マルチコインのトレンドフォロー取引ボットの基本戦略を作成し、バックテストを行いました。私たちは、完全なライブ取引戦略に到達するために必要なステップを説明しました。この記事では、私たちが定義した基本戦略を再度まとめます。
BTC、ETH、XRP、LTC、EOSからなる投資ユニバースを持つマルチコイン取引戦略です。私たちのシグナルジェネレーターは、20時間と40時間のルックバック期間で1時間のローソク足で指数移動平均クロスオーバーを行います。
この投稿では、私たちの基本戦略に採用した選択肢を詳しく調査しています。まず、我々のユニバースと、シグナルジェネレータがどのように個々の資産で機能するかを詳しく見ていきます。次に、基本戦略をどのように改善できるかを見るために、最適なパラメータ選択について掘り下げます。最後に、さらなる改善の可能性について展望を述べる。
インベストメント・ユニバース
私たちのユニバースでは、取引可能な各コインについて、いくつかの基準を満たす必要があります。
– 取引可能性
– シグナルジェネレーターの適用性
– 多様化
トレーダビリティ
まず第一に、コインを我々の世界の有効な候補とするためには、そのコインを取引できなければならない。さらに、バックテスト期間の開始前に存在している必要がある（これは必ずしも必要ではなく、バックテスト期間中に開始されたコインを追加することもできるが、単純化のためこの可能性は省略する）。さらに、私たちの世界の各コインは、私たちの売買シグナルに対応するために十分な流動性を持っている必要があります。より詳細については、以前のブログ記事をご覧ください。 詳細な議論 流動性の重要性について
シグナルジェネレーターの適用性
この時点で、シグナルジェネレータ（EMAクロスオーバー）が実際にユニバース内のすべての個別資産に適用できることを確認したいと思います。さらに、これらのシグナルジェネレータを適用することは、ユニバース内の各資産にとって、いくつかのパフォーマンス指標の観点から有利であるべきです。確かに、戦略によっては、あるシグナルが各資産に対して有効であるかどうかを単独で把握することは容易ではないかもしれません。しかし、我々のようなトレンドフォロー戦略では、ある資産のシグナルが他のコインのシグナルから独立しているため、これは簡単なことなのです。異なる資産でのシグナルジェネレーターのパフォーマンスを比較するために、私たちは シャープレシオ.の単位当たりリスクフリーレートを超えて得た平均リターンと定義される。 ボラティリティ.これは、引き受けたリスクの単位あたりの収益性を示す指標となる。
さらに、資産ごとのシグナルジェネレータのシャープ比を1つだけ表示することに加え、短期と長期のルックバック期間の両方でパラメータのグリッドを使用しています。こうすることで、特定のパラメータを持つシグナルジェネレータが、各資産のパフォーマンスにおいてどのように変化するかについて、より明確なイメージを得ることができます。パラメータグリッドを取得するために、短期 ルックバック期間 2時間から24時間まで、そして長い ルックバック期間 を4時間から48時間まで設定します(長いパラメータが短いパラメータより短いパラメータの組み合わせではテストを実行しません)。パラメータの組み合わせのすべてのシャープ比が得られたら、その結果をサーフェス上にプロットすることができます。
理想的には、ここで見たいのは、すべてのパラメータの組み合わせで類似している正のシャープレシオです。これは、我々の戦略が単にバックテストにオーバーフィッ トしているのではなく、パラメトリックから独立して実際にト レンドを捕捉している可能性が高いことを意味します。BTC のサンプルプロットを見ると、すべての結果がプラスであ り、これは素晴らしい兆候であることがわかる。また、4hr/8hrのパラメータの組み合わせで最大値がスパイクしていることがわかります。これらのパラメータを使いたくなるかもしれませんが、プロットから、1時間だけ移動するとSharpe Ratioが大きく低下することが分かります。一般に、このような明らかなオーバーフィッティングのパラメータの組み合わせは、この特定の組み合わせが機能する説得力のある基本的な理由がない限り、避けた方がよいでしょう。
他の4つの資産を調べてみると、XRPを除いてすべてプラスのシャープレシオを表示していることがわかります！このコインは、ほとんどすべてのパラメータの組み合わせでマイナスのシャープレシオを返しています。このコインでは、ほとんどすべてのパラメータの組み合わせが負のシャープレシオを返しています!これは、平均して、私たちのシグナルジェネレーターが、取ったリスクの単位あたり負のリターンをもたらすと予想されることを意味します。この好ましくない結果を受けて、当社は直ちにXRPをユニバースから削除しました。
多様化
すべてのコインを個別に分析した今、私たちは投資資金が時間とともにどのように異なるコインに分散されるかを見ることに興味があります。もし、20種類のコインが存在し、それらが全て同じシグナルを出すのであれば意味がありません。その場合、最も最適な解決策は、1つのコインだけを取引することでしょう。私たちが望むのは、個々のシグナルが低い相関性を示し、多様なリターンプロファイルとよりスムーズで一貫性のあるリターンを提供することです。 エクイティカーブ.
