Текст книги "Компьютерный анализ фьючерсных рынков"

Автор книги: Чарльз Лебо

сообщить о нарушении

Текущая страница: 9 (всего у книги 15 страниц)

Ложные колебания (Failure Swings)

Первой из этих формаций является ложное колебание, которое проще наблюдать на исследовании собственно RSI, нежели на низлежащем графике. Ложное колебание состоит из шипа, образованного RSI, выступающего за отметку 70 и следующего за ним нового шипа с более низким пиком, чем у первого. Реальный сигнал к продаже производится, когда преодолевается нижняя точка между шипами RSI. Сигналом к покупке будет обратная схема с двумя направленными вниз шипами и последующим преодолением высшей точки между ними в верхнем направлении. (Смотрите рисунок 2-79.)

Как видите, ложное колебание может быть мощным сигналом. Помните, лучшие сигналы возникают, когда первый шип уходит далеко за 30 вниз или далеко за 70 вверх. Вы не можете себе позволить игнорировать такие события. Они обычно отмечают существенные промежуточные изменения направления рынка. Остерегайтесь ложных колебаний, которые обладают таким количеством небольших отклонений, что требуют длительного времени для своего определения. Наш опыт подсказывает, что лучшие ложные колебания возникают довольно быстро и их просто обнаружить.

Модели дивергенции RSI

Недельные графики,

Мы считаем, что наиболее значительные и мощные сигналы RSI возникают в форме дивергенции между структурой индекса и структурой низлежащего графика. Мы нашли эти дивергенции особенно полезными при обнаружении основных долгосрочных пиков и впадин на недельных графиках. Например, взгляните на недельный график SP, ведущий к пику августа 1987. (Смотрите рисунок 2-80.)

Дневные графики.

Мы рекомендуем использовать 10-дневный и 14-дневный RSI для обнаружения моделей дневной дивергенции. Примеров множество. Первый график показывает дивергенцию при помощи 14-дневного RSI. Отметьте, что дивергенция подтверждается невозможностью RSI достичь новой впадины, показывая, что рынок технически силен. Убедитесь, что ваше вхождение в покупку приходится на время после дня подъема, обозначившего дно второго шипа, а не на более раннее время. (Смотрите рисунок 2-81.)

Следующий график демонстрирует дивергенцию 10-дневного RSI, которая предсказала прорыв на казначейских обязательствах в начале августа 1989. Вхождение на продажу – либо на закрытии 2 августа, либо на открытии 3 августа. (Смотрите рисунок 2-82.)

Несмотря на то, что определенное правило сформулировать сложно, мы обнаружили, что дивергенции, у которых пики разделяются всего несколькими днями или более чем 10 неделями, обычно не дают хороших сигналов.

Фильтр вхождений RSi

Одной из наиболее общих проблем, с которыми сталкиваются системы следования за трендом, является вхождение на рынок после сильного разворота. Вхождение никогда не попадает точно на поворот рынка, а происходит после значительного движения цены в новом направлении. Часто кратковременное движение, разворачивающее тренд, делает рынок либо перекупленным, либо перепроданным, делая его уязвимым по отношению к краткосрочной коррекции. Почти все сталкивались с этой проблемой после получения сигнала следования за трендом, вызванного мощным изменением направления. Следует ли вам отважиться на риск вхождения в торговлю после трех дней сильного подъема? Или пяти дней подъема? Вы подождете? Если вы ждете, то чего вы ждете?

Фильтр RSI предлагает прекрасное решение этой общей проблемы. Если значение RSI выше 75 (если вы покупаете) или ниже 25 (если вы продаете), тогда отложите ваше вхождение. Входите только тогда, когда RSI вернется обратно на уровень между 75 и 25. Обязательно будут происходить незначительные рыночные коррекции, и ваше вхождение не будет приходиться на уровни перекупки или перепродажи. (Смотрите рисунок 2-83.)

Повторное вхождение с RSI

Давайте предположим, что ваша торговля была остановлена, атрендвсе еще продолжается. Что в такой ситуации нужно, так это точный способ задания времени повторного вхождения, чтобы ваш начальный убыток был минимальным.

