Чтение онлайн

Технические исследования - логичные выходы

Параболическая система Уайлдера является обычной техникой выхода, и она была относительно беспристрастно протестирована нами в качестве отдельного вы­хода в сравнении с эталонной системой. Мы воспользуемся ей для наших выходов, используя оригинальные значения Уайлдера для шага точек SAR. Стартовая точка Параболической системы будет отличаться от оригинальной, потому что System Writer Plus (SWP) не располагает оригинальной формулой Уайлдера. Формула Уайлдера использует пик или впадину до Параболической торговли в качестве стартовой точ­ки. Формула SWP использует пик или впадину последних п дней, оставляя за вами выбор п. Относительно короткий период п обладает преимуществом расположения начальной остановки на более близком расстоянии. Когда мы тестировали Парабо­лическую систему ранее, количество выбираемых дней не было особенно важно, пока оно находилось в диапазоне от 4 до 15. Мы будем использовать 10 дней, как делали в нашем тестировании выходов.

Первый тест

Для этого теста мы хотим все сделать как можно проще, при этом оставляя так мало возможности для убытков, как только сможем. Мы используем пересечение 3/12 скользящих средних для вхождений, 10-дневную Параболическую систему для выхо­дов, начальный риск в $ 1500 и следящие остановки.

Нашей процедурой будет тестирование всех шести с половиной лет данных для того, чтобы посмотреть, как работают выходы. Если они работают очевидно плохо, мы разобьем период тестирования на две части, где первая часть составит четыре года, а вторая - два с половиной. Затем мы протестируем некоторые другие комбина­ции на ранней области наших данных и подтвердим полученную нами в конце комби­нацию на более поздних данных. (Смотрите рисунок 3-16.)

На самом деле, результаты довольно обнадеживающие. Как мы могли ожидать, соевые бобы и золото в проигрыше, но посмотрите, как хорошо система справляется с казначейскими обязательствами, немецкими марками и сырой нефтью. Возможно, с небольшой помощью мы получим работоспособную торговую систему.

На следующем шаге пропустим результаты через Portfolio Analyzer. Мы ви­дим средний доход $3,282 в год (мы никогда не допускали "пирамид"), что дает годовой доход 14,8 процентов. Мы знаем множество трейдеров, которые были бы довольны и этим. Но посмотрите на убытки: $ 22259! Если бы это случилось в нача­ле нашей торговли, нас бы просто выбросило с рынка. Быстрое вычисление показы­вает, что наш процент выигрышей 35 % и отношение среднего выигрыша к средним потерям 2.06 дают в результате большую вероятность провала. Вероятность умень­шения портфеля до $ 15000 (понижение на 40 процентов), прежде чем он поднимется до $50000, составляет 45 процентов.

Как мы можем видеть, случилось то, что предсказывалось. Мы смогли разрабо­тать прибыльную, но неприемлемую торговую систему. Это упражнение служит хоро­шим примером того, почему нам никогда не следует использовать совокупный доход в качестве единственного критерия для суждений об эффективности торговой систе­мы. Как мы утверждали ранее, тестируйте особый набор критериев, который позво­лит добиться лучшего решения.

Следующий шаг

Следующий шаг, признаться, субъективный и проводится с позиций здравого смысла. Мы собираемся взглянуть на индивидуальный перечень торгов для каждого рынка для того, чтобы увидеть, были ли вхождения успешными или нет. Это субъек­тивно по двум причинам. Во-первых, если вы анализируете отдельный элемент в груп­пе взаимозависимых частей торговой системы, вы никогда не узнаете, насколько на самом деле важен каждый элемент для отдельной торговли. Частое проведение не­больших изменений, которые по вашему мнению вполне невинны, может разорвать цепь событий, и изменения прокатятся волной по всей системе. Во-вторых, реально не существует и, вероятно, не должно существовать объективных критериев в поддерж­ку вашего решения. Наверное, здесь больше поможет опыт.

Мы рассматриваем перечень торгов, чтобы увидеть, как быстро торги станови­лись прибыльными и насколько велика была эта прибыльность. Очевидно, распечат­ка результатов 36J торгов является пустой тратой места, но, когда мы рассматриваем все пять рынков, выявляются два общих феномена. Во-первых, как вы могли ожидать, хорошие торги быстро оказывались доходными. Во-вторых, плохие торги быстро начинали проигрывать и располагались группами. При рассмотрении торгов на гра­фике по одному, картина проясняется. Наше вхождение по скользящим средним рабо­тает хорошо, когда рынки совершают широкие колебания, а большие последова­тельные убытки возникают, когда рынки часто меняют направление.

ADX в качестве фильтра

Мы часто используем DMI Уайлдера и его производную ADX. На большинстве тестов, где мы использовали его в качестве фильтра для принятия объективного реше­ния о том, находится ли рынок в состоянии тренда, ADX показал себя эффективным. Мы обнаружили, что хорошие результаты обычно группируются в диапазоне от 10 до 25 дней в зависимости от применения. Мы будем использовать 18-дневный ADX, по­скольку 18 находится в середине диапазона.

