Текст книги "Компьютерный анализ фьючерсных рынков"

Автор книги: Чарльз Лебо

сообщить о нарушении

Текущая страница: 12 (всего у книги 15 страниц)

Некоторое коммерческое программное обеспечение рассматривает убыток как общий размер счета минус открытая часть счета на проигрыше. Рациональное объяснение такого подхода заключается в том, что открытые доходы будут со временем превращаться в закрытые доходы, и, следовательно, на прибыльных позициях риск будет отсутствсйать. Это неправда. Фьючерсные позиции ежедневно корректируются рынком. Редко, если вообще когда-либо, прибыльная торговля закрывается на пике доходности. Часть счета, которая возвращается на рынок при получении дохода и которая возвращается при получении убытков, вычитается из вашего торгового счета одинаковым образом. Наиболее точным способом вычисления максимальных убытков будет разность между пиковым значением и соответствующей падиной совокупного дневного счета. Эти подсчеты отражают то, что действительно могло бы случиться с вашим торговым счетом. Любые другие методы вычисления убытков только вводят в заблуждение. Если ваше программное обеспечение не предоставляет подходящих вычислений, распечатайте данные по дневному совокупному счету и выполните вычитание самостоятельно. Если можете, проделайте эту операцию отдельно для каждого рынка, а затем на совокупном портфеле, если вы таковой тестировали. Результаты могут оказаться совершенно разоблачительными.

Не выбрасывайте ваши результаты тестирования. Они предоставляют систему раннего предупреждения, которая даст вам сигнал, если ваша система начнет самоуничтожение в реальной торговле. Любые результаты, приближающиеся к максимальному убытку или максимальному числу последовательных проигрышей,должны тщательно изучаться наряду с любым падением процента выигрышей или отношения выигрышей к проигрышам.

Здесь представлены некоторые основные направляющие, которые помогут вам выбрать цели тестирования.

Процент выигрышей (Percent Winners)

Наиболее успешные трейдеры, используя метод следования за трендом, получают от 35 до 45 процентов выигрышей. Сложно получить более 55 процентов, в чем вы сможете убедиться, когда мы будем проводить настоящее тестирование. Будьте особенно внимательны к воздействию, которое оказывают остановки на процент выигрышей.

Отношение среднего выигрыша к среднему проигрышу (Ratio of Average Win to Average Loss)

Эта величина должна превосходить 1:1 (безубыточность). Очевидно, значение 3; 1 или 4:1 выглядит хорошо, но, если вы получаете скромный процент выигрышей 2:1 или даже менее, это также принесет вам достаточный доход.

Обшая отдача и максимальный убыток (Total Return and Maximum Drawdown)

Эти величины, присущие контракту или портфелю, выражаются в долларах. Например, общая отдача по контрактам SP должна сравниваться только с максимальным убытком по контрактам SP. Общая отдача и максимальный убыток являются прекрасным выражением для отношения риск/вознаграждение. Из них обоих убыток более важен. Можно выражать обе величины в процентах от маржи, но маржа – это движущаяся мишень, которая связана с контрактными месяцами и может часто и внезапно меняться, таким образом, она не всегда может давать точную меру.

Волатильность и вероятность провала (Volatility and Probability of Ruin)

Вычисление этих двух ключевых величин даст вам представление о том, насколько надежной будет ваша торговая система в реальном времени. Первой величиной, которую надо вычислить, является стандартное отклонение ваших торговых результатов. Чем больше стандартное отклонение, тем более волатильными будут ваши торговые результаты. Чем меньше стандартное отклонение, тем менее волатильными будут результаты. При прочих равных выбирайте систему с меньшей волатильностью (минимальным стандартным отклонением) в терминах индивидуальных торговых результатов.

Вторая ключевая величина – это вероятность провала (POR – probability of ruin). POR дает трейдеру выраженную в процентах вероятность того, что баланс его счета будет опускаться до определенной точки прежде, чем подниматься до определенной более высокой точки. В вычисление включены шесть величин: процент выигрышей, средняя прибыльная торговля в долларах, средний проигрыш в долларах, начальный баланс счета, уровень, на котором можно сказать, что счет провалился, и уровень, на котором можно сказать, что состояние счета успешное.

