Document 2450563
advertisement
Содержание Введение .......................................................... 2 Средние скользящие – определение, виды средних скользящих и место в техническом анализе ............. 4 Применение средних скользящих в торговле – преимущества и недостатки................................. 8 Торговая система на основе средних скользящих ..... 10 Применяем торговую систему на акциях .................. 12 Применяем торговую систему на сырьевых рынках ... 14 Применяем торговую систему на валютах ................ 16 Применяем торговую систему на индексах ............... 18 В чем же сила и слабость средних скользящих? ....... 20 Дверь в системный трейдинг открыта ..................... 20 Введение Среднее скользящее занимает исключительное место в техническом анализе. Это некий “столп” технического анализа, на котором выстраиваются сложные конструкции. Но важно глубоко разобраться в средних скользящих, чтобы увидеть всю силу и слабость технического анализа. Мы построим наше исследование средних скользящих с точки зрения практикующего трейдера, попробуем выяснить суть этого базового элемента технического анализа. Также мы рассмотрим практическое применение средних скользящих на различных финансовых рынках. И в итоге выясним для себя силу и слабость этого “столпа” технического анализа. А главное, приоткроем дверь в разнообразный мир системного трейдинга. Давайте начнем сначала. На заре биржевого дела трейдеры наблюдали котировки в утренних газетах в виде таблицы с ценами. Вся информация, которая была доступна трейдеру - это текущая цена. Много ли можно сказать о компании по ее текущей цене? Возможно. Если представлять себе, сколько компания стоит. Но это более сложное дело – оценка компании. И методы, которые можно использовать – это методы фундаментального анализа. Далеко не каждый трейдер обладал знаниями, которых было бы достаточно для правильной оценки компании. Только умея читать и анализировать отчеты компаний, можно было попробовать рассчитать истинную стоимость компании. Зная истинную стоимость, можно было ее сравнить со стоимостью на рынке. Если истинная стоимость ниже рыночной цены, то трейдер видел выгодным купить акции компании. Или наоборот, если рыночная цена компании выше истинной стоимости, то, возможно, трейдер хотел бы продать акции такой компании. Это подход фундаментального анализа, основы. Все сложные и современные методы фундаментального анализа – это попытка оценить истинную стоимость компании исходя из ее состояния, ее бизнеса. Это сложный и часто субъективный путь. Большинство трейдеров смотрело на объективную и однозначную информацию – на цену. Только она была главным источником точной информации. Анализируя цену, трейдер стремится выяснить закономерности ее движения. Подход анализа рынков на основе цены и есть технический анализ. Цена – это основа. Позже стали применять такой показатель как объем торгов, но это вторичный параметр. Но единственная и непреклонная истина для трейдера – это цена. Итак, источник информации для трейдера это цена. Логично, что нужно изучать поведение цены в прошлом, чтобы обнаружить ее закономерности и использовать это в будущем. Таким образом, трейдеры пришли к пониманию, что нужно изучать поведение цены в прошлом, а не только текущую цену. Так появились графики цен – основная настольная книга трейдера. С появлением графиков цен появилось целое направление – графический анализ. Это способ найти закономерности поведения цены по ее визуальному поведению на графике. Так появились знаменитые фигуры технического анализа – “голова и плечи”, “клин”, “треугольники” и так далее. Этот подход имеет право на жизнь. Несмотря на главный недостаток графического анализа – субъективность. 2 Дело в том, что зрение человека – это очень сложный нейропроцесс, который до конца не изучен. Он позволяет человеку очень быстро оценить огромный объем информации. Современные методы искусственного интеллекта позволяют понять насколько это сложная задача – распознавание образов. А графический метод – это и есть распознавание образов поведения цен, так называемых “паттернов цен” или, другими словами, образцов поведения цен. Очень сложные алгоритмы пытаются, например, решить задачу распознавания рукописного текста, что для человека является довольно простой задачей. Поэтому потенциал человеческого зрения огромен и, в принципе, позволяет теоретически