<< Пред. стр.

стр. 2
(общее количество: 46)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

деле произошло после этого момента. Кроме того, если исторические
графики просматривать в поисках других моментов и моделей, поиск в
них невооруженным глазом будет искаженным. Если же модель можно
формально определить и ясно закодировать, компьютер может провес-
ти работу объективно, проработав многолетние исторические данные в
12 ВВЕДЕНИЕ



поисках заданной формации, и проверить, что случилось на рынке пос-
ле каждого обнаружения заданной модели. Таким образом, результаты
теста покажут, действительно ли данная модель дает прибыльные торго-
вые сигналы. Подобным же образом можно исследовать прибыльность
правил выхода.
Следовательно, механическая торговая система с хорошо определен-
ными правилами позволит учитывать такие факторы, как комиссионные,
проскальзывание, невыполненные приказы и скачкообразные изменения
цен. Это позволит избежать неприятных потрясений при переходе от ком-
пьютерных тестов к настоящей торговле. Одной из проблем Каца в нача-
ле его торговой карьеры было неумение учитывать комиссионные и дру-
гие издержки на заключение сделок по опционам ОЕХ. При помощи пол-
ной механизации он смог убедиться, что система включает все подобные
факторы в своих тестах. Таким образом, можно избежать потенциальных
неожиданностей и получить очень реалистичную оценку поведения сис-
темы или ее элементов. Кац решил, что системная торговля может стать
ключом к успеху на рынке.


ЧТО ТАКОЕ ПОЛНОСТЬЮ МЕХАНИЧЕСКАЯ
ТОРГОВАЯ СИСТЕМА?

Одна из проблем, с которой столкнулся Кац в ранней работе, состояла в
том, что его «система» давала только сигналы входа, оставляя решение о
выходе на усмотрение трейдера. Следовательно, данная система не была
полностью механической. Полностью механическая торговая система,
которая может тестироваться и применяться совершенно объективным
образом без вмешательства человека, должна содержать точные правила
и для входов, и для выходов из рынка. Чтобы быть действительно полной,
система должна давать следующую информацию:

1. Когда, как и по какой цене входить в рынок.
2. Когда, как и по какой цене выходить из рынка с убытком.
3. Когда, как и по какой цене выходить из рынка с прибылью.

Сигналы входа механической торговой системы могут быть просты-
ми, например однозначный сигнал покупки или продажи при открытии
торгов на следующий день. Можно использовать лимитный приказ или
стоп-приказ на определенном ценовом уровне на следующий день. Кро-
ме того, возможны очень сложные приказы, исполняемые в отдельные
периоды времени при соответствии некоторым условиям: например, стоп-
приказ на покупку или продажу, если на рынке при открытии образуется
разрыв указанной величины.
ВВЕДЕНИЕ 13




Выходы торговой системы также могут основываться на приказах
различных типов — от простых до очень сложных. Выход из убыточной
сделки часто достигается с помощью защитной остановки, которая пре-
кращает сделку до того, как будет нанесен серьезный убыток. Эта оста-
новка, представляющая собой стоп-приказ для избежания неконтроли-
руемых потерь, выполняет одну из функций, для которых создаются стра-
тегии выхода в составе системы: функцию контроля риска. Выход с при-
былью может достигаться несколькими способами, в том числе и исполь-
зованием целей прибыли — лимитных приказов, расположенных так, что
сделка заканчивается после некоторого движения рынка в пользу трей-
дера; «следящих остановок», которые представляют собой стоп-прика-
зы, необходимые для выхода с прибылью при начале противоположного
движения рынка, и большого разнообразия других видов приказов и их
сочетаний.
В ранних попытках Каца действовать на рынке единственными дос-
тупными сигналами были сообщения о возможном направлении рынка
или точках разворота. Эти сигналы служили основой для приказов на по-
купку или продажу по текущей цене — а такие приказы часто не выпол-
няются и дают большое проскальзывание. Хотя сами сигналы были часто
весьма точны, они не улавливали каждую точку разворота, и Кац попрос-
ту не мог разворачивать позицию на основе каждого сигнала. Требова-
лись отдельные правила выхода, поскольку программа Каца не давала сиг-
налов для выхода, будучи не полностью механической моделью. Посколь-
ку система не давала сигналов выхода, все выходы оставались субъектив-
ными, что и было одной из проблем торговли на тот момент. Кроме того,
не удавалось достаточно эффективно оценить поведение системы на дли-
тельной выборке исторических данных, приходилось «играть вслепую».
Без полностью механической торговой системы, т.е. системы, включаю-
щей выходы и входы, не говоря уже о качественном тестировании, невоз-
можно оценивать такие показатели, как общая доходность, максималь-
ное падение капитала, отношение Шарпа, трудно оценивать историчес-
кий график изменения капитала и исследовать ряд других важных харак-
теристик системы (например, вероятность прибыли в будущем). Чтобы
дать доступ к этим функциям, требовалась полная система, дающая сиг-
налы на вход и на выход из рынка.


