Annotation

Создание механических торговых систем рассматривается в книге как своего рода процесс «перепрограммирования трейдера». Здесь представлены факторы, влияющие на выбор системы, опасности на пути создания систем и способы их устранения, подходы к использованию тестирования на исторических и прогнозных данных для количественной оценки ценового риска, а также методы повышения рентабельности инвестиций без существенного увеличения риска.

Книга будет полезной для трейдеров, аналитиков, институциональных и индивидуальных инвесторов, а также других участников рынка.

- Ричард Вайсман

- Предисловие

- Благодарности

- Глава 1

- Развенчание мифов: неэффективный рынок и накатанная дорога к прибылям

- Неэффективный рынок

- Вхождение в сделку: психология входа

- Выход из сделок: с прибылью или с убытком

- Технический анализ: определение7

- Механические торговые системы: определение

- Определение временных рамок

- Технический анализ: почему он работает

- Психологическая значимость ценовых триггеров: горизонтальные уровни поддержки и сопротивления

- Психологическая значимость ценовых триггеров: горизонтальные уровни поддержки и сопротивления (коррекция)

- Психологическая значимость триггеров на основе индикаторов

- Типы технических индикаторов: следование за трендом и возврат к среднему

- Глава 2

- Типы технических индикаторов

- Индикаторы следования за трендом: почему они работают

- Индикаторы возврата к среднему: почему они работают

- Индикаторы следования за трендом: триггеры на основе индикаторов

- Скользящие средние

- Другие методы следования за трендом на основе индикаторов

- Индикаторы следования за трендом на основе ценовых движений: пробой канала Дончиана

- Триггеры с использованием индикаторов возврата к среднему: осцилляторы

- Процентные осцилляторы

- Глава 3

- Предварительные соображения

- Некоторые особенности триггеров на основе индикаторов

- Согласованность данных: экспирация фьючерсных контрактов

- Пояснения к таблицам результатов тестирования портфеля

- Параметры торговой системы: чем меньше, тем лучше

- Две пересекающиеся скользящие средние

- Индикатор ишимоку с двумя пересекающимися скользящими средними

- Три пересекающиеся скользящие средние

- Индикатор ишимоку с тремя пересекающимися скользящими средними

- MACD

- DMI

- DMI в сочетании с ADX

- Пробой канала

- Полосы Боллинджера

- Сравнительные результаты

- Система с полосами Боллинджера и индикатор Ишимоку с тремя скользящими средними

- MACD против полос Боллинджера

- Общие эмпирические правила

- Фильтры

- Классы активов, склонные к формированию трендов

- Обрезание хвостов распределения в торговой системе

- Ограничение убытков

- Ограничение прибылей

- Психологический профиль трейдера, следующего за трендом

- Глава 4

- Особенности анализа среднесрочных торговых систем возврата к среднему

- Достижение целевой прибыли и стоп-лосс-уровня в один и тот же день

- Стоп-лосс-уровни

- Трендовые системы возврата к среднему

- Экстремумы индекса относительной силы с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра

- Полосы Боллинджера с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра

- Ненаправленные системы возврата к среднему

- Полосы Боллинджера с ADX-фильтром

- Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с индексом товарного канала в качестве фильтра

- Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени

- Психологический профиль среднесрочного трейдера, торгующего на возврате к среднему

- Железная дисциплина

- Чувство беспокойства, когда убыточных сделок больше прибыльных, и нежелание мириться с большим количеством последовательных убыточных сделок

- Огромное терпение

- Постоянное наблюдение за рынком

- Глава 5

- Торговля против убыточной системы

- Ликвидность и волатильность

- Результаты тестирования на исторических данных

- Свинг-трейдинг с 2-часовыми барами

- Трендовый свинг-трейдинг: пробой канала

- Свинг-трейдинг с 2-часовыми барами: системы возврата к среднему

- Экстремумы индекса относительной силы с 400-часовой скользящей средней в качестве фильтра

- Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени

- Системы возврата к среднему с 60-минутными барами

- Экстремумы RSI с 200-часовой скользящей средней в качестве фильтра

- Ненаправленные системы возврата к среднему

- Семипериодный разворот

- Пересечение RSI

- Системы возврата к среднему с 30-минутными барами

- Экстремумы RSI со 100-часовой скользящей средней в качестве фильтра

- Пересечение RSI с выходом по 1 %-ным стоп-лосс-уровню и прибыли

- Системы с 15-минутными барами: экстремумы RSI с 50-часовой скользящей средней в качестве фильтра

- Системы с 5-минутными барами: экстремумы RSI с 16,67-часовой скользящей средней в качестве фильтра

- Психологический профиль краткосрочного трейдера

- Глава 6

- Психология трейдера: все то же непрерывное изменение

- Временные горизонты, торговые системы и индивидуальные склонности

- Долгосрочные системы следования за трендом

- Средне-долгосрочные системы следования за трендом

- Среднесрочные системы следования за трендом

- Среднесрочные системы возврата к среднему с трендовым фильтром

- Кратко-среднесрочные ненаправленные системы возврата к среднему

- Трендовые системы свинг-трейдинга

- Системы свинг-трейдинга на возврате к среднему с трендовым фильтром

- Ненаправленные системы свинг-трейдинга на возврате к среднему

- Системы дей-трейдинга на возврате к среднему с трендовым фильтром

- Ненаправленные системы дей-трейдинга на возврате к среднему

- Глава 7

- Проблемы создания систем: обзор

- Преимущества механических торговых систем

- Слабые места механических торговых систем

- Еще раз о проблемах согласованности данных

- Согласованность данных: результаты тестирования для портфеля

- Ряды исторических данных: количество, качество и тестирование за пределами выборки

- Целостность систем: избежание подводных камней

- Проверка целостности системы

- Процесс оптимизации

- Обзор

- Оптимизация: выгоды

- Ограниченная полезность оптимизации

- Оптимизация: избежание подводных камней

- Механика оптимизации

- Процесс создания системы

- Исследование за пределами выборки

- Ограничения процесса разработки системы и анализа данных

- Процесс анализа данных

- Обзор

- Анализ по классам активов

- Анализ по годам в пределах выборки

- Анализ за пределами выборки

- Заявление о философии торговой системы

- Измерение результативности торговой системы

- Глава 8

- Проблемы управления ценовым риском: обзор

- Использование Стоп-лосс-ордеров для управления ценовым риском торгового счета

- Две школы управления ценовым риском

- Управление ценовым риском с использованием Стоп-лосс-ордеров

- Объемный подход к управлению ценовым риском: стратегии мартингейл и антимартингейл

- Рисковая стоимость: обзор

- Преимущества рисковой стоимости

- Слабые стороны рисковой стоимости

- Стресс-тестирование

- Психология управления ценовым риском

- Механические торговые системы, просадки и уверенность трейдера

- Глава 9

- Три вида диверсификации

- Диверсификация по группам параметров

- Механизм диверсификации по торговым системам

- Психология торговли при диверсификации по системам

- Глава 10

- Свобода действий и изменение характера рынков

- Свобода действий, волатильность и ценовые скачки

- Механическая свобода действий

- Плюсы и минусы «истинной» свободы действий

- Глава 11

- Дисциплина и гибкость

- Гибкость ума и тела

- Познание себя

- Целеустремленность: раздевание луковицы

- Интуиция против парапсихологического синдрома трейдера

- Трансформация через использование механических торговых систем

- Процесс трансформации: в жизни и на рынках

- Примечания

- Глава 1

- Глава 2

- Глава 3

- Глава 4

- Глава 6

- Глава 7

- Глава 8

- Глава 9

- Глава 10

- Глава 11

- Список литературы

- notes

- 1

- 2

- 3

Ричард Вайсман

Механические торговые системы: Психология трейдинга и технический анализ

Издано при содействии Международного Финансового Холдинга FIBO Group, Ltd.

Руководитель проекта А. Половникова

Корректор Е. Чудинова

Компьютерная верстка А. Фоминов, Ю. Юсупова

© Richard L. Weissman, 2005

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина Паблишер», 2011

Издано по лицензии John Wiley&Sons, Inc., Hoboken, New Jersey

Все права защищены. Никакая часть электронного экземпляра этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для частного и публичного использования без письменного разрешения владельца авторских прав.

Посвящается моей жене, Памеле Нейшнз-Вайсман, чья идея легла в основу этой книги, а также моим родителям, вера и поддержка которых так помогали мне в молодости

Сражения выигрываются еще до их начала.

Сунь-Цзы

Предисловие

В 1987 г. мы с отцом купили место на Нью-Йоркской фьючерсной бирже за $100 и положили на торговый счет $25 000. Как говорил отец, наша цель – зарабатывать по $2500 в неделю. Конечно, для таких заработков нам требовалась экстраординарная годовая рентабельность инвестиций, но были ведь легендарные трейдеры, которые, начав со скромных сумм, превращали их в огромные состояния. Так или иначе, я пустился в эту авантюру, которая и привела в конечном итоге к публикации настоящей книги.

Как бы мне хотелось сказать, что здесь раскрыты секреты успешного достижения той грандиозной цели, но, увы, я так и не научился стабильно удерживать среднюю годовую рентабельность капитала даже на уровне 100 %. Точнее говоря, даже если бы мне удалось каким-то образом добиться той цели, вряд ли я смог бы рассказать что-то интересное рядовому трейдеру. Вместо этого я постепенно понял, что попытка получить доходность в сотни процентов – прямой путь к катастрофе.

Знай я в те времена то, что мне известно сейчас о реалистичных уровнях доходности и риске, связанном с ними, я, может быть, и не выбрал бы путь спекулянта, который дал мне намного больше простой финансовой выгоды. Он научил меня быть восприимчивым, терпеливым, объективным, последовательным, дисциплинированным, уравновешенным и не терять голову от собственных успехов. Кроме того, он научил меня, как трейдера, выживать в условиях серьезного дефицита капитала.

Не сомневаюсь, у трейдеров есть множество практических методов, позволяющих получать приличную суммарную доходность при минимальном риске провала. Я же готов поделиться с профессиональными трейдерами успешным опытом применения механических торговых систем, основанных на математическом техническом анализе. Такие системы открывают возможность создания всеобъемлющих детальных торговых планов, которые содержат правила входа, выхода и управления ценовым риском. А главное, они позволяют выполнить тестирование результатов конкретной стратегии на исторических и прогнозных данных до реального вложения капитала. Это, в свою очередь, приучает к дисциплине, которая так необходима, когда сталкиваешься с неизбежными убытками.

Эта книга не том, как превратить $10 000 в миллион за один год. Я считаю, что создатели систем, рекламирующие подобные результаты, не более чем шарлатаны, жертвы эмпирических построений или теоретики, не видящие риска потерять все, который неразрывно связан с такой умопомрачительной доходностью. Вместо фантастических рисков и доходностей я предлагаю простые торговые системы, которые в силу своей простоты устойчиво генерируют положительную доходность и одновременно минимизируют риск краха. Хотя стратегии, представленные в книге, и отличаются от моих собственных, они достаточно эффективны, чтобы обеспечить похожие умеренные результаты. Иными словами, на методологии, описанные здесь, не стоит смотреть как на «священный Грааль» трейдинга – это всего лишь примеры, которые должны подтолкнуть читателей в нужном направлении и вдохновить на создание систем, соответствующих их индивидуальности.

Критики книг по созданию торговых систем утверждают, что никто не выдаст секрета успешной торговой системы, а если секрет все-таки раскрывают, то он просто перестает работать, поскольку все начинают использовать его. Подобная критика выдает наивность представлений о динамике рынков и психологии трейдеров. Моя книга показывает, что главной причиной неудач спекулянта является отсутствие дисциплины в реализации успешной стратегии торговли и управления ценовым риском, а не сложности в поиске прибыльной торговой методологии. Выработка привычки к жесткой дисциплине – одна из самых сложных задач, которые стоят перед трейдером. Если бы это было не так, любой бы справился с нею, и успешные спекуляции перестали бы приносить соответствующее финансовое вознаграждение.

На заре применения механических торговых систем от трейдера, включившего их в арсенал своих инструментов, требовались умение программировать, глубокое знание математических средств технического анализа и железная дисциплина. Со временем программы, разрабатываемые поставщиками рыночной информации, стали более дружелюбными к пользователю, и в настоящее время даже непрограммисты с рудиментарными познаниями в сфере математических методов технического анализа могут успешно создавать и тестировать на исторических данных несложные торговые системы вроде тех, что описаны в этой книге. Именно по этой причине я выбрал в качестве демонстрационного примера программу тестирования и оптимизации компании CQG, а не «ориентированное на программиста» решение.

Хотя эта книга задумывалась как руководство для «новичков», помогающее им быстро определить свои предпочтения и слабые места, отзывы, которые я получал от профессиональных трейдеров, свидетельствовали о том, что детальный анализ характерных особенностей трех основных типов поведения трейдеров – (долго– и среднесрочное) следование за трендом, (среднесрочный) возврат к среднему и краткосрочная торговля (свинг– и дей-трейдинг) – в жесткой увязке с конкретными видами торговых систем может повысить психологическую гибкость и шансы трейдера на успех при любой торговле: против тренда, на неустойчивом рынке, по тренду. Кроме того, я надеюсь, что представленный материал будет полезным для институциональных инвесторов, многих индивидуальных инвесторов и других участников рынка, деятельность которых связана с регулярной торговлей.

Создание механических торговых систем рассматривается в книге как своего рода процесс «перепрограммирования трейдера». Здесь представлены факторы, влияющие на выбор системы, опасности на пути создания систем и способы их устранения, подходы к использованию тестирования на исторических и прогнозных данных для количественной оценки ценового риска, а также методы повышения рентабельности инвестиций без существенного увеличения риска.

Я стараюсь придерживаться принципа постепенности перехода от базовых, элементарных понятий к более сложным вещам. Вместе с тем иногда, чтобы довести до читателя ту или иную идею и при этом сохранить связность и целостность материала, мне приходится говорить о таких аспектах, которые рассматриваются в последующих главах. В подобных случаях я делаю повторы или даю ссылки на предыдущие главы.

Глава 1 посвящена математическому техническому анализу, в ней показано его отличие от классического технического анализа и представлены психологические причины, по которым он работает. Далее объясняется, почему математический технический анализ является идеальным строительным блоком для механических торговых систем в противоположность фундаментальному анализу или интерпретативному техническому анализу. Наконец эта глава развеивает миф о том, что использование механических торговых систем обеспечивает беспроблемное генерирование прибыли.

В главе 2 рассматриваются две базовые разновидности технических индикаторов: индикаторы, в основе которых лежит склонность рынка к возврату к среднему (т. е. осцилляторы), и индикаторы, основанные на тенденциях в ценовых движениях (например, скользящие средние). Затем в главе излагаются подходы к превращению технических индикаторов в торговую систему путем включения различных количественных параметров риска вроде каналов волатильности и процентной доли торгового инструмента.

В главе 3 представлены системы следования за трендом и показано, что даже самые простые системы могут приносить достойную доходность и выдерживать умеренную просадку по средствам. Здесь рассматривается также вопрос о том, почему одни классы активов более склонны к формированию трендов, чем другие. И, наконец, детально разбираются черты характера, необходимые трейдеру для успеха при использовании стратегии следования за трендом.

Глава 4 посвящена простым торговым системам на основе стратегии среднесрочного возврата к среднему. В ней показано, почему определенные классы активов имеют более выраженную тенденцию возврата к среднему по сравнению с другими, и приведены примеры ненаправленных систем, а также систем с фильтром следования за трендом. В конце главы рассмотрены черты характера, которые необходимы трейдеру для успеха при использовании среднесрочной стратегии возврата к среднему.

В главе 5 рассмотрены системы краткосрочной торговли (включая свинг– и дей-трейдинг), а также качества, необходимые трейдеру для успешного использования соответствующих стратегий. Как и в главах 3, 4 здесь приводятся примеры тестирования на исторических данных.

Глава 6 представляет собой всеобъемлющий обзор основных стратегий трейдеров (следование за трендом, возврат к среднему), а также типичные временные рамки этих стратегий (долго– и среднесрочные стратегии, свинг– и дей-трейдинг). В главе рассмотрены психологические слабости трейдеров – пугливость, нетерпеливость, жадность, недисциплинированность и т. п. в контексте стратегий и временны́х рамок, а также показано, как выявить эти слабости, опираясь на характер трейдера и стиль торговли. После идентификации особенностей своего характера читатель может приступить к постепенной трансформации своего поведения, используя различные виды механических торговых систем и приведенный психологический инструментарий.

В главе 7 рассмотрены преимущества механических торговых систем, которые не затрагивались в предыдущих главах. В ней анализируются сложности создания систем и пути их преодоления: переподгонка данных, переподгонка параметров, согласованность данных и недооценка комиссий и проскальзывания. В главе помимо прочего рассматриваются выгоды и ограничения оптимизации, разработки заявлений о философии торговых систем, а также плюсы и минусы различных методологий измерения результативности торговых систем.

В главе 8 обсуждаются плюсы и минусы традиционных методов управления ценовым риском, в частности введения лимитов на убытки и объемы. Методы управления ценовым риском по объемам включают в себя стратегии изменения размеров позиций «мартингейл» и «антимартингейл». Рассматриваются также стратегия оценки наихудшей просадки по средствам на исторических данных, «статические» лимиты по объемам, стресс-тестирование и системные лимиты на убытки в виде процента от суммы средств, находящихся под управлением. Заключительная часть главы посвящена психологическим аспектам управления ценовым риском и тому, как использование механических торговых систем помогает сохранять уверенность во время просадок.

В главе 9 рассмотрены три метода повышения общей доходности:

1) включение в отдельно взятую торговую систему активов с низкой и/или отрицательной корреляцией, например сырой нефти и валютных фьючерсов;

2) диверсификация пороговой величины параметров в одной и той же системе;

3) объединение систем на основе стратегии возврата к среднему и следования за трендом в рамках одного торгового счета или фонда.

Глава завершается анализом психологических выгод, получаемых при выходе за границы индивидуальной «зоны комфортной торговли».

В главе 10 показано, как использовать знания и опыт трейдера в процессе применения механической торговой системы. Здесь рассмотрены плюсы и минусы увеличения или уменьшения размера различных позиций в большом портфеле – например, покупки одного контракта E-mini S&P вместо десяти – в зависимости от различных объективно измеряемых «дискреционных» факторов, таких как повышение исторической волатильности, выход за пределы наихудшей просадки по средствам, а также от более «неопределенных» дискреционных элементов, включая противоположное мнение, фундаментальный анализ рынка и новости.

