 2013 12 06, 08:30:00 EDT Rysunek: Przykładowe zachowanie strategii TSL

S=0,00050, S1=0,00050 EURUSD 1.3620 1.3630 1.3640 00 05 10 15 20 25 30 2013 12 06, 08:30:00 EDT Rysunek: Przykładowe zachowanie strategii TSL

S=0,00050, S1=0,00050 EURUSD 1.382 1.383 1.384 1.385 1.386 00 05 10 15 20 25 30 2014 05 02, 08:30:00 EDT Rysunek: Przykładowe zachowanie strategii TSL

Trailing Stop - Mediana Parametry: S > 0, m N. Moment startu T 1 zadany jest równaniem T 1 = min{t N: X t X 1 S}. Niech M(t) oznaczana medianę z ostatnich m wartości wykresu zaobserwowanych do momentu t, tj. medianę z następujących punktów: X t m+1, X t m+2,..., X t. Moment zamknięcia transakcji T 2 dany jest wzorem: T 2 = min{t > T 1 : M(t) X t }. Moment T 2 wyznacza pierwszy moment czasowy po chwili T 1, w którym wartość ask dla pary walutowej uzyskała wartość większą od mediany z ostatnich m zaobserwowanych wartości.

Rysunek: Przykładowe zachowanie strategii Mediana

Trailing Stop - Średnia Parametry: S > 0, m N. Moment startu T 1 zadany jest równaniem T 1 = min{t N: X t X 1 S}. Niech MA(t) oznaczana średnią arytmetyczną z ostatnich m wartości wykresu zaobserwowanych do chwili t, tj. średnią arytmetyczną z następujących punktów: X t m+1, X t m+2,..., X t. Moment zamknięcia transakcji T 2 dany jest wzorem: T 2 = min{t > T 1 : MA(t) X t }. Moment T 2 wyznacza pierwszy moment czasowy po czasie T 1, w którym wykres kursu uzyskał wartość większą od średniej arytmetycznej z ostatnich m zaobserwowanych wartości.

Rysunek: Przykładowe zachowanie strategii Średnia

Optymalizacja NonFarm Payrols 1. Zostały wykorzystane dane z okresu wrzesień 2012- styczeń 2015 2. Uwzględniono publikacje o wartości Delta 10-22 publikacje spośród 29 publikacji 3. Odcinki danych długości T = 30 min

NonFarm Payrolls Tabela: US Nonfarm Payrolls Date Delta Spread Max MaxL Close30min 2012-09-07-27 0.00030 0.00623-0.00029 0.00510 2012-11-02 48 0.00030 0.00402-0.00002 0.00194 2012-12-07 57 0.00021 0.00344-0.00044 0.00069 2013-03-08 74 0.00018 0.00949-0.00013 0.00905 2013-04-05-110 0.00005 0.00662-0.00006 0.00323 2013-05-03 19 0.00004 0.00875-0.00015 0.00781 2013-07-05 32 0.00002 0.00705-0.00008 0.00537 2013-08-02-22 0.00005 0.00889 0.00000 0.00723 2013-10-22-34 0.00026 0.00686-0.00094 0.00416 2013-11-08 83 0.00026 0.00612-0.00171 0.00249 2013-12-06 23 0.00024 0.00272-0.00229-0.00149

NonFarm Payrolls Tabela: US Nonfarm Payrolls Date Delta Spread Max MaxL Close30min 2014-01-10-122 0.00033 0.00891 0.00000 0.00586 2014-02-07-72 0.00010 0.00604-0.00092 0.00098 2014-03-07 24 0.00013 0.00472-0.00030 0.00447 2014-05-02 72 0.00013 0.00499-0.00035 0.00345 2014-07-03 74 0.00022 0.00436-0.00010 0.00414 2014-08-01-22 0.00019 0.00371-0.00114 0.00173 2014-09-05-84 0.00075 0.00398-0.00015 0.00180 2014-10-03 32 0.00013 0.00832-0.00030 0.00598 2014-11-07-21 0.00032 0.00514-0.00327-0.00142 2014-12-05 90 0.00039 0.00896-0.00015 0.00636 2015-01-09 11 0.00034 0.00557-0.00083 0.00275

Close 30 min Średni Zysk: 371 pkt Liczba Porażek (strat inwestora): 2 (-142 pkt, -149 pkt), Odchylenie Standardowe: 279 pkt.

