зящее среднее К, а SD - это трехпериодное простое скользящее среднее SK.

Лэйн предлагает довольно сложную интерпретацию стохастического осциллятора. Во-первых, в тех случаях, когда наблюдается расхождение графиков SK и цены, следует ожидать разворота тренда. (К сожалению, невозможно строго определить понятие расхождения, и поэтому данное правило трудно смоделировать на компьютере). Таким образом, в тех случаях, когда цена достигает нового максимума, а на графике SK новый максимум не появляется (отрицательное расхождение), следует ожидать, что тренд развернется вниз. Напротив, когда цена падает до уровня нового минимума, а SK не падает ниже своей минимальной цены (положительное расхождение), следует ожидать разворота тренда цены вверх.

Сигналом к покупке при таких расхождениях является подъем 8Кнад SD, а к продаже - падение SK ниже уровня SD. Лэйн утверждает, что сигнал более надежен в тех случаях, когда график SD перед пересечением с 8Куже развернулся в направлении нового тренда. Также, если полученный сигнал не противоположен направлению главного (долгосрочного) тренда (major trend), его надежность повыщается. И наконец, наиболее надежны сигналы к покупке, полученные в области от 10% до 15%, и сигналы к продаже, полученные в области от 85% до 90%.

Мы провели многочисленные тесты этих правил на месячных данных сводного индекса NYSE с 1968 по 1986, причем длина индикатора изменялась от 1 до 24 месяцев. Полученные результаты оказались ниже нащего стандарта. Основное правило принятия рещений (покупать, когда SK пересекает SD снизу вверх, продавать и открывать короткие позиции, когда SK пересекает SD сверху вниз) приводило к стабильным убыткам, как показано на рис. S-21. Дополнительное требование, чтобы направление SD совпадало с направлением пересечения SD графиком SK, несколько улучшило результаты, как показано на рис. S-22. Еще одно требование, чтобы направления обоих графиков совпадали с направлением пересечения SD графиком SK, повысило стабильность результатов, но не увеличило максимальный капитал (накопленную прибьшь). Наложение дополнительных требований по расхождениям с графиком цены и по исполнению только тех сигналов, которые бьши получены в специфических областях (от 10% до 15% для покупки и от 85% до 90% для продажи) значительно усложнило модель, но не повысило ее эффективность до уровня стандартного правила пересечения простого скользящего среднего длиной 40 недель.

Затем мы провели тесты этих правил с помощью программы Сотри Тгас на двух периодах длиной по 9.75 лет. Использовались недельные данные (состоящие из максимума, минимума, закрьггия и объема для каждой недели) сводного индекса Нью-Йоркской фондовой биржи (NYSE). Первый период длился с 5 января 1968 года по 30 сентября 1977 года, второй пери-

од-с 8 апреля 1977 года по 31 декабря 1986 года. Наложение периодов необходимо для упрощения теста различных скользящих средних по полному объему данных. Используя недельные данные, мы получили значительно меньщую полную прибьшь и более высокую частоту сделок, чем на месячных данных. Сравните, для примера, оптимизационные тесты на недельных данных, показанные на рис. S-23 (стр. 482), с тестами тех же правил на месячных данных (рис. S-22, стр. 481).

Некоторые аналитики рекомендуют следующую фильтрацию сигналов сглаженного стохастического осциллятора: необходимо, чтобы и SK и SD поднимались при получении сигнала к покупке и падали при получении сигнала к продаже. Кроме того, для подтверждения продажи SD должен находиться в перекупленной области (SD больше 80%), а для подтверждения покупки - в перепроданной области (SD меньше 20%). Как показано на рис. S-24 (стр. 482), эти правила привели к стабильным убыткам на интервале длин индикатора от 1 до 90 недель. Очевидно, фильтры перекупленности/ перепроданности ухудшают результаты, не допуская полного участия модели в длительных устойчивых трендах.

Швагер и Стрем* провели тесты широкой области параметров, включая скользящие средние различной длины (помимо стандартного сглаживания

Рис. S-21:

Распределение прибыли для стохастического осциллятора: SK пересекает SD, количество периодов от 1 до 24 месяцев, с 1968 по 1986

о с:

Количество периодов

*Джек Д. Швагер и Норман Стрем, "Технический анализ фондового и фьючерсного рынков" (Jack D. Schwagcr and Norman Strahm, Technical Analysis of Stocks and Commodities, P.O. Box 46518, Seattle, WA 98146, June 1986, p. 12.)

трехпериодными средними), множество периодов для основного осциллятора К, а таьсже тесты на недельных и месячных данных.

Они использовали данные 25 различных фьючерсных рынков и пришли к выводу о том, что ценность стохастического осциллятора как технического индикатора рынка в значительной степени преувеличена. Применявшиеся разнообразные параметры давали плохие или средние результатьг Наши тесты подтверждают этот вывод.

Оптимальный стохастический осциллятор - K39W (K39W Stochastics Proves Optimal)

Используя два периода недельных данных сводного индекса NYSE длиной по 9.75 лет, мощный компьютер, «пережевывая» тысячи комбинаций одну за другой, обнаружил одно эффективное правило принятия решений. Согласно этому правилу, следует покупать, когда несглаженная К-линия длиной 39 недель поднимается над уровнем 50%, при условии, что и К, и цена закрытия находятся выше своих уровней прошлой недели. Продавать и открывать короткие позиции следует, когда К-линия длиной 39 недель опускается ниже уровня 50%, при условии, что и К, и цена закрытия находятся ниже своих уровней прошлой недели.

Рис. S-22:

Распределение прибыли для стохастического осциллятора: SK пересекает SD и направление SD совпадает с направлением пересечения, количество периодов от 1 до 24 месяцев, с 1968 по 1986

им *м

2I.N »М

шм

Количество периодов ю