<< Пред.           стр. 10 (из 18)           След. >>

Список литературы по разделу

 Необходимость статистической проверки. Когда циклы найдены и из данных полностью удален тренд с помощью описанных методов, аналитику нужно оценить циклы, используя различные стандартные статистические приемы. Это очень важно, так как визуально легко найти множество циклов там, где на самом деле их нет. Таким образом, необходимо использовать объективную статистическую проверку. В анализе циклов наиболее часто используют три важных теста: тест Бартел-
 
 598 ЧАСТЬ 3. ОСЦИЛЛЯТОРЫ и циклы
 са, F-коэффициент и хи-квадрат. Из этих трех способов тест Бартелса предлагает наиболее разумный и надежный способ измерить статистическую значимость цикла.
 Общие соображения относительно интерпретации результатов статистической проверки. Следует сделать несколько важных указаний относительно интерпретации данных статистических тестов.
 1. На все статистические тесты, используемые в анализе ци-клов, будет оказывать влияние присутствие тренда, что бу-дет приводить к недооценке статистическими тестами зна-чимости циклов в данных. Вот почему было необходимо полностью снять направленность данных на предыдущих этапах.
 2. Уровень значимости, показанный этими тестами, будет за-висеть от числа повторений цикла в данных. Таким обра-зом, при равенстве всех других условий, циклы меньшей длины, которые повторятся в данных большее количество раз, будут, скорее всего, иметь лучшие статистические ре-зультаты. Вообще говоря, циклы, которые повторяются ме-нее десяти раз в последовательности данных (частота мень-ше десяти), не будут, как правило, показывать высокую значимость при статистической проверке. Однако, следуя предложенным ранее советам, вы не будете искать циклы, длина которых соответствует частотам, меньшим десяти.
 3. В результате тестов аналитик получает статистические зна-чения, соответствующие вероятностям. Чем больше статис-тическая величина, тем ниже вероятность того, что цикл слу-чаен и тем выше его статистическая значимость. Чтобы из-бежать недоразумений, аналитику следует проверить, вы-дает ли программное обеспечение, которым он пользуется при анализе циклов, результаты проверки как статистиче-ские величины, специфичные для данного теста, или как вероятности. В первом случае вероятности следует искать в статистической таблице этого теста. Ранее было принято представлять результаты проверки как статистические
 величины из-за сложности вероятностных расчетов. Однако благодаря громадному росту производительности процес-соров, сегодня компьютеры могут быстро вычислять веро-ятности напрямую. Сегодня программное обеспечение для анализа циклов, как правило, вычисляет вероятности, которые проще интерпретировать, а не статистические ве-личины.
 4. Вообще говоря, циклы с вероятностью больше чем 0,05 (5%) отвергаются. (Вероятность 0,05 означает, что только в 5 случаях из 100 данный цикл мог бы оказаться случайным.)
 ГЛАВА 16. АНАЛИЗ циклов ФЬЮЧЕРСНЫХ РЫНКОВ 599
  Наилучшие циклы имеют вероятность 0,0001 (вероятность
  cлучайности цикла равна 1 из 10 000) или менее.
 
 5. Предупреждение: низкие вероятности, показанные статистическими тестами, говорят только о том, что возможный цикл, вероятно, не случаен; они не гарантируют, что цикл, действительно, присутствует. Статистические тесты могут обнаружить "значимый" цикл даже в совершенно случайном ряду чисел. Таким образом, статистические тесты следует рассматривать как направляющий принцип, а не как абсолютную истину, которой надо следовать, не задавая вопросов.
  Наиболее важный статистический тест, применяемый в циклическом анализе, - тест Бартелса - требует выполнения гармонического анализа. Эта процедура описывается ниже.
 Гармонический анализ. Из-за огромного объема необходимых вычислений гармонический анализ так же, как и спектральный анализ, требует использования компьютеров и программного обеспечения. Гармонический анализ вписывает тригонометрические кривые в диаграмму средних значений колонок периодограммы. Например, на рис. 16.13 наложены друг на друга кривая, выведенная с использованием гармонического анализа, и диаграмма средних значений колонок, выведенная ранее из периодограммы годичных цен на кукурузу. Гармонический анализ может быть применен только после того, как определена длина возможных циклов. Вот почему было необходимо провести сначала спектральный анализ и определить длину этих циклов. Кривая, выведенная с помощью гармонического анализа, чаше всего используется как основание для статистической проверки надежности цикла с помощью теста Бартелса, который является самым важным статистическим тестом в анализе циклов. Вообще говоря, чем точнее совпадают гармоническая кривая и диаграмма средних для колонок периодограммы, тем выше статистическая надежность.
 Тест Бартелса. Тест Бартелса измеряет, насколько точно совпадают ценовые серии и гармоническая кривая, выведенная для цикла данной тестируемой длины. Тест Бартелса сравнивает кривую цикла с каждым появлением цикла в данных, соотнося амплитуду каждого появления цикла со статистически ожидаемой амплитудой. Тест Бартелса измеряет как амплитуду (форму), так и фазу (время) цикла. Математическая мера истинности цикла будет наиболее высокой (т.е. вероятность того, что цикл случаен, оказывается самой низкой), когда есть стабильность и в амплитуде, и во времени. Тест Бартелса был разработан специально для использования с данными, составляющими коррелированные ряды (когда каждое значение данных в точке зависит от значения дан-
 
 600 ЧАСТЬ 3. ОСЦИЛЛЯТОРЫ и циклы
 Рисунок 16.13.
  ГАРМОНИЧЕСКАЯ КРИВАЯ, СООТВЕТСТВУЮЩАЯ СРЕДНИМ ЗНАЧЕНИЯМ КОЛОНОК ПЕРИОДОГРАММЫ
 2000
 
 ных в предыдущих точках). По этой причине тест Бартелса хорошо подходит, в частности, для проверки ценовых данных, которые являются коррелированными рядами.
 F-коэффициент. В общем случае в статистике F-коэффициент - это отношение двух дисперсий. Дисперсия - это квадрат стандартного отклонения, которое является мерой волатильности данных. Ряды данных, где точки сильно разбросаны, будут иметь высокое стандартное отклонение и дисперсию. И наоборот, ряды данных, где точки расположены близко к своим средним значениям, будут иметь низкое стандартное отклонение и дисперсию.
  В циклическом анализе F-коэффициент - это отношение дисперсии средних значений колонок периодограммы к дисперсии средних значений строк периодограммы. Если цикл такой длины в данных не присутствует, средние значения колонок периодограммы не будут демонстрировать заметного разброса (в колонках не будет заметных пиков и впадин), как, например, было в случае средних значений колонок в периодограмме с восемью колонками для ежегодных данных по кукурузе (рис. 16.9). Таким образом, не следовало бы ожидать, что дисперсия средних значений колонок будет значительно больше, чем диспер-
 
 ГЛАВА 16. АНАЛИЗ циклов ФЬЮЧЕРСНЫХ РЫНКОВ 601
 сия средних значений строк. Это означает, что F-коэффициент не оказался бы существенно больше единицы. Если, с другой стороны, цикл данной длины присутствует в данных, дисперсия средних значений колонок было бы значительно больше, чем дисперсия средних значений строк (предполагая, конечно, что из данных был удален тренд), и F-коэффициент был бы существенно больше единицы. Чем выше F-коэффи-ииент, тем меньше вероятность, что цикл может оказаться случайным. F-коэффициент представляет собой прекрасный индикатор, показывающий, насколько вероятно, что цикл окажется прибыльным с точки зрения торговли. Если тест Бартелса и хи-квадрат (обсуждаемый далее) выявляют значимость цикла, но у цикла низкий F-коэффициент, что иногда случается, его польза с точки зрения торговли вызывает подозрение. F-коэффициент особенно чувствителен к наличию тренда, поскольку присутствие тренда в данных будет сильно повышать дисперсию средних для строк периодограммы, таким образом снижая F-коэффициент. Следовательно, если с данных не была полностью снята направленность, F-тест может показать низкую значимость цикла, даже когда на самом деле цикл очень надежен. Поэтому очень важно полностью удалить тренд до перехода к этому этапу тестирования цикла.
 Хи-квадрат. Тест хи-квадрат измеряет надежность фазы (времени) цикла, т.е. проверяет, обнаруживается ли у цикла тенденция достигать минимумов и максимумов вовремя. В тесте хи-квадрат каждая фаза цикла (т.е. строки периодограммы) разбиваются на семь равных отрезков, или ячеек, с теоретическим пиком цикла, соответствующим центральной ячейке. Затем отмечается ячейка, в которой в действительности располагается пик, и подсчитывается количество максимумов цикла, появляющихся в каждой ячейке. Если цикл стабилен, то наибольшее количество максимумов попадет в центральную ячейку и соседние с ней, при этом количество максимумов будет снижаться при удалении ячеек от центра. Таким образом, будет наблюдаться высокий разброс (дисперсия) количества максимумов в ячейках. И напротив, если цикла нет, количество максимумов в ячейках будет распределено равномерно, и дисперсия количества максимумов в ячейках будет низкой. Если дисперсия количества максимумов в ячейках велика по сравнению с дисперсией, которую следовало бы ожидать при случайном распределении, хи-квадрат тест показывал бы значимость цикла, т.е. низкую вероятность того, что цикл случаен.
 Резюме. Тест хи-квадрат измеряет надежность фазы цикла (его времени); F-коэффициент измеряет надежность амплитуды цикла (его формы); тест Бартелса измеряет надежность как фазы, так и амплитуды. Реальные циклы должны показывать свою значимость на всех трех статистических тестах, т.е. иметь вероятности случайности, меньшие чем 0,05 на каждом тесте.
 
 602 ЧАСТЬ 3. ОСЦИЛЛЯТОРЫ и циклы
 Таблица 16.2.
 РЕЗУЛЬТАТЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ПРОВЕРКИ СПЕКТРАЛЬНЫХ ПИКОВ (ВЕРОЯТНОСТЬ ТОГО, ЧТО ЦИКЛ СЛУЧАЕН)
 
 Длина цикла Тест Бартелса Хи-квадрат F-коэффициент 65,7 0,0006 0,0514 0,0001 109,5 0,0019 0,0421 0,0011 186,5 0,1001 0,4485 0,0006 В табл. 16.2 мы применили эти статистические тесты к спектру мощности, выведенному для месячных данных по кукурузе на рис. 16.10. Циклы длиной 65,7 и 109,5 месяцев показали себя как в высшей степени значимые на тесте Бартелса и на F-тесте и как достаточно значимые на тесте хи-квадрат. Однако 186,5-месячный цикл показал свою значимость лишь на F-коэффициенте. Фактически, он был едва заметен на двух других тестах. По иронии именно этот последний цикл был наиболее ярким на спектре мощности (рис. 16.10). Это прекрасный пример того, как значения амплитуд на спектре мощности сильно искажаются не полностью удаленным трендом. (Вспомните, что было невозможно полностью удалить тренд из данных до получения спектра мощности, поскольку последний шаг по снятию направленности требовал знания длины возможных циклов. Поэтому сначала нужно было получить спектр мощности.) Однако спектр мощности был очень полезен для удаления тренда и проверки циклов определенной длины.
 Шаг 8: Комбинирование и проецирование циклов
 Когда основные циклы обнаружены и подтверждены статистической проверкой, возникает задача спроецировать эти циклы в будущее и построить их график в будущем (процедура, которая опять предполагает использование программного обеспечения для анализа циклов). На типичной диаграмме основные циклы будут помешены под графики исторических цен, и повторения циклов будут продолжены в будущее (рис. 16.14 в качестве примера). Обычно эта проекция в будущее ограничена менее чем одной третью протяженности данных в серии, использованной для обнаружения циклов. Например, предполагая, что используются дневные данные за восемь лет (96 месяцев и немногим более 2000 точек данных) при анализе цикла, цикл будет спроецирован не более чем на 32 месяца в будущее. Несомненно, аналитику следует обновлять анализ, вводя новые рыночные данные задолго до того, как достигнута конечная точка этой проекции.
 
 ГЛАВА 16. АНАЛИЗ циклов ФЬЮЧЕРСНЫХ РЫНКОВ 603
 Рисунок 16.14.
  ПРОЕКЦИИ ЦИКЛА: ИНДИВИДУАЛЬНАЯ И КОМБИНИРОВАННАЯ
 
  Существуют две школы проецирования циклов: (1) чертить циклы по отдельности; (2) математически комбинировать преобладающие циклы в единственную синтезированную кривую. Одна из проблем, связанных с синтезом цикла, состоит в том, что добавление циклов может привести к искажениям амплитуды, когда два или более циклов достигают вершины или дна примерно в одно и то же время. Например, максимумы и минимумы 20- и 30-дневных циклов иногда будут достигаться одновременно. Это приведет к периодическому преувеличению важности синтезированного цикла, вызывая появление значительных максимумов и минимумов, которые на деле являются просто последствием суммирования разных циклов. Амплитуда любого синтезированного цикла не должна быть большей, чем наибольшая амплитуда исходного цикла, хотя комбинированные циклы иногда производят противоположное впечатление. Это не означает, что циклы никогда не следует комбинировать. Однако важно осознавать потенциальные "ловушки", возникающие при синтезе различных циклов. Обобщая, можно сказать, что комбинации циклов наиболее полезны в смысле предсказания будущих трендов, в то время как отдельные циклы наиболее пригодны для выбора времени входа в рынок.
  Следует предупредить относительно проецирования циклов: некоторые трейдеры совершают ошибку, видя в нем некое подобие Свято-
 
 604 ЧАСТЬ 3. ОСЦИЛЛЯТОРЫ и циклы
 го Грааля торговли, дающего точную картину будущего поведения цен, которая позволяет трейдеру предвидеть точки разворота рынка. Следовало бы подчеркнуть, что проекции цикла - всего лишь вероятностные, прогнозные значения цен. Есть две основные причины, почему предсказания с помощью циклов могут оказаться неверными:
 1. Рыночные колебания цен не синусоидальны. Математиче-ские кривые, лежащие в основе циклического анализа, предполагают, что движения цены безупречно симметрич-ны, в то время как реальные движения цен асимметричны: колебания цен в направлении главного тренда продолжаются дольше, чем противотрендовые колебания.
 2. Циклы не являются единственной силой, движущей рынка-ми, и другие, влияющие на цены факторы, часто могут перевесить циклический эффект.
 Тем не менее, до тех пор пока трейдер помнит об ограниченности проекции циклов и не полагается на нее как на единственный источник торговых решений, она может быть очень полезным дополнением к другим инструментам анализа. Использование проекции циклов для принятия торговых решений разбирается в следующем разделе.
 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИКЛОВ В ТОРГОВЛЕ
 Использование циклов в реальном мире
 Общая ошибка, которую совершают многие трейдеры, пытающиеся использовать циклы как инструмент торговли, состоит в предположении, что точки разворота рынка будут в точности соответствовать найденным циклам. В действительности возникают две основные проблемы, даже в случае реальных циклов, которые продолжают работать:
 1. Колебания рынка несимметричны. Математические кривые, используемые для представления циклов, симметричны; они ясно подразумевают, что колебания рынка вверх и вниз имеют одинаковую длительность. Тем не менее, колебания рынка в действительности обычно смешены. Если фаза движения вверх продолжается дольше, чем фаза движения вниз, о цикле говорят, что он имеет правое смешение; если дольше движение вниз, о цикле говорят, что у него левое смешение (рис. 16.15).
 
 ГЛАВА 16. АНАЛИЗ циклов ФЬЮЧЕРСНЫХ РЫНКОВ 605
 Рисунок 16.15. СМЕЩЕНИЯ ЦИКЛА
 
 2. Вершины и впадины цикла могут возникать преждевременно или с опозданием. Важно понимать, что идеализированные циклы, обнаруженные методами циклического анализа, - на самом деле композиция исторических проявлений цикла. Этот суммарный цикл в типичном случае будет содержать как преждевременные, так и запаздывающие вершины и впадины. Даже если цикл определен как математически наилучшим образом соответствующий прошлым данным о появлениях вершин и впадин, нет абсолютно никакой причины ожидать, что будущие точки разворота рынка будут в точности соответствовать теоретическим фазам цикла.
  С этими двумя проблемами можно справиться с помощью корректировки смещения цикла и окон цикла. Эти приемы объясняются в следующих разделах.
 Корректировка смещения цикла
 Смешения цикла зависят от двух основных характеристик движения рыночных цен:
 
 606 ЧАСТЬ 3. ОСЦИЛЛЯТОРЫ и циклы
 1. Как правило, рынки растут медленнее, чем падают. По-друго-
 му эту мысль можно высказать так: "медвежий" рынок обычно
 бывает короче, чем "бычий". Такая модель поведения приводит
 к тому, что долгосрочные циклы рыночных цен имеют правое
 смешение (длина циклов соответствует типичной продолжитель-
 ности фаз "бычьего"/"медвежьего" рынка).
 2. Для краткосрочных или среднесрочных циклов будет наблюдать-
 ся тенденция смешения цикла в направлении более долгосроч-
 ного тренда (которое также окажется направлением более дол-
 госрочного цикла). Иначе говоря, во время долгосрочного нис-
 ходящего тренда будет наблюдаться большая продолжитель-
 ность нисходящей фазы цикла, чем его восходящей фазы (левое
 смешение), а во время долгосрочного восходящего тренда бу-
 дет наблюдаться большая длительность восходящей фазы цик-
 ла, чем его нисходящей фазы (правое смешение).
  Аналитику следует исследовать положение пиков во всех прошлых проявлениях этого цикла, что даст ему намек на возможное смещение в будущем повторении цикла. В идеале, аналитик мог бы построить гистограмму частоты прошлых пиков цикла внутри каждого интервала. Например, для 11-месячного цикла такая гистограмма может показывать число пиков, которые появлялись в каждом месяце цикла (время следует отмерять от минимума цикла). Если, например, подобный анализ показывает преобладание пиков в 7, 8 и 9 месяцах (а не в 5, 6 и 7 месяцах, как следовало бы ожидать, если бы цикл был симметричным), то при равенстве всех остальных условий в проекцию цикла следовало бы включить правое смешение. Подобную коррекцию смещения можно уточнить далее путем проведения отдельного анализа прошлых циклов для каждого направления основного долгосрочного цикла. Например, можно построить отдельные гистограммы расположения прошлых пиков цикла, основываясь на превалирующем направлении данного долгосрочного цикла.
 Окна цикла
 Учитывая тот факт, что циклы будут достигать своих экстремумов раньше или позже, чем предполагают теоретические разворотные точки цикла, имеет больше смысла использовать проекцию окна цикла, а не точечную проекцию. Для большинства рыночных данных окно должно быть равно примерно 14-20% длины цикла с обеих сторон точки его теоретического разворота. (Конечно, если проекция цикла включает коррекцию смешения, что обсуждалось в предыдущем разделе, центр окна должен находиться в скорректированной, а не в теоретической
 
 
 ГЛАВА 16. АНАЛИЗ циклов ФЬЮЧЕРСНЫХ РЫНКОВ 607
 Рисунок 16.16. ОКНО ЦИКЛА
 разворотной точке.) В случае коротких циклов между этими числами не будет большой разницы. Например, 14%-ное окно 73-дневного цикла включает 10 дней с каждой стороны от идеальной точки разворота, а 20%-ное окно- 14 дней. (Рис. 16.16 показывает 73-дневный цикл с 20%-ным окном.)
  Трейдер будет использовать окна, чтобы определить временные периоды, когда точка разворота рынка кажется наиболее вероятной. Конкретное использование этой информации будет зависеть от трейдера. Некоторые примеры возможных приложений включают более плотное размещение остановок в позициях, которые держатся против спроецированной точки разворота, и использование более чувствительных индикаторов разворота тренда, чем могли бы применяться в другом случае.
 Трендовые циклы и временные циклы
 Трейдер озабочен как направлением рынка, так и выбором момента для открытия или закрытия позиции. Анализ циклов может быть полезным инструментом с обеих точек зрения. С концептуальной точки зрения он полезен для определения двух типов циклов: трендовых и временных.
 
 608 ЧАСТЬ 3. ОСЦИЛЛЯТОРЫ и циклы
 Рисунок 16.17. ТРЕНДОВЫЕ И ВРЕМЕННЫЕ ЦИКЛЫ НА S&P500
 
 Трендовый цикл - это тот цикл, который может быть использован трейдером как инструмент прогнозирования возможного направления движения рынка. Временной цикл, как подразумевает название, полезен при выборе времени для входа в рынок. В идеале, трейдер будет использовать спроецированные разворотные точки (или окна) во временном цикле, чтобы выбирать момент начала торговли в направлении трендового цикла (рис. 16.17).
  Класификация любого данного цикла как трендового или временного не определяется его сущностью, но будет зависеть от каждого отдельного трейдера. Цикл, который для одного игрока будет трендовым, для более долгосрочного трейдера может быть более пригодным в качестве временного цикла. Однако каждому трейдеру следует выбирать один цикл для направления и более короткий цикл для выбора времени открытия позиции. Вообще говоря, трейдеру следует выбирать в качестве трендового цикла тот, длина которого значительно больше, чем подразумеваемая продолжительность сделки. Например, если трейдер обычно держит позицию около трех месяцев (предполагая, что она не ликвидируется по причинам, связанным с управлением риском), ему следует выбирать в качестве трендового цикл длиной около шести месяцев. (Конечно, выбор трендового цикла будет ограничен только ста-
 
 609
 тистически значимыми циклами.) В типичном случае временной цикл должен быть равным примерно от половины до одной трети длины трендового цикла.
 ЗАКЛЮЧЕНИЕ
 Анализ циклов часто привлекает людей по ложной причине. Желание найти максимумы и минимумы рынка свойственно человеческой природе. Поскольку циклы могут использоваться для проецирования будущих разворотных точек, они, как кажется, предлагают инструмент, с помощью которого можно удовлетворить это желание. Проблема в том, что погоня за максимумами и минимумами свойственна начинающим (и проигрывающим) трейдерам. Как было показано в этой главе, циклы - только одна из сил рынка, и временами она может перевешиваться другими рыночными влияниями. Более того, даже наиболее постоянные циклы будут отклоняться от своих математических представлений. Таким образом, негибкое использование проекций циклов в целях принятия торговых решений (при исключении других методов) - прямая дорога к катастрофе. Неизбежно будут возникать некоторые обстоятельства, когда за спроецированными циклическими минимумами последует главный нисходящий тренд, а за спроецированными циклическими высотами - главный восходящий тренд. Мораль в том, что циклы могут быть очень полезны как один из элементов информации, используемой при принятии торговых решений, но на них никогда не следует полагаться как на единственный источник подобных решений.
 
 Часть 4
 ТОРГОВЫЕ
 СИСТЕМЫ
 И ИЗМЕРЕНИЕ
 ЭФФЕКТИВНОСТИ
 ТОРГОВЛИ
 
 17 Технические
 торговые системы:
 структура
 и конструкция
 Существует лишь два типа систем следования за трендом: быстрые и медленные.
 Джим Оркатт
 ЧТО ЭТА КНИГА РАССКАЖЕТ ВАМ О ТОРГОВЫХ СИСТЕМАХ
 Предостерегаем. Если вы ожидаете найти схему до сих пор засекреченной от вас торговой системы, которая постоянно дает доходность в 100% годовых при минимальном риске, поищите ее где-нибудь в другом месте. Я еще не открыл такой безотказной машины по производству денег. Но, в известном смысле, это и не является целью. По очевидным причинам эта книга не предлагает детального описания наилучших торговых систем, которые были мною разработаны - систем, которые к моменту написания этой книги использовались для управления капиталом почти в $70 млн. Говоря вполне откровенно, меня всегда приводила в некоторое недоумение реклама книг или программного обеспечения, обещающая открыть секреты систем, дающих 100, 200 и даже более процентов прибыли в год. Зачем продавать столь ценную информацию за $99 или даже за $2999?
  Первоочередная цель этой главы состоит в том, чтобы снабдить читателя знаниями общего плана, необходимыми для разработки своих собственных торговых систем. В центре внимания окажутся следующие области:
 1. Обзор некоторых базовых систем следования за трендом.
 2. Основные недостатки этих систем.
 1.
 614 ЧАСТЬ 4. ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ и ИЗМЕРЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВЛИ
 3. Советы по трансформации "общепринятых" систем в более
 мощные.
 4. Противотрендовые системы.
 5. Диверсификация как средство повышения эффективности.
  В гл. 18 вы найдете дополнительные примеры оригинальных торговых систем. Наиболее важные вопросы выбора данных, процедур тестирования систем и измерения их эффективности обсуждаются в гл. 19-21.
 ПРЕИМУЩЕСТВА
 АВТОМАТИЧЕСКИХ ТОРГОВЫХ СИСТЕМ
 Что легче, торговля на бумаге или торговля в реальной жизни? Большинство спекулянтов ответило бы, что легче торговля на бумаге даже несмотря на то, что обе задачи требуют одного и того же процесса принятия решений. Такая разница объясняется одним-единственным фактором: эмоциями. Чрезмерная торговая активность, преждевременная ликвидация хорошей позиции из-за слухов, слишком поспешное открытие какой-то позиции ради того, чтобы поймать хорошую цену, нежелание закрывать проигрышную позицию - вот лишь некоторые из негативных проявлений эмоциональности при реальной торговле. Вероятно, наибольшая ценность автоматических систем состоит в том, что они исключают эмоции из процесса торговли. При их использовании спекулянт получает возможность избежать многих общих ошибок, которые часто снижают эффективность торговли. Более того, избавление от необходимости самостоятельно принимать решения существенно снижает стрессы и тревожность, связанные с торговлей.
  Другое преимущество автоматических систем состоит в том, что они гарантируют последовательный подход к торговле - трейдеру приходится следовать всем сигналам, предписанным общим набором условий торговой системы. Это важно, поскольку даже прибыльные торговые стратегии могут привести к потере денег, если их сигналы используются выборочно. Чтобы проиллюстрировать этот факт, посмотрите на автора рыночных бюллетеней, чьи рекомендации приносят чистую прибыль на долгосрочном отрезке времени (после учета выплат комиссионных и неблагоприятных исходов). Сделают ли деньги его читатели, если они всего лишь следуют его рекомендациям? Не обязательно. Некоторые из подписчиков, выбирая для себя отдельные сигналы, неизменно упустят некоторые прибыльные сделки. Другие перестанут следовать рекомендациям, после того как советчик промахнулся, и в результате упустят серию выгодных сделок. Вывод состоит в том, что са-
 
 ГЛАВА 17. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ: СТРУКТУРА и КОНСТРУКЦИЯ 615
 мой по себе хорошей торговой стратегии недостаточно; успех также зависит от последовательности в действиях.
  Третье преимущество автоматических торговых систем состоит в том, что они обычно предоставляют трейдеру метод управления рисками. Управление капиталом - наиважнейший компонент успеха в торговле. В отсутствие плана по ограничению убытков единственная неудачная сделка может привести к катастрофе. Любая правильно выстроенная автоматическая система либо будет оснащена точными правилами остановки при возникновении убытков, либо будет определять условия для открытия противоположной позиции при достаточно неблагоприятном движении цен. Как результат, сигналы, генерируемые автоматической торговой системой, будут обычно предотвращать возможность огромных потерь по отдельным сделкам (за исключением экстремальных обстоятельств, когда невозможно ликвидировать позицию, поскольку торги несколько раз останавливаются из-за серии предельно допустимых изменений цен). Таким образом, спекулянт, использующий автоматическую систему, может проиграть все деньги, благодаря кумулятивному эффекту нескольких неудачных сделок, но по крайней мере его счет не будет опустошен одной или двумя неудачными сделками.
  Конечно, управление деньгами не обязательно требует использования торговой системы. Контроль над рисками может также быть достигнут с помощью размещения стоп-приказа одновременно с открытием каждой позиции или путем предварительного определения точки выхода при открытии позиции и неукоснительного следования этому решению. Тем не менее, дисциплинированность многих трейдеров оставляет желать лучшего, и они слишком часто будут испытывать соблазн "на этот раз дать рынку ещё чуть-чуть времени".
 ТРИ ОСНОВНЫХ ТИПА СИСТЕМ
 Все разнообразные категории, используемые для классификации торговых систем, полностью произвольны. Следующая трехчастная классификация призвана подчеркнуть основные различия в возможных подходах к торговле:
  Следование за трендом. Системы следования за трендом ждут определенного движения цены и затем инициируют позицию в том же направлении, основываясь на предположении о том, что тенденция будет продолжаться.
  Противотрендовые системы. Противотрендовые системы ждут значительного движения цены и затем инициируют позицию в противоположном направлении, предполагая, что рынок начнет коррекцию.
 
 616 ЧАСТЬ 4. ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ и ИЗМЕРЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВЛИ
  Распознавание моделей поведения цены. В некотором смысле все системы могут быть классифицированы как системы распознавания моделей. В конце концов, условия, которые дают сигнал к открытию позиции в направлении тренда или против него, - это тоже вид ценовых моделей (например, цена закрытия выше или ниже 20-дневного максимума или минимума). Тем не менее, здесь подразумевается, что выбранные модели не основываются в первую очередь на движениях цены в определенных направлениях, как в случае трендовых или про-тивотрендовых систем. Например, система распознавания моделей может генерировать сигналы на основе торговых дней, образующих на графике "шип". В этом случае основной предмет рассмотрения - скорее, модель сама по себе (например, "шип"), а не величина какого-либо предыдущего движения цены. Конечно, данный пример очень упрошен. На практике модели, используемые для определения торговых сигналов, окажутся много сложнее, и в одну и ту же систему могут быть включено несколько моделей.
  Системы этого типа могут иногда использовать вероятностные модели в процессе принятия торговых решений. В этом случае исследователи будут пытаться идентифицировать модели, которые предположительно вели себя как предтечи повышения или понижения цен в прошлом. Считают, что подобные прошлые поведенческие модели могут быть использованы для оценки текущих вероятностей роста или падения рынка. Летальное обсуждение этих подходов находится за пределами настоящей главы.
  Необходимо обратить внимание на то, что границы между описанными категориями не всегда четки и ясны. При некоторой модификации системы одного типа могут попасть в другую категорию данной классификации.
 СИСТЕМЫ СЛЕДОВАНИЯ ЗА ТРЕНДОМ
 По определению системы следования за трендом никогда не продают вблизи максимума и не покупают вблизи минимума, поскольку требуется заметное движение цены, чтобы сигнализировать о начале тренда. Таким образом, при использовании систем такого типа трейдер всегда будет пропускать первую фазу движения цены и может упустить значительную часть прибыли прежде, чем будет получен сигнал к закрытию позиции (предполагается, что система всегда присутствует на рынке). Основной вопрос тут связан с выбором чувствительности (или скорости) системы следования за трендом. Чувствительная система, быстро отвечающая на признаки изменения тренда, эффективнее работает в периоды сильных трендов, но при этом генерирует значитель-
 
 ГЛАВА 17. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ: СТРУКТУРА и КОНСТРУКЦИЯ 617
 но больше ложных сигналов. Нечувствительная (медленная) система будет характеризоваться противоположным набором признаков.
  Многие трейдеры одержимы попытками заработать на каждом движении рынка. Такая склонность приводит к выбору все более и более быстрых систем следования за трендом. Хотя на некоторых рынках быстрые системы, как правило, результативнее медленных, на большинстве рынков верно противоположное, поскольку минимизация количества проигрышных сделок и затрат на комиссионные в медленных системах более чем компенсирует снижение прибыли при хороших сделках. Поэтому следует ограничивать естественное стремление к поиску более чувствительных систем. По крайней мере, во всех случаях выбор между быстрыми и медленными системами должен основываться на опыте и на индивидуальных предпочтениях трейдера.
  Существует широчайший выбор возможностей в подходах к построению систем следования за трендом. В этой главе мы сосредоточимся на двух основных методах: системах скользящей средней и системах пробоя.
 Системы скользящей средней
 Скользящая средняя для данного дня равна среднему значению цены закрытия данного дня и цен закрытая предыдущих N - 1 дней, где N равно числу дней, по которым вычисляется скользящая средняя. Например, 10-дневная скользящая средняя для данного дня будет равна среднему значению 10 цен закрытия, включая данный день. Термин "скользящая средняя" отражает тот факт, что набор усредняемых чисел непрерывно скользит во времени.
  Поскольку скользящая средняя основывается на прошлых ценах, на растущем рынке скользящая средняя окажется ниже текущей цены, а на падающем - выше. Таким образом, когда ценовой тренд меняет направление с восходящего на нисходящее, цены обязаны пересечь скользящую среднюю сверху вниз. Похожим образом, когда ценовой тренд меняет направление с нисходящего на восходящее, цены должны пересечь скользящую среднюю снизу вверх. В большинстве систем скользящей средней эти точки пересечения рассматриваются как торговые сигналы: сигнал к покупке возникает, когда цены пересекают скользящую среднюю снизу вверх; сигнал к продаже возникает, когда цены пересекают скользящую среднюю сверху вниз. Пересечение должно определяться исходя из цен закрытия. Табл. 17.1 иллюстрирует вычисление скользящей средней и показывает торговые сигналы, генерируемые этой простой схемой.
  На рис. 17.1 показаны графики цен контракта на казначейские облигации с поставкой в декабре 1993 г. и соответствующей скользя-
 