POR базируется на той идее, что в любой торговой системе события возникают регулярно и могут возникать ненормальные события, но все они подчиняются теории вероятности. Например, монетка, подбрасываемая бесконечное количество раз, будет иметь отношение выпадений орел/решка 1:1, но примерно в одном из 1024 случаев орлел будет выпадать 10 раз подряд. Любая торговая система, таким образом, живет с вероятностью того, что независимо от изменения рыночных условий, она будет до некоторой степени саморазрушающейся. POR – это вероятность такого самоуничтожения. Уровень, до которого мы можем контролировать процент выигрышей и отношение выигрыша к проигрышу, диктует степень контроля, которым мы обладаем над нашей торговой системой. Мы не имеем возможности контролировать рыночные условия, но мы, по крайней мере, будем уверены, что наша торговая система не будет самоуничтожаться по собственному разумению. Существует несколько способов вычисления вероятности провала (или риска провала). Мы будем использовать простейшую формулу, которую можно найти в работе П. Гриффина "TheTheory of Blackjack". Следующая таблица показывает репрезентативное множество значений процентов выигрышей и отношений среднего дохода к среднему проигрышу. Для упрощения вычислений мы приняли начальный баланс счета равным $25000, цель дохода равной $50000 и уровень проигрыша (провала) равным $ 12000. (Смотрите рисунок 3-2.)

Как вы можете видеть из в таблицы, FOR резко меняется с изменением процента выигрышей и отношений выигрыш/проигрыш. Небольшая поправка в системе, которая дает в результате положительное изменение любого из отношений, может сделать громадный вклад в будущие возможности системы.

POR может оказаться очень показательным. Например, средний СТА, управляющий сегодня общественными паями, вероятно, имеет процент выигрышей от 35 до 40 процентов, причем большинство из них менее 40 процентов, 35-процентная доля выигрышей требует высокого отношения среднего выигрыша к среднему проигрышу для того, чтобы система была успешной. Это прекрасно и просто достижимо, когда рынки находятся в состоянии тренда, но, когда они становятся неспокойными, отношение дохода к потерям резко падает, и FOR поднимается до пугающих высот. Тщательное слежение за этими двумя статистическими величинами и возможное изменение вашей торговой системы для учета нетрендовых рынков может быть необходимым для обеспечения выживания.

Тестирование вхождений, выходов и остановок

После того, как вы подобрали элементы вашей торговой системы, возникает соблазн немедленно протестировать ее как единое целое. Кроме всего прочего, система по своему составу и определению есть совокупность взаимосвязанных частей, и кажется разумным, что она должна тестироваться в комплексе. Проблема такого подхода заключается в том, что один элемент системы может улучшать или ухудшать результаты относительно остальных. У вас может быть прекрасный метод вхождений, однако, если у вас слабые выходы, это забракует ваши вхождения вместе с оставшейся частью системы, если результаты совокупной производительности не удовлетворят вашим стандартам. Также хорошо бы знать, насколько часто используется один элемент по сравнению с остальными. Если ваш контроль рисков состоит из двух типов остановок, простой долларовой остановки и недавнего пика или впадины, то в процессе разработки и тестирования вам поможет знание того, как часто включается каждая из этих остановок.

По этим причинам мы разработали методы, которые разделяют части торговой системы и позволяют тестировать их независимо. Эти методы неидеальны, потому что части системы часто неразрывно связаны, но мы находим их весьма полезными. Заметьте, что любые демонстрируемые нами результаты тестирования не являются утверждениями о превосходстве одного метода над другим. Мы пытаемся показать процесс, а не быть арбитрами в дискуссии о том, какие технические исследования лучше. Мы настоятельно рекомендуем, чтобы вы провели эти процедуры самостоятельно в контексте собственных потребностей и пришли к своим собственным заключениям.

