Разделы



Результаты   тестирования

Тестировалась только одна модель с входами по цене открытия (тест 1), по лимитному приказу (тест 2) и стоп-приказу (тест 3). Правила были про­стыми: покупать на предсказанных минимумах и продавать на предсказанных максимумах. Выходы производились при поступлении сигнала к открытию противоположной позиции или при срабатывании стандарт­ного выхода. Эта простая торговая система сначала испытывалась на ис­кусственных ценовых данных, созданных путем добавления шума к иде­альной синусоиде с периодом от 4 до 20 дней. На этих данных были полу­чены сигналы покупки и продажи, идеально совпадающие с максимума­ми и минимумами. Такое совпадение показывает, что при наличии реаль­ных циклов система способна обнаруживать их с высокой точностью и использовать в торговле.

В табл. 10-1 приведены лучшие показатели, полученные для данных, находящихся в пределах выборки, а также эффективность портфеля на данных в пределах и вне пределов выборки. В таблице: ВЫБ. — вид вы­борки данных (В — в пределах, ВНЕ — вне пределов выборки); ДОХ% — доходность в процентах годовых; Р/ПРИБ — соотношение риска/прибы­ли в годовом исчислении; ВЕР — ассоциированная вероятность статисти­ческой достоверности; СДЕЛ — число сделок на всех рынках в составе портфеля; ПРИБ% — процент прибыльных сделок; $СДЕЛ — средняя при­быль/убыток со сделки; ДНИ — средняя длительность сделки в днях; ПРИБДЛ — общая прибыль от длинных позиций в тысячах долларов; ПРИБКР — общая прибыль от коротких позиций в тысячах долларов. Оп­тимизировались два параметра. Первый (Р1) определяет ширину полосы пропускания для каждого фильтра в составе группы. Второй (Р2) отобра­жает фазовое смещение в градусах. Во всех случаях параметры прогоня­лись в пределах выборки для ширины полосы пропускания от 0,05 до 0,2 с шагом 0,05 и для фазового сдвига от —20 до +20° с шагом 10°. Показаны только оптимальные решения.

Интересно отметить, что в общем циклическая модель имела доста­точно низкую эффективность. По показателю прибыли со сделки эта мо­дель превосходила многие рассмотренные ранее, но сильно уступала луч­шим из них. В пределах выборки убыток со сделки оставил $ 1329 при вхо­де по цене открытия, $1037 при входе по лимитному приказу и $1245 при входе по стоп-приказу. Вход по лимитному приказу обеспечил максималь­ный процент прибыльных сделок и минимальный средний убыток. Длин­ные позиции были слабо прибыльными при входе по цене открытия, бо­лее прибыльны при входе по лимитному приказу и убыточны при входе по стоп-приказу. Вне пределов выборки входы по лимитному приказу и цене открытия работали хуже, чем в пределах выборки. Средний убыток в сделке составил $3741 при входе по цене открытия и $3551 при входе по лимитному приказу. Доля прибыльных сделок также снизилась до 34%. Эффективность циклической модели вне пределов выборки была одной из худших среди всех моделей, что нельзя отнести на счет избыточной оптимизации: при других параметрах убытки были еще больше. При ис­пользовании входа по стоп-приказу эффективность вне пределов выбор­ки не ухудшалась, средний убыток ($944) в сделке был близок к убытку в

п»ї

пределах выборки. Однако, несмотря на то что применение входа по стоп-приказу предотвратило падение эффективности, отмеченное при других видах входа, очевидно, что на новых данных система все равно убыточна.

Ухудшение эффективности системы за последние годы было по срав­нению с другими моделями неожиданно сильным. Одним из возможных объяснений можно считать широкое распространение в последние годы сложных циклических торговых систем. Кроме того, может сказаться вли­яние того, что крупные торговые фирмы широко используют сложные методы, включая описанные волновые, в исследованиях, формирующих их торговую политику. Таким образом, в последнее время становится все меньше возможностей использовать в торговле циклические свойства рынков.

В табл. 10-2 показано поведение модели с различными входами на раз­личных рынках в пределах и вне пределов выборки. В первом столбце приведено обозначение рынка, средний и правый столбцы — количество прибыльных тестов для данного рынка. Цифры в первой строке показы­вают вид входа: 01 — по цене открытия, 02 — по лимитному приказу и 03 — по стоп-приказу. Последняя строка показывает, на скольких рын­ках данная модель была выгодной. Степень прибыльности и убыточности рынков для каждой модели указана следующим образом: один минус ( — ) означает убыток в $2000 — 4000; два минуса ( ) — убыток более $4000; один плюс ( + ) означает прибыль от $1000 до $2000; два плюса (+ +) — прибыль более $2000; пустая ячейка означает прибыль до $1000 или убы­ток до $1999 в сделке. (Названия рынков и их символы соответствуют обо­значениям табл. II -1; часть II, введение.)



Дистанционное Обучение Forex - это великолепная перспектива для вас подготовиться к прибыльной работе на рынке Форекс!