Используйте краткосрочный (например, 3-дневный) RSI и подождите, пока он развернется и входите только в направлении тренда. Для иллюстрации, давайте предположим, что ваши индикаторы говорят о нисходящем движении рынка, и вам необходима точка повторного вхождения. Далее предположим, что RSI падал и сейчас находится ниже 50. Попытайтесь дождаться, пока RSI вернется на уровень выше 50, затем, когда он развернется вниз, немедленно продавайте. Ожидание легкого восходящего движения очень чувствительного краткосрочного RSI обладает эффектом ослабления любых промежуточных условий перекупки или перепродажи, позволяя вам повторно входить во время незначительной коррекции тренда. (Смотрите рисунок 2-84.)

Фиксация дохода с помошью RSI

Одно из наиболее ценных приложений RSI – применение его для фиксации доходов. Всегда приятно сидеть и позволять доходам течь, но использование относительно медленных исследований неизбежно приведет к потере части дохода до генерации сигнала на выход. Нужен метод выхода, быстро распознающий, когда рынок находится на пике, в сочетании с методом отслеживания остановок, который позволяет доходам течь, пока рынок продолжает движение.

Для фиксации доходов попробуйте использовать краткосрочный RSI, 10– или 14-дневный RSI обычно недостаточно чувствителен. Сигнал фиксации доходов заканчивает свое формирование, когда RSI достигает 75 и выше (25 и ниже, если вы в короткой позиции), и затем возвращается на 10 или более точек. Например, RSI поднялся до 87 и затем спустился назад к 65. На этой точке рынок замедляется, и необходимо предпринять шаги для защиты ваших доходов. Устанавливайте остановки либо на ближайшей впадине за последние п дней, либо на заранее определенной долларовой величине в зависимости от того, что из них ближе. (Смотрите рисунок 2-85.)

Мы обнаружили, что п-дневная впадина очень полезна в качестве точки слежения. Довольно часто рынок будет двигаться назад, не запуская вашу остановку, и вы можете продолжать отслеживать ее довольно долго. Долларовое отслеживание остановок также работает довольно хорошо (смотрите "Тестирование системы", Глава 3).

Медленные стохастические осцилляторы

(Slow Stochastics)

Мы уверены, что в дополнение к стратегиям следования за трендом, применяемым большинством профессиональных трейдеров, постоянство производительности может быть улучшено при помощи технического индикатора, предназначенного для использования на нетрендовых рынках. Стохастический осциллятор является одним из лучших инструментов. Если вы заботитесь о том, чтобы оставаться на стороне тренда, он может быть использован и на трендовых рынках.

Стохастические осцилляторы были популяризованы Джорджем Лэйном, который использовал их в своих образовательных курсах По инвестициям с начала 50-х. Мы посещали многие лекции Джорджа и каждый раз узнавали о стохастических осцилляторах что-то новое. Он совершенствовал использование стохастических осцилляторов на протяжении многих лет своей трейдинговой деятельности и может найти новаторские пути того, как заставить их работать хорошо практически в любой ситуации. Мы ему обязаны большей частью наших знаний в области стохастических осцилляторов. Большая часть нижеследующей информации была почерпнута из статьи Джорджа по стохастическим осцилляторам, написанной для Technical Traders Bulletin.

Основная формула стохастического осциллятора следующая: %К = сегодняшнее закрытие минус впадина последних п дней, разделенные на пик последних п дней, минус впадина последних п дней. %D ~ это трехдневная скользящая средняя %К. %К. и %D производят так называемый быстрый стохастический осциллятор, который редко используется из-за своей чрезмерной чувствительности. (Смотрите рисунок 2-86.)

Быстрые %К и %D, снова сглаженные трехдневной скользящей средней, дают медленный стохастический осциллятор, который используется чаще. (Смотрите рисунок 2-87.) *

Пока не будет отмечено особо, в нашем последующем обсуждении мы будем говорить о медленной, сглаженной версии стохастического осциллятора.

Формула стохастического осциллятора выражает взаимосвязь между сегодняшним закрытием и диапазоном между пиком и впадиной за последние п дней. Например, если сегодняшнее закрытие равно 30, а диапазон за последние 10 дней от 20 до 50, то быстрая %К = 30 – 20 / 50 – 20 = 0.33 представляет собой относительно небольшое значение. Если сегодняшнее закрытие равно 40, что ближе к вершине диапазона, то быстрая %К будет равна О.бб. %К и %D не могут быть меньше 0 или больше 100. С накоплением дней, %К и %D будут изображаться как линии, колеблющиеся от 0 до 100. Значения, близкие к 0, теоретически свидетельствуют о перепроданном рынке. Значения, близкие к 100, теоретически свидетельствуют о перекупленном рынке.