Глава 11 устанавливает связь между механическими торговыми системами и трансформационной психологией, охватывая такие аспекты, как чувство собственной ценности, целеустремленность, дисциплина, непривязанность к результатам собственной деятельности, распознавание старых эмоциональных стереотипов и отказ от них. Конец главы посвящен анализу навыков, которые приобретаются в сфере торговли, и их использованию для повышения гармонии жизни в целом.

Именно формирования более гармоничных взглядов на жизнь в целом я искренно желаю моим читателям. Без них торговля – не более чем примитивное добывание средств к существованию. С ними по-настоящему мотивированное желание трейдера добиться дисциплинированного подхода превращается в увлекательный процесс самопознания.

Благодарности

На мой взгляд, индивидуальные достижения неразрывно связаны с жизненным опытом человека в целом. А раз так, то любой перечень имен здесь будет заведомо неполным. Сказав это, я хотел бы поблагодарить мою семью, друзей и коллег за их поддержку и помощь в создании настоящей книги.

В числе тех, кому я очень признателен, Ричард Хом, который на протяжении многих лет служит проводником идей; Роберт Вебер, обладающий удивительным редакторским чутьем; д-р Куртай Оганк, Марсия Эпли, Джессе Ван Луван, Барбара Рокфеллер, д-р Рассел Гримвуд, Нил Браун, Марша Липтон, Фредерик Беттан, Луис Кастелланос и Дуглас Койн; мои студенты; организация The Oxford Princeton Programme; Алекс Моффетт; Стэн Яброфф из компании CQG; и мои редакторы из издательства John Wiley Кевин Комминс, Лара Мерфи и Мэтт Келлен.

Я также в долгу перед всеми авторами, упомянутыми в списке литературы. Если моя книга внесла что-то новое в сферы механических торговых систем, психологии трейдеров и технического анализа, то это их заслуга. Наконец, я хочу выразить глубокую признательность тем, чьи труды вдохновляют меня в работе и жизни, это Согьял Ринпоче, Чецанг Ринпоче и Дрикунг Кагью Сангха.

Глава 1

Развенчание мифов и определение терминов

Математический технический анализ и механические торговые системы

Внешность нередко обманчива.

Эзоп

Развенчание мифов: неэффективный рынок и накатанная дорога к прибылям

Неэффективный рынок

Когда трейдеры действуют рационально, рынок становится эффективным и оставляет мало возможностей для стабильного получения прибыли, однако участники рынка то и дело совершают нелогичные поступки, принимая решения под действием эмоций. Пожалуй, самым ярким свидетельством иррациональности участников рыка является многочисленность сторонников поведенческих финансов. Поведенческие финансы, которые видят в решениях трейдеров и инвесторов эмоциональную подоплеку, диаметрально противоположны теории случайного поведения рынка и гипотезе эффективного рынка, исходящих из того, что все рыночные игроки действуют рационально1.

Рост популярности поведенческих финансов в научном сообществе2 в последнее время лишь подтверждает то, что техническим аналитикам известно уже более 100 лет: участники рынка действуют иррационально, и именно их эмоциональное поведение приводит к стабильному распределению цен в соответствии с кривой Парето3. Такое распределение характеризуется более высокой склонностью к возврату к среднему по сравнению с нормальным распределением – технические аналитики используют это в стратегиях возврата к среднему, например на основе индекса относительной силы Уайлдера, – и тяжелыми хвостами, называемыми иначе трендами, что используется в стратегиях следования за трендом, например на основе скользящих средних4.

Хотя именно иррациональность рынков делает технический анализ работоспособным, она несет с собой и наибольшую опасность для механической торговой системы. Трейдеру приходится привыкать к неестественному и неудобному для себя поведению, чтобы стабильно генерировать прибыль. В этом и заключается трудность использования механических торговых систем. Дисциплина и средства управления денежными средствами заставляют трейдера действовать как машина. Он должен умерить свою эмоциональность – свести к минимуму азарт и волнение, те самые жизнеутверждающие проявления, к которым стремятся все люди. Звучит занудно по той простой причине, что при правильной реализации это и должно быть занудным. В определенной мере как раз отсутствие волнения делает успех в использовании механических торговых системы таким труднодостижимым. Вместе с тем проблемы есть у любого способа торговли, включая механический. Самым креативным аспектом механической торговли является процесс создания системы и ее совершенствования. Помимо прочего в последующих главах мы рассмотрим управление размером позиции и творческую сторону этого процесса.

Таким образом, наибольшей трудностью торговли на основе технического анализа является не выбор успешной стратегии, а скорее неспособность людей воспринимать сигналы, генерируемые торговой системой. Даже если трейдер научится делать неестественные, неудобные для него вещи в ответ на сигналы, запрещающие вхождение в сделку, битва за выработку самообладания только начинается; способность выходить из сделок – с прибылью или с убытком – по сигналам механической торговой системы является самым главным препятствием на его пути.

Вхождение в сделку: психология входа

Успешная торговля требует отказа от многих старых психологических моделей поведения. Наш жизненный опыт до соприкосновения со сферой торговли в значительной мере связан с попытками избежать неприятностей, ошибок, несовершенства и неопределенности, а также с поиском удовольствий, положительных эмоций, одобрения и совершенства. Усвоенные ранее психологические модели заставляют нас искать «идеальную» точку входа, что зачастую означает отказ от входа при установленном уровне, если обнаруживаются несовершенства, или неспособность выполнить ордера входа из-за желания дождаться неуловимой «идеальной» цены входа5.

На деле успешные уровни входа нередко не имеют никакого отношения к понятию «идеальной» цены. Поскольку «идеальный» вход ассоциируется с покупкой на минимуме или с короткой продажей на рыночном максимуме, он автоматически исключает участие в любом явном тренде, которое предполагает вход по предыдущим максимумам или минимумам. Как уже говорилось, системы следования за трендом прибыльны именно потому, что они обеспечивают участие в тяжелых хвостах распределения рыночных цен.

Выход из сделок: с прибылью или с убытком

Подавляющее большинство начинающих технических аналитиков практически полностью замыкаются на инструментах, помогающих входить в сделки, по изложенным выше причинам. Недостаточное внимание к выходу из позиций с прибылью или с убытком делает успех в торговле почти недостижимым. Поведенческие финансы предполагают, что одной из причин отсутствия успешных стратегий выхода является иррациональная концентрация на цене входа6. Она приводит к преждевременному выходу из прибыльных сделок. Мы склонны видеть в нашей цене входа комфортный, «реалистичный» уровень – разве мы, в конце концов, не вошли в сделку по этой цене? Концентрация на цене входа дает нам ощущение комфорта, поскольку мы получаем количественный, известный ориентир. По мере накопления прибыли и отдаления от комфортной точки отсчета страх перед разворотом становится все сильнее, а наша уверенность неизбежно исчезает. В результате иррациональный страх упустить небольшую прибыль и получить убыток не дает нам реализовать более значительную прибыль.

Эта же самая концентрация на уровнях входа дает нам ложное ощущение безопасности, когда сделки начинают терять свою ценность. Мы напоминаем себе, что наши уровни входа были достигнуты совсем недавно, и, следовательно, возврат к ним высоко вероятен. Иррациональная концентрация на нашей психологической точке отсчета рождает необоснованное чувство уверенности и позволяет убыткам увеличиться с приемлемого уровня до катастрофического.

Психологическая база «естественной» и «комфортной» торговли – с использованием уровней входа в качестве ориентира – ведет к незначительным прибылям и крупным убыткам. Для успеха в торговле необходимо отказаться от «естественной» психологической базы и научиться считать «комфортным» неизвестное будущее, а не традиционную цену входа. При перепрограммировании самого себя и выработке привычки находить «комфорт» в неизвестном и неопределенном будущем полезно помнить, что уровень входа имеет значение только для вас и что чувство дискомфорта, вызываемое переходом рынка в неизвестное состояние, абсолютно субъективно и иллюзорно.

В целом использование своей входной цены в качестве ориентира заставляет нас чувствовать страх, когда необходима максимальная уверенность – когда рынок подтверждает нашу правоту, увеличивая нереализованную прибыль, – и дает ложное чувство безопасности, когда требуется предельная осторожность. В результате мы сокращаем прибыль и позволяем расти убыткам, т. е. делаем вещи прямо противоположные успешной торговле на трендах. В настоящей книге рассмотрены разнообразные психологические и механические методы, позволяющие заменить деструктивные поведенческие стереотипы такими моделями, которые нацелены на успех и формирование более гармоничных взглядов на жизнь в целом.

Технический анализ: определение7

Целью технического анализа нередко называют прогнозирование будущих ценовых «трендов». На мой взгляд, в таком определении термин тренд распространяется на все направления движения рынка, включая прямое, обратное и боковое движение. Базовое допущение любого технического анализа заключается в том, что изучение исторического движения цен и оценка объема или количества сделок и открытых позиций, или количества незакрытых контрактов позволяет трейдеру прогнозировать будущие ценовые «тренды» и находить торговые возможности с низким риском / высоким вознаграждением.

Это широкое определение можно сузить до двух четко различимых подкатегорий: интерпретативный, или субъективный технический анализ и математический, или объективный, технический анализ. Субъективный, или «классический», технический анализ построен на интерпретации фигур на исторических графиках движения цен. Примерами таких фигур являются «голова и плечи», «перевернутая голова и плечи» и различные диагональные образования, включая «треугольники», «флаги» и «вымпелы»8.

Хотя интерпретативные технические индикаторы нельзя объективно представить в количественной форме, они являются действенным инструментом, позволяющим количественно оценивать риск и идентифицировать реальные рыночные тренды. Несмотря на их полезность, распознавание фигур – абсолютно субъективный процесс, что подчеркивается словом «интерпретативные» в названии этих индикаторов. Как следствие, правильность таких интерпретативных индикаторов невозможно проверить статистически, и их применимость в механических торговых системах сильно ограничена.

В отличие от интерпретативных технических индикаторов успех или неудача математических технических индикаторов всегда бесспорна, поскольку генерируемые ими сигналы «покупать» и «продавать» основаны на объективных правилах. Одним из простейших и наиболее популярных индикаторов этого типа является простая скользящая средняя.

Простая скользящая средняя – это средняя цена для конкретного набора данных. Например, если мы хотим узнать 200-дневную простую скользящую среднюю для пары «американский доллар / японская иена» (рис. 1.1), нужно сложить расчетные цены для 200 предыдущих торговых дней и разделить сумму на 200. После завершения очередного торгового дня данные по самому дальнему дню – 201 торговый день назад – исключаются из расчета и заменяются на новую расчетную цену, отсюда и название скользящая средняя.

Рис. 1.1. Спот-курс доллар / иена с 200-дневной скользящей средней © 2004 CQG, Inc.

Теория, лежащая в основе использования скользящей средней, гласит, что при заметном восходящем тренде на рынке цены не должны падать ниже 200-дневной скользящей средней. Если рынок достаточно слаб, чтобы пробить скользящую среднюю, то это теоретически свидетельствует об окончании старого восходящего тренда и начале нового нисходящего тренда.

В силу того, что линия скользящей средней не только генерирует объективные торговые сигналы, но и количественно характеризует риск, она считается не просто техническим индикатором, но и механической торговой системой, впрочем, предельно примитивной. Поскольку сигналы на покупку и продажу генерируются в моменты пробоя скользящей средней, ее называют системой «стоп и разворот» (stop-and-reverse system – SAR). Это действительно система «стоп и разворот», так как когда рынок закрывается ниже линии скользящей средней, мы не только ликвидируем существующие длинные позиции, но и начинаем открывать короткие.

Хотя 200-дневную простую скользящую среднюю ни в коей мере нельзя считать наиболее успешной механической торговой системой, она ясно показывает, что технические аналитики имеют в виду, когда говорят об объективных, математических индикаторах. Именно объективность торговых сигналов превращает математический технический анализ в фундамент подавляющего большинства механических торговых систем.

Механические торговые системы: определение

Механические торговые системы можно определить как средства генерирования торговых сигналов и количественной оценки риска независимо от мнения отдельно взятого трейдера. Хотя преимущества использования механических торговых систем многочисленны и разнообразны, большинство участников рынка сходятся на том, что наибольшую выгоду приносит сдерживание разрушительной «эмоциональности» трейдера в процессе принятия решений, которая считается врагом любого успешного рыночного игрока.

Очевидно, что механические торговые системы могут строиться на основе любого числа объективных критериев, включая дифференциалы процентных ставок, валовой внутренний продукт и прибыль на акцию. Хотя настоящая книга ни в малейшей мере не отрицает значимость этих фундаментальных инструментов для создания систем9, их использование невозможно без глубокого понимания конкретного рынка и/или торгового инструмента.

В отличие от них математические технические индикаторы не требуют от создателей систем какого-либо специального знания фундаментальных факторов, влияющих на конкретный рынок. Такое свойство позволяет трейдерам применять свою систему на рынках и азиатских акций, и живого скота, и сои, и валют, и сахара, и природного газа. Выгоды одновременной игры на различных рынках мы детально рассмотрим позднее, а здесь я лишь отмечу, что диверсификация с использованием активов, имеющих низкую или отрицательную корреляцию, увеличивает вероятность получения более высокой рентабельности инвестиций и зачастую снижает величину просадки по средствам10.

Определение временных рамок

Нередко трейдеры определяют себя с точки зрения долгосрочности своих позиций. Проблема, однако, заключается в отсутствии общепринятого взгляда на различия между долгосрочными, среднесрочными и краткосрочными трейдерами. Для простоты и единообразия я присвоил определенные рамки для каждого из этих понятий. В настоящей книге долгосрочными считаются трейдеры, которые играют на трендах продолжительностью от 1 до 6 месяцев. Среднесрочными считаются те, кто держит позиции от 10 дней до 1 месяца, а краткосрочными – те, кто держит их менее 10 дней.

Технический анализ: почему он работает

Как будет показано в последующих главах, технический анализ можно использовать для создания двух типов механических торговых систем: систем на основе ценовых диапазонов и систем на основе индикаторов. Успешные торговые системы можно строить на основе обоих типов триггеров, поскольку они ориентированы на использование повторяющихся психологических ситуаций на рынке.

Психологическая значимость ценовых триггеров: горизонтальные уровни поддержки и сопротивления

Чтобы понять, почему технический анализ работает с точки зрения рыночной психологии, посмотрим на рынок фьючерсов на мазут, которые начали торговаться на Nymex в конце 1970-х гг.

В конце 1970-х и начале 1980-х гг. на рынке энергоносителей цены демонстрировали сильный восходящий тренд. Летом 1979 г. фьючерсы на мазут протестировали уровень $1,05 за галлон и быстро вернулись к уровню $0,72 за галлон. Неспособность цен подняться выше $1,05 позволило характеризовать этот показатель как уровень сопротивления, или уровень, на котором цены теряют импульс роста.

На протяжении следующих лет рынок вновь и вновь тестировал уровень сопротивления в $1,05 за галлон, и каждый раз этот уровень действовал как некий потолок, не позволяя ценам подниматься выше. Точнее говоря, уровень сопротивления в $1,05 тестировался в 1981, 1982 и 1984 гг., но так и не был преодолен (рис. 1.2).

Рис. 1.2. Фьючерсы Nymex на мазут на ближайший месяц демонстрируют горизонтальный уровень сопротивления в $1,05 за галлон © 2004 CQG, Inc.

С точки зрения рыночной психологии уровень $1,05 за галлон представляет собой важный индикатор сопротивления и ценовой триггер. Рассмотрим значение ценового уровня $1,05 для разных рыночных игроков. Для начала возьмем трейдеров, которые купили по $1,05 в расчете на продолжение тренда. Вместо того чтобы принять небольшой убыток в момент перехода от подъема к коррекции, некоторые из них фактически дождались, пока цена не упадет до $0,72 за галлон. Когда рынок опять приблизился к $1,05, их отчаяние сменилось надеждой, и они не упустили возможности закрыть свои позиции без убытка путем офсетных сделок (см. в главе 3 раздел «Обрезание хвостов распределения в торговой системе»).

Те, кто продал вблизи уровня $1,05, очевидно лучше знали рынок, и, скорее всего, они в большинстве своем реализовали значительную прибыль, покрыв короткие позиции по более низким ценам. При следующем приближении рынка к отметке $1,05 они еще более агрессивно повторили то, что оказалось успешным в прошлом, поскольку область $1,05 представлялась теперь как возможность торговли с низким риском/высоким вознаграждением. (Эти трейдеры могли открыть короткие позиции при $1,05; разместить ордер «стоп-лосс» при $1,06 и лимитный ордер для закрытия позиции при цене чуть выше $0,72.)

Рассмотрим теперь нерешительных трейдеров с чувством сожаления/раскаяния (см. в главе 3 раздел «Обрезание хвостов распределения в торговой системе»). Это игроки, которые предвидели конец бычьего тренда, однако не смогли продать по $1,05. При отходе рынка от уровня в $1,05 они сокрушались, но боялись, что продажа после снижения будет слишком рискованной и недостаточно выгодной. Возврат к $1,05 дал им уверенность, поскольку теперь у них появилась возможность «продать на максимуме», иными словами то, на что они первоначально и рассчитывали. Шансы на то, что они продадут в этот раз, намного выше – ведь максимум теперь связывается с ясно определенным ценовым уровнем, а не с туманным ощущением «переоцененности» рынка. (Обратите внимание на то, что те же самые психологические факторы – синдром безубыточности, стратегия сожаления/раскаяния – применимы и к уровням поддержки при нисходящем тренде.)

Наконец, что случится, если стремление купить станет достаточно сильным, чтобы перекрыть предложения на продажу со стороны всех трех перечисленных групп трейдеров? В этом случае рыночная психология, связанная с триггером $1,05, изменится на противоположную из-за поиска путей безубыточного выхода из коротких позиций с нереализованными убытками. В результате, когда рынок поднимется выше старого уровня сопротивления в $1,05, а затем вновь протестирует этот ценовой уровень, бывшие продавцы начнут открывать длинные позиции для покрытия своих коротких позиций, и это не даст рынку опуститься ниже. Именно по этой причине старый уровень сопротивления после пробоя становится новым уровнем поддержки, а старый уровень поддержки превращается в новый уровень сопротивления.

