Лебо - Компьютерный анализ фьючерсных рынков

Комбинирование сигналов

Дивергенция, возникающая в соответствии с прорывом трендовой линии MACD и пересечением, является очень сильным сигналом. Как правило, прорыв линии тренда происходит первым, когда рынок начинает выходить из момента. Дивергенция идет следом, обычно совпадая с двойным пиком или впадиной на рынке. Наконец, пересечение на рынке включает сигналы на вхождение.

Помните, что сами по себе пересечения MACD обычно не существенны, пока к ним не присоединяются одна или две описанные нами схемы. Как мы предостерегали ранее, не надо механически торговать на пересечениях и ожидать при этом прибы­лей. Наше тестирование показало, что, когда по MACD торгуют таким образом, по­лучается безубыточная система минус стоимость трансакций. Эти результаты сход­ны срезультатами тестирования, когда другие технические исследования применялись для торговли таким же образом. Подобный подход должен восприниматься с недове­рием, несмотря на то что вы, возможно, о нем читали. (Смотрите рисунок 2-62.)

Торговля в направлении тренда

Главные тренды могут быть определены путем использования более долго­срочного MACD для подтверждения более краткосрочного MACD. Используйте недельный MACD для подтверждения дневных графиков MACD. Используйте днев­ной MACD для подтверждения внутридневных графиков. Торгуйте по более крат­косрочным сигналам только в направлении, обозначенном более долгосрочным MACD, и вы избежите по крайней мере половины потенциальных дерганий.

Другим подходом будет использование другого технического исследования, та­кого как среднесрочная одиночная простая скользящая средняя или двойная простая скользящая средняя для нахождения промежуточного тренда. Затем принимайте сиг­налы MACD только в направлении тренда. (Смотрите рисунок 2-63.)

Какой бы метод определения тренда вы не выбрали, он должен определять не только направление тренда, но и его силу. Отсутствие или наличие тренда на рын­ке может быть измерено при помощи ADX Уайлдера. Используйте 18-дневный ADX, и, если ADX растет, значит тренд силен и сигналы MACD будут давать хорошую отдачу. Бели ADX падает, то рынку недостает силы и обычные MACD трейдеры, вероятно, будут терпеть убытки, а вы должны искать дивергенции. Это поможет отфильтровать множество нетрендовых рынков, вызывающих потери при торгов­ле по MACD. (Смотрите рисунок 2-64 .)

Параболическая система (Parabolic)

Параболические системы цены/времени являются техническими исследовани­ями, следующими за трендом, которые пытаются преодолеть две проблемы, харак­терные для большинства следующих за трендом торговых систем: возвращение до­ходов из-за задержки сигналов к выходу и невозможность включить в рассмотрение время как фактор для вычисления точек остановок. Параболическая формула ре­шает проблему отставания цены путем сужения остановок с увеличивающейся ско­ростью, когда достигается новый пик или впадина. Параболическая формула так­же включает в вычисления фактор времени, позволяя остановкам оставаться на удалении на протяжении короткого периода, и затем неумолимо их приближая вне зависимости от действия цены. Результатом этой временной функции является то, что цены должны продолжить движение в направлении тренда, в противном слу­чае торговля будет остановлена.

Мы полагаем, что Параболическая система является прекрасным техничес­ким инструментом, когда используется только для выходов. Мы не рекомендуем использовать ее для вхождений или в качестве оборотной системы, как намеревал­ся ее разработчик.

Происхождение параболической системы

Параболическая формула была впервые описана Уэллсом Уайлдером в 1978 году в его книге "New Concepts in Technical Trading Systems" (смотрите рекоменду­емую литературу). Уайлдер искал систему, которая могла захватить большую часть выигрыша на трендовом рынке, не опираясь на какие-либо внешние методы удер­живания доходов. Параболические вычисления дают в результате серии следящих остановок, которые в случае срабатывания сигнализируют о развороте тренда. Ос­тановки пересчитываются ежедневно (или для каждого используемого вами вре­менного периода) и становятся ближе в процессе продвижения тренда. Если тренд не смог продолжиться, скользящая остановка сменит позицию на противополож­ную и начнется новый временной период.

В случае самостоятельного использования. Параболическая система является оборотной системой, которая всегда находится на рынке в поисках тренда. Мы не считаем Параболическую систему одним из лучших следующих за трендом техни­ческих исследований, способным работать самостоятельно. Однако в комбинации с другими индикаторами она может быть чрезвычайно эффективна. Мы считаем, что наибольшую ценность Параболическая система имеет при использовании в качестве метода размещения остановок.

Для наиболее эффективного ее использования, будет полезным объяснить при­роду различных элементов, составляющих Параболическую систему. Как мы гово­рили, Параболическая система задумывалась Уайлдером как оборотная. Уайлдер называл точку, на которой система разворачивается, "остановка и переворот" (SAR - stop and reverse). Как вы можете видеть на рисунке 2-65, серии точек SAR образу­ют линию, сходную с линией тренда, но приобретающую очертания параболы, так что точки остановок остаются близко к рынку.

Для вычисления первой SAR вы должны выбрать некую стартовую точку. Уайлдер рекомендовал вернуться на несколько недель на графике и найти там зна­чительный пик или впадину для начала вычислений. Большинство компьютерных исследований стартуют на левой стороне экрана. Если первые несколько дней имеют направление ввepx, формула предположит восходящий тренд. Если первые не­сколько дней проходят с понижением, формула предположит нисходящий тренд. Для практического использования не имеет значения, в каком направлении стартует Параболическая система, потому что в конечном итоге она окажется на стороне тренда. Мы рекомендуем пользователям программного обеспечения с изменяемой шириной окна убедиться, что окно Параболической системы содержит по крайней мере 100 точек данных. Без этих минимальных данных первые точки SAR могут определить неправильные тренды.

Когда первая точка вхождения и первая SAR установлены, формула для последующих SAR следующая: SAR (завтра) = SAR (сегодня) + AF*(EP - SAR (сегодня)).

AF - это фактор ускорения (acceleration factor), а EP - точка экстремума (пика или впадины) предыдущей торговли (EP - extreme point). Отметьте, что цена предыдущего экстремума и фактор ускорения используются совместно для удержания точек SAR близко к тренду.

Цена предыдущего экстремума ЕР вполне понятна. АF, однако, является тем, что делает Параболическую систему уникальной. AF - это взвешенный фактор. Уайлдер использовал начальное значение AF, равное 0.02. Затем AF увеличивает­ся на 0.02 каждый раз, когда цена создает новый экстремум, приводя к ускорению точек на графике. AF не увеличивается, пока не будет произведена новая ЕР, и он никогда не поднимается выше значения 0.20. Таким образом, диапазон изменения фактора ускорения от 0.02 до 0.20 с шагом в 0.02. Это значения по умолчанию для большинства пакетов программного обеспечения, но иногда они могут устанавли­ваться пользователем.

Изменение ускорения

Изменение значений AF проявится в приближении или отдалении остановок SAR, таким образом, делая систему более или менее чувствительной к движениям рынка. Если AF увеличивается, остановки приближаются и система становится более чувствительной. Если AF уменьшается, остановки удаляются и система делается более медленной. Следующие графики позволяют нам сравнить значения AF, на­чиная с 0.01, с шагом 0.01, и значения AF, начиная с 0.03, с шагом в 0.03. Как видно из этих графиков (смотрите рисунок 2-66), разница просто бросается в глаза.

Практически всегда можно найти набор начальных значений и значений шага для Параболической системы (и любого исследования), который будет демонстри­ровать доход при тестировании на исторических данных. Мы рекомендуем исполь­зовать стандартные значения, используемые по умолчанию. Старайтесь избегать подгонки индикатора под кривую данных.

Для тех, кто заинтересовался, Колби и Мейерс в "The Encyclopedia of Technical Market Indicators" тестировали Параболическую систему на 18 годах недельных данных New York Composite, используя ее исключительно как оборотную систему. Она показала среднюю прибыльность со стандартными значениями AF и, естествен­но, очень высокую прибыль после оптимизации. Они получали результаты тести­рования, поднимая AF с 0.02 до 0.20. Мы скорее поверим результатам тестирова­ния, использовавшим стандартные значения, и скептически отнесемся к такого рода оптимизации. Например, если бы Колби и Мейерс использовали 15 лет данных вместо 18, практически несомненно, что их оптимальный AF был бы другим. Если бы они тестировали каждый год своих данных последовательно по отдельности, AF для каждого успешного года отличался бы от предыдущего. Вы меняете значе­ния каждый год? Каждый месяц? Нам кажется, что значительно лучше найти значе­ния с разумной, неизменной по времени производительностью, вместо погони за воплощением невероятной идеи идеального значения на завтра.

Уайлдер о значениях AF

Уайлдер в своей книге (смотрите рекомендуемую литературу) сделал следую­щее важное наблюдение:

« Я пробовал множество различных факторов ускорения и обна­ружил, что последовательное увеличение на 0.02 работает лучше все­го, однако, если вы желаете придать системе индивидуальный харак­тер для изменения точек остановок, возможно используемых остальными трейдерами, используйте диапазон пошагового увеличе­ния между 0.018 и 0.021. Любое пошаговое увеличение в этом диапазо­не будет работать хорошо ».