Основными сигналами стохастического осциллятора являются пересечения линий %К и %D в сочетании с уровнем %К и %D, свидетельствующем о перекуп-ленности или перепроданности. Обычно перепроданность показывается значением %D ниже 30, а перекуплен но сть – выше 70. Значения 80 и 20 тоже часто используются. Мы также видели трейдеров, равнодушных к %К и следящих за тем, когда %D достигнет уровня перекупки или перепродажи.

Временные периоды *

Обычно рекомендуемый для медленного стохастического осциллятора временной период равен 18, однако Джордж Лэйн применяет широкий диапазон значений, находя то, что он понимает под доминирующим циклом рынка, на котором ведется торговля, и затем использует половину этого числа в качестве периода для стохастического осциллятора. Технические аналитики, похоже, имеют собственные предпочтения. Наш опыт и тестирование подсказывают, что диапазон между 9 и 12 является лучшим компромиссом между скоростью сигналов (пересечения %К и %D) и пригодностью или доведением до логического завершения производимого ими сигнала, при минимальном количестве ложных сигналов. Как и все прочие технические исследования, стохастические осцилляторы быстрее откликаются на действия рынка при использовании более коротких временных периодов, и медленнее на более продолжительных периодах. Мы обсудим некоторые технические приемы, используемые другими техническими аналитиками для ускорения сигналов. Мы считаем, что эти методы не являются необходимыми. Если вам нужны более быстрые сигналы, просто сократите временной период. Не забывайте, что быстрее не всегда лучше. Вам следует искать наиболее надежные сигналы, а не самые быстрые.

Когда использовать стохастические осцилляторы

Стохастические осцилляторы работают лучше всего на широких ценовых диапазонах или на мягких трендах с легким уклоном вверх или вниз. Худшим рынком для нормального использования стохастических осцилляторов является рынок, находящийся в устойчивом тренде и подверженный лишь незначительным коррекциям. На таком рынке стохастические осцилляторы будут производить множество кон-тртрендовых точек вхождения, которые будут быстро обескровлены трендом. Если вы будете продолжать использовать стандартные методы торговли со стохастическими осцилляторами, вы получите серьезную полосу потерь. Помните: трейдер, который придумал пословицу «тренд – это твой друг» («the trend is your friend»), не пользовался стохастическими осцилляторами. (В качестве примера потерь при использовании стохастических осцилляторов смотрите рисунок 2-88.)

Как определить и выразить в количественной форме рынок, находящийся в «сильном» тренде? Существует много способов, однако, если течение «сильного» тренда не является очевидным, попытайтесь измерить тренд при помощи ADX (смо-атрите разделе DMI/ADX). Можно торговать при помощи стохастического осциллятора на тренде, если игнорировать обычные уровни перекупки и перепродажи 70/30 или 80/20, и входить в рынок по сигналу окончания сопротивления тренду, даваемому пересечением стохастического осциллятора на любом уровне. Однако существуют лучшие способы следования за трендом, и мы считаем, что свою основную ценность стохастические осцилляторы приобретают в качестве индикаторов впадин и пиков.

Дивергенции

Когда рынок создает новый пик или впадину и стохастический осциллятор не может это подтвердить своим пиком или впадиной, мы получаем дивергенцию. Это могут быть простые дивергенции (снова смотрите рисунок 2-88) или «сигнал классической дивергенции» Джорджа Лэйна, поступающий на тройных пиках. (Смотрите рисунки 2-89 и 2-90.)

Отметьте на рисунке 2-90, что второй пик (2) ниже, чем первый (1). Третий пик (3) выше, чем второй, но ниже, чем первый.

