Компьютерный анализ фьючерсных рынков - ЛеБо Ч., Лукас Д.В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков - ЛеБо Ч., Лукас Д. Computer analysis of the futures market

• Название: Computer analysis of the futures market
• Анкор: Компьютерный анализ фьючерсных рынков - ЛеБо Ч., Лукас Д.В.doc
• Дата: 27.05.2017
• Размер: 3.28 Mb.
• Имя файла: Компьютерный анализ фьючерсных рынков - ЛеБо Ч., Лукас Д.В.doc
• Тип: Книга; #8173
• Категория: Экономика. Финансы
• страница: 16 из 18

Процедуры тестирования
Все результаты тестирования, продемонстрированные в этом разделе, относятся к периоду с января 1986 до декабря 1990 (пять лет). Тесты использовали дневные данные, а именно: открытие, пик, впадину и закрытие. Вхождения происходили в тот же день в случае прорыва канала или получения сигнала от системы, основанной на волатильности. Во всех прочих случаях вхождение осуществлялось на открытии сле­дующего дня. Остановки не применялись. Проскальзывания и комиссионные были приняты равными нулю. Выходы происходили на закрытии через 5,10,15 или 20 дней после вхождения.

Мы тестировали пять рынков: немецкую марку, золото, соевые бобы, казначей­ские обязательства и сырую нефть. Мы ограничили наше тестирование этими рынка­ми, потому что они представляют собой пять различных товарных групп и дают ос­новное представление о производительности вхождений. Если бы мы хотели найти индикатор, дающий чрезвычайно хорошие результаты, мы бы расширили обзор тес­тирования до большего количества рынков. Избранные нами для тестирования мето­ды вхождения являются популярными стратегиями, которые, мы надеемся, вы найдете интересными.

Пересечение скользяших средних
Пересечения скользящих средних, вероятно, все еще являются самой распрос­траненной техникой вхождений. Однако сглаживающий эффект, который делает их привлекательными в качестве вхождений, является как раз тем, что делает их отно­сительно неэффективными в качестве выходов. Мы выбрали для тестирования одно из стандартных исследований скользящих средних: пересечение 9-18. Как и для большинства исследований скользящих средних, длинное вхождение генерируется, ког­да 9-дневная скользящая средняя пересекает снизу вверх 18-дневную. Короткое вхож­дение генерируется, когда 9 пересекает 18 сверху вниз. (Смотрите рисунок 3-3.)



Прорыв канала
Мы протестировали основной метод, который входит на рынок на новом днев­ном пике или впадине последних п дней. В качестве временного периода мы избрали 10 дней. (Смотрите рисунок 3-4.)



Пересечение стохастического осциллятора с* границами
Это стандартное контртрендовое вхождение: покупайте, когда %К пересекает снизу вверх %D после того, как осциллятор опустился ниже 25. Продавайте, когда %К пересекает %D сверху вниз после подъема выше 75. Пересечения между 26 и 74 игнорируются. (Смотрите рисунок 3-5.)


Скачок стохастического осциллятора
"Скачок" стохастического осциллятора был описан Джорджем Лэйном. Он пытается воспользоваться свойством рынков следовать тренду в направлении 14-периодного медленного стохастического осциллятора, который растет выше уровня 75 или опускается ниже уровня 25, делая это приложение стохастического осциллятора методом следования за трендом. (Смотрите рисунок 3-б.)



Индекс относительной силы (RSI - Relative Strength Index)
Индекс относительной силы Уайлдера - это еще один популярный контртрендовьж метод. Мы использовали распространенный 14-периодный RSI, продавая на уровне пе­рекупки (выше 75) и покупая на перепродаже (ниже 25), (Смотрите рисунок 3-7.)


Индекс товарного канала (СС1 - Commodity Channel Index)
Здесь мы использовали СС1 как индикатор следования затрендом, покупая или продавая на пресечении нулевой линии. Направление вхождения определялось на­правлением СС1. Мы использовали 10-периодный СС1. (Смотрите рисунок 3-8.)


Момент' (Momentum)
Исследование момента использует простое вычисление, которое представляет разность между сегодняшней ценой закрытия и ценой закрытия п дней назад. Мы ис­пользовали 10 дней и входили на пересечении нулевой линии. (Смотрите рисунок 3-9.)


Волатильность (Volatility)
Вхождения нарынок происходят в течение дня на прорыве в любом направлении на р% от п-дневного среднего истинного диапазона (ATR - average true range). Этот тип вхождений был основой многих активно распространяемых торговых систем. Первая таблица (смотрите рисунки 3-10,3-11 и 3-12) показывает результаты 150-процентного прорыва среднего истинного диапазона последних 10 дней. Вторая таблица демонстри­рует результаты 100-процентного прорыва ATR за последние 10 дней. Третья таблица представляет результаты 100-процентного прорыва ATR последних пяти дней.






Случайные вхождения
Мы могли бы продолжать до бесконечности, но думаем, что по крайней мере одна вещь прояснилась: не нужно применять изощренный анализ, чтобы понять, что ни один из вышеперечисленных методов вхождения не может существенно превзойти метод случайных вхождений. Для доказательства этого утверждения здесь приведе­ны результаты тестов, использовавших генератор случайных чисел для принятия ре­шения о покупке или продаже. Вхождения производились на открытии дня, следую­щего за выходо^из предыдущей позиции. Никакие технические исследования не применялись. (Смотрите рисунок 3-13.)



Результаты оказались такие, какие вы могли ожидать. Совершенно разочаро­вывает то, что ни одно из протестированных технических исследований не показало результатов, существенно превосходящих случайные тесты. Серии случайных вхож­дений уверенно производят время от времени поразительно хорошие результаты. Эти тесты заставляют вас понять, насколько аккуратным и осторожным надо быть при разработке и тестировании торговой системы.