КАКИЕ ВХОДЫ И ВЫХОДЫ СЧИТАТЬ ОПТИМАЛЬНЫМИ?
Предположим, что у нас имеется механическая торговая система, кото-
рая имеет модель входа, дающую приказы на вход, и модель выхода, даю-
щую приказы на выход (включая необходимые защитные остановки). Как
оценить результаты работы системы и определить, какой приказ хорош,
а какой плох?
14 ВВЕДЕНИЕ




Обратите внимание, что мы говорим о приказах на выход и вход, а не
о сигналах. Почему? Потому, что сигналы слишком неопределенны. Озна-
чает ли «сигнал» на покупку, что следует покупать при открытии следую-
щего дня или покупать с использованием стоп- или лимит-приказа ? И если
да, то по какой цене? Если поступает «сигнал» на выход из длинной пози-
ции, когда должен производиться выход — при закрытии, при достиже-
нии определенной цены или, может быть, по защитной остановке? Каж-
дый из таких приказов будет иметь различные последствия в конечном
результате. Таким образом, для определения работоспособности метода
входа или выхода нужно, чтобы он давал не общие сигналы, а в опреде-
ленные моменты времени давал специфические приказы. Полностью оп-
ределенный приказ на вход или выход может быть легко проверен на ка-
чество или эффективность.
В широком смысле слова хороший приказ на вход — это такой приказ,
с которым трейдер входит на рынок с относительно низким риском и вы-
сокой вероятностью потенциальной прибыли. Раем для трейдера была бы
система, которая давала бы приказы на покупку и продажу по экстремаль-
ным ценам при каждом развороте. Даже если бы выходы не приносили
большой прибыли, ни одна из сделок не имела бы более одного-двух ти-
ков неблагоприятного движения (максимальных нереализованных убыт-
ков за сделку), и в любом случае вход в рынок достигался бы по лучшей из
доступных цен. В несовершенном реальном мире, впрочем, входы никог-
да не будут настолько хороши, но они могут быть достаточно хороши, что-
бы при приемлемой эффективности выходов неблагоприятное движение
удерживалось на низком уровне и соотношение риска/прибыли было
удовлетворительным.
Что составляет эффективный выход? Эффективный выход должен
защищать капитал трейдера от неблагоприятной рыночной ситуации.
Важно защитить капитал от размытия убыточными сделками, но при этом
не обрывать слишком рано потенциально прибыльные сделки, превращая
их в малоубыточные. Идеальный выход должен удерживать позицию для
получения значительной прибыли от любого крупного движения, т.е. осед-
лать волну и держаться на ней до нужного момента. Впрочем, удержаться
на гребне волны — не самое главное, если стратегия выхода сочетается с
формулой входа, позволяющей вернуться в протяженный тренд или дру-
гое крупное движение рынка.
В реальности практически невозможно и, несомненно, необоснован-
но обсуждать входы и выходы по отдельности. Для тестирования торго-
вой системы должны использоваться и входы, и выходы, чтобы осуществ-
лялись полные циклы. Как можно получить завершенные сделки для оцен-
ки эффективности, если из рынка не выходить? Методы входа и выхода
необходимы для системы, которую можно тестировать. Однако следует
иметь ряд стратегий входа и проверить их вне зависимости от выходов и
таким же образом испытать ряд стратегий выхода вне зависимости от вхо-
ВВЕДЕНИЕ 15



да. В общем желательно изменять как можно меньше параметров за раз и
измерять эффект этих манипуляций, при этом игнорируя или не трогая
другие показатели. Разве не в этом состоит научный подход, хорошо себя
зарекомендовавший в других отраслях? Но можно ли достичь такой изо-
ляции и контроля в исследовании входов и выходов по отдельности?


НАУЧНЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ
Эта книга предназначена для систематического и подробного анализа ин-
дивидуальных компонентов, составляющих полную торговую систему. Мы
предлагаем научное исследование входов, выходов и других элементов
торговой системы. Основная сущность научного подхода в этом аспекте
такова:

1. Объект исследования, в данном случае торговая система или
ее составляющие, должен быть доступен для прямого или опо-
средованного наблюдения предпочтительно без зависимости
от субъективных суждений, что в некоторых случаях легко до-
стижимо при помощи соответствующих программ тестирова-
ния полностью механических торговых систем.
2. Требуется упорядоченная методика оценки поведения иссле-
дуемых показателей, т.е. в случае торговых систем — тести-
рование на длительных выборках исторических данных совме-
стно с использованием статистической обработки данных для
оценки способности системы эффективно действовать в бу-
дущем и на других выборках данных.
3. Требуется метод ограничения объема вычислений, состоящий
в фиксации большинства параметров при концентрации вни-
мания на эффектах, возникающих от изменения одного-двух
критических параметров в каждом тесте.

Структура этой книги во многом отражает научный подход. Системы
разделены на модели входов и выходов, для их исследования обсуждают-
ся и применяются стандартизованные методы, образуя отдельные разде-
лы по входам и выходам. Проводятся объективные исследования и стати-
стическая обработка данных. Результаты представлены последовательным
образом, позволяющим проводить прямые сравнения. Для ученого, ис-
следователя в любой отрасли в этом нет ничего нового.
Для многих трейдеров может оказаться сюрпризом, что они, подобно
исследователям, также имеют работающий научный подход! Книги для
трейдеров часто упоминают «торговлю на бумаге» или историческое об-
ратное тестирование, а также приводят результаты, основанные на этих
16 ВВЕДЕНИЕ




методах. Впрочем, эта книга будет более последовательна в применении
научного подхода к успешной торговле на рынках. Например, немногие
из книг, упоминающих историческое тестирование торговых систем, ос-
новывают заключения на статистическом анализе вероятности будущих
прибылей и статистическом подтверждении достоверности результатов
тестов. Эта книга включает подробное пособие по применению статисти-
ки для оценки эффективности торговых систем.
Также следует отметить, что немногие авторы проводят тестирование
выходов и выходов независимо друг от друга. Существует ряд интересных
способов, позволяющих проводить тестирование изолированных компо-
нентов системы. Один из них — использование набора стандартных стра-
тегий входа и выхода, которые остаются фиксированными, в то время как
данный вход, выход или другой компонент меняется. Например, при изу-
чении моделей входа используется стандартизованная модель выхода без
изменений для различных входов и их модификаций, и таким же образом
для изучения выходов будет использоваться стандартизованная модель
входа. Для трейдера будет немалым шоком использование для исследова-
ния входов генератора случайных чисел, спонтанно открывающего длин-
ные и короткие позиции на различных рынках! Большинство трейдеров
впали бы в панику от одной мысли о модели, основанной на выпадении
кубиков, но на самом деле такие входы великолепны для жесткого тести-
рования стратегий выхода. Стратегия, способная выжать прибыль из слу-
чайных сделок, как ни странно, вполне может быть разработана, по край-
ней мере для индекса S&P 500 (Katz and McCormick, March, 1998, April, 1998).
Испытания следует проводить так, чтобы разные методы входа и выхода
можно было осмысленно сравнивать.
В общем, основные элементы научного подхода включают:

1. Изолированные исследования различных элементов системы.
2. Использование стандартных методик, позволяющих проводить
достоверные сравнения
3. Статистическую оценку результатов.


МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ,
НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ НАУЧНОГО ПОДХОДА
Прежде чем применять научный подход к изучению рынков, следует рас-
смотреть ряд факторов. Во-первых, требуется целая вселенная достовер-
ных данных для исторического тестирования и статистического анализа.
Поскольку эта книга концентрируется на товарных биржах, в основе ис-
пользованы данные по ценам на конец дня, поставляемые Pinnacle Data
Corporation, которые включают сельскохозяйственные продукты, метал-
лы, энергетические ресурсы, облигации, валюты и рыночные индексы. В
ВВЕДЕНИЕ 17




книге не рассматривается внутридневная торговля, хотя это — одна из
основных областей наших интересов, которая, возможно, станет темой
следующей книги. Помимо стандартных ценовых данных исследование
влияния различных внешних факторов на рынок может потребовать весь-
ма необычных данных. Например, данные об активности солнечных пя-
тен (солнечное излучение влияет на ряд рынков, в частности на сельско-
хозяйственный) получены от Бельгийской Королевской Обсерватории.
Мало иметь огромное количество данных — необходимо моделирова-
ние одного или нескольких торговых счетов для проведения тестов. Для
этого требуется торговый симулятор, т.е. пакет программ для создания
счетов и ведения торговли на компьютере. Наиболее широко использо-
вался торговый симулятор от Scientific Consultant Services, написанный
на языке C+ +, рассчитанный на работу с портфелями акций и хорошо
известный авторам. Кроме того, разнообразные возможности тестирова-
ния и построения графиков заложены в такие программы, как TradeStation
фирмы Omega Research или SystemWriter Plus. Мы использовали в нашем
анализе не только эти программы, но и MS Excel, которой пользуются
очень многие.
Еще один важный момент — оптимизация параметров моделей. При
проведении тестов часто необходимо настраивать параметры некоторых
компонентов (например, модели входа, выхода или их частей), чтобы об-
наружить наилучший набор параметров и/или увидеть, как поведение
модели меняется со сменой параметров. Возможно проведение несколь-
ких видов оптимизации параметров модели. При ручной оптимизации
пользователь задает параметр, который будет варьироваться, и пределы
его изменения; причем пользователь может одновременно управлять дву-
мя или более параметрами, получая результаты в виде таблицы, показы-
вающий влияние значений параметров на показатели системы. Другой
метод — «лобовая» оптимизация, существующая в нескольких разновид-
ностях: наиболее часто — это прогонка каждого из параметров через все
возможные значения. Если параметров много и их границы широки, про-
гонка может растянуться на годы. При этом лобовая оптимизация может
быть вполне приемлема при малом количестве параметров и узких преде-
лах их значений. Другие методы лобовой оптимизации не столь полны и
не всегда способны найти оптимальный набор параметров, но работают
гораздо быстрее. Последний из методов, используемый для мощной оп-
тимизации (а в неумелых руках — для подгонки параметров под выигрыш
в прошлом), — это генетические алгоритмы. Подходящий генетический
алгоритм может быстро обнаружить хороший ответ (пусть даже не об-
щий оптимум) даже из большого числа параметров с широкими предела-
ми значений. Генетический оптимизатор — важный инструмент в арсе-
нале разработчика торговых систем, но использоваться он должен осто-
рожно, поскольку существует возможность «подгонки», т.е. получения на-
бора параметров, «подогнанного» под исторические данные, который име-
18 ВВЕДЕНИЕ




ет небольшую ценность для торговли в будущем. В данной книге приведе-
ны методики статистической оценки результатов, тесты за пределами
выборки и методики, фокусирующиеся на анализе целых портфелей, ко-
торые обеспечивают защиту от «подгонки» вне зависимости от использу-
емого метода оптимизации.