Если рынок не ведет себя так, как от него ожидают*, мы можем столкнуться с "моделью вторичной дивергенции" вроде той, что показана на рисунке 2-91. В этой модели цены также совершают три рывка к вершине, но стохастический осциллятор производит три нисходящих пика, которые и создают дивергенцию. В этой "вторичной" модели, в отличие от классической, точка 3 ниже точки 2. Мы обнаружили, что такие модели дивергенции дают значительно лучшие результаты, чем классические сигналы. Это справедливо для большинства осцилляторов. Мы с удовольствием были бы более точными и определенными в отношении результатов дивергенции, но их чрезвычайно сложно объективно тестировать.

Левые и правые пересечения

Некоторые технические аналитики сделали предположение, что медленное изменение направления, на которое отзывается %D, является несколько более обоснованным, чем быстрое изменение направления, которое измеряет %К. То что ищут эти трейдеры, представляет собой модель, где %D начинает изменять направление перед пересечением, что будет означать, что %К пересечет правую сторону пика или впадины линии %D. Эта последовательность производит «правое пересечение», противопоставляемое «левому пересечению», где %К пересекает %D до того, как последний начинает менять направление.Идея состоит в том, что правые пересечения производят лучшие сигналы, чем левые пересечения. Мы не видим логики в этом умозаключении. Когда мы могли отличить левые пересечения от правых, что иногда непросто, мы не наблюдали никакой корреляции с успехом торговли. (Смотрите рисунок 2-92.)

Колени и плечи

Когда %К пересекает %D снизу вверх и затем отклоняется вниз на несколько процентных пунктов на следующем периоде, но не может снова прорвать %D перед своим новым поворотом вверх, Лэйн называет это «коленом». Это предположительно указывает на силу и устойчивость возрастания цен. Если мы имеем сходную модель на нижней стороне, то называем это «плечом». Модели колена и плеча обычно возникают, когда цены образуют фигуру шипа, которую мы описывали ранее. Быстрое изменение в тренде образует «левостороннее» пересечение в стохастическом осцилляторе. В моделях колена и плеча %К дает дивергенцию на шипах, чего не может сделать %D. (Смотрите рисунок 2-93.)

Крюки и петли – предупреждающие модели

Некоторые исследователи стохастических осцилляторов попытались разработать методы, которые бы предсказывали реальные пересечения и, таким образом, давали бы возможность упреждающего старта. Двумя примерами этих предсказывающих моделей являются петля и предупреждающий крюк.

Модель петли является простым наблюдением того, что линия %D начинает загибаться, предсказывая надвигающееся изменение направления до реального пересечения с %К.

Предупреждающий крюк – это наблюдение экстремального поворота или изменения направления %К перед пересечением с линией %D.

Нам кажется, что обе эти модели дают слишком ранние сигналы вместо того, чтобы давать сигналы надежные. Мы рекомендуем ожидать пересечения. Будьте терпеливы и не бросайтесь на тени. Эти предсказывающие модели могут иметь боль шую ценность, если вы их будете использовать для фиксации доходов, а не для вхождений. (Смотрите рисунок 2-94.)

Медвежьи и бычьи установки

Медвежьи и бычьи установки – это еще одни специальные инструменты Джорджа Лэйна. Медвежьи установки возникают, когда цены растут и создают серии нарастающих пиков и нарастающих впадин. Стохастический осциллятор дает дивергенцию и создает модель понижающихся впадин в то время, как цены продолжают расти. Эта установка свидетельствует о том, что следующий скачок цен вверх может произвести важную вершину. (Смотрите рисунок 2-95.)

Бычьи установки возникают, когда цены падают и производят серии понижающихся впадин и понижающихся вершин. Стохастический осциллятор дает дивергенцию и создает схему повышающихся пиков в то время, как цены продолжают падать. Эта установка указывает на то, что цены в скором времени создадут важную впадину. (Смотрите рисунок 2-96.)

Медвежьи и бычьи установки являются обратными дивергенциями (некоторые называют их конвергенциями). Несколько подписчиков нашего листка сообщили об удачном применении такого рода моделей.

Фиксация доходов

Из-за контртрендовой природы стохастического осциллятора доходы следует получать быстро. Не ждите слишком долго сигнала к выходу от стохастического осциллятора, или вы окажетесь в глупом положении, превратив выигрышную позицию в проигрышную. Вам нужно разработать метод получения дохода, пока рынок движется в благоприятном направлении. Хорошо работает метод ценовых целей. Не жадничайте – используйте успех и проведите тактическое отступление.

