<< Пред. стр.

стр. 19
(общее количество: 46)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

-10.3 -10.3 -9.5 -10.0 -22.2
ДОХ%
АСС-ОП
-1604
-2222 -2254
-1865 -1488 -1033 -1462 -2027
$СДЕЛ

-9.6 4.2 -20.4 -16.9
-10.2 14.8 -5.2 -7.5
ДОХ%
ПСС-П/С
-1099 -844 227 -1962 -1512 482 -572 -997
$СДЕЛ

эсс-п/с 0 0 0 0 0 0 0 0
ДОХ%
0
0 0 0 0 0 0 0
$СДЕЛ

-0.8 -16.4
-8.1 -3.2 8.8 -13.2 -13.8 -22.3
ДОХ%
ТССПВ-П/С
-1087 -29
-841 -261 1015 -1444 -3566 -2032
$СДЕЛ

0 0 0 0 0 0 0 0
ДОХ%
АСС-П/С
0 0 0 0
0 0 0 0
$СДЕЛ

Модели ОП
-10.1 -9.8 -9.2 -22.4 -20.7 -21.1 -9.7 -21.4
ДОХ%
Средняя
-1143 -1839 -1952
-2434 -1691.8 -2074.8
-2210 -1723
$СДЕЛ
Средняя

Модели П/С
-3.0 -12.0
-8.8 -6.7 6.5 -16.8 -15.4 -3.7
ДОХ%
Средняя
-553 621 -1703 -1300 -1542 -300.5 -1514.8
-970
Средняя $СДЕЛ




ному результату. Другие приказы приводили к потерям в данных систе-
мах; наихудшим же был рыночный приказ по открытию следующего тор-
гового дня. Вне выборки рыночный приказ был наихудшим как для про-
тивотрендовои модели, так и для модели поддержки/сопротивления. Наи-
лучшие результаты вне выборки были получены при использовании ли-
митного приказа. Обе модели приводили к гораздо большим потерям
вне выборки, чем в пределах выборки.
Противотрендовые модели работали хуже, чем следующие за трен-
дом. Тем не менее нашлись превосходные сочетания противотрендовои
модели, вида скользящих средних и приказа для входа, которые работали
гораздо лучше большинства других протестированных комбинаций.
МОДЕЛИ, ОСНОВАННЫЕ НА скользящих СРЕДНИХ 155
ГЛАВА 6




смысла добавлять в систему, основанную на пробоях (как и стоп-приказ,
он представляет собой еще один элемент следования за трендом), в про-
тивотрендовой модели такой элемент может дать определенные преиму-
щества. В системе, основанной на пробоях, лучше работает лимитный
приказ, за исключением случаев, когда стоп-приказ выгоден благодаря
своим характеристикам следования за трендом.
Результаты приводят к некоторым обобщениям. Иногда стоп-приказ
может обеспечивать достаточную прибыль для компенсации связанной с
ним завышенной стоимости транзакций. Тем не менее в большинстве слу-
чаев лимитные приказы обычно более эффективны благодаря своей спо-
собности входить в рынок по оптимальной цене. Такое обобщение может
помочь трейдеру сделать выбор. Однако необходимо постоянно отслежи-
вать потенциальные взаимодействия различных параметров в комбина-
циях скользящего среднего, модели и приказа, которые могут спровоци-
ровать провал этих обобщений. Каждый параметр по-своему воздейству-
ет на эффективность торговой системы, но в сочетании с другими пара-
метрами данное воздействие может сильно меняться с течением време-
ни. Для достижения успеха в системной торговле трейдер должен посто-
янно держать руку на пульсе этих изменений.


