вежью услугу. Взаимоотношения между переменными незаметно для участника рынка могут измениться. Таким образом, инвестору следует заранее продумать свои действия в случае, если правила принятия решений окажутся неэффективными. Скажем, принять такую защитную установку: в случае когда убыток достигнет некоего предварительно определенного процентного уровня, все открытые позиции должны быть закрыты. Имеет смысл приостановить процесс использования правил и доработать их в соответствии с последними данными и в ситуации, когда убыточными оказались несколько (конкретное количество здесь также назначается заранее) сделок.

Тед С. Эрл, составитель Market Timing Report (P.O. Box, Tucson, AZ 85702), - дипломированный специалист в области инженерии и финансов. Задача принятия решений решается им с точки зрения научных, высокоточных методов. Представляется, что подход Эрла вполне продуктивен: достаточно заметить, что Timer Digest (Fort Lauderdale, FL) назвал исследователя самым точным из американских аналитиков рынка. Приведенный текст с разрешения издателя составлен нами по материалам статьи Т. С. Эрла «Моделирование правил принятия решений с помощью распознавания фигур», опубликованной в Technical Analysis of Stocks & Commodities в апреле 1986 года, стр. 30-39 (www.traders.com.).

Джо Крутцингер о преимуществах разработки собственной торговой системы

Эффективность торговой системы зависит от того, насколько хорошо она приспособлена к конкретным нуждам каждого трейдера. Ее устройство, равно как и изложение, должно быть понятно для пользователя. Трейдер в состоянии доверять правилам принятия решений только в том случае, если они полностью им осмыслены. Пользоваться торговой системой нам хочется лишь тогда, когда в ее основе лежат близкие нам воззрения на устройство рыночного механизма. Система должна быть приспособлена к психологическим качествам пользователя, его темпераменту, рыночным предпочтениям, степени допустимого уровня коэффициента вознаграждение/риск, особенностям образа жизни и форме капитала. Свойственная системе частота совершения сделок также должна находиться в соответствии с пристрастиями трейдера.

Каждый участник рынка сам ощущает, что для него благо и что - вред. Никто не позаботится о наших деньгах и о нашем спокойствии лучше нас самих, следовательно, разработав торговую систему, всякий трейдер должен внести в нее уточнения, отражающие его персональные предпочтения. Стабильная и ответственная работа с торговой системой невозможна без такой предварительной корректировки.

В своей книге The Trading Systems Toolkit, How to Build, Test and Apply Money-Making Stock and Futures Trading Systems (Probus Publishing Company, Chicago, Illinois, 1994, 246 c.) Джо Крутцингер предлагает читателю немало полезных практических советов. Пересказано с разрешения издателя.

Роберт С. Пелетье: простота как основное требование статистики

Проводя статистическую проверку и моделирование, помните о важнейшем понятии - количестве степеней свободы. Каждый дополнительный введенный в модель параметр уменьшает надежность прогнозирования с помощью этой модели на новых данных. Большое количество условий, исполнение которых необходимо для генерации торгового сигнала, означает низкую предсказательную ценность модели.

Другое необходимое условие успешной разработки - проверка выбранных независимых переменных на существование скрытых взаимосвязей. Любой точный статистический эксперимент предполагает тестирование на наличие внзтренних корреляций и последующее исключение лишних переменных. Наиболее эффективные торговые модели используют самое незначительное количество переменных - как правило, от двух до пяти.

Модель тайминга рынка необходимо проверять на выборке данных такой длины, чтобы число совершенных сделок равнялось не менее 30 и результаты тестирования, согласно центральной предельной теореме, могли быть признаны значимыми. Период теста должен включать целое число периодов самого медленного рыночного цикла: таким образом исследователю удастся избежать искусственного преобладания в модели покупки или продажи. Зная, например, что цикл фондового рынка составляет четыре года, аналитик обязан использовать для проверки данные, относящиеся как минимум к восьми годам (длина цикла, умноженная на два). Модели, проверенные на менее длинных периодах данных или содержащие более пяти переменных, не могут быть признаны надежными.