Optymalizacja Średnia S = 25, 50, 75,..., 700, 725, 750 pkt m = 5, 10, 15,..., 340, 345, 350 S2 = 50, 100, 150,..., 400, 450, 500 pkt

Wyniki optymalizacji Średnia Maksymalny średni zysk Z = 433 pkt został osiągnięty dla parametrów: S = 475, m = 60, 65, S2 250. Odchylenie standardowe: 214 pkt Liczba porażek: 1 (-149 pkt). Strategia zamknięta po 30 minutach: w 7 przypadkach

Wyniki optymalizacji Średnia Średni zysk Z 10 został osiągnięty dla parametrów: S = 475, m = 60, 65,..., 165, 170, S2 200, S = 475, m = 175, 180, 185, 200, S2 250, S = 500, m = 25, 45, S2 250, S = 500, m = 60 : 95, S2 200, S = 500, m = 100 : 105, S2 250, S = 500, m = 110 : 120, S2 200, S = 500, m = 125 : 155, S2 250, Odchylenie standardowe: w przedziale (205, 226) Liczba porażek:1 (dla S2=200, -224 pkt; dla S2 250, -149 pkt)

Wyniki optymalizacji Średnia Średni zysk Z 20: S = 450, m = 60 : 145; S2 200 lub S2 250 S = 450, m = 160 : 180, S2 250; Odchylenie standardowe: w przedziale (203, 217) S = 475, m = 25, 40, 45, 55 : 300; S2 powyżej 200 lub 250 Odchylenie standardowe: w przedziale (190, 225), liczba porażek 1 S = 500, m = 20 : 225, 240 : 270; S2 powyżej 200 lub 250 Odchylenie standardowe: w przedziale (197, 226), liczba porażek 1 S = 550, m = 25, 30, 45, S2 powyżej 350 Odchylenie standardowe: w przedziale (251, 262), liczba porażek 2 (-149,-142) S = 600, m = 10 : 65, S2 powyżej 350 Odchylenie standardowe: w przedziale (259, 262), liczba porażek 2 (-149 pkt,-142 pkt)

sredni zysk 0.0032 0.0036 0.0040 Mean, S= 0.003, S2=250 0 50 100 200 300 parametr m

Mean, S= 0.0045, S2=250 sredni zysk 0.0037 0.0040 0 50 100 200 300 parametr m

Optymalizacja Mediana S = 25, 50, 75,..., 700, 725, 750 pkt m = 5, 10, 15,..., 340, 345, 350 S2 = 50, 100, 150,..., 400, 450, 500 pkt

Wyniki optymalizacji Mediana Maksymalny średni zysk: Z = 434 pkt dla parametrów: S = 475, m = 115, S2 250. Odchylenie standardowe: 214 pkt Liczba porażek: 1 (-149 pkt) Strategia zamknięta po 30 minutach: w 7 przypadkach

Wyniki optymalizacji Mediana Maksymalny średni zysk: Z 10 Parametry: S = 475, m = 85 : 180, S2 200 lub S2 250 S = 500, m = 30, m = 85 : 135, S2 200 lub S2 250 Liczba porażek: 1 (-149 pkt) odchylenie standardowe w przedziale: (208,226)

sredni zysk 0.0032 0.0036 0.0040 Median, S= 0.003, S2=250 0 50 100 150 200 250 300 350 parametr m

Median, S= 0.0045, S2=250 sredni zysk 0.0037 0.0040 0 50 100 150 200 250 300 350 parametr m

sredni zysk 0.0039 0.0041 0.0043 Median, S= 0.005, S2=250 0 50 100 150 200 250 300 350 parametr m

Optymalizacja TSL S = 25, 50, 75,..., 700, 725, 750 pkt S1 = 5, 10, 15,..., 195, 200 pkt S2 = 50, 100, 150,..., 400, 450, 500 pkt

Wyniki optymalizacji TSL Maksymalny średni zysk: Z = 431 pkt dla parametrów: S = 500, S1 = 50, S2 250. Odchylenie standardowe: 216 pkt Liczba porażek: 1 (-149 pkt) Strategia zamknięta po 30 minutach: w 8 przypadkach

