Логотип Парус Инвестора
Парусник
Цена деления цифровой шкалы
Библиотека

Биржевые секреты

Л. Коннорс, Л.Рашки


ПРИЛОЖЕНИЕ

РАСЧЕТЫ ИСТОРИЧЕСКОЙ ВОЛАТИЛЬНОСТИ

Историческая волатильность определяется как стандартное отклонение логарифмическогоизменения цены, измеренное через равные промежутки времени. Так как наиболеенадежными обычно считаются расчетные цены, самый распространенный метод расчетаволатильности включает использование изменения разницы между расчетными ценами

Мы определили каждое изменение цены х,- как:MOORE RESEARCH CENTER - СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯПожалуйста, прочитайте этот абзац прежде, чем станете изучать следующие таблицы! Мы хотим,чтобы было совершенно ясно, что мы не тестируем механические системы. Скорее, мыисследуем переменные, чтобы увидеть, нет ли тенденции, которая могла бы быть полезна какчасть методологии входа или выхода. На первых порах ваше внимание может быть привлеченок чтению колонки «среднее значение». Оно не выражает какой-то там уровень доходности. Насбольше интересуют эти проценты как показатель повышения или понижения рынка в ответ напервоначальное условие. Мы также проверяем, одинаково ли поведение индикатора на всехрынках

Следующий текст поможет вам лучше понять, как читать таблицы

ВведениеИсследовательский центр Moore Research Center (г. Юджин, шт. Орегон) провелстатистические тесты, дополняющие наши собственные исследовательские усилия. Этиисследования освещают некоторые рыночные тенденции и служат способом определенияколичественных характеристик поведения рынка. Эти тесты также дают информацию,касающуюся частоты возникновения модели, склонности к направлению и дневных барныххарактеристик. Мы используем это статистическое тестирование только как инструментсравнения. Оно не представляет никакую механическую систему. Поэтому в нем неучитываются такие статистические данные, как комиссионные или проскальзывание, равнокак данные относительно общей доходности или максимального проседания

Мы представим краткое описание каждого теста и прокомментируем его результаты. Однакосначала важно коснуться методологии тестирования. Тесты прогоняются на реальныхконтрактных данных, которые извлекаются из ведущего контракта до следующего месяца илипо состоянию за один день перед первым днем уведомления о поставке, или за пять дней доистечения (что раньше). Мы прогоняем тесты покупки и продажи по отдельности, чтобыисследовать потенциал склонности к направлению

Так как мы ищем тенденции или вероятности, важен размер выборки. Тесты прогоняются наданных за 10 лет на 25 рынках. Число исследованных дней указывается в колонке «всегодней». Общее число протестированных случаев можно рассчитать делением числа выигрышей на процент выигрышей. Например, 48(60%) означает, что было 48 положительныхрезультатов с отношением «выигрыш/убыток» 60%. 48/0,6 = 80 общих случаев

Мы также стремимся увидеть, работает ли модель или отношение на многих рынках. Этоукрепляет нашу уверенность, что модель представляет истинный принцип поведения рынка

Большинство исследований прогоняется только на одной-двух переменных. Мы считаем, чтоэти результаты разумны; в будущем эти отношения должны сохраняться. Мы также надеемся,что вы сможете использовать эти тесты как отправную точку развития вашей собственнойсистемы или исследования поведения рынка

Статистические профили дневных баровЭтот первый ряд исследований характеризует поведение цены рынка после дня, которыйзакрылся на экстремуме своего диапазона. Тесты показывают тенденцию к внутридневномуразвороту после этого состояния. Эта модель формирует основание для стратегии 80—20,обсужденной в Главе 6

Мы опишем каждую колонку этих примеров так, чтобы вы смогли заниматься изучениемрезультатов самостоятельно. Первой идет колонка — общее число протестированных дней. Заней следует листинг, озаглавленный «дней схем». Здесь показана частота возникновения

Следующая колонка показывает процентную долю случаев, когда рынок открывался вверхили вниз. Далее мы можем видеть число случаев, когда рынок пробивал максимум илиминимум предыдущего дня и среднюю величину пробития. Наконец, в таблице показываетсяпроцентная доля случаев, когда рынок закрывался вверх или вниз

