Долгосрочные секреты краткосрочной торговли - Страница 12

Наша первая проблема, это выяснение господствующих циклов, если таковые вообще имеются, но они изменяют свое направление чаще, чем политик в погоне за голосами избирателей. В 1960-х годах и в начале 1970-х годов существовала надежда, что соединение изощренной математики с мощными компьютерами решит проблему выявления главного цикла. Однако и сегодня решение этой задачи все еще впереди. Поэтому невозможно сказать, на какой, черт возьми, цикл мы должны делать наши ставки в тот или иной момент времени. Но еще большую проблему представляет собой проблема величины движения.

Сейчас уже 2011 год, но проблема все еще остается. Я занимался годовыми прогнозами достаточно долгое время. На Рисунке 2.1 показан прогноз на 2009–2011 годы по 30 акциям фондового индекса Dow Jones. Как видите, мы были в состоянии выдавать довольно точные прогнозы, когда на рынке образуются существенные пики и минимумы. Главная трудность заключается в определении степени значительности движения: насколько сильным окажутся ралли или падения? Такого рода информацию можно раздобыть, занявшись изучением текущих условий при достижении ценой цикличных максимальных и минимальных точек. (Время от времени я размещаю эти прогнозы на нашей веб-страничке www.ireallytrade.com, где вы можете с ними ознакомиться). Взглянем на мой прогноз движений за последние несколько лет, дабы вы воочию убедились в ценности прогнозирования для трейдеров и инвесторов.

Эти прогнозы разрабатываются на основании скрупулезного анализа данных за достаточно долгий период времени, моделей ценовых движений в отдельные годы, а также того, что принято называть рыночными циклами. Затем я комбинирую полученные результаты, если угодно – смешиваю, и выдаю полученную смесь в качестве прогноза на каждый год. Трудность в том, что исторические данные охватывают очень большой период времени, вследствие чего, бывает трудно определиться с масштабом будущего колебания. Как видно из графика, мы сумели отследить общие колебания рынка, но определение масштаба движения остается для нас трудноразрешимой загадкой. В настоящее время я работаю над решением этого вопроса.

Суть в том, что прогнозы выдаются на основании рыночной активности, имевшей место за много лет до того, как совершился переход на электронный вид торговли, а их приходится использовать для точного прогнозирования событий, происходящих в новую эру электронного трейдинга.

Циклисты имеют дело исключительно со временем. Но попробуй-ка найти банкира, который позволит вести счет на дни, недели или месяцы! Я имею в виду, что циклист может докопаться до определения рыночного минимума – скажем, 18-летнего минимума, но цена может и не пойти от него резко вверх, а будет с трудом карабкаться по той вертикальной шкале долларов, определяющей размер вознаграждения в этой игре. В теории, идентификация крупного цикла, как минимума или максимума, если бы вам действительно удалось сделать это, вызвала бы движение некоторой величины. Но в реальном мире, где я живу и торгую, такое редко случается, гораздо чаще цикл быстро сходил на нет. Несомненно, цена останавливалась там во времени и болталась примерно на одном месте на протяжении нескольких дней или недель, но не было достаточной ценовой величины для извлечения прибыли.

Я докажу свою точку зрения на примере фактического изучения ценовой активности в прошлом. На Рисунке 2.2 показаны результаты испытаний системы выбора времени на примере фьючерса на сою. Я запустил свой компьютер, запрограммировав его покупать, когда краткосрочная скользящая средняя (moving average) цены превысит скользящую среднюю более длительного периода. Это стандартный прием технического анализа. Единственной переменной было время, число дней в скользящей средней. Таким образом, эта схема подвержена воздействию цикла. Скользящая средняя – это просто средняя цена закрытия за некое количество дней. Нет никаких других переменных, только временные.

Наш первый тест проводился на ценах на сою за период с 29/4/75 по 1/1/87 и охватывал всевозможные комбинации краткосрочной скользящей средней от 5 до 50 дней с более долгосрочной (второй) скользящей средней от 10 до 60 дней. Лучший результат за рассматриваемый временной период был достигнут при использовании 5-дневных средних против 25-дневных средних. Эта основанная на времени система сделала 40075$, получив 54 прибыльные сделки из общего количества 153. Неужели мы наконец-то открыли машину, делающую деньги?

Из Рисунка 2.3 видно, что получилось бы, торгуй мы по этой системе с 1/1/87 по 23/4/98. Больше всего в работе над вторым изданием книги мне нравится то, что в ней приводятся результаты моих прошлых исследований. Благодаря этому можно проследить поведение рынков и понять, что именно подходит для использования в работе сегодня. Вполне возможно использовать многие из старых идей в сочетании с результатами текущего анализа.

Результаты совсем не обнадеживают. В то время, как наша точность улучшилась – 31 процент прибыльных из 163 сделок, в действительности мы потеряли деньги, а именно: 9100$, причем по ходу дела проигрывали (система уходила в минус, прежде чем вернуться к положительным показателям, это – дродаун (drawdown)) на 28612$. Вложить 28612$, чтобы потерять 9100$ – едва ли это можно назвать хорошей ставкой! Средняя прибыль по сделке: -55$. Что же случилось с первоначальным циклическим или временным влиянием? Поди, пойми!

Начав все сначала, я проверил, какие две скользящие средние работали лучше всего во втором периоде, с 1/1/87 до 23 апреля 1998 года (см. Рисунок 2.4). Лучшим сочетанием оказалась комбинация 25-дневной и 30-дневной скользящих средних. Это принесло 34900$ с хорошей точностью в 59 процентов. Эта система делала в среднем 234$ за сделку и имела дродаун в 13962$. Неважная ставка.

Применение этой лучшей в наборе системы к более ранним данным привело к потере 28725$, как показано на Рисунке 2.5. Время, длина или циклы скользящих средних, работающие в одном периоде времени, отказывают в другом.

Наилучший случай представлен исследованием системы пересечения скользящих средних на графике фьючерса на британский фунт стерлингов, рынок которого отличается сильной трендовостью. В период с 1975 по 1987 годы оптимальной системой пересечения была комбинация 5-дневной и 45-дневной скользящих средних, принесшая прибыль, равную 135443$.

Как можно судить из приведенных на Рисунке 2.6 данных, на протяжении последующего временного периода – с 1987 по 1997 год – та же система сделала неплохие деньги – 45287$, однако ей пришлось выдержать существенный дродаун в 29100$! Не слишком заманчивая ставка. Лучшим вариантом системы пересечения при использовании этого набора, для 10-летних данных, оказалась комбинация 20/40, принесшая 121700$, но беда в том, что система сделала лишь 26025$ в первом периоде времени, к тому же просев на 30000$. Извините, но проблема не в сое или фунте, а в том, что исследования, основанные на временном факторе, просто-напросто не срабатывают. Использование времени, как исключительного аргумента, для принятия решений при спекуляциях на рынке – один из самых верных известных мне путей попасть в богадельню.