Wyniki optymalizacji TSL Maksymalny średni zysk: Z 10 Parametry: S = 450, S1 = 60, S2 250 S = 475, S1 = 35 : 60, S2 200 lub S2 250,liczba porażek: 1 S = 500, S1 = 35 : 60, S2 200 lub S2 250,liczba porażek: 1 S = 575, S1 = 50, S2 350 lub S2 350, liczba porażek: 2 S = 600, S1 = 50, S2 350 lub S2 350 liczba porażek: 2, Odchylenie standardowe: (210,270) pkt

sredni zysk 0.0033 0.0036 0.0039 TSL, S= 0.003, S2=250 0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 parametr S1

TSL, S= 0.0045, S2=250 sredni zysk 0.0037 0.0040 0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 parametr S1

TSL, S= 0.006, S2=250 sredni zysk 0.0036 0.0039 0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0.0020 parametr S1

Wnioski Pomimo różnych mechanizmów wyznaczania momentu stopu strategii: Wszystkie 3 strategie osiągnęły niemal identyczny średni zysk optymalny: 434 pkt (mediana), 433 pkt (średnia) oraz 431 pkt (TSL). Bardzo zbliżone wyniki optymalizacji w kwestii parametrów optymalnych S oraz S2 Algorytm wyznaczający moment stopu T 2 strategii nie wpływał istotnie na wyniki jeśli jego parametr był właściwie dobrany do pozostałych parametrów.

Wnioski Duże znaczenie przy optymalizacji ma długość odcinka czasowego po którym strategia zostaje automatycznie zamknięta w przypadku nie-napotkania warunków stopu. Dla strategii średnia/mediana automatyczne zamknięcie po 30 minutach nastąpiło 7-krotnie dla parametrów optymalnych, dla strategii TSL automatycznie zamknięcie nastąpiło 8-krotnie- czyli w około 1/3 rozważanych przypadków. Długość odcinka czasowego może zostać potraktowana jako kolejny znaczący parametr strategii. Warta zbadania jest sytuacja w której strategia jest pozbawiona takiego mechanizmu.

Wnioski Zaletą strategii TSL oraz Mediana okazała się duża odporność parametrów S1 (odpowiednio m) na zmiany wartości parametru S.

TSL, optymalizacja T Maksymalny średni zysk: 442 pkt, T= 85 minut S = 575, S1 = 50pkt, S2 350 S = 600, S1 = 50pkt, S2 350 TSL sredni zysk 0.0040 0.0043 20 40 60 80 minuty

Optymalizacja. Podstawowe problemy Mała liczba danych Zmienność rynku w czasie

Zmiana reaktywności rynku amerykańskiego skutecznosc 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 5*Spread, 30 sekund 2009 2010 2011 2012 2013

10*Spread, 30 sekund czestosc 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 2009 2010 2011 2012 2013

10*Spread, 10 minut frequency 0.65 0.75 0.85 0.95 2009 2010 2011 2012 2013

10*Spread, 30 minut frequency 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 2009 2010 2011 2012 2013

