<< Пред. стр.

стр. 24
(общее количество: 46)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

кий подъем, после чего наблюдались беспорядочные изменения без яв-
ного тренда.
Использование входных стоп-приказов обеспечивало стабильный и
сильный рост капитала до июня 1988 г., а затем наблюдалось падение до
конца периода выборки и в течение первой трети периода вне выборки.
ГЛАВА 8 СЕЗОННОСТЬ 195



Минимум был достигнут в декабре 1995 г., а с тех пор и до февраля 1999 г.
(конец данных) отмечен резкий подъем.
При сравнении результатов различных рынков видно, что наиболее
результативным был рынок неэтилированного бензина, где наблюдались
устойчивые значительные прибыли и в пределах, и вне пределов выбор-
ки. С этой моделью также хорошо сочетался рынок палладия: входы по
открытию и по лимитному приказу давали прибыль и в пределах, и вне
пределов выборки, а вход по стоп-приказу был весьма прибылен в преде-
лах выборки и нейтрален вне нее. Кроме этого, хорошим сезонным рын-
ком оказался рынок живых свиней, прибыльный в пределах выборки для
всех видов приказов. Вне выборки на этом рынке были прибыльны входы
по лимитному приказу и стоп-приказу. Хорошо соответствовал сезонной
модели рынок кофе: все три вида приказов давали прибыль в пределах
выборки, входы по открытию и по стоп-приказу дали значительную при-
быль вне пределов выборки. Кроме того, неплохо работала система и на
рынке хлопка: вход по стоп-приказу обеспечил высокую прибыль и в пре-
делах, и вне пределов выборки, и ни один вид приказов не принес значи-
тельных убытков в обеих выборках данных. То, что рынок неэтилирован-
ного бензина хорошо работал с данной моделью, неудивительно. Доста-
точно странно, что рынок мазута, потребность в котором сильно зависит
от времени года, был прибыльным только с использованием входов по
лимитному приказу в обеих выборках данных. На рынке кофе также су-
ществуют выраженные сезонные модели, связанные, например, с замо-
розками, которые повреждают плантации, вызывают дефицит и повыша-
ют цены. При этом, как ни странно, в пределах выборки рынки пшеницы
были малоприбыльны, за исключением миннесотской пшеницы с исполь-
зованием входа по лимитному приказу. Вне пределов выборки в группе
пшениц наблюдалось больше прибылей. Например, вход по лимитному
приказу обеспечивал прибыль на всех трех рынках пшеницы, а вход по
стоп-приказу — только на канзасском рынке. Ряд других рынков также
принес прибыли для некоторых видов приказов в пределах или вне пре-
делов выборки. По сравнению со скромными результатами большинства
моделей, исследовавшихся в предыдущих главах, общее количество при-
быльных результатов на различных рынках в разные периоды времени
не может не произвести благоприятного впечатления.
Кроме этого, интересно отметить расхождение между поведением
сезонных моделей в этом исследовании и в наших собственных тестах
S&P 500 более раннего периода (Katz, McCormick, апрель 1997). Различия,
скорее всего, объясняются разной настройкой процедуры оптимизации.
В ранних тестах проводилась настройка на торговлю только индексом
S&P 500, а в более поздних — целым портфелем финансовых инструмен-
тов. По сравнению с другими рынками сезонные явления на рынке S&P
500 имеют гораздо более высокую частоту и, следовательно, требуют ис-
пользования скользящих средних со значительно меньшим периодом.
ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК
196 ЧАСТЬ II



Кроме того, ранние тесты не использовали отдельных выходов для того,
чтобы была возможность захватывать сезонные тренды длиной в несколь-
ко недель. В данных тестах стандартный выход закрывает сделку спустя
не более чем 10 дней — скорее всего, эффективность всех рынков, а не
только S&P 500, увеличилась бы при замене стандартного выхода на вы-
ход, способный удерживать позицию при продолжительных трендах.