次のグラフは、バックテスト期間中の残りの4つのコインへの資本配分を示しています。このグラフは、時間経過に伴う各資産の配分比率を表示しています。このグラフで、異なる時点でどの資産に投資しているかの概要を把握することを目的としています。
私たちのシグナルは多くの時間（100％投資の時点）で一致していますが、私たちのユニバースに残っている4つのコインをすべて維持するには、シグナルに明らかに十分な分散があることがわかります。実際、バックテスト期間中の平均的な総配分は50.37%です。
ユニバースを調整したので、元の20hr/40hrパラメータ設定がバックテスト期間中にどのように実行されるかを見てみましょう。
これは、すでにかなり大きな改善です当戦略のリターンは65.42%（以前は44.99%）となり、ベンチマーク（残り4枚のコインのみで構成）を20.94%アウトパフォームしています!
パラメータ
ユニバースを調整した後、このマルチコインボットの具体的なパラメータを見てみましょう。20時間/40時間のルックバック期間はそのままに、コインを1枚削除したところ、バックテスト結果が劇的に改善されたことを既に確認しました。しかし、それらを最適化すると、どのような結果が得られるでしょうか？以下は、宇宙選択で使用したのと同じ表面パラメータ最適化の出力結果です。
両パラメーターが比較的短い時間帯の場合、このストラテジーの結果はあまりうまくいかないことがわかります。両パラメーターが長い方のレンジにある場合（20時間/40時間の組み合わせなど）、ストラテジーはきちんと機能しますが、その中間のレンジほどには機能しないことがわかります。19時間/21時間の組み合わせで最大の結果を得ましたが、表面の中央にある「プラトー」上のすべての組み合わせで実行可能なパラメトリックを提供しています。10時間/30時間の組み合わせがどのように機能するか見てみましょう。
予想通り、またもや6％のリターンアップを実現しています。上記の結果からすぐにわかることは、リターンだけでなく、トレードの回数も増えていることです。このパラメトリックを使用すると、ほぼ2倍の取引をしたことになります。手数料を除けば、このパラメーターの変更により、20％のリターンの増加を得ることができたのです!これは、取引コストの影響を含めて戦略をテストすることを決して忘れないようにするための教訓となるでしょう。
私たちの適切な組み合わせの中から「正しい」パラメータの組み合わせを選ぶ手助けをしてくれるガイドは存在しません。時間数には特定の意味があるので、「論理的」な選択は12hr/24hrであると主張することができます。また、この理由は完全に恣意的であると主張することもできます。現実には、アンサンブル戦略（と密接に関連する）を使用することになる。 アンサンブル学習) 、シグナルが全体的な戦略に集約されるサブ戦略の組み合わせ。単純化すると、多くの異なるパラメータセット（できれば表面のプラトーにあるもの）を使用し、取引を行おうとするたびに、結果の重みを平均化することになります。これにより、戦略のオーバーフィッティングの可能性を大幅に低減し、ライブトレード時のパフォーマンスを継続させる可能性を高めることができます。アンサンブル戦略は、Trality Rule Builder に近日追加されます。
アウトオブサンプルのテスト
元の戦略を最適化する方法を見た後、サンプル外ではどのようなパフォーマンスを発揮したかを確認しましょう。機械学習用語でいうところのテストセットです。サンプル期間（トレーニングセット）を使って戦略を設計し最適化し、サンプル期間外を使って戦略を検証することが重要です。
ユニバースと同じ4つのコイン（BTC, ETH, LTC & EOS）を使用し、10hr/30hrのパラメータの組み合わせを使用します。2020-02-01と2020-07-14の間でストラテジーをテストしています。
これは期待できそうですね!この戦略はサンプル外でもパフォーマンスを維持し、リターンは「わずか」4.69%であるが、ベンチマークを15.17%アウトパフォームしている!また、サンプル外のウィンドウの終わりには、ストラテジーが劣化し始めるようであることも確認できる。戦略の衰退、その影響、および可能性のある対策については、このTrality Blogの今後の投稿のトピックになります。
アウトルック
鋭い読者は、我々の戦略の改善点をいくつか見落としていることに気づいただろう。例えば、我々は常に戦略のウェイトがユニバース内のコインに均等に配分されることを想定している。例えば，リスク-パリティ加重（戦略の全体的なリスクへの貢献度が等しくなるようにコインを割り当てる）を適用することも可能であろう．
さらに、EMAクロスオーバーのパラメータ設定は、一般的な市場のボラティリティに依存するようになり、変化に速くまたは遅く反応する組み合わせが必要になります（自分で実験して、非常に短いEMAの組み合わせが、サンプル外のテストの最後に戦略の崩壊を防ぐかどうかを調べることができます）。最後に、この戦略はロングポジションしか取りません。もし私たちの宇宙で、単にポジションを閉じるのではなく、ショートポジションを取るとしたらどうでしょうか？
これらはすべて、直感的なルールビルダーの機能により、ストラテジーに追加や微調整を加えることが可能です
このブログ記事で詳しく説明したストラテジーを正確に構築し、変更を加え、パワフルなバックテスターでバックテストを実行することが、1つのシームレスなエコシステム内で可能です。
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Stefanは、金融業界で6年以上の経験を持つクオンツです。現在は、機関投資家向けの保険投資を専門とする独立系投資顧問会社で、Director Risk Management & Analyticsの役職に就いている。自由時間には、7年間にわたり、複数の資産クラスにわたるアルゴリズム取引戦略の開発と実装を行っている。