<<
>>

РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ

Тестировалась только одна модель с входами по цене открытия (тест 1), по лимитному приказу (тест 2) и стоп-приказу (тест 3). Правила были простыми: покупать на предсказанных минимумах и продавать на предска

246

ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

занных максимумах.

Выходы производились при поступлении сигнала к открытию противоположной позиции или при срабатывании стандартного выхода. Эта простая торговая система сначала испытывалась на искусственных ценовых данных, созданных путем добавления шума к идеальной синусоиде с периодом от 4 до 20 дней. На этих данных были получены сигналы покупки и продажи, идеально совпадающие с максимумами и минимумами. Такое совпадение показывает, что при наличии реальных циклов система способна обнаруживать их с высокой точностью и использовать в торговле.

В табл. 10-1 приведены лучшие показатели, полученные для данных, находящихся в пределах выборки, а также эффективность портфеля на данных в пределах и вне пределов выборки. В таблице: ВЫБ. — вид выборки данных (В — в пределах, ВНЕ — вне пределов выборки); ДОХ% — доходность в процентах годовых; Р/ПРИБ — соотношение риска/прибыли в годовом исчислении; ВЕР — ассоциированная вероятность статистической достоверности; СДЕЛ — число сделок на всех рынках в составе портфеля; ПРИБ% — процент прибыльных сделок; $СДЕЛ — средняя прибыль/убыток со сделки; ДНИ — средняя длительность сделки в днях; ПРИБДЛ — общая прибыль от длинных позиций в тысячах долларов; ПРИБКР — общая прибыль от коротких позиций в тысячах долларов. Оптимизировались два параметра. Первый (Р1) определяет ширину полосы пропускания для каждого фильтра в составе группы. Второй (Р2) отображает фазовое смещение в градусах. Во всех случаях параметры прогонялись в пределах выборки для ширины полосы пропускания от 0,05 до 0,2 с шагом 0,05 и для фазового сдвига от —20 до +20° с шагом 10°. Показаны только оптимальные решения.

Интересно отметить, что в общем циклическая модель имела достаточно низкую эффективность.

По показателю прибыли со сделки эта модель превосходила многие рассмотренные ранее, но сильно уступала лучшим из них. В пределах выборки убыток со сделки оставил $ 1329 при входе по цене открытия, $1037 при входе по лимитному приказу и $1245 при входе по стоп-приказу. Вход по лимитному приказу обеспечил максимальный процент прибыльных сделок и минимальный средний убыток. Длинные позиции были слабо прибыльными при входе по цене открытия, более прибыльны при входе по лимитному приказу и убыточны при входе по стоп-приказу. Вне пределов выборки входы по лимитному приказу и цене открытия работали хуже, чем в пределах выборки. Средний убыток в сделке составил $3741 при входе по цене открытия и $3551 при входе по лимитному приказу. Доля прибыльных сделок также снизилась до 34%. Эффективность циклической модели вне пределов выборки была одной из худших среди всех моделей, что нельзя отнести на счет избыточной оптимизации: при других параметрах убытки были еще больше. При использовании входа по стоп-приказу эффективность вне пределов выборки не ухудшалась, средний убыток ($944) в сделке был близок к убытку в

ГЛАВА 1О Входы НА ОСНОВЕ циклов

247

Таблица 10—1. Эффективность портфеля на данных в пределах и вне

пределов выборки с лучшими параметрами, полученными в пределах выборки Выб. Р1 Р2 РЗ дох% Р/ПРИБ ВЕР СДЕЛ ПРИБ% $СДЕЛ ДНИ ПРИБДЛ ПРИБКР Тест 1. Базовая циклическая модель, вход по цене открытия В 0,2 20 0 -10,2 -0,66 0,980 1312 40 -1329 6 255 -2000 ВНЕ 0,2 20 0 -23,2 -1,70 1,000 547 34 -3741 6 -693 -1352 Тест 2. Базовая циклическая модель, вход по лимитному приказу В 0,2 20 0 -9,5 -0,46 0,926 1103 41 -1037 7 621 -1764 ВНЕ 0,2 20 0 -22,8 -1,47 0,999 475 34 -3551 7 -652 -1034 Тест 3. Базовая циклическая модель, вход по стоп-приказу В 0,1 20 0 -8,3 -0,53 0,951 957 40 -1245 7 -195 -996 ВНЕ 0,1 20 0 -15,0 -0,35 0,762 403 41 -944 7 -220 -160 пределах выборки. Однако, несмотря на то что применение входа по стоп-приказу предотвратило падение эффективности, отмеченное при других видах входа, очевидно, что на новых данных система все равно убыточна.

Ухудшение эффективности системы за последние годы было по сравнению с другими моделями неожиданно сильным.

Одним из возможных объяснений можно считать широкое распространение в последние годы сложных циклических торговых систем. Кроме того, может сказаться влияние того, что крупные торговые фирмы широко используют сложные методы, включая описанные волновые, в исследованиях, формирующих их торговую политику. Таким образом, в последнее время становится все меньше возможностей использовать в торговле циклические свойства рынков.

