Ларри Вильямс - Долгосрочные секреты краткосрочной торговли

Наша первая проблема, это выяснение господствующих циклов, если таковые вообще имеются, но они изменяют свое направление чаще, чем политик в погоне за голосами избирателей. В 1960-х годах и в начале 1970-х годов существовала надежда, что соединение изощренной математики с мощными компьютерами решит проблему выявления главного цикла. Однако и сегодня решение этой задачи все еще впереди. Поэтому невозможно сказать, на какой, черт возьми, цикл мы должны делать наши ставки в тот или иной момент времени. Но еще большую проблему представляет собой проблема величины движения.

Рисунок 2.1 Прогноз по фондовому индексу Dow Jones.

Сейчас уже 2011 год, но проблема все еще остается. Я занимался годовыми прогнозами достаточно долгое время. На Рисунке 2.1 показан прогноз на 2009–2011 годы по 30 акциям фондового индекса Dow Jones. Как видите, мы были в состоянии выдавать довольно точные прогнозы, когда на рынке образуются существенные пики и минимумы. Главная трудность заключается в определении степени значительности движения: насколько сильным окажутся ралли или падения? Такого рода информацию можно раздобыть, занявшись изучением текущих условий при достижении ценой цикличных максимальных и минимальных точек. (Время от времени я размещаю эти прогнозы на нашей веб-страничке www.ireallytrade.com, где вы можете с ними ознакомиться). Взглянем на мой прогноз движений за последние несколько лет, дабы вы воочию убедились в ценности прогнозирования для трейдеров и инвесторов.

Эти прогнозы разрабатываются на основании скрупулезного анализа данных за достаточно долгий период времени, моделей ценовых движений в отдельные годы, а также того, что принято называть рыночными циклами. Затем я комбинирую полученные результаты, если угодно – смешиваю, и выдаю полученную смесь в качестве прогноза на каждый год. Трудность в том, что исторические данные охватывают очень большой период времени, вследствие чего, бывает трудно определиться с масштабом будущего колебания. Как видно из графика, мы сумели отследить общие колебания рынка, но определение масштаба движения остается для нас трудноразрешимой загадкой. В настоящее время я работаю над решением этого вопроса.

Суть в том, что прогнозы выдаются на основании рыночной активности, имевшей место за много лет до того, как совершился переход на электронный вид торговли, а их приходится использовать для точного прогнозирования событий, происходящих в новую эру электронного трейдинга.

Циклисты имеют дело исключительно со временем. Но попробуй-ка найти банкира, который позволит вести счет на дни, недели или месяцы! Я имею в виду, что циклист может докопаться до определения рыночного минимума – скажем, 18-летнего минимума, но цена может и не пойти от него резко вверх, а будет с трудом карабкаться по той вертикальной шкале долларов, определяющей размер вознаграждения в этой игре. В теории, идентификация крупного цикла, как минимума или максимума, если бы вам действительно удалось сделать это, вызвала бы движение некоторой величины. Но в реальном мире, где я живу и торгую, такое редко случается, гораздо чаще цикл быстро сходил на нет. Несомненно, цена останавливалась там во времени и болталась примерно на одном месте на протяжении нескольких дней или недель, но не было достаточной ценовой величины для извлечения прибыли.

Я докажу свою точку зрения на примере фактического изучения ценовой активности в прошлом. На Рисунке 2.2 показаны результаты испытаний системы выбора времени на примере фьючерса на сою. Я запустил свой компьютер, запрограммировав его покупать, когда краткосрочная скользящая средняя (moving average) цены превысит скользящую среднюю более длительного периода. Это стандартный прием технического анализа. Единственной переменной было время, число дней в скользящей средней. Таким образом, эта схема подвержена воздействию цикла. Скользящая средняя – это просто средняя цена закрытия за некое количество дней. Нет никаких других переменных, только временные.

Рисунок 2.2 Тест системы выбора времени.

Рисунок 2.3 Что могло бы случиться.

Наш первый тест проводился на ценах на сою за период с 29/4/75 по 1/1/87 и охватывал всевозможные комбинации краткосрочной скользящей средней от 5 до 50 дней с более долгосрочной (второй) скользящей средней от 10 до 60 дней. Лучший результат за рассматриваемый временной период был достигнут при использовании 5-дневных средних против 25-дневных средних. Эта основанная на времени система сделала 40075$, получив 54 прибыльные сделки из общего количества 153. Неужели мы наконец-то открыли машину, делающую деньги?

Из Рисунка 2.3 видно, что получилось бы, торгуй мы по этой системе с 1/1/87 по 23/4/98. Больше всего в работе над вторым изданием книги мне нравится то, что в ней приводятся результаты моих прошлых исследований. Благодаря этому можно проследить поведение рынков и понять, что именно подходит для использования в работе сегодня. Вполне возможно использовать многие из старых идей в сочетании с результатами текущего анализа.

Результаты совсем не обнадеживают. В то время, как наша точность улучшилась -31 процент прибыльных из 163 сделок, в действительности мы потеряли деньги, а именно: 9100$, причем по ходу дела проигрывали (система уходила в минус, прежде чем вернуться к положительным показателям, это – дродаун (drawdown)) на 28612$. Вложить 28612$, чтобы потерять 9100$ – едва ли это можно назвать хорошей ставкой! Средняя прибыль по сделке: -55$. Что же случилось с первоначальным циклическим или временным влиянием? Поди, пойми!

Начав все сначала, я проверил, какие две скользящие средние работали лучше всего во втором периоде, с 1/1/87 до 23 апреля 1998 года (см. Рисунок 2.4). Лучшим сочетанием оказалась комбинация 25-дневной и 30-дневной скользящих средних. Это принесло 34900$ с хорошей точностью в 59 процентов. Эта система делала в среднем 234$ за сделку и имела дродаун в 13962$. Неважная ставка.

Применение этой лучшей в наборе системы к более ранним данным привело к потере 28725$, как показано на Рисунке 2.5. Время, длина или циклы скользящих средних, работающие в одном периоде времени, отказывают в другом.

Возможно, – засомневаетесь вы, – проблема не в том, что время не работает, а в том, что соя недостаточно следует тренду.

Наилучший случай представлен исследованием системы пересечения скользящих средних на графике фьючерса на британский фунт стерлингов, рынок которого отличается сильной трендовостью. В период с 1975 по 1987 годы оптимальной системой пересечения была комбинация 5-дневной и 45-дневной скользящих средних, принесшая прибыль, равную 135443$.