Разделы



Пробои на основе цен закрытия

Тест 1. Система на основе пробоя канала. Используются только цены закрытия; вход по рыночной цене при открытии биржи на следующий день и стоимость сделок (комиссия, проскальзывание) не учитываются. Правила системы таковы: Если текущая позиция ко­роткая или нейтральная, а рынок поднимается выше максимальной цены закрытия за последние n дней, то при завтрашнем открытии следует по­купать, или же, соответственно, Если текущая позиция длинная или нейтральная, а рынок опускается ниже минимальной цены закрытия за последние n дней, то при завтрашнем открытии следует продавать (откры­вать короткую позицию). У этой системы только один параметр — пери­од n , количество анализируемых дней. Количество контрактов для покуп­ки или продажи (ncontracts ) было выбрано таким, чтобы для данного рын­ка сохранялась долларовая волатильность, примерно соответствующая двум новым контрактам S &P 500 на конец 1998 г.

Выходы производятся, когда случается пробой в направлении, проти­воположном текущей открытой позиции, или срабатывает стандартный выход (например, защитная остановка, целевая прибыль или выход по рыночной цене, если позиция была открыта дольше указанного количе­ства дней). Защитная остановка определяется как входная цена плюс (для коротких) или минус (для длинных позиций) параметр mmstp , величина которого линейно зависит от размеров среднего истинного ценового диа­пазона последних 50 дней. Границы целевой прибыли представляют со­бой входную цену плюс (для длинных) или минус (для коротких позиций) еще один параметр — ptlim , также связанный с величиной среднего ис­тинного диапазона последних 50 дней. Выход при закрытии (вид ры­ночного приказа) представляет собой приказ, который отдается, если по­зиция удерживалась определенное количество дней (maxhold ). Все выход­ные приказы исполняются только при закрытии; это ограничение позво­ляет избежать исполнения приказа при случайном внутридневном дви­жении цены. Если бы выходы осуществлялись внутри ценового бара (дня), то существовала бы возможность отдать несколько приказов в одном баре. Моделирование такой ситуации невозможно, поскольку движение цен в пределах одного бара неизвестно, и, следовательно, порядок исполнения отданных приказов оказывается неопределенным.

Средний истинный диапазон (мера волатильности) рассчитывается как среднее значение истинного диапазона за несколько предыдущих дней (в данном случае 50 дней). Истинный диапазон представляет собой наиболь­шую из следующих трех величин: разность между максимальной и мини­мальной ценами за день, разность между максимумом и ценой закрытия предыдущего дня и разность между ценой закрытия предыдущего дня и минимальной ценой текущего дня.

Ниже приводится компьютерный код на C ++ для системы пробоя ка­нала по ценам закрытия со стандартной стратегией выхода. При расчете количества контрактов сплит S &P 500 отдельно не учитывался. Новый кон­тракт считается идентичным предыдущему. Моделирование, тем не ме­нее, корректно, если считать, что трейдер (а не симулятор) продает или покупает два новых контракта вместо одного старого: симулятор настро­ен так, что он продает вдвое меньше новых контрактов, чем следовало бы, но считает их размер удвоенным. На фьючерсных рынках иногда имеет место административная остановка торгов (запрет на дальнейший рост или падение цены), вызванная чрезмерным изменением цены, превыша­ющим максимально допустимое изменение, установленное правилами данной торговой площадки. Наша программа определяет эти дни провер­кой диапазона: нулевой диапазон (максимум равен минимуму) позволяет предположить малую ликвидность и, возможно, остановленные торги. Хотя эта схема не идеальна, при ее использовании в моделировании полу­чаются результаты, похожие на реальную торговлю. Сбор точной инфор­мации о днях с ограниченной торговлей со всех бирж — задача практи­чески непосильная, поэтому мы использовали метод нулевого диапазона. Код позволяет проводить повторный вход в рынок при возникновении новых максимумов или минимумов.