Иногда торговля при помощи стохастического осциллятора может развиться в тренд. Если вы достаточно удачливы и сохранили позицию, вы можете изменить стратегию и позволить вашим доходам течь. Такие торги встречаются редко и, если вы последовали нашей рекомендации по получению доходов, вы, вероятно, уже выйдете из торговли, когда тренд подтвердится.

Волатильность (Volatility)

Большое количество технических исследований и торговых систем измеряет рыночную волатильность. Практически все исследования Уайлдера (RSI, DMI, CSI, Параболические системы и прочие) тем или иным способом включают в себя концепцию волатильности. Волатильность также является частью различных исследований: торговых полос и конвертов (например, полос Боллинджера), и является также ключевой составляющей анализа крестиков-ноликов.

К сожалению, простые вычисления волатильности не входят в стандартный набор функций большинства пакетов программного обеспечения, а дополнительные программы, предлагающие системы волатильности, принадлежат к классу "черных ящиков", где их методология не раскрывается пользователю в полном объеме. Мы пользуемся относительно недорогой и полностью открытой программой, которая называется "Профессиональная Система Прорыва" ("Professional Breakout System"), разработанной Стивом Ноутисом, и нашим тестирующим программным обеспечением System Writer Plus для большей части исследований, связанных с во-латильностью.

Мы предпочитаем использовать волатильность просто как дополнительный инструмент, а не в качестве основы системы. Большинство систем, основанных на волатильности должны опираться на бессмысленную оптимизацию, которая заставляет показывать хорошие результаты на данных прошлого. На протяжении периодов, когда волатильность работает хорошо, результаты бывают весьма впечатляющими, включая случаи покупки точно на впадине рынка, когда цены прорываются, и продажи на вершине, когда цены сваливаются. Для волатильных рынков такие системы достигают высокого класса по результатам торговли этим конкретным товаром на короткий промежуток времени. Однако редко можно встретить основанную на волатильности торговую систему, хорошо зарекомендовавшую себя на многообразном портфеле в течение длительного времени.

Не удивительно, что волатильность лежит в основе ряда торговых систем, которые продавались с начале 70-х по цене, доходившей до $10,000. Все эти системы использовали по существу одни и те же методы. Большинство из них являлось прямыми наследниками аналогичных более ранних систем с незначительными изменениями, которые во многих случаях были добавлены только для того, чтобы избежать нарушений прав на интеллектуальную собственность. Говорят, что многие эти системы, основанные на волатильности, были весьма прибыльными.

Измерение волатильности

Все основанные на волатильности торговые системы используют концепцию диапазона для определения величины недавнего рыночного движения. Простейшее определение диапазона – это расстояние между пиком и впадиной данного временного периода. Обычно берется день, но это может быть также неделя или месяц, или даже внутридневной период, измеряемый минутами.

Это простое определение диапазона в основном неплохо работает, но оно не берет в расчет дни с экстремальным ценовым движением. Лимитированные дни, например, могут обладать очень узким диапазоном, но рынок, очевидно, весьма волатилен, и волатильность нарастает. Подобным образом, день с разрывом на открытии, в который торговля происходит за границами диапазона предыдущего дня, являет собой пример нарастающей волатильности, даже если реальный диапазон этого дня меньше, чем у дня предыдущего.

Уайлдер увидел эту проблему и ввел понятие "истинного диапазона" (TR -true range) как наибольшей величины из следующих:

1. Расстояние от сегодняшнего пика до сегодняшней впадины.

2. Расстояние от вчерашнего закрытия до сегодняшнего пика.

3. Расстояние от вчерашнего закрытия до сегодняшней впадины. (Смотрите рисунок 2-97.)

Сам по себе истинный диапазон – это все еще изолированное число. Чтобы сделать его осмысленным, мы должны взять определенное количество предыдущих дней и найти значение, дающее нам средний истинный диапазон (ATR – average true range). Это является непосредственным измерением рыночной волатильности. Если ATR возрастает, рынок становится более волатильным. Если ATR уменьшается, рынок становится менее волатильным.

