Автор темы#1
Хочу перестать сравнивать форвард с тестом на глаз. Сделала так: беру сделки бэктеста, результат каждой в R, то есть в долях риска. Случайно выбираю с возвращением столько сделок, сколько уже есть на форварде, складываю, и так 10 000 раз. Получается распределение того, что должно было выйти за такое число сделок, если форвард похож на тест. Потом смотрю, на каком процентиле лежит реальный форвард.
На форварде 54 сделки, сумма минус 1,8R, процентиль 9: хуже, чем в 91% симуляций, но не запредельно. Порог остановки поставила 2%. Где тут дыра? Подозреваю, что в независимости сделок, но не понимаю, насколько это важно.
Код:
import numpy as np
r = np.loadtxt('backtest_r.csv') # сделки теста в R
fwd = np.loadtxt('forward_r.csv')
sims = np.random.choice(r, size=(10000, len(fwd)), replace=True).sum(axis=1)
pct = (sims < fwd.sum()).mean() * 100
print(len(fwd), round(fwd.sum(), 2), round(pct, 1))