выявить некоторые закономерности поведения цен на графиках. В этом сила графического анализа. В использовании данного нам мощного механизма распознавания образов. Но есть и обратная сторона графического анализа – это субъективность. Зрение может обманывать человека. И это доказано психологами. Есть множество визуальных тестов, в которых мы можем наблюдать зрительные искажения - прямые линии кажутся кривыми и так далее. Поэтому разные люди совершенно поразному могут видеть одни и те же паттерны на графике. И каждый прав посвоему, потому что зрение имеет субъективную сторону. Как же быть трейдеру? Как найти объективную оценку поведения цены? И тут на помощь приходит «королева наук» – математика. Главное преимущество математического подхода в финансах – это объективность. Одна и та же формула на одних и тех же данных даст один и тот же результат. Всегда. Чего не скажешь о графическом анализе. Трейдеру, как и ученому, очень важно быть правым. Потому что трейдер зарабатывает, только если он прав, и теряет деньги, если не прав. Рынок дает оценку нашей правоте прибылями и убытками. Задумайтесь - если цена это число, то разве не логично, что с числами лучше всего справляется математика? Числа это стихия математики. Поэтому трейдеры и взяли на вооружение математические методы. Давайте и мы воспользуемся математикой, пуcть пока и простой, чтобы стать более эффективными на рынке. 3 Средние скользящие - определение, виды средних скользящих и место в техническом анализе Скользящее среднее (анг. moving average) - это функция, которая вычисляет среднее значение некоторого ряда значений. Самый простой вариант скользящего среднего это всем известное среднее арифметическое. Другими словами, если у нас есть некоторые значения и мы хотим узнать какое среднее значение мы имеем, то мы суммируем значения, а затем сумму делим на общее количество значений. В финансах мы имеем последовательность цен акций, валют, индексов. И мы желаем узнать среднее значение цены акции за какой-то период. По сути, среднее значение это важная статистическая характеристика. А именно, среднее значение это и есть математическое ожидание. Это один из двух фундаментальных показателей, которым в статистике описывают случайные величины. Цены, как правило, колеблются и при этом в среднем могут или расти, или падать, или оставаться на одном уровне. Так вот, самый простой способ узнать куда движется цена - это вычислить ее среднее значение за определенное время. И сравнить это среднее значение с текущей ценой. Скользящие средние так же можно представить как фильтр колебаний цен. Цены колеблются с различной амплитудой и скоростью, и среднее значение позволяет отфильтровать колебания цен и упростить их. Итак, скользящие средние с одной стороны – это математическое ожидание или, другими словами, наиболее вероятное значение цены. С другой стороны это фильтр колебаний цены, который позволяет выделить колебания нужной нам амплитуды. Давайте рассмотрим основные виды средних скользящих. Простое скользящее среднее (англ. simple moving average, англ. SMA) - равно среднему арифметическому значений цены за заданный период. Вычисляется по формуле: Где Pt – это цена в момент t, а n – это общее количество цен, которые мы берем для расчета простого среднего скользящего. То есть, мы просто суммируем цены за период и делим сумму на количество периодов, которые берем. В общем случае цены не просто суммируются, а еще умножаются на весовой коэффициент. Но в нашем случае он равен 1, поэтому не влияет на результат и не пишется в формуле. Очень похожее на простое среднее скользящее — ­­кумулятивное среднее сколь­зящее. 4 Кумулятивное скользящее среднее (англ. cumulative moving average) численно равно среднему арифметическому значений цены за весь период наблюдений: где CAt — кумулятивное скользящее среднее в момент t, t — количество доступных для вычисления цен, Pi — значение цены в момент i. Отличие кумулятивного скользящего от простого в том, что кумулятивное среднее вычисляется за весь период, а простое среднее скользящее за заданный период времени. То есть, кумулятивное среднее - это средняя цена за все время существования финансового актива. Как уже выше было сказано, цены можно не просто суммировать, а и при этом умножать на некоторый коэффициент. Зачем это нужно? Например, если мы считаем, что последние цены более важны, чем более ранние. Поэтому мы хотим придать им