Психологическая значимость ценовых триггеров: горизонтальные уровни поддержки и сопротивления (коррекция)

Другим образчиком рыночной психологии, связанной с ценовыми триггерами, являются временные развороты трендов в пределах более масштабной господствующей рыночной тенденции.

Такие небольшие движения рынка в обратном направлении называют коррекцией, частичным возвратом или откатом и отсчитывают от самого низкого минимума предыдущего тренда до самого высокого максимума последнего тренда на растущем рынке, или от самого высокого максимума предыдущего тренда до самого низкого минимума последнего тренда на падающем рынке. По резкости или мягкости коррекций можно судить о силе или слабости господствующего рыночного тренда.

В основе коррекций рынка лежит следующая психология. Хеджеры и краткосрочные трейдеры, торгующие против тренда, открывают контртрендовые позиции в логически обоснованных ценовых областях, которые нередко являются долгосрочными уровнями поддержки или сопротивления, как отмечалось выше. (Трейдеры, следующие за трендом, также могут выходить с прибылью на этих логических ценовых уровнях.) Когда рынок откатывается от максимумов или минимумов, среднесрочные и краткосрочные трейдеры, следующие за трендом, фиксируют прибыли, ускоряя коррекцию. При этом масла в огонь добавляет откат от последних максимумов или минимумов, сопровождаемый «вытеснением с рынка» владельцев слабых или недавно открытых длинных или коротких позиций, т. е. тех, кто не имеет достаточного капитала или очень чувствителен к просадке по средствам.

Рис. 1.3. График месячного движения S&P с откатами © 2004 CQG, Inc.

Коррекционные движения рынка достигают кульминации на ключевых уровнях возврата – 38, 50 или 62 %, – из-за того, что трейдеры, торгующие против тренда, фиксируют прибыли, а те, кто следует за трендом, т. е. хеджеры и долгосрочные спекулянты, нередко увеличивают существующие позиции.

Наиболее известным примером отката от господствующего рыночного тренда является крах 1987 г. От самого низкого минимума S&P 500 в 1982 г., равного 101,44, до максимума 1987 г., составившего 337,89, рынок продемонстрировал рост на 236,45 пунктов. Разделив это ценовое движение пополам (на 50 %), мы получим S&P 500, равный 118,23 пункта. Прибавление 118,23 к минимуму 1982 г., равному 101,44, дает нам 219,67. На деле минимум так называемого краха 1987 г. составил 216,47, т. е. чуть ниже уровня 50 %-ной коррекции предыдущего повышательного тренда (рис. 1.3). Таким образом, я утверждаю, что так называемый крах представлял собою всего лишь откат бычьего рынка. Этот пример наглядно демонстрирует эмоциональный накал, которым могут сопровождаться значительные коррекции.

Психологическая значимость триггеров на основе индикаторов

Триггеры на основе индикаторов – это такие события, как достижение ценой уровня чуть выше или ниже скользящей средней или пересечение линии осциллятора выше или ниже значимого уровня11. Поскольку значимость триггера прямо пропорциональна тому вниманию, которое участники рынка уделяют индикатору, чем больше концентрация на индикаторе, тем выше вероятность его влияния на последующие изменения цен. Именно по этой причине критики технического анализа видят в нем самореализующееся предсказание. Хотя я согласен с тем, что триггеры на основе индикаторов нередко действуют как самореализующиеся предсказания, на мой взгляд, это ни в коей мере не отрицает их полезность. Индикаторы служат своего рода эмоциональными барометрами: тот факт, что популярные триггеры на основе индикаторов настраивают рыночных игроков на определенный лад (страх, жадность и капитуляцию), превращает их в неоценимый инструмент прогнозирования ценовых трендов.

Типы технических индикаторов: следование за трендом и возврат к среднему

Еще один аргумент против технического анализа – это утверждение о случайности изменения цен на товарных и финансовых рынках12. На практике, однако, цены изменяются не в соответствии с колоколообразным распределением, а большую часть времени (около 70 %) движутся в боковом направлении или в боковом диапазоне13. С точки зрения статистики товарные и финансовые рынки имеют эксцесс больше нормального. Иными словами, они демонстрируют сильную тенденцию к возврату к среднему, т. е. цены концентрируются вокруг среднего.

Почему же тогда такая большая часть технического анализа и механических торговых систем посвящена идентификации трендов? Причина в том, что цены за пределами области возврата к среднему формируют тренд. С точки зрения статистики товарные и финансовые рынки имеют эксцесс больше нормального с тяжелыми хвостами, и цены за пределами области возврата к среднему формируют сильные и устойчивые тренды. Такие тренды открывают перед трейдерами возможности с низким риском / высоким вознаграждением, причем такие, когда даже одна прибыльная сделка на тренде покрывает многочисленные небольшие убытки. Это позволяет создать торговую систему, которая прибыльна при доле выигрышных сделок менее 50 %.

Рассмотренная выше 200-дневная простая скользящая средняя является превосходным примером индикатора следования за трендом. Другим популярным вариантом этого математического индикатора является система с двумя пересекающимися скользящими средними (рис. 1.4).

Рис. 1.4. Спот-курс доллар / иена с 9– и 26-дневными скользящими средними © 2004 CQG, Inc.

Система с двумя пересекающимися скользящими средними предполагает использование второй более краткосрочной кривой, например 9-дневной простой скользящей средней. Теперь вместо покупки или продажи, когда рынок закрывается выше или ниже 200-дневной скользящей средней, наш трейдер, следующий за трендом, открывает длинные позиции, когда 9-дневная скользящая средняя пересекает и поднимается выше 26-дневной скользящей средней. Когда же более краткосрочная кривая пересекает и опускается ниже более долгосрочной кривой, трейдер закрывает все длинные позиции и открывает короткие.

В отличие от индикаторов следования за трендом, таких как две пересекающиеся скользящие средние, математические контртрендовые индикаторы, такие как индекс относительной силы (RSI) (рис. 1.5), используют свойство рынка возвращаться к среднему (хотя индикаторы возврата к среднему могут быть прибыльными на трендовых рынках и наоборот)14.

Рис. 1.5. Февральские 2004 г. фьючерсы Comex на золото с индексом RSI © 2004 CQG, Inc.

В 1978 г. Уэллс Уайлдер, разработавший многие широко используемые математические технические индикаторы, ввел индекс RSI, чтобы дать трейдерам объективный инструмент оценки перекупленности или перепроданности рынка. Сила рынка определяется по следующей формуле:

При расчете индекса RSI чаще всего используются 14 периодов, например дней или недель. Для определения среднего значения роста вычисляется сумма положительных изменений цены в пунктах за 14 дней, которая делится на 14. Для определения среднего значения снижения вычисляется сумма отрицательных изменений цены в пунктах, которая затем делится на 1415. Большинство трейдеров считают рынок перекупленным, если RSI превышает 70, и перепроданным, если RSI меньше 30.

Глава 2

Математический технический анализ

Строительный блок для создания механических торговых систем

Полководец, который побеждает в сражении, предварительно просчитывает все свои действия. Полководец, который проигрывает сражение, мало что продумывает заранее. Таким образом, множество расчетов ведет к победе, тогда как недостаток расчетов – к поражению, а их полное отсутствие – тем более! Именно это говорит мне о том, кто скорее всего победит, а кто проиграет.

Сунь-Цзы

Полное описание различных математических технических индикаторов можно найти во множестве отличных книг по техническому анализу. Эта глава не является их повторением, основное внимание в ней уделяется самым распространенным индикаторам и, прежде всего, объяснению того, что представляют собою индикаторы, почему они работают и каким образом создатели систем могут использовать их в качестве строительных блоков механических торговых систем.

Я полностью поддерживаю читателей, которые хотят познакомиться с математическими выкладками, стоящими за приведенными здесь наиболее распространенными индикаторами, однако не сомневаюсь в том, что многие трейдеры успешно пользуются этими индикаторами, не вдаваясь в их математическую основу.

Выбор того или иного индикатора в этой главе определялся почти исключительно его популярностью в период моей работы над книгой. Помимо прочего, я концентрирую внимание на самых широко используемых индикаторах, поскольку чем больше рыночных игроков ориентируются на них, тем лучше они подходят для создания системы. Обычно я не меняю параметры по умолчанию, заложенные разработчиком индикатора. Так, в упомянутой выше механической торговой системе на основе индекса RSI Уайлдера всегда используются 9 или 14 периодов.

В данной главе я привожу примеры индикаторов и торговых систем, которые демонстрируют прибыль. Показать использование индикаторов с убытком не составляет труда, однако я хочу, чтобы вы видели, почему трейдеры применяют тот или иной инструмент. В главах 3–5 рассматривается вопрос о том, какие технические индикаторы можно превратить в успешные торговые системы. Здесь же я ограничиваюсь объяснением того, что представляют собой наиболее популярные индикаторы, почему они получили распространение и как на их основе строить торговые системы.

Типы технических индикаторов

Как уже говорилось в главе 1, существуют две категории математических технических индикаторов – те, что традиционно используют свойство рынка возвращаться к среднему, например осцилляторы, и те, что основаны на тенденциях в ценовых движениях, например скользящие средние. Хотя многочисленные книги по техническому анализу рассматривают эти индикаторы так, словно они работают исключительно либо в условиях следования за трендом, либо в условиях возврата к среднему, я постараюсь показать, как успешно использовать их в любой сфере.

Индикаторы следования за трендом: почему они работают

Я уже говорил о некоторых психологических аспектах успешного применения индикаторов следования за трендом при рассмотрении основных моментов поведенческих финансов. В главе 1 было показано, что чрезмерное внимание к ценовым ориентирам ведет к низким прибылям и крупным убыткам. Если предположить, что у большинства рыночных игроков отсутствует психологическая устойчивость, необходимая для получения максимальной прибыли и быстрого фиксирования убытков, то для успеха трейдерам не грех использовать индикаторы следования за трендом, которые гарантированно повышают способность достигать целевых уровней прибылей и убытков. В результате такие трейдеры нередко оказываются на противоположной стороне рынка по сравнению с их менее удачливыми коллегами. Тема достижения успеха на фоне систематической торговли неудачниками в противоположном направлении (покупки, когда индикатор дает сигнал на продажу, и наоборот) постоянно поднимается в этой книге.

Тот факт, что успешные трейдеры на тренде одновременно используют индикаторы следования за трендом и действуют против массовой психологии, развеивает еще один миф технического анализа о том, что следование за трендом и действия вопреки общим настроениям взаимно исключают друг друга. На практике противоположное мнение нередко является олицетворением торговли на тренде.

Один из самых известных примеров следования за трендом вопреки общепринятому мнению относится к ноябрю 1982 г., когда индекс DJIA впервые в истории перевалил за 1067,2. Трейдеры, покупавшие на этом уровне, покупали на новом максимуме, что полностью противоречит общепринятой мудрости, говорящей о том, что нужно покупать на минимуме, а продавать на максимуме. Рыночные игроки, полностью сфокусированные на ценовых ориентирах, должны были чувствовать себя комфортно, продавая на этих исторически «неустойчивых» ценовых уровнях. Таким образом, настоящими «идущими против» были те, кто следовал за трендом и покупал вместо продажи на «максимумах». (Реального максимума рынок достиг только 14 января 2000 г., когда DJIA составил 11 750.)

Используя скользящие средние и другие индикаторы следования за трендом, трейдеры стараются подстроиться под рыночную оценку истинной стоимости активов.

Эти индикаторы, в свою очередь, помогают им побороть психологический соблазн торговли в противоположном направлении на уровнях, которые кажутся историческими максимумами или минимумами. Успех индикаторов следования за трендом лишний раз показывает, как рынок вознаграждает тех, кто научился делать неестественные и неудобные вещи, и наказывает тех, кто стремится к определенности, надежности и безопасности.

Успешные индикаторы следования за трендом не только вынуждают трейдеров отказаться от попыток купить ни минимуме и продать на максимуме, они перепрограммируют их, заставляют оторваться от деструктивных ценовых ориентиров и покупать на предыдущих максимумах и продавать на предыдущих минимумах.

Индикаторы возврата к среднему: почему они работают

Если следование за трендом является такой успешной методологией, то почему приносят стабильную прибыль индикаторы, основанные на прямо противоположной философии? Дело в том, что индикаторы возврата к среднему, в частности RSI, используют склонность рынка переоценивать себя.

В моменты когда тренд является зрелым и приближается к точке разворота или находится в начальной стадии формирования и с помощью коррекций устраняет временную перекупленность или перепроданность, рынок необычайно легко лишает денег не слишком опытных участников, играя на их жадности, нетерпеливости и самодовольстве.

Представьте себе спекулянтов, которые рано распознают повышательное движение рынка, но из-за страха убытка не решаются покупать. По мере созревания тренда их волнение и сожаление крепнут одновременно с ростом размера неполученной прибыли до тех пор, пока они, наконец, не уступают и не покупают по любой цене, чтобы не упустить такой случающийся раз в жизни тренд. Поскольку процесс принятия окончательного торгового решения у них является чисто эмоциональным и совершенно не учитывает аспекты, связанные с управлением ценовым риском, при неизбежном откате рынка или изменении тренда жадность и истерия быстро приводят к панике и капитуляции.

Хотя такие индикаторы возврата к среднему, как осцилляторы, в определенной мере характеризуют количественно подобные нестабильные уровни рыночной эмоциональности, они не способны делать это так же систематически, как опытные трейдеры, чувствующие рыночную психологию. Так, некоторые трейдеры в торговом зале настолько хорошо чувствуют характер потока проходящих через них ордеров, что улавливают нарастание эмоций еще до того, как они отразятся в технических индикаторах1.

Индикаторы следования за трендом: триггеры на основе индикаторов

Скользящие средние

Простые скользящие средние и популярные альтернативы В главе 1 мы рассмотрели два триггера на основе индикаторов, которые также выполняют роль механических торговых систем: одна скользящая средняя и две пересекающиеся скользящие средние. Вариации индикаторов на основе скользящих средних настолько многочисленны, что только им можно посвятить целую книгу. Здесь, однако, я остановлюсь лишь на наиболее значимых, с моей точки зрения, альтернативах простой скользящей средней.

Как уже отмечалось в главе 1, простые скользящие средние являются самыми популярным и легко рассчитываемым инструментом, поскольку они предполагают присвоение одинакового веса всем результатам наблюдений в совокупности данных. Именно равновзвешенность всех наблюдений заставляет технических аналитиков искать альтернативы простой скользящей средней.

Проблема использования скользящей средней, в которой всем результатам наблюдений присваиваются равные веса, заключается в том, что в случае долгосрочной кривой, скажем 200-дневной скользящей средней, отставание индикатора приводит к запаздыванию отклика на изменение тренда. Понятно, что увеличение времени отклика на изменение тренда может снижать вознаграждение и повышать риск. Одним из решений проблемы запаздывания простой скользящей средней является присвоение более высокого веса последнему ценовому движению. Линейное взвешивание и экспоненциальное сглаживание скользящих средних решают проблему равновзвешенности путем присвоения более высоких весов последним наблюдениям2.

Альтернативой взвешиваемой скользящей средней является объемо-зависимая скользящая средняя. При построении таких кривых исходят из того, что направленное движение, сопровождающееся высоким или незначительным объемом сделок, нередко характеризует силу тренда лучше, чем любая временна́я модель на основе взвешивания.

Другая проблема скользящих средних заключается в выборе продолжительности периода. Чем меньше совокупность данных, например 7-дневная скользящая средняя, тем быстрее индикатор генерирует сигналы и тем меньше запаздывание. Однако небольшая совокупность данных чаще выдает ложные сигналы следования за трендом в условиях боковой консолидации рынка. Как уже говорилось, более значительные совокупности данных, например 200-дневные скользящие средние, генерируют более надежные сигналы входа, однако эти сигналы связаны с более низким вознаграждением и более высоким риском. Перри Кауфман, автор множества книг по техническому анализу, пытается решить проблему выбора продолжительности периода с помощью адаптивной скользящей средней. Такая скользящая средняя, учитывающая рыночную волатильность, изменяется медленнее в периоды низкой волатильности (т. е. в периоды боковой консолидации) и быстрее в условиях высокой волатильности, или формирования тренда3.

Устранение ложных сигналов и улучшение соотношения «риск/вознаграждение» При создании систем, как и в жизни вообще, главное – компромисс. При работе со скользящими средними необходимо найти компромисс между скоростью отклика на изменения тренда и приемлемым количеством ложных сигналов.

В число других решений этой проблемы, помимо использования более кратко– и долгосрочных скользящих средних, взвешенных и адаптивных скользящих средних, входит наложение второго условия на индикатор, которое должно подтверждать действительные сигналы и отфильтровывать ложные прорывы. (Ложные прорывы еще называют «пилой», поскольку трейдеры, покупающие или продающие на таких сигналах, получают убыток за убытком до тех пор, пока на рынке не установится устойчивый тренд.) Хотя такие подтверждающие модели существуют только в воображении технических аналитиков, перечислим их основные типы:

• временные модели, такие как периоды выжидания при «пилообразных движениях» и модификация временны́х горизонтов;

• величина прорыва за скользящую среднюю;

• введение второго индикатора или ценового триггера, такого как быстрое достижение новых максимумов или минимумов или пересечение нулевого уровня 10-периодным индикатором импульса.

Подтверждающие временные модели Идея периода выжидания при «пилообразных движениях» довольно проста. Вместо входа при достижении триггером заданного уровня выше или ниже скользящей средней (рис. 2.1) требуется, чтобы рынок не только поднялся выше скользящей средней, но делал это на протяжении определенного числа последовательных периодов (рис. 2.2)4. Обратите внимание: результаты торговли, приведенные в этой главе, просто иллюстрируют различные стратегии. При сравнении торговых систем в последующих главах мы будем анализировать классы активов с низкой и отрицательной корреляцией для обеспечения надежности каждой из них.

Рис. 2.1. Спот-курс британский фунт / американский доллар с 26-дневной скользящей средней в качестве триггера, результаты торговли приведены внизу

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Рис. 2.2. Курс фунт / доллар с трехдневным периодом выжидания при «пилообразных движениях» в торговой системе на основе 26-дневной скользящей средней. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Другим подходом является модификация временнóго горизонта скользящей средней с 30 дней до 30 минут. Основанием для изменения периода скользящих средних является предположение, что на трендовом рынке прибыльны более долгосрочные скользящие средние. Краткосрочные скользящие средние более успешны при боковом движении рынка, поскольку 30– или 60-минутные столбиковые графики с большей вероятностью улавливают краткосрочные тренды в пределах более долгосрочного торгового диапазона (рис. 2.3 и 2.4)5.