п»ї



 


Этот код был скомпилирован и связан с оболочкой и библиотеками для разработчика; в TradeStation это называется верификацией систе­мы. При помощи команд оболочки проводилась оптимизация параметра n с лобовым подходом. Лучшее по показателями риска/прибыли реше­ние проверялось на данных, взятых вне пределов выборки. Оптимиза­ция состояла в прогонке параметра n через значения от 5 до 100 с шагом в 5. Параметр защитной остановки mmstp был установлен на уровне 1 (т.е. одной единицы волатильности или среднего истинного диапазона), параметр целевой прибыли ptlim — на уровне 4 (4 единицы), а максималь­ный период удержания позиции maxdays был равен 10 дням. Эти значе­ния использовались для стандартных параметров выхода во всех тестах методик входа, если не указано иначе. Чтобы осознать масштаб целевой прибыли и защитных остановок, укажем, что фьючерсы S &P 500 на ко­нец 1998 г. имели средний истинный диапазон 17,83 пункта, или около $4457 за один новый контракт. Для первого теста комиссия и проскаль­зывание приняты равными нулю.

Дистанционные Курсы Форекс - это замечательная возможность для вас подготовиться к успешной работе на Forex!

Для такой простой системы результаты были неожиданно хороши: го­довая прибыль составила 76%. Все параметры n были прибыльными, в от­ношении риска/прибыли оптимальное значение составило 80 дней. Т-тест дневной прибыли (по соотношению риска/прибыли) показывает, что ве­роятность случайной эффективности составляет менее одной тысячной, а после коррекций на оптимизацию — менее одной сотой. Как и следова­ло ожидать по таким показателям, в тесте вне пределов выборки система также была прибыльной. Длинные позиции (покупки) принесли больше прибыли, чем короткие (продажи), возможно, в связи с ложными сигна­лами с короткой стороны, вызванными постоянным снижением цены при приближении срока истечения контрактов. Другое объяснение состоит в том, что цены на товары обычно более подвержены влиянию кризисов и дефицита, чем избытка. Как и при использовании других систем, осно­ванных на пробое, процент прибыльных сделок был невелик (43%), при­чем крупные прибыли от редких удачных сделок компенсировали частые мелкие убытки. Хотя некоторым психологически трудно воспринимать систему, которая терпит убыток за убытком в ожидании большой прибы­ли, ожидание того стоит.

п»ї

Капитал портфеля при использовании оптимального для выборки па­раметра n стабильно рос как в пределах выборки данных, так и вне его; избыточная оптимизация здесь не представляла проблемы. График изме­нения капитала показывает некоторое снижение эффективности систе­мы со временем. Впрочем, система, основанная на простом пробое кана­ла, все еще может извлекать из рынка неплохую прибыль. Или нет? Учти­те, что тест 1 проводился без учета расходов на сделки. В следующем тес­те учтены комиссионные и проскальзывание.

Тест 2. Система на основе пробоя канала. Используются только цены закрытия; вход по рыночной цене при открытии биржи на следующий день, комиссия и проскальзывание учитываются. Этот тест проведен точно так же, как и предыдущий, за исключением учета проскальзывания (3 тика) и комиссионных ($15 за цикл сделки). Хотя эта модель работала успешно без учета расходов на сделки, на практике она с треском провалилась. Даже лучшее в выборке решение принесло только убытки, и, как и следовало ожидать, вне пределов выборки система так­же работала с убытком. Почему же относительно небольшие комиссион­ные и проскальзывание приводят к разрушению производительности сис­темы, которая без них зарабатывает тысячи долларов на средней прибыль­ной сделке? Потому что на многих рынках сделки включают множествен­ные контракты, а комиссионные и проскальзывания влияют на каждый контракт по отдельности. В данном случае опять именно длинные сделки приносили наибольшую прибыль. Модель была умеренно доходной в 1980-х годах, но потом стала убыточной. Учитывая прибыльные результаты прошлого теста, можно предположить, что модель постепенно перестала окупать расходы на совершение сделок. Когда простые компьютеризо­ванные системы пробоев вошли в моду в конце 1980-х годов, возможно, именно они с течением времени изменили природу рынков, что привело к падению эффективности данных систем.

В табл. 5 - 1 приведены результаты портфеля для системы, основанной на пробое канала. Результаты распределены по разным рынкам для различных выборок данных (названия рынков и их символы соответствуют обозначе­ниям табл. II -1; часть II, введение): ПРИБДЛ — общая прибыль длинных по­зиций в тысячах долларов; ПРИБКР— общая прибыль коротких позиций в тысячах долларов; ДОХ% — прибыль в процентах годовых; ВЕР — статисти­ческая достоверность; $СДЕЛ — средняя прибыль/убыток в сделке.

