Д.Катс.Д.Маккормик.Энциклопедия торговых стратегий. Донна л. Маккормик
 Скачать 5.96 Mb.
|
|
THE ENCYCLOPEDIA OF TRADING STRATEGIES JEFFREY OWEN KATZ, Ph.D. DONNA L. McCORMICK McGraw-Hill New York San Francisco Washington, D.C. Auckland Bogota Caracas Lisbon London Madrid Mexico City Milan Montreal New Delhi San Juan Singapore Sydney Tokyo Toronto ЭНЦИКЛОПЕДИЯ ТОРГОВЫХ СТРАТЕГИЙ ДЖЕФФРИ ОУЭН КАЦ ДОННА Л. МакКОРМИК Перевод с английского УДК 336.76.01(031) ББК 65.262.2 КЗ0 Научный редактор А. Дзюра Перевод с английского П. Глоба Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. МакКормик КЗ0 Энциклопедия торговых стратегий/Пер, с англ. — М.: Альпина Паблишер, 2002. — 400 с. ISBN 5-94599-028-0 «Энциклопедия торговых стратегий» ориентирована на трейдеров и финансо- вых аналитиков, которые стремятся повысить эффективность и надежность работы на финансовых и товарных рынках. Авторы книги Джеффри Кац и Донна МакКор- мик, имея немалый опыт торговли на фьючерсных рынках, тщательно исследуют методы и стратегии, которые, по мнению широкой публики, должны показывать вы- дающиеся результаты. Их строгий анализ, основанный на тестах с использованием исторических данных по большому спектру рынков, развенчивает многие мифы и является основой научного подхода к построению разнообразных торговых систем. Книгу можно использовать как в качестве справочника по существующим на сегодняшний день торговым стратегиям и методам, так и в качестве руководства по построению оригинальных торговых систем. В книге содержатся рекомендации по улучшенным методам контроля риска, показаны рискованные и потенциально убы- точные методики, способные привести к разорению. УДК 336.76.01(031) ББК 65.262.2 Технический редактор И.М. Долгопольский Компьютерная верстка А.А. Фоминов Корректор М.Е. Савина Художник обложки К.А. Лунь Подписано в печать 20.02.2002. Формат 70x100/16. Бумага офсетная № 1. Печать офсетная. Объем 25 п. л. Тираж 2000 экз. Заказ 5441 Альпина Паблишер Изд. лицензия ИД 04715 от 8.05.01. 113035, Москва, Космодамианская наб, д. 40-42, стр. 3. Тел. (095) 105-77-16, www.alpbook.ru, e-mail: info@alpbook.ra Отпечатано в полном соответствии с качеством предоставленных диапозитивов в ОАО «Можайский полиграфический комбинат» 143200, г. Можайск, ул. Мира, 93 © The McGraw-Hill Companies, Inc. 2000 All riqhts reserved. ISBN 5-94599-028-0 (рус.) @ Альпина паблишер, ISBN 0-07-058099-5 (англ.) перевод на русский язык, оформление, 2002 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие 9 Введение 11 Что такое полностью механическая торговая система? 12 Какие входы и выходы считать оптимальными? 13 Научный подход к разработке систем 15 Материалы и методы, необходимые для научного подхода 16 Часть I. Рабочие инструменты 19 Введение 19 Глава 1. Данные 21 Виды данных 21 Временные масштабы данных 23 Качество данных 25 Поставщики и источники данных 29 Глава 2. Симуляторы 32 Виды симуляторов 32 Программирование симулятора 32 Выходные данные симулятора 34 Эффективность симулятора 41 Надежность симуляторов 45 Выбор правильного симулятора 45 Симуляторы, использованные в этой книге 46 Глава 3. Оптимизаторы и оптимизация 47 Что делают оптимизаторы 47 Как используются оптимизаторы 48 Виды оптимизаторов 49 Как потерпеть неудачу при оптимизации 59 Как достичь успеха при оптимизации 62 Альтернативы традиционной оптимизации 65 Инструменты и информация для оптимизации 66 Какой оптимизатор подходит вам? 68 Глава 4. Статистика 69 Зачем нужен статистический анализ при оценке торговых систем? 70 Выборка 71 Оптимизация и подгонка под исторические данные 72 Размер выборки и репрезентативность 75 Статистическая оценка системы 75 Другие статистические методы и их использование 84 Заключение 87 Часть II. Исследование входов в рынок 89 Введение 89 Что является хорошим входом? 89 Приказы, используемые во входах 90 Методы входа, рассмотренные в этой книге 92 Стандартизованные выходы 96 Стандартизация долларовой волатильности 97 Портфель и платформа для стандартного тестирования 101 Глава 5. Модели, основанные на пробоях 103 Виды пробоев 103 Характеристики пробоев 104 Тестирование моделей, основанных на пробое 106 Входы на пробое канала 106 Пробои максимального максимума/минимального минимума 114 Входы на пробое волатильности 118 Вариации системы пробоя волатильности 122 Анализ и обобщения 126 Заключение 129 Что мы узнали? 