Важность выходов
Мы, очевидно, не рекомендовали бы вам торговать без остановок, выходя с рынка через произвольное количество дней. Тем не менее такое упражнение показы­вает всю сложность нахождения метода вхождения, который, будучи отделенным от стратегии выхода, давал бы неслучайные результаты. Задача вхождения, как мы го­ворили, состоит в том, чтобы дать нам вероятность дохода больше, чем вероятность выпадения монетки на определенную сторону. Вам нужтю протестировать ваши вхож­дения, и, если ваш текущий метод не в состоянии показать производительность луч­ше, чем просто случайный, то лучше бы вам поискать новый метод-

Что, вероятно, не менее важно, это исследование подчеркивает важность выхо­дов. Мы утверждаем, что возможно создать прибыльную торговую систему, исполь­зующую случайные вхождения и комбинацию остановок и выходов получения дохо­дов. Невозможно сконструировать прибыльную систему, использующую почти идеальные вхождения и случайные остановки и выходы. Сконцентрируйте ваши уси­лия на том, что особенно важно: на контроле рисков, хороших выходах и управлении денежными средствами вместо того, чтобы гоняться за идеальным методом вхожде­ния. В следующий раз, когда вы услышите о ком-то, получающем большие доходы, обусловленные применением последнего высокотехнологичного метода вхождения, спросите его о применяемой им стратегии выхода и запишите ее, потому что, вероят­но, в ней-то и кроется секрет успеха.

Тестирование выходов
В предыдущем разделе мы изолировали и протестировали некоторые методы вхождения. Как мы увидели, тестирование вхождений, изолированных от выходов, относительно простое, а результаты объективны и легко оценимы. Независимое тес­тирование выходов намного сложнее. Так как вхождения и выходы часто взаимодей­ствуют непредсказуемыми путями, тесты, разработанные для демонстрации нам отно­сительных преимуществ различных стратегий выходов, будут находиться под влиянием метода вхождения. Мы сил постарались разработать процедуру тестирования, кото­рая давала бы нам некоторое понимание относительных достоинств различных попу­лярных стратегий выходов. Несмотря на то, что мы не полностью удовлетворены методологией тестирования, мы полагаем, что она достаточно хорошадля того, что­бы позволить нам беспристрастно сравнить различные выходы при одинаковых ры­ночных условиях. Результаты оказались весьма любопытными.

Методология тестирования выходов
Для тестирования невозможно изолировать выходтак же эффективно, как вхож­дение. Лучший метод, который нам удалось придумать, заключается в тестировании всех стратегий выхода с использованием одного и того же простого метода вхожде­ния. Мы подобрали метод вхождения, дающий разумные результаты в качестве обо­ротной системы, и затем тестировали каждый из методов выхода на одинаковых дан­ных с идентичными вхождениями. Если каждый метод выхода тестируется при использовании одинаковых вхождений, то мы сможем произвести обоснованные срав­нения результатов. Надо признаться, выходы, которые хорошо работают с одной системой вхождений, не обязательно будут так же хорошо работать с другой, но, если вхождение носит насколько возможно общий характерно вы по крайней мере полу­чите некоторое представление об относительной эффективности различных выходов. Аналогично тестированию вхождений вы можете встревожиться, взглянув на резуль­таты тестирования ваших любимых стратегий выхода, и обнаружить, что они не луч­ше простой оборотной системы. Мы уж точно были удивлены многими результатами нашего тестирования.

В качестве метода вхождения для наших тестов подойдет практически любая оборотная система следования затрендом. Мы выбрали систему пересечения двух простых скользящих средних (5 дней/10 дней, 5/20, 5/30 и 5/40) в качестве таймера вхождений. Длинное вхождение будет сигнализировано пересечением краткосроч­ной скользящей средней снизу вверх более долгосрочной скользящей средней, а ко­роткое вхождение будет генерироваться противоположным пересечением. Выходами для эталонного теста производительности будут развороты скользящих средних. На открытии торгового дня, следующего за пересечением скользящих средних, мы закро­ем одну торговлю и немедленно инициируем другую, но уже в противоположном на-

правлении. Так как мы оставляем точки вхождения насколько возможно неизменны­ми для непосредственного сравнения выходов, мы будем торговать только на пересе­чениях и никогда- между пересечениями.

В наших тестах мы установили чувствительность методов задания времени вы­ходов таким образом, что выход обычно будет генерироваться перед следующим раз­воротом скользящих средних. Если выход не включится, торговля будет закрыта пе­ресечением скользящих средних, и новая торговля будет инициирована в тот же день и на той же цене открытия, что и у оборотной системы. Таким образом, все тесты должны генерировать одинаковое с эталонной системой количество торгов на рынке. Каждый выход будет бороться с идентичными рыночными условиями, включая оди­наковые развороты эталонной системы. Это позволяет нам сравнивать одни выходы с другими. При прочих равных будет просто найти стратегию выхода с лучшей произ­водительностью.

Одно предостережение: трудно найти выход, который бы всегда выводил нас с рынка до пересечения скользящих средних. Чем больше торгов используют неревер-сивные выходы, тем лучше для нашего теста. Мы хотим, чтобы как можно больше наших выходов были результатами сигналов тестируемого нами метода выходов, а не разворотами скользящих средних. К сожалению, мы не можем избавиться от эта­лонных разворотов, потому что тогда количество торгов и даты вхождений будут коренным образом меняться от одного теста выходов к другому.

Мы упоминали, что не полностью удовлетворены нашими процедурами тести­рования. Когда мы тестируем вхождения, мы можем разумно определить их эффектив­ность путем простого измерения процента выигрышей. В нашем тестировании выхо­дов процент выигрышей и другие результаты устанавливаются почти на неизменном уровне общим методом вхождения, а также тем фактом, что значительная часть выхо­дов сигнализируется эталонными разворотами, а не теми выходами, которые в дан­ный момент тестируются. Так как процент выигрышей остается относительно посто­янным на всех тестах (с одним исключением, о котором мы еще поговорим), нам нужно провести дополнительное измерение производительности выходов.

Отношение среднего дохода к средним потерям не несет большого смысла, так как мы тестируем без остановок и без учета проскальзывай и и и комиссионных- Стати­стическим параметром, который на самом деле показывает наиболее содержательные изменения в зависимости от выходов, является совокупный доход. Мы подчеркивали, что как мера общей эффективности торговой системы совокупный доход не является лучшим индикатором. Однако в этом случае мы будем использовать совокупный до­ход и процент выигрышей в качестве величин для сравнения.

