WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 16 |

Переменная управления капиталом Успешные программы Неудачные программы Стандартное отклонение 8,09% 9,Ш прибыли Максимальное месячное 15,30% 17,80% проседание Число месяцев, необходимых ]9 для восстановления после Изменчивость в восстанов- проседания лении после проседания, в месяцах Время восстановления после 0,32 0,наихудшего проседания, выраженное как процент от срока существования программы Результаты в Примере 25.2 весьма наглядны. Прибыли успешных программ на И процентов менее переменны, чем прибыли их неудачных аналогов. Более того, успешные трейдеры переживают меньшие максимальные проседания. Они оправляются от проседаний быстрее и делают это последовательнее. Наконец, обратите внимание: неудачные программы тратят большую часть срока своего существования, оправляясь от своего худшего проседания! Урок, который можно извлечь из этих результатов, очевиден: успешные трейдеры имеют большее преимущество и намного лучшее управление капиталом, чем неудачные трейдеры.

Помните, что это средние различия между успешными и неудачными программами. Эти результаты не говорят вам, однако, который из этих двух компонентов может быть важнее для объяснения успеха. Это именно тот вопрос, на который я хотел ответить. Вопрос, который я задал, звучал так: если бы мне нужно было объяснить успех только одной или двумя переменными, какие именно дали бы мне наилучшее обоснование различий между успешными и неудачными трейдерами Как вы увидите, результаты оказались весьма поразительными.

Если бы мне нужно было объяснить успех с помощью только одной переменной, то тем, что наиболее точно предсказывало успех или неудачу, оказалось бы количество времени, потраченное программой на восстановление после ее худшего проседания, выраженное как процент от срока ее существования.

Очень маленькие значения этой переменной ассоциировались с успехом, а очень большие значения предсказывали неудачу. Из этого открытия можно извлечь важный урок, особенно подходящий для трейдеров, занимающихся этим бизнесом в течение очень короткого времени: избегайте больших проседаний и восстанавливайтесь после них быстро, если хотите остаться в бизнесе (но не увеличивайте при этом риск!). Более интересно, когда вы включаете максимальное число месяцев, необходимых трейдеру, чтобы оправиться от своего худшего проседания в анализе, одни лишь две эти переменные объясняют 88 процентов прогнозирующей силы модели со всеми переменными преимущества и управления капиталом, вместе взятыми! Это отчетливо демонстрирует: хотя неудачные трейдеры имеют меньшее преимущество по сравнению с успешными, их меньшее преимущество не является причиной их неудач; дело в их управлении капиталом! Собственно говоря, их меньшее преимущество вполне может быть результатом плохого управления капиталом. Это весьма наглядно. Это говорит нам, что большинство СТА, или программ, вышедших из бизнеса, имели достаточно преимущества, чтобы оставаться в деле! Причина их неудач — в плохом управлении капиталом.

Преимущество системы и разумное управление капиталом — наиболее важные компоненты успешной сделки. Данное исследование подтверждает этот тезис. Успешные трейдеры имеют большее преимущество и лучшее управление капиталом, чем неудачные трейдеры. Однако в отличие от распространенного мнения, данное исследование показывает, что меньшее преимущество неудачных трейдеров не является причиной их неудач. Неудачи трейдеров можно почти исключительно объяснить их плохими методами управления капиталом.

Технические приемы, преподаваемые в настоящей книге, дадут вам необходимое торговое преимущество. Но нельзя преувеличить важность управления капиталом, если вы хотите увеличить это преимущество.

ПРИЛОЖЕНИЕ РАСЧЕТЫ ИСТОРИЧЕСКОЙ ВОЛАТИЛЬНОСТИ Историческая волатильность определяется как стандартное отклонение логарифмического изменения цены, измеренное через равные промежутки времени. Так как наиболее надежными обычно считаются расчетные цены, самый распространенный метод расчета волатильности включает использование изменения разницы между расчетными ценами.

Мы определили каждое изменение цены х,- как:

192 Приложение MOORE RESEARCH CENTER - СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ Пожалуйста, прочитайте этот абзац прежде, чем станете изучать следующие таблицы! Мы хотим, чтобы было совершенно ясно, что мы не тестируем механические системы. Скорее, мы исследуем переменные, чтобы увидеть, нет ли тенденции, которая могла бы быть полезна как часть методологии входа или выхода. На первых порах ваше внимание может быть привлечено к чтению колонки «среднее значение». Оно не выражает какой-то там уровень доходности. Нас больше интересуют эти проценты как показатель повышения или понижения рынка в ответ на первоначальное условие. Мы также проверяем, одинаково ли поведение индикатора на всех рынках.