130 Глава 6. Модели, основанные на скользящих средних 131 Что такое скользящее среднее? 131 Зачем нужны скользящие средние 131 Проблема запаздывания 132 Виды скользящих средних 133 Виды моделей с входом, основанным на скользящем среднем 135 Характеристики входов, основанных на скользящих средних 136 Приказы, используемые для осуществления входов 137 Методология тестирования 137 Тесты моделей, следующих за трендом 142 Тесты противотрендовых моделей 148 Заключение 154 Что мы узнали? 155 Глава 7. Входы на основе осцилляторов 157 Что такое осциллятор? 157 Виды осцилляторов 157 Получение сигналов входа при помощи осцилляторов 160 Характеристики входов на основе осцилляторов 163 Методика тестирования 163 Результаты тестов 168 Тестирование моделей, основанных на понятии перекупленности/перепроданности 168 Тесты моделей, основанных на расхождении 172 Суммарный анализ 175 Заключение 177 Что мы узнали? 177 Глава 8. Сезонность 178 Что такое сезонность? 178 Формирование сезонных входов 180 Характеристики сезонных входов 182 Виды приказов, используемых для осуществления сезонных входов 183 Методология тестирования 183 Результаты тестов 191 Заключение 203 Что мы узнали? 204 Глава 9. Лунные и солнечные ритмы 205 Безумие или закономерность? 205 Лунные циклы и торговля 207 Сигналы входа на основе лунного цикла 207 Методология тестирования лунных моделей 209 Обзор результатов 222 Заключение 222 Солнечная активность и торговля 223 Входы, основанные на солнечной активности 223 Результаты тестирования солнечных моделей 224 Заключение 227 Что мы узнали? 227 Глава 10. Входы на основе циклов 229 Обнаружение циклов с использованием MESA 229 Обнаружение циклов при помощи групп фильтров 230 Фильтры Баттеруорта 232 Волновые фильтры 233 Получение циклических торговых сигналов входа с использованием групп фильтров 239 Характеристики циклических входов 239 Методология тестирования 240 Результаты тестирования 245 Заключение 250 Что мы узнали? 251 Глава 11. Нейронные сети 252 Что такое нейронные сети? 252 Нейронные сети в торговле 255 Прогнозирование с помощью нейронных сетей 255 Входы на основе нейронной сети 256 Модель на обращенном во времени Медленном %К 257 Модели на основе точки разворота 265 Результаты торговли для всех моделей 269 Обзор результатов 276 Заключение 281 Что мы узнали? 281 Глава 12. Генетические алгоритмы 283 Что такое генетические алгоритмы? 283 Развитие моделей входа, основанных на правилах 284 Эволюционный поиск модели входа 285 Методология тестирования 288 Результаты тестов 294 Заключение 305 Что мы узнали? 305 Часть III. Исследование выходов 307 Введение 307 Важность стратегии выхода 307 Цели хорошей стратегии выхода 308 Виды выходов, используемых в стратегии выхода 309 Принципиальные моменты при выходе из рынка 315 Тестирование стратегий выхода 318 Стандартные входы для тестирования выходов 318 Глава 13. Стандартная стратегия выхода 321 Что такое стандартная стратегия выхода? 321 Характеристики стандартного выхода 321 Цель тестирования ССВ 322 Тесты исходной ССВ 323 Тестирование модифицированной ССВ 329 Результаты тестирования 333 Заключение 336 Что мы узнали? 336 Глава 14. Улучшения стандартной системы выхода 337 Назначение тестов 337 Тестирование модели с фиксированной защитной остановкой и целевой прибылью 339 Тестирование динамических защитных остановок 344 Тестирование целевой прибыли 353 Тестирование расширенного ограничения времени удержания позиции 356 Сравнение результатов наилучшей стратегии выхода на различных рынках 358 Заключение 358 Что мы узнали? 360 Глава 15. Сочетание выходов с искусственным интеллектом 361 Методология тестирования нейронного компонента стратегии выходов 362 Результаты тестирования нейронного выхода 365 Методология тестирования генетического компонента выходов 367 Заключение 376 Что мы узнали? 