ЧТО МЫ УЗНАЛИ?
При построении модели входа пытайтесь продуктивно комби-
нировать противотрендовый элемент с элементом следования
за трендом. Это может быть осуществлено множеством спосо-
бов, например покупкой на краткосрочном противотрендовом
движении, когда развивается долгосрочный тренд; входом при
пробое, когда развивается противотрендовое движение, или
применением трендового фильтра в противотрендовой модели.
• Если возможно, используйте приказы, которые понижают
транзакционные затраты, например лимитный приказ для вхо-
да. Однако в этом случае требуется гибкий подход. Опреде-
ленные системы могут работать лучше при использовании дру-
гих типов приказов: например, если требуется элемент следо-
вания за трендом, следует использовать стоп-приказ.
Будьте готовы к неожиданностям. Мы полагали, что для моде-
лей, основанных на наклонах, адаптивное скользящее среднее,
имеющее более быстрый отклик, будет обеспечивать лучшие
результаты. На самом деле система с адаптивным средним ока-
залась одной из худших.
• Даже несмотря на то, что традиционные индикаторы, исполь-
зуемые стандартным образом, обычно приводят к неудаче (на-
ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК
156



пример, такие старые системы, как пробои волатильности),
классические концепции поддержки/сопротивления могут
быть весьма выгодными. Пробои уровней поддержки/сопро-
тивления проявляют себя лучше, чем, например, пробои вола-
тильности. Аналогично, модели скользящего среднего, исполь-
зующие концепцию поддержки/сопротивления, работают луч-
ше прочих. Реализация метода поддержки/сопротивления
была рудиментарной, тем не менее в самых удачных сочета-
ниях она дает одни из лучших результатов. Вероятно, дальней-
шая разработка данного метода сможет значительно повысить
эффективность основанных на нем торговых систем. Хотя
метод поддержки/сопротивления широко известен на протя-
жении многих лет, его дальнейшее развитие может оказаться
достаточно сложным. Основной задачей здесь можно назвать
поиск автоматизированного «механического» метода поиска
текущих уровней поддержки/сопротивления.
153
ГЛАВА 6 МОДЕЛИ, ОСНОВАННЫЕ НА скользящих СРЕДНИХ




Дата


Рисунок 6-2. Графики изменения капитала для комбинаций моделей и скользящих
средних.




Результаты тестов систем, основанных на скользящих средних и про-
боях, показывают, что при использовании моделей следования за трен-
дом лимитный приказ всегда улучшает характеристики; для противотрен-
довых моделей огромное преимущество иногда дает стоп-приказ. Эта тен-
денция может быть результатом того, что у моделей следования за трен-
дом уже есть элемент обнаружения тренда: добавление еще одного обна-
руживающего или проверяющего элемента (такого, как вход по стоп-при-
казу) является избыточным; однако добавление лимитного приказа вно-
сит в систему противотрендовый элемент и обеспечивает более выгод-
ный вход, повышая, тем самым, эффективность. В случае с противотрен-
довыми моделями добавление элемента подтверждения тренда придает
системе новое качество и, следовательно, улучшает результаты. Иногда
это настолько выгодно, что компенсирует менее благоприятные цены вхо-
да, чем при использовании стоп-приказов.
Для таких рынков, как рынок казначейских облигаций, японской йены,
немецкой марки, швейцарского франка, неэтилированного бензина, кофе,
ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК
154 ЧАСТЬ II



апельсинового сока и свиной грудинки, можно найти высокоприбыльные
комбинации типов модели и приказа.
На рис. 6-2 представлены графики изменения капитала для различ-
ных комбинаций моделей и скользящего среднего. Капитал каждой сис-
темы был усреднен по типу приказа. Лучшими двумя моделями были мо-
дель поддержки/сопротивления на основе треугольного скользящего сред-
него с передним взвешиванием и модель поддержки/сопротивления на
основе простого скользящего среднего. Эти модели работали значитель-
но лучше, чем любые из противотрендовых моделей, основанных на пе-
ресечении. Можно выделить три временных периода, в каждом из кото-
рых эти модели вели себя по-разному: от начала выборки до октября
1987 г., с октября 1987 г. по июнь 1991 г. и с июня 1991 г. по декабрь 1998 г.
Наихудшие результаты были получены в течение последнего периода.
Графики изменения капитала, представленные на рис. 6-2, показыва-
ют, что противотрендовые модели лучше работали в прошлом, в то время
как модели следования за трендом лучше работали в последнее время. В
пределах выборки стоп-приказ оказался наилучшим видом входного при-
каза для каждой комбинации модели и скользящего среднего. Вне преде-
лов выборки стоп-приказ был наихудшим для трех комбинаций модели и
скользящего среднего из шести (по двум комбинациям не было сделок,
поэтому они не рассматривались). Рыночный приказ по цене открытия
следующего дня оказался наихудшим во всех случаях, за исключением
двух. Стоп-приказ, как правило, был лучше лимитного приказа в преде-
лах выборки. Однако вне выборки лимитный приказ был немного лучше
стоп-приказа.


ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В общем, модели следования за трендом в тестах с 1 по 24 работали лучше,
чем противотрендовые модели в тестах с 25 по 48, за некоторыми исклю-
чениями, рассмотренными выше.
Лучшие модели, несомненно, сочетают в себе как противотрендовые
элементы, так и элементы следования за трендом. Например, покупка при
откате рынка с использованием лимитного приказа после пробоя сколь-
зящего среднего обеспечивает лучшие результаты, чем другие комбина-
ции. Противотрендовые модели, основанные на скользящих средних и
имеющие элемент следования за трендом (например, стоп-приказ), так-
же показывают наилучшие результаты. Чистые противотрендовые моде-
ли и модели следования за трендом значительно им уступают. Более того,
добавление трендового фильтра к системе следования за трендом не дает
преимуществ, но может увеличивать затраты при входе. С другой сторо-
ны, комбинация противотрендовых моделей с трендовым фильтром ADX
может повысить эффективность системы. Хотя фильтр ADX не имеет
ГЛАВА 7


Входы на основе осцилляторов



Осцилляторы популярны у трейдеров, использующих технические сис-
темы, в течение многих лет. Статьи, посвященные осцилляторам, неред-
ко появляются в таких журналах, как Technical Analysis of Stocks and
Commodities и Futures. Описанию осцилляторов посвящено множество
книг по техническому анализу.
Наиболее широко применяются в классическом виде и различных ва-
риантах осциллятор Аппеля (1990) — осциллятор схождения-расхожде-
ния скользящих средних (так называемый MACD) и гистограмма MACD
(MACD-H). Кроме того, популярны стохастический осциллятор Лэйна и
индекс относительной силы Вильямса (RSI). В литературе упоминается
множество их вариантов. Также следует упомянуть индекс товарных ка-
налов Ламберта (CCI), индекс случайного блуждания, который тоже мож-
но считать осциллятором, и осциллятор Геда,а на основе регрессионных
каналов (1997). В этой главе будут рассмотрены в первую очередь три са-
мых известных осциллятора — MACD, стохастический и RSI.


ЧТО ТАКОЕ ОСЦИЛЛЯТОР?

Осциллятор — это индикатор, обычно основанный на ценах и имеющий
тенденцию колебаться или «осциллировать» в некоторых фиксированных
или достаточно жестко ограниченных пределах. Осцилляторы характе-
ризуются нормализацией диапазона и удалением долговременных трен-
дов уровня цен — информация извлекается осцилляторами из таких эфе-
мерных показателей, как импульс и перенапряжение. Импульс — это со-
стояние, когда цены мощно 'двигаются в данном направлении. Перена-
пряжение — это состояние избыточно высоких или низких цен («пере-
купленность» и «перепроданность»), когда цены готовы резко вернуться
на более разумный уровень.


