шие результаты при проецировании их на более поздние периоды, мы сможем больше доверять им в реальной работе. Даже если при тестировании обнаруживаются слабые стороны метода, нам будет полезно лучше понять неудачные ( и, возможно, удачные) торговые методы.

Для проведения тестов мы выбрали самую большую базу данных, с которой можно работать в программе технического анализа Сотри Тгас для IMP PC - сводный фондовый индекс Standard & Poors 500 (S&P) начиная с I9I0 до 1986 года. До 1930 года база данных содержит среднемесячные цены, а после 1930 - цены закрытия месяца. Мы произвольно разбили базу данных на семь частей, первая часть длиной 17 лет (с января 1910 по декабрь 1926), а оставшиеся - по 10 лет (декабрь 1926 по декабрь 1936, и так далее: 1936-1946, 1946-1956, 1956-1966, 1966-1976, 1976-1986). Мы начали в конце 1926 года, оптимизировали на прошлых данных (1910 - 1926) и затем спроецировали правила вперед за шесть итераций на шесть десятилетий. Таким образом, мы провели строгий тест наших правил на данных 60 лет методом слепого воспроизведения. В конце каждого десятилетнего теста мы проводили переоптимизацию правил на данных прошлых лет (но не более 42 лет, так как это предел программы Сотри Тгас, которая может работать с месячными данными не более 42 лет одновременно). Наши правила принятия решений на протяжении времени постепенно адаптировались к любым долгосрочным изменениям в ритмике рыночных циклов. Кроме того, ограничения, связанные с компьютерной программой и произвольное разбиение периодов теста на десятилетия, позволят нам избежать обвинений в том, что временные интервалы для теста специально подобраны.

Для изучения оптимизации мы выбрали один из самых простых, старых и популярных технических индикаторов: простое правило пересечения скользящего среднего. Чтобы воспользоваться тем фактом, что фондовый рынок в течение последних 60 лет имел, в целом, сильный растущий тренд, мы выбрали двустороннее, для открытия длинных и коротких позиций, бычье и медвежье торговое правило: покупать, если значение закрытия месяца индекса S&P пересекает снизу вверх свое простое скользящее среднее; продавать и открывать короткие позиции, если S&P пересекает свое скользящее среднее сверху вниз. Если индекс снова пересекал свое простое скользящее среднее снизу вверх, мы закрывали короткие позиции и снова покупали. Обратите внимание на то, что на растущем рынке стратегия случайного хаотического открытия коротких и длинных позиций приведет к существенным потерям (благодаря коротким позициям) и даст значительно худшие результаты, чем пассивная стратегия «купи и держи». Действительно, многие исследования показали, что на растущих рынках сложно получить результаты, лучшие, чем результаты стратегии «купи и держи».

При использовании такого простого, непредвзятого подхода есть только один параметр (или переменная), который можно оптимизировать: количество месяцев, используемых для вычисления скользящего среднего.

При уменьщении количества месяцев возрастает чувствительность метода и увеличивается количество сигналов к покупке и продаже. Скользящее среднее при этом будет приближаться к графику индекса. При увеличении количества месяцев, входящих в скользящее среднее, чувствительность метода падает, количество сигналов к покупке и продаже уменьщается и скользящее среднее удаляется от графика ценьг Чем длиннее скользящее среднее, тем устойчивее будет правило принятия рещений по отнощению к случайным скачкам цен, которые могут вызывать неоправданные сделки или изменения в длинных или коротких позициях. На сглаживании скользящих средних основаны многие системы следования за трендом. Наща система использует простейшую форму сглаживания.

В данной книге мы приводим значения прибьши и убытков, пол)енных при тестировании этого правила на исторических данных за шесть десятилетий. Проверялись простые скользящие средние длиной от 2 до 20 месяцев. Длина скользящих средних последовательно увеличивалась на 1 месяц. Нет необходимости проверять эффективность скользящего среднего длиной в один период, так как она совпадает с самим графиком индекса и никогда не даст сигнала к сделке. Дополнительные тесты (не приведенные здесь) показывают, что прибьшь постепенно уменьшается при увеличении длины простого скользящего среднего от 16 до 20 месяцев. Для простоты, мы не учитывали дивиденды, процентные ставки и стоимости сделок. Стоимость сделки может сильно изменяться от незначительной величины до весьма существенной, в зависимости от конкретного рыночного механизма и от природы торгов. Учет конкретной стоимости сделок мы оставляем читателю. Мы предполагали, что величины дивидендов и процентные ставки в среднем одинаковы и компенсируют друг друга.