376 Заключение 377 Ссылки и рекомендуемая литература 389 ПРЕДИСЛОВИЕ В этой книге собрана информация, необходимая каждому трейдеру, же- лающему повысить свою квалификацию. Как источник справочного ма- териала и руководство по разработке систем книга описывает много из- вестных методик, а также предлагает новые способы получения прибыли на рынке и преимущества в торговле. Кроме того, в книге содержатся рекомендации по улучшенным методам контроля риска, показаны рис- кованные и потенциально убыточные методики, способные привести к разорению. Освещены даже самые основы: как приобретать и представ- лять информацию, как вести тестирование систем на исторических дан- ных с помощью симуляторов, как безопасно проводить оптимизацию и как оценивать результаты всестороннего статистического анализа. В книге показаны преимущества хорошей механической торговой системы над другими торговыми методами. Для всех трейдеров, за исключением немногих, системная торговля дает лучшие результаты, чем интуитивная торговля. Торговля по интуи- ции включает субъективные решения, которые часто бывают пристраст- ными и ведут к убыткам. Аффект, неуверенность, жадность и страх легко вытесняют знание и разум в роли ведущей торговлю силы. Кроме того, очень трудно протестировать торговый метод, где отсутствуют жесткие правила принятия решений. С другой стороны, системная торговля объек- тивна. В ней нет места эмоциям. При помощи запрограммированной ло- гики и представлений механические системы следуют действиям трейде- ра. Самое лучшее в них — возможность простого тестирования: плохую систему можно отбросить или скорректировать, а хорошую — улучшить. В этой книге приведена ценная информация, чрезвычайно полезная при проектировании, создании и тестировании прибыльной механической торговой системы. Хотя основной упор сделан на глубокий критический анализ различных факторов, которые, как считается, влияют на успех системы, рассмотрены и проанализированы также основные элементы полной механической торговой системы. Чтобы считаться полными, механические торговые системы должны иметь методики входа и выхода. Методика входа должна определять под- ходящие моменты для входа в рынок, когда высока вероятность сделок с высоким соотношением риска и прибыли. Методика выхода должна за- щищать от излишних потерь капитала при неудачной сделке или разво- роте рынка, а также эффективно фиксировать прибыль при благоприят- ном движении рынка. В книге уделено достаточно внимания системати- ческому тестированию на исторических данных и оценке систем, мето- дов и стратегий выхода. Даже трейдер, уже имеющий приемлемую стра- тегию или систему, возможно, сумеет найти нечто полезное для ее улуч- шения, увеличения прибылей и снижения рисков. 10 ПРЕДИСЛОВИЕ Кроме того, в книге приведены результаты тестов торговых систем для портфелей, состоящих из нескольких финансовых инструментов. Как показано, анализ портфельных торговых систем не представляет значи- тельной сложности, хотя и не так прост, как анализ одного торгового ин- струмента. Показана и доказана простота вычисления графиков роста капитала, максимальных падений капитала, соотношений риска и прибы- ли, доходности системы, количества сделок и других показателей, важ- ных для оценки системы управления портфелем акций или товаров. Так- же описан процесс проведения тестирования и оптимизации со смеще- нием вперед и других методов испытания и оптимизации портфелей. На- пример, приводится инструкция по поиску параметров, которые улучша- ют прибыль (или лучшее отношение Шарпа, или любой другой показа- тель эффективности пакета) по каждому инструменту в отдельности и по всему портфелю в целом. Особенно полезен этот материал будет для не- больших институциональных трейдеров, желающих вести системную тор- говлю несколькими инструментами в целях увеличения диверсификации, снижения риска и повышения ликвидности. Кроме того, чтобы сохранить объективность и полную беспристраст- ность всех методов тестирования разнообразных систем, мы применили наш академический и научный опыт для исследования методик входа и выхода. Для подтверждения результатов тестов использовались статисти- ческие методы, на которых основываются успешные торговые стратегии. Чтобы сделать наши исследования полезными для всех, детально об- суждаются все логические построения, лежащие в основе каждой стра- тегии входа или выхода. Для тех, кто желает повторить и расширить наши разработки, приведены коды программ. Поскольку основа торговой системы всегда состоит из двух компонен- тов, книга, естественно, включает две части: «Исследование входов» и «Исследование выходов». Рассмотрение отдельных технологий входов и выходов, например нейронных сетей, проводится в контексте разработ- ки конкретных стратегий входа или выхода. Введение содержит указа- ния по фундаментальным принципам использования научного подхода при разработке торговых систем. Первая часть книги — «Рабочие инст- рументы» — содержит основную информацию, необходимую всем сис- темным трейдерам. В Заключении подводятся итоги исследований всех систем, даются советы по их оптимальному применению, что кладет на- чало дальнейшим исследованиям. В конце книги приведены ссылки и ре- комендуемые материалы. Мы хотели бы пояснить, что данная книга является продолжением и развитием цикла статей, написанных нами для журнала Technical Analysis of Stocks and Commodities начиная с 1996 г. Джеффри Оуэн Кац и Донна Л. МакКормик ВВЕДЕНИЕ У большинства трейдеров есть общая черта: они взялись предсказывать движение финансовых рынков, на которых торгуют, взялись искать ос- тровки прибыльной «неэффективности» в огромном океане эффектив- ного рынка. Для одного из авторов, Джеффри Каца, эта деятельность сначала была способом потакать своей любви к математике. Более де- сяти лет назад он разработал модель, дававшую сигналы входа для Standard & Poor's 500 (S&P 500) и ОЕХ. Хотя эти сигналы были верны примерно в 80% случаев, Кац часто принимал торговые решения, не ос- нованные на сигналах системы. Он полагался на собственные решения в выборе видов приказов для входа, выхода и установки стопов. Эти решения принимались скорее под влиянием страха и жадности, состав- ляющих суть интуитивной торговли, чем на основе знаний и разума. В результате Кац колебался, принимал ошибочные решения и терял деньги чаще, чем выигрывал. Как и для большинства трейдеров, для Каца тор- говля без жестких «механических» правил принятия решений была не- эффективна. Если интуитивная торговля не приемлема, то что нужно? Возможно, от- ветом могла стать системная торговля. Кац решил разработать полнос- тью автоматизированную торговую систему в виде компьютерной про- граммы, которая могла бы генерировать приказы на покупку, продажу, размещение защитных остановок и прочие приказы без вмешательства человека. Если следовать логике, такая система могла бы исключить про- блемы эмоционального порядка — если у пользователя хватит дисципли- ны строго следовать системе. Такая система давала бы ясные и обосно- ванные входы, «нормальные» выходы при фиксации прибыли, а также «аномальные» выходы с целью контроля риска для ограничения потерь в неудачных сделках. Полностью автоматизированная система также дала бы возможность проводить неискаженные представлениями человека тесты на истори- ческих данных и, что особенно важно, на больших объемах этих дан- ных. Кац решил, что единственный способ определить пригодность и ра- ботоспособность системы — это тщательное тестирование. Поскольку исторические данные уже известны пользователю, то провести досто- верное тестирование вручную нельзя. Если, глядя на исторический гра- фик, Кац считал, что какой-то момент был «хорошим» для входа в ры- нок, то верить этому было нельзя, поскольку он уже знал, что на самом деле произошло после этого момента. Кроме того, если исторические графики просматривать в поисках других моментов и моделей, поиск в них невооруженным глазом будет искаженным. Если же модель можно формально определить и ясно закодировать, компьютер может провес- ти работу объективно, проработав многолетние исторические данные в 12 ВВЕДЕНИЕ поисках заданной формации, и проверить, что случилось на рынке пос- ле каждого обнаружения заданной модели. Таким образом, результаты теста покажут, действительно ли данная модель дает прибыльные торго- вые сигналы. Подобным же образом можно исследовать прибыльность правил выхода. Следовательно, механическая торговая система с хорошо определен- ными правилами позволит учитывать такие факторы, как комиссионные, проскальзывание, невыполненные приказы и скачкообразные изменения цен. Это позволит избежать неприятных потрясений при переходе от ком- пьютерных тестов к настоящей торговле. Одной из проблем Каца в нача- ле его торговой карьеры было неумение учитывать комиссионные и дру- гие издержки на заключение сделок по опционам ОЕХ. При помощи пол- ной механизации он смог убедиться, что система включает все подобные факторы в своих тестах. Таким образом, можно