Эталонная система
Все результаты тестирования, показанные в этом разделе, относятся к периоду с января 1986 до декабря 1990 (пять лет). Тесты использовали дневные открытия, пики, впадины и закрытия. Все вхождения производились на открытии дня, следующего за пересечением скользящих средних. Несмотря на то, что начальные остановки потерь являются формой выхода, здесь они только усложнят процесс, так что мы не использо­вали остановки контроля рисков в наших тестах. Проскальзывания и комиссионные мы установили равными нулю. Мы тестировали те же пять рынков, которые использо­вали в предыдущем разделе: немецкую марку, золото, соевые бобы, казначейские обязательства и сырую нефть. Те методы выхода, которые мы подобрали для тестиро­вания, являются популярными и логичными стратегиями, и мы предположили, что они будут представлять интерес*для большинства трейдеров.

Как можно видеть, результаты нашей эталонной системы не очень впечатляют, но вполне подходят для наших целей. Вообще говоря, основная уязвимость системы скользящих средних состоит в ее выходах. Когда цены меняют направление, мы мо­жем ожидать потери большой части доходов прежде, чем будет сигнализирован раз­ворот. Теоретически, выходы, являющиеся более чувствительными, чем вхождения, должны поймать большую часть каждого рыночного движения. Ниже приведено опи­сание стратегий выхода, которые мы тестировали.

Параболическая остановка и разворот.
Параболическая стратегия, которую мы тестировали, вычислялась не совсем в соответствии с изначальной формулой Уайлдера. Мы использовали для тестирования System Writer Plus, а Параболическая формула, которая там представлена, отличает­ся от оригинальной. Версия System Writer позволяет пользователю выбирать количе­ство прошлых дней для поиска начальной точки экстремального пика или впадины. В других отношениях вычисления идентичны. Мы провели два теста: один с использо­ванием 5-дневной параболической стратегии и другой с использованием 10-дневной параболической стратегии.

Поддержка/Сопротивление.
Один из наиболее распространенных и понятных нам выходов - это выход, кото­рый отслеживает пик или впадину последних п дней. Остановка включается, когда коррекция рынка доходит до точки остановки. Мы провели два теста: один с исполь­зованием пика или впадины последних 3 дней, а другой с использованием пика или впадины последних 10 дней.

• Отслеживание RSI (Индекс относительной силы).

Мы здесь использовали RSI Уайлдера для определения перекуплен и ости или пере преданности рынка. Когда 9-дневный RSI поднимается выше 75 или опускается ниже 25 и рынок закрывается в направлении противоположном направлению нашей торговли, мы выходим на открытии следующего дня. Идея заключается в том, чтобы выйти с все еще сильного рынка вместо того, чтобы ждать серьезной коррекции.
Ключевой разворот.
Из различных фигур, которые должны сигнализировать о точках поворота рын­ков, вероятно, наиболее широко известным является ключевой разворот. Основным определением ключевого разворота (для выхода из длинной позиции) является новый рыночный пик, за которым следует понижение цены закрытия по отношению к закры­тию предыдущего дня. Для нашего теста мы определили ключевой разворот как но­вый пик за последние 10 дней, за которым следует закрытие ниже закрытия предыду­щего дня. Ключевой разворот для выхода из короткой позиции определяется как новая впадина последних 10 дней, за которой следует закрытие выше закрытия предыдуще­го дня. (Смотрите рисунок 3-14.)

Следящие остановки
Риск на открытой торговле может определяться двумя способами. Исходный риск - это разность между ценой при вхождении на рынок и остановкой контроля рисков. Балансовый риск - это разность между рыночной ценой открытой позиции и ценой, диктуемой вашей стратегией выхода. Большинство следующих за трендом разворотных выходов, таких как выходы нашей эталонной системы, находятся дале­ко от рынка, делая риск на открытых позициях значительным. Балансовый риск уве­личивается, когда торговля происходит на портфеле рынков. Это утверждение может быть оспорено тем, что балансовый риск является "приятной проблемой", потому что он увеличивается на прибыльных позициях. Но потери есть потери, независимо от того, возникают ли они на пике баланса вашего счета или нет. И в том, и в другом случае деньги пропадают с вашего счета.

Одним из простых способов контроля рисков такого рода является размещение остановки позади торговли. Остановка может вычисляться несколькими способами, но для нашего теста мы выбрали фиксированную долларовую остановку, вычисляе­мую из самого высокого или низкого закрытия в направлении торговли. Мы тестиро­вали следящие остановки в $500 и $1000.

Когда вы смотрите на результаты таких выходов, обратите внимание на то,что процент выигрышей значительно выше, чем тот, который можно увидеть у остальных тестов. Объяснение: когда рынок корректируется, торговля закрывается прежде, чем получает возможность стать убыточной. Платой за это является то, что такие оста­новки отрицательно воздействуют на совокупные доходы, так как некоторые пози ции будут закрыты слишком далеко от точки достижения их максимального потенци­ального дохода. При прочих равных, нам нравится использование следящих остано­вок, особенно в сочетании с другим типом выходов. Они предлагают относительно устойчивый способ защиты доходов. Следящие остановки будут также приводить к понижению непостоянства торговых результатов, измеряемых стандартным отклоне­нием. Чем меньше стандартное отклонение торгов, тем более гладкая кривая счета.

Волатильность
Выход с рынка происходит на прорыве волатильности против направления трен­да. Мы использовали )00 процентов пятидневного среднего истинного диапазона для определения наших сигналов выхода. Из основной теории следует, что изменение тренда часто сигнализируется значительным, произошедшим в один день ценовым движением в противоположном направлении.

Медленный стохастический осциллятор
Тест стохастического осциллятора мы упростили как только смогли. Мы выхо­дим из длинной позиции, когда %К пересекает сверху вниз %D, и выходим из корот­кой позиции, когда %К пересекает снизу вверх %D. Мы использовали 14-дневный медленный стохастический осциллятор. Это должно нас вывести с рынка, когда он начинает корректироваться или менять направление.
Цели дохода
Многие аргументы в пользу следящих остановок относятся и к целям дохода. Получение дохода на заданном количестве долларов даст эффект сглаживания кри­вой торгового счета. Теоретически, большие доходы, которые будут упускаться вре­мя от времени, компенсируются сохранением некоторой части доходов на каждой торговле.

