назад Оглавление вперед


[Старт] [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] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [250] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274]


5

Проводя моделирование, вы можете оставлять в выборке все просмотренные данные независимо от того, насколько они устарели. Законы рынка устанавливаются людьми, а человеческая природа мало меняется с течением лет. Старые данные, таким образом, могут быть весьма значимыми, а поведенческие модели, характерные для прошлого, - иметь тенденцию к повторению.

И наоборот: для ускорения процесса допустимо систематически удалять из выборки некоторое количество данных, относящихся к наиболее раннему периоду, заменяя их равным количеством данных из сегмента вне выборки. Иными словами, для выявления специфического параметра может использоваться «скользящее окно» установленной длины. Если допустить, что основные характеристики рынка существенно меняются с течением времени, стремление аналитика систематически опускать наиболее «древние» исторические данные представляется обоснованным.

Описанный нами процесс тестирования представляет технический анализ как метод, обладающий высокой степенью научной точности. В случае если полученный на материале данных в выборке параметр дает хорошие результаты применительно к данным вне выборки, использование индикатора в ближайшем будущем, очевидно, в высокой степени оправдано.

Несомненно, убедиться в пригодности или неэффективности индикатора в ходе анализа исторических данных куда приятнее, чем получить аналогичную информацию в реальном времени и с реальными деньгами. Инвестор выигрывает независимо от того, верной или ошибочной оказалась гипотеза. По мнению Томаса Эдисона, отвергнутая теория - это полезнейшая информация, поскольку позволяет сконцентрировать внимание на явлениях и методах, изучение которых может дать положительный результат. Сам процесс моделирования, позволяя более пристально взглянуть на поведение рынка, служит источником многочисленных новых идей.

Пример тестирования простого технического индикатора: стратегия пересечения экспоненциальных скользящих средних (ЭСС)

Стратегия пересечения экспоненциальных скользящих средних (ЭСС) - один из простейших технических индикаторов рынка. Метод пересечения ЭСС был выбран нами в качестве примера, поскольку суть его достаточно проста, а теоретические и практические достоинства неоспоримы. Экспоненциальные скользящие предпочтительнее простых как наиболее адекватно отражающие самые свежие ценовые данные и наименее зависимые от данных более ранних периодов. ЭСС также менее чувствительны к устаревшим данным, чем взвешенные скользящие средние. В сравнении с прочими методами ЭСС дают более стабильные результаты.



Описываемая стратегия предполагает: покупку, если значение цены пересекает снизу вверх свою экспоненциальную скользящую среднюю; продажу и открытие коротких позиций, если цена пересекает свою ЭСС сверху вниз. В нашем примере, основываясь на материале недельных данных, мы покупаем индустриальный индекс Доу-Джонса по цене закрытия пятницы, если цена поднялась выше недельной ЭСС. И наоборот: если последняя цена закрытия ниже ЭСС, мы закрываем длинную позицию и открываем короткую. Руководствуясь подобной стратегией, инвестор, покупая или продавая, неизменно остается в рынке. Ясные и точные сигналы к покупке и к продаже не оставляют места неуверенности, субъективности - иными словами, не позволяют инвестору отвлекаться и не колеблют его решимость. Стратегия сглаживания скользящих средних является основой многочисленных построенных на следовании за трендом систем и методологий. Наш пример, описывающий правило пересечения скользящих, - один из наиболее простых ее вариантов.

Избегайте «бычьей» односторонности. Мы используем как длинные, так и короткие позиции, поскольку с осторожностью относимся к надеждам на скорое возобновление «бычьих» тенденций на рынке - общепринятому мнению, которое выводится исключительно из прошлого опыта и негласно исповедуется инвесторами, чья основная стратегия ориентирована на покупку или инвестиции в денежный рынок и исключает открытие коротких позиций. С точки зрения современника, очевидно, что рынок ценных бумаг в последние сто лет был в целом «бычьим» (растущим), однако инвесторы, жившие век назад, не обладали сведениями о такого рода тренде. Заметим, что стратегия случайного открытия длинных или коротких позиций привела бы к существенным потерям на коротких позициях в период роста с 1982 по 2000 годы. Таким образом, стратегия коротких и длинных позиций прекрасно подходит для тестирования: индикатор, сумевший на коротких позициях показать хороший результат, безусловно, является эффективным.

Единственный переменный параметр - длина скользящей средней, я. Подобный простой непредвзятый подход предполагает оптимизацию единственного параметра (переменной) - количество временных периодов (в нашем случае - количество недель), используемых для вычисления экспоненциальной скользящей. Сглаживающая константа ЭСС вычисляется по формуле:

2:(п+ 1), где п - количество временных периодов.

Чем больше п:

•тем больше количество временных периодов;

•тем больше длина ЭСС;

•тем менее чувствительна экспоненциальная скользящая к изменениям ценовых данных;



•тем больше запаздывает ЭСС по сравнению с исходными данными;

•тем ниже чувствительность правил принятия решений;

•тем меньше число сигналов к покупке/продаже;

•тем меньше вероятность влияния случайного выброса цены на подачу сигналов; и, наконец,

•тем более заметный скачок цены необходим для подачи сигнала к изменению существующей короткой или длинной позиции.

Большое п, таким образом, означает медленный, нечувствительный и неактивный индикатор, способный подавать малое число сигналов. Чем меньше п:

•тем меньше количество временных периодов;

•тем короче ЭСС;

•тем более чувствительна экспоненциальная скользящая к ценовым данным;

•тем меньше запаздывает ЭСС по сравнению с ценовыми данными;

•тем выше чувствительность правил принятия решений;

•тем больше число сигналов к покупке/продаже;

•тем больше вероятность влияния случайного выброса цены на подачу сигналов; и, наконец,

•тем менее заметный скачок цены необходим для подачи сигнала к изменению существующей короткой или длинной позиции.

Маленькое п означает обладающий быстрой реакцией, чувствительный и активный индикатор, способный генерировать большое число сигналов.

Существует несколько параметров: стоимость трансакций, размер дивидендов, заемных средств, величина процентных ставок, - значения которых могут существенно меняться, затрудняя тем самым подсчеты. В нашем примере опущены все показатели этого рода - заметим, однако, что они не учитываются здесь исключительно из соображений простоты. Важно помнить, что в действительности перечисленные затраты, среди прочих, определяют эффективность стратегии и заслуживают самого пристального внимания. Частые торговые сигналы предполагают высокие затраты на проведение трансакций: в них входят не только комиссионные, но и «проскальзывание» (slippage), то есть отличие реальной цены сделки от цены, которую инвестор рассчитывал получить. «Проскальзывание» может сильно варьироваться; его значение нередко - в частности, на быстро меняющемся рынке - превышает спред между ценами предложения и спроса. «Проскальзывание», как правило, является отрицательной величиной и, таким образом, принадлежит к категории расходов. Также важнейшими из параметров, от которых зависит порой многократное увеличение прибыли или убытков, являются маржинальное обеспечение и кредитное плечо (leverage).

[Старт] [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] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [250] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274]