избежать потенциальных неожиданностей и получить очень реалистичную оценку поведения сис- темы или ее элементов. Кац решил, что системная торговля может стать ключом к успеху на рынке. ЧТО ТАКОЕ ПОЛНОСТЬЮ МЕХАНИЧЕСКАЯ ТОРГОВАЯ СИСТЕМА? Одна из проблем, с которой столкнулся Кац в ранней работе, состояла в том, что его «система» давала только сигналы входа, оставляя решение о выходе на усмотрение трейдера. Следовательно, данная система не была полностью механической. Полностью механическая торговая система, которая может тестироваться и применяться совершенно объективным образом без вмешательства человека, должна содержать точные правила и для входов, и для выходов из рынка. Чтобы быть действительно полной, система должна давать следующую информацию: 1. Когда, как и по какой цене входить в рынок. 2. Когда, как и по какой цене выходить из рынка с убытком. 3. Когда, как и по какой цене выходить из рынка с прибылью. Сигналы входа механической торговой системы могут быть просты- ми, например однозначный сигнал покупки или продажи при открытии торгов на следующий день. Можно использовать лимитный приказ или стоп-приказ на определенном ценовом уровне на следующий день. Кро- ме того, возможны очень сложные приказы, исполняемые в отдельные периоды времени при соответствии некоторым условиям: например, стоп- приказ на покупку или продажу, если на рынке при открытии образуется разрыв указанной величины. ВВЕДЕНИЕ 13 Выходы торговой системы также могут основываться на приказах различных типов — от простых до очень сложных. Выход из убыточной сделки часто достигается с помощью защитной остановки, которая пре- кращает сделку до того, как будет нанесен серьезный убыток. Эта оста- новка, представляющая собой стоп-приказ для избежания неконтроли- руемых потерь, выполняет одну из функций, для которых создаются стра- тегии выхода в составе системы: функцию контроля риска. Выход с при- былью может достигаться несколькими способами, в том числе и исполь- зованием целей прибыли — лимитных приказов, расположенных так, что сделка заканчивается после некоторого движения рынка в пользу трей- дера; «следящих остановок», которые представляют собой стоп-прика- зы, необходимые для выхода с прибылью при начале противоположного движения рынка, и большого разнообразия других видов приказов и их сочетаний. В ранних попытках Каца действовать на рынке единственными дос- тупными сигналами были сообщения о возможном направлении рынка или точках разворота. Эти сигналы служили основой для приказов на по- купку или продажу по текущей цене — а такие приказы часто не выпол- няются и дают большое проскальзывание. Хотя сами сигналы были часто весьма точны, они не улавливали каждую точку разворота, и Кац попрос- ту не мог разворачивать позицию на основе каждого сигнала. Требова- лись отдельные правила выхода, поскольку программа Каца не давала сиг- налов для выхода, будучи не полностью механической моделью. Посколь- ку система не давала сигналов выхода, все выходы оставались субъектив- ными, что и было одной из проблем торговли на тот момент. Кроме того, не удавалось достаточно эффективно оценить поведение системы на дли- тельной выборке исторических данных, приходилось «играть вслепую». Без полностью механической торговой системы, т.е. системы, включаю- щей выходы и входы, не говоря уже о качественном тестировании, невоз- можно оценивать такие показатели, как общая доходность, максималь- ное падение капитала, отношение Шарпа, трудно оценивать историчес- кий график изменения капитала и исследовать ряд других важных харак- теристик системы (например, вероятность прибыли в будущем). Чтобы дать доступ к этим функциям, требовалась полная система, дающая сиг- налы на вход и на выход из рынка. КАКИЕ ВХОДЫ И ВЫХОДЫ СЧИТАТЬ ОПТИМАЛЬНЫМИ? Предположим, что у нас имеется механическая торговая система, кото- рая имеет модель входа, дающую приказы на вход, и модель выхода, даю- щую приказы на выход (включая необходимые защитные остановки). Как оценить результаты работы системы и определить, какой приказ хорош, а какой плох? 14 ВВЕДЕНИЕ Обратите внимание, что мы говорим о приказах на выход и вход, а не о сигналах. Почему? Потому, что сигналы слишком неопределенны. Озна- чает ли «сигнал» на покупку, что следует покупать при открытии следую- щего