Случайные выходы
Когда мы тестировали вхождения, мы обнаружили, что большинство популяр­ных методов вхождения эффективно не более, чем случайный выбор точек вхождения. Мы подумали, что было бы интересно попробовать протестировать случайные выхо­ды. В этом тесте наш случайный выход подбирается в два этапа. Сначала выбирается случайное число между 5 и 20 для определения минимального количества дней, в течение которых торговля будет открытой. По прошествии минимального количе­ства дней, первое закрытие против направления тренда заставит нас выйти из торгов-

ли на открытии следующего дня. (Несмотря на то, что минимальное количество дней выбирается случайным образом, в стратегию включен элемент следования за трен-дом.) Как видите, результаты не слишком разительно отличаются от результатов ос­тальных тестов, однако, если бы мы проделали тысячу случайных тестов, мы могли бы прийти к ужасающим результатам. (Смотрите рисунок 3-14.)
Выводы
В то время, как основной задачей этого раздела было продемонстровать процедуры тестирования, а не определенное сравнение выходов, некоторые наблюдения неизбежны. В то время, как выходы показали очень разные результаты, ни один из них не улучшил эталонную систему. Ниже приведены некоторые предварительные заключения:

1. Тестируйте отдельно стратегии вхождений и выходов прежде, чем интегрируе­те их в систему. Если бы мы протестировали наши вхождения по скользящим средним с выходами при помощи стохастического осциллятора, мы могли бы заключить, что скользящие средние невыгодны.

2. Выбор стратегии выхода может оказать огромное влияние на прибыльность системы вхождения.

3. Выход с наибольшим процентом выигрышных торгов необязательно является наиболее прибыльным.

4. Вхождения определяют диапазон прибыльности, а выходы отвечают за конеч­ный результат.

5. Следящие остановки дают больший процент выигрышей.

Помните, что процент выигрышей и отношение среднего дохода к средним поте­рям являются важными элементами формулы вероятности провала. Если мы сможем обратить оба этих критерия в свою пользу, то мы с большей вероятностью достигнем наших торговых целей.

Мы уверены, что, если вы внимательно изучите тестовые данные, то придете к более значительным заключениям. Мы затронули только поверхность проблемы, ко­торая заслуживает дальнейшего изучения и внимания.

Тестирование остановок
Мы увидели, что независимое тестирование рыночных вхождений относительно просто, в то время как тестирование выходов более сложный процесс, Вероятно, наи­более значительным результатом предыдущего тестирования выходов было то, что следящие остановки существенно повышают процент выигрышей,

Основное различие между выходами, которые мы тестировали раньше, и оста­новками потерь, которые мы будем тестировать в этом разделе, состоит в том, что выходы задумывались для получения доходов, а остановки задумывались в основном .для контроля рисков. Но, как вы заметите, во многих случаях границы между этими понятиями бывают размыты. Настоящая цель обоих наборов тестов заключается в том, чтобы увидеть, насколько эффективны различные остановки и выходы в каче­стве составляющих простой системы следования за трендом. Так же, как и мы, вы будете удивлены некоторыми нашими результатами-

Метолология
Так как остановки являются формой выходов, не имеет смысла изменять наши методы, и мы будем использовать те же процедуры тестирования, которыми пользова­лись в предыдущем разделе. Для нашей эталонной системы мы использовали метод пересечения двух скользящих средних (5/10, 5/20, 5/30, 5/40). Вхождения и выходы производятся только на пересечениях. Это оборотная система: на открытии, следую­щим за пересечением скользящих средних, мы закроем существующую позицию и не­медленно инициируем следующую торговлю в противоположном направлении. Од­ной из важных причин для выбора такой оборотной систем ы является то, что точки вхождения фиксированы и не изменяются в зависимости от выходов. Таким образом, это позволит нам единообразно сравнивать, как различные остановки и выходы вли­яют на результаты.

Аналогично предыдущим тестам некоторые наши остановки не будут включать­ся перед разворотом позиции, вызванным пересечением скользящих средних. В зави­симости от природы остановки, это может быть существенно или несущественно, но в любом случае неизбежно.

Период тестирования с января 1986 по декабрь 1990. Все вхождения производи­лись на открытии дня, следующего за пересечением скользящих средних. Проскаль-зывания и комиссионные были установлены равными нулю. Рынки остались те же, что и ранее: немецкая марка, золото, соевые бобы, казначейские обязательства и сырая нефть.

Анализ результатов тестирования остановок подвержен тем же ограничениям, что и анализ тестирования обычных выходов. Проценты выигрышей будут неким образом меняться, но в основном будут определяться выбранной нами стратегией вхож­дений. Следовательно, мы можем прийти только к ограниченным заключениям о влиянии остановок на процент выигрышей. Мы вынуждены опираться на совокупный доход, как на наиболее беспристрастную и точную меру различных методов остано­вок. Как мы подчеркивали ранее, совокупный доход находится далеко внизу списка статистических параметров, которые нужно отслеживать при тестировании целой системы, но в этом случае он является лучшей из доступных нам мер.

Мы упомянем еще одну возможность сравнения эффективности остановок. Ос­тановки контроля рисков при правильном использовании должны понизить убытки. За этим стоит последить, если вы будете проводить подобное тестирование самостоя­тельно.

Остановки начального риска
Мы сгруппировали остановки, которые собирались тестировать по трем основ­ным категориям: остановки начального риска, безубыточные остановки и следящие остановки. Остановка начального риска может быть определена как остановка, ко­торая некоторым образом ограничивает потери, которые торговля может накопить с момента вхождения. Когда торговля немедленно начинает двигаться против нас, ос­тановка начального риска обычно срабатывает до любого другого выхода. Это ваш самый простой "stop-loss". Мы тестировали три типа остановок, которые можно клас­сифицировать как остановки начального риска.