Первая оптимизация бьша проведена на данных от января 1910 до декабря 1926. Этот начальный период длиной 17 лет дал нам первое представление о том, какая длина скользящего среднего обеспечивает наибольшую прибьшь. Все скользящие средние длиной от 2 до 20 месяцев дали положительную прибьшь. Максимальный капитал бьш достигнут с помощью 2-месячного скользящего среднего.

Затем мы попытались найти ответ на вопрос: насколько хорошо будут работать оптимизированные правила принятия решений в будущем? Сначала мы проверили работу 2-месячного скользящего среднего на следующем десятилетии, с декабря 1926 по декабрь 1936. В результате бьш пол)ен прирост основного капитала на 30.61 пунктов или 226.91 % по сравнению с начальным значением индекса S&P 13.49 пунктов на 31 декабря 1926 года.

Данный результат значительно превышает прибьшь стратегии «купи и держи», которая составила 3.69 пункта, или 27.35 %. После проверки правила на десятилетии 1926-1936, мы добавили данные этих лет к первому семнадцатилетнему оптимизационному периоду и переоптимизировали правило, чтобы увидеть, изменится ли лучшая длина скользящего среднего при проверке на новом 27-летнем периоде. Максимальное значение полного капитала по 27 годам с января 1910 по декабрь 1936 снова бьшо получено с помощью двухмесячного скользящего среднего.

Для нашей следующей «слепой» проверки мы применили правило пересечения двухмесячного скользящего среднего к следующему десятилетию, с 1936 по 1946 год. На этот раз прирост полного капитала составил только 1.82 пункта или 10.59% по сравнению с уровнем индекса S&P 17.18 пунктов на 31 декабря 1936 года. Однако этот результат все-таки лучше, чем убытки стратегии «купи и держи» величиной 1.88 пункта или 10.94 %.

Затем мы добавили данные за 1936-1946 годы в оптимизационную базу данных, длина которой теперь составила 37 лет. На этот раз максимальная прибьшь бьша получена при использовании скользящего среднего длиной 6 месяцев.

Применив правило пересечения нового оптимального шестимесячного скользящего среднего к следующему десятилетию (1946-1956), мы получили прирост полного капитала на 16.92 пункта или 110.92%. Однако стратегия «купи и держи» на этот раз дала значительно лучшие результаты: прирост капитала на 31.37 пунктов, или 205.03 %. Это еще раз подтверждает известный вывод, что на сильно растущих рынках сложно получить результаты лучшие, чем результаты стратегии «купи и держи».

Добавив результаты последнего десятилетия с 1946 по 1956 год в оптимизационную базу данных, мы переоптимизировали правило по последним 42 годам (предел памяти программы Сотри Тгас). Опять оптимальным оказалось шестимесячное скользящее среднее.

Применение правила шестимесячного скользящего среднего к следующим десяти годам (1956-1966) принесло прибьшь в 50.24 пункта, или 107.65% по сравнению с начальным уровнем индекса S&P 46.67 на 31 декабря 1956 года. Стратегия «купи и держи» на этот раз показала себя хуже: ее прибьшь составила 33.66 пункта, или 72.12 %.

После добавления 1956-1966 годов в оптимизационную базу данных оптимальный параметр не изменился: наилучшие результаты опять дало шестимесячное скользящее среднее. Применение этого скользящего среднего к следующему десятилетию (1966 - 1976) принесло прибьшь в 38.85 пунктов, или 48.36%, по сравнению с начальным уровнем индекса S&P 80.33 на 31 декабря 1966 года. Применение стратегии «купи и держи» на этом десятилетии дало прибьшь в 27.13 пунктов, или 33.77 %.