дня или покупать с использованием стоп- или лимит-приказа ? И если да, то по какой цене? Если поступает «сигнал» на выход из длинной пози- ции, когда должен производиться выход — при закрытии, при достиже- нии определенной цены или, может быть, по защитной остановке? Каж- дый из таких приказов будет иметь различные последствия в конечном результате. Таким образом, для определения работоспособности метода входа или выхода нужно, чтобы он давал не общие сигналы, а в опреде- ленные моменты времени давал специфические приказы. Полностью оп- ределенный приказ на вход или выход может быть легко проверен на ка- чество или эффективность. В широком смысле слова хороший приказ на вход — это такой приказ, с которым трейдер входит на рынок с относительно низким риском и вы- сокой вероятностью потенциальной прибыли. Раем для трейдера была бы система, которая давала бы приказы на покупку и продажу по экстремаль- ным ценам при каждом развороте. Даже если бы выходы не приносили большой прибыли, ни одна из сделок не имела бы более одного-двух ти- ков неблагоприятного движения (максимальных нереализованных убыт- ков за сделку), и в любом случае вход в рынок достигался бы по лучшей из доступных цен. В несовершенном реальном мире, впрочем, входы никог- да не будут настолько хороши, но они могут быть достаточно хороши, что- бы при приемлемой эффективности выходов неблагоприятное движение удерживалось на низком уровне и соотношение риска/прибыли было удовлетворительным. Что составляет эффективный выход? Эффективный выход должен защищать капитал трейдера от неблагоприятной рыночной ситуации. Важно защитить капитал от размытия убыточными сделками, но при этом не обрывать слишком рано потенциально прибыльные сделки, превращая их в малоубыточные. Идеальный выход должен удерживать позицию для получения значительной прибыли от любого крупного движения, т.е. осед- лать волну и держаться на ней до нужного момента. Впрочем, удержаться на гребне волны — не самое главное, если стратегия выхода сочетается с формулой входа, позволяющей вернуться в протяженный тренд или дру- гое крупное движение рынка. В реальности практически невозможно и, несомненно, необоснован- но обсуждать входы и выходы по отдельности. Для тестирования торго- вой системы должны использоваться и входы, и выходы, чтобы осуществ- лялись полные циклы. Как можно получить завершенные сделки для оцен- ки эффективности, если из рынка не выходить? Методы входа и выхода необходимы для системы, которую можно тестировать. Однако следует иметь ряд стратегий входа и проверить их вне зависимости от выходов и таким же образом испытать ряд стратегий выхода вне зависимости от вхо- ВВЕДЕНИЕ 15 да. В общем желательно изменять как можно меньше параметров за раз и измерять эффект этих манипуляций, при этом игнорируя или не трогая другие показатели. Разве не в этом состоит научный подход, хорошо себя зарекомендовавший в других отраслях? Но можно ли достичь такой изо- ляции и контроля в исследовании входов и выходов по отдельности? НАУЧНЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ Эта книга предназначена для систематического и подробного анализа ин- дивидуальных компонентов, составляющих полную торговую систему. Мы предлагаем научное исследование входов, выходов и других элементов торговой системы. Основная сущность научного подхода в этом аспекте такова: 1. Объект исследования, в данном случае торговая система или ее составляющие, должен быть доступен для прямого или опо- средованного наблюдения предпочтительно без зависимости от субъективных суждений, что в некоторых случаях легко до- стижимо при помощи соответствующих программ тестирова- ния полностью механических торговых систем. 2. Требуется упорядоченная методика оценки поведения иссле- дуемых показателей, т.е. в случае торговых систем — тести- рование на длительных выборках исторических данных совме- стно с использованием статистической обработки данных для оценки способности системы эффективно действовать в бу- дущем и на других выборках данных. 