Тестирование базовой модели, основанной на ценовом импульсе
Для модели, основанной на импульсе, проводилось сглаживание неинте-
грированного сезонного временного ряда изменений цены при помощи
центрированного простого скользящего среднего с периодом avglen. Цен-
трированное СС не дает запаздывания, поскольку относительно текуще-
го дня этот метод усредняет одинаковое количество прошлых и будущих
точек данных. Использование этого метода оправдано для сезонных мо-
делей, в которых оценка сезонного влияния на определенную дату осно-
вывается на данных старше одного года. Для этого сглаженного ряда се-
зонных изменений цены рассчитывается ряд средних абсолютных откло-
нений. Для этого рассчитывалось абсолютное отклонение для каждого дня.
Затем ряд абсолютных отклонений усреднялся с помощью скользящего
среднего с периодом 100 дней. Сигнал на покупку генерировался, если
значение сезонного импульса данного дня плюс смещение (disp) превы-
шало некое пороговое значение (thresh), умноженное на среднее абсолют-
ное отклонение сезонного импульса. Сигнал на продажу генерировался,
если сезонный импульс с учетом смещения был меньше произведения
порогового множителя (thresh) и среднего абсолютного отклонения, взя-
того со знаком минус. Входы выполнялись при помощи различных прика-
зов: в тесте 4 — вход по открытию, в тесте 5 — вход по лимитному прика-
зу, в тесте 6 — по стоп-приказу.
Оптимизировался период скользящего среднего, смещение и порог.
Период прогонялся от 5 до 15 с шагом 5; смешение от 1 до 10 с шагом 1;
порог от 1,5 до 2,5 с шагом 0,5. Наилучшая эффективность в пределах вы-
борки отмечена при периоде 15, пороге 2,5 и смещении 2 вне зависимости
от вида приказа. Для входа по открытию и по стоп-приказу было предпоч-
тительно смещение 2, для входа по лимитному приказу — смещение 1. В
соответствии с этим ожиданиями значения смещения были гораздо мень-
ше, чем в модели, основанной на пересечении, в которой за счет смеще-
ния необходимо было компенсировать запаздывание скользящих средних.
В общем, результаты были гораздо хуже, чем у сезонной модели на
пересечении средних. В пределах выборки только входы по стоп-приказу
были прибыльными. Вне пределов выборки ни один вид входов не дал
положительных результатов. Средние убытки в сделке были весьма зна-
чительными, и, как ни странно, длинные позиции работали хуже, чем ко-
СЕЗОННОСТЬ 197
ГЛАВА 8




роткие. Это противоречит общей картине более высокой эффективности
длинных сделок.
При входе по рыночному приказу по цене открытия и по лимитному
приказу капитал снижался с начала выборки до конца периода вне вы-
борки. При использовании входа по лимитному приказу падение капита-
ла было более плавным. При использовании входов по стоп-приказу гра-
фик изменения капитала колебался в горизонтальном диапазоне до мая
1990 г. Затем начался резкий рост капитала, продолжавшийся до сентяб-
ря 1990 г. С тех пор и почти до конца данных капитал медленно падал.
После апреля 1997 г. капитал практически перестал изменяться.
Модель получила прибыль при торговле казначейскими облигациями,
10-летними казначейскими бумагами, иеной, сырой нефтью, мазутом,
неэтилированным бензином, живыми свиньями и кофе в пределах и вне
пределов выборки. Например, казначейские облигации и 10-летние бу-
маги были весьма прибыльны на обеих выборках при использовании вхо-
дов по лимитному приказу или стоп-приказу. Рынок иены был наиболее
прибылен с использованием входов по стоп-приказу, но приносил доход
и с другими приказами, равно как и сырая нефть. Рынки мазута и неэти-
лированного бензина были высокоприбыльны в обеих выборках при ис-
пользовании входов по открытию и по стоп-приказу, но не входов по ли-
митному приказу. На рынке живых свиней максимальные прибыли во всех
периодах отмечены при использовании входа по открытию или по стоп-
приказу. Этот рынок был постоянно прибыльным для всех видов прика-
зов, как и рынок кофе, где наиболее устойчивая и высокая прибыль обес-
печивалась входом по стоп-приказу. В большинстве случаев на рынках
пшеницы модель была убыточной.
В пределах выборки 15 рынков были в той или иной степени прибыль-
ными при использовании стоп-приказа, 13 рынков — при входе по откры-
тию и 9 рынков — при входе по лимитному приказу. Вне пределов выбор-
ки эти значения составили соответственно 15, 16 и 16.
Хотя модель, основанная на ценовом импульсе работала хуже на це-
лом портфеле, она показала отличные результаты на большем количестве
отдельных рынков, чем модель, основанная на пересечении.