Роберт С. Пелетье, в прошлом профессиональный статистик, в настоящее время является президентом Commodity Systems, Inc. (200 West Palmetto Park Road, Boca Raton, FL 33432, www.csidatacom). Его компания занята сбором и продажей текущих и исторических данных, необходимых для проведения исследований. Поставляемая компанией продукция ценится на рынке за точность и аккуратность. Текст с разрешения издателя взят из CSI News Journal, февраль 1986.

Дэвид Р. Аронсон: метод ячеек для оценки индикаторов

Метод ячеек для оценки пользы данного технического индикатора отличается от большинства принятых до сих пор методов, суть которых состоит в вычислении размеров прибыли или убытков, сопряженных с покупками и продажами, производимыми согласно сигналам индикатора в течение определенного периода прошлых лет. Метод ячеек предполагает разделение исследуемых исторических данных по областям (или ячейкам) таким образом, чтобы объединить в одной группе данные с одинаковыми значениями индикатора. Наиболее типичной является сетка из десяти ячеек: в две верхние входят 20% рассматриваемых данных, демонстрирующих наиболее высокие значения индикатора; средние шесть ячеек содержат 60% данных; и, наконец, две нижние объединяют еще 20% данных с наиболее низкими показателями.

Основная задача метода ячеек - подробное изучение такой характеристики индикатора, как способность предсказывать будущие изменения рынка (заметим, что прочие методы в основном заняты оценкой прибыльности сигналов, ползенных с помощью индикатора). Еще одна особенность метода: он исследует прогностическую функцию индикатора на всем интервале его возможных значений, а не только в точках «сигнальных событий». Своеобразие метода состоит и в том, что для его применения нет необходимости формулировать правила покупки/продажи. Таким образом, задача аналитика существенно упрощается. Важно также, что выборка используемых в ходе анализа данных существенно расширяется, поскольку исследования в данном случае не ограничены небольшим набором сигнальных точек. И наконец, метод ячеек позволяет оценить эффективность индикатора для разных временных горизонтов прогноза. Скажем, индикатор может с успехом прогнозировать на срок более 50 дней и давать сбой в случае десятидневного прогноза. Как правило, аналитик рассматривает действенность индикатора применительно сразу к нескольким временным горизонтам (обычно на ближайшие 10, 20, 60, 120 и 250 дней).

Согласно методу ячеек, предсказательная способность индикатора определяется путем измерения степени связи между текущим уровнем индикатора и последующими процентными изменениями рынка. Иными словами, метод позволяет определить, до какой степени будущие изменения зависят от текущего значения индикатора.

Оценка такого рода зависимости производится на непрерывной шкале, представляющей значения от 0% до 100%. Стопроцентная величина означает способность к безошибочному предсказанию, в то время как 0% - это полное отсутствие предсказательной информации. Подобные оценки называются сокращением степеней свободы.

Финансовые рынки слишком сложны и слишком подвержены случайным скачкам, чтобы какой-либо один из индикаторов смог с высокой степенью точности предсказать их движение. Значения индикаторов чаще всего находятся в интервале от 0% до 10%, причем большинство из них тяготеет скорее к нулю, чем к десяти. Достигнуть более высоких уровней степеней свободы удается путем объединения нескольких дополняющих друг друга индикаторов в модель со многими переменными.

Основное достоинство метода ячеек состоит в том, что он позволяет сравнивать различные индикаторы по отношению к нескольким временным горизонтам. Эта характеристика особенно важна, поскольку в распоряжении аналитика часто имеется целая библиотека индикаторов, предсказательную ценность которых в краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозах он не в состоянии сравнить из-за отсутствия метода.

Показать практическое применение метода ячеек мы решили на примере индикатора сглаженного отношения роста/падения (СОРП) Нью-Йоркской фондовой биржи. Отношение определяется как чистая разница между количеством растущих и падающих акций, поделенная на полное число торгующихся акций. Колеблющийся ежедневный график мы сглаживаем