Давайте рассмотрим первый анализ, озаглавленный «Исторические данные по закрытию вверхних 90%». Эта таблица характеризует поведение рынка после дня, когда рынокзакрывался в верхних 10 процентах своего диапазона. Если мы взглянем на S&P, то увидим,что эта схема имела место в 17 процентах случаев на протяжении 2436 дней. На следующееутро рынок открывался вверх в 48 процентах случаев. Затем он пробивал максимумпредыдущего дня в 85 процентах случаев, в среднем на 2.00 пунктов. Наконец, он закрывалсявверх только в 50 процентах случаев

Если мы рассмотрим следующее исследование, оно характеризует поведение рынка последней, закрывавшихся в верхних 20 процентах диапазона. Как вы можете видеть, результатыпримерно те же самые. Эта же самая тенденция к развороту в середине дня справедлива и длярынков, закрывающихся на нижних экстремумах своих диапазонов — фактически даже вбольшей степени. Когда S&P закрывался в нижних 20 процентах диапазона, была только 42процентная вероятность, что на следующий день он закроется ниже

Интересно также отметить, что, несмотря на склонность S&P и облигаций к подъему запоследние 10 лет, пробитие экстремумов предыдущих дней имело тенденцию бытьзначительно глубже на продающейся стороне

Последний ряд примеров этого раздела характеризует день, следующий после WR7, которыйпредставляет собой самый широкий диапазон за последние семь дней. Мы исследовали какWR7 с закрытием на максимуме, так и WR7 с закрытием на минимуме. Вероятности длябольшинства рынков расположились в пользу закрытия на следующий день впротивоположном направлении. Самый яркий пример — сахар. Он закрывался впротивоположном направлении в 60 процентах случаев. Эти тесты указывают, чтоопределенно хорошей идеей является взятие прибыли на баре расширения диапазона (инымисловами, на баре с очень широким диапазоном). Они также предполагают, что день WR7 могбы быть полезен в сочетании с барами 80—20

ПРИМЕР А. 1. Историческая статистика для верхних 90%.


ПРИМЕР А.2. Историческая статистика для верхних 80%.


ПРИМЕР А.З. Историческая статистика для нижних 10%.


ПРИМЕР А.4. Историческая статистика для нижних 20%.


ПРИМЕР А.5. Историческая статистика WR7 с закрытием вверх.


ПРИМЕР А.6. Историческая статистика WR7 с закрытием вниз.


Исторические отчеты ROCВ этом примере исследуется индикатор, частично используемый в стратегии «Моментумпинболл». Трехпериодичный RSI прогоняется на однопериодичном темпе изменения. Еслизначение больше 70, осуществляется продажа на открытии следующего дня. Если значениеменьше 30, на открытии следующего дня осуществляется покупка. Затем мы рассматриваемпервоначальный вход на открытии следующим утром и на закрытии следующего дня

Защитные стопы не используются. Наше главное намерение — исследовать различие междуоткрытием дня схемы и открытием следующего дня. Мы ищем свидетельства в поддержкунашей теории, что индикатор ROC/RSI имеет некоторую ценность как краткосрочный инструмент перекупленности/перепроданности, помогающий улавливать тейлоровские ритмыторговли на колебаниях. Мы определенно считаем, что этот индикатор демонстрируетналичие достаточной тенденции, чтобы другие люди могли шинтере-соваться ею изучениемдля разработки своих собственных систем

Этот ряд примеров прогоняется только на дневных барах. Он не предназначен служитьпредставлением всей стратегии «Моментум пинболл», которая использует прорыв диапазонапервого часаПРИМЕР A.7 Исторический отчет ROCRS1 — покупка.


ПРИМЕР А.8. Исторический отчет ROCRSI — продажа.