Кажется, что Уайлдер беспокоился о слишком большом количестве остановок на одной точке рынка, и мы разделяем это беспокойство. Некоторые модификации ускорения могут служить не для целей оптимизации, а для придания вашим останов­кам отличия от тех, что использует толпа. Помните, Параболическая система - ши­роко известное и популярное исследование, возможно, значительно более популяр­ное, чем предполагал Уайлдер, когда предлагал индивидуализировать формулу.

Торговля по параболической системе

Несмотря на то, что Параболическая система разрешает одну из основных проблем большинства следующих за трендом индикаторов путем расположения установок ближе к рынку, она все же дает сбой, когда рынок становится неустой­чивым. Так как нетрендовые рынки распространены больше, чем трендовые. Па­раболическая система становится убыточной при большинстве рыночных условий. Необходим фильтр, который уменьшит вхождения на неустойчивые рынки и тай­мер вхождений, который позволит параболической системе делать то, что у нее лучше всего получается - задавать остановки на трендовых рынках.

Уайлдер понимал ограничения Параболической системы и предложил исполь­зовать ее совместно с индексом направленного движения (DMI) или индексом вы­бора товара (CSI - commodity selection index), тем не менее он не дал конкретных рецептов или правил.

Направленная параболическая система Кауфмана

Хороший пример того, как комбинировать Параболическую систему и индекс направленного движения, был приведен Перри Кауфманом в его книге "The New Commodity Trading Systems and Methods". Он соединил два метода в системе, кото­рую назвал "Направленной Параболической". Здесь кратко приведены его правила:

1. Используйте 14-дневный DMI.

2. Если DMI сигнализирует восходящее движение, принимайте только длинные Параболические торги. Если DMI падает, принимайте только короткие торги.

3. Входите в торги только в том случае, если системы согласуются. Если они конфликтуют, торговлю не производите.

4. Используйте Параболическую остановку только для выхода, а не как оборотную.

Выходите из торговли, если ADX поднялся выше +DI или -DI и затем разворачивается. Это говорит об ослаблении тренда. (Смотрите рисунок 2-67.)

Другая параболическая торговая система

Здесь приведен пример простого метода торговли по Параболической систе­ме, который включает ADX и помогает избежать многих дерганий. Метод по боль­шей части такой же, как у Кауфмана, но он проще и опирается на Параболические близкие остановки для выходов. Он отражает три наиболее важных принципа, ко­торым нужно следовать .при торговле: торгуйте в направлении тренда, контроли­руйте свой риск, позволяйте доходам течь.

Вот торговые правила:

1. Используйте 18-дневные ADX и DMI. Не инициируйте торги, когда ADX направлен вниз. »

2. Когда ADX начинает двигаться вверх, входите в направлении DMI, только если Параболическое направление согласуется. Если Параболическая система конфликтует, подождите и входите, когда она развернется.

3. После вхождения в торговлю используйте Параболические остановки для выхода.

4. После выхода повторно входите, когда цены снова пересекут Параболу снизу вверх, полагая, что ADX продолжает расти и DMI показывает, что тренд все еще действует. В этот раз Пара­болическая система используется для задания времени вхожде­ния. (Смотрите рисунок 2-68.)

Метод является простым и логичным, потому что изменение ADX в верхнем направлении говорит о начале направленного движения. DMI говорит о том, на­правлено ли это движение вверх или вниз. Параболическая система дает подтверж­дение направления, сужает ускоряющиеся остановки, которые контролируют риск, в то же время сохраняя большую часть дохода.

Процент R (Percent R)

Процент R, часто сокращаемый до простого %R, принадлежит семейству ос­цилляторов, которое включает стохастический осциллятор и Индекс относитель­ной силы (RSI). Процент R, как и остальные, был разработан для определения об­ластей перекупки и перепродажи на нетрендовых рынках.

Процент R Ларри Уильямса (Larry Williams' %R)?

Ларри Уильямс обычно ассоциируется с Процентом R - индикатором, пред­ставленным в его книге "How I Made One Million Dollars Last Year Trading Commodities". Мы считаем, что Джордж Лэйн, известный по разработке стохасти­ческого осциллятора, был настоящим изобретателем Процента R, потому что на самом деле это стохастический осциллятор, который использует цену пика вместо цены впадины в нумераторе. Исследование часто обозначается, как Процент R Уиль­ямса из-за его объемной работы по интерпретации и популяризации индикатора. Так как это стохастический осциллятор, мы дадим короткие комментарии и со­шлемся на раздел, посвященный стохастическим осцилляторам, для более полного обсуждения его происхождения и применения.

Общие торговые правила

Процент R определяется как значение между 0 и -100. Значение говорит вам, где в процентном отношении расположена цена закрытия периода внутри диапа­зона самых высоких пиков и самых глубоких впадин. Буква R в названии индика­тора обозначает диапазон (range). Когда цена закрытия находится в верхней части диапазона, рынок рассматривается как перекупленный. Когда цена закрытия на­ходится в нижней части диапазона, рынок считается перепроданным.

Нормальный временной интервал- 10. Мы рекомендуем вам использовать 10 или более в качестве временного интервала и -10 и -90 как уровни перекупки и пе­репродажи.

Существует три основных правила использования Процента R. Здесь приве­дены правила для покупающей стороны. Правила продающей стороны противоположные. Вы покупаете, когда:

1. Процент R достиг 100.

2. Прошло пять торговых дней с последнего достижения 100.

3. Процент R повторно падает ниже 95. (Графическое представле­ние этих правил вы найдете на рисунке 2-69.)

Уильямс рекомендовал использовать 10-недельную скользящую среднюю или момент, или их вместе, для установления направления рынка, а затем торговать только в направлении тренда. Несмотря на то, что мы описали авторские торговые методы, мы не рекомендуем их в качестве инструмента следования за трендом. Многие другие исследования работают лучше на трендовых рынках. Это не озна­чает, что Процент R не дает результата (смотрите рисунок 2-69), но, если тренд силен, значения могут оставаться на одном конце шкалы днями и неделями, одно­временно давая множество ложных сигналов против тренда и немного или вообще никаких сигналов в направлении тренда. Поиск нескольких стоящих торгов, кото­рые даст вам Процент R на трендовых рынках, может стать бесплодным и дорого­стоящим упражнением. (Смотрите рисунок 2-70.)

Фиксация дохода

Несмотря на наши негативные комментарии, касающиеся использования Про­цента R на трендовом рынке, он может оказаться полезным как инструмент выхо­да. Если вы вошли, используя скользящие средние или какой-то другой метод сле­дования за трендом, ожидание сигнала того же индикатора для выхода часто приводит к потере доходов. Из-за того, что Процент R очень быстрый, он может быть полезен в защите доходов.

Некоторые подсказки по получению доходов с Процентом R:

1. Если вы в длинной позиции, используйте зону перепродажи (-90) для определения дна коррекции внутри тренда. Выходите или размещайте остановки под дном коррекции.

2. Или ждите, когда Процент R станет перекупленным (-10).

Тогда, если он завернет вниз на 10 или более точек, фиксируй­те прибыль или устанавливайте близкие остановки. (Смотрите рисунок 2-71.)

Дивергенция

Процент R, как любой осциллятор, может быть очень эффективен, когда возни­кают дивергенции. Если рынок производит новый пик или впадину, а Процент R не подтверждает этого своим новым пиком или впадиной, мы получаем дивергенцию. Эти сигналы работают лучше всего, когда оба шипа Процента R перекуплены или перепроданы. Как у большинства дивергенции осцилляторов, генерируемые сигна­лы могут быть очень сильными, особенно на рынках с боковым движением. Несмот­ря на быстроту процента R, вы обнаружите удивительно мало дивергенции. Не про­пустите эти модели. Они заслуживают внимания. (Смотрите рисунок 2-72.)

Крестики-нолики (Point and Figure)

Графики крестиков-ноликов успешно выдержали проверку временем, приме­няясь по крайней мерена 100 лет дольше, чем программное обеспечение, использу­емое сегодня для их построения. Это очень сложная тема, по которой написано великое множество книг. То, что мы намерены здесь сделать, - это рассмотреть некоторые современные методы исследования графиков крестиков-ноликов, кото­рые имеют отношение к пользователю компьютера.

Графики крестиков-ноликов могут быть ценным инструментом для техничес­кого аналитика из-за простоты идей, заложенных в их основу. В значительной мере так же, как скользящие средние, они позволяют человеку, работающему с графи­ком, отфильтровать второстепенные нежелательные или незначительные движения цены. Возможность уничтожить паразитические ценовые данные позволяет просто интерпретировать график только тех ценовых движений, которые пользователь счи­тает относящимися к делу. Путем отфильтровывания отвлекающих ценовых помех и отказа от шкалы времени, графики крестиков-ноликов представляют предел про­стоты - чистое движение цены.

Отсутствие шкалы времени и отсутствие полных ценовых данных может рас­сматриваться большинством технических аналитиков как недостаток. Но тем, кто желает сосредоточить внимание исключительно на цене, или тем, кто использует их в совокупности с другими индикаторами, графики крестиков-ноликов предла­гают некоторые уникальные преимущества над стандартными методами построе­ния графиков.