Трудно ответить на вопрос о том, сколько дней необходимо для получения "лучшего" ATR. Авторская формула волатильности Уайлдера использовала 14 дней, но продавцы современных систем оптимизировали эту переменную и обнаружили, что любое число от 2 до 9 дней работает лучше.

Как работают системы волатильности

Все популярные торговые системы, основанные на волатильности, работают, основываясь на том принципе, что прорыв или ценовой шип, выходящий за пределы недавнего диапазона или среднего истинного диапазона, является значительным событием, и его следует использовать как точку для вхождения на рынок. Например, ATR на фьючерсах NYSE Composite за последние пять дней составил 1.00 пункт. Нам было бы интересно ценовое движение, выражающееся в процентном отношении от ATR, скажем 150 процентов, от цены закрытия предыдущего дня. Это означает, что мы бы покупали или продавали, если бы цены продвинулись на 150 процентов * 1.00, или 1.50 пунктов. Если закрытие предыдущего дня было на уровне 190.00, мы будем покупать на 191.50 или продавать на 188.50.

Двумя переменными системы являются: (1) количество дней, используемое для получения ATR, (2) процент движения по отношению к цене закрытия предыдущего дня, который составляет необходимый прорыв.

Эти переменные удобны для оптимизации, и вычисления волатильности могут быть просто настроены для удовлетворения прошлым данным любого конкретного рынка. Большинство из доступных сегодн^ пакетов программного обеспечения опирается на оптимизацию, чтобы определить точные значения, используемые для каждой переменной.

Как вы могли догадаться, системы прорыва, основанные на волатильности, представляют собой оборотные системы, всегда присутствующие на рынке. Каждый день после закрытия вычисляйте ATR и затем умножайте его на процент движения, необходимый для запуска торговли. Прибавьте результат к цене закрытия, и вы получите точку, на которой на следующий день будет запущена покупка. Вычтите результат из цены закрытия, и вы получите точку, на которой будет запущена продажа. Установите оба приказа на следующий день, и вы снова готовы к работе. (Смотрите рисунок 2-98.)

Комментарии и вариации

Один из важных моментов вышеописанной системы состоит в том, что не существует нейтральной зоны, так как вы находитесь либо в длинной, либо в короткой позиции– Риск на каждой торговле представляет собой разность между точкой вхождения и точкой разворота. Если они обе были запущены в один день или близко по времени одна к другой, то вы, очевидно, получите дергания. Риск по торговле целиком зависит от недавней рыночной волатильности, которая может согласовываться или не согласовываться с толщиной кошелька трейдера или его техникой управления денежными средствами.

Другим интересным аспектом систем волатильности является то, что точка вхождения и точка разворота будут отдаляться друг от друга с возрастанием краткосрочной волатильности. Очень просто увидеть, как это может произойти: рынок движется, диапазон возрастает, и остановки располагаются все дальше и дальше одна от другой. Это могло бы уменьшить дергания, но такая ситуация может также увеличить начальный риск по торговле уже после вхождения в нее. Все это может привести в замешательство и быть потенциально разрушительным для строгой схемы управления средствами, которая планирует риск в размере определенного фиксированного количества долларов на торговлю, а потом выясняется, что это количество увеличилось в то время, когда торговля уже запущена.

Также возможно, что точка разворота будет отдаляться практически до бесконечности. Давайте предположим, что казначейские обязательства находятся на отметке 100, система в длинной позиции, и процент разворота составляет 150 процентов двухдневного ATR. Если ATR не меняется, то движение, необходимое для включения короткой позиции, тоже останется прежним. Если казначейские обязательства медленно опускаются каждый день с дневным диапазоном достаточно большим, чтобы удерживать на месте ATR, а короткая позиция все еще не включается, то теоретически точка разворота может так никогда и не сработать. Она будет просто продолжать отодвигаться. Это, очевидно, редкое явление, тем не менее возможное, и последовательность такого рода может стать причиной больших потерь (и на тестовых последовательностях так и происходит).

Недостатки систем, основанных на водатильности

Мы думаем, что торговые системы, основанные на волатильности, хороши при краткосрочном использовании, но ограничены при долгосрочной работе. Их торговые результаты часто демонстрируют реальные перспективы на коротких рывках, но они также имеют склонность терять со временем свой выигрыш и при долгосрочной работе могут оказаться не лучше, чем просто безубыточные системы.