большее значение в нашей формуле. Для этого используют взве­ шенное скользящее среднее. Взвешенное скользящее среднее (англ. weighted moving average — англ. WMA) или линейно взвешенное скользящее среднее — это скользящее среднее, при вычислении которого вес каждой цены, начиная с ранней, равен соответствующему члену арифметической прогрессии: То есть, мы не просто суммируем цены, но и умножаем каждую цену на коэффициент. Если этот коэффициент равен единице, то мы получим простое среднее скользящее. Но мы хотим повысить значимость последних цен и понизить значимость более ранних цен. 5 Пусть общая значимость будет линейно падать от более новых цен к более старым. Тогда коэффициенты для примера взвешенного скользящего среднего цен за последние 15 баров будут такими (см. Рисунок 1). Рисунок 1 Рисунок 2 То есть, весовой коэффициент (значимость) самой последней цены равен чуть более 0,12. Далее для предыдущей цены он уже чуть менее 0,12. И для каждой более старой цены значимость этой цены уменьшается вплоть до последней цены 15 баров назад, значимость которой уже равна 0 . То есть, на Рисунке 1 видно, что значимость более старых цен падает линейно. А если мы захотим еще больше увеличить приоритет новых цен перед старыми? Для этого мы можем уменьшать значимость цен со временем не линейно, а более резко, например, по экспоненте. Тогда веса цен будут изменяться по экспоненте. На Рисунке 2 мы видим, что значимость цен со временем падет более резко. По сути, из 15 цен последние семь сильнее влияют на среднее скользящее. Так появляется экспоненциальная средняя скользящая: где EMAt— значение экспоненциального скользящего среднего в момент t, EMAt-1 — значение экспоненциального скользящего среднего в точке t-1 (предыдущее), pt — значение цены в момент времени t, α (сглаживающая константа от англ. smoothing constant) — коэффициент, характеризующий скорость уменьшения весов. Другими словами, экспоненциальная средняя скользящая придает больше значения последним ценам, чем простое среднее скользящее. Это хорошо видно на Рисунке 3. Мы построили простое среднее скользящее SMA с периодом 14 – красная линия на дневном графике EUR/USD. А так же построили экспоненциальное среднее скользящее EMA с таким же периодом 14 – зеленая линия. 6 Рисунок 3 Заметно, что зеленая линия быстрее реагирует на изменение цены. И причина в формуле этих средних скользящих. По сути, экспоненциальное среднее скользящее ведет себя похоже на простое среднее скользящее с меньшим периодом. В этом основная разница. Несмотря на то, что простое среднее скользящее (SMA) более медленно реагирует на изменение цены, оно имеет статистическое преимущество перед экспоненциальным средним скользящим EMA, потому что SMA это математическое ожидание по своей формуле, а EMA это искаженная версия этого математического ожидания. Почему? Потому что в EMA мы одни цены делаем более значимыми, чем другие, а, с точки зрения статистики, это искажает объективную картину. Существуют и другие интересные варианты среднего скользящего, такие как среднее геометрическое, медиана, среднее гармоническое, среднее квадратическое и т.д. Основной недостаток средних скользящих – это инертность. Чем больше период средней скользящей, тем более она инертна и запаздывает сильнее при изменении тренда. Есть целый класс средних скользящих, так называемых, адаптивных средних скользящих, которые меняют свои характеристики в зависимости от поведения цены. Например - адаптивная скользящая средняя Кауфмана (AMA, KAMA, AMkA от англ. Kaufman’s Adaptive Moving Average). Это технический индикатор, который построен на базе экспоненциальной скользящей средней. Однако Кауфман использовал волатильность для определения оптимальной сглаживающей функции. То есть, в зависимости от волатильности, график весов адаптивной скользящей Кауфмана менялся. На быстром и волатильном рынке адаптивная скользящая Кауфмана становится более быстрой, а на более спокойном рынке – медленной. Но для наших исследований мы возьмем SMA, потому что она представляет собой одну из базовых статистик. Тут проявляется эффект простоты. SMA на тестах показывает хорошие результаты, зачастую лучшие, чем с использованием средневзвешенных средних скользящих. 