Исследования 2-периодичного темпа измененийЗдесь исследуется вхождение на закрытии разворота с 2-периодичным темпом изменения

Затем рассматривается выход на открытии следующего дня и на закрытии следующего дня

Мы можем видеть, что сделка открывается в нашу пользу в большом проценте случаев и припокупке, и при продаже на большинстве рынков. Она также в большинстве случаевзакрывается в нашу пользу

Это весьма внушительно, учитывая то, что покупающий сигнал дается, в среднем, каждыйчетвертый день, как и сигналы на продажу. Проценты выдерживаются на всех рынках!В отчете «Fresh, продажа* особенно интересно отметить высокий процент случаев, когда ввашу пользу открываются рынки природного газа, кофе и зерновых

Пожалуйста, помните, здесь исследуются только вероятности и тенденции. Это исследованиене предназначено служить механической системой. Однако оно демонстрирует, что данныйиндикатор мог бы также использоваться, чтобы помогать улавливать трехдневный ритмТейлора

ПРИМЕР А.9. Исторический отчет Fresh ROC — покупка.


ПРИМЕР А10. Исторический отчет ROC — продажа.


Таблица 14-периодичного ADXЭта таблица показывает процент времени, которое 14-периодичный ADX проводит вопределенном диапазоне для каждого фьючерса. Например, в течение 17 процентов времениS&P имеет значение ADX между 30 и 39, а 7 процентов времени — между 40 и 49. Не должновызывать удивления, что в колонке, озаглавленной «Тренд», ADX в течение почти половинывремени имеет положительный наклон. Последняя колонка на графике содержит среднеезначение ADX, как правило, примерно 25. Обычно оптимальные для торговли рынкиобразуются, когда ADX 25 и выше. Не так уж важно, какой наклон — отрицательный илиположительный. Самое важное, чтобы рынок имел волатильность в дополнение к хорошемусреднему дневному диапазону

Мы подумали, что было бы интересно заметить, что статистика для всех рынков довольнооднородная. В среднем, в 28 процентах времени ADX имеет значение 30 и более

ПРИМЕР A.11. Статистика 14-периодичного ADX — фьючерсов.


Исторические отчеты «Упс»Лэрри Вильяме придумал название «Упс» («Oops») для описания случаев, когда рынокоткрывается ниже минимума предыдущего дня, а затем растет выше этого минимума,закрывая таким образом разрыв. (В сделках продажи рынок должен открыться вышемаксимума предыдущего дня и затем торговаться вниз через этот максимум.) Эта пробапредполагает, что сделка открывается на минимуме предыдущего дня для покупки и намаксимуме предыдущего дня для продажи. Затем мы сможем исследовать данные, чтобыувидеть, что случилось бы, если бы мы вышли на закрытии дня вхождения, на открытии илизакрытии следующего дня и на закрытии через день. Пожалуйста, помните, в этой статистикене учитываются проскальзывание или комиссионные. Кроме того, не используются стопы дляуправления капиталом

Данные предполагают, что оптимальное окно для выхода, как правило, открытие следующегодня. Мы не рассматриваем это с позиций механической торговой стратегии, а стремимсяувидеть, имеет ли эта модель какое-либо долгосрочное влияние на направление рынка

Следующий шаг в этой работе — исследование результата добавления фильтра тренда приусловии, что ADX должен быть больше 30. Наклон ADX не имеет значения. Эти отчетыназваны «Исторический Упс (Разрыв ADX)». И вновь важно рассматривать стратегии покупкии продажи отдельно, чтобы заметить любую возможную склонность к направлению

Первое интересное наблюдение: частота появления схем снижается. Это приводит к тому, чточисло сигналов падает со среднего уровня 45 в год до 8 в год для каждого рынка. Общаядоходность, объединяющая и схемы продажи, и схемы покупки на всех рынках,увеличивается на 65 процентов. (Это при использовании для выхода открытия следующимутром.) Наконец, более половины рынков показывает существенное улучшение результатовсредней сделки, когда период держания увеличивается на один день. Конечно, это не должновызывать удивления, так как мы включили фильтр тренда. В заключение: это исследование —полезное упражнение в попытке количественно определить степень улучшения после добавления к стратегии фильтра ADX

ПРИМЕР А.12. Исторический отчет «Упс», покупка.


ПРИМЕР А.13. Исторический отчет «Упс», продажа


ПРИМЕР А.14. Исторический отчет «Упс» (разрыв ADX), покупка

ПРИМЕР А.14. Исторический отчет «Упс» (разрыв ADX), продажа.