 618 ЧАСТЬ 4. ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ и ИЗМЕРЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВЛИ
 шей средней. Сигналы на покупку и продажу, показанные буквами на графике, основаны на только что описанной простой системе пересечения цены и скользящей средней. (Пока не обращайте внимание на сигналы, обведенные ромбиками; значение этих сигналов будет объяснено позже.) Отметьте, что хотя система улавливает основной восходящий тренд, она все-таки генерирует множество ложных сигналов. Конечно, эта проблема может быть смягчена с помощью увеличения длины скользящей средней, но тенденция к чрезмерной генерации ложных сигналов - это характерная черта системы пересечения цены и простой системы скользящей средней. Дело в том, что временные резкие флуктуации цены, весьма распространенные на рынке фьючерсов, часто приводят к генерации сигналов, за которыми не следует развитие нового тренда.
  Многие аналитики полагают, что проблема с системой простой скользящей средней заключается в том, что в ней одинаковы веса всех дней, в то время как более недавние дни важнее и, следовательно, должны оцениваться как более весомые, идя построения скользящей средней были предложены многочисленные различные весовые схемы. Два наиболее распространенных весовых подхода - это линейно взвешенная скользящая средняя LWMA (Linearly weighted moving avarage) и экспоненциально взвешенная скользящая средняя EWMA (exponentially weighted moving avarage)*.
  LWMA присваивает вес, равный 1, наиболее старой цене в скользящей средней, следующей цене вес, равный 2, и т.д. Вес последней цены будет равен количеству дней в скользящей средней. LWMA равна сумме взвешенных цен, деленной на сумму весов. Это можно выразить с помощью уравнения:
 
 где t - индикатор времени (наиболее отдаленный день = 1,
  следующий за ним день = 2, и т.д.), Pt - цена в день t, n - число дней в скользящей средней.
 * В оставшейся части этой главы были использованы следующие два источ-
 ника: (1) Perry Kaufman. The New Commodity Trading Systems and Methods. - John Wiley & Sons, Нью-Йорк, 1987; (2) Techical Analysis of Stock and Commodities, доп. вып. 1995, с. 66.
 
 ГЛАВА 17. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ: СТРУКТУРА и КОНСТРУКЦИЯ 619
  Таблица 17.1. ВЫЧИСЛЕНИЕ СКОЛЬЗЯЩЕЙ СРЕДНЕЙ
 
 День Цена закрытия 10-дневная скользящая средняя Сигнал пересечения 1 80,50 2 81,00 3 81,90 4 81,40 5 83,10 6 82,60 7 82,20 8 83,10 9 84,40 10 85,20 82,54 11 84,60 82,95 12 83,90 83,24 13 84,40 83,49 14 85,20 83,87 15 86,10 84,17 16 85,40 84,45 17 84,10 84,64 Продавать 18 83,50 84,68 19 83,90 84,63 20 83,10 84,42 21 82,50 84,21 22 81,90 84,01 23 81,20 83,69 24 81,60 83,33 25 82,20 82,94 26 82,80 82,68 Покупать 27 83,40 82,61 28 83,80 82,64 29 83,90 82,64 30 83,50 82,68 Например, для 10-дневной LWMA цену 10-дневной давности следует умножать на 1, цену 9-дневной давности на 2 и т.д. вплоть до последней цены, которую следует умножать на 10. Сумму этих взвешенных цен затем следует поделить на 55 (сумма чисел от 1 до 10), чтобы получить LWMA.
 
 620 ЧАСТЬ 4. ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ и ИЗМЕРЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВЛИ
  EWMA вычисляется как сумма текущей цены, умноженной на сглаживающий коэффициент а, и значения EWMA для предыдущего дня, умноженного на (1 - а). Значения коэффициента а могут изменяться от 0 до 1. Математически определение EWMA формулируется следующим образом:
 
  Это реккурентное соотношение, согласно которому EWMA для каждого дня основывается на значении EWMA для предыдущего дня, означает, что все предыдущие цены будут иметь некоторый вес, но вес для каждого дня экспоненциально уменьшается, по мере того как этот день отдаляется во времени. Вес для каждого отдельного дня вычисляется как:
 a(1 - а)k,
 где k - номер дня, возрастающий по мере удаления в про шлое (для текущего дня k = 0 и вес равен просто а).
  Поскольку значение а заключено между 0 и 1, вес каждого дня довольно быстро снижается с течением времени. Например, если а = 0,1, то вес вчерашней цены окажется равным 0,09, цена двухдневной давности будет иметь вес 0,081, цена десятидневной давности будет весить 0,035 и цена месячной давности получит вес 0,004.
  Экспоненциально взвешенная скользящая средняя со сглаживающей константой а может быть грубо приближена простой скользящей средней с длиной n, где а и n связаны следующей формулой:
  а = 2/(n + 1), или
 n = (2-а)/а.
 Таким образом, например, экспоненциально взвешенная скользящая средняя со сглаживающей константой, равной 0,1, будет грубо приближаться к 19-дневной простой скользящей средней. В качестве другого примера 40-дневная простая скользящая средняя будет грубо приближать экспоненциально взвешенную скользящую среднюю со сглаживающей константой, равной 0,04878.
  С моей точки зрения, нет сильных эмпирических оснований для поддержки идеи, что линейно или экспоненциально взвешенная сколь-
 