Следующий текст поможет вам лучше понять, как читать таблицы.

Введение Исследовательский центр Moore Research Center (г. Юджин, шт. Орегон) провел статистические тесты, дополняющие наши собственные исследовательские усилия. Эти исследования освещают некоторые рыночные тенденции и служат способом определения количественных характеристик поведения рынка. Эти тесты также дают информацию, касающуюся частоты возникновения модели, склонности к направлению и дневных барных характеристик. Мы используем это статистическое тестирование только как инструмент сравнения. Оно не представляет никакую механическую систему. Поэтому в нем не учитываются такие статистические данные, как комиссионные или проскальзывание, равно как данные относительно общей доходности или максимального проседания.

Мы представим краткое описание каждого теста и прокомментируем его результаты. Однако сначала важно коснуться методологии тестирования. Тесты прогоняются на реальных контрактных данных, которые извлекаются из ведущего контракта до следующего месяца или по состоянию за один день перед первым днем уведомления о поставке, или за пять дней до истечения (что раньше). Мы прогоняем тесты покупки и продажи по отдельности, чтобы исследовать потенциал склонности к направлению.

Так как мы ищем тенденции или вероятности, важен размер выборки. Тесты прогоняются на данных за 10 лет на 25 рынках. Число исследованных дней указывается в колонке «всего дней». Общее число протестированных случаев можно рассчитать делением числа выигрышей на процент выигрышей. Например, 48(60%) означает, что было 48 положительных результатов с отношением «выигрыш/убыток» 60%. 48/0,6 = 80 общих случаев.

Мы также стремимся увидеть, работает ли модель или отношение на многих рынках. Это укрепляет нашу уверенность, что модель представляет истинный принцип поведения рынка.

Большинство исследований прогоняется только на одной-двух переменных. Мы считаем, что эти результаты разумны; в будущем эти отношения должны сохраняться. Мы также надеемся, что вы сможете использовать эти тесты как отправную точку развития вашей собственной системы или исследования поведения рынка.

Статистические профили дневных баров Этот первый ряд исследований характеризует поведение цены рынка после дня, который закрылся на экстремуме своего диапазона. Тесты показывают тенденцию к внутридневному развороту после этого состояния. Эта модель формирует основание для стратегии 80—20, обсужденной в Главе 6.

Мы опишем каждую колонку этих примеров так, чтобы вы смогли заниматься изучением результатов самостоятельно. Первой идет колонка — общее число протестированных дней. За ней следует листинг, озаглавленный «дней схем». Здесь показана частота возникновения.

Следующая колонка показывает процентную долю случаев, когда рынок открывался вверх или вниз. Далее мы можем видеть число случаев, когда рынок пробивал максимум или минимум предыдущего дня и среднюю величину пробития. Наконец, в таблице показывается процентная доля случаев, когда рынок закрывался вверх или вниз.

Давайте рассмотрим первый анализ, озаглавленный «Исторические данные по закрытию в верхних 90%». Эта таблица характеризует поведение рынка после дня, когда рынок закрывался в верхних 10 процентах своего диапазона. Если мы взглянем на S&P, то увидим, что эта схема имела место в 17 процентах случаев на протяжении 2436 дней. На следующее утро рынок открывался вверх в 48 процентах случаев. Затем он пробивал максимум предыдущего дня в 85 процентах случаев, в среднем на 2.00 пунктов. Наконец, он закрывался вверх только в 50 процентах случаев.

Если мы рассмотрим следующее исследование, оно характеризует поведение рынка после дней, закрывавшихся в верхних 20 процентах диапазона. Как вы можете видеть, результаты примерно те же самые. Эта же самая тенденция к развороту в середине дня справедлива и для рынков, закрывающихся на нижних экстремумах своих диапазонов — фактически даже в большей степени. Когда S&P закрывался в нижних 20 процентах диапазона, была только 42процентная вероятность, что на следующий день он закроется ниже.

Интересно также отметить, что, несмотря на склонность S&P и облигаций к подъему за последние 10 лет, пробитие экстремумов предыдущих дней имело тенденцию быть значительно глубже на продающейся стороне.