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Optymalizacja strategii w handlu event driven Michał Osmoła INIME 17 marca 2015 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Przez T 2 oznaczmy moment stopu danej strategii przy ustalonym zestawie parametrów. Zyskiem ze strategii dla pojedynczej publikacji będziemy nazywać różnicę: Z T = Ask(1) Ask(T 2 ) Spread = Bid(1) Ask(T 2 ) dla pozycji krótkiej Z T = Bid(T 2 ) Bid(1) Spread = Bid(T 2 ) Ask(1) dla pozycji długiej Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Tak jak poprzednio, niech T 2 będzie momentem stopu danej strategii przy ustalonym zestawie parametrów. Skutecznością strategii dla pojedynczej publikacji nazywamy: dla pozycji krótkiej dla pozycji długiej S T = Ask(T 2) + Ask(1) Max (Ask,T ) S T = Bid(T 2) Bid(1) Max (Bid,T ) Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Średni zysk definiujemy jako średnią arytmetyczną zysków wygenerowanych przez zastosowanie strategii w dniach objętych badaniem. Średnią skuteczność definiujemy jako średnią arytmetyczną skuteczności uzyskanych przy zastosowaniu strategii w dniach objętych badaniem. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Do wyznaczenia optymalnych parametrów użyto danych historycznych z okresu od 1 stycznia 2010 roku do 31 grudnia 2013 roku. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Ustalenie wartości delty dla których przewidujemy wzrost spadek kursu pary walutowej. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Ustalenie wartości delty dla których przewidujemy wzrost spadek kursu pary walutowej. Zadanie tablicy zawierającej zestawy parametrów (w dalszej części prezentacji parametry te będą nazywane parametrami dopuszczalnymi). Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Ustalenie wartości delty dla których przewidujemy wzrost spadek kursu pary walutowej. Zadanie tablicy zawierającej zestawy parametrów (w dalszej części prezentacji parametry te będą nazywane parametrami dopuszczalnymi). Wybranie jednego z zestawów parametrów z tablicy, wyznaczenie przebiegu strategii i zysku który przyniosło jej zastosowanie dla każdego z dni. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Ustalenie wartości delty dla których przewidujemy wzrost spadek kursu pary walutowej. Zadanie tablicy zawierającej zestawy parametrów (w dalszej części prezentacji parametry te będą nazywane parametrami dopuszczalnymi). Wybranie jednego z zestawów parametrów z tablicy, wyznaczenie przebiegu strategii i zysku który przyniosło jej zastosowanie dla każdego z dni. Obliczenie średniego zysku wygenerowanego przez strategię. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Ustalenie wartości delty dla których przewidujemy wzrost spadek kursu pary walutowej. Zadanie tablicy zawierającej zestawy parametrów (w dalszej części prezentacji parametry te będą nazywane parametrami dopuszczalnymi). Wybranie jednego z zestawów parametrów z tablicy, wyznaczenie przebiegu strategii i zysku który przyniosło jej zastosowanie dla każdego z dni. Obliczenie średniego zysku wygenerowanego przez strategię. Jako parametry optymalne przyjmujemy zestawy parametrów dla których średni zysk był największy. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production W rzeczywistości średnie zyski z zastosowania strategii z wykorzystaniem parametrów optymalnych są niższe niż średni zysk na danych historycznych (problem przeestymowania). Należy więc sprawdzić jakie faktyczne zyski przynosi użycie strategii z wyznaczonymi parametrami. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production Do przetestowania rzeczywistej jakości wyznaczonych parametrów użyto danych historycznych z dni pomiędzy 1 stycznia 2014 roku, a 1 listopada 2014 roku. Dla każdego z zestawów parametrów optymalnych wyliczono średni zysk i średnią skuteczność na danych testowych oraz zestawiono go ze średnim zyskiem i średnią skutecznością (dla zadanego zestawu parametrów) na danych historycznych. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia German Ifo jest wskaźnikiem makroekonomicznym informującym o aktywności gospodarczej w Niemczech. Indeks wyznaczany jest na podstawie kwestionariuszy dotyczących obecnej i przewidywanej, przyszłej sytuacji gospodarczej (na przestrzeni najbliższych sześciu miesięcy). Respondentami są przedsiębiorcy z sektora przemysłowego, budowlanego oraz sprzedaży detalicznej i hurtowej. Indeks jest sporządzany przez Ifo Institut für Wirtschaftsforschung w Monachium i publikowany w trzecim tygodniu po miesiącu, którego dotyczyła analiza. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Wyliczenia przeprowadzono dla pary walutowej EURUSD. Zaobserwowano, że dodatnie wartości delty powodują wzrost kursu, zaś ujemne - spadek. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Jako zbiór dopuszczalnych parametrów przyjęto pary (S, S 1 ), gdzie: S {0, 0001; 0, 00015; 0, 0002;...; 0, 001} S 1 {0, 00005; 0, 0001; 0, 00015;...; 0, 0005}. Parametrami optymalnymi okazały się S = 0, 00035 i S 1 = 0, 00015 oraz S = 0, 0004 i S 1 = 0, 00015 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Tabela: Wyniki dla pierwszej pary maksymalizującej zysk (S = 0, 00035 i S 1 = 0, 00015) w strategii TSL dla German Ifo Data odczytu Zysk Skuteczność 2014-02-24 0,00153 0,92135 2014-03-25 0,00054 0,48175 2014-04-24 0,00088 0,86792 2014-05-23 0,00034 0,31034 2014-06-24 0,00059 0,56557 2014-07-25 0,00079 0,53293 2014-08-25 0,00016 0,53488 2014-09-24 0,00060 0,55645 2014-10-27 0,00046 0,73913 Średnia: 0,000654 0,61226 Średni zysk dla danych historycznych: 0,001197 Średnia skuteczność dla danych historycznych: 0,62727 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Tabela: Wyniki dla drugiej pary maksymalizującej zysk (S = 0, 0004 i S 1 = 0, 00015) w strategii TSL dla German Ifo Data odczytu Zysk Skuteczność 2014-02-24 0,00153 0,92135 2014-03-25 0,00054 0,48175 2014-04-24 0,00088 0,86792 2014-05-23 0,00034 0,31034 2014-06-24 0,00059 0,56557 2014-07-25 0,00079 0,53293 2014-08-25 0,00024 0,72093 2014-09-24 0,00060 0,55645 2014-10-27 0,00046 0,73913 Średnia: 0,000663 0,63293 Średni zysk dla danych historycznych: 0,001197 Średnia skuteczność dla danych historycznych: 0,62727 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 0.7 Spread= 0.00011 Bid 09:00:00 09:00:10 09:00:20 09:00:30 09:00:40 09:00:50 09:01:00 09:01:10 09:01:20 09:01:30 09:01:40 09:01:50 09:02:00 09:02:10 09:02:20 09:02:30 09:02:40 09:02:50 09:03:00 09:03:10 09:03:20 09:03:30 09:03:40 09:03:50 09:04:00 09:04:10 09:04:20 09:04:30 09:04:40 09:04:50 09:05:00 1.3755 1.3760 1.3765 1.3770 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 0.3 Spread= 0.00012 Ask 09:00:00 09:00:10 09:00:20 09:00:30 09:00:40 09:00:50 09:01:00 09:01:10 09:01:20 09:01:30 09:01:40 09:01:50 09:02:00 09:02:10 09:02:20 09:02:30 09:02:40 09:02:50 09:03:00 09:03:10 09:03:20 09:03:30 09:03:40 09:03:50 09:04:00 09:04:10 09:04:20 09:04:30 09:04:40 09:04:50 09:05:00 1.3820 1.3825 1.3830 1.3835 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 0.7 Spread= 4e 05 Bid 08:00:00 08:00:10 08:00:20 08:00:30 08:00:40 08:00:50 08:01:00 08:01:10 08:01:20 08:01:30 08:01:40 08:01:50 08:02:00 08:02:10 08:02:20 08:02:30 08:02:40 08:02:50 08:03:00 08:03:10 08:03:20 08:03:30 08:03:40 08:03:50 08:04:00 08:04:10 08:04:20 08:04:30 08:04:40 08:04:50 08:05:00 1.3832 1.3834 1.3836 1.3838 1.3840 1.3842 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 0.5 Spread= 0.00011 Ask 08:00:00 08:00:10 08:00:20 08:00:30 08:00:40 08:00:50 08:01:00 08:01:10 08:01:20 08:01:30 08:01:40 08:01:50 08:02:00 08:02:10 08:02:20 08:02:30 08:02:40 08:02:50 08:03:00 08:03:10 08:03:20 08:03:30 08:03:40 08:03:50 08:04:00 08:04:10 08:04:20 08:04:30 08:04:40 08:04:50 08:05:00 1.3635 1.3640 1.3645 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 