В основном мы рассматриваем анализ по недельным и месячным данным, необходимый для определения основных изменений тренда. По нашему убеждению, большинство людей должно быть инвесторами, а не спекулянтами (торгующими на коротких временных интервалах), так как научиться работать в условиях случайных ежедневных изменений рынка очень сложно. Однако большинство концепций, приведенных в этой книге, так же применимы и на коротких временных периодах.
Фьючерсы и опционы, которые торгуются с использованием большого рычага, требуют гораздо большего внимания на коротких временных периодах. Значительную часть капитала можно потерять за несколько часов. Основываясь на широких исследованиях скользящих средних, проведенных Фрэнком Л. Хочхеймером (Merrill Lynch Commodiries Research Department) в 1978 - 1982 годах, Луи Мендельсон (Investment Growth Corporation, 50 Meadow Lane, Zephyrhills, FL 34249-9748) разработал программу для персональных компьютеров, позволяющую создавать, испытывать и использовать на практике модели следования за трендом на коротких временных интервалах. Программа предназначена для работы с фьючерсами и опционами. В отличие от других торговых программ, логика и правила принятия решений программы ProfitTaker полностью открытьг Пользователю программы не приходится принимать на веру решения некоего «черного ящика». Программами с закрытыми от пользователя правилами принятия решений обычно перестают пользоваться после первой неудачи, так как пользователь не может больше вернуть веру в их непогрешимость.
Мендельсон убежден в том, что модели выбора времени* должны быть как можно проще. Прежде всего, на основе быстрого и медленного индикаторов направления строится осциллятор. При оптимизации на данных 1984-1986 годов его сигналом бьшо пересечение простых скользящих средних дайной 3 и 11 дней, построенных по ценам закрытия ближайшего фьючерсного контракта на индекс Standard & Poors 500 - подъем трехдневного среднего над одиннадцатидневным давал сигнал к росту, а подъем одиннадцатидневного над трехдневным - к падению. Затем используется фильтр на основе импульса цены, а именно направление двухдневного простого скользящего среднего по закрытию контракта на индекс S&P: вверх - положительный сигнал, вниз - отрицательный.
Перепечатано с разрешения автора
ТОРГОВЛЯ НА КОРОТКИХ ВРЕМЕННЫХ ИНТЕРВАЛАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДНЕВНЫХ ДАННЫХ
Затем, параллельно быстрому индикатору направления строятся процентные «полосы чувствительности» для размещения зашцтных остановок. В результате оптимизации ширина полос приняла нулевое значение ( самый быстрый индикатор - 3-дневное скользящее среднее) для открытых коротких позиций, и 3 % ниже 3-дневного скользящего среднего для открытых длинных позиций. И, наконец, оптимизация показала, что выгоднее всего открывать позиции по цене открытия следующего после сигнала дня, а закрывать -по закрытию дня, давшего сигнал. Все эти параметры бьши получены с помо-ш:ью тестов и оптимизации по данным двух лет: с 1 января 1984 по 31 декабря 1986. Считалось, что на комиссию и проскальзьшание расходуется $75 с одной сделки. Ниже следуют результаты модели за период 1984 - 1986 гг.
Исторические дневные данные 1 января 1984 - 31 декабря 1986
Количество эакрытапс сделок.............................75
Доля прибыльных сделок.................................44 %
Доля прибыльных длинных позиций........................45 %
доля прибыльных коротких позиций.......................43 %
Суммарная прибыль......................................$ 31 350
Суммарная чистгш прибыль (с учетом проскальзывания
и комиссии)............................................$ 25 725
Максимальное падение капитала..........................$10275
Отношение чистой прибыли к максимальному
падению капитала.......................................2 . 50
Количество последовательных убыточных сделок...........6
Нереализованная прибыль в открытой позиции.............$ 1 650
Мендельсон провел большие исследования, пытаясь определить, как долго могут подобные модели для коротких временных интервалов эффективно работать в реальном времени. Его первые результаты говорят о том, что такие модели следует довольно часто переоптимизировать. Эффективность модели для фьючерсов на индекс S&P, построенной по данным двух лет и описанной выше, бьша очень высока в течение 1 месяца после оптимизации, а затем постепенно падала. Хотя Мендельсон все еще проводит исследования, пытаясь найти наилучший временной период для оптимизации, в реальной работе он настраивает свои модели ежемесячно. Это дает вполне удовлетворительные результаты.
Трейдеру, работающему на коротких временных интервалах, следует переоптимизировать модель после использования ее в течение месяца, не дожидаясь, пока она устареет. В нашем примере для этого потребуется тест по
- Торговля на коротких временных интервалах 45
2 годам последних данных. Тест «движется» вперед по времени, по мере того как исследователь отбрасывает самые старые данные и добавляет последние. По мнению Мендельсона, процесс перемещения теста во времени поможет модели быстро адаптироваться к изменениям ситуации на рынке. Период теста должен вмещать, как минимум, два полных рыночных цикла, однако его оптимальную длину еще предстоит определить в будущих исследованиях.