Метод скользящих средних (Moving Average, MA) представляет собой методику расчета среднего значения цены или показателя индикатора за определенный период времени. Расчет МА является математическим анализом средних значений цен за определенный период. Существует несколько методов расчета скользящих средних: простой (simple), взвешенный (weighted), экспоненциальный (exponential), адаптивный (variable) и т.п. Подробнее рассмотрим простой метод усреднения данных. (далее…)
Стохастический осциллятор был разработан Джорджем Лейном (George C. Lane) в 1950 году. Лейн определил новый способ отслеживания рыночного движения во взаимосвязи цены закрытия и экстремальных значений его процентного диапазона.
На сегодняшний день стохастический осциллятор является одним из самых популярных осцилляторов, используемых трейдерами во всем мире. (далее…)
С момента своего возникновения технический анализ вырос из теории в самостоятельную и серьезную науку и остается на протяжении всех лет своего существования самым распространенным и востребованным методом анализа биржевых цен.
Это в очередной раз доказывает его высокую эффективность и позволяет инвестору в значительной мере улучшить показатели своей торговли, а также повысить шансы на успех в таком далеко не простом деле как трейдинг. (далее…)
Система принятия решений (далее торговая система, ТС) подразумевает разработку определенных правил торговли, строго определяющих условия, при которых производится покупка или продажа активов. У такого подхода два важных преимущества:
- во-первых, при принятии решений это помогает абстрагироваться от своих эмоций;
- во-вторых, разработанные правила торговли могут быть подвергнуты проверке, тестированию, с целью определения того, насколько успешны они были в прошлом. (далее…)
К сожалению, каким-то образом исказившейся целью многих тестирующих проектов становится разработка торговых стратегий, выжимающих максимум возможных доходов из исторических данных. Предположение состоит в том, что, чем лучше они работали в прошлом, тем лучше они будут функционировать в будущем. Если бы это было правдой, то каждый, кто разработал бы историческую модель, хорошо работавшую в прошлом (подразумевая практически каждого, кто когда-либо использовал программное обеспечение для тестирования систем), был бы к сегодняшнему дню очень богат. (далее…)
Другой важной, и часто недооцениваемой, областью является выбор периода тестовых данных. По крайней мере, период тестирования должен быть достаточно продолжительным для проведения минимум 30 торгов на каждом рынке. Получение менее 30 торгов нарушает одно из основных правил теории выборок, которое гласит, что должно существовать по меньшей мере 30 точек данных для того, чтобы набор данных отвечал нормальному распределению. Отметьте, что это касается не дней, недель или месяцев данных, а проведённых торгов. Любое число менее 30 произведет статистически ненадежные результаты. Чем больше количество торгов, тем лучше.
Далее приведены несколько наиболее общих схем оптимизации и тестирования.
Простая оптимизация.
Она так же проста, как звучит. Вы создаете торговую систему, затем оптимизируете ее на полном объеме значений параметров до тех пор, пока не находите тот набор, который дает лучшую отдачу. Это наименее продуктивный метод тестирования системы и подгонка в своем худшем проявлении.
Совокупное опережающее тестирование.
Это также называется “прогонной” оптимизацией. Совокупное опережающее тестирование требует, чтобы вы оптимизировали систему на периоде в начале ваших данных, а затем тестировали результаты на относительно небольшом последующем участке. Затем вы должны переоптимизировать на периоде, включающем оба набора данных, и повторить
цикл. Например, если у вас есть 5-летние данные по акциям, вы могли бы оптимизировать на первых 3 годах, а затем тестировать на следующем за ними году. Если результаты все еще хороши, вы должны затем оптимизировать на всех четырех годах и тестировать на пятом году. Но эта форма оптимизации не лучше, чем простая оптимизация. (далее…)
Тестирование любимых методов вхождений может оказаться разоблачительным и болезненным. Многие предположения о правильности способа вхождения в рынок оказывались, в лучшем случае, посредственными. При тестировании быстро обнаружится, что важность вхождений уменьшается, и что способ, которым вы выходите с рынка, становится более важным фактором. Все, что может требоваться от вхождения, это чтобы оно давало более чем случайный потенциал дохода. После того, как это получается, только от стратегии выхода зависит, сможет ли система поймать столько дохода, сколько возможно, поддерживая при этом убытки на разумном уровне. (далее…)
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 нужно 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. (далее…)
В то время как основной задачей этого раздела было продемонстрировать процедуры тестирования, а не определенное сравнение выходов, некоторые наблюдения неизбежны. Ниже приведены некоторые предварительные заключения: (далее…)