ВИДЫ ОСЦИЛЛЯТОРОВ
Существуют два главных вида осцилляторов. Один из них — линейные
полосовые фильтры, анализирующие частоту колебаний. К этому классу
ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК
158



относятся MACD и MACD-H. Другой класс приводит к некоторой норма-
лизованной шкале какой-либо аспект поведения цен (к этому классу от-
носятся RSI, стохастический осциллятор и CCI); в отличие от первой кате-
гории эти осцилляторы не являются, по сути, линейными фильтрами с оп-
ределенным фазовым и частотным алгоритмом. Оба вида осцилляторов
реагируют на импульс цен и циклические движения, при этом снижая роль
трендов и игнорируя долговременные сдвиги; в общем, построенные ими
графики имеют ломаный, колеблющийся вид.
Осциллятор MACD (осциллятор схождения/расхождения скользящих
средних) и его гистограмма MACD-H работают как грубые полосовые
фильтры, удаляя тренды и сдвиги, а также высокочастотный шум. При
этом анализируются волны или циклы с частотой, близкой к середине
полосы пропускания. MACD сглаживает данные, подобно скользящему
среднему, в некоторой степени удаляет тренды, выделяет циклы и иногда
не запаздывает по отношению к рынку. Хорошим источником по этому
осциллятору можно считать работу Элерса (Ehlers,1989).
MACD рассчитывается путем вычитания скользящего среднего с длин-
ным периодом из скользящего среднего с более коротким периодом. В
принципе можно использовать любые виды средних или фильтров низ-
ких частот (в классическом MACD использованы экспоненциальные
скользящие средние). Ряд вариантов MACD построен на более сложных
средних, например VIDYA (рассмотрено в главе о скользящих средних), а
также на треугольных средних. Помимо собственно MACD используется
гистограмма — разность MACD и его скользящего среднего. Во многих
случаях скользящее среднее MACD называется сигнальной линией.
Стохастический осциллятор часто еще называют индикатором пе-
рекупленности/перепроданности. Согласно Лупо (Lupo, 1994), «стохас-
тичёский-осциллятор определяет положение последнего рыночного дей-
ствия по отношению к минимальной и максимальной цене за последние n
дней». В этом отношении стохастический осциллятор измеряет импульс
цены, он показывает, стремится ли рынок к новому максимуму или мини-
муму или находится где-то посередине.
К стохастическим относится ряд родственных индикаторов: Быстрый
%К, Медленный %К (также называемый Быстрым %D) и Медленный %D.
Быстрый %К измеряет в процентах расположение последней цены зак-
рытия относительно максимального максимума и минимального мини-
мума за последние n дней, где n — длина заданного периода индикатора.
Медленный %К, он же Быстрый %D, рассчитывается аналогично Быст-
рому %К, за тем исключением, что числитель и знаменатель формулы
для Быстрого %К предварительно усредняются за последние 3 дня. Мед-
ленный % D — просто скользящее среднее Медленного %К с периодом
3 дня. Его иногда используют как сигнальную линию, подобно тому, как
скользящее среднее MACD используют как сигнальную линию для
MACD.
Входы НА ОСНОВЕ ОСЦИЛЛЯТОРОВ 159
ГЛАВА 7




Известно много вариантов стохастического осциллятора; например,
Блау (Blau) в 1993 г. описывал вариант с двойным сглаживанием. Уравне-
ния для классического стохастического осциллятора Лэйна опубликова-
ны в статье Мейбаха (Meibahr, 1992). Ниже приведена одна из версий этих
уравнений:

A(i) = Максимум из H ( i ) , H(i - 1 ) , ... Н(1 - n + 1)
B(i) = Минимум из L ( i ) , L(i - 1), ... L(1 - n + 1)
D(i) = [A(i) + A(i - 1) + A(i - 2)]/3
E(i) = [B(i) + B(i - 1) + B(i - 2)]/3
F(i) = [ C ( i ) + C ( i - 1) + C(i-2)]/3
Быстрый %К для i-го дня = 100 X [C(i) - B(i)]/[A(i) - B ( i ) ]
Медленный %K = Быстрый %D = 100 X [F(i) - E(i)]/[D(i) - E(i)]
Медленный %D = простое скользящее среднее Медленного %К
с периодом 3 дня