Короткий обзор основ

Графики крестиков-ноликов в наш компьютерный век обычно состоят из зна­ков «X» и «О», размещаемых по столбцам. Первые построители графиков крести­ков-ноликов, такие как Чарльз Доу и Р.Д. Уайкофф, использовали только точки (points) вместо крестиков и ноликов, в то время как другие построители графиков предпочитали ставить цены (figures) в ячейках, отсюда и происходит английское название метода "point and figure". Столбец крестиков представляет серию расту­щих цен, столбец ноликов - серию понижающихся цен. Здесь нет шкалы времени на горизонтальной оси, характерной для обычных графиков. В каждом столбце мо­жет быть представлен любой промежуток времени.

При настройке графика крестиков-ноликов должны быть определены две важ­ные переменные: размер ячейки и разворотные элементы. Размер ячейки зависит от количества ценовых элементов, представленных в каждой ячейке. Одна ячейка мо­жет представлять 1 точку, или 100 точек, или более (все, начиная от одной отметки до бесконечности). Разворотные элементы зависят от количества ячеек, используе­мых для определения, когда столбец крестиков разворачивается в столбец ноликов

и наоборот. Одноячеечный разворот означает, что изменение направления цены на одну ячейку даст новый столбец крестиков или ноликов, наносимых справа от пре­дыдущего столбца. Чаще всего графики настраивают на трехячеечный разворот.

На график крестиков-ноликов наносятся только изменения цены на количе­ственное значение одной ячейки или более. Например, если значение одной ячейки составляет 10 точек и последнее занесение в столбец крестиков было на уровне 110, то движение к 115 не будет нанесено. Рынок должен продвинуться к 120 или выше, прежде чем другой крестик появится в столбце. Если мы использовали стандарт­ный трехячеечный разворот, то цены должны упасть до 80, прежде чем мы начнем новый столбец ноликов. Пока цены остаются между 81 и 119, на графике не появля­ется новых отметок. (Смотрите рисунок 2-73.)

Определение размеров ячейки и разворотных элементов

Размеры ячейки и развороты определяют чувствительность графика и коли­чество столбцов и моделей, которые он произведет. Сейчас, когда у нас есть компь­ютеры, которые строят графики за секунды, мы можем очень гибко подходить к выбору размеров ячейки и разворотных элементов. Метод проб и ошибок стал прак­тическим подходом к нахождению лучших соотношений для каждого рынка. Это было трудной задачей, но графики крестиков-ноликов были оптимизированы за­долго до появления компьютеров. При поиске желаемых соотношений следует иметь в виду некоторые важные принципы. Мы должны учесть риск и волатильность.

Например, если наш план по ограничению потерь предусматривает останов­ки $300, мы не будем использовать ячейки размером $300 и трехячеечный разво­рот, потому что мы можем быть остановлены, так и не произведя ни одного вхож­дения на графике. Следовательно, риск должен учитываться при настройке графика. Маленькие по размеру ячейки позволяют более жесткий контроль риска, когда гра­фик используется для определения точек остановок. Многие построители графи­ков крестиков-ноликов используют трехячеечные развороты в качестве точек ос­тановок после получения дохода. Меньшие элементы также хороши, так как они позволяют построителю графика записывать малые ценовые движения в направ­лении тренда. Добавление к столбцу новых крестиков или ноликов позволит зах­ватить больше ценового движения, так как развороты будут отмеряться с более прибыльного уровня.

Мы рекомендуем нашим читателям использовать следующий метод нахожде­ния начальных значений ячейки и затем модифицировать их в соответствии со сво­ими нуждами. Сначала установим пару 10-дневных скользящих средних, одна из которых базируется на пиках, а другая - на впадинах. Посчитаем текущую раз­ность между двумя скользящими средними и возьмем половину этой разности в качестве значения ячейки. Иногда необходимо небольшое округление, и некото­рые построители графиков (но не мы) предпочитают округлять до ближайшего числа Фибоначчи. После определения размеров ячейки мы рекомендуем использовать стандартный трехячеечный разворот. С помощью этого быстрого способа вы об­наружите, что можете создавать удивительно работоспособные графики крести­ков-ноликов с первой попытки. (Смотрите рисунок 2-74.)

Некоторые авторы предлагают устанавливать начальный размер ячейки на уровне примерно 3 процентов от цены на рынке. Любой метод процента от цены является очень грубым и не делает допущений на волатильность рынка. Нам боль­ше нравится наш метод средних пиков-впадин, потому что он устанавливает вола­тильность и дает хорошие результаты на графиках с разными шагами времени. Например, метод пиков-впадин даст большие значения ячейки для недельных дан­ных, в то время как процентный метод даст одинаковый размер ячейки и для днев­ных, и для недельных данных.

Чтение между линиями тренда

Простейший способ использования графиков крестиков-ноликов состоит в том, чтобы покупать каждый раз, когда вы начинаете новый столбец крестиков, и наоборот, уходить в короткую позицию, когда вы начинаете новый столбец ноли­ков. Размеры ячеек и разворотные элементы могут быть установлены для отфидьт-ровывания дерганий. Графики крестиков-ноликов формируют фигуры так же, как и обычные графики. Мы не будем углубляться в такие модели, как «флаг», «клин». «голова-плечи» и тому подобное. Существуют, однако, две чрезвычайно важные трендовые линии и о них стит упомянуть.

45-градусная трендовая линия постоянно используется построителями графи­ков крестиков-ноликов для определения потенциальных уровней поддержки и со­противления. Восходящая трендовая линия рисуется под углом 45 градусов слева направо, снизу вверх, начиная от нижней точки самого низкого столбца ноликов. Нисходящая трендовая линия рисуется вниз и направо под углом 45 градусов от пика самого высокого столбца крестиков»

Параллельные линии канала, проведенные через серии пиков и впадин, могут быть также очень полезны при торговле по графикам крестиков-ноликов. Они ис­пользуются для поддержки и сопротивления в значительной степени так же, как линии с наклоном в 45 градусов. Многие опытные трейдеры, использующие метод крестиков-ноликов, считают прорыв параллельной линии канала более значитель­ным событием, чем возникновение нового пика или впадины на графике. (Смотри­те рисунок 2-75.)

"Расчет" ваших доходов

Некоторые построители графиков крестиков-ноликов утверждают, что цено­вые цели могут быть предсказаны одним из двух популярных расчетных методов. Они соответственно называются "горизонтальный расчет" и "вертикальный рас­чет". Горизонтальный расчет основывается на том же принципе, что и старый гра­фический метод, - на измерении ширины консолидации и затем проецирования того же расстояния вверх или вниз для получения ценовой мишени.

Для использования горизонтального расчета мы определяем ширину фигуры консолидации и затем считаем количество столбцов внутри нее. Затем мы отсчи­тываем эквивалентное количество ячеек вверх от нижней точки консолидации для получения первой цели. Для второй цели нам следует сделать восходящую проек­цию с пика консолидации.

Вертикальный расчет очень схож. Для цели длинной позиции нам нужно по­считать количество крестиков в первой колонке после того, как определилось ее дно, и умножить количество крестиков на разворотные элементы (обычно три). Затем надо отсчитать вверх от дна первого столбца крестиков и устанавить нашу самую скромную ценовую цель. Более оптимистичную цель можно определить, сде­лав расчет от точки прорыва или от пика консолидации. Надо сказать, что данный метод очень субъективен, и мы всегда с большим подозрением относимся к мето­дам, пытающимся предсказать конкретные цены. Мы нашли пример рынка, где расчеты работали очень хорошо, но, честно говоря, нам пришлось его поискать. Можно было бы привести намного больше примеров, где расчеты не подходили бы даже близко к реальным ценам. (Смотрите рисунок 2-76.)

Сглаживание ложных прорывов

Одна из самых успешных и необычных техни» крестиков-ноликов, с которой мы сталкивались, базируется на идее, поданной нашим подписчиком, который яв­ляется очень опытным трейдером, использующим крестики-нолики. Он обнаружил, что, если график крестиков-ноликов прорывается через двойную или тройную вер­шину и не может пройти дальше на три ячейки или более, то часто можно получить быстрый доход, следуя за разворотом в противоположном направлении. (Смотри­те рисунок 2-77.)

Краткий обзор

Графики крестиков-ноликов работают достаточно хорошо и могут стать ос­новой многих прибыльных самостоятельных торговых систем. Графики все еще популярны в биржевых залах и используются некоторыми профессиональными кон­сультантами. Большинство сегодняшних технических аналитиков предпочитают использовать их вместе с другими техническими индикаторами, такими как стоха­стический осциллятор и относительная сила. Некоторые трейдеры утверждают, что графики крестиков-ноликов могут быть чрезвычайно полезны при анализе волн Эллиотта, где графики можно настроить на отфильтровывание многих нежелатель­ных или посторонних волн. (Так как мы не используем волновой анализ, мы не можем это комментировать.)

Графики крестиков-ноликов обычно считаются простыми в обслуживании и чрезвычайно сложными в настройке. Сейчас, когда компьютеры могут делать эту работу, а графики могут создаваться и модифицироваться немедленно, мы думаем, основные недостатки преодолены. Мы бы предложили нашим читателям найти время для дальнейшего обучения и установить страницу для каждого рынка, кото­рая содержала бы график крестиков-ноликов, основанный на недельных данных, и один или более графиков с дневными данными. Поэкспериментируйте с размерами ячеек и разворотными элементами. Мы думаем, что вы станете лучше как трейдер за счет такого опыта, и вам понравится совершенно новая перспектива рынков, даваемая графиками крестиков-ноликов. Часто компьютеры заставляют трейде­ров углубляться в мелкие движения рынков и слишком затягивают в незначитель­ные изменения цены. Графики крестиков-ноликов могут стать приятным способом отступить назад и посмотреть на более широкую перспективу.