Испытания модели, основанной на пересечении
с подтверждением
Эти модели идентичны описанным выше основным моделям на пересе-
чении, за исключением того, что решение о входе принимается только в
том случае, когда сезонное поведение рынка подтверждается соответству-
ющим значением стохастического Быстрого %К. Если пересечение сви-
детельствует о благоприятном моменте для покупки, покупка осуществ-
ляется только при значении Быстрого %К менее 25%. Это означает, что
ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК
198 ЧАСТЬ II



для генерации сигнала к покупке рынок должен находиться в состоянии
снижения или быть вблизи сезонного минимума для покупки. Таким же
образом продажа осуществляется, если значение Быстрого %К более 75%,
что указывает на близость рынка к максимуму. Как и в других тестах, ис-
пользованы стандартные выходы. В тесте 7 вход осуществлялся по откры-
тию, в тесте 8 — по лимитному приказу, а в тесте 9 — по стоп-приказу.
Оптимизация для этих тестов стояла в прогонке периода скользящего
среднего avglen от 5 до 20 с шагом 5 (Р1) и смещения disp от 0 до 20 с шагом 1
(Р2). Для рыночного входа по открытию оптимальные значения составляли
15 для периода скользящего среднего и 7 для смещения. Для входа по лимит-
ному приказу оптимальные значения составляли 15 для периода скользяще-
го среднего и 6 для смещения. Для входа по стоп-приказу оптимальные зна-
чения составляли 20 для периода скользящего среднего и 9 для смещения.
При рассмотрении результатов каждой сделки использование подтвер-
ждения Быстрым %К ухудшило эффективность работы системы как в пре-
делах, так и вне пределов выборки при использовании входов по откры-
тию и по лимитному приказу; в обоих случаях потери были значительны-
ми. При переходе на стоп-приказы в обеих выборках отмечена неболь-
шая прибыль. В пределах выборки средняя сделка принесла доход $846,
вне пределов выборки $1677. В пределах выборки 41% сделок был выгод-
ным, годовая доходность составила 5,8%. Статистическая значимость это-
го результата низка, но по крайней мере результат нельзя назвать явно
случайным. И длинные, и короткие позиции были прибыльны. Вне преде-
лов выборки 44% сделок были прибыльными, годовая доходность соста-
вила 19,6%. Вероятность того, что результаты не являются случайными,
составила 77%. По-прежнему выгодными были и длинные, и короткие сдел-
ки. По сравнению с другими системами количество сделок было относи-
тельно низким — всего 292 в пределах и 121 вне пределов выборки. В об-
щем, модель снова оказалась прибыльной — сезонный принцип, видимо,
все-таки может служить основанием для заключения сделок.
График изменения капитала для рыночного входа по цене открытия
показывает постепенное снижение до мая 1989 г., затем горизонтальный
участок до августа 1993 г. Далее до конца выборки и большую часть време-
ни вне выборки капитал падал. График изменения капитала для входа по
лимитному приказу выглядит подобным образом, но падение капитала шло
более плавно. График для входа по стоп-приказу выглядит принципиаль-
но иначе: капитал быстро падал до мая 1987 г., затем рос с ускорением до
июня 1995 г. (начало периода вне выборки) и с тех пор практически не
изменялся. Максимальные прибыли были достигнуты между июнем 1990 г.
и маем 1991 г., маем и сентябрем 1993 г. и между январем и июнем 1995 г.
Последний из периодов прибыли находится вне пределов выборки.
По сравнению с двумя предыдущими моделями постоянная прибыль
для всех видов приказов отмечена на меньшем количестве рынков. При-
быль при всех трех видах входов как в пределах, так и вне пределов выбор-
ГЛАВА 8 СЕЗОННОСТЬ 199



ки отмечена только на рынке леса. На рынке неэтилированного бензина
все входы были прибыльны в пределах выборки, а входы по открытию и
стоп-приказу были высокоприбыльны вне пределов выборки. На рынках
кофе и какао получена прибыль при всех видах входов в пределах выбор-
ки, но только при входе по стоп-приказу вне выборки. При использовании
входа по стоп-приказу как в пределах, так и вне пределов выборки рынки
NYFE, серебра, палладия, сырой нефти, леса и кофе были высокоприбыль-
ными. Как и ранее, рынки пшеницы были убыточными. Таким образом,
показатели этой модели достаточно постоянны для успешного примене-
ния с использованием входа по стоп-приказу на избранных рынках.


Тесты модели, основанной на пересечении
с подтверждением и инверсией
Эта модель представляет собой аналог предыдущей, но с проведением
дополнительных сделок в участках, где были возможны инверсии. Напри-
мер, если пересечение средних давало сигнал на покупку, но Быстрый %К
был выше уровня 75%, то подавался сигнал на продажу. В основе идеи ле-
жало предположение о возможном обращении обычного сезонного цик-
ла. Подобным же образом, если пересечение указывало на продажу, но
Быстрый %К был менее 25%, то подавался сигнал на покупку. Эти сигна-
лы выполнялись дополнительно к сигналам системы, основанной на пе-
ресечении с подтверждением. В тесте 10 использовался вход по цене от-
крытия, в тесте И — вход по лимитному приказу, в тесте 12 — вход по
стоп-приказу.
Оптимизация для этих тестов состояла в прогонке периода скользя-
щего среднего avglen от 5 до 20 с шагом 5 (Р1) и смещения disp от 0 до 20 с
шагом 1 (Р2). Для входа по открытию оптимальные значения составляли
15 для периода скользящего среднего и 2 для смещения. Для входа по ли-
миту оптимальные значения составляли 20 для периода скользящего сред-
него и 4 для смещения. Для входа по стоп-приказу оптимальные значения
составляли 20 для периода скользящего среднего и 9 для смещения.
При рассмотрении входа по цене открытия график изменения капи-
тала постоянно и плавно снижался от начала к концу всего набора дан-
ных. Для входа по лимитному приказу график изменения капитала также
снижался, хотя общее падение капитала для этого вида приказа было по-
чти в два раза меньше. График изменения капитала для входа по стоп-
приказу снижался до мая 1987 г., затем до августа 1993 г. капитал практи-
чески не изменялся. С августа 1993 г. по июнь 1995 г. капитал резко вы-
рос, а затем постепенно снижался до конца рассматриваемого периода.
Добавление инверсии оказало разрушительное влияние на эффективность
модели. Очевидно, наблюдаемые сезонные явления редко сопровожда-
ются инверсиями.
ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК
200 ЧАСТЬ II




Добавление инверсионных сигналов катастрофически ухудшило эф-
фективность системы по показателю средней прибыли в сделке при всех
видах входов. Во всех сочетаниях выборки данных и вида входа наблюда-
лись убытки, за исключением очень маленькой прибыли при входе по стоп-
приказу вне пределов выборки. Ни на одном рынке не отмечалось устой-
чивых прибылей для различных входов, хотя отдельные прибыльные со-
четания все же были. Например, вход по стоп-приказу на рынках NYFE и
10-летних казначейских бумаг был очень прибыльным и в пределах, и вне
пределов выборки. Тот же эффект наблюдался на рынках платины и се-
ребра. В пределах выборки с входом по стоп-приказу очень прибыльным
был рынок сои, но вне пределов выборки прибыль этого рынка была ми-
нимальной. Во всех сочетаниях видов приказов и выборок данных на рын-
ках пшеницы прибыль была нулевой или наблюдались убытки.


Обзор результатов

Результаты всех тестов объединены в одной таблице и представлены на
двух графиках для обозрения. В табл. 8-3 приведены показатели эффек-
тивности, распределенные по выборке данных, виду входа и модели. Ре-
зультаты каждой модели приводятся в двух строках: в первой —доход-
ность в процентах годовых, во второй — средняя прибыль или убыток в
сделке в долларах. Два правых столбца содержат усредненные значения
для всех видов входа в пределах и вне пределов выборки. Последние стро-
ки содержат усредненные значения для всех моделей по видам приказов.
Из трех видов приказов, обеспечивающих вход в рынок, лучшим был,
несомненно, вход по стоп-приказу. Вход по лимитному приказу и вход по
цене открытия показали примерно одинаковые результаты, но их эффек-
тивность была гораздо ниже. Использование стоп-приказа обеспечило
положительные результаты как в пределах, так и вне пределов выборки.
При сравнении моделей по различным видам входов очевидно, что в
пределах выборки эффективность была максимальной для модели пере-
сечения с подтверждением и наихудшей для модели пересечения с под-
тверждением и инверсией. Вне пределов выборки наиболее эффектив-
ной была базовая модель, основанная на пересечении, наихудшей —
опять-таки модель на пересечении с подтверждением и инверсией.
Как можно видеть, в пределах и вне пределов выборки наилучшая
эффективность достигается при сочетании входа по стоп-приказу с моде-
лью, основанной на пересечении с подтверждением.
В предшествующих главах испытывались различные виды моделей
входа, причем обычно наилучшим был вход по лимитному приказу. В слу-
чае сезонных моделей повышение эффективности при использовании
входа по стоп-приказу носит драматический характер, несмотря на боль-
шие расходы на сделку. Ранее казалось, что принципы противотрендовой
ГЛАВА 8 СЕЗОННОСТЬ 201



Таблица 8—3. Эффективность входов, основанных на сезонных явлениях по
моделям, видам приказов и выборкам данных

Вне пределов выборки
Модель В пределах выборки Среднее Среднее

В Вне
Открытие Лимитный Стоп- Открытие Лимитный Стоп-
приказ приказ пределов
приказ приказ пределах

