Разделы



Временные масштабы данных

Данные могут использоваться в своих естественных временных рамках или пересчитываться в другой масштаб. В зависимости от используемого масштаба при торговле и особенностей торговой системы могут потребо­ваться тиковые, 5- и 20-минутные, часовые, недельные, двухнедельные, ме­сячные, квартальные и даже годовые данные. Обычно источник данных имеет естественные временные ограничения; для внутридневных дан­ных — это тик. Тик не является постоянной единицей времени: иногда тики бывают очень частыми, иногда спорадическими с длинными интер­валами между ними. День — естественная единица шкалы для дневных данных. Для некоторых других данных естественный масштаб может быть двухмесячным, как, например, для сводок обзоров Взгляды Трейдеров, или квартальным, как бывает с отчетами о прибыли компаний.

Хотя от длинных временных периодов нельзя перейти к коротким (нельзя создать отсутствующие данные), обратный переход легко дости­жим при соответствующей обработке. Например, несложно создать се­рию 1-минутных штрихов на основе тиков. Конверсия обычно проводит­ся автоматически при использовании аналитических программ или гра­фических пакетов, а также при помощи особых утилит, часто предостав­ляемых поставщиком данных. Если данные скачиваются из Интернета по протоколу ftp или при помощи стандартного броузера, может потребо­ваться небольшая дополнительная программа или скрипт для перевода ска­чиваемых данных в желаемый формат и сохранения в приемлемом для других программ формате.

Какой временной масштаб лучше? Это зависит от трейдера. Для тех, кто предпочитает быструю обратную связь, частые сделки, близкие за­щитные остановки и ежедневную фиксацию прибыли, идеальный вы­бор — внутридневной масштаб. Чем больше сделок, тем быстрее трейдер учится и выбирает наиболее приемлемые для него торговые методы. Кро­ме того, при ежедневном закрытии всех позиций вечером трейдер может полностью избежать риска изменений рынка за ночь. Еще одна полезная характеристика краткосрочной торговли — возможность использовать близкие защитные остановки, снижая убытки при неудачных сделках. В конце концов любители статистики будут очарованы представительны­ми выборками данных, содержащими сотни тысяч показателей и тысячи сделок, которые легко накопить при использовании коротких временных масштабов. Большие выборки снижают риск подгонки системы под прошлые данные, дают более стабильные статистические результаты и увеличивают вероятность того, что прогностические модели будут рабо­тать в будущем так, как работали в прошлом.

Уроки Форекс - это блестящая перспектива для тебя подготовиться к прибыльной работе на международном валютном рынке Форекс!

Недостатками краткосрочных временных масштабов являются необ­ходимость получения данных в реальном времени, накопления истори­ческих тиковых данных, применения высокопроизводительной аппара­туры с огромным объемом памяти, использования специальных программ и большое количество времени на занятия собственно торговлей. Необ­ходимость в производительном компьютере с большим объемом памяти возникает по двум причинам: (1) при тестировании системы будут исполь­зоваться колоссальные объемы данных; (2) программы, управляющие сис­темой, ведущие сбор данных и строящие графики, должны работать в реальном времени, не пропуская ни одного тика. И база исторических данных, и программы, способные справиться с такими объемами, необ­ходимы для разработки и тестирования систем. Реальная работа требует поступления данных в реальном времени, и хотя сейчас мощные компью­теры вполне доступны по цене, специализированные программы и банки исторических тиковых данных недешевы. Оплата данных в реальном вре­мени — также заметный и постоянный расход.

п»ї

С другой стороны, стоимость данных и затраты времени на торговлю минимальны для работающих на дневных и более длительных временных масштабах. Для большинства финансовых инструментов в Интернете дос­тупны бесплатные данные, программы также скорее всего будут дешевле, и торговля потребует меньше времени: систему можно запускать после зак­рытия рынков и передавать брокеру приказы до открытия рынков утром. Таким образом, на торговлю можно тратить около 15 минут в день, остав­ляя больше времени на разработку системы и, естественно, на отдых.

Еще одно преимущество больших временных масштабов — возмож­ность вести торговлю на большом количестве рынков. Поскольку не на многих рынках уровень ликвидности и волатильности достаточен для днев­ной торговли, а человек не способен успевать делать все сразу, внутри­дневной трейдер может осуществлять диверсификацию только с помо­щью нескольких торговых систем на одном рынке. Трейдер, работающий по данным на конец дня, имеет более широкий выбор рынков и больше свободного времени, что дает ему возможность работать на нескольких рынках одновременно. Распределение капитала — замечательный способ снижения риска и повышения прибылей. Кроме того, длительные времен­ные масштабы позволяют получать большие прибыли при следовании за сильными, продолжительными трендами; такие прибыли могут превра­тить позицию $50 000 в миллион менее чем за год. В конце концов средне-и долгосрочный трейдер может найти больше внешних параметров, име­ющих потенциальные прогностические качества.

Впрочем, длительные временные масштабы не лишены недостатков. Трейдер должен мириться с запоздалой реакцией на текущие ценовые изменения, с далекими защитными остановками, с риском ночных из­менений. Удерживание непрерывных позиций — психологическая на­грузка, способная довести до бессонницы. При работе системы, основан­ной на дневных, недельных или месячных данных, могут возникнуть про­блемы статистической достоверности. Одним из способов обойти пробле­мы малых выборок данных является работа с портфелями, а не с индиви­дуальными позициями.

Какой временной масштаб лучше? Это зависит от вас, трейдера! На разнообразных временных масштабах возможна выгодная торговля. На­деемся, эта дискуссия пояснила ряд проблем и вариантов выбора.

Читать далее: Качество данных