0.5 Spread= 1e 04 Ask 08:00:00 08:00:10 08:00:20 08:00:30 08:00:40 08:00:50 08:01:00 08:01:10 08:01:20 08:01:30 08:01:40 08:01:50 08:02:00 08:02:10 08:02:20 08:02:30 08:02:40 08:02:50 08:03:00 08:03:10 08:03:20 08:03:30 08:03:40 08:03:50 08:04:00 08:04:10 08:04:20 08:04:30 08:04:40 08:04:50 08:05:00 1.3596 1.3598 1.3600 1.3602 1.3604 1.3606 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 1.4 Spread= 1e 04 Ask 08:00:00 08:00:10 08:00:20 08:00:30 08:00:40 08:00:50 08:01:00 08:01:10 08:01:20 08:01:30 08:01:40 08:01:50 08:02:00 08:02:10 08:02:20 08:02:30 08:02:40 08:02:50 08:03:00 08:03:10 08:03:20 08:03:30 08:03:40 08:03:50 08:04:00 08:04:10 08:04:20 08:04:30 08:04:40 08:04:50 08:05:00 1.3450 1.3455 1.3460 1.3465 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 0.7 Spread= 7e 05 Ask 1.3184 1.3186 1.3188 1.3190 1.3192 1.3194 08:00:00 08:00:10 08:00:20 08:00:30 08:00:40 08:00:50 08:01:00 08:01:10 08:01:20 08:01:30 08:01:40 08:01:50 08:02:00 08:02:10 08:02:20 08:02:30 08:02:40 08:02:50 08:03:00 08:03:10 08:03:20 08:03:30 08:03:40 08:03:50 08:04:00 08:04:10 08:04:20 08:04:30 08:04:40 08:04:50 08:05:00 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Ask 1.2848 1.2850 1.2852 1.2854 1.2856 1.2858 1.2860 Delta= 1 Spread= 9e 05 08:00:00 08:00:10 08:00:20 08:00:30 08:00:40 08:00:50 08:01:00 08:01:10 08:01:20 08:01:30 08:01:40 08:01:50 08:02:00 08:02:10 08:02:20 08:02:30 08:02:40 08:02:50 08:03:00 08:03:10 08:03:20 08:03:30 08:03:40 08:03:50 08:04:00 08:04:10 08:04:20 08:04:30 08:04:40 08:04:50 08:05:00 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Jako zbiór dopuszczalnych parametrów przyjęto pary (S, M), gdzie: S {0, 0001; 0, 00015; 0, 0002;...; 0, 001} M {5; 6; 7;...; 50} Maksymalizację średniego zysku zapewniają nam dwie pary parametrów: S = 0, 001 i M = 12 oraz S = 0, 001 i M = 13. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Tabela: Wyniki dla Par maksymalizujących zysk w strategii Mediana dla German Ifo Data odczytu Zysk Skuteczność 2014-02-24 0,00146 0,8820 2014-03-25 0,00105 0,85401 2014-04-24 0,00097 0,95283 2014-05-23 0,00132 0,98621 2014-06-24 0,00097 0,87705 2014-07-25 0,00115 0,74850 2014-08-25-0,00060-1,23256 2014-09-24 0,00093 0,82258 2014-10-27-0,00028-0,06522 Średnia 0,000774 0,53616 Średni zysk dla danych historycznych: 0,000901 Średnia skuteczność dla danych historycznych: 0,34203 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Jako zbiór dopuszczalnych parametrów przyjęto pary (S, N), gdzie: S {0, 0001; 0, 00015; 0, 0002;...; 0, 001} N {5; 6; 7;...; 50}. Maksymalizację średniego zysku dla strategii Średnia zapewniają nam dwie pary parametrów: S = 0, 00035 i N = 18 oraz S = 0, 0004 i N = 18. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Tabela: Wyniki dla pierwszej pary maksymalizującej zysk (S = 0, 00035 i N = 18) w strategii Średnia dla German Ifo Data odczytu Zysk Skuteczność 2014-02-24 0,00153 0,92135 2014-03-25 0,00109 0,88321 2014-04-24 0,00056 0,56604 2014-05-23 0,00043 0,37241 2014-06-24 0,00067 0,63115 2014-07-25 0,00079 0,53293 2014-08-25 0,00027 0,79070 2014-09-24 0,00048 0,45968 2014-10-27 0,00014 0,39130 Średnia 0,000662 0,61653 Średni zysk dla danych historycznych: 0,000925 Średnia skuteczność dla danych historycznych: 0,50534 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Tabela: Wyniki dla drugiej pary maksymalizującej zysk (S = 0, 0004 i N = 18) w strategii Średnia dla German Ifo Data odczytu Zysk Skuteczność 2014-02-24 0,00153 0,92135 2014-03-25 0,00109 0,88321 2014-04-24 0,00056 0,56604 2014-05-23 0,00043 0,37241 2014-06-24 0,00067 0,63115 2014-07-25 0,00079 0,53293 2014-08-25 0,00033 0,93023 2014-09-24 0,00048 0,45968 2014-10-27 0,00014 0,39130 Średnia 0,000669 0,63203 Średni zysk dla danych historycznych: 0,000925 Średnia skuteczność dla danych historycznych: 0,50534 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Manufacturing Production jest odczytem makroekonomicznym informującym o wartości dóbr wytworzonych przez część sektora przemysłowego w Wielkiej Brytanii. Indeks jest ogłaszany w drugim tygodniu każdego miesiąca przez Office for National Statistics. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Wyliczenia przeprowadzono dla pary walutowej EURGPB. Zaobserwowano, że wartości delty mniejsze od 0, 2 powodują wzrost kursu, zaś wartości większe od 0, 2 - spadek. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Jako zbiór dopuszczalnych parametrów przyjęto pary (S, S 1 ), gdzie: S {0; 0, 00005; 0, 0001;...; 0, 0015} S 1 {0, 00005; 0, 0001; 0, 00015;...; 0, 0012}. Maksymalizację średniego zysku i średniej skuteczności zapewniają nam dwie pary parametrów: S = 0, 00035 i S 1 = 0, 00055 oraz S = 0, 0004 i S 1 = 0, 00055. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Tabela: Wyniki dla par maksymalizujących zysk w strategii TSL dla Manufacturing Production Data odczytu Zysk Skuteczność 2014-01-10 0,00192 0,96476 2014-02-07 0,00053 0,63889 2014-04-08 0,00131 0,53986 2014-07-08 0,00184 0,88372 2014-08-06 0,00042 0,61789 Średnia 0,001204 0,72902 Średni zysk dla danych historycznych: 0,000799 Średnia skuteczność dla danych historycznych: 0,60727 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 0.4 Spread= 0.00027 Bid 09:30:00 09:30:10 09:30:20 09:30:30 09:30:40 09:30:50 09:31:00 09:31:10 09:31:20 09:31:30 09:31:40 09:31:50 09:32:00 09:32:10 09:32:20 09:32:30 09:32:40 09:32:50 09:33:00 09:33:10 09:33:20 09:33:30 09:33:40 09:33:50 09:34:00 09:34:10 09:34:20 09:34:30 09:34:40 09:34:50 09:35:00 0.8270 0.8275 0.8280 0.8285 0.8290 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Ask 0.8240 0.8245 0.8250 0.8255 0.8260 0.8265 Delta= 0.7 Spread= 0.00018 08:30:00 08:30:10 08:30:20 08:30:30 08:30:40 08:30:50 08:31:00 08:31:10 08:31:20 08:31:30 08:31:40 08:31:50 08:32:00 08:32:10 08:32:20 08:32:30 08:32:40 08:32:50 08:33:00 08:33:10 08:33:20 08:33:30 08:33:40 08:33:50 08:34:00 08:34:10 08:34:20 08:34:30 08:34:40 08:34:50 08:35:00 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Delta= 1.7 Spread= 0.00044 Bid 08:30:00 08:30:10 08:30:20 08:30:30 08:30:40 08:30:50 08:31:00 08:31:10 08:31:20 08:31:30 08:31:40 08:31:50 08:32:00 08:32:10 08:32:20 08:32:30 08:32:40 08:32:50 08:33:00 08:33:10 08:33:20 08:33:30 08:33:40 08:33:50 08:34:00 08:34:10 08:34:20 08:34:30 08:34:40 08:34:50 08:35:00 0.7935 0.7940 0.7945 0.7950 0.7955 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Bid 0.7934 0.7936 0.7938 0.7940 0.7942 0.7944 0.7946 Delta= 0.3 Spread= 0.00034 08:30:00 08:30:10 08:30:20 08:30:30 08:30:40 08:30:50 08:31:00 08:31:10 08:31:20 08:31:30 08:31:40 08:31:50 08:32:00 08:32:10 08:32:20 08:32:30 08:32:40 08:32:50 08:33:00 08:33:10 08:33:20 08:33:30 08:33:40 08:33:50 08:34:00 08:34:10 08:34:20 08:34:30 08:34:40 08:34:50 08:35:00 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Jako zbiór dopuszczalnych parametrów przyjęto pary (S, M), gdzie: S {0; 0, 00005; 0, 0001;...; 0, 0015} M {5; 6; 7;...; 50} Maksymalizację średniego zysku na danych historycznych uzyskujemy dla zestawów parametrów: S = 0, 0011 i M = 12 oraz S = 0, 0011 i M = 13. Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven

Definicje, oznaczenia, założenia Sposób wyznaczenia parametrów optymalnych w strategiach Testowanie jakości znalezionych parametrów German ifo Manufacturing Production TSL Mediana Średnia Tabela: Wyniki dla par maksymalizujących zysk w strategii Mediana dla Manufacturing Production Data odczytu Zysk Skuteczność 2014-01-10 0,00139 0,73128 2014-02-07 0,00084 0,85417 2014-04-08 0,00100 0,42754 2014-07-08 0,00122 0,64341 2014-08-06 0,00072 0,86179 Średnia 0,001034 0,70364 Średni zysk dla danych historycznych: 0,000677 Średnia skuteczność dla danych historycznych: 0,54786 Michał Osmoła Optymalizacja strategii w handlu event driven