Рис. 2.3. Февральские 2004 г. фьючерсы Nymex на сырую нефть и пересекающиеся 9– и 26-дневные скользящие средние. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Рис. 2.4. Февральские 2004 г. фьючерсы Nymex на сырую нефть с использованием 60-минутного столбикового графика и пересекающихся 9– и 26-дневных скользящих средних. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

При выборе более долго– или краткосрочных скользящих средних считается, что трейдер способен определить, в какой фазе находится рынок – в трендовой фазе или фазе возврата к среднему. Такая способность основывается либо на субъективном суждении трейдера, либо на использовании дополнительного математического технического индикатора, такого как волатильность или индекс среднего направления движения (ADX), который количественно характеризует склонность рынка к формированию тренда6.

Величина прорыва за скользящую среднюю Еще одним популярным методом фильтрации ложных сигналов, генерируемых скользящими средними, является задание необходимой величины прорыва за скользящую среднюю, так называемого конверта скользящей средней. Такие конверты формируются путем сдвигания скользящей средней вверх и вниз на определенный процент. Значимые торговые сигналы генерируются, когда рынок выходит за верхнюю или нижнюю границу конверта (рис. 2.5).

Рис. 2.5. Курс немецкая марка / евро / американский доллар с входом на уровне 2,5 %-ного конверта 21-дневной скользящей средней и выходом на уровне 21-дневной скользящей средней. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Хотя конверты скользящих средних традиционно используются для отделения ложных сигналов следования за трендом, их можно также применять как контртрендовые индикаторы (рис. 2.6). Вопрос торговли против сигналов следования за трендом в целях использования склонности рынка к возврату к среднему мы будем поднимать постоянно. Простая торговля против конвертов скользящих средних позволяет получить сигналы на вход, однако ничего не говорит о выходе. Для превращения этого индикатора в полноценную торговую систему необходимо иметь два различных сигнала выхода. Прежде всего, нам нужно знать, когда следует выходить из сделки, если возврат к среднему происходит так, как предполагалось. Поскольку мы собираемся торговать против конвертов, очевидным ответом является выход либо на скользящей средней, либо при достижении определенного процента прибыли (например, 1 % от стоимости активов при входе)7. Другим, более важным моментом является обеспечение безопасного выхода, который исключает появление неограниченного риска в случае продолжения рыночного тренда. Безопасный стоп-уровень можно определить различными путями, например введением более широких конвертов скользящей средней или процента от стоимости контракта в момент открытия позиции.

Рис. 2.6. Спот S&P 500. 250 с торговлей против 2,5 %-ного конверта 21-дневной скользящей средней при целевой прибыли на уровне скользящей средней или 1 % от входа и защитным стоп-ордером на уровне 5 % от цены входа. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Две и три пересекающиеся скользящие средние Мы уже говорили о торговых системах с двумя пересекающимися скользящими средними. Индикатор Ишимоку Кинко Хёо аналогичен традиционным пересекающимся скользящим средним с тем лишь отличием, что для скользящих средних заданы периоды 9 и 26. В индикатор Ишимоку встроен также период выжидания при «пилообразных движениях», поскольку для сигнала входа нужно не только, чтобы 9-дневная скользящая средняя пересекла 26-дневную, но чтобы 26-дневная скользящая средняя начала двигаться в направлении пересечения (сравните рис. 2.7 и 2.8).

Рис. 2.7. Февральские 2004 г. фьючерсы CME на живой скот с пересекающимися 9– и 26-дневными скользящими средними. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Рис. 2.8. Февральские 2004 г. фьючерсы CME на живой скот с двумя скользящими средними Ишимоку. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Джек Швагер, который много пишет на тему технического анализа, опираясь на эту идею следования за импульсом скользящей средней, рекомендует трейдерам увеличивать существующие позиции следования за трендом, когда рынок пробивает скользящую среднюю. Хотя такие пробои традиционно генерируют сигнал «стоп и разворот», Швагер утверждает, что, если пробой не подтверждается разворотом тренда скользящей средней, то он представляет собой точку низкорискованного входа для трейдера8.

Если не считать конвертов скользящих средних, то до настоящего момента наше изучение скользящих средних сводилось к торговым системам «стоп и разворот», которые при выходе из открытой позиции предполагают открытие противоположной позиции. В отличие от этого системы с тремя пересекающимися скользящими средними позволяют сохранить нейтральную позицию (рис. 2.9). Для входа в сделку необходимо, чтобы краткосрочная скользящая средняя находилась выше промежуточной скользящей средней, а промежуточная – выше долгосрочной. В тот момент, когда краткосрочная скользящая средняя оказывается между двумя другими скользящими средними, генерируется сигнал ликвидации открытых позиций, и нейтральная позиция сохраняется до тех пор, пока все три кривые не выстроятся соответствующим образом.

Рис. 2.9. Февральские 2004 г. фьючерсы CME на живой скот с пересекающимися 9-, 26– и 52-дневными скользящими средними. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

У индикатора Ишимоку также есть версия с тремя кривыми, где добавлена 52-периодная скользящая средняя. Как и в версии с двумя скользящими средними здесь предусмотрен период выжидания при «пилообразных движениях», обусловленный тем, что для входа в сделку требуется движение двух более долгосрочных скользящих средних в направлении пересечения.

Хотя на основе изучения отдельно взятого случая невозможно сделать определенное заключение, интересно отметить, что в обоих наших примерах результаты версий индикатора Ишимоку хуже, чем у традиционной скользящей средней и трех пересекающихся скользящих средних. Кроме того, обе версии систем с тремя скользящими средними дают более плохие результаты по сравнению с более простыми и надежными системами с двумя пересекающимися скользящими средними (сравните рис. 2.7–2.10). Мысль о том, что более простое лучше, постоянно подчеркивается в этой книге.

Рис. 2.10. Февральские 2004 г. фьючерсы CME на живой скот с тремя скользящими средними Ишимоку. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Другие методы следования за трендом на основе индикаторов

Схождение/расхождение скользящих средних Разработанный Джеральдом Аппелем индикатор схождения/расхождения скользящих средних, более известный как MACD, широко применяется в качестве инструмента следования за трендом, минимизирующего количество ложных сигналов в торговом диапазоне. Линия MACD представляет собой численную разницу между краткосрочной, 13-периодной экспоненциальной скользящей средней, и долгосрочной, 26-периодной экспоненциальной скользящей средней. Третья экспоненциальная скользящая средняя, называемая сигнальной линией MACD, представляет собой 9-периодную экспоненциальную среднюю численной разницы между 13– и 26-периодными экспоненциальными скользящими средними. Индикатор MACD обычно используется как торговая система «стоп и разворот», в которой сигналы «стоп» и «разворот» генерируются, когда линия MACD пересекает сигнальную линию MACD (рис. 2.11).

Рис. 2.11. Июльские 2004 г. контракты CBOT на соевые бобы с пересекающимися линиями MACD. Представлены данные с 7 апреля 2003 г. по 15 апреля 2004 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Индикатор направленного движения и индекс среднего направления движения Индикатор направленного движения (DMI) – это разработанный Уэллсом Уайлдером индикатор следования за трендом, который характеризует силу рынка и направление его движения. Вместо цены закрытия для каждого периода в качестве входной информации в DMI используется чистое направленное движение периода. Чистое направленное движение определяется как наибольшая часть ценового интервала текущего периода, лежащая за пределами ценового интервала предыдущего периода, и рассчитывается отдельно для положительного движения (+DI) и отрицательного движения (—DI)9.

Если +DI больше, чем – DI, то говорят о восходящем рыночном тренде; если – DI больше, чем +DI, то индикатор указывает на медвежий тренд. Поскольку направление движения рынка определяется тем, выше или ниже нуля находится значение DMI, мы получаем еще одну систему «стоп и разворот» (рис. 2.12).

Рис. 2.12. Мартовские 2004 г. контракты CBOT на казначейские облигации с дифференциалом между +DI и – DI в виде одной кривой и системой на основе DMI. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Индекс среднего направления движения, или ADX, характеризует относительную силу рыночного тренда. Он определяется путем 9-периодного сглаживания результатов деления разницы между абсолютным значением +DI и DI на сумму +DI и DI. Если полученный результат выше 20 %, то рынок считается трендовым; значение менее 20 % указывает на боковое движение (рис. 2.13).

При сравнении рис. 2.12 и 2.13 видно, что добавление ADX ухудшает результативность системы. Хотя на основе изучения отдельно взятого случая невозможно сделать определенное заключение, я привожу его как сигнал предупреждения. Простое объединение поставщиками информации или разработчиками индикаторов двух методов не обязательно приводит к повышению прибыльности.

Рис. 2.13. Мартовские 2004 г. контракты CBOT на казначейские облигации с системой на основе DMI и фильтром ADX. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Параболическая система Последним из рассматриваемых нами методов следования за трендом на основе индикаторов является параболическая система Уайлдера, или система «стоп и разворот» (SAR). Это еще одна постоянно используемая на рынке система следования за трендом, генерирующая сигналы стоп и разворот в определенных точках параболической кривой по мере формирования тренда. Параболическая кривая уровней стоп и разворот строится путем включения в индикатор коэффициента ускорения10.

Ключом успеха параболических систем является способность выявления устойчивых трендов на рынке. В главе 3 этот вопрос рассматривается более детально; здесь же достаточно отметить, что определенные классы активов имеют более высокую склонность к формированию трендов. Если глубина представлений трейдера о фундаментальных показателях не позволяет ему с высокой вероятностью распознавать устойчивые тренды, в качестве инструмента следует использовать параболическую систему Уайлдера (рис. 2.14).

Рис. 2.14. Спот-курс фунт / американский доллар с параболической системой. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Если SAR работает плохо на многих рынках, логичной кажется торговля против ее сигналов стоп и разворот аналогично тому, как мы предлагали это в случае с конвертами скользящих средних. В целях изучения возможностей мы успешно преобразовывали конверты из системы следования за трендом в систему со скользящей средней, торгуя против всех генерируемых сигналов и добавляя безопасный выход для исключения неограниченного риска в случае продолжения рыночного тренда.

В данном случае мы ставили защитный стоп-ордер на уровне 2,5 стандартных отклонений от 20-дневной скользящей средней и устанавливали, что для входа рынок должен торговаться на уровне менее 2,5 стандартных отклонений от 20-дневной скользящей средней (рис. 2.15).

Рис. 2.15. Спот S&P 500. 250 с торговлей против SAR при защитном стоп-ордере на уровне 2,5 стандартных отклонений от 20-дневной скользящей средней. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Индикаторы следования за трендом на основе ценовых движений: пробой канала Дончиана

Система пробоя канала, или n-периодная система Ричарда Дончиана представляет собой не только индикатор следования за трендом с ценовыми триггерами, но и полноценную SAR. Торговые сигналы генерируются, когда рыночная цена становится равной или выше наибольшего максимума или наименьшего минимума за последние n периодов (Дончиан использовал 20 дней)11.

Причина, по которой эта простая торговая система является успешной, заключается в том, что она играет на главной психологической слабости начинающих трейдеров: стремлении покупать на минимуме и продавать на максимуме. Поскольку система пробоя канала предполагает только покупку или продажу, когда тренд уже определился, ее точки входа и разворота тяготеют к ключевым горизонтальным уровням поддержки или сопротивления. По мере созревания тренда капитуляция тех, кто ожидает разворота, повышает прибыльность системы (рис. 2.16).

Рис. 2.16. Июньский 2004 г. контракт IMM на евродоллар с пробоем 20-дневного канала. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Триггеры с использованием индикаторов возврата к среднему: осцилляторы

Все широко используемые индикаторы возврата к среднему – это осцилляторы. Самые популярные осцилляторы можно классифицировать как процентные, дифференциальные или статистические. Осцилляторы всегда используются с целью торговли против временного, неустойчивого эмоционального настроя рынка в расчете на возврат к среднему. Хотя математический технический индикатор не может количественно характеризовать эмоциональный настрой так же хорошо, как опытный трейдер, возможность сочетания осциллятора с каким-либо надежным механизмом оценки риска превращает его в полезный инструмент трейдера.

Процентные осцилляторы

Стохастические осцилляторы Стохастические осцилляторы, разработанные Джорджем Лейном, основаны на том свойстве рынка, что при достижении им неустойчивых экстремальных значений дневные цены закрытия оказываются ближе к верхней (перекупленность) или к нижней (перепроданность) границе дневного диапазона. Когда рынок теряет импульс, цены закрытия смещаются в противоположную сторону.

Показатель быстрый %K, или %K, показывает в процентном выражении, где находится последняя цена закрытия относительно общего ценового диапазона за определенное количество дней (по умолчанию чаще всего используются значения 9 и 14 дней). Быстрый %K используется для расчета быстрого стохастического осциллятора. Более популярный медленный стохастический осциллятор определяется на основе медленного %K (SK), который определяется как 3-дневная скользящая средняя быстрого %K, и медленного %D (SD), представляющего собой 3-дневную скользящую среднюю медленного %K (SK).

В любой версии формируются две кривые, которые колеблются в диапазоне значений от 0 до 100. Традиционно сигналы на покупку и продажу генерируются, когда кривая медленного %K пересекает кривую медленного %D в зоне перекупленности или перепроданности. Зоной перекупленности обычно считается диапазон между 70 и 80, а перепроданности – между 30 и 20. Хотя на основе пересечения SK-SD можно создать относительно успешную торговую систему, моя система медленных стохастических осцилляторов с экстремумами является более простой альтернативой.

Четырнадцатидневные стохастические осцилляторы с экстремумами генерируют сигналы на покупку, когда SD опускается ниже 15, и сигналы на продажу, когда SD поднимается выше 85. Как и в случае торговли против индикаторов следования за трендом, например конвертов скользящих средних и параболической системы, для превращения этого индикатора возврата к среднему в полноценную торговую систему необходимо задать правила выхода с прибылью или с убытком. Выход с прибылью осуществляется, когда SD превышает 30, но не достигает 70, а уровень безопасного выхода определяется как 2,5 % от стоимости активов в момент входа (рис. 2.17).

Рис. 2.17. Спот-курс евро / иена с торговой системой медленных стохастических осцилляторов с экстремумами. Представлены данные с 31 декабря 2000 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Индекс относительной силы В главе 1 RSI был представлен как индикатор возврата к среднему и один из наиболее популярных и известных осцилляторов. Как и стохастические осцилляторы, он строится на шкале от 0 до 100, а значения 70 / 30 широко используются в качестве параметров границы перекупленности / перепроданности. Аналогично стохастическим осцилляторам RSI чаще всего имеет периоды 9 и 14 дней. Традиционно RSI генерирует сигналы на вход, когда индекс входит в зону перекупленности или перепроданности и затем падает ниже верхней границы или поднимается выше нижней границы.

Поскольку стохастические осцилляторы и RSI так схожи, очевидным подходом к созданию системы на основе возврата к среднему является использование той логики, что продемонстрирована на примере торговой системы стохастических осцилляторов с экстремумами. Торговая система 14-дневного RSI с экстремумами (рис. 2.18) генерирует сигналы на вход в сделку, когда индикатор выходит за пределы диапазона между 70 и 30. Выход с прибылью осуществляется, когда RSI поднимается выше 35 или опускается ниже 65. В системе используется тот же уровень безопасного выхода – 2,5 % от стоимости активов в момент входа.

Рис. 2.18. Спот S&P 500. 250 с торговой системой на основе RSI с экстремумами. Представлены данные с 31 декабря 1997 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Дифференциальные осцилляторы Мы уже рассматривали ряд дифференциальных осцилляторов, включая две скользящие средние, DMI и MACD, и отмечали, что они определяются как разница между двумя наборами данных. В отличие от процентных осцилляторов, которые укладываются в диапазон от 0 до 100, дифференциальные осцилляторы не имеют численных ограничений и поэтому не позволяют определять уровни перекупленности или перепроданности. Большинство технических аналитиков рассматривают эти осцилляторы как индикаторы возврата к среднему из-за отсутствия у них абсолютного числового потолка или пола. До настоящего времени я использовал дифференциальные осцилляторы только для создания систем следования за трендом на основе индикаторов, пересекающих нулевую линию.

Импульс и темп изменения (ROC) Эти осцилляторы дают очень сходные результаты, поскольку оба характеризуют взаимосвязь цены закрытия x предыдущих периодов (по умолчанию для этих индикаторов чаще всего используются 10 периодов) с последней ценой закрытия. (В случае импульса из цены закрытия x предыдущих периодов вычитается последняя цена закрытия, а в случае ROC первое делится на второе.) Если последняя цена закрытия выше цены закрытия x предыдущих периодов, то осциллятор положителен, если ниже – то осциллятор отрицателен. Таким образом, эти осцилляторы пригодны для систем следования за трендом «стоп и разворот», в которых сигналы на покупку и продажу генерируются при пересечении нулевого уровня.

Сопоставление рис. 2.19 и 2.20 показывает, что эти системы зачастую дают сходные результаты, а следовательно, их одновременное использование мало что дает с точки зрения диверсификации.

Рис. 2.19. Спот-курс австралийский доллар / американский доллар с 10-дневным импульсом. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Рис. 2.20. Спот-курс австралийский доллар / американский доллар с 10-дневным ROC. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Статистические осцилляторы В основе этих осцилляторов лежит такой статистический показатель, как стандартное отклонение (математическая величина, показывающая, насколько велико отклонение данных от среднего значения). Вместо сравнения текущих цен с прошлыми в процентном выражении статистические осцилляторы строятся на сравнении текущих цен со статистической характеристикой движения прошлых цен (отклонением от среднего для совокупности данных). В таких осцилляторах стандартное отклонение цен за определенный период принимается за показатель «нормального» движения цен, а затем текущая цена сравнивается с нормальной для определения импульса рынка. Преимуществом такого подхода является то, что стандартный уровень, с которым сравниваются текущие цены, изменяется в ответ на изменение рыночной волатильности.

Полосы Боллинджера Этот осциллятор популяризирован Джоном Боллинджером, начинавшим карьеру как рыночный аналитик на канале CNBC. Он определяется путем расчета стандартного отклонения цен за определенный период времени (Боллинджер использовал 20 периодов в качестве значения по умолчанию) с последующим прибавлением и вычитанием двух стандартных отклонений из простой 20-периодной скользящей средней. Постоянный пересчет стандартного отклонения с учетом последних цен позволяет подстраиваться под изменения рыночной волатильности, поскольку уровни перекупленности и перепроданности труднее достигаются на волатильном рынке и легче на спокойном.

