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:
"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.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: