Разделы



Тестирование модели на основе пересечения с подтверждением и инверсией

Эта модель подобна предыдущей модели с подтверждением. Их разница состоит в том, что в моменты возможного разворота рынка проводятся дополнительные сделки. Если пересечение скользящих средних генери­ровало сигнал на покупку, но показатель Быстрого %К был более 75% (т.е. рынок был близок к максимуму), отдавался приказ на продажу, а не на покупку. Подобным же образом, если пересечение давало сигнал к про­даже, но рынок был близок к минимуму, генерировался приказ к покуп­ке. Эти сигналы подавались в дополнение к стандартным сигналам, пода­ваемым основанной на пересечении базовой моделью. Входы осуществ­лялись по цене открытия (тест 10), по лимитному приказу (тест И) и по стоп-приказу (тест 12).

Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних avglen от 3 до 15 с шагом 3, смещения disp от 0 до 15 с шагом 1. Наилучшие ре­зультаты были достигнуты при значениях периода и смещения 15 и 12 соответственно для входа по цене открытия, для входа по лимитному при­казу — при периоде 15 и смещении 8, а для входа по стоп-приказу — при периоде 12 и смещении 15.

Модель несла тяжелые убытки при всех сочетаниях выборок данных и входов. Как и в случае с сезонными моделями, инверсии не улучшили эффективность, и график изменения капитала являет собой удручающее зрелище.

В пределах выборки рынок NYFE был прибыльным при всех входах, но рынок S &P 500 давал убытки для двух видов входов и нулевую прибыль для третьего. Рынок швейцарского франка также был прибыльным в пре­делах выборки для всех трех входов; вне пределов выборки он принес значительную прибыль при входе по цене открытия, но в других случаях был убыточен. В общем, в результатах разных выборок наблюдается вы­сокая неустойчивость.


Прогнозирования являются стержнем любой торговой системы, поэтому компетентно воспроизведенные прогнозы Forex могут сделать тебя в высшей степени богатым.

ОБЗОР РЕЗУЛЬТАТОВ

При сравнении всех моделей становится очевидно, что вход по стоп-при-казу был наиболее эффективен и в пределах, и вне пределов выборки. Наихудшие результаты были показаны при использовании входа по цене открытия (в пределах выборки) и входа по лимитному приказу (вне пре­делов выборки). Вне пределов выборки лучше всего работала базовая модель на основе пересечения и хуже всего — модель с пересечением и подтверждением.

Отмечено много сильных взаимосвязей между выборкой, моделью и видом входа. Некоторые из результатов вызваны ограниченным количе­ством сделок. Оптимальные сочетания моделей и приказов для сезонных систем, в общем, давали лучшие и более устойчивые результаты, чем лун­ные модели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В отношении целых портфелей модели, основанные на лунных ритмах, показывают менее убедительные результаты, чем сезонные модели. Низ­кая эффективность лунных моделей противоречит нашим прошлым дан­ным (Katz , McCormick , июнь 1997). Различия могут быть объяснены дву­мя факторами: моделями входа и выхода. В данных тестах модели были оптимизированы на целом портфеле, что может быть неуместно в отно­шении лунного ритма (использовавшаяся ранее модель входила на рынок через определенное число дней после полнолуния). Методы, использован­ные в этой главе, были изменены по сравнению с более ранними подхода­ми, поскольку пришлось проводить оптимизацию, используя одинаковые параметры для различных рынков. При использовании старой модели пришлось бы входить в рынок в фиксированный день после полнолуния или новолуния вне зависимости от рынка. Это было бы неправильно, так как, согласно нашему первому исследованию, лунные циклы по-разному влияют на различные рынки. Таким образом, пришлось придать модели самоадаптивность, т.е. способность выбирать время для входа на основе анализа предыдущих лунных циклов.

п»ї

Другая возможная причина противоречивых результатов может со­стоять во взаимодействии между видами входов и выходов. Лунные и, возможно, сезонные модели имеют свойство находить пригодные для тор­говли максимумы и минимумы, но лишь в определенном проценте случа­ев. Такие системы хорошо работают с близко расставленными защитны­ми остановками, которые быстро останавливают убытки, если предска­зание не оправдывается, но позволяют прибыли накапливаться, если ры­нок движется в предсказанном направлении.

В общем, лунные модели работали плохо, но на некоторых рынках обнаруживались многообещающие и устойчивые результаты, тем более впечатляющие, что модель не подвергалась специальной адаптации к от­дельным рынкам. Это позволяет предположить, что при использовании специализированных выходов можно получить замечательные результа­ты. Так, в нашем первом исследовании лунная модель хорошо работала на рынке серебра, но сейчас рынок серебра был малочувствителен к цик­лам. При торговле портфелем лунные модели были убыточны, но на каж­дой сделке они теряли гораздо меньше, чем, например, большинство ос-цилляторных моделей и моделей на основе скользящих средних.

Читать далее: Солнечная активность и торговля