Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков
- Название:Компьютерный анализ фьючерсных рынков
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:неизвестно
- Год:неизвестен
- ISBN:нет данных
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Дэвид Лукас - Компьютерный анализ фьючерсных рынков краткое содержание
Относительно недорогой и аккуратной считается, согласно книге «Компьютерный анализ фьючерсных рынков», передача путем высокочастотных сигналов данных фьючерсных бирж. Такие данные передаются через спутники, и такая передача осуществляется с достаточно высокой скоростью. А программное и аппаратное обеспечение довольно недорогое и с каждым годом становится все дешевле, проще в использовании и быстрее. При правильном использовании, компьютеры могут стать как благословенными хранителями времени, так и разрушительными его пожирателями, при их неверном применении. Они дают нам возможность восстанавливать и сохранять практически бесконечное число данных и рассматривать их с различных точек зрения.
Компьютерный анализ фьючерсных рынков - читать онлайн бесплатно полную версию (весь текст целиком)
Интервал:
Закладка:
Торговля против тренда отсеивается по определению. При наличии восходящего тренда, определяемого долгосрочным осциллятором, по сигналу краткосрочных пересечений будут применяться только длинные торги. И наоборот, будут приниматься только короткие торги при нисходящем тренде. Будут встречаться нейтральные периоды во время коррекций тренда и боковых движений рынка, когда краткосрочные и долгосрочные скользящие средние не смогут подтвердить направление. Дергания не будут полностью уничтожены, однако их число значительно понизится. (Смотрите рисунок 2-49.)
Смешенные скользящие средние (DMA - Displaced Moving Averages)
Одной из проблем, характерных для скользящих средних, как и для любых других следующих за трендом исследований подобного рода, является их неспособность близко прижаться к тренду, сохраняя одновременно желаемый сглаживающий эффект. Как мы говорили, медленные скользящие средние хорошо сглаживают, однако всегда находятся на удалении от рынка в то время, как быстрые скользящие средние излишне чувствительны. Смещенные скользящие средние помогают исправить этот дефект. Они создаются путем обычного вычисления скользящей средней и проецирования ее на будущее при помощи смещения на заданное количество дней. Как вы можете видеть на прилагаемом графике (смотрите рисунок 2-50), эффект заключается в перемещении скользящей средней вперед по времени. Для того, чтобы увидеть, как выглядят смещенные скользящие средние, если ваше программное обеспечение не предоставляет таких возможностей (DMA уже давно известны, ноне слишком распространены), нарисуйте два графика: один с ценами, а другой со скользящей средней, затем положите один на другой и рассмотрите их на просвет. Сместите скользящую среднюю вправо. Вы увидите результат смещения скользящей средней вперед по времени.
В наиболее популярном применении DMA смещается вперед на то же количество периодов, которое используется при ее вычислении, 3х3 DMA - это трехпери-одная скользящая средняя, смещенная вперед на три дня. (Смотрите рисунок 2-51.)
Некоторые трейдеры предпочитают сокращать временной период смещения относительно скользящей средней, 10х5 DMA - это 10-дневная скользящая средняя, смещенная на 5 дней. (Смотрите рисунок 2-52.)
Наиболее общее встреченное нами применение DMA заключается в использовании их в качестве краткосрочного индикатора тренда. Джо ДиНаполи, например, торгует на разворотах внутри тренда, определяемого DMA. (Смотрите рисунок 2-53.)
Другие дневные трейдеры предпочитают использовать их для принятия решения, какой стороны рынка придерживаться в течение дня. Например, во фьючерсные торги на SP можно входить только в направлении DMA, вычисляемой на 30 или 60-минутных периодах, используя некий другой, более чувствительный метод для реального вхождения и выхода с рынка. (Смотрите рисунок 2-54.)
Нахождение фильтра
Вместо слепого следования за всеми пересечениями, многие трейдеры используют различные фильтры для определения пригодности первичного сигнала. Фильтры делятся на две категории: ценовые фильтры и временные фильтры.
Фильтрование сигналов по ценам обычно означает оттягивание вхождения в торговлю до того момента, когда цена удовлетворит некоторому дополнительному критерию. Это может быть определено путем измерения величины прорыва за скользящую среднюю или измерением расстояния, на котором оказалась одна скользящая средняя от другой после пересечения. Трейдер в этом случае ищет подтверждение того, что пересечение скользящей средней не было случайным ценовым событием, а на самом деле является изменением тренда. Новая торговля не начинается до тех пор, пока цена не будет превосходить скользящую среднюю на некое минимальное значение. Другим вариантом этого фильтра будет ожидание, когда цены поднимутся на некий процент относительно скользящей средней. Следующая возможность (которую мы находим общепринятой) заключается в выжидании заданного периода после пересечения, пока рынок не достигнет нового пика или впадины за последние п дней, что является прорывом канала. (Смотрите рисунок 2-55.) Один из наших любимых фильтров или методов подтверждения очень прост: дождитесь закрытия в направлении нового тренда.
Временные фильтры используют выжидание определенного количества временных периодов после пересечения перед вхождением в торговлю в новом направлении. Многие трейдеры, использующие скользящие средние заметили, что большинство дерганий возникает очень близко к началу тренда, и небольшая задержка вхождения поможет избежать большинства из них. Период ожидания обычно бывает от одного до пяти дней. Если цена остается на новой стороне скользящей средней в течение минимального временного периода, мы заключаем, что сигнал был правильным. Очевидно, чем больше период ожидания, тем меньше будет дерганий, но в то же время он может привести к настолько позднему вхождению, что основная часть движения будет пропущена. (Смотрите рисунок 2-56.)
Какие средние использовать?
Не существует правильного ответа на вопрос, какая комбинация скользящих средних работает лучше всего. Мы однажды видели вычисленную на компьютере большую матрицу, содержавшую год за годом результаты пересечения скользящих средних от 1 до 100, уходя назад во времени на 15 лет. Заключение по этому исследованию на портфеле товаров было в том, что скользящие средние работали последовательно, если вы знали наперед, какую конкретную комбинацию использовать на каждом товаре в каждом году. Наиболее обширные известные нам опубликованные результаты тестирования были представлены Фрэнком Хочхеймером в начале 80-х в Merrill Lynch.
Мы сами проделали значительную работу в этой области и протестировали сотни тысяч возможных комбинаций скользящих средних. Мы считаем, что нет волшебного ответа. Практически в каждом случае значения скользящих средних, работавшие хорошо на прошлых данных, не давали хороших результатов в реальной торговле. Метод тестирования не имел значения. Однако в нашем тестировании и в прочих работах, где были доступны данные реальных торгов, повторялся один феномен. Впрочем, это достаточно очевидно: практически любая комбинация скользящих средних прибыльна на трендовом рынке, и практически не существует комбинаций, приносящих доход на нетрендовом рынке. Таким образом, решение состоит не в поиске идеальных комбинаций скользящих средних. Ответ кроется в нахождении надежной системы, которая выделит рынки, на которых скользящие средние будут в основном прибыльными. Тогда имеет смысл торговать на этих рынках способом, просчитанным для удержания большей части дохода с минимальными убытками. Нетрендовые рынки, мы подчеркиваем, следует избегать или торговать на них с использованием индикатора контртрендового типа.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: