В нашей библиотеке: 321 книг 226 авторов 0 статей За всё время нас посетило 875319 человек которые просмотрели 17332488 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 |




Входы на пробое волатильности

 

Три  следующих  теста исследуют  модели,  основанные на пробое волатиль- ности, в которых  производится покупка при подъеме  цен выше  верхней границы волатильности или открытие короткой позиции, когда они опус- каются  ниже  нижней границы волатильности. Когда  волатильность рас- тет,  границы расширяются; когда она падает,  они  сужаются.  Точка  рав- новесия, относительно которой строятся границы, может быть последней ценой  закрытия, скользящей средней  или  каким-либо другим  показате- лем текущей  цены.

 

Тест  7.  Пробой  волатильности   с входом  на  открытии   следующего дня.  Эта модель покупает при открытии следующего дня,  если сегодняш- нее закрытие превышает верхнюю  границу  волатильности, и открывает короткую позицию, когда цена  падает  ниже  нижней границы. Для опре- деления верхней  границы волатильности к текущей  цене  (или ее скользя- щей  средней) следует прибавить ширину среднего  истинного диапазона, умноженную на значение параметра bw. Ширина среднего  истинного ди- апазона рассчитывается за последние atrlen дней. Для расчета нижней гра- ницы  волатильности из текущей  цены  вычитают ширину среднего  истин- ного  диапазона,  умноженную на  bw. Показателем цены  служит malen — экспоненциальное скользящее среднее  цен закрытия. Если длина  сколь- зящего  среднего  malen равна  единице, то этот показатель становится ра- вен цене закрытия торгового дня,  когда имеет место пробой.

Поскольку модель на пробое  волатильности имеет три параметра, для

данного теста  был использован метод  генетической оптимизации.  При помощи генетической оптимизации множитель величины среднего истин- ного диапазона bw-подбирался в пределах 1,5 —4,5 с шагом 0, 1; период сред- него истинного диапазона atrlen тестировался в пределах  от 5 до 50 с ша- гом 1; период скользящей средней  malen подбирался в пределах от 1 до 25 с шагом  1. Генетическая оптимизация поводилась в объеме  100 генера-

ГЛАВА 5   МОДЕЛИ, ОСНОВАННЫЕ НА ПРОБОЯХ                                                                                                                  119

 

ций.  Как  и во всех предшествующих тестах,  велся  поиск  максимального соотношения риска/ прибыли (или,  что то же самое,  минимальной веро- ятности случайности прибыли).

Лучшая  эффективность в пределах выборки была достигнута  при мно-

жителе  среднего  истинного диапазона 3,8, периоде  скользящего среднего

5 и периоде  среднего  истинного диапазона 20. При  этих параметрах годо- вая прибыль составила 27,4%. Вероятность случайности прибыли — соот- ветственно 5,6% (после  коррекции для  100 тестов— 99,7%). Практически каждая  из исследованных комбинаций давала  прибыли в длинных пози- циях и убытки  в коротких. Средняя сделка для лучшего  набора  парамет- ров длилась  6 дней  и дала прибыль в $4675. За период  оптимизации было проведено всего 240 сделок, из них около 45% были прибыльными. По срав- нению с предыдущими тестами  меньшее количество и больший процент прибыльных сделок объясняются тем, что границы пробоя  были располо- жены  дальше  от текущего  уровня  цен.  Средняя сделка  вне пределов вы- борки принесла $7371 убытков,  и только 25% из 122 сделок были выгодны- ми.  Убытки  длинных и коротких позиций были  примерно одинаковы.

Почти  вся прибыль была получена за периоды с августа  1987 г. по де- кабрь  1988 г. и с декабря 1992 г. по август 1993 г. Снижение капитала от- мечалось с октября 1985 г. по июль 1986 г., с августа 1989 г. по май 1992 г. и с мая  1995 г. по декабрь  1998 г.

Излишняя оптимизация могла повлиять на ухудшение  эффективнос-

ти вне пределов выборки. В то же время,  учитывая количество парамет- ров и комбинаций, испытанных в этом тесте, хорошая модель должна была бы дать большую  прибыль в пределах  выборки и лучшие  статистические показатели,  способные выдержать коррекцию на множественную опти- мизацию без полной потери  значимости. Другими словами, в данном слу- чае избыточная оптимизация была не самым  страшным: несмотря на оп- тимизацию,  эта модель  давала  плохие  результаты при  недопустимо ма- лом количестве сделок.  Как  и другие,  эта модель  просто,  видимо,  лучше работала  в прошлом.

Как и ранее,  валютные рынки были в основном прибыльными. Как ни странно, нефтепродукты в данном случае были сильно убыточными. Кофе и лес хорошо работали в пределах выборки, но вне пределов выборки были убыточны в отличие  от предыдущих тестов.  Не  исключено, что некото- рые из этих результатов объясняются ограниченным числом  сделок,  про- веденных системой.

 

Тест  8.  Пробой  волатильности  с  использованием  входа  по лимит- ному приказу.  Эта модель  пытается открыть  длинную  позицию на следу- ющий  день после  пробоя  с помощью лимитного приказа в случае,  если цена  закрытия торгового дня была выше,  чем текущей  уровень цен плюс ширина среднего  истинного диапазона. Текущая цена  определяется экс- поненциальным скользящим средним с периодом malen,  рассчитанным

120                                                                            ЧАСТЬ II   ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

 

по ценам  закрытия. Множитель ширины среднего истинного диапазона обозначается как  bw, а количество дней,  по которым производится рас- чет среднего истинного диапазона, обозначено как  atrlen.  Цена  для ли- митного приказа, размещаемого на следующий день,  приравнивается к средней цене торгового дня,  когда произошел пробой. Оптимизация про- водилась так же, как и в тесте 7.