 ГЛАВА 17. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ: СТРУКТУРА и КОНСТРУКЦИЯ 621
 Рисунок 17.1.
 ФЬЮЧЕРСЫ НА КАЗНАЧЕЙСКИЕ ОБЛИГАЦИИ С ПОСТАВКОЙ В ДЕКАБРЕ 1993 Г. И 35-ДНЕВНАЯ СКОЛЬЗЯЩАЯ СРЕДНЯЯ
 
 зящая средняя представляет собой самостоятельное и последовательное улучшение простой скользящей средней. Иногда лучше работают взвешенные усреднения; иногда - простые. Вопрос, какой метод приведет к лучшим результатам, будет полностью зависеть от рынков и выбранных периодов времени; нет никаких причин предполагать, что преимущество одной из систем в прошлом сохранится и в будущем. Иначе говоря, эксперименты с различными типами скользящих средних, вероятно, не предоставляют очевидно плодотворного пути в попытках улучшить систему пересечения цены и скользящей средней.
  Как показывает опыт, эффективность торговли проще повысить, применяя метод пересечения двух скользящих средних. В этой системе торговые сигналы основываются на взаимодействии двух скользящих средних в противоположность взаимодействию между единственной сколь-
 
 622 ЧАСТЬ 4. ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ и ИЗМЕРЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВЛИ
 Рисунок 17.2
 ДЕКАБРЬ 1994, ХЛОПОК, 12-ДНЕВНАЯ СКОЛЬЗЯЩАЯ СРЕДНЯЯ
 
 Замечания: В - сигнал к покупке: цена пересекает скользящую среднюю снизу вверх и закрывается выше нее; S - сигнал к продаже: цена пересекает скользящую среднюю сверху вниз и закрывается ниже нее.
 Источник: FutureSource; (c)1986-1995; все права защищены.
 зящей средней и ценой. Торговые правила здесь очень близки к правилам системы пересечения цены и скользящей средней: сигнал к покупке генерируется, когда более короткая скользящая средняя пересекает снизу вверх длинную скользящую среднюю; сигнал к продаже генерируется, когда короткая скользящая средняя пересекает сверху вниз длинную скользящую среднюю. (В некотором смысле система пересечения скользящей средней и цены эквивалентна системе пересекающихся скользящих средних, в которой длина короткой скользящей средней равна 1.) Поскольку торговые сигналы в системе пересекающихся скользящих средних основываются на двух сглаженных сериях (в противоположность одной сглаженной серии и цене), количество ложных сигналов очевид-
 
 ГЛАВА 17. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ: СТРУКТУРА и КОНСТРУКЦИЯ 623
 Рисунок 17.3.
 ДЕКАБРЬ 1994, ХЛОПОК, 48-ДНЕВНАЯ СКОЛЬЗЯЩАЯ СРЕДНЯЯ
 
 Замечания: В - сигнал к покупке: цена пересекает скользящую среднюю снизу вверх и закрывается выше нее; S - сигнал к продаже: цена пересекает скользящую среднюю сверху вниз и закрывается ниже нее.
 Источник: FutureSource; (c)1986-1995; все права защищены.
 ным образом снижается. Рис. 17.2-17Л сравнивают торговые сигналы, сгенерированные системой пересечения цены и простой 12-дневной скользящей средней, системой пересечения цены и простой 48-дневной скользящей средней и системой пересечения 12- и 48-дневной скользящих средних. Вообще говоря, система пересечения скользящих средних намного более предпочтительна, чем пересечение цены и скользящей средней. (Тем не менее, следует отметить, что при использовании некоторых модификаций в системе следования за трендом, даже система пересечения цены и скользящей средней может являться ядром жизнеспособного подхода к торговле.) Недостатки системы пересекающихся скользящих средних и возможные пути ее улучшения обсуждаются ниже.
 
 624 ЧАСТЬ 4. ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ и ИЗМЕРЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВЛИ
 Рисунок 17.4.
  ДЕКАБРЬ 1994, ХЛОПОК, ПЕРЕСЕКАЮЩИЕСЯ СКОЛЬЗЯЩИЕ СРЕДНИЕ
 
 Замечания: В - сигнал к покупке: краткосрочная скользящая средняя (12 дней) пересекает долгосрочную скользящую среднюю снизу вверх; S - сигнал к продаже: краткосрочная скользящая средняя пересекает долгосрочную скользящую среднюю сверху вниз.
 Источник: FutureSource; (c) 1986-1995; все права защищены.
 Системы пробоя
 Базовая концепция, лежащая в основании системы пробоя, очень проста: способность рынка достичь нового максимума или минимума указывает на потенциал для продолжения тренда в направлении пробоя. Следующий набор правил представляет пример простой системы пробоя:
 1. Закрывать короткую позицию и открывать длинную, если сегод-
 няшняя цена закрытия превосходит максимум предшествующих
 N дней.
 2. Закрывать длинную позицию и открывать короткую, если сегод-
 няшняя цена закрытия ниже минимума предшествующих N дней.
 1.
 ГЛАВА 17. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ: СТРУКТУРА и КОНСТРУКЦИЯ 625
 Рисунок 17.5.
  СИГНАЛЫ СИСТЕМ ПРОБОЯ, СРАВНЕНИЕ БЫСТРОЙ И МЕДЛЕННОЙ СИСТЕМ: НЕПРЕРЫВНЫЕ ФЬЮЧЕРСЫ НА СОЕВЫЕ БОБЫ.
 
 Значение N будет определять чувствительность системы. Если для сравнения с текущей ценой использован краткосрочный период (например, N = 7), система будет указывать на изменение тренда достаточно быстро, но при этом будет генерировать множество ложных сигналов. С другой стороны, выбор долгосрочного периода (например, N = 40) будет снижать количество ложных сигналов, но за счет замедления системы. Сравнение торговых сигналов, генерируемых простой системой пробоя при N = 7 и N = 40 для непрерывных фьючерсов на соевые бобы, показано на рис. 17.5. Следующие наблюдения, которые очевидны из рис. 17.5, также имеют силу в качестве обобщения, описывающего компромисс между быстрыми и медленными системами пробоя:
 