Из-за того, что полосы Боллинджера строятся на основе двух стандартных отклонений от 20-дневной скользящей средней, они теоретически должны охватывать 97 % всех ценовых движений. Когда рынок выходит за пределы верхней или нижней границы, такое движение традиционно рассматривается как неустойчивое. Практика показывает, что чаще всего это действительно так, и полосы Боллинджера широко используются в качестве основы для создания торговых систем на основе возврата к среднему (рис. 2.21).

Рис. 2.21. Спот S&P 500. 250 с входом на верхней и нижней границах и выходом на 20-дневной скользящей средней или с использованием 2,5 %-ного защитного стоп-ордера. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Если конверты скользящих средних и параболическая система Уайлдера – индикаторы следования за трендом – используются для создания контртрендовых систем, то логично предположить, что процентные индикаторы вроде полос Боллинджера, т. е. инструменты на основе возврата к среднему, могут оказаться ценными при создании систем следования за трендами. На практике прорыв верхней или нижней границы может сигнализировать о начале сильного и устойчивого тренда, как показано на рис. 2.22.

Индекс товарного канала Этот индекс (CCI) определяется как отклонение сегодняшней цены от скользящей средней (обычно 20-периодной), которое делится на среднее отклонение цен, умноженное на 0,01512. Хотя Дональд Ламберт, разработчик CCI, исходно предполагал использовать осциллятор в качестве индикатора следования за трендом, который генерирует сигнал на покупку при значении более +100 и на продажу при значении менее –100 (рис. 2.23), в настоящее время он обычно используется как индикатор возврата к среднему. Технические аналитики расходятся в оценках уровня, который следует считать неустойчивым для индикатора. Одни считают уровни более +100 и менее –100 уровнями перекупленности и перепроданности, другие начинают торговать против тренда на уровнях более +200 и менее –200 в расчете на возврат к среднему (рис. 2.24).

Рис. 2.22. Курс американский доллар / иена с входом при прорыве верхней и нижней границ и выходом на 20-дневной скользящей средней. Представлены данные с 31 декабря 2000 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc

Рис. 2.23. Мартовский 2004 г. контракт CBOT на американские казначейские облигации с торговой системой CCI с триггерами входа за пределами +100 / –100 и выхода на 0 или лучше. Представлены данные с 31 декабря 2002 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Рис. 2.24. Курс австралийский доллар / канадский доллар с CCI, использующим уровни – 200 и +200 в качестве триггеров входа и –100 и +100 в качестве триггеров выхода с защитным стоп-ордером на уровне 2,5 %. Представлены данные с 31 декабря 2000 г. по 31 декабря 2003 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Глава 3

Системы следования за трендом

Вопрос стойкости

Терпение и стойкость побеждают все остальное.

Ральф Уолдо Эмерсон

Эта и следующие две главы посвящены торговым системам, ориентированным на три основных типа трейдеров: играющих на следовании за трендом и на возврате к среднему, а также занимающихся внутридневной торговлей. Несмотря на существование бесчисленных вариаций внутри каждой из этих категорий, многолетние наблюдения позволяют утверждать, что все трейдеры, так или иначе, тяготеют к одному из трех названных базовых психологических профилей.

В этой главе детально рассматриваются прибыльность и надежность систем следования за трендом, описанных в общих чертах в главе 2. Даже поверхностный обзор приведенных здесь примеров показывает, что для успеха трейдерам нужны два основных качества: терпение и стойкость. Хотя существует соблазн закрыть глаза на прочие аспекты и сосредоточиться только на совокупной чистой прибыли, на деле мы должны проанализировать собственные наклонности и ответить на такие вопросы, как: «Хватит ли у меня духу придерживаться данной торговой стратегии после семи убыточных сделок кряду?» и «Смогу ли я смириться с потерями, в два раза перекрывающими прибыль?»

Очень немногие из тех, кто становится на путь создания торговых систем, задают себе эти вопросы, притом что ответы на них являются важнейшим аспектом торговли на трендах. Именно поэтому в предисловии я подчеркнул, что в книге практически не идет речи о создании успешных торговых систем. Имея достаточно времени и соответствующие программы, почти каждый может создать прибыльную систему, но будет ли она подходить индивидуальным торговым наклонностям? Достаточно ли у тех, кто хочет стать тренд-трейдерами, дисциплины, терпения и умения управлять риском, чтобы не отказаться от системы после седьмой подряд убыточной сделки? Если нет, то они просто не обладают качествами, необходимыми для успешной торговли на трендах. Конечно, не каждый тренд-трейдер сталкивается с семью провалами подряд; однако выбирая стратегии следования за трендом, нужно быть психологически готовым к такой возможности.

Надеюсь, к этому моменту я развеял иллюзии читателей относительно того, что механические торговые системы облегчают жизнь трейдера. Подобные иллюзии несовместимы с дисциплиной и терпением, необходимыми для прибыльной торговли. Успешная торговля требует перепрограммирования трейдера, трансформации ожиданий и принятия ограничений и недостатков, присущих практически любой, даже самой надежной торговой методологии.

Предварительные соображения

В главе 2 мы говорили о том, как превратить индикаторы в торговые системы; в ней не затрагивался процесс создания системы и какие-либо аспекты тестирования торговой стратегии на исторических данных. Теперь, перед анализом достоинств и недостатков конкретных торговых систем, пришло время рассмотреть эти вопросы.

Некоторые особенности триггеров на основе индикаторов

Уровни входа и выхода для ценовых триггеров самоочевидны, поскольку в системе на основе ценовых диапазонов сигналы входа или выхода генерируются при пробое исторического максимума или минимума, например при пробое канала. В противоположность этому триггеры на основе индикаторов порождают у создателей систем массу вопросов относительно уровней входа и выхода. Первый вопрос довольно субъективен: можем ли мы, как трейдеры, глядя на экран, размещать ордера на вход или выход при пробое индикатором определенного уровня в течение дня? Если да, то мы рискуем торговать на внутридневном пробое, который может развернуться и не привести к генерированию сигнала в конце торгового дня. Конечно, преимуществом использования внутридневного сигнала является потенциал получения лучшей цены (более низкого риска и более высокого вознаграждения); однако для большинства создателей систем предпочтительна уверенность в том, что сигнал будет действительным в конце дня (поскольку результаты всех средне– и долгосрочных торговых систем основываются исключительно на сигналах в конце дня).

Поскольку большинство создателей систем полагаются только на триггеры входа и выхода на основе значений индикаторов в конце рабочего дня, следующий вопрос выглядит так: какой уровень цен принять для входа / выхода, цену закрытия текущего дня или цену открытия следующего? Хотя в большинстве случаев приемлем любой из этих вариантов, при входе по цене закрытия мы рискуем оказаться в ситуации, когда индикатор пробивает уровень триггера в последнюю минуту торговли, а затем возвращается к уровню, который не генерирует сигнал. Чаще всего это не приводит к таким же серьезным проблемам, как торговля на внутридневных сигналах, в силу того, что на большинстве рынков (особенно действующих круглосуточно) цена открытия следующего дня оказывается близкой к нашей цене входа. Тем не менее единственным верным способом устранения ложных сигналов входа и выхода является установка триггера на уровне цены закрытия (или расчетной цены) и осуществление входа или выхода на уровне цены открытия следующего дня.

Состав портфеля При определении успешности той или иной торговой системы результаты в идеале следует протестировать на как можно более широком наборе активов. К сожалению многие активы сильно коррелируют друг с другом. Использование слишком большого числа высоко коррелированных активов (например, соевых бобов, кукурузы, соевой муки, чикагской пшеницы, канзасской пшеницы, соевого масла, миннеаполисской пшеницы и неочищенного риса) может исказить результаты тестирования системы на исторических данных и охарактеризовать прибыльную систему как убыточную или, что хуже, убыточную – как прибыльную.

Следующее, что нужно сделать, это принять определенные допущения в отношении цены проскальзывания и комиссий, которые должны быть с одной стороны реалистичными, а с другой – консервативными. Например, вряд ли стоит полагать, что наши стоп-цена и цена исполнения будут идентичными. Поскольку мы делаем допущения относительно «разумных» уровней цен проскальзывания и комиссий для нашего тестового портфеля, необходимо следить за тем, чтобы они были достаточно консервативными и с высокой вероятностью воспроизводились при использовании системы в реальных условиях. В итоге идеальный портфель должен содержать только те активы, для которых характерно минимальное проскальзывание, иными словами, те, что наиболее ликвидны. Именно по этой причине такие низколиквидные инструменты, как угольные фьючерсы Nymex, не включаются в портфель. (Не забывайте, что ликвидность активов меняется со временем. В связи с этим трейдерам настоятельно рекомендуется следить за данными по объемам торговли и открытых позиций, поставляемыми различными биржами.)

Наконец, если рынок, выбранный для тестирования на исторических данных, генерирует стабильную прибыль, но эта прибыль незначительна (в силу отсутствия волатильности или низкой стоимости контрактов) настолько, что комиссии и проскальзывание превращают бумажные доходы в чистый убыток, то такой рынок следует исключить. Именно по этой причине я не включаю в тестовый портфель кукурузу, торгуемую на чикагской бирже CBOT, несмотря на ее высокую ликвидность.

Для обеспечения надежности системы наряду с исключением высоко коррелированных активов из портфеля необходимо следить за тем, чтобы в портфеле не было таких рынков, контракты которых умаляют или раздувают вес других компонентов. По этой причине я, например, выбираю контракты E-mini S&P 500 вместо полномасштабных фьючерсов на S&P 500. Многие создатели систем используют весовые матрицы для решения этой проблемы. Хотя в моем портфеле такой матрицы нет, я настоятельно рекомендую читателям поэкспериментировать с различными методами взвешивания для достижения паритета компонентов в портфеле.

С учетом высказанных выше соображений я выбрал для включения в портфель по одному активу из перечисленных в табл. 3.1 классов активов.

Таблица 3.1. Состав портфеля для тестирования на исторических данных

a Для обеспечения единообразия все активы показаны только для дневной сессии.

b Для имитирования фьючерсов E-mini S&P 500 использованы контракты спот S&P 500. 50.

c Из-за того, что в период тестирования произошел переход с немецких марок на евро, в качестве европейской валюты использован швейцарский франк.

Источник: CQG, Inc.

Согласованность данных: экспирация фьючерсных контрактов

На рисунках в главе 2 приводились графики наличного рынка, например спот-курсов межбанковского валютного рынка (Forex) и S&P 500, или фьючерсных контрактов с определенным месяцем поставки. Это удобно для демонстрации того, как можно превратить конкретные технические индикаторы в торговые системы, однако чтобы получить результаты тестирования той или иной торговой системы на портфеле активов с 10-летним горизонтом, необходимо решить проблему экспирации фьючерсных контрактов.

Графики ближайших фьючерсных контрактов Традиционно проблема экспирации фьючерсов решается путем построения графиков для ближайших контрактов. Графики ближайших фьючерсных контрактов строятся на основе исторических данных по фьючерсам, наиболее близким к дате экспирации. После ближайшего к дате экспирации контракта месяца график отражает цены нового ближайшего фьючерсного контракта.

Проблемой подобных графиков обычно является значительная разница между окончательной ценой истекающего контракта и начальной ценой следующего ближайшего контракта. Несоответствие между двумя наборами данных может приводить к огромным ценовым разрывам и, что хуже для нашей цели, к ложным торговым сигналам. Так, при сравнении рис. 3.1 и 3.2 видно, что если февральский контракт на постную свинину истечет сегодня, то график для ближайшего фьючерса окажется на 332 пункта выше и неизбежно инициирует ложный торговый сигнал в большинстве среднесрочных торговых систем.

Графики непрерывных ценовых серий Большинство поставщиков данных помогают своим подписчикам преодолеть проблему ложных торговых сигналов на долгосрочных графиках ближайших фьючерсов, предоставляя им графики непрерывных ценовых серий. Такие графики позволяют трейдеру осуществить переход от контракта к контракту, выбрав определенное количество дней до экспирации в качестве триггера для перехода от данных на графике к набору данных для более раннего фьючерса.

В случае наших контрактов на постную свинину, чтобы в марте 2004 г. протестировать конкретную торговую систему, нужно использовать график непрерывных ценовых серий с датой перехода 19 января 2004 г., поскольку именно в этот момент он начинает отражать данные февраля 2004 г. плюс разрыв в 332 пункта между февральским и апрельским контрактами. Это связано с тем, что в дату перехода цены равны:

Февральский 2004 г. контракт на постную свинину = $5,475.

Апрельский 2004 г. контракт на постную свинину = $5,807.

Непрерывный график добавляет 332 пункта ко всем февральским данным после и до даты перехода1.

Хотя графики непрерывных ценовых серий значительно повышают согласованность данных при тестировании систем, они не лишены недостатков. Первая и наиболее очевидная проблема заключается в том, что числовые значения, отображаемые на этих графиках, получены путем искусственной корректировки цен, а потому полученные цены бесполезны для определения горизонтальных и трендовых уровней поддержки и сопротивления, а также уровней коррекции.

Другая проблема связана с тем, что процесс получения эквивалентных исторических цен нередко приводит к появлению нулевых и отрицательных ценовых значений. Это не позволяет использовать стоп-лосс-уровни, устанавливаемые как процент от стоимости контракта в момент входа. Хотя всегда можно вернуться к фактическим историческим ценам в момент входа и получить стоп-лосс-уровень в виде процента, нужды в этом нет, поскольку существует масса других не менее эффективных механизмов задания стоп-лосс-уровней.

Разница между изменением стоимости пункта и процентным изменением в исторических данных Такая разница характерна не только для графиков непрерывных ценовых серий, но и для всех исторических данных. Это проблема соотношения изменения стоимости базисного пункта и процентного изменения. Я продемонстрирую ее на примере графиков непрерывных ценовых серий. Как было показано в примере с постной свининой, непрерывные графики просто устраняют ценовую разницу между сегодняшними и историческими данными. Во многих случаях, когда рассматриваемые активы демонстрируют долгосрочный бычий тренд, ценовые разницы между входом и выходом резко отличаются от процентных разниц.

Допустим, что непрерывный график для фьючерсов Nymex на природный газ дает цену длинного входа в августе 1991 г. на уровне $1,001, а цену выхода – $1,356, что приносит прибыль $3450,00 на контракт (торговая прибыль $3550,00 минус проскальзывание и комиссии в размере $100). Хотя абсолютная разница между уровнями входа и выхода правильна, если выразить ее в процентах относительно оценок для августа 1991 г., мы получаем, что реальный контракт торговался по $1,50, а изменение цены на $0,355 представляет прибыль в размере 23,67 %. Теперь возьмем то же самое изменение относительно цены природного газа в октябре 2003 г., составлявшей $6,00, – и наша прибыль в 23,67 % снизится до 5,92 %.

В книге Томаса Стридсмана, посвященной торговым системам, этот аспект рассматривается подробнейшим образом, и предлагаются решения по устранению данного недостатка. Тем читателям, которые считают, что в их случае результаты тестирования подвержены таким ограничениям, я рекомендую воспользоваться решениями Стридсмана. Иными словами, если данные относятся исключительно к рынку с таким же историческим трендом, как и в примере с природным газом, пользуйтесь процентными, а не ценовыми изменениями2. Однако, применяя такой подход, не забывайте о том, что обменный курс может изменить стоимость базисного пункта в контрактах. Слепое использование процентного изменения без учета этого факта (и того, как поставщик программного обеспечения принимает его в расчет) может исказить результаты не менее чем использование исходно неправильно рассчитанных ценовых изменений3.

Другими случаями, в которых применение процентных изменений вместо ценовых сомнительно, являются валютные рынки и рынки ценных бумаг с фиксированным доходом. Поскольку повышение или понижение цены валюты полностью зависит от выбора базисной валюты, процентные изменения субъективны и вводят в заблуждение. Это хорошо видно на примере контракта IMM на японскую иену, который торговался на уровне 0,003400 в декабре 1976 г. и 0,009200 в ноябре 2003 г. Исходя из этих цен, можно ошибочно решить, что сделкам, осуществленным в 1976 г., следует присваивать больший вес, поскольку равные ценовые движения представляют более значительное процентное изменение. Однако это не так, ведь оценка приводится для пары японская иена / американский доллар, а межбанковский курс 298 в 1976 г. и 109 в 2003 г. (который устанавливается для пары американский доллар / японская иена) указывает на прямо противоположное распределение процентных весов.

Использование процентных изменений вместо ценовых для рынка ценных бумаг с фиксированным доходом приводит к не такому явному, но, тем не менее, ошибочному допущению в отношении данных. Оно обусловлено обратной связью между ценой и доходностью4. Если необходимо сделать допущение относительно применения процентного изменения к рынкам ценных бумаг с фиксированным доходом, то здесь повышение цен отражает снижение волатильности и, следовательно, требует присвоения более низкого процентного веса сегодняшним данным.

Несмотря на перечисленные выше недостатки, характер и исторические тренды активов, включенных в мой модельный портфель, позволяют довольно уверенно использовать графики непрерывных ценовых серий и установить дату перехода на уровне 20 дней до экспирации контракта. В то же время в некоторых случаях при наличии адекватной ликвидности и достаточно высокой корреляции между спотовым и фьючерсным рынками для конкретных активов я использую исторические данные по спотовым рынкам.

Результаты тестирования портфеля на исторических данных Другим практическим ограничением при интерпретации результатов тестирования на значимой выборке (для средне– и долгосрочных систем статистически значимой выборкой считается совокупность данных за 10–30 лет) является проблема оценки наихудшей просадки по средствам. Для точного ежедневного определения наихудшей просадки необходимо ежедневно переоценивать по рынку все активы портфеля для всей совокупности исторических данных. Когда я работал над этой книгой, большинство поставщиков данных не предлагали результатов тестирования для портфеля активов. Таким образом, все данные по наихудшим просадкам и максимальным убыткам, приведенные в итоговой строке таблиц в этой и следующих главах, получены на основе отношений прибыль / убыток и прибыльные сделки / убыточные сделки на даты выхода из сделок.

Пояснения к таблицам результатов тестирования портфеля

Расшифровка символов активов приведена в табл. 3.1. Хотя в таблицах результатов тестирования, представленных компанией CQG, доступны 24 поля, я остановился на 10, которые, на мой взгляд, наиболее важны для оценки надежности систем.

1. Совокупная чистая прибыль характеризует прибыльность без какой-либо связи с риском, принятым для достижения результата. Из-за этого другие показатели, включенные в наши таблицы результатов тестирования, являются более ценными аналитическими инструментами. Тем не менее данная величина полезна, поскольку она позволяет быстро добавлять и сравнивать результаты по различным компонентам портфеля для множества систем без дополнительных вычислений.

2. Число сделок показывает общее количество сделок, осуществленных в период тестирования. Для систем следования за трендом это число желательно уменьшить настолько, насколько возможно без ущерба прибыльности.

3. Число дней показывает средний срок существования сделки. Как и с числом сделок, при прочих равных условиях, чем меньше срок существования сделки, даже демонстрирующей высокие результаты, тем лучше.

Единственное, на что следует обращать внимание здесь, это какая система используется – система следования за трендом или возврата к среднему. В случае следования за трендом большее число дней приводит обычно к получению более значительной прибыли.

4. Максимальный размер просадки (макс. просадка) характеризует наибольшую просадку за период тестирования. Он определяет требования к абсолютному минимальному капиталу в торговой системе. (Благоразумное управление денежными средствами предполагает запас не менее 50 % сверх исторически наихудшей просадки; более детально этот вопрос рассмотрен в главе 8.)

Большинство создателей систем включают в свои таблицы также колонку «Максимальный убыток», в которой отражается наибольший убыток на сделку. Хотя при благоразумном управлении ценовым риском максимальный убыток на сделку не должен превышать 1–2 % от совокупных средств на счете, этот показатель не учитывает корреляцию активов в портфеле (см. главу 8).

Поскольку одна из главных идей настоящей книги – это сокращение риска через диверсификацию путем включения в портфель некоррелирующих классов активов и/или активов с отрицательной корреляцией (см. главу 9), мне представляется, что максимальный убыток на сделку может вводить в заблуждение и, таким образом, является менее эффективным показателем по сравнению с максимальным размером просадки по средствам. Если по каким-либо причинам (например, отсутствие капитала, корпоративные ограничения) диверсифицированный портфель активов не может быть сформирован, то включение показателя максимального убытка и следование правилу 1–2 % являются абсолютно необходимыми.

5. Максимальная длительность просадки (MDD) характеризует наибольшую продолжительность просадки по средствам до достижения нового максимума. Этот показатель принципиально важен для психологической подготовки к периоду ожидания нового пика.

6. Максимальное количество последовательных убыточных сделок (MCL) – это наибольшее число последовательных проигрышей, полученных в период тестирования. Если MDD развеивает необоснованные домыслы относительно способности системы постоянно перескакивать с одного максимума к другому, более высокому, то MCL заранее показывает, к какому именно количеству последовательных проигрышей должен быть готов тренд-трейдер, прежде чем система принесет совокупную чистую прибыль.

7. Отношение прибыли к максимальной просадке (P: MD) – это величина, получаемая делением средней прибыли на максимальную просадку. Чем выше это отношение, тем лучше. Это, пожалуй, самое важное поле в таблице, поскольку оно позволяет оценивать прибыль относительно риска, связанного с ее получением.

8. Отношение прибыли к убыткам (P: L) – это величина, получаемая делением средней прибыли на средний убыток. Как и в случае с отношением P: MD, чем выше P: L, тем лучше. Системы следования за трендом должны иметь очень хорошее отношение P: L, поскольку они обычно отражают небольшой процент прибыльных сделок. Это означает, что крупные прибыли и незначительные убытки являются ключевым условием получения хорошего значения P: L. Размер этих отношений падает в системах возврата к среднему, однако процент прибыльных сделок должен компенсировать это падение.

9. Процент прибыльных сделок (%W) – это процентная доля выигрышных сделок. Как уже говорилось, системы следования за трендом обычно имеют низкий показатель %W, а системы возврата к среднему – высокий.

10. Процент времени (Время %) показывает, какую часть времени система имеет открытую позицию на рынке. При равных значениях остальных полей более низкий процент времени предпочтителен, поскольку доступный капитал остается связанным менее продолжительное время для генерирования той же доходности.

Параметры торговой системы: чем меньше, тем лучше

Все рассматриваемые здесь системы являются предельно простыми, однако в целом прибыльными. Я твердо стою на том, что более простое лучше, так как торговые системы с меньшим числом параметров с большей вероятностью демонстрируют будущие результаты, идентичные историческим показателям.

Две пересекающиеся скользящие средние

Торговая система следования за трендом с двумя пересекающимися скользящими средними является, пожалуй, самой простой и наиболее надежной. Трейдеры открывают длинные позиции и закрывают короткие, когда краткосрочная скользящая средняя оказывается выше долгосрочной; стоп и разворот они осуществляют, когда краткосрочная скользящая средняя оказывается ниже долгосрочной.

В программе CQG команды для типовой системы с двумя пересекающимися скользящими средними записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций и закрытие коротких:

MA (@,Sim, 9) [–1] XABOVE MA (@,Sim, 26) [–1]

Открытие коротких позиций и закрытие длинных:

MA (@,Sim, 9) [–1] XBELOW MA (@,Sim, 26) [–1]

В табл. 3.2 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 3.2. Две пересекающиеся скользящие средние

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Если под управлением находится $200 000,00, портфель демонстрирует среднегодовую доходность инвестиций 8,48 % в течение 10-летнего периода тестирования при максимальной просадке 19,98 %. Хотя такие результаты довольно оптимистичны, трейдеры, использующие эту систему, должны быть готовы к тому, что доля убыточных сделок составит 61,18 %, число последовательных убыточных сделок достигнет 10, а периоды ожидания новых пиков будут довольно большими (почти два года).

Интересно отметить, как низкая корреляция активов в портфеле повышает общую результативность этой системы. Диверсификация – один из самых недооцененных аспектов торговли с использованием механических систем. Даже при беглом взгляде на строку «Портфель» видно, что наихудшая просадка по портфелю всего лишь на 16 % выше наихудшей просадки по компонентам. Более того, поскольку совокупная чистая прибыль портфеля величина кумулятивная, а наихудшая просадка – нет, отношение прибыли к максимальной просадке у портфеля значительно лучше, чем практически у каждого отдельно взятого актива.

Индикатор ишимоку с двумя пересекающимися скользящими средними

Как отмечалось в главе 2, индикатор Ишимоку с двумя скользящими средними имеет встроенный период выжидания при «пилообразных движениях», поскольку для входа необходимо, чтобы более долгосрочная скользящая средняя начала двигаться в направлении пересечения.

В программе CQG команды для индикатора Ишимоку с двумя пересекающимися скользящими средними записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций и закрытие коротких:

MA (@,Sim, 9) [–1] > MA (@,Sim, 26) [–1]

AND MA (@,Sim, 26) [–1] > MA (@,Sim, 26) [–2]

Открытие коротких позиций и закрытие длинных:

MA (@,Sim, 26) [–1] < MA (@,Sim, 9) [–1]

AND MA (@,Sim, 26) [–1] < MA (@,Sim, 26) [–2]

В табл. 3.3 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 3.3. Индикатор Ишимоку с двумя пересекающимися скользящими средними

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Обратите внимание на то, как использование периода выжидания в индикаторе Ишимоку ухудшает общий уровень доходности. Если под управлением находится $200 000,00, среднегодовая доходность инвестиций падает с 8,48 % до 1,26 %, а максимальная просадка по портфелю возрастает с 19,98 % до 67,72 %. Если кто-то и способен выдержать 35 %-ную просадку (подробности см. в главе 8), то просадка 67,72 % просто немыслима.

Три пересекающиеся скользящие средние

Как вы помните из главы 2, три пересекающиеся средние отличаются от двух тем, что они позволяют сохранять нейтральную позицию.

В программе CQG команды для типовой системы с тремя пересекающимися скользящими средними записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

MA (@,Sim, 9) [–1] > MA (@,Sim, 26) [–1] AND

MA (@,Sim, 26) [–1] > MA (@,Sim, 52) [–1]

Закрытие длинных позиций:

MA (@,Sim, 9) [–1] < MA (@,Sim, 26) [–1] OR MA (@,Sim, 26) [–1] < MA (@,Sim, 52) [–1]

Открытие коротких позиций:

MA (@,Sim, 9) [–1] < MA (@,Sim, 26) [–1] AND MA (@,Sim, 26) [–1] < MA (@,Sim, 52) [–1]

Закрытие коротких позиций:

MA (@,Sim, 9) [–1] > MA (@,Sim, 26) [–1] OR MA (@,Sim, 26) [–1] > MA (@,Sim, 52) [–1]

В табл. 3.4 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 3.4. Три пересекающиеся скользящие средние

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Хотя среднегодовая чистая прибыль портфеля значительно лучше, чем у индикатора Ишимоку с двумя скользящими средними (6,92 % против 1,26 % при объеме средств под управлением $200 000 и уменьшенная более чем на 50 % наихудшая просадка), очевидно, что она ниже прибыли системы с двумя пересекающимися скользящими средними.

Индикатор ишимоку с тремя пересекающимися скользящими средними

Система на основе индикатора Ишимоку с тремя пересекающимися скользящими средними не только допускает нейтральную позицию, но и имеет встроенный период выжидания при «пилообразных движениях», поскольку для входа необходимо, чтобы 26– и 52-дневная скользящие средние начали двигаться в направлении пересечения.

В программе CQG команды для индикатора Ишимоку с тремя пересекающимися скользящими средними записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

MA (@,Sim, 9) [–1] > MA (@,Sim, 26) [–1] AND

MA (@,Sim, 26) [–1] > MA (@,Sim, 52) [–1] AND

MA (@,Sim, 26) [–1] > MA (@,Sim, 26) [–2] AND

MA (@,Sim, 52) [–1] > MA (@,Sim, 52) [–2]

Закрытие длинных позиций:

MA (@,Sim, 9) [–1] < MA (@,Sim, 26) [–1] OR MA (@,Sim, 26) [–1] < MA (@,Sim, 52) [–1]

Открытие коротких позиций:

MA (@,Sim, 9) [–1] < MA (@,Sim, 26) [–1] AND

MA (@,Sim, 26) [–1] < MA (@,Sim, 52) [–1] AND

MA (@,Sim, 26) [–1] < MA (@,Sim, 26) [–2] AND

MA (@,Sim, 52) [–1] < MA (@,Sim, 52) [–2]

Закрытие коротких позиций:

MA (@,Sim, 9) [–1] > MA (@,Sim, 26) [–1] OR MA (@,Sim, 26) [–1] > MA (@,Sim, 52) [–1]

В табл. 3.5 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 3.5. Индикатор Ишимоку с тремя пересекающимися скользящими средними

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Обратите внимание на то, что индикатор Ишимоку с тремя скользящими средними дает более высокие результаты, чем простые три пересекающиеся скользящие средние. Это резко отличается от результатов сравнения двух пересекающихся скользящих средних с индикатором Ишимоку с двумя скользящими средними. Подобная переменчивость наглядно иллюстрирует опасности, связанные с попытками сформулировать общее правило на одном-единственном примере. Если бы после сравнения обычных двух скользящих средних со скользящими средними Ишимоку мы опрометчиво сделали вывод о том, что индикатор Ишимоку всегда дает более низкие результаты, и исключили его из дальнейшего тестирования, то потеряли бы систему, занимающую второе место по эффективности.

MACD

Существует несколько подходов к созданию торговых систем следования за трендом с использованием MACD. Здесь рассмотрен один из простейших вариантов системы «стоп и разворот» на основе пересечения линии MACD с сигнальной линией MACD и пересечения сигнальной линией MACD нулевого уровня. Читателям настоятельно рекомендуется использовать эту рудиментарную систему в качестве прототипа при разработке собственных стратегий.

В программе CQG команды для простой системы «стоп и разворот» на основе MACD записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций и закрытие коротких:

MACD (@,13.000,26.000) [–1] XABOVE MACDA (@,13.000,26.000,9.000) [–1] AND MACDA(@,13.000,26.000,9.000) [—1] > 0

Открытие коротких позиций и закрытие длинных:

MACD (@,13.000,26.000) [–1] XBELOW MACDA (@,13.000,26.000,9.000) [–1] AND MACDA(@,13.000,26.000,9.000) [—1] < 0

В табл. 3.6 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Хотя такие результаты умеренно оптимистичны, у большинства не хватает терпения и стойкости ждать до завершения сделки в среднем 143 дня, а это абсолютная необходимость для успешного использования данной системы. Для модифицирования данной характеристики можно вводить различные фильтры, однако здесь об этой возможности упоминается лишь с тем, чтобы проиллюстрировать другие аспекты, связанные с торговой системой, помимо простого анализа соотношения риска и доходности инвестиций или совокупной чистой прибыли.

Таблица 3.6. MACD

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

DMI

Эта простая модификация системы «стоп и разворот», рассмотренной выше, минимизирует эффект пилообразного движения, когда рынок колеблется относительно нулевого уровня. Вместо входа, инициируемого вблизи нулевого уровня, я устанавливаю критерии входа в длинную позицию на уровне +20 и выше, а в короткую позицию – на уровне –20 и ниже. (Обратите внимание: задание триггера, отличного от нуля, для минимизации эффекта пилообразного движения может использоваться во всех условных торговых системах следования за трендом, включая две пересекающиеся скользящие средние, MACD, импульс и ROC).

В программе CQG команды для нашей DMI-системы записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

DDIF (@,10) [–1] XABOVE 20

Закрытие длинных позиций:

DDIF (@,10) [–1] XBELOW 0

Открытие коротких позиций:

DDIF (@,10) [–1] XBELOW –20

Закрытие коротких позиций:

DDIF (@,10) [–1] XABOVE 0

В табл. 3.7 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 3.7. DMI

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Даже при беглом просмотре таблицы видно, что результаты тестирования здесь хуже результатов почти всех рассмотренных выше систем. Я предлагаю читателям поэкспериментировать с различными фильтрами, например использовать пробой верхней / нижней границы полос Боллинджера подразумеваемой волатильностью опционов на базовые активы в качестве критерия подтверждения входа. Если подразумеваемая волатильность демонстрирует восходящий тренд, фильтр может повысить вероятность участия в устойчивом трендовом рынке и, таким образом, сделать минимально прибыльную систему достаточно эффективной5.

DMI в сочетании с ADX

Поскольку Уайлдер первоначально представил индикатор DMI вместе с индексом ADX, теперь я привожу результаты добавления этого фильтра к исходной DMI-системе.

В программе CQG команды для простой DMI-системы с ADX-фильтром записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

DDIF (@,10) [–1] XABOVE 20 AND ADX (@,9) [–1] > 20

Закрытие длинных позиций:

DDIF (@,10) [–1] XBELOW 0 OR ADX (@,9) [–1] < 20

Открытие коротких позиций:

DDIF (@,10) [–1] XBELOW –20 AND ADX (@,9) [–1] > 20

Закрытие коротких позиций:

DDIF (@,10) [–1] XABOVE 0 OR ADX (@,9) [–1] < 20

В табл. 3.8 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 3.8. DMI с ADX-фильтром

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Обратите внимание на то, что ADX-фильтр ухудшает общую результативность. Хотя один пример не является основанием для полного отказа от индикатора (как показывает случай с индикатором Ишимоку), он ясно говорит о том, что простое объединение индикаторов не обязательно повышает прибыльность.

Пробой канала

Как говорилось в главе 2, система пробоя канала – это чистая система следования за трендом с ценовыми триггерами. Хотя мы ограничимся тестированием оригинальной системы Дончиана с 20-дневным периодом, я предлагаю читателям поэкспериментировать с модификациями, включая увеличение периода (например, до 70 дней) для сокращения числа ложных пробоев, а также изменение условий выхода (например, вход, когда рынок пробивает 20-дневный максимум / минимум, и выход, когда он пробивает 10-дневный максимум / минимум), для трансформирования системы «стоп и разворот» в систему, допускающую нейтральную позицию.

Поскольку предложенные Дончианом исходные параметры напрямую не учитывают изменения рыночной волатильности, другим полезным экспериментом является введение фильтров, которые отсекают убытки в периоды высокой волатильности. Простым примером такого подхода служит добавление защитного стоп-ордера на уровне 1–5 % от стоимости активов в момент входа (см. раздел «Ограничение убытков», которые приведен далее в этой главе).

Другим потенциальным недостатком подхода Дончиана является то, что сигналы генерируются на горизонтальных уровнях поддержки и сопротивления или сразу за ними. Это может привести к тому, что крупные спекулянты будут реагировать на стоп-сигналы на этих уровнях и, таким образом, на ложные прорывы. Предлагаю читателям поэкспериментировать с вариантами решения этой проблемы. Одно из наиболее простых и надежных решений предложено Артом Коллинзом, автором многочисленных статей по торговым системам, который ввел дополнительный фильтр, требующий чтобы рынок пробил n-периодный уровень на 20 % диапазона предыдущего торгового дня6.

Если вы внимательно посмотрите на команды, представленные ниже, то заметите, что я внес одно небольшое изменение в традиционную систему пробоя канала: вход и выход на предыдущем 20-дневном максимуме или минимуме вместо традиционного больше или меньше 20-дневного максимума или минимума. Поскольку многие контртрендовые трейдеры торгуют против старых уровней сопротивления и поддержки, эта небольшая корректировка придает мне уверенность в том, что наше допущение относительно проскальзывания и комиссии в размере $100 окажется реалистичным.

В программе CQG команды для системы «стоп и разворот» с 20-дневным каналом записываются следующим образом.

Для открытия длинных позиций и закрытия коротких в поле «Price» устанавливается значение:

HiLevel (@,20) [–1]

Для открытия коротких позиций и закрытия длинных в поле «Price» устанавливается значение:

LoLevel (@,20) [–1]

В табл. 3.9 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 3.9. Пробой канала

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Полосы Боллинджера

Здесь я представляю простую систему пробоя канала, в которой сигналы входа генерируются при выходе рынка за верхнюю или нижнюю границы полос. Система предполагает выход из открытых позиций при возврате рынка к среднему (например, к 20-дневной простой скользящей средней). В программе CQG команды для этой системы пробоя полосы Боллинджера записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

Close (@) [–1] > BHI (@,Sim, 20,2.00) [–1]

Открытие коротких позиций:

Close (@) [–1] < BLO (@,Sim, 20,2.00) [–1]

Для закрытия длинных и коротких позиций в поле «Price» устанавливается значение:

BMA (@,Sim, 20) [–1]

В табл. 3.10 представлены результаты тестирования портфеля для этой системы с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 3.10. Полосы Боллинджера

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Обратите внимание на то, что хотя система дает 17 последовательных убыточных сделок, низкая корреляция активов в портфеле приводит к менее значительной наихудшей просадке, чем в случае торговли индексом E-mini S&P 500.