Долларовые остановки.
Первой начальной остановкой, которую мы рассмотрим, будет простая долларо­вая остановка. Когда торговля уходит против нас на заданное количество долларов (отмеряемое от точки вхождения), мы немедленно выходим с рынка. Остановка дей­ствует, пока она не включится или пока позиция не закроется. Мы тестировали четыре долларовых значения: $500, $1000, $1500 и $2000. Очевидно, эти числа не охватывают все возможности, но они дадут нам представление об общей эффективности этого мето­да. В некотором смысле выбранные нами суммы субъективны. Однако в предыдущем тестировании мы обнаружили, что остановки ближе $500 значительно снижают процент выигрышей, а остановки более $2000 дают в результате большие убытки.

Будьте осторожны с чрезмерной точностью выборадолларовых остановок. Если $781.25 лучше всего работает на казначейских обязательствах и $425 работает луч­ше всего на соевых бобах, то это вызывает искушение найти "оптимальную" оста­новку для каждого рынка. Значительно лучше найти круглое число, с которым вы бы себя чувствовали комфортно, и использовать одну и ту же долларовую остановку на всех рынках.

Поддержка/Сопротивление.
Многие трейдеры некомфортно себя чувствуют с простой долларовой останов­кой, потому что понимают, что она не реагирует на конкретный рынок или недавние

рыночные изменения. Вероятно, наиболее распространенной альтернативой будет раз­мещать остановку на пике или впадине недавнего колебания, подразумевая, что эти точки станут важными уровнями поддержки и сопротивления. Мы использовали пики и впадины колебаний за ближайшие 20 дней перед нашими вхождениями.

Бездоходный выход.
Мы тестировали этот метод из-за отзывов, которые мы часто слышали от опыт­ных трейдеров. Они заметили, что лучшие торги становятся прибыльными практичес­ки сразу. Если это правда, то очевидным способом устранить большинство проиг­рышных торгов будет тестирование каждой позиции на прибыльность в течение заданного количества дней после вхождения. В нашем тестировании мы использова­ли 1, 5 и 10 дней. Если после заданного количества дней дохода нет, торговля будет закрыта на открытии следующего дня. Если торговля прибыльна, то ей будет позволе­но продолжаться до нормального завершения. На самом деле это не остановка на­чального риска, но она лучше всего подходит именно под эту классификацию.

Безубыточные остановки
Безубыточные остановки определяются как остановки, которые размещаются близко к точке вхождения в торговлю, когда достигнуто определенное количество дохода. Очевидная задача такой остановки состоит в предотвращении перехода ра­зумного дохода в потери. В современной литературе мы видели несколько негатив­ных комментариев, касавшихся безубыточных остановок, в основном ссылавшихся на то, что они преждевременно выводят из потенциально хороших позиций. В нашем тестировании мы установили безубыточные остановки на уровнях дохода $500, $ 1000, $1500 и $2000.

Следящие остановки
Следящие остановки - это остановки, которые последовательно пересчитыва­ются после достижения неких логичных ценовых точек. Они могут служить в качестве остановок начального риска или выходов получения дохода, или обоих вместе.

Долларовое отслеживание от закрытия
Оно вычисляет точку остановки с самого высокого или самого низкого закры­тия в направлении торговли. Остановка не задается, пока позиция приносит прибыль в размере остановки. Мы размещали остановки $500, $1000, $1500 и $2000.

Долларовое отслеживание от пика или впадины
Оно вычисляет точку остановки с высочайшего пика или самой низкой впадины, достигнутой по ходу торговли. С точки зрения дохода, когда достигнут пик, некоторая часть дохода должна быть защищена размещением остановки. Любые потери по тор­говле будут ограничены разностью между пиком или впадиной торговли и следящей остановкой. Эта остановка начинает следить немедленно и служит в качестве останов­ки начального риска, равно как и следящей остановкой. Мы размещали остановки $500, $ 1000, $ 1500 и $2000. (Смотрите рисунок 3-15.)

Выводы
1. Ни одна из протестированных остановок не улучшила эталонных результатов.

2. Близкие остановки понижали процент выигрышей, в то время как более дале­кие остановки повышали процент выигрышей.

3. Как правило, остановки с меньшим долларовым риском, которые размещались слишком близко или закрывали торговлю слишком рано, были менее успешны, чем остановки, позволявшие торгам полностью развиться.

4. Посредственная производительность наблюдалась с приближением остановок и производительность улучшалась при расширении остановок. Когда останов­ки становятся слишком большими, улучшения прекращаются.

5. После того, как мы позаботились о начальном риске, простые долларовые ос­тановки работают так же, как так называемые логичные остановки. Это, веро­ятно, также верно для остановок, используемых в качестве выходов получения доходов. Самые высокие значения совокупного дохода были получены при использовании следящих остановок, сильно удаленных от текущих цен, но мы думаем, что на практике следовать такой системе будет трудно. Однако многие успешные торговые консультанты используют этот подход.

6. Безубыточные остановки работают исключительно хорошо.

Мы всегда утверждали, что выходы с рынка значительно важнее вхождений. Мы увидели, как изменение выходов простой системы следования за трендом может существенно изменить торговые результаты. Наши тесты показали воздействие раз­личных выходов, некоторые из которых понижают риск, другие ловят доход, а третьи делают и то, и другое.




Создание простой торговой системы
В этом разделе мы собираемся предложить хронологию развития и тестирования простой, но эффективной торговой системы, начиная с выбора подходящего размера счета, заканчивая выбором портфеля для торговли, установки контроля рисков и соб­ственно построением системы. Мы разъясним причины каждого решения, которые будем принимать в процессе этой работы. Мы верим в простые системы и в простые процедуры тестирования, и поэтому не будем применять сложную технику оптимиза­ции. Мы хотим подчеркнуть, что нашей целью в этом разделе является просто демон­страция процедур построения и тестирования системы. Система, полученная в резуль­тате, совершенно необязательно является системой, которую мы бы рекомендовали. Мы не делаем никаких заявлений или чего-то подобного относительно производи­тельности системы в будущем.