 



 


Только 10-летние казначейские бумаги и хлопок показали значитель­ ную прибыль в пределах выборки при использовании всех трех видов приказов, вне выборки эффективность этих рынков была ничтожной. На рынке S & P 500, где по нашим собственным данным присутствуют выра­ женные и пригодные для торговли циклы, в пределах выборки были по­лучены значительные прибыли при входе по цене открытия или по ли­митному приказу. Вне пределов выборки этот рынок также был высоко­прибыльным при входе по лимитному приказу и по стоп-приказу и ме­нее прибыльным при входе по цене открытия. Интересно, что на рынке NYFE , где в пределах выборки отмечена значительная прибыль при вхо­дах по цене открытия и по лимитному приказу, вне пределов выборки во всех случаях отмечались только убытки. Отмечено несколько других при­ быльных сочетаний как в пределах, так и вне пределов выборки, но вы­раженной взаимосвязи между ними обнаружить не удалось. Возможно, рынки, обладавшие циклическими свойствами в прошлом (в пределах выборки), потеряли их к настоящему времени (вне пределов выборки), и наоборот. По крайней мере, рынок S & P 500 вел себя согласно данным нашего прошлого исследования и постоянно давал прибыль даже с такой грубой моделью.

п»ї

Рис. 10-4 изображает график изменения капитала при торговле порт­фелем для входа по цене открытия. Капитал медленно понижался пример­ но до августа 1992 г., после чего падение стало постоянным и быстрым.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В статье, опубликованной в мае 1997 г., мы утверждали, что метод групп фильтров имеет потенциал мощной и эффективной торговой стратегии. Порой он работал невероятно успешно и был почти нечувствителен к зна­ чительным изменениям своих параметров, порой работал плохо — воз­можно, из-за неумелого программирования. Тогда исследовался рынок S & P 500, приносивший прибыли и в нынешнем исследовании.

Результаты этого исследования удручают, тем более что теоретичес­ кая основа фильтров стала изящнее. Возможно, при использовании для анализа циклов других методов, например метода максимальной энтро­пии, результат был бы лучше, а возможно, и нет. Подробные же разоча­ рования постигали и других трейдеров, пытавшихся использовать различ­ ные идеи для циклической торговли с простым принципом продажи по максимуму и покупки по минимуму. Возможно, циклы слишком уж оче­видны и обнаружимы практически любым способом, что приводит к экс­ плуатации цикла всеми участниками рынка. В последнее время, с распро­ странением программ для анализа циклов, это кажется наиболее вероят­ным. Мы считаем, что не стоит отказываться от концепции циклической торговли, но использовать обнаруженные циклы более сложными спосо бами можно в сочетании с другими критериями входов, например можно открывать позицию только при совпадении циклического максимума с сезонной точкой разворота.

По нашему опыту, в случае успешной реализации циклическая торго­ вая система дает весьма точные сигналы входа. Тем не менее убыточные сделки циклической системы могут привести к катастрофическим резуль­ татам. Такой вывод можно сделать по графику S & P 500: зачастую 4 — 5 раз подряд сделки заключаются в точном совпадении с максимумами и мини­ мумами рынка, а порой позиция открывается именно там, где не следует. С использованием правильной стратегии выходов такая система может быть чрезвычайно выгодной — убытки должны пресекаться в корне, но при правильном прогнозе позиции нужно удерживать подольше. Высо­кая точность прогнозов в тех случаях, когда они верны, и очень близко расположенная защитная остановка могли бы с о д е й с т в о в а т ь достижению цели. Когда система улавливает точный момент максимума или миниму­ ма, рынок немедленно начинает движение в благоприятном направлении, почти без обратных движений, и защитная остановка не срабатывает. Когда модель ошибается, остановка срабатывает почти мгновенно, сводя убыток к минимуму. Поскольку у стандартных выходов защитная оста­новка располагалась достаточно далеко, преимущества циклической сис­ темы могли остаться нереализованными.

ЧТО МЫ УЗНАЛИ ?

•    Теоретически солидные, изящные и привлекательные модели
не обязательно хорошо работают на реальном рынке.

•    Исключение: рынок S & P 500 был прибылен и в предыдущем, и
в настоящем исследовании.

Если модель работает, то работает очень выгодно. Как было ска­ зано ранее при исследовании поведения S & P 500 и других рын­ ков, можно легко и быстро обнаружить последовательности сигналов, точно предсказывающих максимумы и минимумы.

•    Следовательно, необходимы специализированные выходы,
рассчитанные на систему, которая при срабатывании весьма
точна, но в случае ошибки приводит к большим убыткам.

Видимо, рынок со временем стал менее уязвим в отноше­нии циклических моделей, как это было с моделями, основан­ными на пробоях. Очевидные, явные циклы исчезают раньше, чем большинство трейдеров успевает получить в них прибыль. Следовательно, все, что слишком гладко и привлекательно в теории, вряд ли приведет к успеху в реальной торговле.

Читать далее: Нейронные сети