3. Требуется метод ограничения объема вычислений, состоящий в фиксации большинства параметров при концентрации вни- мания на эффектах, возникающих от изменения одного-двух критических параметров в каждом тесте. Структура этой книги во многом отражает научный подход. Системы разделены на модели входов и выходов, для их исследования обсуждают- ся и применяются стандартизованные методы, образуя отдельные разде- лы по входам и выходам. Проводятся объективные исследования и стати- стическая обработка данных. Результаты представлены последовательным образом, позволяющим проводить прямые сравнения. Для ученого, ис- следователя в любой отрасли в этом нет ничего нового. Для многих трейдеров может оказаться сюрпризом, что они, подобно исследователям, также имеют работающий научный подход! Книги для трейдеров часто упоминают «торговлю на бумаге» или историческое об- ратное тестирование, а также приводят результаты, основанные на этих 16 ВВЕДЕНИЕ методах. Впрочем, эта книга будет более последовательна в применении научного подхода к успешной торговле на рынках. Например, немногие из книг, упоминающих историческое тестирование торговых систем, ос- новывают заключения на статистическом анализе вероятности будущих прибылей и статистическом подтверждении достоверности результатов тестов. Эта книга включает подробное пособие по применению статисти- ки для оценки эффективности торговых систем. Также следует отметить, что немногие авторы проводят тестирование выходов и выходов независимо друг от друга. Существует ряд интересных способов, позволяющих проводить тестирование изолированных компо- нентов системы. Один из них — использование набора стандартных стра- тегий входа и выхода, которые остаются фиксированными, в то время как данный вход, выход или другой компонент меняется. Например, при изу- чении моделей входа используется стандартизованная модель выхода без изменений для различных входов и их модификаций, и таким же образом для изучения выходов будет использоваться стандартизованная модель входа. Для трейдера будет немалым шоком использование для исследова- ния входов генератора случайных чисел, спонтанно открывающего длин- ные и короткие позиции на различных рынках! Большинство трейдеров впали бы в панику от одной мысли о модели, основанной на выпадении кубиков, но на самом деле такие входы великолепны для жесткого тести- рования стратегий выхода. Стратегия, способная выжать прибыль из слу- чайных сделок, как ни странно, вполне может быть разработана, по край- ней мере для индекса S&P 500 (Katz and McCormick, March, 1998, April, 1998). Испытания следует проводить так, чтобы разные методы входа и выхода можно было осмысленно сравнивать. В общем, основные элементы научного подхода включают: 1. Изолированные исследования различных элементов системы. 2. Использование стандартных методик, позволяющих проводить достоверные сравнения 3. Статистическую оценку результатов. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ, НЕОБХОДИМЫЕ ДЛЯ НАУЧНОГО ПОДХОДА Прежде чем применять научный подход к изучению рынков, следует рас- смотреть ряд факторов. Во-первых, требуется целая вселенная достовер- ных данных для исторического тестирования и статистического анализа. Поскольку эта книга концентрируется на товарных биржах, в основе ис- пользованы данные по ценам на конец дня, поставляемые Pinnacle Data Corporation, которые включают сельскохозяйственные продукты, метал- лы, энергетические ресурсы, облигации, валюты и рыночные индексы. В ВВЕДЕНИЕ 17 книге не рассматривается внутридневная торговля, хотя это — одна из основных областей наших интересов, которая, возможно, станет темой следующей книги. Помимо стандартных ценовых данных исследование влияния различных внешних факторов на рынок может потребовать весь- ма необычных данных. Например, данные об активности солнечных пя- тен (солнечное излучение влияет на ряд рынков, в частности на сельско- хозяйственный) получены от Бельгийской Королевской Обсерватории. Мало иметь огромное количество данных — необходимо моделирова- ние одного или нескольких торговых счетов для проведения тестов. Для этого требуется торговый симулятор, т.