-9.7 -4.1 -1.3 -5.8 -1.7 8.3 0.3
-5.0
На основе
-1127.0 -424.0 -179.0 -300.0 -56.0 576.0 -576.7 73.3
пересечения

-9.4 -7.4 3.3 -13.6 -13.7 -16.4 -4.5 -14.6
На основе
-1069.0 -757.0 275.0 -952.0 -785.0 -1750.0 -517.0 -1162.3
импульса

-9.6 -7.2 5.8 -13.8 -21.1 19.6 -3.7 -5.1
Пересечение с
-1195.0 -832.0 846.0 -1512.0 -3408.0 1677.0 -393.7 -1081.0
подтверждением

-20.4 -22.6 0.9
-9.6 -8.9 -2.2 -6.9 -14.1
Пересечение с
-1669.0 -1696.0 -229.0 -2545.0 -2642.0 95.0 -1697.3
-1198.0
подтверждением и
инверсией

-9.6 -6.9 1.4 -13.4 -14.8 3.1 -8.4
-5.0
В среднем
-1265.0 -927.3 178.3 -1327.3 -1722.8 149.5 -671.3 -966.8




торговли могут действовать лучше в сочетании с какими-либо следующи-
ми за трендом или подтверждающими элементами, например с входом по
стоп-приказу. В случае с сезонными моделями это подтверждение, полу-
чаемое в результате срабатывания стоп-приказов, является даже более
важным, чем получаемое от показателей вроде Быстрого %К. Другими сло-
вами, если на основании сезонной модели следует ожидать повышения
цен, подтверждение этого должно быть получено до заключения сделки.
В общем, создается впечатление, что сезонные явления действитель-
но оказывают воздействие на рынок, что доказано неуступающей или
превосходящей другие модели эффективностью сезонной системы с вхо-
дом по стоп-приказу. Эта модель была одной из немногих прибыльных.
Влияние сезонных явлений на рынки, очевидно, является достаточно силь-
ным, что оправдывает проведение дальнейших исследований подобных
моделей.
Было бы интересно исследовать сезонные модели, ограничившись
рынками, где была показана их максимальная эффективность, или же
рынками, где по фундаментальным причинам следует ожидать ярко вы-
раженных сезонных эффектов. Исходя из имеющихся данных, можно
заключить с достаточным основанием, что некоторые рынки в высшей
степени подвержены сезонным явлениям. В свое время, ограничив исполь-
зование моделей, основанных на пробое, только рынками валют, мы по-
лучили замечательные результаты — возможно, нечто подобное произой-
дет при ограничении сезонных моделей соответствующими рынками.
При рассмотрении всех тестов и подсчете количества достоверных зна-
чительных прибылей создается впечатление о тех рынках, которые при-
ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК
ЧАСТЬ II
202



годны для ведения торговли с помощью различных сезонных моделей. Сре-
ди всех тестов в пределах и вне пределов выборки наилучшие результаты
наблюдалась на рынке кофе. Следовательно, на рынке кофе можно эф-
фективно применять сезонные модели, что неудивительно — дефицит и
цены на рынке кофе в огромной степени подвержены влиянию погодных
условий. На рынке кофе 11 из 12 тестов в пределах выборки и 8 из 12 тес-
тов вне пределов выборки были прибыльными. На рынке неэтилирован-
ного бензина прибыльными были 8 тестов в пределах выборки и 11 вне
пределов выборки. На рынке сырой нефти прибыльными были 8 тестов в
пределах выборки, но только 4 вне пределов выборки. Много хороших
результатов было также отмечено на рынке живых свиней.
На рис. 8-1 изображен рост капитала для различных приказов, обес-
печивающих вход в рынок. Результаты были усреднены по видам моде-
лей. Как видно, лучше всего работал вход по стоп-приказу, средние ре-
зультаты показал вход по лимитному приказу, а хуже всего работал ры-
ночный вход по цене открытия.




Рисунок 8-1. Рост капитала в зависимости от вида входов.
СЕЗОННОСТЬ
ГЛАВА 8 203



На рис. 8-2 показан график изменения капитала для различных моде-
лей. Капитал системы был усреднен по видам входов. Модель с пересече-
нием и подтверждением была наиболее эффективной, особенно на дан-
ных вне пределов выборки. Начало для базовой модели, основанной на
пересечении, было еще лучшим, но эффективность постоянно снижалась
с 1990 г. Однако, возможно, тренд капитала этой модели развернулся на-
верх после 1995 г., тогда как все прочие модели в это время теряли капи-
тал (в усреднении по видам приказов).


<< Пред. стр.

стр. 24
(общее количество: 46)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>