Д.Катс.Д.Маккормик.Энциклопедия торговых стратегий. Донна л. Маккормик
 Скачать 5.96 Mb.
|
|
ГЛАВА 9 ЛУННЫЕ и СОЛНЕЧНЫЕ РИТМЫ 217 Таблица 9—3. Эффективность вне пределов выборки по тестам и рынкам лов выборки, в двух нижних строках — средние по всем моделям для каж- дого вида приказов. В табл. 9-2 и 9-3 собрана информация по каждому из 12 тестов отдель- ных рынков, прибыльных и убыточных в пределах (табл. 9-2) и вне преде- лов (табл. 9-3) выборки. В первом столбце приведено обозначение рас- сматриваемого рынка, в последнем — количество рынков, где данная мо- 218 ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК дель была прибыльна. В табл. 9-2 и 9-3 степень прибыльности и убыточно- сти 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 со сделки. Тестирование базовой модели, основанной на пересечении Скользящее среднее mat рассчитывалось на основе интегрированной ценоподобной лунной серии. На его основе рассчитывалось второе сколь- зящее среднее та2. Для тестирования использовались следующие прави- ла: сигнал на покупку генерируется, когда mat поднимается выше та2. Сигнал на продажу генерируется, когда та! опускается ниже та2. Эта модель практически совпадает с моделью пересечения скользящих сред- них, описанной в предыдущих главах. Их единственное отличие состоит в том, что в данном случае используются «лунные» ряды данных, а не не- посредственно цены. Входы производились по цене открытия (тест 1), по лимитному приказу (тест 2) и по стоп-приказу (тест 3). Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних avglen от 5 до 15 с шагом 5 и смещения disp от 0 до 15 с шагом 1. Для входа по цене открытия наилучшая эффективность по показателю риска/прибыли в пределах выборки была достигнута при периоде скользящих средних 15 и смещении 8; для входа по лимитному приказу — при периоде 15 и сме- щении 6; для входа по стоп-приказу— при периоде 15 и смещении 12. Ни один из тестов ни в одной из выборок не принес прибылей. Наи- лучшая эффективность (т.е. наименьшие убытки) были обнаружены при входе по лимитному приказу, средние результаты были показаны при вхо- де по стоп-приказу, а максимальные убытки — при входе по цене откры- тия. При использовании входа по лимитному приказу 43% из 1759 сделок были прибыльными. Вне выборки вход по лимитному приказу дал мини- мальный средний убыток со сделки, а вход по стоп-приказу — максималь- ный убыток.-В общем, система на целом портфеле работала плохо, отно- сительная эффективность длинных и коротких сделок носила неустойчи- вый характер. В пределах выборки длинные позиции часто были более убыточны, чем короткие, в отличие от исследовавшихся ранее моделей. Капитал постоянно снижался на протяжении всего ряда данных при использовании входа по цене открытия. При входе по лимитному прика- зу капитал поднимался до сентября 1989 г. Затем наблюдались снижение до июля 1992 г., слабый подъем до февраля 1994 г. и новое падение до июля 1998 г., после чего наметился подъем. При использовании же входа по стоп- приказу отмечалось медленное снижение капитала на протяжении всего периода тестирования. ГЛАВА 9 ЛУННЫЕ и СОЛНЕЧНЫЕ РИТМЫ 219 В пределах выборки количество рынков, прибыльных при использова- нии входа по открытию, лимитному и стоп-приказу, составило 15, 8 и 7 со- ответственно. Вне пределов выборки больше всего рынков (17) принесли прибыль при использовании входа по лимитному приказу, 16 — при входе по цене открытия и 14 — при использовании стоп-приказа. Вне пределов выборки было больше прибыльных комбинаций рынков и видов входов, т.е. можно предположить, что в последнее время большее количество рынков испытывает воздействие лунных циклов. В пределах выборки только рын- ки немецкой марки и сырой нефти были прибыльными при использовании всех трех видов приказов. Вне пределов выборки рынок немецкой марки был высокоприбыльным при использовании всех трех видов приказов; на рынке сырой нефти при использовании входа по стоп-приказу отмечены небольшие убытки. Рынок казначейских облигаций был высокоприбылен в обеих выборках данных при входе лимитному приказу. На рынке свиной грудинки в обеих выборках при входах по цене открытия и по лимитному приказу получена прибыль. Учитывая только вход по лимитному приказу, в обеих выборках данных прибыльными были рынки немецкой марки, швей- царского франка, иены, платины, палладия, сахара и хлопка. Тестирование базовой импульсной модели Для сглаживания неинтегрированного лунного ряда ценовых изменений использовалось центрированное скользящее среднее. При этом не возни- кало запаздывания, поскольку центрированное скользящее среднее для данного дня учитывает одинаковое количество предшествующих и после- дующих точек данных. Такое сглаживание применимо, поскольку оценка лунных циклов основывается на данных минимум двухмесячной давнос- ти. Для сглаженного ряда изменений цены строился ряд средних абсолют- ных отклонений и вычислялось простое скользящее среднее с периодом 100 дней для получения желаемого результата. Приказ на покупку отда- вался, когда импульс на данный день с добавлением смещения disp превы- шал произведение порогового множителя thresh на среднее абсолютное отклонение лунного импульса. Приказ на продажу отдавался, когда значе- ние импульса с добавлением смещения disp было меньше той же самой величины, взятой со знаком минус. Входы осуществлялись по цене откры- тия (тест 4), по лимитному приказу (тест 5) и по стоп-приказу (тест 6). Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних от 5 до 15 с шагом 5, смещения от 1 до 10с шагом 1 и порогового значения от 1,5 до 2,5 с шагом 0,5. Наилучшие результаты были достигнуты при значе- ниях периода, смещения и порога 10, 10 и 2 для входа по цене открытия и 15, 9 и 1,5 для входа по лимитному и стоп-приказу. В общем, результаты были хуже, чем для модели, основанной на пе- ресечении. В обеих выборках данных для всех видов входов отмечены 220 ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК значительные убытки, подобно картине, обнаруженной при исследова- нии импульсных моделей сезонных явлений. Длинные позиции показали большую эффективность, чем короткие. При входе по цене открытия капитал снижался плавно и непрерывно с некоторым замедлением скорости снижения со временем. При входе по лимитному приказу снижение капитала было постоянным, при входе по стоп-приказу капитал резко падал с начала выборки до августа 1988 г., а затем плавно снижался. В пределах выборки некоторую прибыль удалось получить на рынках S&P 500, NYFE, немецкой марки и швейцарского франка. Вне пределов выборки S&P 500 и NYFE не принесли ни прибылей, ни убытков, в то вре- мя как рынок немецкой марки был очень прибылен при входе по цене открытия, а швейцарского франка — при входе по лимитному приказу и по стоп-приказу. Как и в случае с моделью на основе пересечения, име- лись и другие прибыльные сочетания рынков и приказов. Тестирование модели на основе пересечения с подтверждением Эта модель идентична базовой модели на основе пересечения, но в ней вхо- ды производятся после подтверждения сигнала стохастическим осцилля- тором — Быстрым %К. Если лунный цикл давал сигнал к покупке, то при- каз отдавался только в том случае, когда Быстрый %К был менее 25%. Это означает, что перед покупкой рынок должен был находиться в состоянии минимума или близком к нему. Подобным же образом сигнал на продажу принимался к исполнению только в тех случаях, когда Быстрый %К был выше 75%, т.е. рынок был близок к максимуму. Входы осуществлялись по цене открытия, по лимитному приказу и по стоп-приказу (тесты с 7 по 9 со- ответственно). Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних avglen от 3 до 15с шагом 3, а смещения disp — от 0 до 15с шагом 1. Наилучшие результаты были достигнуты при значениях периода и смещения 15 и 12 соответственно (вход по цене открытия и по лимитному приказу), а так- же при значении периода 12 и смещения 5 для входа по стоп-приказу. В пределах выборки результаты были несколько лучше, чем для базо- вой модели, основанной на пересечении: при использовании входа по стоп- приказу модель с подтверждением принесла среднюю прибыль в сделке $234. Вне пределов выборки, впрочем, средний убыток в сделке был боль- ше, чем для двух предыдущих моделей при любом виде входов. Вход по стоп-приказу был наилучшим и давал наименьшие убытки. Эта система также не была выгодна при работе с целым портфелем: графики измене- ния капитала для всех трех видов входов показывали только убытки. В пределах выборки на рынках иены, мазута, соевых бобов и соевой муки была получена прибыль для всех трех видов приказов; вне преде- ГЛАВА 9 ЛУННЫЕ и СОЛНЕЧНЫЕ РИТМЫ 221 лов выборки на этих рынках были только убытки или в лучшем случае неприбыльная торговля. При торговле на рынке канзасской пшеницы при входе по цене открытия и по лимитному приказу были получены устой- чивые прибыли, а при использования стоп-приказа — убытки. При ис- пользовании стоп-приказа прибыльными были рынки британского фун- та, швейцарского франка, канадского доллара, евродоллара и свиной гру- динки. Поскольку во всем портфеле количество сделок на большинстве рынков было очень маленьким, полученные результаты вряд ли заслу- живают доверия. Тестирование модели на основе пересечения с подтверждением и инверсией Эта модель подобна предыдущей модели с подтверждением. Их разница состоит в том, что в моменты возможного разворота рынка проводятся дополнительные сделки. Если пересечение скользящих средних генери- ровало сигнал на покупку, но показатель Быстрого %К был более 75% (т.е. рынок был близок к максимуму), отдавался приказ на продажу, а не на покупку. Подобным же образом, если пересечение давало сигнал к про- даже, но рынок был близок к минимуму, генерировался приказ к покуп- ке. Эти сигналы подавались в дополнение к стандартным сигналам, пода- ваемым основанной на пересечении базовой моделью. Входы осуществ- лялись по цене открытия (тест 10), по лимитному приказу (тест И) и по стоп-приказу (тест 12). Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних avglen от 3 до 15 с шагом 3, смещения disp от 0 до 15 с шагом 1. Наилучшие ре- зультаты были достигнуты при значениях периода и смещения 15 и 12 соответственно для входа по цене открытия, для входа по лимитному при- казу — при периоде 15 и смещении 8, а для входа по стоп-приказу — при периоде 12 и смещении 15. Модель несла тяжелые убытки при всех сочетаниях выборок данных и входов. Как и в случае с сезонными моделями, инверсии не улучшили эффективность, и график изменения капитала являет собой удручающее зрелище. В пределах выборки рынок NYFE был прибыльным при всех входах, но рынок S&P 500 давал убытки для двух видов входов и нулевую прибыль для третьего. Рынок швейцарского франка также был прибыльным в пре- делах выборки для всех трех входов; вне пределов выборки он принес значительную прибыль при входе по цене открытия, но в других случаях был убыточен. В общем, в результатах разных выборок наблюдается вы- сокая неустойчивость. 222 ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК ОБЗОР РЕЗУЛЬТАТОВ При сравнении всех моделей становится очевидно, что вход по стоп-при- казу был наиболее эффективен и в пределах, и вне пределов выборки. Наихудшие результаты были показаны при использовании входа по цене открытия (в пределах выборки) и входа по лимитному приказу (вне пре- делов выборки). Вне пределов выборки лучше всего работала базовая модель на основе пересечения и хуже всего — модель с пересечением и подтверждением. Отмечено много сильных взаимосвязей между выборкой, моделью и видом входа. Некоторые из результатов вызваны ограниченным количе- ством сделок. Оптимальные сочетания моделей и приказов для сезонных систем, в общем, давали лучшие и более устойчивые результаты, чем лун- ные модели. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В отношении целых портфелей модели, основанные на лунных ритмах, показывают менее убедительные результаты, чем сезонные модели. Низ- кая эффективность лунных моделей противоречит нашим прошлым дан- ным (Katz, McCormick, июнь 1997). Различия могут быть объяснены дву- мя факторами: моделями входа и выхода. В данных тестах модели были оптимизированы на целом портфеле, что может быть неуместно в отно- шении лунного ритма (использовавшаяся ранее модель входила на рынок через определенное число дней после полнолуния). Методы, использован- ные в этой главе, были изменены по сравнению с более ранними подхода- ми, поскольку пришлось проводить оптимизацию, используя одинаковые параметры для различных рынков. При использовании старой модели пришлось бы входить в рынок в фиксированный день после полнолуния или новолуния вне зависимости от рынка. Это было бы неправильно, так как, согласно нашему первому исследованию, лунные циклы по-разному влияют на различные рынки. Таким образом, пришлось придать модели самоадаптивность, т.е. способность выбирать время для входа на основе анализа предыдущих лунных циклов. Другая возможная причина противоречивых результатов может со- стоять во взаимодействии между видами входов и выходов. Лунные и, возможно, сезонные модели имеют свойство находить пригодные для тор- говли максимумы и минимумы, но лишь в определенном проценте случа- ев. Такие системы хорошо работают с близко расставленными защитны- ми остановками, которые быстро останавливают убытки, если предска- зание не оправдывается, но позволяют прибыли накапливаться, если ры- нок движется в предсказанном направлении. В общем, лунные модели работали плохо, но на некоторых рынках обнаруживались многообещающие и устойчивые результаты, тем более ГЛАВА 9 ЛУННЫЕ и СОЛНЕЧНЫЕ РИТМЫ 223 впечатляющие, что модель не подвергалась специальной адаптации к от- дельным рынкам. Это позволяет предположить, что при использовании специализированных выходов можно получить замечательные результа- ты. Так, в нашем первом исследовании лунная модель хорошо работала на рынке серебра, но сейчас рынок серебра был малочувствителен к цик- лам. При торговле портфелем лунные модели были убыточны, но на каж- дой сделке они теряли гораздо меньше, чем, например, большинство ос- цилляторных моделей и моделей на основе скользящих средних. СОЛНЕЧНАЯ АКТИВНОСТЬ И ТОРГОВЛЯ Предыдущее исследование (Katz, McCormick, сентябрь 1997) было посвя- щено влиянию солнечных пятен на рынки S&P 500 и пшеницы. В преде- лах выборки простая модель на основе солнечной активности заработала $64 000 на рынке S&P 500 с 1984 г. по 1992 г. Было совершено 67 сделок, 31% из них были прибыльными. Средняя прибыльная сделка принесла $5304,76 — гораздо больше, чем было потеряно в средней убыточной сдел- ке ( — $1030,43). Средняя прибыль в сделке составила $955,22. Это соот- ветствует общей доходности 561% (не в годовом исчислении). Прибыль принесли и длинные, и короткие позиции, но прибыль, полученная в ко- ротких позициях, была значительно больше. Это указывает на связь нео- бычной солнечной активности с обвалами на рынке. Высокая эффектив- ность коротких позиций особенно важна, поскольку рынок в рассматри- ваемый период находился в состоянии повышательного тренда. Эффек- тивность системы не снизилась и вне пределов выборки. С 1993 г. по 1996 г. модель заработала 265%, проведя всего 23 сделки, причем прибыльными были 30% сделок. Средняя прибыль в сделке составила $891,30. Результа- ты на рынке пшеницы также были хороши в обеих выборках данных — в пределах выборки 57% из 84 сделок были прибыльны, средняя прибыль в сделке составила $203,27, а общая прибыль — 859%. Вне пределов выбор- ки было проведено 29 сделок, причем 55% из них принесли прибыль. Сред- няя прибыль в сделке составила $260,78, а общая прибыль — 406%. Наши первоначальные исследования говорят о том, что данная тема является весьма перспективной. В приведенных ниже тестах исследуется влияние солнечной активности на стандартный портфель. Для генерации входов использованы ежедневные данные о количестве солнечных пятен с 1985 г. по 1999 г., полученные в Бельгийской Королевской Обсерватории. ВХОДЫ, ОСНОВАННЫЕ НА СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ Существует много способов получать сигналы входа на основе солнеч- ной активности. Ниже описан метод пробоя, где в качестве исходных дан- 224 ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК ных использованы не цены, а количество солнечных пятен. Правила та- ковы: если текущее количество солнечных пятен выше, чем текущий мак- симальный порог, и количество пятен за несколько (1b2) прошлых дней было ниже соответствующих порогов, то подается сигнал на продажу или покупку в зависимости от предыдущей реакции рынка на пробой порога. Если текущее количество пятен ниже текущего нижнего порога, а за не- сколько (1b2) предыдущих дней оно было выше соответствующего поро- га, то опять-таки подается сигнал на продажу или покупку в зависимости от предыдущей реакции рынка на пробой предела. Сигналы исполняют- ся не мгновенно, а только спустя некоторое количество дней (disp). Поро- ги определяются следующим образом: верхний порог для данного дня — это максимальное количество пятен за некоторое количество предшеству- ющих дней (1b1), а низший порог — минимальное количество пятен за та- кое же количество дней. «Предыдущее поведение рынка» означает поло- жение рынка вблизи максимума или минимума ценового диапазона, ко- торый наблюдался в течение некоторого времени после пробоя. Если дан- ное направление солнечных пробоев исторически ассоциируется с ми- нимумами рынка, то подается сигнал на покупку, в обратном случае — на продажу. Как и лунные циклы, или сезонные явления, входы на основе солнеч- ной активности основываются на предположении, что поведение рынка находится под влиянием неких внешних факторов и что независимая внешняя переменная имеет предсказательную ценность. Система, пост- роенная на таком принципе, предсказывает поведение рынка, а не реаги- рует на него. Как и в случае любого предсказания, его точность может быть различной. Сделки, заключенные на основе неверных предсказаний, могут быть разрушительными, даже если многие сделки, основанные на удачных предсказаниях, принесли прибыль. Данные системы прогностич- ны по своей природе, и это их свойство позволяет вести торговлю против тренда, что обеспечивает лучшее выполнение приказов, меньшее про- скальзывание и лучший контроль над риском, если использовать опти- мальные защитные остановки (здесь это не использовано ввиду необхо- димости придерживаться стандартных выходов). Код для системы солнечных тестов подобен коду лунных тестов и здесь не приводится. РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ СОЛНЕЧНЫХ МОДЕЛЕЙ Проводилось исследование эффективности модели, основанной на солнеч- ных циклах с использованием входов по цене открытия (тест 1), по лимит- ному приказу (тест 2) и по стоп-приказу (тест 3). Параметр 1b1 прогонялся от 25 до 40 с шагом 5, параметр 1b2 — от 10 до 15с шагом 5 и смещение (disp) — от 0 до 2 с шагом 1. При входе по цене открытия наилучшая эф- |