Сравнительные результаты

Система с полосами Боллинджера и индикатор Ишимоку с тремя скользящими средними

Хотя, глядя на колонку совокупной чистой прибыли, можно решить, что индикатор Ишимоку с тремя скользящими средними (см. табл. 3.5) имеет более высокую результативность, это не так. Несмотря на то, что система с полосами Боллинджера (см. табл. 3.10) приносит совокупную чистую прибыль в размере $107 396 против $153 229 у индикатора Ишимоку с тремя скользящими средними, выводы делать рано.

При наличии $200 000 под управлением годовая доходность инвестиций в случае индикатора Ишимоку с тремя скользящими средними составляет 7,66 %, а наихудшая просадка – 25,46 %. В тех же условиях система с полосами Боллинджера демонстрирует очень близкую годовую доходность – 5,37 % при риске, который ниже почти в два раза (максимальная просадка составляет 14,16 %). Иными словами, если оценивать совокупную чистую прибыль в увязке с риском, полосы Боллинджера окажутся более результативными. Это наглядно иллюстрируется их более высоким отношением прибыли к максимальной просадке (P: MD), составляющим 3,79 % против 3,01 % у индикатора Ишимоку с тремя скользящими средними.

Данный пример показывает опасность анализа совокупной чистой прибыли в изоляции. Сам по себе этот показатель мало о чем говорит. Его всегда следует рассматривать в увязке с риском. Кроме того, хотя с точки зрения совокупной чистой прибыли результаты системы с полосами Боллинджера хуже результатов трех скользящих средних, у этой системы более высокое отношение P: MD и более низкий уровень связывания капитала.

MACD против полос Боллинджера

Результаты сравнения ясно показывают, что MACD – более результативная система. У нее не только лучше отношение P: MD, но и более высокий процент прибыльных сделок, более высокое отношение прибыли к убыткам и более низкое количество последовательных убыточных сделок. Но раз так, почему тогда используют полосы Боллинджера?

Наиболее очевидная причина заключается в том, что MACD приносит результаты только тогда, когда у трейдера есть $200 000 под управлением, позволяющие выдержать максимальную просадку. Если у него всего $100 000, то использование MACD приводит к максимальной просадке в размере 42,55 % (по сравнению с 28,32 % у системы с полосами Боллинджера). Помимо прочего не забывайте, что выдающиеся результаты MACD приносит только в том случае, если у вас хватит терпения и стойкости ждать до завершения сделки в среднем 143 дня.

Если трейдер покажет мне результаты из табл. 3.10 (полосы Боллинджера) и табл. 3.6 (MACD), а затем спросит, какая стратегия, на мой взгляд, лучше, я задам ему следующие четыре вопроса.

1. Сколько средств имеется для использования стратегии?

2. Что для вас более приемлемо, ждать до завершения сделки в среднем 15 дней или 143 дня?

3. Что для вас легче, совершать меньше сделок и всегда иметь позицию на рынке или торговать чаще и отсутствовать на рынке 49 % времени?

4. Достаточно ли вы дисциплинированы и стойки, чтобы пользоваться системой, допускающей 17 последовательных убыточных сделок, или для вас более реально смириться с семью последовательными убыточными сделками?

Понятно, что единственно правильного или неправильного ответа на эти вопросы не существует. Все зависит от темперамента конкретного трейдера. Хотя ответы на данные вопросы значат намного больше, чем теоретическая доходность инвестиций, полученная в результате тестирования на исторических данных, большинство трейдеров выбирают систему на основе теоретической доходности без учета своей психологической совместимости с этой системой.

Дело в том, что если по своим индивидуальным качествам вы не подходите для торговли с применением той или иной системы в течение 10–30 лет, то «теоретическая» доходность так и останется теоретической. При использовании несовместимой системы возникают те же самые психологические проблемы, что и при торговле без всякой системы – нарушение дисциплины, отсутствие терпения и неспособность выдержать просадку по средствам, последовательные убыточные сделки и низкий процент прибыльных сделок.

Общие эмпирические правила

Фильтры

Хотя я и предлагаю читателям экспериментировать с включением различных фильтров в описанные выше простые системы следования за трендом, на мой взгляд, чем больше условий вводится, тем ниже вероятность воспроизведения результатов в будущем. Даже если результаты тестирования демонстрируют значительную просадку, низкий процент прибыльных сделок и посредственную доходность, я предпочитаю знать об этом и рассчитывать на то, что просадки, полученные при тестировании, вряд ли будут превышены в будущем. Это придает мне уверенность, когда я имею дело с реальными просадками по средствам. Такую психологическую уверенность во время просадок не следует недооценивать, поскольку именно способность не отказаться от системы следования за трендом во время череды убыточных сделок определяет успех в ее использовании.

Вместо оптимизации результатов простых систем следования за трендом путем введения множества фильтров я предпочитаю принять низкий процент прибыльных сделок и большое число последовательных убыточных сделок и, одновременно, сконцентрировать усилия на разработке и реализации стратегии управления ценовым риском, которая позволяет выдержать любые просадки за исключением тех, что ставят под вопрос дальнейшее применение системы.

Классы активов, склонные к формированию трендов

При анализе результатов тестирования портфеля видно, что львиная доля прибыли в системах следования за трендом приходится на определенные классы активов. Это приводит к возникновению ряда вопросов. Наиболее очевидный из них – почему такие классы активов, как иностранная валюта и краткосрочные процентные ставки, генерируют такую большую часть совокупной прибыли? Хотя я и не принадлежу к фундаментальным аналитикам, на мой взгляд, эти рынки демонстрируют устойчивое «трендовое» поведение по той причине, что центральные банки имеют большее влияние на направление их движения через политику регулирования краткосрочных ставок, чем, например, на фондовые индексы.

Следующий очевидный вывод говорит о том, что фондовые индексы работают плохо в системах следования за трендом (см. табл. 3.11). По моему разумению, здесь среднесрочные системы следования за трендом становятся жертвой склонности этих активов к пилообразному движению. Я полагаю, что фондовые индексы демонстрируют среднесрочную изменчивость в результате динамики взаимодействия трех групп участников рынка: крупных краткосрочных спекулянтов, институциональных игроков на импульсе и мелких, имеющих низкий капитал, игроков на импульсе. Обычно в процессе взаимодействия этих трех групп крупные краткосрочные спекулянты и институциональные игроки толкают рынок к новым максимумам или минимумам. В этих точках мелкие игроки на импульсе открывают новые позиции на рыночных экстремумах, а крупные краткосрочные спекулянты фиксируют прибыль и начинают торговать против пробоя. Это, в свою очередь, приводит к капитуляции мелких спекулянтов и наиболее слабых институциональных игроков. Подобная капитуляция обычно оборачивается быстрой и резкой коррекцией вслед за пробоем, прежде чем возобновится доминирующий тренд.

Таблица 3.11. Классы активов: исторические тенденции

а На эти исторические тенденции я обратил внимание во время работы над книгой. Характер и динамика различных классов активов меняется со временем; таким образом, принципиальное значение имеет непрерывный мониторинг этих тенденций.

b Кросс-курсы валют определяются не по отношению к американскому доллару, например евро / иена, британский фунт / швейцарский франк.

Источник: CQG, Inc.

Почему кросс-курсы валют более склонны к возврату к среднему по сравнению с другими классами активов? На мой взгляд, именно из-за того, что все валюты демонстрировали тренд по отношению к американскому доллару (по причинам, указанным выше) во время работы над этой книгой, относительно друг друга они показывали заметную склонность к возврату к среднему.

Раз определенные классы активов демонстрируют такие тенденции, зачем включать активы, часто меняющие направления движения, в результаты системы следования за трендом? Если сказать просто, то включение активов наподобие индекса S&P 500 обеспечивает надежность нашей системы. Когда трендовые классы активов входят в исторически беспрецедентный и длительный период резких колебаний (например, фьючерсы IMM на японскую иену в 2003 г.; для получения дополнительной информации сравните табл. 3.2 в начале этой главы и табл. 7.23 в главе 7), нам необходима уверенность в том, что используемые инструменты управления ценовым риском достаточно надежны и обеспечивают выживание. Включение фондовых индексов в результаты тестирования позволяет осуществить стресс-тестирование системы до того, как мы реально столкнемся с подобным событием. Понятно, что включение склонных к возврату к среднему активов вроде фьючерсов на фондовые индексы в результаты тестирования не имеет никакого отношения к составу нашего реального трендового портфеля. На практике я не включаю такие активы в реальный портфель потому, что целями при реальной торговле являются максимизация доходности и минимизация риска.

Обрезание хвостов распределения в торговой системе

Ограничение убытков

Одним из потенциальных недостатков всех систем следования за трендом на основе индикаторов является то, что размер убытков изменяется ежедневно и может быть очень значительным при реализации непосредственно после входа. Очевидным решением этой проблемы служит введение таких же ограничений на убытки (например, в виде процента от стоимости актива при входе), которые мы рассматривали при обсуждении фильтров для системы пробоя канала. Я настоятельно рекомендую читателям поэкспериментировать с различными методами обрезания левого хвоста распределения (или убытка) в системе следования за трендом, особенно если система является средне– или долгосрочной, а убытки в расчете на сделку могут быть значительными по сравнению с прибылью.

На рис. 3.3 показаны результаты тестирования на исторических данных системы «стоп и разворот» с пробоем 20-дневного канала; на рис. 3.4 представлена та же система со стоп-лосс-фильтром на уровне 3 % от стоимости актива при входе7.

Рис. 3.3. Спот-курс американский доллар / иена с пробоем 20-дневного канала. Представлены данные с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Рис. 3.4. Спот-курс американский доллар / иена с пробоем 20-дневного канала и стоп-лосс-фильтром на уровне 3 %. Представлены данные с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Хотя на первый взгляд простая система «стоп и разворот» с пробоем канала кажется лучше из-за более высокой совокупной чистой прибыли, обратите внимание на то, что отношение прибыли к максимальной просадке (P: MD) у системы со стоп-лосс-фильтром выше, а процент времени, необходимый для достижения того же самого P: MD, меньше. Таким образом, добавление стоп-лосс-фильтра приводит к повышению доходности при том же риске и к меньшему связыванию капитала инвестора.

Ограничение прибылей

Многие создатели систем ратуют за закрытие трендовых сделок после того, как прибыль, накопленная по той или иной сделке, значительно превысит историческую среднюю прибыль на сделку. Если бы мы могли действовать как машина, лишенная деструктивных эмоциональных реакций на колебания объема средств на счете или упущенные возможности, то я, пожалуй, согласился бы с идеей ограничения прибылей на исторически оптимальных уровнях. К сожалению, мы всегда реагируем на подобные события.

Ввиду сказанного я настоятельно не рекомендую новичкам, использующим системы следования за трендом, следовать этой практике, несмотря на то, что при тестировании на исторических данных она иногда демонстрирует превосходные «теоретические» результаты. Чтобы полностью проиллюстрировать аргументы, сравним исходную систему MACD (см. табл. 3.6) и MACD с выходом при прибыли в размере $2500 (см. табл. 3.12).

Таблица 3.12. MACD с выходом при прибыли в размере $2500

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Обратите внимание на то, что, несмотря на ухудшение отношения прибыли к максимальной просадке (P: MD), добавление выхода при прибыли в размере $2500 улучшает многие параметры исходной системы MACD: повышает отношение числа прибыльных сделок к числу убыточных, сокращает максимальную длительность просадки и средний срок сделки наряду с процентом времени, в течение которого наш капитал связан на рынках.

Некоторые создатели систем могут возразить, что такое сравнение некорректно, поскольку введение ограничителя лишь срезает отклонения прибыли, тогда как большинство трейдеров обрезают хвосты распределения как со стороны прибылей, так и со стороны убытков. В табл. 3.13 приведены результаты системы MACD с добавлением выхода по прибыли и стоп-лосс-фильтра на уровне $2500.

Таблица 3.13. MACD с выходом по прибыли и стоп-лосс-фильтром на уровне $2500

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Очевидно, что эта версия системы хуже других. Уравнивание прибылей и убытков в условиях тренда улучшает результаты только в том случае, если рынки демонстрируют тренд чаще, чем возврат к среднему.

Даже если сравнение свидетельствует об улучшении показателей в результате ограничения прибылей, я по-прежнему решительно против этой практики. С моей точки зрения, основной целью применения механических торговых систем является укрепление позитивных аспектов психологии трейдера и устранение деструктивных поведенческих моделей. Более того, хотя теория формирования сглаженного распределения прибылей путем исключения сильных отклонений и выглядит привлекательной в глазах статистиков и разработчиков систем, в реальности устранение того, что кажется оптимальной прибылью, лишь усиливает разрушительный для морального состояния и дисциплины трейдера соблазн удвоить или утроить ее.

За исключением огромных убытков ничто не подрывает дисциплину неопытного трендового трейдера сильнее, чем наблюдение за массированным накоплением неполученной прибыли со стороны, когда его заставляют останавливаться на безопасном, так называемом оптимальном, уровне доходности. Хотя устранение исторических сильных отклонений выглядит разумным и научно обоснованным, на практике оно эмоционально вредно. Трейдеры, которые ратуют за устранение сильных отклонений, обычно не позволяют прибылям расти и испытывают иррациональное желание контролировать рынки, особенно уровень своей прибыли на сделку.

Я называю этот процесс потери позиции и/или прибыльной сделки неопытными трендовыми трейдерами синдромом сожаления / раскаяния. Когда он проявляется в форме отказа от выигрышной позиции, решение зафиксировать прибыль обычно связано с боязнью того, что значительная прибыль превратится в маленькую. А по мере продолжения рыночной тенденции у трейдеров нарастает чувство сожаления и раскаяния, которое можно заглушить только путем отказа от дисциплины и участия в тренде независимо от требований, связанных с управлением ценовым риском. Нередко такая пораженческая психология является чистым следованием за толпой и заканчивается входом на завершающей фазе тренда. Поскольку такой вход обусловлен исключительно эмоциями без учета риска, трейдеры держатся за убыточную сделку до тех пор, пока убытки не достигнут точки капитуляции. Впоследствии этот провал может привести либо к самоистязанию, потере уверенности и торговому параличу (неспособности инициировать новые сделки), либо к безрассудной игре, которую я называю синдромом безубыточности.

Синдром безубыточности проявляется в том, что трейдеры решают временно отказаться от разумных правил управления ценовым риском до тех пор, пока не достигнут уровня безубыточности. Мой многолетний опыт говорит, что вернуть тех, кто раз нарушил дисциплину, к дисциплинированному подходу могут лишь страдания и провалы.

В чем причины отказа от дисциплины / преждевременного закрытия позиций? Обычно у новичков желание устранить сильные отклонения возрастает после того, как нереализованная прибыль начинает составлять значительную часть потенциального выигрыша. Чтобы не попасть в такую ситуацию в будущем, нужно помнить две вещи.

1. Никто не в состоянии предугадать вершину или дно тренда, конкретная точка выхода очевидна лишь в ретроспективе.

2. Поскольку значительная доля наших прибылей приходится на небольшую часть трейдеров, следующих за трендом, срезание сильных отклонений подрывает нашу способность финансово выдерживать просадки по средствам, которые присущи любой стратегии следования за трендом, и повышает риск разорения.

Если читателей все же привлекает более высокая теоретическая результативность, обусловленная обрезанием прибылей, и если они достаточно дисциплинированы, чтобы следовать за системой независимо от краткосрочных страданий / сожалений, я настоятельно рекомендую им использовать такую механическую методологию, которая заставляет возвращаться к прекращенным сделкам, когда доминирующий тренд вновь становится очевидным.

Психологический профиль трейдера, следующего за трендом

Хотя представленный здесь психологический профиль нельзя считать исчерпывающим, я уверен, он достаточно хорошо раскрывает особенности характера трендового трейдера, чтобы судить о способности того или иного человека успешно реализовывать соответствующие стратегии.

• Готовность покупать на недавних максимумах / продавать на недавних минимумах. Если не придерживаться этой исходной предпосылки, то нет смысла читать дальше. Торговля на тренде работает потому, что чрезвычайно трудно покупать на максимумах и продавать на минимумах. Психологическая памятка, помогающая решить эту проблему:

– если бы торговля на тренде давалась легко, то все могли бы заниматься ею, и она перестала бы приносить прибыль;

– когда при покупке на недавних максимумах (продаже на недавних минимумах) возникает опасение, страх и дурное предчувствие, перепрограммируйте себя так, чтобы эти ощущения ассоциировались с успехом и прибылью. (Закрепляйте результаты этого перепрограммирования анализом результатов тестирования на исторических данных, приведенных в настоящей главе.)

• Готовность отдать значительную часть нереализованной прибыли. Помните, что никто не знает, когда закончится тренд. Вместо попыток угадать момент разворота тренда, расслабьтесь и позвольте прибыли накапливаться.

• Поскольку мы запрограммированы на ассоциирование чувства правоты с успехом, а чувства неправоты с неудачей, в нашей памяти естественно остаются случаи, когда интуиция верно подсказывала, что мы находимся на максимуме или минимуме (и, следовательно, не заставляла нас отказываться от части прибыли), и успешно забываются случаи, когда наши предсказания не приносили результата. Я называю этот феномен парапсихологическим синдромом трейдера. Психологическая памятка, помогающая решить эту проблему:

– участвуйте, а не предугадывайте;

– рынок хорошо платит за терпение. сожаление относительно отказа от части прибыли проявляется только в ретроспективе;

– ведение ежедневного журнала ваших рыночных предсказаний поможет преодолеть парапсихологический синдром трейдера.

• Готовность проявлять терпение при многочисленных последовательных небольших убытках. Терпение – ключ к успеху трендового трейдера. Психологическая памятка, помогающая решить эту проблему:

– тестирование на исторических данных и анализ результатов механической торговой системы помогают осознать, что следование стратегии после череды убытков приносит прибыль. Процесс оценки исторических данных мобилизует мужество, укрепляет стойкость и дисциплину, необходимые для того, чтобы выдержать эти убытки;

• Способность сочетать дисциплину с гибкостью. Дисциплина предполагает твердое следование успешной стратегии; гибкость предполагает отказ от стратегии после изменения характера рынка8.