Задачи торговой системы
Наши первые требования состоят в том, что система должна быть механичес­кой, простой в смысле поддержки, и не должна портить жизнь трейдеру. Под просто­той поддержки мы подразумеваем, что трейдер не должен быть приклеенным к коти­ровочной машине целый день и должен иметь возможность совершенно освободиться от котировок реального времени, если он того пожелает. Это также означает, что все необходимые вычисления могут быть проделаны (при помощи надлежащего программ­ного обеспечения) в течение нескольких минут в день, и все заказы могут быть введе­ны за один прием раз в день, предпочтительнее перед открытием. Уровень активности системы (то, что мы называем "шагом") должен быть достаточно низким, чтобы трей­дер, занятый неполный рабочий день, чувствовал себя комфортно и имел ощущение контроля над ситуацией.

Очевидно, сложно планировать отношений отдачи для любой схемы инвестиций (это относится и к системе фьючерсной торговли), но возможность отдачи должна быть соизмерима с уровнем риска. Мы бы хотели видеть наше тестирование показы­вающим годовое отношение отдачи по крайней мере на уровне от 20 до 30 процентов. Также важно иметь процент выигрышей по меньшей мере 40 процентов, а отношение средних выигрышей/потерь не меньше 2:1, что даст нам статистическую вероятность провала, близкую к нулю. Мы бы хотели ограничить наши потенциальные убытки от вершины к впадине 40 процентами или около того. Если такие убытки кажутся высо­кими, сверьтесь с записями нескольких успешных консультантов по товарной торгов­ле. Несмотря на то, что они профессионалы и работают со значительно большими счетами, чем средний трейдер, вы обнаружите, что очень немногие из них смогли избе­жать убытков в 40-45 процентов. Учитывая небольшой рейтинг удачливости трейде­ров с частичной занятостью и ограниченный размер нашего счета, 40 процентов зву­чит реалистично.

Размер счета
Выбор размеров фьючерсного торгового счета, очевидно, зависит от толщины кошелька трейдера и его психологической стойкости, но существуют границы, ниже которых становится трудно работать. По нашему опыту, подкрепленному обширными исследованиями в этой области, относительно небольшие счета, подразумевается $25000 и менее, имеют значительно меньшую вероятность успеха, чем более крупные счета. Имея это в виду, мы выбрали $25000 в качестве размера нашего счета. Даже с таким количеством средств значительных убытков будет трудно избежать. При прочих рав­ных, чем больше счет, тем проще удержать процент убытков на малой величине.

Портфель
Выбор портфеля для торговли - это всегда субъективная задача. Мы хотели бы быть уверены, что портфель достаточно разнообразен и что рынки не настолько бес­конечно волатильны, что риск становится невозможно контролировать. Мы создаем систему с мыслью, что ей можно будет заниматься по 20 минут в день, а это исключает дневную торговлю. Трудно, если не невозможно, торговать индексами акций на $25000 счету и не оказаться в ситуации, когда один плохой рыночный день сотрет большую часть нашего счета. Также просто для подстраховки, мы хотели бы ограничить мак­симальный уровень риска 30 процентами счета.

Мы будем торговать на обычном фиксированном портфеле из пяти рынков, каж­дый из которых находится в отдельной рыночной группе. В валютах мы будем торго­вать немецкой маркой, в ценных металлах -золотом, в сельскохозяйственных культу­рах - соевыми бобами и в нефтяном комплексе - сырой нефтью. Мы оставим без внимания группы продуктов питания и текстиля потому что из всех комплексов эти рынки, по нашему мнению, с наибольшей вероятностью (на втором месте после фон­довых индексов) становятся причиной неожиданных крупных потерь.

Программное обеспечение и данные
Для тестирования мы используем два продукта: CompuTrac/SNAP и System Writer Plus от Omega Research. В данном случае мы использовали System Writer Plus из-за наличия очень удобного модуля, называемого Portfolio Analyzer, написанного и про­даваемого Томом Берри. Portfolio Analyzer берет отдельные файлы, созданные с по­мощью System Writer Plus, и комбинирует их, чтобы показать результаты тестирова­ния на портфеле рынков, вместо только одного рынка за раз. Он также считает дневные, месячные, квартальные и годовые балансы, так что вы сможете видеть результат воз­действия изменений системы или портфеля по всему спектру рынков, на которых вы торгуете. Он позволяет вам тестировать на портфеле убытки и отношение отдачи и не вносить туда результаты по каждому рынку для получения совокупного отчета. Часто случается, что рынок, который в совокупности обычно дает убытки, существенно добавляет очки портфелю, показывая отдачу с негативной корреляцией по отноше­нию к прочим рынкам. Если рынок (или рынки) выигрывает в то время, как остальные проигрывают, это смягчает общие убытки и сглаживает кривую счета. Нам, таким образом, не следует тревожиться, если один или два выбранных нами рынка оказыва­ются в совокупности проигрышными в результате нашего тестирования, пока кривая баланса гладкая и результаты общей отдачи держатся на ожидаемом уровне.

Для тестирования будут использованы шесть с половиной лет дневных данных, начиная с 1 января 1984 и заканчивая 29 июня 1990. Мы не можем возвращаться назад еще дальше и продолжать тестировать полный портфель, так как сырой нефтью стали торговать с конца 1983. Мы обратим особое внимание на года 1986,1988 и 1989. Это были особенно тяжелые годы для тех, кто следует за трендом. Если мы их переживем, это придаст надежности нашей торговой системе.

Подстраивание под кривую и оптимизация
Мы подробно обсуждали эту тему ранее, но, так как подстраивания под кри­вую нельзя избежать, не помешает упомянуть об этом еще раз. Мы будем подстраи­ваться под кривую в технических исследованиях и значениях наших остановок до разумной степени.

Мы не будем оптимизировать, а будем тестировать нашу систему, и, если она не будет работать, мы ее модифицируем. Мы не будем тестировать бесконечные комби­нации значений исследований и уровней риска для нахождения оптимального реше­ния. Мы также будем использовать идентичные значения исследований и остановок для всех рынков, еще надежнее таким образом гарантируя, что мы проводим настоль­ко малое подстраивание под кривую, насколько это возможно. Если система работа­ет на большинстве выбранных нами рынков, и проигрышные рынки сглаживают кри­вую нашего счета, мы заключим, что сделали срою работу удовлетворительно. Помните: нам придется иметь дело срынками и нашими кошельками. Мы не должны бесконечно подстраиваться под кривую для удовлетворения ненасытной потребности компьютера к совершенствованию.