Методы следования за трендом, такие как системы пробоев, предпо­ложительно хорошо работают на валютных рынках. Данный тест подтвер­ждает это предположение: положительная прибыль на нескольких рын­ках валют была получена и в пределах выборки данных, и вне ее. На мно­гих рынках (нефть и нефтепродукты, кофе, лес) также отмечена положи­тельная прибыль. Прибыльное поведение индексов (S &P 500 и NYFE ), ви­димо, обусловлено сильным бычьим рынком 1 9 9 0 - х годов. На каждом рын­ке в год проводилось около 10 сделок. Процент прибыльных сделок был подобен наблюдавшемуся в первом тесте (около 40%).

Тест 3. Система на основе пробоя цены закрытия, вход по лимит­ному приказу на следующий день, расходы на сделки учитываются.

Для улучшения эффективности модели путем контроля над проскальзы­ванием и получения входов по более выгодной цене мы использовали ли­митный приказ для входа на следующий день по указанной или более вы­годной цене. Полагая, что рынок скорректирует по крайней мере полови


ну ценового диапазона дня, в который был произведен пробой (cb ), перед тем как продолжить дальнейшее движение, мы размещаем лимитный при­каз (limprice ) на уровне середины этого диапазона. Поскольку большая часть кода остается неизменной, приведем только наиболее сильно изме­нившиеся участки:


Вход производится по лимитному приказу в пределах бара. Если бы использовались целевая прибыль и защитная остановка в пределах бара, то возникли бы проблемы. Помещение многих приказов внутри одного бара может сделать моделирование недостоверным: последовательность выполнения этих приказов невозможно отследить по данным на конец дня, а повлиять на результат они могут серьезно. Поэтому стандартный выход основан на приказах, использующих только цены закрытия.

Как и ранее, параметр n (количество дней для усреднения) оптимизи­ровался от 5 до 100 с шагом 5, и выбиралось лучшее решение по соотно­шению риска/прибыли (и t-вероятности). Комиссионные, проскальзыва­ние, параметры выхода и возможность снова войти в продолжающийся тренд, хотя и с запаздыванием, остались неизменными.

При оптимальном n = 80 (как и тесте 1) эта модель давала около 3 3 % прибыли в год в пределах выборки. Вероятность случайности этих показа­телей была 5% без коррекции и 61% после коррекции на 21 тесте оптими­зации. Хотя в пределах выборки система была выгодной, статистические данные показывают, что в будущем возможен провал; в самом деле, на дан­ных вне пределов выборки система была убыточной. Как и в тестах 1 и 2, сделки длившиеся 7 и более баров, были прибыльнее, чем короткие. Про­цент прибыльных сделок составил 42%. Хотя вход с использованием ли­митного приказа не снял отрицательного влияния комиссии и проскаль­зывания, тем не менее эффективность улучшилась. Лимитный приказ не особенно уменьшил количество сделок и не привел к пропуску выгодных трендов; обычно после пробоев рынок возвращался обратно, позволяя вхо­дить по более выгодной цене. То, что такая произвольная и, почти навер­няка, неоптимальная методика смогла улучшить эффективность системы, весьма обнадеживает. График изменения капитала также показывает, что подобная система когда-то работала хорошо, но теперь бесполезна.

Из табл. 5-2 видно, что прибыльные результаты были получены на рынке нефти как в пределах, так и вне пределов выборки, что соответ­ствует данным предыдущих тестов. Рынок кофе также был прибыльным в обоих случаях. В пределах выборки фьючерсы на S &P 500 также при­несли прибыль.

Заключение. Вход, основанный на лимитном приказе, может значитель­но улучшить общую эффективность модели, основанной на пробое. Даже


при грубом определении цены лимитного приказа получается значитель­ное улучшение, причем интересно, что наибольшее улучшение наблю­дается не на рынках с минимальной долларовой волатильностью и рас­ходами на сделки, как можно было ожидать. Некоторые рынки, напри­мер евродоллар или S &P 500, как видим, хорошо реагируют на использо­вание входов по лимитному приказу, а другие (например, какао и живой скот) — нет.

 

Читать далее: Пробои максимального максимума/и минимального минимума