Индекс относительной силы (RSI - Relative Strength Index)

Индекс относительной силы (RSI - relative strength index) является, навер­ное, самым популярным из всех контртрендовых осцилляторов. Индекс дает на­дежные сигналы перекупки и перепродажи в большинстве рыночных условий. RSI производит также отличные модели долгосрочной дивергенции, которые могут быть использованы для выявления основных пиков и впадин. RSI может применяться как в качестве механизма получения дохода, так и инструмента тонкой настройки рыночных вхождений, получаемых в результате сигналов про­чих методов.

Формула RSI была изобретена Дж. Уэллсом Уайлдером младшим и полнос­тью разъяснена в 1978 в его книге "New Concepts in Technical Trading Systems". RSI вычисляет отношение верхних закрытий к нижним закрытиям на избранном вре­менном периоде и отражает результат в виде осциллятора со шкалой от 0 до 100. Формула такова: RSI = 100 - (100 /1 + RS), где RS = среднее верхнее закрытие за последние п дней, поделенное на среднее нижнее закрытие за последние п дней. Зна­чение около 0 свидетельствует о перепродаже рынка, а значение около 100 - о его перекупке. УаЙлдер рекомендовал использование 14-дневного временного перио­да, который он понимал как половину цикла на большинстве рынков. (Смотрите рисунок 2-78.)

При использовании 14 дней в качестве значения по умолчанию можно ожи­дать, что рыночные пики и впадины будут возникать через некоторое время после того, как RSI поднимется выше 70 или опустится ниже 30. Мы не рекомендуем по­купать или продавать в точности на этих значениях, потому что при наличии трен-да RSI часто "прилипает" к одному из концов диапазона на дни или даже недели, давая ложные свидетельства о пике или впадине.

Уайлдер и другие пропагандировали использование некоторых стандартных графических технических приемов с RSI, утверждая, что определенные фигуры ин­декса прогнозируют сходные фигуры низлежащих данных. Далее следуют несколь­ко примеров сигналов RSI, которые мы считаем полезными, руководствуясь соб­ственными исследованиями и опытом.

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.)

Третьей возможностью может быть добавление внешнего фильтра для опре­деления условий, которые должны быть соблюдены прежде, чем будет принят про­рыв. Существует по крайней мере две возможности реализации этого подхода путем использования уже готовых технических исследований: DMI/ADX и CCI. Мы многократно упоминали, что направленность вверх ADX Уайлдера свиде­тельствует о трендовости рынка. Попробуйте торговать на прорывах волатиль-ности только при условии подъема 18-дневного ADX. (Смотрите рисунок 2-100.)

Аналогично, 20-периодный CCI, основанный на месячных или недельных дан­ных, также подскажет вам, в какой степени рынок является трендовым на длинном промежутке времени. Ищите ускорение CCI с его нулевого уровня, и если это усло­вие соблюдено, то рынок, вероятно, движется достаточно быстро для того, чтобы сделать прибыльной торговлю, основанную на волатильности.

Быстрые выходы

Наверное, лучшим способом заставить работать основанные на волатильнос-ти системы является использование методов выхода более быстрых и чувствитель­ных, чем методы вхождения. Использование меньшего процента водатильности для сигнала выхода (как мы описали ранее) должно сократить потерю доходов, прису­щую обычной разворотной системе, основанной на волатильности. Это также дает период времени, когда система не торгует. В теории нужно избегать рыночные дей­ствия после пика тренда, когда цены идут против тренда, а прорыв волатильности, который сменит позицию, еще не наступил.

Другими возможными методами выхода, которые мы рекомендуем, могут быть Параболическая система Уайлдера и простая долларовая остановка, или остановка отслеживания процента (под процентом мы понимаем процент от низлежащего кон­тракта). Более быстрые выходы будут означать потерю время от времени части трен­да, но это лучше, чем терять значительную часть каждой прибыльной торговли.

Объем и Открытый интерес (Volume and Open Interest)

Можно предположить, что торговая система, основанная на объеме и откры­том интересе будет работоспособной. Тот, кто чертил графики объема или открыто­го интереса, замечал, что они часто совпадают или опережают действия цены. Объем часто возрастает, когда рынок прорывается в одном из направлений. Падение от­крытого интереса на бычьем рынке иногда предупреждает о близком рыночном пике. Логично, что давление покупок или продаж, отражаемое объемом и открытым инте­ресом, должно быть по крайней мере так же эффективно, как технические приемы, основанные только на цене. Однако ценность объема и открытого интереса как ин­дикаторов большой степени важности является иллюзией.

Мы согласны, что есть редкие примеры, когда изучение взаимосвязи между ценой, объемом и открытым интересом может быть полезным. Объем и открытый интерес служат подкреплением наших убеждений относительно силы прорыва рынка и предупреждают нас о приближении рыночного пика или впадины. Несмотря на широкую пропаганду объема и открытого интереса, мы не верим, что они могут служить основой торговой системы. В лучшем случае, они могут ограниченно при­меняться в качестве подтверждающих или предупреждающих инструментов.

Замечание: наши предыдущие и будущие комментарии относятся только к фьючерсному объему, а не к объему рынка акций. Объемы на этих двух типах рын­ков совершенно различны.

Торговля при помощи объема

Анализ объема на фьючерсном рынке всегда имел много сложностей в примене­нии. Одна из них заключается в том, что значение объема не заканчивает своего фор­мирования почти до конца торгового дня, следующего за тем, где произошли реаль­ные трансакции. Это означает, что для трейдера, пытающегося произвести своевременный анализ, информация запаздывает по крайней мере надень. Это может превратиться в двухдневное опоздание, если вы не получаете информацию в реальном времени и вынуждены ждать завтрашние утренние сводки. Другая очевидная пробле-мазаклточается в полном искажении объема, созданного в лимитированные дни. Объем в лимитированные дни часто бывает ничтожным, тем не менее это происходит, когда рынок находится в своем сильнейшем или слабейшем ценовом движении. Здесь мы имеем случай очевидного преобладания покупателей или продавцов, однако мы не можем это измерить. (Смотрите рисунок 2-101.)

Традиционный анализ объема обычно начинается с предположения, что объем будет увеличиваться с продолжением рыночного тренда и сокращаться при кор­ректировке рынка. На рынках с боковым движением объем будет небольшой. Объем будет производить шипы на прорывах рынка (в любом направлении) и будет расти при наличии тренда на рынке. Мы заметили, что наибольший объем будет возни­кать на прорывах и в областях восходящего трендового движения рынка.

Так как это поведение объема считают нормальным, любое отклонение от такого поведения может дать повод для подозрения, что тренд не так силен, как кажется, и что, возможно, за ним не стоит следовать. Если, например, прорыв воз­никает при малом объеме, многие трейдеры не станут входить на рынок до тех пор, пока объем не возрастет, подтверждая тем самым прорыв. Позднее на тренде дру­гие трейдеры могутзахотеть закрыть позиции, если объем начал падать в то время, как цены продолжают расти в направлении тренда. Общее предположение заклю­чается в том, что объем предсказывает ценовое движение (очень спорное предполо­жение) и что действия цены должны подтверждаться изменением объема.

Мы видим серьезные изъяны в этой методике. Первое и главное: мы торгуем ценой, а не объемом. Если рынок в состоянии тренда и мы получаем доходы, то какое нам дело до того, что это не подтверждает объем? Показания объема, с на­шей точки зрения, даже приблизительно недостаточно надежны для того, чтобы послужить основанием для выхода из прибыльной позиции. Цены продолжают движение - вот, что важно. Разумный контроль риска и аккуратно подобранные следящие остановки выведут вас с рынка более своевременно, чем это сделает ана­лиз объема.

Как уже отмечалось, мы вовсе не уверены в истинности основного предполо­жения, что объем предвосхищает цены. Это так же логично, как заключить, что действия цены предсказывают или притягивают объем. Ничто не привлекает так внимание публики, как прорыв в верхнем направлении. И помните: это фьючерс­ная торговля, а не рынок акций. Для каждого покупателя всегда должен найтись продавец. Здесь не существует прорывов объема в верхнем или нижнем направле­нии, как это бывает на рынке акций, и нет специалистов, пытающихся поддержать порядок на рынке, рискуя собственным капиталом. На фьючерсных рынках каж­дый покупатель думает, что он прав, так же думают и продавцы. Объем сам по себе не может подтолкнуть рынок, потому что на одной стороне рынка не может быть большего объема, чем на другой. Они всегда в точности равны.

Мы также заметили, что в анализ объема в значительной степени вовлечено суждение задним числом. (Так как его сообщения всегда запаздывают, он с трудом может считаться опережающим индикатором.) Если объем производит шип во вре­мя прорыва и рынок продолжает тренд, все скажут, что объем опередил цену и что шип объема подтвердил начало тренда. Если тренд не продолжится, все скажут, что прорыв был взрывом покупательского интереса, подтвержденным скачком объе­ма. Суждение задним числом всегда выбивает 20 из 20, и объем всегда готов под­твердить любой исход. (Смотрите рисунок 2-102.)