Существует несколько моментов, вызывающих у нас беспокойство. Во-первых, все поставщики систем проводили их обширную оптимизацию для нахождения "лучших" значений для основных системных переменных – среднего истинного диапазона и процента движения, необходимого для включения торговли. Вероятно, поставщики заключили, что раз были найдены волшебные (оптимизированные) числа, которые дают впечатляющие гипотетические результаты, значит система будет прибыльной в будущем. Любые вариации систем, основанных на во-латильности, оказываются незначительными и сводятся исключительно к этим двум переменным. Например, может слегка меняться определение среднего истинного диапазона, или может заменяться простой дневной диапазон. Или поставщик предпочитает вычислять процент движения от цены открытия следующего дня вместо цены закрытия предыдущего дня для того, чтобы включить в систему фактор больших ночных разрывов и уменьшить дергания. Эти незначительные изменения не предотвратили больших убытков в торговых результатах системы. С нашей точки зрения, проблема убытков является результатом двух факторов: чрезмерной оптимизации и, возможно, неправильного заключения о том, что волатильность работает так же хорошо при задании выходов, как и при задании входов.

Теперь большинство наших читателей предупреждены о наших негативных ощущениях, касающихся оптимизации и оборотных систем. Мы считаем, что оптимизация является целенаправленным подстраиванием под кривую, дающим бесполезную и чрезмерно преувеличенную иллюзию потенциальной доходности. Однако правильно проведенное тестирование и последующее опережающее тестирование, за которым идет отслеживание в реальном времени, может быть стоящим и ценным упражнением. Но давайте посмотрим и подумаем: если бы простая оптимизация действительно работала, то к сегодняшнему дню несколько компьютерных фанатов уже по много раз захватили бы или разорили все рынки.

Рекомендации

Несмотря на проблемы, которые мы считаем характерными для подхода, опирающегося на волатильность, мы все еще чувствуем, что эти системы имеют рабочий потенциал. Нам кажется», что движения волатильности происходят в направлении тренда. Настоящая трудность, общая для всех подходов следования за трендом, заключается в частых дерганиях, когда рынки не находятся в состоянии тренда и обладают малой волатильностью. На протяженном периоде рынки будут либо вялыми, либо динамичными, причем большую часть времени они будут пребывать в вялом состоянии. Как и системы скользящих средних, системы волатильности, приспособленные для трендовых рынков, не будут хорошо работать на периодах бокового ценового движения.

Можно существенно сократить начальный риск для каждой торговли путем создания нейтральной зоны между точками вхождения в короткие и длинные позиции. Простейший путь сделать это состоит в задании процентной остановки риска, которая будет меньше процента ATR, включающего вхождение. Например, в нашем примере у нас был ATR на уровне 100 пунктов NYSE Composite, и мы бы покупали на уровне 150 процентов от этой величины или 150 пунктов. После того, как мы вошли в торговлю, более близкая остановка может быть задана путем вычитания меньшего процента ATR от точки вхождения. По логике, все, что меньше 100 процентов от ATR, будет рассматриваться как слишком сильное приближение, подверженное практически случайным дерганиям, но использование такого числа как 125 процентов все еще требует возникновения неординарного события и дает более близкий уровень остановки, чем стандартная точка разворота. Если сработала точка остановки риска, то система будет находится в нейтральном положении до момента срабатывания сигналов к покупке или к продаже по более высокой волатильности.

Другим возможным усовершенствованием может быть отсутствие торговли, когда рынок ведет себя вяло, особенно в те периоды, когда волатильность находится на необычно низком уровне. Вполне можно использовать диапазоны оптимальной прибыльности ATR для каждого рынка, где он находится между приемлемыми границами не слишком низко и не слишком высоко. (Смотрите рисунок 2-99.) Можно заключить, что вялый рынок с относительно малым диапазоном даст в результате проигрышные торги, в то время как более волатильный рынок будет иметь склонность быть более прибыльным. Обычно возникает желание переоптимизировать систему, когда рынки становятся вялыми, но при длительном ее использовании может быть выгоднее совершенно прекратить всякие действия во времена застоя и дождаться, пока ATR будет более соответствовать тому, на что рассчитана ваша система для успешного функционирования. (Снова смотрите рисунок 2-99.)