 626 ЧАСТЬ 4. ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ и ИЗМЕРЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВЛИ
 1. Быстрая система будет давать более ранний сигнал об измене-
 нии тренда большого масштаба (например, июньский сигнал
 продавать).
 2. Быстрая система будет генерировать намного большее количе-
 ство ложных сигналов.
 3. Потери по одной сделке при медленной системе будут больше,
 чем потери по соответствующей сделке при быстрой системе.
 Например, майский сигнал покупать для системы с N = 40 при-
 водит к чистым потерям примерно $14. Соответствующий сиг-
 нал покупать при N = 7 приводит к безубыточной сделке (без
 учета комиссионных). В некоторых случаях быстрая система
 может даже зафиксировать маленькую прибыль на тренде ма-
 лого порядка, который привел бы к существенным потерям в
 медленной системе.
 Как было указано выше, обе системы - и быстрая, и медленная, - будут иметь преимущества при разных обстоятельствах. В нашем примере на рынке фьючерсов на хлопок с поставкой в декабре 1994 г. эффективнее оказалась медленная система. Конечно, можно найти примеры, для которых лучше будет работать быстрая система. Однако, как показывает опыт, на большинстве рынков медленные системы оказываются более эффективными. В любом случае выбор между быстрой и медленной системой должен основываться на тесте, проведенном по всем имеющимся данным, и первую очередь по наиболее свежим.
  Предыдущий пример системы пробоя был основан на цене закрытия текущего дня и на максимумах и минимумах за несколько предшествующих дней. Следует заметить, что этот выбор был произвольным. Альтернативные комбинации могут использовать максимум или минимум текущего дня по сравнению с максимумом или минимумом нескольких предшествующих дней; цену закрытия текущего дня по сравнению с максимальной или минимальной ценой закрытия нескольких предшествующих дней; максимум или минимум текущего дня по сравнению с максимальной или минимальной ценой закрытия нескольких предшествующих дней. Хотя выбор условий, определяющих пробой, будет влиять на результаты, различия между данными вариациями (при одном и том же значении N) будут чаше всего случайными и не очень большими. Таким образом, поскольку каждое из этих определений может быть протестировано, разумнее будет сосредоточиться на исследованиях более значимых модификаций базовой системы.
  Слабые стороны систем пробоя в основном те же, что и в системах скользящей средней, и в деталях о них рассказывается в следующем разделе.
 
 ГЛАВА 17. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ: СТРУКТУРА и КОНСТРУКЦИЯ 627
 ДЕСЯТЬ ОБЩИХ ПРОБЛЕМ СТАНДАРТНЫХ СИСТЕМ СЛЕДОВАНИЯ ЗА ТРЕНДОМ
 1. Слишком много сходных систем. Многие различные систе-
 мы следования за трендом будут генерировать похожие сигна-
 лы. Таким образом, нет ничего необычного в том, что несколь-
 ко систем следования за трендом выдают торговый сигнал на
 протяжении одного и того же периода времени в 1-5 дней. По-
 скольку многие участники рынка основывают свои решения на
 системах следования за трендом, их общие действия приведут
 к потоку похожих приказов. При таких обстоятельствах трей-
 деры, пользующиеся этими системами, могут обнаружить, что их
 приказы на совершение сделки по текущей цене и стоп-прика-
 зы выполняются по ценам, достаточно далеким от ожидаемых.
 2. "Пила". Системы следования за трендом будут сигнализировать
 обо всех трендах большого масштаба; проблема заключается в том,
 что они также генерируют множество ложных сигналов. Главная
 неприятность, с которой сталкиваются трейдеры, использующие
 системы следования за трендом, состоит в том, что рынок может
 совершить случайное движение с амплитудой, достаточной для ге-
 нерации сигнала, а затем опять изменить направление. Это непри-
 ятное событие может повторяться несколько раз подряд; отсюда
 и термин "пила". К примеру, на рис. 17.6 показаны торговые сиг-
 налы, сгенерированные системой пробоя (закрытие выше макси-
 мума или ниже минимума N предшествующих дней) при N = 10.
 Как видно из графика, данная система несколько раз подряд про-
 водит убыточные сделки на одних и тех же ценовых уровнях.
 3. Неполное использование длительных ценовых трендов.
 Базовые системы следования за трендом подразумевают неизменность размеров позиции. В результате при длительном тренде такая система единожды открывает позицию определенного размера в направлении тренда. Например, на рис. 17.7 система пробоя с N = 40 дала сигнал к покупке в декабре 1993 г. и держала длинную позицию на протяжении всего восходящего тренда. Прибыльность данной системы могла бы быть увеличена, если бы она могла использовать преимущества длительных трендов, генерируя сигналы, указывающие на необходимость увеличения размера позиции.
 4. Нечувствительные (медленные) системы могут потерять
 значительную часть текущей прибыли.
 Хотя медленные варианты систем следования за трендом часто работают неплохо,
 
 628 ЧАСТЬ 4. ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ и ИЗМЕРЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВЛИ
 Рисунок 17.6.
 СИГНАЛЫ СИСТЕМЫ ПРОБОЯ НА РЫНКЕ,
 НАХОДЯЩЕМСЯ В ТОРГОВОМ ДИАПАЗОНЕ:
 НЕПРЕРЫВНЫЕ ФЬЮЧЕРСЫ НА ЗОЛОТО
 
 Замечания: В - сигнал к покупке: цена закрытия выше предыдущего 10-дневного максимума; S - сигнал к продаже: цена закрытия ниже предыдущего 10-дневного минимума.
 одна из их неприятных черт состоит в том, что иногда они теряют значительную часть текущей прибыли. Например, система пробоя с N = 40 "поймала" почти весь тренд марта-июля на рынке неэтилированного бензина, но затем потеряла практически всю прибыль, прежде чем был получен сигнал к продаже (рис. 17.8).
 5. Невозможность заработать на рынках, находящихся в торговых диапазонах. Лучшее, что может сделать любая система следования за трендом в течение периода консолидации рынка, - это не проиграть, т.е. не генерировать никаких новых сигналов. Тем не менее, на рынках, где цена колеблется в
 
 ГЛАВА 17. ТЕХНИЧЕСКИЕ ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ: СТРУКТУРА и КОНСТРУКЦИЯ 629
 Рисунок 17.7.
 НЕПОЛНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ
 ДЛИТЕЛЬНЫХ ЦЕНОВЫХ ТРЕНДОВ:
 НЕПРЕРЫВНЫЕ ФЬЮЧЕРСЫ НА МЕДЬ
 
 ограниченном торговом диапазоне, большинство систем следования за трендом попадут в "пилу". Это очень важное обстоятельство, поскольку большинство рынков основное время проводят в консолидационных торговых диапазонах.
 6. Временные большие убытки. Даже превосходная система следования за трендом может привести к большим текущим убыткам по открытым позициям. Подобные события будут крайне неприятными для трейдеров, имеющих значительную прибыль, заработанную в предыдущих сделках, но они могут оказаться катастрофическими для трейдеров, только начавших следовать сигналам системы.

<< Пред.           стр. 10 (из 18)           След. >>

Список литературы по разделу