ПРИМЕР А.15. Исторический отчет «Упс» (разрыв ADX), продажа


Отчеты о покупке и продаже ADXЭто исследование тестирует покупку (или продажу) на закрытии, меньшем (или большем),чем закрытие два дня назад в течение периодов, когда ADX превышает 30 и продолжаетрасти. Сделки открываются только в направлении тренда. Защитные стопы не используются,комиссионные и проскальзывание не учитываются. Мы просто проверяем, какоепреимущество может дать использование ADX в качестве фильтра при дальнейшем развитиисистемы. Мы получаем два мощных статистических результата! Первый состоит вчрезвычайно большом положительном ожидании, которое дает фильтр ADX. Это, безусловно,превосходная отправная точка для дальнейшего развития торговых стратегий. Второйинтересный статистический результат состоит в уменьшении частоты появления схем иснижении отношения выигрыш/убыток на стороне продажи. Причиной может бытьстремление рынков понижаться быстрее, чем повышаться. Это также позволяетпредположить, что в начале резкого снижения может существовать очень немноговозможностей восстановления/вхождения. Случаи, когда рынок с нисходящим трендомпозволяет нам продавать на закрытии выше, чем на закрытии два дня назад, имеют тенденциюпроисходить в конце движения. Отсюда снижение доходности на стороне продажи

ПРИМЕР А16. Исторический отчет Fresh ADX, покупка.


ПРИМЕР А. 17. Исторический отчет Fresh ADX, продажа


Неудавшиеся разрывыЭтот отчет исследует схему, где рынок открывается выше максимума предыдущего дня, азакрывается в нижних 50 процентах своего диапазона (указывая на схему продажи), и случаи,где рынок открывается ниже минимума предыдущего дня, а закрывается в верхних 50процентах своего диапазона (указывая на схему покупки). Разрыв не обязательно должен бытьзаполнен, как в стратегии «Упс». Мы проверяем разницу между закрытием на баре входа ицене открытия следующего дня. Сделка открывается в нашу пользу почти в 60 процентахслучаев. Средняя чистая прибыль также показывает положительные ожидания почти на всехрынках как на стороне покупки, так и на стороне продажи. Интересно обратить внимание:несмотря на склонность финансовых рынков к повышению в последние 10 лет, эта стратегияимеет лучшую статистику по стороне продажи! Мы заключаем, что на открытии следующегодня после схемы «неудавшегося разрыва» у рынков есть определенная тенденция кпродолжению

2-периодичный прорыв каналаДанное исследование изучает последствия покупки на самом высоком максимуме последнихдвух баров, затем выхода и короткой продажи, когда рынок прорывается ниже самогонижнего минимума последних двух баров. Это называется системой 2-периодичного прорываканала. Как вы можете видеть, почти практически на всех рынках существует положительноеожидание. Оно представлено колонкой, показывающей «средний чистый результат» длякаждой сделки









Содержание:

Предисловие

Глава 1. Введение

Глава 2. Торговля на колебаниях

Глава 3. Управление капиталом

Часть первая. Пробы

Глава 4. Turtle Soup

Глава 5. Turtle Soup plus one

Глава 6. 80-20's

Глава 7. Моментум пинболл

Глава 8. Двухпериодичный ROC

Часть вторая. Восстановления

Глава 9. "Анти"

Глава 10. Святой грааль

Глава 11. Разрыв ADX

Часть третья. Кульминационные модели

Глава 12. Хлыст

Глава 13. Трехдневные незаполненные развороты на разрывах

Глава 14. Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать

Глава 15. Волны Вульфа

Глава 16. Новости

Глава 17. Развороты на утренних новостях

Глава 18. Развороты на важных новостях

Часть четвертая. Режим прорыва

Глава 19. Сокращение диапазоны

Глава 20. Историческая волатильность встречается с Тоби Крэйбелом

Часть пятая. Размышления о рынке

Глава 21. Индикаторы профессионалов

Глава 22. Еще немного об управлении сделкой

Глава 23. Будте готовы!

Глава 24. Заключительные соображения

Глава 25. Секреты успешной торговли

Приложение





На правах рекламы: