Историческое моделирование не предсказывает, с чем вы столкнетесь в будущем при трейдинге, – оно определяет степень вероятности прибыльности вашего подхода в будущем. Конечно, хрустальный шар или машина времени в нашем случае пришлись бы более кстати, но пока что историческое моделирование – это лучший инструмент из имеющихся в наличии.
Совет «не оптимизировать» связан с эффектом, который я и мои друзья называем мифом об эксперте. К сожалению, во многих областях деятельности количество людей, действительно понимающих, что происходит, крайне мало. На каждого настоящего эксперта приходится множество псевдоэкспертов, способных работать в данной области, обладающих массой знаний и для неискушенного глаза неотличимых от настоящих экспертов. Эти псевдоэксперты способны действовать, но неспособны понять сферу своей деятельности.
У настоящих экспертов нет жестких правил. Они понимают происходящее и поэтому не нуждаются в жестких правилах. Псевдоэксперты не обладают пониманием, поэтому они наблюдают за действиями экспертов и копируют их. Они знают, что делать, но не знают, почему это надо делать. Поэтому они слушают настоящих экспертов и создают жесткие правила там, где это совершенно не нужно.
Характерной особенностью псевдоэкспертов является витиеватый, сложный для понимания стиль письма. Путаные тексты являются следствием путаных мыслей. Настоящий эксперт всегда способен объяснить сложные идеи ясным и простым для понимания образом.
Другая характерная черта псевдоэкспертов – они знают, как применять сложные процессы и технологии, они хорошо натренированы, однако не представляют границ применения этих технологий.
Типичный псевдоэксперт в трейдинге способен провести комплексный статистический анализ торговли, запустить тест, генерирующий 1000 покупок или продаж, а затем предположить, что на основании этих данных можно делать заключения, – и это несмотря на то, что данные были взяты за период двух последних недель. Такие люди способны вычислять, однако они не понимают, что вычисления не имеют смысла, если следующая неделя радикально отличается от двух предыдущих.
Не путайте опыт с экспертным мнением, а знание – с мудростью.
Тестирование, описанное в этой главе, было осуществлено с использованием единого портфеля рынков и единого алгоритма управления деньгами для того, чтобы отделить различия в результатах от эффектов, вызванных изменениями в правилах системы. Ниже перечислены переменные, использованные при тестировании, обсуждаемом в данной главе.
Рынки в портфеле при тестировании включали австралийский доллар, британский фунт, зерно, какао-бобы, канадский доллар, нефть, хлопок, евро, евродоллар, крупный рогатый скот, золото, уголь, мазут, бензин, японскую иену, кофе, говядину, свинину, мексиканский песо, природный газ, соевые бобы, сахар, швейцарский франк, серебро, краткосрочные и среднесрочные казначейские обязательства, пшеницу.
Были выбраны самые ликвидные американские рынки (то есть рынки с наибольшим объемом торгов). Несколько ликвидных рынков были исключены из исследования, так как они высоко коррелировали с другими, более ликвидными. Для наших целей мы решили ограничиться рынками США, так как многие поставщики исторических данных продают информацию об иностранных рынках отдельно. По этой причине многие новички начинают операции только на рынке США, и мы хотели предоставить трейдерам простую возможность повторить наши результаты при собственном тестировании.
Использованный нами алгоритм управления деньгами был тем же самым, что у Черепах, за исключением одного показателя, который мы сделали менее агрессивным. Вместо того чтобы приравнять 1 ATR к одному проценту нашего торгового капитала, мы приравняли его к половине процента. Чтобы получить количество контрактов для теста, мы разделили 0,5 процента капитала на величину ATR конкретного рынка в долларовом выражении на момент внесения приказов на конкретную торговую операцию.
Для всех систем тестирование проводилось с использованием данных за период с января 1996 по июнь 2006 года.
Перед тем как огласить результаты тестирования, давайте поговорим о каждой системе более подробно.