Для всех сочетаний параметров длинные позиции были выгоднее (или хотя бы менее убыточными), чем короткие. Лучшая эффективность в пре- делах выборки была  достигнута при  параметре bw,  равном 3,7,  периоде скользящего среднего 22 и периоде среднего истинного диапазона atrlen 41: при  этих параметрах годовая прибыль составила 48,3%. Вероят- ность случайности прибыли составила менее 0,02% (после  коррекции для

100 тестов—  менее   13%).  В пределах  выборки проведено 1244  сделки. Средняя длительность сделки составила 7 дней.  Система провела 45% при- быльных сделок  со средней прибылью в сделке  $3616.  И длинные, и ко- роткие позиции были прибыльными.

При таких статистических данных  можно было бы ожидать  прибыль- ной  работы  вне пределов выборки, но этого  не случилось. Вне пределов выборки модель несла тяжелые потери. Капитал рос с начала  выборки до августа 1990 г., медленно дрейфовал до мая  1992 г., заметно вырос к июню

1995 г., а затем  снижался. Эти  результаты показывают главным образом снижение способности простых  моделей пробоя приносить стабильную прибыль в течение долгого  времени.

Все валютные рынки были прибыльными как в пределах выборки, так и вне  ее,  за исключением британского фунта  и канадского доллара.  Это показывает эффективность подобных систем  на трендовых рынках. Как ни странно, рынки валют с максимальной прибылью в пределах выборки не обязательно были самыми прибыльными вне ее пределов. Это показы- вает,  как важно  вести торговлю корзиной валют,  не отбирая инструмен- ты по результатам исторических данных,  если используется система, ос- нованная на пробое. Хотя эта модель плохо работала на рынке нефтепро- дуктов,  на рынке кофе  и леса результаты были  ошеломительными (более

65% и более 29% соответственно и в пределах,  и вне выборки).

 

Тест   9.   Пробой   волатильности  с  использованием  входа   по  стоп- приказу.   Эта  модель  входит  в рынок сразу  же после  точки  пробоя при помощи стоп-приказа, включенного в модель входа. Преимущество мо- дели в том,  что вход производится немедленно; недостаток же состоит в том, что вход может быть достигнут не по самой выгодной цене,  как в слу- чае лимитного приказа,  поскольку происходит исполнение множества стоп-приказов,  расставленных на общеизвестных уровнях  поддержки/ сопротивления. Во избежание множественных приказов в пределах  бара использован стоп-приказ на основе последней цены закрытия, как и в тес- те 6. Модель  со стоп-приказом на пробое  волатильности производит по-

ГЛАВА 5   МОДЕЛИ, ОСНОВАННЫЕ НА ПРОБОЯХ                                                                                                                121

 

купку,  когда цены поднимаются выше верхней  границы волатильности, и открывает короткую позицию,  когда  они  опускаются ниже  нижней гра- ницы  волатильности.

Оптимальные значения для трех параметров модели  исследовались с помощью генетического оптимизатора, встроенного в C-Trader toolkit, предлагаемый Scien tific C on sultan t Services, Inc. Минимальное соотноше- ние риска/ прибыли было достигнуто при множителе ширины среднего истинного диапазона 8,3, периоде скользящего среднего  11 и периоде сред- него истинного диапазона atrlen 21; при этих параметрах годовая прибыль составила всего 11,6%. В пределах выборки проведено 1465 сделкок. Сред- няя длительность сделки  — 6 дней.  Система провела 40% прибыльных сде- лок со средней  прибылью в сделке,  равной $931. Только длинные позиции были  прибыльными во всех комбинациях параметров.

Вне пределов выборки и длинные, и короткие позиции были  убыточ- ными.  Из 610 сделок только  29% были прибыльными. График изменения капитала и другие результаты тестов показывают, что ухудшение вне пре- делов выборки было  гораздо  сильнее, чем у других моделей,  основанных на пробое  волатильности, использующих лимитные или даже рыночные приказы.

Может ли избыточная оптимизация объяснить быстрое  ухудшение результатов вне  пределов выборки? Нет.  Оптимизация может  заставить изначально плохую систему показать хорошие  результаты в пределах выборки. При  этом  эффективность системы вне выборки не изменится. Оптимизация часто  меняет  таким  образом модели,   которым не хватает реальной достоверности и которые во многом  случайны. Чем мощнее ре- альная  модель,  тем лучше она будет работать после оптимизации. Как и в предыдущих примерах, эффекты подгонки под исторические данные  — не единственная причина провала; эффективность снизилась задолго  до окончания периода выборки. Ухудшение  эффективности в данном слу- чае можно  приписать как излишней оптимизации, так и продолжающе- муся росту эффективности рынка.

Модель в пределах выборки была выгодна при работе с британским фунтом,  немецкой маркой, швейцарским франком и иеной;  вне выборки все  рынки, кроме  британского фунта,  дали  положительные результаты. Если  бы велась торговля всеми  валютами, кроме  евродолларов и канадс- кого доллара,  то в обеих выборках была бы получена солидная прибыль; евродоллар понес  большие убытки  ввиду проскальзывания и входа по неоптимальной цене  стоп-приказа. Дело в том,  что долларовая волатиль- ность рынка  евродоллара низка,  поэтому требуется торговать  большим количеством контрактов, что повышает расходы на сделку.  Мазут принес прибыль, но на остальных рынках нефтепродуктов система получила убыт- ки.  Ухудшение  результатов вне  пределов выборки в некоторых случаях по сравнению с входом  по лимитному приказу показывает, что с помо- щью стоп-приказа достаточно сложно войти в рынок по приемлемой цене.

122                                                                                       ЧАСТЬ II   ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

 




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