В нашей библиотеке: 321 книг 226 авторов 0 статей За всё время нас посетило 875319 человек которые просмотрели 17332460 страниц.
Читатели оставили 10 отзывов о писателях, 69 отзывов о книгах и 6 о сайте


Название: Энциклопедия торговых стратегий

Автор: Джеффри Оуэн Кац

Жанр: Технический анализ

Рейтинг:

Просмотров: 1769

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 | 168 | 169 | 170 | 171 | 172 | 173 | 174 | 175 |




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 N YF E 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, M cC orm ick, 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, M cC orm ick, 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.

 




Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 | 168 | 169 | 170 | 171 | 172 | 173 | 174 | 175 |

Оцените книгу: 1 2 3 4 5

Добавление комментария:






Информацию в электронную библиотеку yourforexschool.com добавляют исключительно для ознакомления. Если вы являетесь автором книги или компанией которая имеет права распространения и вы хотите чтоб на сайте не было вашей книги, то напишите в обратную связь и мы незамедлительно удалим её.

Копирование материалов сайта разрешено только с использованием активной ссылки на yourforexschool.com Copyright © 2010