В табл. 10-2 показано поведение модели с различными входами на различных рынках в пределах и вне пределов выборки. В первом столбце приведено обозначение рынка, средний и правый столбцы — количество прибыльных тестов для данного рынка. Цифры в первой строке показывают вид входа: 01 — по цене открытия, 02 — по лимитному приказу и 03 — по стоп-приказу. Последняя строка показывает, на скольких рынках данная модель была выгодной. Степень прибыльности и убыточности рынков для каждой модели указана следующим образом: один минус ( — )

означает убыток в $2000 — 4000; два минуса (-) — убыток более $4000;

один плюс ( + ) означает прибыль от $1000 до $2000; два плюса (+ +) — прибыль более $2000; пустая ячейка означает прибыль до $1000 или убыток до $1999 в сделке. (Названия рынков и их символы соответствуют обозначениям табл. ; часть II, введение.)

248 ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

Таблица 10—2. Эффективность системы на различных рынках по тестам 5 пределах выборки Sue поделок ныборкл SYM 01 02 03 итого 01 02 03 ИТОГО SP 4+ ++ 2 + ++ ++ 3 YX ++ ++ 2 ш 0 US ++ ++ г • ++ 1 ТВ ++ i 0 ТУ ++ ++ ++ 3 0 BP + + + 3 + 1 DM + 1 — 0 SF + 1 ++ 1 JY 0 ++ 1 CD 0 0 ED + 2 0 CL + ++ 2 0 HO 0 0 HU + 1 0 GC + ++ 2 0 SI 0 ++ 1 PL 0 + ++ 2 PA + 1 + 1 FC 0 0 LC 0 0 LH ++ 1 + 1 PB + 1 0 s 0 **- 0 SM 0 ++ ++ 2 BO + 1 + 1 с 0 ++ 1 0 + 1 ++ +?+ 2 w 0 ++ 1 KW 0 0 MW 0 С КС 0 ++ ++ ++ 3 CC 0 0 SB ++ 1 — ** 0 JO 0 ++ ++ 2 CT ++ ++ ++ 3 + 1 LB 0 0 итого 12 10 g 7 в 10

250

ЧАСТЬ II ИССЛЕДОВАНИЕ входов в РЫНОК

Только 10-летние казначейские бумаги и хлопок показали значительную прибыль в пределах выборки при использовании всех трех видов приказов, вне выборки эффективность этих рынков была ничтожной. На рынке S&P 500, где по нашим собственным данным присутствуют выраженные и пригодные для торговли циклы, в пределах выборки были получены значительные прибыли при входе по цене открытия или по лимитному приказу. Вне пределов выборки этот рынок также был высокоприбыльным при входе по лимитному приказу и по стоп-приказу и менее прибыльным при входе по цене открытия. Интересно, что на рынке NYFE, где в пределах выборки отмечена значительная прибыль при входах по цене открытия и по лимитному приказу, вне пределов выборки во всех случаях отмечались только убытки. Отмечено несколько других прибыльных сочетаний как в пределах, так и вне пределов выборки, но выраженной взаимосвязи между ними обнаружить не удалось. Возможно, рынки, обладавшие циклическими свойствами в прошлом (в пределах выборки), потеряли их к настоящему времени (вне пределов выборки), и наоборот. По крайней мере, рынок S&P 500 вел себя согласно данным нашего прошлого исследования и постоянно давал прибыль даже с такой грубой моделью.

Рис. 10-4 изображает график изменения капитала при торговле портфелем для входа по цене открытия. Капитал медленно понижался примерно до августа 1992 г., после чего падение стало постоянным и быстрым.

<< | >>
Источник: Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. МакКормик . Энциклопедия торговых стратегий / Пер, с англ. — М.: Альпина Паблишер. — 400 с. . 2002

Еще по теме РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ:

  1. 7.3.3. Результаты тестирования модели
  2. РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ
  3. РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ НЕЙРОННОГО ВЫХОДА
  4. РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ СОЛНЕЧНЫХ МОДЕЛЕЙ
  5. Тестирование, реализация программы и анализ результатов стимулирования сбыта
  6. Тестирование модели
  7. Тестирование в школах
  8. 5.5. Окно «Тестирование Стратегий»
  9. 10.5. Стресс-тестирование
  10. Конкурсные испытания или тестирование
  11. Тестирование потенциального целевого рынка
  12. Роль тестирования в кадровой работе
  13. Тестирование программного обеспечения
  14. Выдача продуктов на тестирование
  15. Тестирование системы
  16. МЕТОДИКА ТЕСТИРОВАНИЯ
  17. 6.4.3. Построение и тестирование модели APT
  18. ПЕРИОДИЧЕСКОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ ГУДВИЛЛА НА ОБЕСЦЕНЕНИЕ
  19. ГЛАВА 10. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ VaR И СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