Джеффри Оуэн Кац
и Донна Л. МакКормик
ЧАСТЬ I


Рабочие инструменты
Введение




Для объективной оценки поведения механических торговых систем тре-
буются различные аналитические инструменты и данные.
Для моделирования поведения некоторого метода входа или выхода
требуется проведение тестов с использованием этого метода на данных о
прошлом поведении рынка. Следовательно, для начала требуются чистые,
надежные исторические данные.
При наличии данных нужна программа для моделирования торгового
счета. Такие программы позволяют давать различные торговые приказы
и должны эмулировать торговлю с реального счета за интересующий нас
исторический период. Такие программы называются торговыми симуля-
торами.
Модель (будь то модель входа, выхода или полная система) может иметь
ряд параметров, которые необходимо настраивать для достижения наи-
лучшей отдачи от системы и ее элементов, или ряд опций, которые можно
включать или отключать. Для определения оптимальной конфигурации
системы используется оптимизатор, и его надо выбрать среди разнооб-
разия существующих видов оптимизаторов.
Моделирование и оптимизация дают огромное количество результа-
тов. Система может провести сотни тысяч тестов, каждый со своим пока-
зателем прибыли/убытков, максимального благоприятного и неблагопри-
ятного движения. Кроме того, будут построены графики изменения об-
щего капитала, соотношения риска/прибыли, доходности и других пока-
зателей моделируемого торгового счета. Необходим подход к оценке зна-
чимости этих результатов. Является ли высокая доходность результатом
излишней оптимизации? Может ли система быть прибыльной чисто слу-
чайно или дело в достоверной торговой стратегии? Если система обосно-
ванна, будет ли она столь же успешна в будущем при реальной торговле,
как и в прошлом? Ответы на такие вопросы достижимы при помощи ста-
тистических методов.
В следующих главах будут рассмотрены данные, симуляторы, опти-
мизаторы и статистика. Эти понятия будут использоваться в дальнейшем
при исследовании методов входа и выхода и при попытке объединить вхо-
ды и выходы в полную торговую систему.
ГЛАВА 1


Данные




В области торговли на товарной бирже нельзя сделать заключение о ра-
ботоспособности или непригодности того или иного метода или системы
без качественных данных для тестов и симуляций. Для разработки выгод-
ной торговой системы трейдеру могут потребоваться несколько видов
данных; как минимум необходимы исторические ценовые данные по ин-
тересующим видам товаров.


ВИДЫ ДАННЫХ
Исторические ценовые данные по фьючерсным рынкам поставляются как
для индивидуальных контрактов, так и для непрерывных фьючерсов. Дан-
ные по индивидуальным контрактам — это ценовая история отдельных
фьючерсных контрактов. На фьючерсных рынках в каждый момент вре-
мени могут проходить торги по нескольким контрактам. Большинство
спекулянтов на бирже торгует контрактами на ближайший месяц — наи-
более ликвидными и близкими к исполнению, но еще не прошедшими дату
первого уведомления. Когда каждый из контрактов приближается к ис-
течению или проходит дата первого уведомления, трейдер «переносит»
любую открытую позицию в следующий контракт. Следовательно, исполь-
зование индивидуальных контрактов может значительно усложнить тес-
ты. Следует учитывать не только сделки, создаваемые системой, но и пе-
реводы позиций и выбор соответствующих контрактов.
Для упрощения системы и тестирования были изобретены непрерыв-
ные фьючерсы, состоящие из индивидуальных контрактов, связанных в
непрерывную последовательность. При истечении старого контракта и
открытии нового производится несложная обработка данных, закрываю-
щая ценовые разрывы между двумя контрактами. Простая обратная на-
стройка, видимо, является самым осмысленным и популярным методом
закрытия разрывов (Schwager, 1992). Она проводится с помощью вычита-
ния из ценовых данных постоянного числа, что позволяет сохранить все
линейные отношения (изменения цены со временем, уровни волатильно-
РАБОЧИЕ ИНСТРУМЕНТЫ
22 ЧАСТЬ I



сти, торговые диапазоны). Моделирование торговой активности, прово-
димое с использованием обратной настройки, зачастую требует только
коррекции стоимости переноса позиции при обработке полученных ре-
зультатов. После этой коррекции полученные при моделировании дан-
ные будут идентичны показателям, которые были бы получены при ис-
пользовании индивидуальных контрактов. Впрочем, поскольку торговые
решения зависят от абсолютных ценовых уровней, процентных или дру-
гих соотношений цен, то для проведения тестов будут необходимы допол-
нительные серии данных (помимо постоянных контрактов с обратной
настройкой).
Данные о ценах на конец дня как для индивидуальных, так и для посто-
янных контрактов представляют собой серию дневных котировок. Каж-
дая котировка, каждый день или точка данных обычно включают семь по-
казателей: дата, цена открытия, максимальная цена, минимальная цена,
цена закрытия, объем и открытый интерес. Объем и открытый интерес
обычно не сообщаются до закрытия следующего дня. Поэтому при тести-
ровании торговых методов, основанных только на исторических значе-
ниях этих показателей, можно получить великолепную, но совершенно
неработоспособную систему! Цены открытия и закрытия (или расчет-

<< Пред. стр.

стр. 2
(общее количество: 46)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>