7 Применение средних скользящих в торговле – пре– имущества и недостатки Средние скользящие пользуются широкой популярностью у трейдеров во всем мире. Это наиболее популярный индикатор как у краткосрочных трейдеров, так и у долгосрочных инвесторов. В чем причина такой популярности? Причин две. Первая – среднее скользящее это, по сути, математическое ожидание, которое является базовым показателем в статистике. Математическое ожидание – это наиболее вероятное значение цены. Этот показатель имеет глубокое обоснование – закон больших чисел. А так как на рынке очень много участников, очень много факторов, которые влияют на цену, то рынки могут быть описаны с точки зрения теории вероятности. Поэтому средние скользящие имеют глубокую научную основу и достаточно эффективны. Вторая причина – простота. Это наиболее простой и понятный индикатор, который вычисляется простой арифметикой средней школы, который понятен людям с разной подготовкой. Рассмотрим пример использования средних скользящих в наиболее широко применяемой стратегии квантов. Преимущества понятны – эффективность и простота. Но в чем недостатки средних скользящих? Конечно же, они есть. Но если мы хорошо подумаем, то поймем, что эти недостатки – обратная сторона их достоинств. Итак, давайте рассмотрим самый ликвидный инструмент в мире – валютную пару EUR/USD. Нанесем на дневной график пару средних скользящих – простую SMA(14) и для сравнения - экспоненциальную EMA(14). Период усреднения одинаковый – 14 дней. Рисунок 4 8 Итак, принято выделять две фазы рынка - тренд и флэт. С точки зрения средней скользящей можно четко определить эти фазы. Если за период средняя цена значительно изменилась (выросла или упала), то мы говорим о тренде, а если практически не изменилась - значит, имеет место флэт. Конечно, нужно определиться с конкретным значением изменения. Но уже понятно, что для определения фаз рынка средние скользящие больше подходят, чем просто цена. Цена двигалась много раз от максимумов к минимумам и обратно на протяжении апреля – августа 2011 года. Движение были, а тренда нет. Были локальные максимумы, и минимумы, но цена практически не изменилась. А по средним скользящим на апрель и август легко определить, что был флэт, даже несмотря на график, а просто зная значения средних скользящих. Применять средние скользящие можно эффективно как для трендовой, так и для контртрендовой торговли. Простая трендовая стратегия на пересечении SMA и EMA позволила взять более 80% роста EUR/USD c января по апрель 2011 года. Очень немного сложных трендовых стратегий могут взять 80% движения. Эти же средние скользящие можно применять и для контртрендового алгоритма торговли. Есть такая общая популярная контртрендовая стратегия mean revers. Принцип работы – цена возвращается к своему среднему значению. Если покупать и продавать при отклонениях от средней скользящей, то на флэте можно хорошо заработать. Такая система с апреля 2011 года по август 2011 года на EUR/ USD заработала не меньше, чем вышеназванная трендовая система с января по апрель. То есть, одни и те же инструменты – средние скользящие - можно применять как для трендовой торговли, так и для контртрендовой. С другой стороны, рынок очень сложный и нелинейный. Он постоянно меняется. Мы видим, что трендовая система во время флэта апрель – август 2011 года понесла бы убытки. А стратегия контртрендовая на падении август-сентябрь 2011 года отдала бы большую часть прибыли. Отсюда можно сделать общий вывод для любых систем – любая система может быть очень прибыльной и разоряться на одном и том же инструменте. Все дело в динамике рынка. Возвратимся, например, к нашим торговым системам на средних скользящих. Успех каждой зависит от встроенного механизма управления рисками, который позволит выжить в неблагоприятной фазе и нарастить капитал в благоприятной. А это уже и является критерием, который отличает неуспешных трейдеров от успешных. Даже если они используют одни и те же алгоритмы торговли. Давайте попробуем на практике проверить наши выводы. Создадим и протестируем трендовую систему на различных рынках. 