е. пакет программ для создания счетов и ведения торговли на компьютере. Наиболее широко использо- вался торговый симулятор от Scientific Consultant Services, написанный на языке C+ +, рассчитанный на работу с портфелями акций и хорошо известный авторам. Кроме того, разнообразные возможности тестирова- ния и построения графиков заложены в такие программы, как TradeStation фирмы Omega Research или SystemWriter Plus. Мы использовали в нашем анализе не только эти программы, но и MS Excel, которой пользуются очень многие. Еще один важный момент — оптимизация параметров моделей. При проведении тестов часто необходимо настраивать параметры некоторых компонентов (например, модели входа, выхода или их частей), чтобы об- наружить наилучший набор параметров и/или увидеть, как поведение модели меняется со сменой параметров. Возможно проведение несколь- ких видов оптимизации параметров модели. При ручной оптимизации пользователь задает параметр, который будет варьироваться, и пределы его изменения; причем пользователь может одновременно управлять дву- мя или более параметрами, получая результаты в виде таблицы, показы- вающий влияние значений параметров на показатели системы. Другой метод — «лобовая» оптимизация, существующая в нескольких разновид- ностях: наиболее часто — это прогонка каждого из параметров через все возможные значения. Если параметров много и их границы широки, про- гонка может растянуться на годы. При этом лобовая оптимизация может быть вполне приемлема при малом количестве параметров и узких преде- лах их значений. Другие методы лобовой оптимизации не столь полны и не всегда способны найти оптимальный набор параметров, но работают гораздо быстрее. Последний из методов, используемый для мощной оп- тимизации (а в неумелых руках — для подгонки параметров под выигрыш в прошлом), — это генетические алгоритмы. Подходящий генетический алгоритм может быстро обнаружить хороший ответ (пусть даже не об- щий оптимум) даже из большого числа параметров с широкими предела- ми значений. Генетический оптимизатор — важный инструмент в арсе- нале разработчика торговых систем, но использоваться он должен осто- рожно, поскольку существует возможность «подгонки», т.е. получения на- бора параметров, «подогнанного» под исторические данные, который име- 18 ВВЕДЕНИЕ ет небольшую ценность для торговли в будущем. В данной книге приведе- ны методики статистической оценки результатов, тесты за пределами выборки и методики, фокусирующиеся на анализе целых портфелей, ко- торые обеспечивают защиту от «подгонки» вне зависимости от использу- емого метода оптимизации. Джеффри Оуэн Кац и Донна Л. МакКормик ЧАСТЬ I Рабочие инструменты Введение Для объективной оценки поведения механических торговых систем тре- буются различные аналитические инструменты и данные. Для моделирования поведения некоторого метода входа или выхода требуется проведение тестов с использованием этого метода на данных о прошлом поведении рынка. Следовательно, для начала требуются чистые, надежные исторические данные. При наличии данных нужна программа для моделирования торгового счета. Такие программы позволяют давать различные торговые приказы и должны эмулировать торговлю с реального счета за интересующий нас исторический период. Такие программы называются торговыми симуля- торами. Модель (будь то модель входа, выхода или полная система) может иметь ряд параметров, которые необходимо настраивать для достижения наи- лучшей отдачи от системы и ее элементов, или ряд опций, которые можно включать или отключать. Для определения оптимальной конфигурации системы используется оптимизатор, и его надо выбрать среди разнооб- разия существующих видов оптимизаторов. Моделирование и оптимизация дают огромное количество результа- тов. Система может провести сотни тысяч тестов, каждый со своим пока- зателем прибыли/убытков, максимального благоприятного и неблагопри- ятного движения. Кроме того, будут построены графики изменения об- щего капитала, соотношения риска/прибыли, доходности и других пока- зателей моделируемого торгового счета. Необходим подход к оценке зна- чимости этих результатов. Является ли высокая доходность результатом излишней оптимизации? Может ли система быть прибыльной чисто слу- чайно или дело в достоверной торговой стратегии? Если система обосно- ванна, будет ли она столь же успешна в будущем при реальной торговле, как и в прошлом? Ответы на такие вопросы достижимы при помощи ста- тистических методов. В следующих главах будут рассмотрены данные, симуляторы, опти- мизаторы и статистика. Эти понятия будут использоваться в дальнейшем при исследовании методов входа и выхода и при попытке объединить вхо- ды и выходы в полную торговую систему. |