Последний ряд примеров этого раздела характеризует день, следующий после WR7, который представляет собой самый широкий диапазон за последние семь дней. Мы исследовали как WR7 с закрытием на максимуме, так и WR7 с закрытием на минимуме. Вероятности для большинства рынков расположились в пользу закрытия на следующий день в противоположном направлении. Самый яркий пример — сахар. Он закрывался в противоположном направлении в 60 процентах случаев. Эти тесты указывают, что определенно хорошей идеей является взятие прибыли на баре расширения диапазона (иными словами, на баре с очень широким диапазоном). Они также предполагают, что день WR7 мог бы быть полезен в сочетании с барами 80—20.

ПРИМЕР А. 1. Историческая статистика для верхних 90%.

Ожрытис Пробитие Среднее Закрытие Рынок Контракты Всего дней Дней схем вверх максимума пробитие вверх SP 86Н-95М 2436 408(17%) 194(48%) 348(85%) 2.00 196(48%) YX 86Н-95М 2436 458(19%) 196(43%) 377(82%) 1.14 215(47%) USAM 86Н-95М 2431 418(17%) 218(52%) 336(80%) 0.58 207(50%) ED 86Н-95М 2439 192(8%) 86(45%) 145(76%) 0.05 83(43%) SF 86Н-95М 2439 263(11%) 111(42%) 175(67%) 0.52 125(48%) DM 86Н-95М 2439 277(11%) 143(52%) 208(75%) 0.35 143(52%) 86Н-95М 2439 255(10%) 117(46%) 173(68%) 0.94 119(47%) ВР 86Н-95М 2438 318(13%) 149(47%) 215(68%) 0.49 164(52%) JY 86G-95M 2443 253(10%) 119(47%) 191(75%) 2.67 93(37%) GC SI 86H-95N 2458 237(10%) 103(43%) 192(81%) 8.72 105(44%) HG 86H-95N 2458 394(16%) 202(51%) 291(74%) 1.54 198(50%) CL 86G-95N 2496 402(16%) 217(54%) 352(88%) 0.27 191(48%) НО 86G-95N 2495 305(12%) 162(53%) 251(82%) 1.07 162(53%) 92G-95V 123(12%) 77(63%) 108(88%) 0.036 59(48%) NG 86H-95U 2493 336(13%) 173(51%) 279(83%) 2.30 152(45%) КС 86H-95U 2490 252(10%) 110(44%) 199(79%) 18 105(42%) СС 86H-95V 2548 444(17%) 167(38%) 324(73%) 0.17 179(40%) SB 86F-95U 2525 415(16%) 207(50%) 311(75%) 1.79 197(47%) JO 86H-95U 2509 395(16%) 201(51%) 326(83%) 3.62 205(52%) w 86H-95U 2509 342(14%) 171(50%) 270(79%) 2.70 149(44%) с 86F-95U 2552 341(13%) 162(48%) 266(78%) 6.44 149(44%) s 86H-95V 2519 489(19%) 269(55%) 408(83%) 0.92 252(52%) ст 86G-95V 2549 377(15%) 186(49%) 319(85%) 0.48 200(53%) LC РВ 86G-96G 2640 398(15%) 247(62%) 336(84%) 1.08 207(52%) 86G-95V 2557 308(12%) 150(49%) 243(79%) 0.55 156(51%) LH ПРИМЕР А.2. Историческая статистика для верхних 80%.

Историческая статистика для верхних 80% J|W LBR Moore Ч||^Г TRADING INC Пробитие Закрытие Открытие Среднее Дней схем Рынок Ко тракты Всего дней вверх максимума пробитие пверх SP 720(30%) 354(49%) 577(80%) 357(50%) 86H-95M 2436 2.2436 746(31%) 317(42%) 351(47%) YX 86H-95M 579(78%) 1.USAM 2431 698(29%) 376(54%) 352(50%) 86H-95M 554(79%) 0.2439 227(50%) 211(46%) ED 86H-95M 457(19%) 336(74%) 0. SF 86H-95M 2439 575(24%) 255(44%) 383(67%) 0.48 275(48%) DM 86H-95M 2439 589(24%) 283(48%) 403(68%) 0.35 289(49%) 2439 273(47%) 279(48%) BP 86H-95M 580(24%) 381(66%) 0.2438 273(45%) 375(62%) 0.49 282(47%) JY 86H-95M 606(25%) 2443 247(49%) 357(70%) 2.66 206(40%) GC 86G-95M 509(21%) 2458 203(43%) SI 86H-95N 470(19%) 349(74%) 7.92 197(42%) 2458 316(49%) 452(71%) 1.34 301(47%) HG 86H-95N 641(26%) 2496 579(83%) 337(48%) CL 86G-95N 697(28%) 370(53%) 0.HO 2495 312(51%) S6G-95N 616(25%) 336(55%) 481(78%) 0.NG 92G-95V ^ 984 234(24%) 138(59%) 191(82%) 0035 116(50%) КС 86H-95U 2493 613(25%) 310(51%) 478(78%) 2.11 279(46%) 2490 533(21%) 222(42%) 86H-95U 390(73%) 235(44%) cc SB 86H-95V 2548 711(28%) 263(37%) 478(67%) 0.17 279(39%) 500(74%) 1.JO 86F-95U 2525 679(27%) 337(50%) 336(49%) 3.86H-95U 2509 685(27%) 338(49%) 536(78%) 342(50%) w 86H-95U 2509 675(27%) 326(48%) 506(75%) 2.40 320(47%) с 2552 635(25%) 465(73%) 5.86F-95U 297(47%) 281(44%) s 578(78%) CT 86H-95V 2519 738(29%) 386(52%) 0.85 366(50%) 2549 547(80%) LC 86G-95V 685(27%) 330(48%) 0.44 360(53%) PB 86G-96G 2640 622(24%) 345(55%) 497(80%) 0.98 306(49%) 2557 480(76%) LH 86G-95V 633(25%) 292(46%) 0.49 311(49%) ПРИМЕР А.З. Историческая статистика для нижних 10%.

Пробитие Среднее Закрытие Открытие Рынок Контракты Всего дней Дней схем BHHJ минимума пробитие иню SP 86Н-95М 2436 215(9%) 88(41%) 190(88%) 3.05 93(43%) 86Н-95М 2436 212(9%) 106(50%) 174(82%) 1.74 88(42%) YX USAM 86Н-95М 2431 271(1!%) 118(44%) 215(79%) 0.55 116(43%) 86Н-95М 2439 180(7%) 66(37%) 134(74%) 0.05 70(39%) ED SF 86Н-95М 2439 211(9%) 100(47%) 144(68%) 0.49 97(46%) DM 86Н-95М 2439 208(9%) 99(48%) 146(70%) 0.36 92(44%) 86Н-95М 2439 184(8%) 87(47%) 119(65%) 1.23 82(45%) ВР 86Н-95М 2438 256(11%) 122(48%) 166(65%) 0.45 114(45%) JY 86G-95M 2443 187(8%) 100(53%) 144(77%) 3.12 81(43%) GC 86H-95N 2458 243(10%) 134(55%) 185(76%) 9.12 112(46%) SI НО 86H-95N 2458 381(16%) 186(49%) 257(67%) 1.34 167(44%) CL 86G-95N 2496 343(14%) 193(56%) 292(85%) 0.34 179(52%) НО 86G-95N 2495 339(14%) 178(53%) 268(79%) 0.96 160(47%) NG 92G-95V 126(13%) 99(79%) 108(86%) 0.033 63(50%) КС 86H-95U 2493 357(14%) 226(63%) 291(82%) 2.29 186(52%) 86H-95U 2490 335(13%) 179(53%) 249(74%) 176(53%) ее 86H-95V 2548 340(13%) 173(51%) 249(73%) 0.16 120(35%) SB JO 86F-95U 2525 356(14%) 208(58%) 295(83%) 1.86 174(49%) 86H-95U 2509 343(14%) 219(64%) 292(85%) 3.68 178(52%) w 86H-95U 2509 298(12%) 191(64%) 259(87%) 2.67 158(53%) с 86F-95U 2552 426(17%) 237(56%) 351(82%) 6.10 187(44%) s 86H-95V 2519 383(15%) 241(63%) 334(87%) 0.91 207(54%) сг 86G-95V 2549 315(12%) 148(47%) 266(84%) 0.45 139(44%) LC 86G-96G 2640 439(17%) 249(57%) 391(89%) 1.02 243(55%) РВ LH 86G-95V 2557 275(11%) 156(57%) 226(82%) 0.55 130(47%) ПРИМЕР А.4. Историческая статистика для нижних 20%.

Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 16 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.