9 Торговая система на основе средних скользящих Наша торговая система будет трендовая. Мы будем пытаться заработать на трендовых движениях рынков. Как определить тренд? Это сложный фундаментальный вопрос. Мы получаем прибыль от существенного изменения цены. А когда это происходит на рынке? Конечно, в фазе тренда цена существенно меняется. Тренд, по сути, и является тем самым сильным изменением цены. Поэтому самый простой способ заработать - это следовать тренду. Но как обнаружить тренд? Это золотой вопрос трейдинга. Важно не только обнаружить вовремя начало сильного тренда. Это важно, но это только половина успеха. Новички на рынке, как правило, считают хорошей торговую систему, которая дает хорошие точки входа. Но это не показатель. Нужно знать не только когда тренд начался, но и когда он закончился. Если есть хорошая точка входа, но нет хорошей точки выхода, то мы сможем взять только небольшую часть трендового движения. Другими словами – хорошая точка входа не имеет большого значение без хорошей точки выхода. Наша торговая система должна иметь хорошую точку входа, которая обнаружит тренд ближе к его началу и такую же хорошую точку выхода, которая позволит выйти как можно ближе к точке завершения тренда. А успех конкретной сделки или сделок можно оценить по тому, какую часть в процентах тренда мы отработали. Трендовые системы, которые берут больше 50% от длины тренда, могут считаться вполне успешными. Если мы берем более 70% движения, то это великолепный результат. Итак, каковы же правила входа и выхода нашей торговой системы. Самый простой способ узнать, что цена начала сильно двигаться – это факт того, что цена сильно уходит от своей средней скользящей. Можно использовать две средних скользящих, одна более медленная, вторая более быстрая. И при пересечении быстрой средней скользящей с медленной возникает торговый сигнал. Но мы упростим этот подход. И сделаем его более эффективным. Мы возьмем самую быструю среднюю скользящую. А какая средняя сколь– зящая самая быстрая? Это сама цена. Все средние скользящие запаздывают за движением цены, поэтому мы возьмем саму цену в качестве быстрой средней скользящей. Итак, наши правила: Вход в длинную позицию, если цена стала выше средней скользящей SMA(Period1). Вход в короткую позицию, если цена стала ниже средней скользящей SMA(Period1). Закрытие длинной позиции, если цена стала ниже средней скользящей SMA(Period2). Закрытие короткой позиции, если цена стала выше средней скользящей SMA(Period2). 10 Логика проста – если цена выше средней скользящей, то, вероятно, начался тренд вверх. И наоборот, если цена ниже средней скользящей, то, вероятно, начался тренд вниз. Но есть детали, которые отличают успешные системы от неуспешных. Первое – мы используем именно простую среднюю скользящую SMA. Потому что она это и есть математическое ожидание с точки зрения теории вероятности. Это фундаментальный показатель, который мы используем. Второе – любая трендовая система это инерционная система. Мы отслеживаем сильное движение и становимся в его сторону. И когда возникает обратное сильное движение, то мы закрываем позицию. Но если мы будем пользоваться одинаковыми сигналами как для входа, так и для выхода, то обнаружим, что мы теряем большую часть прибыли. Что бы этого не происходило, мы должны сигнал на выход сделать более чувствительным, чем сигнал на вход. Поэтому в нашей торговой системе специально разделены периоды усреднения отдельно для входа в длинную и короткую позиции - Period1 и отдельно период для выхода из длинной и короткой позиций - Period2. Нужно понимать главный посыл – финансовые рынки могут отличаться друг от друга настолько, что правила успешных торговых систем могут быть противоположными. Поэтому для каждого рынка нужно специально разрабатывать параметры и логику торговой системы. Логика нашей торговой системы будет одна, а вот параметры мы подберем индивидуально для каждого инструмента. И воспользуемся мы для этого мощным инструментом – оптимизацией параметров. Это отдельная тема для детального обсуждения, но важно то, что параметры мы будем оптимизировать. Итак, давайте попробуем протестировать нашу торговую систему на различных рынках – акции, валюты, индексы и сырьевые рынки. Начнем с классики – рынка акций. 