Разделы



Тесты моделей, следующих за трендом

Эта группа включает модели, построенные по принципу следования за трендом, с использованием скользящих средних. Модели различаются ви­дом скользящих средних, правилами генерации сигналов и видами прика­зов, обеспечивающих вход. Использовались следующие виды скользящих средних: простые, экспоненциальные, треугольные с передним взвеши­ванием и модифицированные VIDYA . Исследованы системы простого пе­ ресечения цены и средней, пересечения двух скользящих средних, а так­ же модели со входами на основе наклона графика скользящей средней. В качестве входов использовались лимитные, рыночные и стоп-приказы.

Первые 12 тестов проведены на моделях, основанных на пересечении. Оптимизация состояла в прогонке периода быстрого скользящего сред­него от 1 до 5 с шагом 1 и периода медленного скользящего среднего от 5 до 50 с шагом 5. Разумеется, период медленного среднего был всегда длин­ нее периода короткого. Проводилась оптимизация с лобовым подходом. Целью была максимизация соотношения риска/прибыли или, что то же самое, минимизация вероятности случайного происхождения прибылей. В тестах 13 — 24 испытывались модели, основанные на наклоне. В них оп­ тимизация состояла в прогонке периода первого (т.е. единственного) скользящего среднего от 3 до 40 с шагом 1. Как и в тестах 1 — 12, максими­ зировалось соотношение риска/прибыли. Оптимизация проводилась толь­ ко на данных в пределах выборки.

Табл. 6-1 и 6-2 показывают прибыль или убыток по каждому из компо­ нентов портфеля для каждого из тестов в пределах выборки (табл. 6-1) и вне пределов выборки (табл. 6-2). В столбце SYM указан рынок, первая строка — номер теста. Такое представление данных дает достаточно под­ робную информацию о прибыльности или убыточности рынков отдель­ных товаров; одно тире (—) означает умеренный убыток со сделки, т.е. $2000 — 4000. Два тире ( ) означают значительные убытки, т.е. более $4000. Аналогично, один плюс ( + ) означает умеренную прибыль, т.е. $1000 — 2000, а два плюса (+ +) — крупную прибыль, более $2000. Пустая ячейка означает убыток размером до $1999 или прибыль от 0 до $1000.

В табл. 6-3 для всего портфеля приведены показатели прибыли в про­центах годовых (ДОХ %) и среднего результата сделки ($СДЕЛ), распре­деленные по видам скользящих средних, моделей, входных приказов и выборке данных. Два правых столбца и четыре нижние строки — усред­ненные значения. В последней строке приведены данные, усредненные для всех сочетаний моделей и средних. Данные в правом столбце усред­нены для всех видов приказов.


Ни одна из следующих за трендом моделей по портфелю в целом не была прибыльной. Более подробное исследование показывает, что для моделей, основанных на пересечении, использование лимитных прика­зов приводило к резкому улучшению в пределах выборки. По сравнению с входами при открытии или по стоп-приказу использование лимитного приказа снижало средний убыток почти вдвое. Вне пределов выборки улучшение было не столь выражено, но все же значительно. То же самое отмечалось и для показателя ДОХ %: наименьшие убытки были получены при использовании лимитного приказа. Для моделей, основанных на на­клоне, лимитный приказ работал наилучшим образом вне пределов вы-

п»ї


борки. Прибыль была несколько лучше при использовании стоп-приказа (поскольку значения прибыли в процентах годовых при оценке убыточ­ных систем, естественно, искажаются) и хуже при входе по цене откры­тия. В пределах выборки лучше всего работал стоп-приказ, но с минималь­ным преимуществом.

В пределах выборки по показателю средней прибыли со сделки наи­лучшие результаты дали системы на основе простого скользящего сред­него, наихудшие — на основе адаптивного скользящего среднего. Другие два варианта скользящих средних дали промежуточные результаты, при­чем экспоненциальное среднее работало лучше в моделях на основе пе-


ресечения, а треугольное с передним взвешиванием — в моделях на ос­нове наклона. Из всех моделей на основе пересечения по показателю ДОХ% также лучше всего работали простые скользящие средние. В об­щем, модели на основе пересечения работали так же или немного лучше, чем модели на основе наклона, возможно, ввиду их более быстрой реак­ции на рыночные изменения. Вне пределов выборки простое скользящее среднее было однозначно лучшим для моделей, основанных на пересече­нии, а треугольное с передним взвешиванием — лучшим для моделей, ос­нованных на наклоне. По показателю ДОХ% экспоненциальное скользя­щее среднее, видимо, было лучшим для моделей, основанных на пересе­чении, а треугольное с передним взвешиванием — опять-таки лучшим для моделей, основанных на наклоне.

Занятия Forex - это чудесная для Вас подготовиться к прибыльной работе на международном валютном рынке Форекс!