Контроль риска
Не бывает успешной торговой системы, которая не может адекватно контролиро­вать риск. Для целей тестирования мы разделим риск на два вида: начальный риск, который является разностью между точкой вхождения и защитной остановкой, и балан­совый риск, который является разностью между межрыночным балансом и следящей остановкой. Эти две категории могут быть в дальнейшем поделены на начальный и балансовый риск по отдельной торговле и начальный и балансовый риск на портфеле.

Начальный риск контролируется остановками. В нашей собственной торговле мы стараемся не рисковать более 1,5 процентами от $ 100000 счета, что означает оста­новку в $ 1500.Так как мы торгуем на тех же рынках, на которых торговали бы при большем счете, и наш опыт подсказывает, что более близкие остановки на этих рын­ках увеличивают проигрышные торги, мы остановимся на этой сумме. Мы можем рассмотреть возможность использования других сумм, если наш процент выигрышей меньше, чем мы рассчитывали. Помните о тестировании выходов: как правило, чем ближе остановка, тем меньше процент выигрышей.

Балансовый риск контролируется следящими остановками. Существует несколько способов делать это, но мы предпочитаем отслеживание простой долларовой суммы. Эту технику публика незаслуженно обошла вниманием и расположением, но нам она нравится потому, что позволяет выражать в количественной формериск на портфеле, который получается равным суммеразностей между стоимостью открытых позиций и следящими остановками. Если риск на портфеле слишком велик, скачки баланса бу­дут непереносимы. Этот феномен знаком консультантам по товарной торговле и их клиентам. Доход строится на группе позиций в течение месяцев, а потом рынки разво­рачиваются, и возникают неожиданные резкие потери на балансе счета. Это происхо­дит даже несмотря на то, что не было проигрышных торгов. Клиент консультанта по товарной торговле может оказаться в абсурдной ситуации, платя поощрительные взно­сы или даже налоги на доходы, которые пропали. Единственным способом контроля риска такого рода являются следящие остановки. Мы будем отслеживать $ 1500 оста­новку. Если бы мы не использовали следящую остановку, мы бы воспользовались безубыточной остановкой, но, так как их функции относительно схожи, мы будем использовать только следящую остановку.

Можно оптимизировать значения остановок по одному или все вместе, но мы не будем так поступать. Мы хотим получить устойчивую торговую систему, которая будет работать завтра, а не оптимизированную, которая работала вчера.

Технические исследования - вхождения
Наиболее распространенным индикатором следования за трендом является про­стая скользящая средняя. Мы ее использовали многие годы и протестировали огром­ное количество комбинаций. В результате появились некоторые предпочтения. Обыч­но мы предпочитаем подход двойных скользящих средних. Вот некоторые наши любимые комбинации: 3/12,9/18,10/18 и 10/20. Вы вспомните, что комбинации 5/10, 5/20,5/30 и 5/40 хорошо себя показали в эталонной системе, но обычно мы предпочи­таем нечто более чувствительное. Мы попробуем использовать 3/12 скользящие сред­ние исключительно для вхождений.

Технические исследования - логичные выходы
Параболическая система Уайлдера является обычной техникой выхода, и она была относительно беспристрастно протестирована нами в качестве отдельного вы­хода в сравнении с эталонной системой. Мы воспользуемся ей для наших выходов, используя оригинальные значения Уайлдера для шага точек SAR. Стартовая точка Параболической системы будет отличаться от оригинальной, потому что System Writer Plus (SWP) не располагает оригинальной формулой Уайлдера. Формула Уайлдера использует пик или впадину до Параболической торговли в качестве стартовой точ­ки. Формула SWP использует пик или впадину последних п дней, оставляя за вами выбор п. Относительно короткий период п обладает преимуществом расположения начальной остановки на более близком расстоянии. Когда мы тестировали Парабо­лическую систему ранее, количество выбираемых дней не было особенно важно, пока оно находилось в диапазоне от 4 до 15. Мы будем использовать 10 дней, как делали в нашем тестировании выходов.

Первый тест
Для этого теста мы хотим все сделать как можно проще, при этом оставляя так мало возможности для убытков, как только сможем. Мы используем пересечение 3/12 скользящих средних для вхождений, 10-дневную Параболическую систему для выхо­дов, начальный риск в $ 1500 и следящие остановки.

Нашей процедурой будет тестирование всех шести с половиной лет данных для того, чтобы посмотреть, как работают выходы. Если они работают очевидно плохо, мы разобьем период тестирования на две части, где первая часть составит четыре года, а вторая - два с половиной. Затем мы протестируем некоторые другие комбина­ции на ранней области наших данных и подтвердим полученную нами в конце комби­нацию на более поздних данных. (Смотрите рисунок 3-16.)

На самом деле, результаты довольно обнадеживающие. Как мы могли ожидать, соевые бобы и золото в проигрыше, но посмотрите, как хорошо система справляется с казначейскими обязательствами, немецкими марками и сырой нефтью. Возможно, с небольшой помощью мы получим работоспособную торговую систему.

На следующем шаге пропустим результаты через Portfolio Analyzer. Мы ви­дим средний доход $3,282 в год (мы никогда не допускали "пирамид"), что дает годовой доход 14,8 процентов. Мы знаем множество трейдеров, которые были бы довольны и этим. Но посмотрите на убытки: $ 22259! Если бы это случилось в нача­ле нашей торговли, нас бы просто выбросило с рынка. Быстрое вычисление показы­вает, что наш процент выигрышей 35 % и отношение среднего выигрыша к средним потерям 2.06 дают в результате большую вероятность провала. Вероятность умень­шения портфеля до $ 15000 (понижение на 40 процентов), прежде чем он поднимется до $50000, составляет 45 процентов.



Как мы можем видеть, случилось то, что предсказывалось. Мы смогли разрабо­тать прибыльную, но неприемлемую торговую систему. Это упражнение служит хоро­шим примером того, почему нам никогда не следует использовать совокупный доход в качестве единственного критерия для суждений об эффективности торговой систе­мы. Как мы утверждали ранее, тестируйте особый набор критериев, который позво­лит добиться лучшего решения.