Тестирование вхождений

Тестирование ваших любимых методов вхождений может оказаться очень разоблачительным (и болезненным). Мы все слишком часто убеждались, что многие дорогие нашему сердцу предположения о правильности способа вхождения в рынок оказывались в лучшем случае посредственными. Когда вы станете экспертом в тести– . ровании систем, вы, вероятно, обнаружите, что важность вхождений уменьшается, и что способ, которым вы выходите с рынка, становится более важным фактором. Все, что вы можете требовать от вхождения, это чтобы оно вам дав ало более чем случайный потенциал дохода. После того, как вы это получили, только от вашей стратегии выхода зависит, сможете ли вы поймать столько дохода, сколько возможно, поддерживая при этом убытки на разумном уровне.

Одним из наиболее важных статистических параметров, получаемых при тестировании систем, является процент выигрышей по отношению к проигрышам (% выигрышей). При прочих равных высокий процент выигрышей, очевидно, предпочтительней низкого процента выигрышей. К счастью, если отношения среднего дохода к средним потерям установлены правильно, это может принести на продолжительном периоде прибыль, даже если процент выигрышей упал до очень малфй величины. Большинство долгосрочных трейдеров умудряются выживать, вылавливая то тут, то там очень большие доходы, и приходят к итогу всего в 35 – 45 процентов выигрышных торгов. Проблема в том, что, несмотря на малые потери и большие доходы, чем меньше процент выигрышей, тем более непостоянными будут торговые результаты. К некоторому моменту скачки баланса счета от вершины к впадине станут невыносимы для всех, кроме трейдеров с самыми крепкими нервами.

С еще более сложной задачей сталкиваются дневные трейдеры, которые должны разработать метод, который выигрывает более чем в 50 процентах случаев. Эти трейдеры не могут позволить своим доходам течь, потому что они вынуждены выходить до того, как закроется рынок. Их отношение стоимости трансакций к доходам от торговли обычно очень высоко, и чрезвычайно сложно поддерживать отношение среднего выигрыша к среднему проигрышу на уровне больше 1:1. Независимо от того, являетесь ли вы краткосрочным или долгосрочным трейдером, нельзя получить высокий процент выигрышей без правильного вхождения в рынок. Несмотря на то, что в совокупной схеме выходы важнее вхождений (кроме всего прочего, именно выход окончательно определяет отдачу торговли), намного проще найти хорошие выходы, когда вхождения были совершены правильно.

Методология тестирования вхождений.

Лучший способ эффективно протестировать любой отдельный элемент торговой системы – изолировать его насколько это возможно. Однако изолирование элементов торговой системы значительно сложнее, чем могло бы показаться, потому что торговая система, по определению, состоит из набора взаимосвязанных компонентов. Изменение одного компонента даже на небольшую величину может сильно изменить ваши торговые результаты неожиданным и непредсказуемым образом. Мы часто делали тщательно продуманные незначительные изменения в тестируемой нами системе, которые производили невообразимый беспорядок в н'ашей аккуратно созданной стратегии. После того, как это произошло возмутительно большое количество раз, мы решили применить пошаговый подход, который позволил бы нам изолировать вхождения от других элементов торговой системы. Мы не утверждаем, что это единственный или лучший путь тестирования вхождений, но он кажется вполне логичным, и он работал у нас.

Метод прост. Настройте вашу торговую систему и затем удалите ваши нормальные выходы. Замените их на метод, который автоматически выходит с рынка через заданное количество дней после вхождения. В нашем тестировании мы обычно искали сигналы вхождения, которые бы ставили нас на правильную сторону среднесрочных трендов. Мы установили выход теста после 2,10,15 и 20 дней. Выбор дней дает некоторое понимание силы и направления рынка после вхождения. Например, если ваш 5-дневный выход дает малый процент выигрышных торгов, в то время как 10-дневные выходы дают хорошие результаты, мы могли бы заключить, что у нас есть некоторое пространство для улучшения задания времени при том, что наше направление кажется правильным. Если пятидневные выходы дают лучшие результаты, мы, возможно, получили хороший метод вхождений для краткосрочной торговли, но не для наших долгосрочных задач. Вам следует установить временные периоды для дней выхода в соответствии с вашим собственным стилем торговли. Например, вы могли бы найти ценным тестировать выходы после только 1 дня, или вы могли бы решить выходить после 30 дней.

Анализ результатов тестирования

Мы хотим, чтобы тест показал нам процентвыигрышей, основанный, насколько это возможно, на правильности направления вхождения и задания времени вхождения без учета других соображений. Удалите все проскальзывания и комиссионные расходы и не используйте остановок. Будет еще достаточно возможностей для включения фактора соответствующих расходов, когда в будущем мы соберем систему для совокупного тестирования. Так как вы не используете остановки или какие-либо другие реальные выходы, показатели совокупного дохода, полученные в результате тестирования такого типа, по существу, не имеют смысла. Сейчас мы вынуждены рассматривать доходы и потери как случайности рынка. То же верно и для отношений среднего дохода к средним потерям. Когда мы закончим собирать нашу объединенную систему, текущие остановки и выходы фиксации дохода определят значения этих величин. На этом этапе важной величиной для сравнения вхождений является процент выигрышей.

Если метод вхождения стоящий, то он должен вводить вас в рынки в правильном направлении с процентом выигрышей значительно превышающим случайное. Мы не собираемся погружаться в статистические проверки "значительности", но все же приведем основное правило: вхождение считается лучше, чем случайное, если оно прибыльно по меньшей мере 55 процентов времени на диапазоне рынков. Также, если вы пытаетесь следовать за трендом, торги должны показывать повышающийся процент выигрышей с увеличением временного интервала.

Чрезвычайно важно, чтобы любой выбираемый вами метод вхождения производил результаты лучше, чем случайное вхождение, потому что при добавлении остановок и попытке позволить доходам течь процент выигрышей непременно существенно снизится. Чем лучше изначально процент выигрышей ваших вхождений, тем ближе могут быть ваши остановки. Если вы предпочитаете относительно далекие остановки, вы можете добиться более высокого процента выигрышей за счет увеличения риска на торговле.

Невозможно регулировать торговую систему, изменяя ее основные элементы, и видеть результаты Очередной итерации, но мы нашли, что становится намного проще, если вы работаете, полагаясь на точное знание того, насколько эффективны ваши вхождения, и, таким образом, четко видите результат ваших методов выхода. Если

вы начали с метода вхождения правильного в 75 процентах случаев, и он скатился до 30 процентов выигрышей после добавления всех необходимых остановок и стратегий выхода, вы можете продолжать работу, исправляя только несовершенные элементы системы, вместо модификации вхождений. Большинство трейдеров, взглянув на только что описанную систему, возложили бы ответственность на вхождения. К сожалению, вхождения собирают похвалы и порицания за результаты системы, что совершенно неправильно. Наше независимое тестирование вхождений позволяет понять, какую часть похвал или обвинений они действительно заслуживают. Кажется, большая часть тестирования технических исследований проводится на оборотной основе, когда один и тот же индикатор используется как для вхождений, так и для выходов. Мы не станем докучать демонстрацией этих бесполезных результатов тестирования. Исследование может прекрасно подходить для той или иной задачи, но мы никогда не сможем узнать результаты из-за невозможности изолировать его способность выполнения каждой из функций.

Процедуры тестирования

Все результаты тестирования, продемонстрированные в этом разделе, относятся к периоду с января 1986 до декабря 1990 (пять лет). Тесты использовали дневные данные, а именно: открытие, пик, впадину и закрытие. Вхождения происходили в тот же день в случае прорыва канала или получения сигнала от системы, основанной на волатильности. Во всех прочих случаях вхождение осуществлялось на открытии следующего дня. Остановки не применялись. Проскальзывания и комиссионные были приняты равными нулю. Выходы происходили на закрытии через 5,10,15 или 20 дней после вхождения.

Мы тестировали пять рынков: немецкую марку, золото, соевые бобы, казначейские обязательства и сырую нефть. Мы ограничили наше тестирование этими рынками, потому что они представляют собой пять различных товарных групп и дают основное представление о производительности вхождений. Если бы мы хотели найти индикатор, дающий чрезвычайно хорошие результаты, мы бы расширили обзор тестирования до большего количества рынков. Избранные нами для тестирования методы вхождения являются популярными стратегиями, которые, мы надеемся, вы найдете интересными.

Пересечение скользяших средних

Пересечения скользящих средних, вероятно, все еще являются самой распространенной техникой вхождений. Однако сглаживающий эффект, который делает их привлекательными в качестве вхождений, является как раз тем, что делает их относительно неэффективными в качестве выходов. Мы выбрали для тестирования одно из стандартных исследований скользящих средних: пересечение 9-18. Как и для большинства исследований скользящих средних, длинное вхождение генерируется, когда 9-дневная скользящая средняя пересекает снизу вверх 18-дневную. Короткое вхождение генерируется, когда 9 пересекает 18 сверху вниз. (Смотрите рисунок 3-3.)

Прорыв канала

Мы протестировали основной метод, который входит на рынок на новом дневном пике или впадине последних п дней. В качестве временного периода мы избрали 10 дней. (Смотрите рисунок 3-4.)

Пересечение стохастического осциллятора с* границами

Это стандартное контртрендовое вхождение: покупайте, когда %К пересекает снизу вверх %D после того, как осциллятор опустился ниже 25. Продавайте, когда %К пересекает %D сверху вниз после подъема выше 75. Пересечения между 26 и 74 игнорируются. (Смотрите рисунок 3-5.)

Скачок стохастического осциллятора

«Скачок» стохастического осциллятора был описан Джорджем Лэйном. Он пытается воспользоваться свойством рынков следовать тренду в направлении 14-пе-риодного медленного стохастического осциллятора, который растет выше уровня 75 или опускается ниже уровня 25, делая это приложение стохастического осциллятора методом следования за трендом. (Смотрите рисунок 3-б.)

Индекс относительной силы (RSI – Relative Strength Index)

Индекс относительной силы Уайлдера – это еще один популярный контртрендовьж метод. Мы использовали распространенный 14-периодный RSI, продавая на уровне перекупки (выше 75) и покупая на перепродаже (ниже 25), (Смотрите рисунок 3-7.)

Индекс товарного канала (СС1 – Commodity Channel Index)

Здесь мы использовали СС1 как индикатор следования затрендом, покупая или продавая на пресечении нулевой линии. Направление вхождения определялось направлением СС1. Мы использовали 10-периодный СС1. (Смотрите рисунок 3-8.)

Момент' (Momentum)

Исследование момента использует простое вычисление, которое представляет разность между сегодняшней ценой закрытия и ценой закрытия п дней назад. Мы использовали 10 дней и входили на пересечении нулевой линии. (Смотрите рисунок 3-9.)

Волатильность (Volatility)

Вхождения нарынок происходят в течение дня на прорыве в любом направлении на р% от п-дневного среднего истинного диапазона (ATR – average true range). Этот тип вхождений был основой многих активно распространяемых торговых систем. Первая таблица (смотрите рисунки 3-10,3-11 и 3-12) показывает результаты 150-процентного прорыва среднего истинного диапазона последних 10 дней. Вторая таблица демонстрирует результаты 100-процентного прорыва ATR за последние 10 дней. Третья таблица представляет результаты 100-процентного прорыва ATR последних пяти дней.

Случайные вхождения

Мы могли бы продолжать до бесконечности, но думаем, что по крайней мере одна вещь прояснилась: не нужно применять изощренный анализ, чтобы понять, что ни один из вышеперечисленных методов вхождения не может существенно превзойти метод случайных вхождений. Для доказательства этого утверждения здесь приведены результаты тестов, использовавших генератор случайных чисел для принятия решения о покупке или продаже. Вхождения производились на открытии дня, следующего за выходо^из предыдущей позиции. Никакие технические исследования не применялись. (Смотрите рисунок 3-13.)

Результаты оказались такие, какие вы могли ожидать. Совершенно разочаровывает то, что ни одно из протестированных технических исследований не показало результатов, существенно превосходящих случайные тесты. Серии случайных вхождений уверенно производят время от времени поразительно хорошие результаты. Эти тесты заставляют вас понять, насколько аккуратным и осторожным надо быть при разработке и тестировании торговой системы.

Важность выходов

Мы, очевидно, не рекомендовали бы вам торговать без остановок, выходя с рынка через произвольное количество дней. Тем не менее такое упражнение показывает всю сложность нахождения метода вхождения, который, будучи отделенным от стратегии выхода, давал бы неслучайные результаты. Задача вхождения, как мы говорили, состоит в том, чтобы дать нам вероятность дохода больше, чем вероятность выпадения монетки на определенную сторону. Вам нужтю протестировать ваши вхождения, и, если ваш текущий метод не в состоянии показать производительность лучше, чем просто случайный, то лучше бы вам поискать новый метод-

Что, вероятно, не менее важно, это исследование подчеркивает важность выходов. Мы утверждаем, что возможно создать прибыльную торговую систему, использующую случайные вхождения и комбинацию остановок и выходов получения доходов. Невозможно сконструировать прибыльную систему, использующую почти идеальные вхождения и случайные остановки и выходы. Сконцентрируйте ваши усилия на том, что особенно важно: на контроле рисков, хороших выходах и управлении денежными средствами вместо того, чтобы гоняться за идеальным методом вхождения. В следующий раз, когда вы услышите о ком-то, получающем большие доходы, обусловленные применением последнего высокотехнологичного метода вхождения, спросите его о применяемой им стратегии выхода и запишите ее, потому что, вероятно, в ней-то и кроется секрет успеха.

Тестирование выходов

В предыдущем разделе мы изолировали и протестировали некоторые методы вхождения. Как мы увидели, тестирование вхождений, изолированных от выходов, относительно простое, а результаты объективны и легко оценимы. Независимое тестирование выходов намного сложнее. Так как вхождения и выходы часто взаимодействуют непредсказуемыми путями, тесты, разработанные для демонстрации нам относительных преимуществ различных стратегий выходов, будут находиться под влиянием метода вхождения. Мы сил постарались разработать процедуру тестирования, которая давала бы нам некоторое понимание относительных достоинств различных популярных стратегий выходов. Несмотря на то, что мы не полностью удовлетворены методологией тестирования, мы полагаем, что она достаточно хорошадля того, чтобы позволить нам беспристрастно сравнить различные выходы при одинаковых рыночных условиях. Результаты оказались весьма любопытными.

Методология тестирования выходов

Для тестирования невозможно изолировать выходтак же эффективно, как вхождение. Лучший метод, который нам удалось придумать, заключается в тестировании всех стратегий выхода с использованием одного и того же простого метода вхождения. Мы подобрали метод вхождения, дающий разумные результаты в качестве оборотной системы, и затем тестировали каждый из методов выхода на одинаковых данных с идентичными вхождениями. Если каждый метод выхода тестируется при использовании одинаковых вхождений, то мы сможем произвести обоснованные сравнения результатов. Надо признаться, выходы, которые хорошо работают с одной системой вхождений, не обязательно будут так же хорошо работать с другой, но, если вхождение носит насколько возможно общий характерно вы по крайней мере получите некоторое представление об относительной эффективности различных выходов. Аналогично тестированию вхождений вы можете встревожиться, взглянув на результаты тестирования ваших любимых стратегий выхода, и обнаружить, что они не лучше простой оборотной системы. Мы уж точно были удивлены многими результатами нашего тестирования.

В качестве метода вхождения для наших тестов подойдет практически любая оборотная система следования затрендом. Мы выбрали систему пересечения двух простых скользящих средних (5 дней/10 дней, 5/20, 5/30 и 5/40) в качестве таймера вхождений. Длинное вхождение будет сигнализировано пересечением краткосрочной скользящей средней снизу вверх более долгосрочной скользящей средней, а короткое вхождение будет генерироваться противоположным пересечением. Выходами для эталонного теста производительности будут развороты скользящих средних. На открытии торгового дня, следующего за пересечением скользящих средних, мы закроем одну торговлю и немедленно инициируем другую, но уже в противоположном на правлении. Так как мы оставляем точки вхождения насколько возможно неизменными для непосредственного сравнения выходов, мы будем торговать только на пересечениях и никогда– между пересечениями.

В наших тестах мы установили чувствительность методов задания времени выходов таким образом, что выход обычно будет генерироваться перед следующим разворотом скользящих средних. Если выход не включится, торговля будет закрыта пересечением скользящих средних, и новая торговля будет инициирована в тот же день и на той же цене открытия, что и у оборотной системы. Таким образом, все тесты должны генерировать одинаковое с эталонной системой количество торгов на рынке. Каждый выход будет бороться с идентичными рыночными условиями, включая одинаковые развороты эталонной системы. Это позволяет нам сравнивать одни выходы с другими. При прочих равных будет просто найти стратегию выхода с лучшей производительностью.

Одно предостережение: трудно найти выход, который бы всегда выводил нас с рынка до пересечения скользящих средних. Чем больше торгов используют неревер-сивные выходы, тем лучше для нашего теста. Мы хотим, чтобы как можно больше наших выходов были результатами сигналов тестируемого нами метода выходов, а не разворотами скользящих средних. К сожалению, мы не можем избавиться от эталонных разворотов, потому что тогда количество торгов и даты вхождений будут коренным образом меняться от одного теста выходов к другому.

Мы упоминали, что не полностью удовлетворены нашими процедурами тестирования. Когда мы тестируем вхождения, мы можем разумно определить их эффективность путем простого измерения процента выигрышей. В нашем тестировании выходов процент выигрышей и другие результаты устанавливаются почти на неизменном уровне общим методом вхождения, а также тем фактом, что значительная часть выходов сигнализируется эталонными разворотами, а не теми выходами, которые в данный момент тестируются. Так как процент выигрышей остается относительно постоянным на всех тестах (с одним исключением, о котором мы еще поговорим), нам нужно провести дополнительное измерение производительности выходов.

Отношение среднего дохода к средним потерям не несет большого смысла, так как мы тестируем без остановок и без учета проскальзывай и и и комиссионных– Статистическим параметром, который на самом деле показывает наиболее содержательные изменения в зависимости от выходов, является совокупный доход. Мы подчеркивали, что как мера общей эффективности торговой системы совокупный доход не является лучшим индикатором. Однако в этом случае мы будем использовать совокупный доход и процент выигрышей в качестве величин для сравнения.

Эталонная система

Все результаты тестирования, показанные в этом разделе, относятся к периоду с января 1986 до декабря 1990 (пять лет). Тесты использовали дневные открытия, пики, впадины и закрытия. Все вхождения производились на открытии дня, следующего за пересечением скользящих средних. Несмотря на то, что начальные остановки потерь являются формой выхода, здесь они только усложнят процесс, так что мы не использовали остановки контроля рисков в наших тестах. Проскальзывания и комиссионные мы установили равными нулю. Мы тестировали те же пять рынков, которые использовали в предыдущем разделе: немецкую марку, золото, соевые бобы, казначейские обязательства и сырую нефть. Те методы выхода, которые мы подобрали для тестирования, являются популярными и логичными стратегиями, и мы предположили, что они будут представлять интерес*для большинства трейдеров.

Как можно видеть, результаты нашей эталонной системы не очень впечатляют, но вполне подходят для наших целей. Вообще говоря, основная уязвимость системы скользящих средних состоит в ее выходах. Когда цены меняют направление, мы можем ожидать потери большой части доходов прежде, чем будет сигнализирован разворот. Теоретически, выходы, являющиеся более чувствительными, чем вхождения, должны поймать большую часть каждого рыночного движения. Ниже приведено описание стратегий выхода, которые мы тестировали.

Параболическая остановка и разворот.

Параболическая стратегия, которую мы тестировали, вычислялась не совсем в соответствии с изначальной формулой Уайлдера. Мы использовали для тестирования System Writer Plus, а Параболическая формула, которая там представлена, отличается от оригинальной. Версия System Writer позволяет пользователю выбирать количество прошлых дней для поиска начальной точки экстремального пика или впадины. В других отношениях вычисления идентичны. Мы провели два теста: один с использованием 5-дневной параболической стратегии и другой с использованием 10-дневной параболической стратегии.