11 Применяем торговую систему на акциях Рассмотрим первым классический рынок акций. Возьмем для примера волатильную (изменчивую) и ликвидную акцию самого крупного фондового рынка – американского. Пусть это будет крупнейшая компания из технологического сектора – Apple. Компания входит в высокотехнологический индекс NASDAQ. И эта компания имеет самую большую долю в индексе. Более того, недавно эта компания была крупнейшей в мире по капитализации, Apple обошла бессменного лидера – нефтяного гиганта Exxon Mobil. Символично, что Apple стала крупнейшей компанией в мире незадолго до смерти уникального человека – Стива Джобса, создателя компании. Для теста возьмем период дневных данных с 2007 года по 2013 год. Нам важно увидеть, как стратегия средних скользящих отработает финансовый кризис 2008 года. Шести лет тестирования вполне достаточно для качественной оценки торговой системы. Но вначале воспользуемся системой оптимизации и за шестилетний период подберем оптимальные параметры – периоды средних скользящих. Критерий оптимизации – максимальный доход. Оптимизация двух периодов - Period1 для открытия сделок и Period2 для закрытия дала следующий результат. Поверхность оптимизации представляет собой различные варианты дохода систем с разными периодами средних скользящих. По горизонтальным осям находятся параметры усреднения средних скользящих, а по вертикальной оси откладывается прибыль конкретного варианта системы. Пик поверхности – это стратегия с максимальным доходом. Оптимальный период средней скользящей для открытия коротких и длинных позиций Period2 = 121. Другими словами, мы будем считать, что нужно открывать позицию на покупку, если цена выше простой средней скользящей с периодом 121 день. Для открытия короткой позиции цена должна быть ниже средней цены за 121 торговый день. Это довольно большой период средней скользящей. А это значит, что только сильное движение служит признаком начала мощного тренда в акции. Также оптимизация показала, что период средней скользящей для выхода из по- 12 зиций должен составлять Period1 = 21. То есть, для закрытия длинной позиции цена должна быть ниже средней цены за 21 торговый день и, наоборот, для закрытия короткой позиции цена должна быть выше средней цены так же за 21 день. Сразу подтверждается принцип, что в трендовых системах сигнал на вход должен быть сильнее сигнала на выход. Период средней скользящей для открытия позиций больше периода для закрытия позиций более чем в 6 раз. Только так удастся сохранить большую часть прибыли. Посмотрим на результат системы. Важно отметить, что мы применяем управление размером позиции как фиксированный процент (в нашем случае 45%) – то есть, мы реинвестируем всю прибыль. Реальное плечо нашей системы меньше 1. Это консервативный подход к рискам. Средняя доходность системы около 20% годовых (зеленая область – система на средних скользящих, синяя линия – акции Apple). Это для американского рынка вполне неплохо. Максимальная просадка составила -18% в декабре 2011 года. Что интересно, время кризиса 2008 года никак не отразилось на доходности системы. То есть, система спокойно пережила падение 2008 года. Система любит хорошие движения. Мощный рост в 2011 году и снижение в конце 2012 года благоприятно отразились на доходности системы. Мы сразу же можем увидеть и период, на котором система несла убытки – это конец 2011 года. Это был период так называемой ”пилы”, когда рынок сильно рос и падал, но, в целом, не изменился в итоге в цене. Это были рваные и сильные движения. Система совершила 241 сделку, из которых 120 сделок были прибыльными, а 121 сделка была убыточной. Процент выигрыша, таким образом, почти 50% , а именно 49,79% . Это нормально для трендовых систем. Источник прибыли, в целом, не в высоком проценте выигрыша, а в том, что средняя прибыль в среднем больше среднего убытка в 2,07 раза. То есть, система в среднем зарабатывала в два раза больше, чем проигрывала. Итог - на ликвидном американском рынке система может вполне быть рабочей и приносить доход. 13 Применяем торговую систему на сырьевых рынках Сырьевые рынки представляют интерес как для долгосрочных инвесторов, так и для трейдеров. Самые ликвидные инструменты сырьевой группы – это нефть, золото, серебро. Так же интересными могут быть кофе, апельсиновый сок, сахар, хлопок и другие сельскохозяйственные товары. Мы рассмотрим стратегический ресурс, который имеет большое значение для мировой экономики, нефть. Так же нефть обладает важной характеристикой для трейдера – высокой ликвидностью. Это важно для уменьшения расходов на торговлю. Итак, протестируем нефть за 5 лет – с 2007 по 2012 год. За этот период нефть стремительно выросла в 2007 и 2008 годах, сильно упала во время финансового кризиса 2008 года. После восстановления в 2009 году был боковой рынок. Другими словами, за пять лет нефть была и в фазах тренда и во флэте. В начале мы воспользуемся оптимизацией параметров средних скользящих. Найдем параметры с максимальной доходностью. И тут подтверждается гипотеза о том, что финансовые инструменты очень индивидуальны. Оптимальные параметры для нефти противоположны параметрам для акции Apple. В примере с акцией период средней скользящей для открытия позиций больше периода для закрытия позиций более чем в 6 раз. В нашем случае с нефтью - все наоборот. Период для открытия позиции Period2 = 45 , а период для закрытия позиций Period1 = 125. Поверхность оптимизации выглядит так. Мы видим, что вершина поверхности наблюдается при Period1 (OptVar1) больше 120, но меньше 150. То есть, оптимум посредине диапазона значений. А вот значение периода для открытия сделки Period2 (OptVar2) должно быть не больше 50 , иначе прибыль системы падает. Важно понимать, что разные инструменты статистически могут очень сильно отличаться. 14 Давайте посмотрим на результат тестирования. Среднегодовая доходность составила около 9% годовых. Немного. Максимальная просадка была в октябре 2012 года и составила -14%. В сделках мы использовали 33% от капитала. По доходности система не показала хорошего результата. Однако, если сравнить динамику системы (зеленая область) с динамикой самой нефти (синяя линия), то для инвестора такая система очень привлекательна. Потому что, если просто купить нефть, то при такой же доходности около 9% портфель просел бы в 2008 году на -75%. А система дала просадку меньшую в 5 раз. В итоге - иметь такую систему в инвестиционном портфеле гораздо лучше, чем покупать саму нефть на долгий период. В этом случае наша система на нефти это хороший выбор для долгосрочного инвестора. 15 Применяем торговую систему на валютах Валютный рынок представляет собой самый ликвидный рынок в мире. И это не удивительно. Вся мировая торговля зависит и влияет на валютный рынок. Этот рынок представляет интерес как для инвесторов, так и для трейдеров. У трейдеров он пользуется большой популярностью. И самый ликвидный инструмент валютного рынка - это пара евро/доллар. Мы протестируем нашу систему на паре EUR/USD за шесть лет – с 2006 по 2012 год. Валютные рынки движутся не так сильно как, например, фондовые, но кредитное плечо может сделать торговлю более интересной. За шесть лет было несколько фаз роста и падения. Сначала оптимизируем параметры системы для этого инструмента. Получим такую поверхность. Мы видим характерный провал как на малых периодах до 50 дней, так и на средних периодах от 50 до 200 дней. Это говорит, что торговать короткие и средние тренды на этой валютной паре не очень выгодно и достаточно сложно. В зоне высоких значений периодов выше 200 дней мы наблюдаем плато доходности. Это говорит о том, что торговля на длинных волнах от 200 дней на евро/долларе имеет статистическое преимущество. Это подтверждается параметрами. Оптимальный период для входа в позицию Period2 = 265 , а период для выхода из позиций Period1 = 185. И тут мы видим особенность валютной пары. Если для акции Apple и нефти периоды сильно отличались по величине, то для EUR/USD эти периоды близки и большие по величине. 16 Посмотрим на результат тестирования за 6 лет. Среднегодовая доходность системы равна +4%. Это больше, чем среднегодовая доходность самой пары +1,6%. Максимальная просадка была в январе 2011 года и составляла – 6,6%. Это говорит о том, что плечи использовать для этой системы нельзя. Система станет неустойчивой. Маленькая доходность говорит о высокой эффективности этой валютной пары. Чем более ликвиден торговый инструмент, тем он эффективнее и труднее для заработка. И в этом самая ликвидная пара EUR/USD – чемпион. Этот инструмент самый трудный для системного трейдинга, поскольку обладает самой высокой ликвидностью. В итоге наша система может представлять интерес только для инвестора, который хочет хранить деньги и при этом иметь небольшой доход. Своего рода депозит со страховкой от обесценивания. 17 Применяем торговую систему на индексах Настало время проверить нашу систему на самом эффективном фондовом рынке – американском. Для этого воспользуемся широким индексом американского рынка S&P500, а точнее индексным фондом ETF - SPY. Возьмем период – 6 лет с 2007 по 2013 год. Но сначала воспользуемся оптимизацией параметров. Оптимальные параметры похожи на параметры для нефти. А именно, период для входа Period2 = 25 гораздо меньше периода для выхода из позиций Period1 = 165. Поверхность оптимизации имеет такой вид. Поверхность имеет особенный характер. Только малые периоды однозначно убыточны. Причем, в зоне периодов до 20 дней американский рынок средними скользящими торговать нельзя. Тут рынок скорее контртрендовый, чем трендовый. Но в средних и больших периодах система устойчиво зарабатывает. Причем плато доходности очень широкое. Это означает, что этот рынок хорош для долгосрочных операций. Или, другими словами, это рынок для инвестора. Долгосрочного инвестора. С другой стороны, на коротких периодах до 1 месяца имеют преимущество контртрендовые алгоритмы. На вершине этой пирамиды стоят HFT роботы, высокочастотные алгоритмы. Соревноваться с ними очень тяжело и, пожалуй, бессмысленно. 18 Посмотрим на результат системы. Среднегодовая доходность +4,5%. Максимальная просадка была в июне 2012 года и составляла -16%. Много. Показатели кажутся не интересными. Но, с другой стороны, рынок при той же доходности просел максимально на -57% в марте 2009 года. В это же время система максимально заработала. Рынок достаточно эффективный и система не дает хорошей доходности при существенной просадке. Можно было бы сказать, что система на американском рынке не интересна. Но система имеет очень большой потенциал. Оказывается, система имеет почти нулевую корреляцию с рынком. Другими словами, доходность системы не зависит в статистическом смысле от самого рынка. Это очень полезное свойство. Если такую систему смешать с простым удержанием длинной позиции по рынку, то можно в определенной пропорции создать портфель, который будет обладать очень хорошими характеристиками. И когда риски системы значительно упадут, то можно будет пользоваться плечом. Маленькая подсказка для самостоятельного исследования – попробуйте нарисовать линию - среднюю между зеленой областью нашей системы и синей линией рынка. Вы удивитесь. А если подобрать пропорции рынка и системы, то можно создать нечто очень привлекательное. Пробуйте! 19 В чем же сила и слабость средних скользящих? Несмотря на свою простоту, средние скользящие могут быть очень полезными при создании торговых систем. Более того, многие сложные торговые системы имеют в качестве одного из фильтров средние скользящие. Инвесторы часто ориентируются на средние скользящие с периодом 200. Почему? Потому что это очень удобно для отслеживания долгосрочных циклов на рынках. А для инвестора это стратегически важно. Сила средних скользящих в их простоте и эффективности, а так же в том, что SMA является, по сути, математическим ожиданием. Естественно средние скользящие имеют и недостатки. Точнее будет сказать, имеют свои границы применения. Период средних скользящих с одной стороны позволяет ловить тренды с частотой больше периода усреднения. Например, если Вы используете простую среднюю скользящую с периодом 50, то средние волны и большие волны с периодом больше 50 будут приносить прибыль. Но система на средних скользящих будет нести убытки на сильных краткосрочных движениях, при которых максимумы и минимумы будут появляться чаще, чем раз в 50 дней. Средняя скользящая не может хорошо отфильтровать тренды с периодом меньше, чем период средней скользящей. Это главный недостаток средних скользящих. Но нужно сказать, что это справедливо для всех индикаторов, которые усредняются за период, а таких подавляющее большинство. То есть, любые периодные индикаторы (стохастики, осцилляторы ит.д.) обладают таким же недостатком. Основной вывод – необходимо знать границы применения любого индикатора. Тогда Вы точно будете знать, в каких рыночных условиях индикатор зарабатывает, а в каких приносит убытки. Дверь в системный трейдинг открыта Самое главное в нашем исследовании - понять принцип научного, количественного подхода. Главное преимущество такого подхода перед интуитивным трейдингом – это точность и стабильность. Когда системный трейдер оценивает ситуацию, то он точно, насколько это возможно в его подходе, описывает рынок. И точность эта в числах и объективных формулах. В контрасте находится интуитивный трейдер, который делает оценку “на глазок”. И самое печальное, что он не только не точен, но и очень нестабилен в своих оценках. Если два чартиста или последователя волн Эллиота не могут на одних и тех же данных дать одинаковый и однозначный прогноз, то это значит только одно – основа зыбкая и зиждется не на фактах и числах, а на мнениях и ощущениях. Системный трейдинг намного интеллектуальнее и сложнее, но он дает стабильность. А это самое главное качество в условиях динамического хаоса рынков. 20