Следующий шаг
Следующий шаг, признаться, субъективный и проводится с позиций здравого смысла. Мы собираемся взглянуть на индивидуальный перечень торгов для каждого рынка для того, чтобы увидеть, были ли вхождения успешными или нет. Это субъек­тивно по двум причинам. Во-первых, если вы анализируете отдельный элемент в груп­пе взаимозависимых частей торговой системы, вы никогда не узнаете, насколько на самом деле важен каждый элемент для отдельной торговли. Частое проведение не­больших изменений, которые по вашему мнению вполне невинны, может разорвать цепь событий, и изменения прокатятся волной по всей системе. Во-вторых, реально не существует и, вероятно, не должно существовать объективных критериев в поддерж­ку вашего решения. Наверное, здесь больше поможет опыт.

Мы рассматриваем перечень торгов, чтобы увидеть, как быстро торги станови­лись прибыльными и насколько велика была эта прибыльность. Очевидно, распечат­ка результатов 36J торгов является пустой тратой места, но, когда мы рассматриваем

все пять рынков, выявляются два общих феномена. Во-первых, как вы могли ожидать, хорошие торги быстро оказывались доходными. Во-вторых, плохие торги быстро начинали проигрывать и располагались группами. При рассмотрении торгов на гра­фике по одному, картина проясняется. Наше вхождение по скользящим средним рабо­тает хорошо, когда рынки совершают широкие колебания, а большие последова­тельные убытки возникают, когда рынки часто меняют направление.

ADX в качестве фильтра
Мы часто используем DMI Уайлдера и его производную ADX. На большинстве тестов, где мы использовали его в качестве фильтра для принятия объективного реше­ния о том, находится ли рынок в состоянии тренда, ADX показал себя эффективным. Мы обнаружили, что хорошие результаты обычно группируются в диапазоне от 10 до 25 дней в зависимости от применения. Мы будем использовать 18-дневный ADX, по­скольку 18 находится в середине диапазона.

Мы должны быть осторожны в выборе способа, которым тестируем ADX, иначе он будет действовать не как фильтр, а как самостоятельный метод вхождения. Мы запрограммируем вхождения таким образом, что будем покупать или продавать толь­ко на подъеме ADX и пересечении скользящих средних, возникающих в один день. Если ADX стремится вниз, то рынок является ненаправленным, а наше наблюдение за торгами показало, что такая ситуация приносит большие проигрышные периоды.

Как вы можете видеть на рисунке ниже, произошли коренные изменения. Все рын­ки теперь прибыльны, правда, нам, возможно, хотелось бы сделать больше денег на золоте за шесть с половиной лет торговли. Удивительно, но казначейские обязатель­ства и сырая нефть не так прибыльны, как раньше. Процент выигрышей выше, а коли­чество торгов существенно меньше. Здесь сказывается то, что наш фильтр принялся за работу. Давайте запустим Portfolio Analyzer. (Смотрите рисунок 3-17-)

Общий совокупный доход при использовании АДХ составил $61333, что более чем вдвое превышает результат предыдущего теста. Годовая отдача теперь дошла до 37.7 процентов. Количество торгов понизилось до 151. Что еще лучше, наш процент выигрышей поднялся до 44 процентов, а отношение среднего выигрыша к средним потерям дошло до оптимистичной величины 2.32. Наша вероятность провала сейчас составляет только 2.9 процента. Максимальный убыток от пика к впадине $9414 вполне укладывается в наши изначальные нормы. Месячные значения баланса представле­ны на следующих страницах. Отметьте, что мы снимали доходы и возмещали убытки каждый год, начиная, таким образом, каждый год с $25000. (Смотрите рисунки 3-18 и 3-19.)


Дальнейшее тестирование
Если мы хотим довести упражнение до логического завершения, нам следует пред­принять еще несколько шагов. Самое важное, нам следует протестировать каждый из­меняемый параметр на всем диапазоне его значений, чтобы убедиться, что мы случайно не подстроили под кривую нашу систему. Результаты должны быть приемлемы на всем диапазоне значений. Затем мы могли бы оптимизировать систему для получения "луч­ших" значений на первых нескольких годах данных, а затем протестировать эти значе­ния на последующих годах. В данном случае это трудно сделать из-за недостаточного количества торгов, но, если ваша система генерирует достаточно много примеров, мы рекомендуем такой подход. Определение лучших значений непросто. Наиболее безо­пасным способом будет выбор значений, которые дают результаты в середине диапазо­на. Если оптимальное значение находится на одном из концов диапазона, то, вероятно, будет лучше это проигнорировать и взять значения из середины распределения. Напри­мер, вы тестировали остановки начального риска в диапазоне от $500 до $2000 с шагом в $100. Так называемое лучшее значение остановки пришлось на $900, а результаты существенно падают при использовании остановки менее $800. Они продолжают быть нормально распределенными вплоть до $2000. Лучше использовать значение между $800 и $2000 вместо лучшей остановки на уровне $900.






Вывод
Компьютерное тестирование торговых систем все еще находится в начале свое­го развития. Трейдеры, кажется, продвигаются к более продуктивным торговым ме­тодам, но пока все же на эту тему написано немного. Вероятно, это обусловлено тем, что в тестировании не существует абсолютов так же, как их не существует и в торгов­ле. Однако существует неправильное представление, что тестирование что-то "дока­зывает"^ это убеждение мы постарались развеять. Мы надеемся, что спровоцирова­ли некоторые дебаты по этому вопросу, и что сейчас где-то проводится исследование по улучшению управления фьючерсами, и что оно будет обнародовано какими-ни­будь талантливым частным трейдером.

Рекомендуемая литература

Griffin, P. The Theory ofBlackjack. Las Vegas: Gambles Press, 1981.

Lucas, Louis В., and Wade Brorsen. "The Usefulness a/Historical Data in Selecting Parameters/or Technical Trading Systems. "The Journal of Futures Markets 9, no. 1 (1989), pp. 55-65.

Vince, Ralph. Portfolio Management Formulas. New York: John Wiley & Sons, 1990.

Young, Terry W. "Introducing the Calmar Ratio. " Technical Traders Bulletin 3, no. 9 (September 1991), pp. 1-10.