Мы должны быть осторожны в выборе способа, которым тестируем ADX, иначе он будет действовать не как фильтр, а как самостоятельный метод вхождения. Мы запрограммируем вхождения таким образом, что будем покупать или продавать толь­ко на подъеме ADX и пересечении скользящих средних, возникающих в один день. Если ADX стремится вниз, то рынок является ненаправленным, а наше наблюдение за торгами показало, что такая ситуация приносит большие проигрышные периоды.

Как вы можете видеть на рисунке ниже, произошли коренные изменения. Все рын­ки теперь прибыльны, правда, нам, возможно, хотелось бы сделать больше денег на золоте за шесть с половиной лет торговли. Удивительно, но казначейские обязатель­ства и сырая нефть не так прибыльны, как раньше. Процент выигрышей выше, а коли­чество торгов существенно меньше. Здесь сказывается то, что наш фильтр принялся за работу. Давайте запустим Portfolio Analyzer. (Смотрите рисунок 3-17-)

Общий совокупный доход при использовании АДХ составил $61333, что более чем вдвое превышает результат предыдущего теста. Годовая отдача теперь дошла до 37.7 процентов. Количество торгов понизилось до 151. Что еще лучше, наш процент выигрышей поднялся до 44 процентов, а отношение среднего выигрыша к средним потерям дошло до оптимистичной величины 2.32. Наша вероятность провала сейчас составляет только 2.9 процента. Максимальный убыток от пика к впадине $9414 вполне укладывается в наши изначальные нормы. Месячные значения баланса представле­ны на следующих страницах. Отметьте, что мы снимали доходы и возмещали убытки каждый год, начиная, таким образом, каждый год с $25000. (Смотрите рисунки 3-18 и 3-19.)

Дальнейшее тестирование

Если мы хотим довести упражнение до логического завершения, нам следует пред­принять еще несколько шагов. Самое важное, нам следует протестировать каждый из­меняемый параметр на всем диапазоне его значений, чтобы убедиться, что мы случайно не подстроили под кривую нашу систему. Результаты должны быть приемлемы на всем диапазоне значений. Затем мы могли бы оптимизировать систему для получения "луч­ших" значений на первых нескольких годах данных, а затем протестировать эти значе­ния на последующих годах. В данном случае это трудно сделать из-за недостаточного количества торгов, но, если ваша система генерирует достаточно много примеров, мы рекомендуем такой подход. Определение лучших значений непросто. Наиболее безо­пасным способом будет выбор значений, которые дают результаты в середине диапазо­на. Если оптимальное значение находится на одном из концов диапазона, то, вероятно, будет лучше это проигнорировать и взять значения из середины распределения. Напри­мер, вы тестировали остановки начального риска в диапазоне от $500 до $2000 с шагом в $100. Так называемое лучшее значение остановки пришлось на $900, а результаты существенно падают при использовании остановки менее $800. Они продолжают быть нормально распределенными вплоть до $2000. Лучше использовать значение между $800 и $2000 вместо лучшей остановки на уровне $900.

Компьютерное тестирование торговых систем все еще находится в начале свое­го развития. Трейдеры, кажется, продвигаются к более продуктивным торговым ме­тодам, но пока все же на эту тему написано немного. Вероятно, это обусловлено тем, что в тестировании не существует абсолютов так же, как их не существует и в торгов­ле. Однако существует неправильное представление, что тестирование что-то "дока­зывает"^ это убеждение мы постарались развеять. Мы надеемся, что спровоцирова­ли некоторые дебаты по этому вопросу, и что сейчас где-то проводится исследование по улучшению управления фьючерсами, и что оно будет обнародовано какими-ни­будь талантливым частным трейдером.

Рекомендуемая литература

Griffin, P. The Theory ofBlackjack. Las Vegas: Gambles Press, 1981.

Lucas, Louis В., and Wade Brorsen. "The Usefulness a/Historical Data in Selecting Parameters/or Technical Trading Systems. "The Journal of Futures Markets 9, no. 1 (1989), pp. 55-65.

Vince, Ralph. Portfolio Management Formulas. New York: John Wiley Sons, 1990.

Young, Terry W. "Introducing the Calmar Ratio. " Technical Traders Bulletin 3, no. 9 (September 1991), pp. 1-10.

Глава 4

Торговля в течение дня

Введение

Плата за присутствие в бизнесе

Дневной трейдер входит и выходит из торгов во время одной и той же рыночной сессии, которая идет обычно шесть часов. Весьма краткосрочная природа торговли в течение дня дает трейдеру свои преимущества и недостатки. К преимуществам отно­сятся: более низкий уровень требований и отсутствие риска изменения за ночь настро­ения рынка. К недостаткам относятся: высокие требования к усилиям и затратам вре­мени трейдера, ограниченный уровень потенциального дохода и обременительные расходы на частые трансакции.