При рассмотрении отдельных тестов обнаруживается, что вне преде­лов выборки наилучшие показатели имела модель, испытанная в тесте 21 : основанная на наклоне, использующая треугольное скользящее среднее с передним взвешиванием и вход по стоп-приказу. Результаты вне преде­лов выборки для моделей на треугольном скользящем среднем с передним взвешиванием были, в общем, лучше при всех видах приказов. Видимо, между различными факторами во всех тестах присутствовали сильные взаимосвязи, например для моделей с пересечением в пределах выборки вход по рыночному приказу при открытии следующего дня всегда был наихудшим, вход по стоп-приказу давал средние результаты и вход по лимитному приказу был всегда наилучшим вне зависимости от вида ис­пользованного скользящего среднего.

п»ї

Вне пределов выборки результаты были менее закономерны. При ис­пользовании простого скользящего среднего результаты были более все­го близки к полученным в пределах выборки; при использовании экспо­ненциального среднего лимитные приказы работали хуже всего, а стоп-приказы лучше всего; рыночные приказы давали средние результаты. Вне пределов выборки при использовании треугольного скользящего средне­го с передним взвешиванием стоп-приказы были самыми худшими, а ли­митные приказы — наиболее эффективными. Таким образом, существу­ет взаимодействие между скользящим средним, входом и временем.

Модели, основанные на наклоне, всегда плохо работали при рыночном приказе; лимитные и стоп-приказы давали близкие результаты: в двух слу­чаях был предпочтителен лимитный приказ (при простых скользящих сред­них и адаптивных скользящих средних) и в двух случаях — стоп-приказ (при экспоненциальных и треугольных скользящих средних). Как и ранее, вне пределов выборки отмечалось большее разнообразие результатов.

Для простых скользящих средних лучше всего работали лимитные приказы, а хуже всего стоп-приказы. При использовании экспоненциаль­ных средних наблюдалась отмеченная ранее типичная картина: рыноч­ный приказ работает хуже всех, лимитный приказ — лучше всех, а стоп-приказ дает средние результаты. Как уже б ы л о сказано, треугольное скользящее среднее в сочетании со стоп-приказом работало очень необычно. Для адаптивного скользящего среднего наилучшим был лимитный при­каз, наихудшим — стоп-приказ, а рыночный приказ при открытии следу­ющего дня работал немного лучше стоп-приказа.

В целом эти модели были убыточными на большинстве рынков. Толь­ко рынок иены и свиной грудинки был прибыльным как в пределах, так и вне пределов выборки; в пределах выборки никакие другие рынки не были прибыльными. Вне выборки небольшая прибыль была получена на рын­ках мазута, бензина, палладия, живых свиней, соевой муки, пшеницы и кофе. Высокая прибыль на рынке кофе как в пределах, так и вне выборки может быть, скорее всего, объяснена крупным повышением цен в то вре­мя, связанным с засухой. На основе индивидуальных моделей больше все­го выгодных сочетаний было найдено для рынков живых свиней, японс­кой иены, свиной грудинки, кофе и леса. Для рынка овса не удалось най­ти ни одной прибыльной модели.

По показателям прибыли, усредненной для всех моделей и скользя­щих средних, хуже всего работали входы по рыночному приказу на от­крытии. Входы по лимитному или стоп-приказу работали примерно оди­наково, с некоторым преимуществом лимитного приказа, особенно в на­чале выборки. Следует отметить, что при рассмотрении графиков изме­нения капитала убыточных систем возникает искажение в оценке эффек­тивности системы (в нашем анализе мы обращали внимание на показа­тель средней прибыли сделки, на соотношение риска/прибыли, годовой или общей доходности именно по этим соображениям). Это искажение затрагивает количество проведенных сделок: убыточная система, кото­рая проводит меньше сделок, будет выглядеть по ряду показателей луч­ше, чем убыточная система, которая проводит много сделок, даже если лучшая система теряет больше на каждой сделке. Сильные убытки при входе с помощью рыночного приказа могут быть не связаны с тем, что приказ сам по себе плох, — ситуация может попросту отражать тот факт, что при использовании этого приказа система проводит больше сделок, чем при использовании лимитного или стоп-приказа.

На рис. 6-1 изображены графики изменения капитала для всех вось­ми сочетаний моделей и скользящих средних. Графики усреднены по ви­дам приказов. Рис. 6-1 показывает, как со временем происходит измене­ние систем. Большинство систем понесли самые тяжелые убытки в пери­од с конца 1988 г. до начала 1995 г. Как видите, время лучшей эффектив­ности — до 1988 г., в последние годы эффективность систем была сред­ней. На графике 3 отражены результаты модели пересечения простых скользящих средних — ярко выраженное изменение с течением време­ни делает эту кривую примером, на котором четко видны все три перио­да — первоначальные прибыли, сильные убытки и небольшая прибыль в конце. Очевидно, что системы, основанные на пересечении (кривые 1—4), несли гораздо меньшие убытки, чем модели, основанные на накло


не (кривые 5 — 8), хотя это вызвано большим количеством сделок, а не б о л ь - шим убытком в каждой сделке.

Читать далее: Тесты  противотрендовых моделей