Открытый интерес

Как известно нашим читателям, открытый интерес - это общее количество открытых контрактов на рынке к концу торгового дня. Поскольку для каждого покупателя находится продавец, и наоборот, общий открытый интерес говорит вам о количестве как длинных, так и коротких контрактов на рынке. Эти числа долж­ны быть всегда в точности равными.

Открытый интерес обычно представляется линией над графиком объема. Чис­ловые значения открытого интереса вычисляются клиринговой палатой таким же образом, как и значения объема и, следовательно, тоже запаздывают. Открытый интерес в более общем смысле, чем объем, измеряет количество денег, вкладывае­мых или извлекаемых из фьючерсного рынка. Если обе стороны торговли новые по отношению к рынку, открытый интерес возрастет. Если одна из сторон новая, а другая сторона закрывает позиции, открытый интерес не изменится. Если обе сто­роны закрываются, открытый интерес уменьшится. Если бы это были единствен­ные возможные переменные, интерпретация открытого интереса была бы намного проще, чем является на самом деле.

Открытый интерес на многих рынках, особенно на рынках сельскохозяйствен­ных товаров, изменяется по сезонам. Активность хеджеров возрастает в период сбора урожая, поднимая открытый интерес. Подъем в открытом интересе может нести смысл только в том случае, если он значительно отличается от нормальных сезон­ных тенденций. Графики Бюро Исследования Товаров (CRB -Commodity Research Bureau) представляют пятилетние средние открытого интереса для упрощения этих сезонных сравнений.

Открытый интерес будет меняться с перемещением спекулятивного интереса от одного контракта к другому на одном и том же рынке. Если вы следуете откры-

тому интересу только по завершающемуся контракту, это может дать ложные зна­чения по нескольким причинам. Например, падение открытого интереса на расту­щем рынке, который приближается к поставке или истечению контракта, может не означать, что спекулянты бросают рынок и что вершина близка. Падение откры­того интереса может просто означать, что они убеждены в силе рЫнка и хотят вый­ти из заканчивающегося контракта и войти в контракт, который позволит им доль­ше присутствовать на рынке. (Мы рекомендуем наблюдать за открытым интересом и следовать за ним вместо изучения его месяц за месяцем.) Продолжительность мо­жет также влиять на открытый интерес по конкретным контрактам, так что будьте осторожны в смелых интерпретациях этих данных. По нашему мнению, идеальным графиком для открытого интереса будет бесконечный непрерывный график, пока­зывающий общий совокупный открытый интерес плюс пятилетнюю среднюю.

Взаимодействие объема и открытого интереса

Простейшим путем продемонстрировать связь между объемом, открытым интересом и ценовым движением является построение таблицы, вроде той, что при­ведена ниже.

Как видно из таблицы, традиционная интерпретация открытого интереса включает четыре возможности.

1. Цены растут и открытый интерес растет. Это значит, что на рынок вливаются новые деньги и появляется давление со стороны покупателей. (Не сде­лайте ошибочного заключения, что покупателей больше, чем продавцов. Рост цены свидетельствует о том, что покупатели готовы платить больше и, естественно, про­давцы желают сотрудничать.) Эта ситуация рассматривается как бычья.

2. Цены растут, а открытый интерес падает. На рынке относительно не­много новых покупателей, и деньги с него утекают. Подъем, вероятнее всего, выз­ван тем, что обладатели коротких позиций закрывают их, выходя таким образом с рынка. Это часто бывает бычьей тенденцией на короткое время, потому что нахо­дящиеся в короткой позиции обычно готовы заплатить любую цену, чтобы выб­раться, и потому что они не могут позволить себе остаться и терпеть дальнейшие убытки. Это действие исключительно медвежье. Без поступления новых денег на рынок подъем прекратится, как только находящиеся в короткой позиции переста­нут закрываться. Однако закрытие коротких позиций может возобновляться и про­длиться дольше, чем кто-либо мог ожидать.

Согласно Джорджу Лэйну, который является очень опытным трейдером иярым защитником анализа объема и открытого интереса в качестве подтверждающих индикаторов, общий открытый интерес (подразумевается открытый интерес всех контрактов в совокупности) всегда начинает падать за пять-восемь дней до дости­жения последней вершины.

3. Цены падают, а открытый интерес растет. Новые деньги поступают на рынок, и имеет место давление продавцов. Это поведение считается медвежьим.

4. Цены падают и открытый интерес падает. Это противоположность ситуации 2. Сейчас продавцы в* коротких позициях делают деньги и могут себе по­зволить остаться на рынке. Большая часть падения цены вызвана сломленными быками, закрывающими свои позиции. На рынок поступает мало денег. Это изна­чально медвежья ситуация, но рынок считается готовым к консолидации послетого, как закончится ликвидация сломленных длинных позиций. Короткие продавцы известны своим недостатком терпения, и с большой вероятностью начнут закры­ваться, как только нисходящий момент начнет утихать.

Мы не видим ничего неправильного в этих интерпретациях, но встает вопрос об их ценности. Если вы хотите убедиться в правильности своих предположений, то эти интерпретации могут быть полезны в качестве метода подтверждения. Мы не думаем, что торговля только на основе анализа открытого интереса будет пло­дотворной.

Сказав, что изменения открытого интереса не опережают ценовые движения, мы должны упомянуть важное наблюдение, касающееся открытого интереса, под­меченное много лет назад. На рынках с боковым или слабым нисходящим движе­нием за неожиданным падением открытого интереса часто следует консолидация рынка. (Смотрите рисунок 2-103.) Очень часто крупные участники рынка взвинчи­вают цены в ожидании консолидации рынка. Возникает ощущение, что "инсайде-ры" знают, каким путем пойдет рынок, и устанавливают свои позиции против пред­полагаемого движения.

Теория "инсайдеров" просматривается в исследованиях объема и открыто­го интереса. Нам сложно поверить, что кто-то когда-то реально "знает", каким путем пойдет фьючерсный рынок. На самом деле, в противоположность популяр­ному представунию, крупные коммерческие фирмы торгуют фьючерсами пото­му, что они не знают, каким путем пойдут рынки. Если бы они или кто-то другой знали что-то с какой-либо степенью уверенности, то фьючерсный рынок прекра­тил бы свое существование в считанные месяцы. (Снова смотрите рисунок 2-103.)

Более вероятным объяснением падения открытого интереса перед консолида­цией является отсутствие уверенности относительно направления рынка у части трейдеров. Находящиеся в короткой позиции не заинтересованы в рынке из-за низ­ких цен. Находящиеся в длинной позиции не заинтересованы в рынке с продолжа­ющимся нисходящим трендом. Однако консолидации, как правило, всегда начина­ются с очень негативного отношения к рынку, который уже находится на низком уровне цен. В подобной ситуации такой индикатор настроения как "Бычий кон­сенсус" Хэдэди будет, вероятно, лучше, чем объем или открытый интерес.

Исследования объема и открытого интереса

Самым известным и доступным техническим исследованием, использующим объем, является баланс оборота (OBV - on-balance volume), обнародованный в на­чале 1960х Джозефом Гранвиллем. Вычисления простые. Объему каждого дня при­писывается плюс или минус в зависимости от того, было ли закрытие дня в верхнем или нижнем направлении. Результирующие значения добавляются к накапливае­мой сумме, становясь линией OBV. Текущее значение линии OBV на самом деле не важно, но фигуры, ей производимые, могут иметь значение. Традиционная логика объема/цены применяется и к линии OBV, особенно в отношении дивергенции между

линией OBV и ценами. У нас есть сомнения относительно правильности примене­ния этого инструмента рынка акций к фьючерсным рынкам. Нет смысла приписы­вать одной стороне весь объем одного дня, так как объем на фьючерсных рынках всегда делится 50/50.

Существуют дополнительные более тонкие подходы к вопросу объема, среди них особенно следует отметить осциллятор накопления оборота (VA - volume accumulation), разработанный Марком Чайкиным, и Индекс Спроса (Demand Index), изобретенный Джеймсом Сиббетом. С нашей точки зрения, эти индикаторы рынка акций не очень хорошо приспособлены к торговле фьючерсами, однако они могут быть эффективны на рынке ценных бумаг. (Трейдерам акций повезло - им не при­ходится иметь дело с открытым интересом.)

Наше заключение, если вы еще не догадались, сводится к тому, что анализ объема хорошо работает на рынке акций, но не на фьючерсах. Открытый интерес, в лучшем случае, может применяться в качестве подтверждающего индикатора.

Рекомендуемая литература

DMI и ADX

Babcock, Bruce, Jr. The Dow Jones-Irwin Guide to Trading Systems. Home-wood, 111.: Dow Jones-Irwin, 1989.

Colby, Robert W., and Thomas A. Meyers. The Encyclopedia of Technical Market Indicators.Homewood, III.; Dow Jones-irwin, 1988.

Hochheimer, Frank L. Computerized Trading Techniques. 1982. New York: Merrill Lynch Commodities, 1982.

Wilder, J. Wetles, Jr. New Concepts in Technical Trading Syslems. Greensboro, N.C.: Trend Research, 1978.

Полосы (Bands), Конверты (Envelopes) и Каналы (Channels)

Babcock, Bruce, Jr. The Dow Jones-Irwin Guide to Trading Systems. Home-wood, III.: Dow Jones-irwin, 1989.

Gallacher, William R. Winner Takes All: A Privateer's Guide to Commodity Trading. Toronto: Midway Publications, 1983.

Hochheimer, Frank L. «Channels and Crossovers: An Explanation and Com­puterized Testing of Commodity Trading Techniques.» In Technical Analysis in Commodities, P. J. Kaufman, ed. New York: John Wiley Sons, 1980.

Irwin, Scott H., and J- William Uhrig. «Do Technical Analysts Have Holes in Their Shoes?» Review of Research in Futures Markets^, no. 3 (1984), pp. 264-81.

Lukac, Louis P.; В. Wade Brorsen; and Scott H. Irwin. A Comparison of Twelve Technical Trading Syslems.

Индекс товарного канала (CCI - Commodity Channel Index)

f Colby, Robert W., and Thomas A. Meyers. The Encyclopedia of Technical

Market Indicators. Homewood, III.: Dow Jones-Irwin, 1988.

Lambert, Donald R. «Commodity Channel Index: Tool for Trading Cyclic Trends.» Commodities, October 1980.

Момент (Momentum) и Скорость изменений (Rate of Change)

Babcock, Bruce, Jr. The Dow Jones-irwin Guide to Trading Syslems. Home-wood, III.: Dow Jones-irwin, 1989.

Colby, Robert W., and Thomas A. Meyers. The Encyclopedia of Technical Mar­ket Indicators. Homewood, III.: Dow Jones-Irwin, 1988.

Eng, William F. The Technical Analysis of Stocks, Options and Futures. Chicago: Probus Publishing, 1988.

Kaufman, Perry J. The New Commodity Trading Systems and Methods. NewYork: John Wiley Sons, 1987.

Murphy, John J. Technical Analysis of the Futures Markets. New York: NewYork Institute of Finance, 1986.

Pring, Martin J. Technical Analysis Explained. New York: McGraw-HilI, 1985.

Скользящие средние (Moving Averages)

Maxwell, J. R., Sr. Commodity Futures Trading with Moving Averages. Red Bluff, Calif.: Speer Books, 1976.

«TTB Interviews Joe DiNapoli.» Technical Traders Bulletin, February 1990, pp. 1-7.

Торговый метод MACD (MACD Trading Method)

Appel, Gerald. The Moving Average Convergence/Divergence Trading Method-Advanced Version. Toronto, Ontario: Scientific Investment System, 1985.

Babcock, Bruce, Jr. The Dow Jones-irwin Guide to Trading Systems. Home-wood, III.: Dow Jones-irwin, 1989.

Параболическая система (Parabolic)

Kaufman, Perry J. The New Commodity Trading Systems and Methods. NewYork: John Wiley Sons, 1987.

Wilder, J. Welles, Jr. New Concepts in Technical Trading Systems. Greenboro,N.C.: Trend Research, 1978.

Процент R (Percent R)

Williams, Larry R. How I Made One Million Dollars Last Year Trading Com­modities. Carmel Valley, Calif.: Conceptual Management, 1973.

Крестики-нолики (Point and Figure)

Cohen, A. W. llow to Use the Three-Point Method of Point-and-Figure StockMarkel Trading. Larchmont,N.Y.: Chartcraft, 1972.

DeVilliers, Victor. The Point-ana-Figure Method of Anticipating Stock Price Movements. New York: Trader Press, 1966.

Kaufman, Perry J. The New Commodity Trading Systems and Methods. NewYork: John Wiley Sons, 1987. Whelan, Alexander. Study Helps in Point-and-Figur» Technique. New York:

Whelan, Alexander. Study Helps in Point-and-Figure Technique. NewYork: Morgan, Roberts and Roberts, 1962.

Wyckoff, Richard D. Stock Market Technique Number One.

New York: Wyckoff Associates, 1933.

Zieg, Kermit C., and Perry J. ICaufman. Point-and-Figure Commodity Trading Techniques. Larchmont.N.Y.: Investors Intelligence, 1975.

Индекс относительной силы (RSI - Relative Strength Index)

Wilder, J. Welles, Jr. New Concepts in Technical Trading Systems. Greensboro, N.C.: Trend Research, 1978.

Медленные стохастические осцилляторы (Slow Stochastics)

Elder, Alexander. «Using Stochastics to Catch Early Trend Reversals.» Futures, June 1987, pp. 68-70.

Kaufman, Perry J. The New Commodity Trading Systems and Methods. NewYork: John Wiley Sons, 1987.

Lane, George C. «Lane's Stochastics.» Technical Analysis of Stocks and Com­modities. Investment Techniques 2, pp. 87-90. Murphy, John J. Technical Analysis of the Futures Markets. New York: NewYork Institute of Finance, 1986.

Schirding, Harry. «Stochastics Oscillator.» Technical Analysis of Stocks and Commodities 2, pp. 94-97.

Stein, Jon. «Learning to Swing to Momentum with Stochastics Signals.» Fu-tures. May 1989. pp. 36-37.

Волатильность (Volatility)

Kaufman, Perry J. The New Commodity Trading Systems and Methods. NewYork: John Wiley Sons, 1987.

Notis, Steven. User's Manual for the Professional Breakout System. Nesconset, N.Y.: Byte Research and Trading, 1989.

Wilder, J. Welles, Jr. New Concepts in Technical Trading Systems. Greensboro, N.C.: Trend Research, 1978.

Глава 3

Тестирование системы

Основы

Зачем тестировать?

Нас часто спрашивают: "Зачем тестировать торговую систему? Ведь вы получите только гипотетические данные. Каким образом вы узнаете, как система будет работать в реальном времени?" Истинный ответ на последний вопрос состоит в том, что вы ни­когда не узнаете наверняка, будет ли ваша система работать в будущем, но существует только два способа выяснить, имеет ли она хоть какой-то потенциал. Первым способом является торговля по этой системе в реальном времени, а вторым - ее тестирование. Так как непомерная стоимость и длительное время тестирования новой торговой системы в реальном времени являются недопустимыми, то компьютерное тестирование дает про­стую возможность увидеть, как проект вашей системы работал бы на данных прошло­го. Вы узнаете ее положительные и отрицательные черты и, если тестируете правильно, узнаете, чего можно ожидать при торговле в реальном времени.

Кроме того, вы добиваетесь двух вещей. Во-первых, для тестирования системы вы должны сделать ее механической, и единственным элементом, требующим вашего вмешательства, будет вопрос: "Войду я в следующие торги или нет?", Мы думаем, что механические торговые системы лучше всего подходят подавляющему большин­ству трейдеров. Во-вторых, вы выясните, обладает ли ваша система тем, что Ральф Вайнс в своей книге "Portfolio Management Formulas" (смотрите рекомендуемую ли­тературу в конце этой главы) называл положительным ожиданием. Другие называют это "преимуществом трейдера". Это может звучать упрощенно, но, если при ч естиро-вании ваша система не прибыльна, она не будет прибыльной в реальном времени. Если вы понадеетесь только на грамотное управление денежными средствами, может сложиться иллюзия, что посредственную торговую систему можно превратить в выиг­рышную путем различного управления торгами и наличностью. Это неправда. Ника­кие варианты Управления денежными средствами не превратят проигрышную систе­му в выигрышную. Вы можете использовать любую стратегию азартных игр, и, если у вас нет положительного ожидания на продолжительном промежутке времени, то уп­равление денежными средствами не повлияет на ваши результаты. Вы должны обладать преимуществом изначально. Единственным способом убедиться, что вы облада­ете этим преимуществом, является тестирование вашей системы.

Не ожидайте получения исчерпывающих результатов, говорящих о том, что та или иная торговая система или исследование превосходит все прочие. Мы также на­деемся, что вы не будете чрезмерно разочарованы, если, несмотря на следование всем правилам и корректное тестирование, не добьетесь успеха. Каждый из когда-либо проводившихся тестов обладает весом только в контексте своей внутренней структу­ры и по отношению к данным, включенным в тест. Если мы тестируем торговую систе­му на 20 различных рынках с 1980 года по сегодняшний день, то результаты ничего не •скажут о 1975 годе. Что еще более важно, они ограничены в том, что они могут ска­зать о будущем. Мы ничего не "доказали", и не следует ожидать, что докажем. Луч­шее, что мы можем сделать, это быть точными и внимательными в нашем тестирова­нии. Не существует простых ответов. В торговле фьючерсами нет ничего определенного.

Программное обеспечение

Компьютерное тестирование механических торговых систем витало в воздухе на протяжение 20 лет, но приобрело популярность только за последние несколько лет, когда были представлены пакеты программного обеспечения для ПК, которые сдела­ли этот процесс возможным без обязательного наличия обширных навыков програм­мирования. Практически любой сейчас может создать "прибыльную" торговую сис­тему, демонстрирующую фантастические гипотетические результаты на исторических данных. Большинство торговых систем, продававшихся за большие деньги в после­дние 20 с чем-то лет, были созданы таким способом. К несчастью, как могут свиде­тельствовать тысячи разочарованных инвесторов, коммерческие системы - "черные ящики" редко, если вообще когда-то работают так, как от них ожидают. Насколько нам известно, то же можно сказать о подавляющем^ большинстве торговых систем, созданных с помощью тестирующего программного обеспечения. Причины этих оче­видных неудач лежат не в тестирующем программном обеспечении, а в методах тести­рования и оценки. Для нашего тестирования мы используем System Writer Plus и Computrac/SNAP. Оба продукта являются отличными программами, которые мы мо­жем рекомендовать без колебания. Ни одна из них не демонстрирует погрешности или недостатка гибкости, которые могли бы вынудить исследователя применять неадек­ватные методы тестирования. Проблема, как мы подчеркивали, заключается в мето­дах тестирования, а не в программном обеспечении.