Прорыв канала ATR – это система изменчивых каналов, использующая среднее истинное значение в качестве показателя изменчивости. Канал формируется следующим образом: для верхней границы берется значение 7 ATR для 350-дневной скользящей средней по ценам закрытия, а для нижней – от скользящей средней отнимается значение 3 ATR. Длинная позиция открывается при открытии рынка в случае, если цена закрытия предыдущего дня превышает верхнюю границу канала. Короткая позиция открывается, если цена закрытия предыдущего дня была ниже нижней границы канала. Сделки закрываются, если цены закрытия пересекают скользящую среднюю.
Популярной разновидностью этого метода является PGO (Pretty Good Oscillator) – система трейдера Марка Джонсона, представленная на форуме Chuck LeBeau's System Trader's Club (www.traderclub.com). Эта система включает в себя элементы системы прорыва Боллинджера, описанной ниже. На рисунке 10-1 изображен график канала неопределенности для системы прорыва канала ATR.
Средняя линия – это 350-дневная скользящая средняя, а верхняя линия – это верхняя граница канала неопределенности, полученная путем прибавления значения 7 ATR к значению скользящей средней.
Рисунок 10-1. Система прорыва канала ATR
Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.
Система была описана Чаком ЛеБо и Дэвидом Лукасом в книге «Technical Traders Guide to Computer Analysis of the Futures Market», вышедшей в 1992 году. В системе использовались различные количества дней для расчета скользящей средней и стандартные отклонения для расчета ширины канала. Полоса Боллинджера – канал неопределенности, изобретенный Джоном Боллинджером. Полоса Боллинджера для данной системы формируется путем прибавления или вычитания 2,5 значения стандартного отклонения цены закрытия из 350-дневной скользящей средней. Длинная позиция открывается при открытии рынка, когда цена закрытия предыдущего дня превышает верхнюю границу канала. Короткая позиция открывается, если цена закрытия предыдущего дня была ниже нижней границы канала. Сделки закрываются, если цены закрытия пересекают скользящую среднюю. На рисунке 10-2 изображен график канала неопределенности для системы прорыва Боллинджера.
Система тренда Дончиана, описанная в главе 5, является упрощенной версией системы, которую использовали Черепахи. Она использует 20-дневный прорыв для входа и 10-дневный прорыв для выхода и включает 350-дневный и 25-дневный фильтр тренда экспоненциальной скользящей средней. Если 25-дневная средняя выше, чем 350-дневная средняя, можно открывать только длинные позиции; если 25-дневная средняя ниже, чем 350-дневная средняя, можно открывать только короткие позиции. Так же, как и система Черепах, эта система использует стопы на уровне 2 ATR. На рисунке 10-3 изображены уровни прорыва и скользящие средние для системы тренда Дончиана.
Рисунок 10-2. Система прорыва Боллинджера
Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.
Плавная линия, идущая рядом с ценами, представляет собой короткую скользящую среднюю; плавная линия внизу – это длинная скользящая средняя. График показывает, что длинный тренд прогрессирует, то есть можно открывать только длинные позиции. Ступенчатые линии на верхних и нижних значениях цен указывают на прорывы. Наибольший максимум двигается, как только достигается новый максимум, поэтому он расположен близко к значениям цен. Обратите внимание, что наименьший из минимумов не настолько близок к значениям цен в случае, когда цены идут вверх.
График показывает, что длинную позицию нужно было открывать 10 апреля, когда цена перескочила прежний максимум, равный 0,6802, достигнутый 7 марта. Обратите внимание на то, что попытка перескочить эту цену в конце марта была безуспешной. Это хороший пример сопротивления, то есть начала продаж. Во второй раз это удалось – цена поднялась до этого уровня, пробила его и достигла значения 0,74 без серьезных откатов. Цена выросла благодаря тому, что никто из трейдеров не хотел продавать на этом уровне и в то же время было много желающих купить по более высоким ценам.
Тренд Дончиана с выходом по времени
