Разделы



Тесты моделей,  основанных на расхождении

Тесты 13 — 21 рассматривают расхождения графиков цены и стохастичес­кого осциллятора, RSI и MACD . Расхождение — это концепция, исполь­зуемая техническими трейдерами для описания явления, легко заметно­го на графике, но трудно поддающегося алгоритмическому определению и анализу. Примеры расхождения изображены на рис. 7-1. Расхождение появляется, когда рынок образует провал, более низкий, чем провал или пара провалов, образованных в это время осциллятором, указывая, таким образом, на покупку. Сигнал к продаже возникает в противоположной ситуации. Поскольку формы волн могут быть самыми разными, опреде­ление расхождений — нетривиальная задача. Хотя наш алгоритм устро­ен элементарно и далек от совершенства, при исследовании графиков он дает достаточно надежные результаты, чтобы сулить о качестве основан­ных на расхождении систем.

Мы будем обсуждать только сигналы покупки, поскольку сигналы про­дажи представляют собой их точную противоположность. Логика алго­ритма такова: в течение обозреваемого исторического периода (1епЗ) на­ходят дни с минимальным значением в ценовой серии и в значениях ос­циллятора. Затем проверяют ряд условий: во-первых, минимум ценового ряда не должен приходиться на текущий день (т.е. должно начаться повы­шение), но попадать в пределы прошлых шести дней ( т . е . этот провал д о л -жен быть близок к текущему моменту). Минимум в ценовой последова­тельности должен иметь место не менее чем через четыре дня в последо­вательности значений осциллятора (глубочайший провал осциллятора должен опережать глубочайший провал цен). Еще одно условие состоит в том, чтобы минимальное значение осциллятора не приходилось на пер­вый день в обозреваемом периоде (т.е. должен быть сформирован мини­мум). Лучше, чтобы осциллятор был в самом начале обратного движения (что определяет второй провал как сигнал к покупке). Если все условия выполнены, то расхождение налицо и отдается приказ на покупку. Если приказ на покупку не отдан, то подобным же образом производится по­иск расходящихся пиков, и при их обнаружении и соответствии подоб­ным критериям отдается приказ на продажу. Такая методика достаточно хорошо находит расхождения на графиках. За исключением вида входов, единственное различие в тестах с 13 по 21 — это используемый вид ос­циллятора.

Обучение Forex - это хорошая для Тебя подготовиться к прибыльной работе на рынке Форекс!

Тесты 13—15. Модели расхождения цены и стохастического ос­циллятора. Со стандартными входами использовался Быстрый %К. Оп­тимизация состояла в прогонке периода стохастического осциллятора от 5 до 25 с шагом 1 и обозреваемого периода расхождения от 15 до 25 с ша­гом 5. Лучшие параметры для периода и длины составили 20 и 15 для вхо­да по цене открытия, 24 и 15 для входа по лимитному приказу и 25 и 15 для входа по стоп-приказу. Как в пределах, так и вне пределов выборки эф­фективность этой модели была в числе худших; в пределах выборки не­сколько лучше работал вход по лимитному приказу, вне пределов — вход по стоп-приказу. В пределах выборки при использовании всех видов вхо­дов прибыль была получена на рынках неэтилированного бензина, соевых бобов и соевой муки; при входе по лимитному приказу также были при­быльны рынки золота и свиной грудинки. Вне пределов выборки неэти­лированный бензин был прибыльным со всеми видами входов, соевые бобы — при входах по цене открытия и по стоп-приказу. Вне пределов выборки прибыль была получена на большем количестве рынков, причем наилучших результатов удалось достичь при использовании входа по стоп-приказу. Такое явление, несомненно, показывает, что оптимизация не ока­зывала влияния на результаты, а также то, что на рынках в последние годы произошли изменения, повысившие эффективность использования по­добных моделей. Это может быть объяснено снижением числа трендов и более неровным характером торговли на многих рынках.

п»ї

Тесты 16—18. Модели расхождения цены и RSI . Оптимизация состоя­ла в прогонке периода RSI от 5 до 25 с шагом 1 и обозреваемого периода расхождения от 15 до 25 с шагом 5. В общем, результаты были плохими. В пределах выборки наименее убыточным был вход по стоп-приказу, за ним следовал вход по лимитному приказу. Поскольку RSI — один из излюб­ленных индикаторов, используемых при поисках расхождения, такие пло­хие результаты достойны особого внимания. Мазут приносил прибыли со всеми видами входов, неэтилированный бензин был весьма прибылен при входе по цене открытия и по стоп-приказу, сырая нефть — при входе по лимитному приказу и по стоп-приказу. В пределах выборки со всеми входами были прибыльны соевые бобы, с входом по стоп-приказу непло­хо работали апельсиновый сок, кукуруза, соевое масло и свиная грудин­ка. Вне пределов выборки рынок нефтепродуктов не приносил устойчи­вых прибылей, а соевые бобы оставались прибыльными со всеми видами входов; апельсиновый сок и соевое масло по-прежнему приносили при­быль при входе по стоп-приказу.

Тесты 19—21. Модели расхождения цены и MACD . Период короткого скользящего среднего прогонялся от 3 до 15 с шагом 2; период длинного скользящего среднего — от 10 до 40 с шагом 5; обозреваемый период рас­хождения — от 15 до 25 с шагом 5. Исследовались только те наборы пара­метров, где период длинного скользящего среднего был значительно боль­ше, чем период короткого.

Наконец-то модели, которые работают, принося положительную прибыль и в пределах, и вне пределов выборки! При входе по цене откры­тия торговля была прибыльной в обоих образцах данных. В пределах вы­борки средняя сделка приносила $1393, прибыльными были 45% сделок, а вероятность случайности результатов была всего 8,7% (после коррекции 99,9%). И длинные, и короткие позиции были прибыльными. Несмотря на низкую статистическую достоверность в пределах выборки, вне ее пре­делов прибыли продолжались: с учетом проскальзывания и комиссион­ных средняя прибыль в сделке составила $140 при 3 8 % прибыльных сде­лок (только короткие позиции были прибыльны).

п»ї

Вход по лимитному приказу в пределах выборки работал несколько хуже, но вне пределов выборки — значительно лучше. На рис. 7-2 изобра­жен график изменения капитала для теста с входом по лимитному прика­зу. В пределах выборки средняя прибыль в сделке составила $1250 при 47% прибыльных сделок (максимальное из полученных значений); прибыль­ными были и длинные, и короткие позиции, причем вероятность случай­ности прибылей составила 13,1% (после коррекции 99,9%). Вне пределов


выборки модель приносила в среднем $985 в сделке, была прибыльной в 44% сделок, а вероятность случайности прибыли составляла всего 27,7%.

В пределах выборки вход по стоп-приказу давал максимальную сред­нюю прибыль в сделке, но вел к минимальному количеству сделок, из ко­торых прибыльными были только короткие. Вне пределов выборки сис­тема терпела средний убыток размером в $589 в сделке, причем прибыль­ными были только короткие позиции. Вне зависимости от вида входов эта модель совершала сравнительно немного сделок.

Анализ отдельных рынков (табл. 7-1 и 7-2) подтверждает потенциал этих моделей. В пределах выборки больше рынков приносили прибыль, в обоих образцах данных по всем трем видам входов выгодны были рынки сырой нефти и кофе, многие рынки были прибыльными с двумя видами входов (например, мазут, живой скот, соевые бобы, соевая мука и лес).

Читать далее: Суммарный анализ