Мы понимаем, что не у каждого есть программное обеспечение для тестирования. Оно дорогое и сложное, требует продолжительного ознакомления. Для создания жизне­способной торговой системы не обязательно обладать такой программой. Элементы торговой системы будут схожими вне зависимости от того, есть ли у вас дорогостоящее программное обеспечение, или вы программируете самостоятельно. Можно даже тестировать торговую систему без привлечения дорогостоящего программного обеспечения, если просто сесть напротив компьютерного монитора и объективно торговать по вашей системе на прошлых данных. На самом деле, у такого подхода есть преимущества. Одно из них заключается в том, что без обширных возможностей оптимизации, свой­ственных программным пакетам, ваша система с меньшей вероятностью окажется чрез­мерно подогнанной под кривую цен. Однако преимущества программных пакетов зна­чительно перевешивают их недостатки. Мы настоятельно рекомендуем вам либо приобрести программное обеспечение для тестирования систем,либо написать собствен­ное, если у вас есть необходимые навыки и твердое убеждение, что коммерческие систе­мы не удовлетворяют вашим специфическим потребностям.

Элементы торговой системы

Возможно мы повторяемся, но все равно хотели бы перечислить атрибуты, кото­рыми должна обладать торговая система, чтобы успешно тестироваться. Некоторые (или все) из этих элементов могут показаться очевидными, но мы в процессе издания нашего листка и написания этой книги за последние два года общались буквально с тысячами трейдеров и можем с некоторой степенью уверенности сказать, что многие люди не полностью понимают, что должна и чего не должна делать торговая система.

Первым необходимым качеством торговой системы для проведения серьезного тестирования должен быть ее абсолютный автоматизм. Единственным элементом, тре­бующим вмешательства, должно быть решение торговать ли полностью по этой систе­ме или нет. Все прочие решения должны быть встроены в систему. Мы понимаем, что многие, если не большинство спекулянтов в настоящее время торгуют по системам, которые по крайней мере отчасти требуют ручного вмешательства. Также мы знаем, что большая часть по-настоящему успешных трейдеров рассматривает личное вмеша­тельство как необходимый компонент торговли. Мы не собираемся оспаривать такую позицию, но подобную систему совершенно невозможно тестировать, потому что она безнадежно субъективна. Элементам личного вмешательства трейдера нет места в ме­ханической торговой системе, которая подготавливается к тестированию.

Ожидайте худшего

Система, которую вы разрабатываете для тестирования, должна пытаться учесть все неожиданности. Мы очень часто слышим о трейдерах, оправдывающих отсут­ствие некоторых элементов в их любимых торговых системах. Типичный ответ таков:

"Со мной такого никогда не случалось, так зачем к этому готовиться? Зачем мне использовать остановки, если моя система всегда ловит пики и впадины, и еще не было убытка, который я не мог бы себе позволить?"

Это не просто наивно, но опасно. Всегда предполагайте: то, что может случить­ся , обязательно произойдет. Система должна всегда ожидать худшего и быть готовой

с этим справиться. Вы должны всегда стремиться достигнуть полного контроля рис­ков. Не думайте, что, если это не случилось в прошлом, то не произойдет и в будущем.

Вот типичный пример. Многие трейдеры предпочитают испольувать остановки только на закрытии» чтобы избежать потерь на дерганиях при остановках внутри-дневной торговли. Это может быть объяснено тем, что внутридневное ценовое движе­ние непоследовательно, и только закрытия имеют значение. (На самом деле, останов­ки только на закрытии обычно применяются трейдерами, которые были остановлены на потенциально прибыльных торгах, и считающими, что такого больше не повторит­ся.) Можете ли вы представить себе такого глупца, который был в на длинной позиции на SP 16 или 19 октября 1987 с остановками только на закрытии?! Одна только вероятность таких ситуаций должна убедить любого в том, что лучше иметь обычные остановки и стратегию повторного вхождения. Ожидайте наихудшего, тогда вы не будете застигнуты врасплох.

Опасности оптимизации

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. Очевидно, этого не произошло с большинством трейдеров.

Как правило, тестирование происходит следующим образом. Трейдер покупает самое современное программное обеспечение и необходимые данные. Он складывает вместе несколько любимых технических исследований или графических фигур, кото­рые хорошо себя показали в прошлом, и гоняет компьютер час за часом в поисках точных значений для каждого параметра, которые давали бы наибольший доход. Под впечатлением фантастических результатов побеждает жадность, и он или она начинают сразу же торговать- Неизбежно трейдер попадает в полосу потерь и реша­ет, что что-то не так с его торговыми методами. Наиболее очевидным выходом будет оптимизировать систему снова и избавиться от проигрышных компонентов. Трейдер оптимизирует заново и с удовлетворением замечает, что изменения удалили большую часть проигрышных торгов. Снова уверенный, несмотря на предыдущие потери, он возобновляет торговлю только для того, чтобы получить новую неожиданную серию потерь. Многие трейдеры продолжают такие попытки до тех пор, пока не закончатся либо их деньги, либо терпение. Обычно подводят деньги, приводя их к убеждению, что они непременно добились бы успеха, если бы только могли себе позволить переоп­тимизировать систему и войти в торговлю еще разок. Другие трейдеры заключают, что ошибка кроется в использовании механических торговых систем, и они переклгочаются на субъективные торговые методы, которые никак нельзя протестировать. Потери, разумеется, продолжаются, но сейчас они являются просто результатом неве­зения, плохого исполнения приказов, срабатывания остановок, манипуляций инсай-деров или недостаточного внимания брокера.

Что действительно не так?

Полезно разобрать вышеуказанный процесс и посмотреть, в чем ошибка, и поче­му это произошло. Первым и наиболее очевидным моментом является сомнительная ценность оптимизаций практически в любой форме. Любой индикатор или набор ин­дикаторов покажут огромный доход, будучи оптимизированы для получения лучшей комбинации параметров, даже при использовании случайного набора данных. Ком­пьютер анализирует миллионы комбинаций, поэтому существует очень большая веро­ятность, что некоторые из них, по крайней мере задним числом, будут делать деньги.

При столкновении с соблазном практически мгновенного обогащения, о чем сви­детельствуют вдохновляющие результаты оптимизации, искушение немедленно на­чать торговлю становится непреодолимым. Вера в процесс оптимизации настолько сильна, что трейдеры будут оптимизировать снова и снова, хотя состояние их торго­вых счетов должно было бы подсказать им, что они делают что-то не так. Это про­изошло с нашим трейдером в предыдущем примере. Вы можете услышать, как трей­дер говорит: "Только еще одна оптимизация, и я это сделаю." К сожалению, еще одна оптимизация никогда не решит проблемы.

Оптимизировать или не оптимизировать

Любому, кто верит, что полная оптимизация работает так же хорошо, как пропа­гандируется некоторыми поставщиками систем, не помешало бы прочитать "The Usefulness of Historical Data in System Parameters for Technical Trading Systems" Луиса Б. Лукаса и Б. Уэйд Брорсена. Их работа систематичная и полная. Они тестировали системы следования за трендом, прорыв канала и систему направленного движения Уайлдера, используя 20-летние данные. Единственной переменной, подвергавшейся оптимизации, было количество дней, использовавшееся в каждом вычислении. Этот параметр проходил через временной период от 2 до 60 дней с шагом в 5 дней.

Они сравнивали три различные схемы оптимизации со случайным тестом, кото­рый использовал случайные значения параметра из набора от 5 до 60 дней. Наиболее значительным открытием было то, что стратегии повторной оптимизации ничего не давали в смысле производительности системы. Каждый из методов оптимизации да­вал результаты, незначительно отличающиеся от результатов случайного теста. С использованием оптимизации или без, доходы были в районе от 50 до 60 процентов для системы прорыва канала и от 30 до 54 процентов для системы направленного движения Уайлдера. Они сформулировали следующее: "Результаты всех тестов гово-

рят, что предугадывающие возможности оптимизации ограничены. Оптимизация была не в состоянии прогнозировать набор параметров, который давал бы доход на порт­феле лучший, чем стратегия случайного выбора."

Позвольте нам особо подчеркнуть, что это был строго формальный тест, прове­денный с большим вниманием к деталям. Любой, кто утверждает, что полная оптими­зация работает лучше, чем простое слепое моделирование, столкнется с прямо проти­воположными результатами, которые были только что продемонстрированы.

Как избежать подстраивания под кривую

Некоторое подстраивание под кривую неизбежно. Было бы сложно и нежела­тельно разрабатывать техническое исследование без этого. Когда трейдер сверлит глазами график и видит, что 9-дневный RSI, кажется, лучше подходит для этого конкретного рынка, чем стандартный 14-дневный, он подстраивается под кривую. Так как это кажется простым и эффективным, остается только один шаг до тестиро­вания каждого параметра RSI. Как только этот процесс начинает давать прибыль­ные результаты, перестановки становятся практически бесконечными: "Нам лучше добавить еще несколько технических исследований, чтобы быть уверенными, что мы ничего не пропустили. Пока мы пользуемся этой системой, давайте оптимизиру­ем ее для правильного начального риска и лучших следящих остановок, чтобы она стала максимально полной." Конечным продуктом является система, заключающая в себе все лучшие побуждения и подогнанная под кривую в п-нои степени. Несмотря на то, что она хорошо выглядит на бумаге, шансы против того, что она будет рабо­тать в будущем, становятся астрономическими. Результаты оптимизации оказыва­ются прямо противоположными тем, которые казались бы очевидными. Чем лучше выглядит система и чем более полной и сложной является, тем с меньшей вероятнос­тью она добьется успеха.