В этих уравнениях i означает номер торгового дня, H(i) — максимум
дня i, L(i) — минимум дня i, C(i) — цену закрытия дня i. Все остальные
переменные — производные серии данных, необходимые для расчета
различных стохастических осцилляторов. Как видно из уравнений, сто-
хастические осцилляторы выделяют относительное положение цены за-
крытия в пределах, установленных недавними максимумами и миниму-
мами: высокие значения (до 100) возникают, когда цена закрытия близка
к высшим значениям недавних цен, низкие (до 0) — когда цена закрытия
близка к низшим.
Индекс относительной силы (RSI) — еще один популярный осцилля-
тор, который оценивает по процентной шкале относительное движение
вверх или вниз. Классический RSI использует экспоненциальные сколь-
зящие средние, отдельно рассчитанные для движения вверх и вниз. Их
сумма и дает процент общего движения. Один из вариантов использует
для вычисления простые скользящие средние. Формула классического RSI
приведена ниже:

U(i) = Максимум из 0, C(i) - C(i - 1)
D(i) = Максимум из 0, C(i - 1) - C(i)
АU(i) = [(n - 1) X АU(i - 1) + U(i)]/n
AD(i) = [(n - 1) X AD(i - 1) + D(i)]/n
RSI(i) = 100 X AU(i)/AU(i) + AD(i)]

Период индикатора обозначен как n, движение вверх — U, движение
вниз — D, среднее движение вверх — AU, среднее движение вниз — AD.
Номер торгового дня обозначен буквой i. Обычно рассчитывается RSI с
периодом 14 дней (n = 14). У Стара (Star, 1993) можно найти подробное
обсуждение этого индикатора.
ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК
160



Кроме того, существует индекс товарных каналов, или CCI, рассмот-
ренный в работе Девиса (Davies, 1993). Этот осциллятор подобен стохас-
тическому с усиленным акцентом на статистику: вместо оценки послед-
ней цены закрытия в рамках недавних максимумов и минимумов он оце-
нивает ее относительно границ, определяемых медианой и средним от-
клонением цены за последнее время. Хотя далее этот осциллятор не бу-
дет рассматриваться, для заинтересованных читателей мы приводим его
определение:

Х(i) = H(i) + L(i) + C(i)
A(i) = Простое скользящее среднее от X(i) с периодом n дней
D(i) = Среднее от [Х(i - k) - A(i)] для k от 0 до n - 1
CCI(v) = [Х(i) - A(i)]/[0,015 X D(i)]

В уравнениях индекса товарных каналов X — так называемая меди-
анная цена, А — скользящее среднее X, D — среднее абсолютное откло-
нение, n — период индикатора, i — номер торгового дня.
На рис.7-1 изображен график S&P 500, к которому приложены гра-
фики трех наиболее популярных осцилляторов с прилагающимися к ним
сигнальными линиями, медленными версиями и т.п. На графике стохас-
тического осциллятора также изображены фиксированные пороги на
уровнях 80 и 20, для RSI эти пороги традиционно помещают на уровнях 70
и 30. Рисунок показывает графики осцилляторов и их реакцию на изме-
нения цен, а также иллюстрирует метод расхождения, о котором речь пой-
дет ниже.


ПОЛУЧЕНИЕ СИГНАЛОВ ВХОДА
ПРИ ПОМОЩИ ОСЦИЛЛЯТОРОВ

Существуют различные способы применения осцилляторов для получе-
ния торговых сигналов. В этой главе будут рассмотрены три из них.
Один метод состоит в том, чтобы использовать осциллятор как инди-
катор перекупленности/перепроданности. Покупка происходит, если зна-
чение осциллятора опускается ниже некоторого порога в зону перепро-
данности и затем возвращается обратно. Продажа происходит, если ос-
циллятор поднимается выше порога перекупленности и затем опускается
обратно. Существуют традиционные пороги, используемые с разными
осцилляторами.
Также осциллятор (вернее, его скользящее среднее) может служить
сигнальной линией, и, если осциллятор пересекает свое среднее вверх или
вниз, подаются соответствующие сигналы. Эти сигналы могут использо-
ваться одновременно для входа и выхода, а также только для входа со стан-
дартным выходом.
ГЛАВА 7 Входы НА ОСНОВЕ ОСЦИЛЛЯТОРОВ 161



<< Пред. стр.

стр. 19
(общее количество: 46)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>