Существует строгое объяснение того, почему оптимизация и подстраивание под кривую дают плохие результаты. Откровенно говоря, это настолько простая концеп­ция, что мы не можем понять, почему многие трейдеры не уделяют ей большее внимание. Каждому статистику известно понятие потери свободы. В терминах непрофессионала это значит, что каждый параметр,добавляющийся к торговой системе, представляет собой потерю степени контроля над конечной отдачей процедуры тестирования. Чем больше технических исследований или торговых правил вы вводите, тем менее здоро­выми и надежными будут результаты. Чем больше вы стараетесь улучшить систему, тем с меньшей вероятностью она будет работать так же, как при тестировании.

Вам следует иметь от двух до пяти переменных. Чем меньше переменных, тем более надежны результаты. Интересное следствие такого подхода заключается в том, что он позволяет вам оглянуться на собственную проделанную работу и быстро по­нять, является ли она подгонкой под кривую. Вероятность того, что система окажется подогнанной под кривую, напрямую зависит от количества переменных, использовавшихся при тестировании. Чем большее количество технических исследований и правил (особенно исключений из правил), тем больше модель подогнана под кривую. Остерегайтесь систем, которые настолько сложны, что требуют компьютера для того, чтобы с ними работать.

Другой путь избежать подстраивания под кривую - отказ от создания систем, настроенных на специфические рынки. Это ловушка, в которую просто попасть, и это также основной принцип подстраивания под кривую. Хорошая система не обязана исторически работать на всех рынках, чтобы быть успешной, но она должна работать на большинстве рынков с небольшим количеством изменений от рынка к рынку. Если вы должны изменять систему с тем, чтобы адаптировать ее к каждому рынку, то есть серьезный изъян в основной системе. Нам хорошо знаком тот аргумент, что каждый рынок обладает своим уникальным характером, но мы также помним времена, когда валютные фьючерсы практически не были волатильными, и времена, когда они де­монстрировали колебания стоимости контрактов на тысячи долларов в день. Рынки меняются, и лучшим способом добиться уверенности, что ваша система будет идти с ними в ногу, будет ее тестирование в неизменной форме на возможно большем количе­стве разнообразных рынков.

Прежде, чем мы оставим этот предмет, отметим еще одну более тонкую форму оптимизации. Мы говорим о практике прогонки исторических данных через компью­тер для нахождения "сезонности". Существует горстка известных трейдеров/авто­ров, которые предоставляют данные тестирования, демонстрирующие, что, если бы вы покупали конкретный товар в конкретный день каждый год и продавали его в другой конкретный день, вы бы увеличили свой доход в х раз. Это просто нонсенс, который не имеет абсолютно никакого статистического смысла или применения в торговле. Если мы захотим, аналитические возможности компьютера позволят нам оптимизировать данные вместо системы. Данные рассматриваются очень маленькими сегментами для получения точных дат, которые лучше всего подходили бы системе. Вместо подгонки под кривую системы, мы можем подогнать под кривую данные. Ко­нечно, существует множество очевидно логичных и иногда пригодных для использо­вания долгосрочных сезонностей (например, ежегодные падения цен во время сбора урожая), но остерегайтесь доводить следование сезонностям до абсурда. Любая се­зонная рекомендация по торговле, более специфичная, чем указание лучшего месяца для торговли, должна восприниматься с большим подозрением.

Выбор периода тестирования

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, чтобынабор данных отвечал нормальному распределению. Отметьте, что это касается не дней, недель или месяцев данных, а происшедших торгов. Любое число менее 30 произведет статистически ненадежные результаты. Чем больше количество торгов, тем лучше.

Не менее важно, чтобы рыночные периоды, которые вы тестируете, включали в себя как можно больше примеров всевозможных рыночных условии. Направления вверх, вниз и вбок являются простейшими (хотя и субъективными) примерами возмож­ных рыночных условий. Исследуемый вами период должен содержать как можно боль-1 ше примеров. Нашей целью является моделирование возможных условий будущего путем включения максимального числа рыночных условий прошлого. Если тестовый период представлен только несколькими годами данных, это может повлечь за собой проблемы. Например, если рынок акций не имел периода серьезного падения цен, и соответственно на представленных данных по фьючерсам на фондовые индексы так­же не было серьезных падений, то тестирование на таких данных будет отдавать пред­почтение системам с бычьим уклоном. За все время своего существования рынки фон­довых индексов не дают данных достаточно, чтобы отвечать рыночным условиям будущего. Рынок нефти, с другой стороны, продемонстрировал нам разнообразие в значительно большей степени, и можно ожидать, что на его данных можно произвести более здоровую и устойчивую торговую систему. Давайте разъясним это иначе: ре­зультаты короткого периода тестирования на данных рынка сырой нефти могут дать более правдоподобные результаты, чем более продолжительный период тестирова­ния на индексах акций, потому что данные фондовых индексов пока содержат очевид­ный восходящий уклон. Система, основанная на покупках на рынке фондовых индек­сов, вероятно, даст лучшие результаты по сравнению с системой только продаж. Однако, как однажды заметил Йоги Берра: "Будущее не повторяется".

Интересное следствие заключается в том, что система никогда не должна иметь уклона одну из сторон рынка. Очевидно, за несколькими достопримечательными ис­ключениями, большая часть доходов на фондовых индексах будет приходиться на длинную сторону рынка. Это не означает, что торговая система должна отдавать предпочтение этой стороне. Система не должна иметь собственного мнения или укло­на в какую бы то ни было из сторон рынка. Если это кажется очевидным, вспомните, что в 70-х большая часть доходов на товарных рынках была получена на длинной стороне. Множество торговых систем, разработанных в этот период, стали по суще­ству системами бычьего рынка. Простейшим способом улучшить ваши результаты на этом периоде было сократить или вообще избавиться от коротких позиций. Мы подо­зреваем, что этот бычий уклон был принципиальной причиной слабой производитель­ности многих консультантов по товарным рынкам в начале 80-х.

Наше заключение: не существует строгого определения того, какое количество данных должен включать в себя тест. Если мы предположим, что средняя система следования за трендом торгует примерно раз в месяц на каждом рынке, то по меньшей мере три года должны браться в качестве минимального периода тестирования для того, чтобы первичный тест произвел по крайней мере 30 торгов. Затем добавьте два или более лет для опережающего тестирования (мы объясним это позднее) и вы полу­чите пять лет, что и является обычно приемлемым минимумом. Добавьте еще времени, если рынок не был разноплановым (падающим, растущим, боковым) на изучаемом периоде. Вы должны включить в ваше исследование как можно больше разнообраз­ных рыночных условий.

Мы предпочитаем использовать большое количество данных и тестировать на различных временных периодах. Пока вы не проделаете этого сами, вы никогда пол­ностью не оцените, насколько иллюзорной может быть прибыльность торговой систе­мы, и насколько результаты тестирования зависят от выбора временного интервала. Мы очень настороженно относимся к системам, которые не были протестированы на временных периодах, отвечающих репрезентативной выборке рыночных условий.

Отметьте, как в таблице 3.1 на результаты влияет изменение временных отрез­ков, особенно это относится к убыткам. Отдача реагирует сходным образом, что под­водит нас к любопытной мысли. При проведении всех процедур оптимизации/тести­рования мы сконцентрировали внимание на совокупной отдаче как на единственном критерии выбора оптимальных параметров для использования в последующих тестах или в торговле в реальном времени. В нашем простом примере отдачи примерно соот­ветствуют друг другу. Потери, однако, существенно различаются. Сколько трейде­ров хотели бы наяючить на убыток в $10000 при торговле контрактом со средним запасом примерно в $2500?

Этот пример на рисунке 3-1 иллюстрирует одну из редко упоминаемых опаснос­тей тестирования вообще, и оптимизации в частности. Когда вы тестируете для улучшения только одного результата (обычно совокупной отдачи), вы игнорируете другие не менее важные данные. Мы рекомендуем проводить тестирование для серии пара­метров, а не только для одного. Мы понимаем, что это усложняет процедуру и во многом делает ее субъективной, но тестирование только для улучшения совокупной отдачи часто уводит с правильного пути и может оказаться опасным для вашего фи­нансового здоровья.

Выбор данных для тестирования

Насколько нам известно, не существует коммерческого тестового программно­го обеспечения, включающего возможность проводить торговлю от одного контрак­тного месяца до другого без того, чтобы вызвать разрыв в значениях любого техни­ческого исследования, которое оно в это время вычисляет. Разрыв делает неполноценным исследование и, следовательно, сам тест. Разумеется, теоретически возможно снабдить компьютер сериями контрактных месяцев по данному товару, про­тестировать каждый месяц по отдельности и затем объединить результаты, но мы не можем себе представить более утомительной и склонной к ошибкам процедуры.