Хотя дисциплина и гибкость кажутся взаимоисключающими понятиями, наиболее успешные трейдеры верят в свои стратегии и твердо следуют им в трудные периоды. В то же время они чутко реагируют на изменчивость рынков и готовы адаптировать стратегии и даже отказываться от них, когда характер рынка изменяется кардинально.

• Готовность совершать относительно небольшие сделки (например, не вкладывать более 1–5 % средств под управлением в отдельно взятую позицию) с тем, чтобы выдержать просадку, неизбежную при использовании стратегии следования за трендом. Эта проблема может возникать по двум прямо противоположным причинам: из-за синдрома безубыточности, когда мы используем чрезмерный объем заемных средств, чтобы быстрее оправиться от убытков, и из-за синдрома сожаления / раскаяния, когда мы смотрим на реализованную прибыль и решаем увеличить объем заемных средств, чтобы повысить доходность. Психологическая памятка, помогающая решить эту проблему:

– Посмотрите на процент прибыльных сделок при тестировании на исторических данных, а также на размер максимальной просадки по средствам. Теперь запомните: если не торговать с небольшими объемами, позволяющими выдержать беспрецедентную просадку, вы очень скоро потеряете прибыльность.

• Способность смириться с тем, что 1–5 % сделок приносят подавляющую часть прибыли. Понимание этого тесно связано с одним из основных правил торговли с использованием механических систем: никогда не упускайте торговый сигнал. Это означает непрерывность торговли. Исключите наиболее результативные активы из результатов тестирования (см. табл. 3.12), и вы быстро поймете, что перерывы и механическая торговля на тренде несовместимы. Кроме того, поскольку львиную долю прибыли генерируют 1–5 % сделок, торговая система должна иметь механизм возврата на рынок, если тренд возобновляется. Психологическая памятка, помогающая решить эту проблему:

– Проанализируйте исторические результаты системы, исключив наиболее прибыльные сделки.

• Готовность держать открытые позиции от нескольких недель до месяцев. Трендовые трейдеры добиваются успеха потому, что они знают, как превратить небольшие прибыли в крупные. Это связано с готовность держать позиции открытыми несколько недель и даже месяцев. Психологические инструменты, помогающие решить эту проблему:

– не подходите к монитору компьютера в течение торгового дня (особенно в начальном периоде своей карьеры в качестве трендового трейдера);

– торгуйте вокруг центральной позиции – это помогает решить психологическую проблему, связанную с уверенностью в том, что вам платят за активность, не жертвуя своей позицией. Добавляя второй контракт и/или торгуя вокруг центральной позиции, вы гарантируете участие в тренде и удовлетворяете психологическую потребность поддерживать активность. Конечно, торгуя вокруг центральной позиции, не следует забывать, что добавление второго контакта не должно приводить к большому проценту просадок.

• Способность смириться с более медленными, более аналитическими торговыми процессами. Необходимость принятия множества решений в течение торгового дня ошеломляет многих трендовых трейдеров. Психологическая памятка, помогающая решить эту проблему:

– по мнению многих, держать средне– или долгосрочные позиции легче, особенно из-за того, что это позволяет отрываться от монитора компьютера в течение торгового дня.

Глава 4

Системы возврата к среднему

Вопрос терпения

Покупай, когда грохочут пушки, и продавай, когда фанфары трубят победу.

Барон Ротшильд

Особенности анализа среднесрочных торговых систем возврата к среднему

Поскольку рынки демонстрируют боковое движение чаще, чем тренды, системы возврата к среднему имеют более высокий процент прибыльных сделок по сравнению с системами следования за трендом. Однако из-за того, что целью при торговле с использованием системы возврата к среднему является вход на временно неустойчивых уровнях и выход на среднем уровне, отношение прибыли к убыткам и общая результативность нередко оказываются ниже, чем у успешных систем следования за трендом.

Это не означает, что трейдеры, торгующие на возврате к среднему, не так успешны, как трендовые трейдеры, просто им обычно приходится вводить в базовые методы механической торговли дополнительные элементы. Иными словами, трейдеры на возврате к среднему дополняют механическую торговлю элементами, которые сложно поддаются количественной оценке, например эмоциональный подход к явлениям, отчеты правительства, войны и природные катаклизмы.

Достижение целевой прибыли и стоп-лосс-уровня в один и тот же день

При тестировании среднесрочных систем возврата к среднему на исторических данных довольно высока вероятность того, что рынок достигнет стоп-лосс-уровня и уровня целевой прибыли в один и тот же торговый день. В идеале анализ внутридневных данных должен показывать, прибыльна ли сделка или убыточна, однако в период работы над этой книгой ни один из поставщиков информации не предлагал исторических внутридневных данных на 10–20-летнем горизонте. В результате я исходил из того, что в таких случаях трейдеры закрывали сделки с убытком.

Стоп-лосс-уровни

При реальной торговле использование стоп-ордеров на основе процента от стоимости контракта в момент входа является разумным подходом. К сожалению, из-за того что в наш тестовый портфель включаются фьючерсные контракты, которые оцениваются на основе непрерывно корректируемых рядов данных и могут гипотетически иметь нулевую стоимость, стоп-ордера на основе процента искажают результаты тестирования.

Стоп-лосс-уровни в виде фиксированной суммы в долларах также нельзя считать идеальным вариантом. Поскольку стоимость активов значительно меняется на протяжении периода тестирования, использование фиксированных стоп-ордеров может приводить к недооценке или переоценке риска, присущего сделке (как показано в главе 3 на примере изменения процента при росте фьючерсной цены на природный газ с $1,5 до $6,00). Несмотря на возможность такого искажения, я использую фиксированный в долларах стоп-лосс-уровень в одном из вариантов тестирования портфеля (см. экстремумы RSI с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра).

Если компоненты портфеля значительно искажаются в результате изменения стоимости активов на протяжении периода тестирования, я рекомендую устанавливать стоп-ордер на основе индикатора, например на уровне 2,5 стандартных отклонений от 20-дневной скользящей средней. (Это лишь одно из многих возможных решений проблем тестирования на исторических данных. Предлагаю читателям поэкспериментировать с другими методами определения стоп-лосс-уровней.)

Трендовые системы возврата к среднему

В некоторых торговых системах можно легко использовать все достоинства возврата к среднему, продолжая торговлю в направлении долгосрочного тренда. Хотя такие системы не лишены недостатков, нередко новичкам (если, конечно, они достаточно дисциплинированы, чтобы не идти вслед за массовой психологией) проще пользоваться ими, поскольку они входят на недавних рыночных экстремумах (продают на недавних максимумах или покупают на недавних минимумах) и одновременно торгуют в направлении долгосрочного тренда (что придает уверенность при просадках).

Помимо этого, стратегия возврата к среднему позволяет трейдерам выходить с прибылью, когда рынок возвращается к среднему. Из-за того, что риск и вознаграждение оцениваются количественно в момент инициирования сделки, устраняется одно из наиболее существенных психологических препятствий на пути успешной торговли на тренде – помехи для роста прибыли.

Экстремумы индекса относительной силы с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра

Эта система ждет, пока рынок не достигнет экстремальной перекупленности или перепроданности относительно индекса относительной силы (RSI), и одновременно позволяет торговать в направлении долгосрочного тренда в результате использования 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра. Торговля в направлении долгосрочного тренда дает возможность устанавливать критерии выхода с прибылью за пределами средней. В этом случае длинные позиции открываются, когда 14-дневный RSI пробивает уровень 60, а короткие позиции закрываются при пробое уровня 40.

Как говорилось в главе 2, для защиты от неограниченного убытка, когда тренд изменяется, а рынок не возвращается к среднему, необходимо включать второе условие безопасного выхода.

В программе CQG команды для трендовой системы возврата к среднему с RSI-экстремумами, 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра и 2,5 %-ным стоп-лосс-уровнем записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

RSI (@,9) [–1] < 35 AND Close (@) [–1] > MA (@,Sim, 200) [–1]

Закрытие длинных позиций – условие 1:

RSI (@,14) [–1] XABOVE 60

Закрытие длинных позиций – условие 2:

* EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly) – (.025EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly))

Открытие коротких позиций:

RSI (@,9) [–1] > 65 AND Close (@) [–1] < MA (@,Sim, 200) [–1]

Закрытие коротких позиций – условие 1:

RSI (@,14) [–1] XBELOW 40

Закрытие коротких позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly) + (.025EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly))

Представленные выше команды хорошо подходят для тестирования на наличных контрактах. В случае же тестирования этой системы на нашем портфеле фьючерсов использовать стоп-лосс-уровень, установленный как процент от стоимости контракта, нельзя. Вместо этого задается фиксированный стоп-лосс-уровень в долларах. Команда на выход из длинной и короткой позиции при фиксированном стоп-лосс-уровне $2500 выглядит следующим образом.

В поле Price устанавливается значение:

OpenPositiononAverageEntryPrice (@,ThisTradeOnly) —

Dollar2Price (@,2500) / OpenPositionSize (@,ThisTradeOnly)

В результате отсутствия волатильности некоторых активов в портфеле использование значения $2500 не всегда реалистично. В табл. 4.1 приведены различные фиксированные значения стоп-лосс-уровней в долларах, используемые при торговле портфелем фьючерсов.

В табл. 4.2 представлены результаты тестирования для нашего портфеля.

Таблица 4.1. Фиксированные значения стоп-лосс-уровня в долларах

Таблица 4.2. Экстремумы RSI с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра

a На дату окончания тестирования портфель по-прежнему испытывает наибольшую по продолжительности просадку.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Обратите внимание на то, что результаты не идут ни в какое сравнение с результатами систем, рассмотренных в главе 3. Одной из причин низких результатов является включение в портфель евродолларов, которые недостаточно волатильны, чтобы быть прибыльными (особенно после вычета цены проскальзывания и комиссии в размере $100). Да и может ли волатильность евродолларов быть достаточной для работы в системах следования за трендом, а не в системах возврата к среднему? В главе 3 мы позволяли прибылям расти; здесь же мы срезаем прибыли где-то у среднего значения. Поскольку евродоллары не демонстрируют исключительной волатильности, срезание прибыльных сделок на среднем уровне обычно приносит ничтожную прибыль на сделку. Таким образом, при изменении тренда и срабатывании триггеров безопасного выхода с убытком этот убыток оказывается значительным по сравнению с мизерными прибылями, полученными на возврате к среднему, и дает отрицательную доходность инвестиций.

Если определенные активы подходят для тестирования систем следования за трендом и не подходят для систем возврата к среднему, то какие типы активов следует включать в портфель возврата к среднему? Очевидно, что такие активы должны иметь более значительную волатильность, чем евродоллары; кроме того, в идеале они должны демонстрировать более высокую склонность к возврату к среднему, чем активы, представленные в табл. 4.2.

Тщательное изучение графиков возврата к среднему в главе 2 показывает, что я использовал исключительно либо фондовые индексы, либо кросс-курсы валют, определяемые не по отношению к американскому доллару. Как было показано в главе 3, исторически эти активы демонстрировали более высокую склонность к возврату к среднему по сравнению с другими классами активов. Таким образом, далее в этой главе я буду использовать портфель активов, представленных в табл. 4.3.

Таблица 4.3. Портфель возврата к среднему

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

С составом портфеля связано множество вопросов. Первый – это ликвидность. Хотя иностранная валюта является самым ликвидным классом активов, в большинстве случаев валюты торгуются относительно доллара. Поскольку в наш портфель возврата к среднему должны входить исключительно кросс-курсы, я решил использовать только валюты крупнейших развитых стран: австралийский доллар, евро, канадский доллар, швейцарский франк и японскую иену.

Среди проблем, лежащих на поверхности, – большой вес кросс-курсов валют в портфеле. Это может привести к высокой корреляции активов портфеля. С целью минимизации положительной корреляции активов, а сильнее всего коррелируют друг с другом евро и швейцарский франк, я исключил из портфеля такие кросс-курсы, как швейцарский франк / японская иена и канадский доллар / швейцарский франк.

К сожалению, в портфель возврата к среднему входит меньшее число активов, чем в портфель следования за трендом. В результате сравнение этих портфелей неизбежно неполноценно. Понимая это, я, тем не менее, предпочитаю иметь такой портфель, который характеризуется более высокой ликвидностью и относительно низкой корреляцией между активами, а не такой, который «лучше подходит» для сравнительного анализа.

Наконец, в главе 3 с целью обеспечения надежности торговой системы я включал в портфель следования за трендом один актив, склонный к возврату к среднему. По этой же причине один трендовый актив (IEURUSD) включен и в наш портфель возврата к среднему.

В табл. 4.4 представлены результаты тестирования системы RSI-экстремумов на нашем портфеле возврата к среднему с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 4.4. Экстремумы RSI с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра и 2,5 %-ным стоп-лосс-уровнем

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Как и следовало ожидать, эти результаты заметно лучше результатов в табл. 4.2. Тем не менее, по сравнению с более надежными системами следования за трендом, рассмотренными в главе 3, система RSI-экстремумов проигрывает. Так, наша система возврата к среднему имеет отношение прибыли к максимальной просадке (P: MD), равное 2,27 %, против 4,24 % у системы с двумя скользящими средними (см. табл. 3.2). Такие показатели не удивительны, срезание прибыли на среднем уровне, как правило, ухудшает результаты систем возврата к среднему.

Вместе с тем такое сравнение вовсе не означает, что трейдеры должны отказаться от стратегий возврата к среднему в пользу систем следования за трендом. Все зависит от индивидуальных психологических склонностей трейдера. Не сбрасывайте со счетов высокие результаты в таких колонках, как процент прибыльных сделок и максимальное количество последовательных убыточных сделок. (Обратите внимание на то, что, хотя для данной системы число последовательных убыточных сделок довольно велико, в целом это не так, см. табл. 4.5 и 4.6.) Такие преимущества, как более значительное число прибыльных сделок по сравнению с убыточными или небольшое количество последовательных убыточных сделок, говорят в пользу достаточно длительного использования конкретной торговой системы для получения всех ее выгод.

Полосы Боллинджера с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра

Один из недостатков системы RSI-экстремумов заключается в том, что средняя продолжительность сделки является такой же, как и в среднесрочных системах следования за трендом. Его можно устранить, изменив условие 1 для выхода, однако в целях демонстрации другой трендовой системы возврата к среднему я представлю здесь систему следования за трендом на основе полос Боллинджера с добавлением 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра для отделения контртрендовых сделок.

В программе CQG команды для этой трендовой системы возврата к среднему записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

Close (@) [–1] XBELOW BLO (@,Sim, 20,2) [–1] AND Close (@) [–1] > MA (@,Sim, 200) [–1]

Закрытие длинных позиций – условие 1, в поле Price устанавливается значение:

BMA (@,Sim, 20) [–1]

Закрытие длинных позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly) – (.025EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly))

Открытие коротких позиций:

Close (@) [–1] XABOVE BHI (@,Sim, 20,2) [–1] AND Close (@) [–1] < MA (@,Sim, 75) [–1]

Закрытие коротких позиций – условие 1, в поле Price устанавливается значение:

BMA (@,Sim, 20) [–1]

Закрытие коротких позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly) + (.025EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly))

В табл. 4.5 представлены результаты тестирования этой системы на нашем портфеле возврата к среднему с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 4.5. Полосы Боллинджера с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра и 2,5 %-ным стоп-лосс-уровнем

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Как и следовало ожидать, средняя продолжительность сделок, процент времени на рынке и отношение P: MD здесь значительно меньше, чем у системы RSI-экстремумов. Это следствие того, что в системе с полосами Боллинджера выход осуществляется на 20-дневной скользящей средней и позиции не держатся в расчете на получение прибыли от ожидаемого возобновления долгосрочного тренда. Помимо прочего повышается процент прибыльных сделок в системе.

Ненаправленные системы возврата к среднему

До сих пор мы рассматривали только трендовые системы возврата к среднему. В реальности большинство трейдеров, использующих стратегию возврата к среднему, не имеют ничего против контртрендовой торговли. Поэтому обратимся сейчас к ненаправленным системам возврата к среднему.

Полосы Боллинджера с ADX-фильтром

Хотя я не сомневаюсь в том, что иногда ADX повышает результативность систем следования за трендом, этот индикатор, на мой взгляд, намного успешнее работает в качестве фильтра в системах возврата к среднему. Возьмем, например, уже упоминавшуюся систему возврата к среднему на основе полос Боллинджера и заменим 200-дневную скользящую среднюю, используемую в качестве фильтра, на ADX. Это устранит направленность системы, т. е. следование за трендом.

Кроме того, вместо выхода с прибылью на 20-дневной скользящей средней будем использовать выход на основе процента от стоимости актива в момент инициирования сделки. Поскольку одни активы более волатильны, чем другие, определим уровни стоп-лосс и выхода с прибылью как 2,5 % от уровня входа для контракта на E-mini S&P 500 и кросс-курсы японской иены. Для всех других инструментов в качестве критерия выхода используется изменение цены на 1,25 %.

В программе CQG команды для системы возврата к среднему на основе полос Боллинджера с ADX-фильтром записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

Close (@) [–1] XBELOW BLO (@,Sim, 20,2) [–1] AND ADX (@,9) [–1] < 20

Закрытие длинных позиций – условие 1, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly) + (.0125EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly))

Закрытие длинных позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly) – (.0125EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly))

Открытие коротких позиций:

Close (@) [–1] XABOVE BHI (@,Sim, 20,2) [–1] AND ADX (@,9) [–1] < 20

Закрытие коротких позиций – условие 1, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly) – (.0125EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly))

Закрытие коротких позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly) + (.0125EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly))

В табл. 4.6 представлены результаты тестирования этой системы на нашем портфеле возврата к среднему с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 4.6. Полосы Боллинджера с ADX-фильтром и 1,25–2,5 %-ными уровнями стоп-лосс и выхода с прибылью

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Обратите внимание на то, что устранение фильтра следования за трендом привело к ухудшению результативности почти по всем параметрам (сравните табл. 4.5 и 4.6). Хотя так бывает не всегда, большинство трендовых систем возврата к среднему демонстрируют более высокую результативность по сравнению с ненаправленными системами.

Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с индексом товарного канала в качестве фильтра

В этой системе возврата к среднему сделки инициируются, когда медленный стохастический осциллятор вместе с индексом товарного канала (CCI) достигает экстремальных уровней перекупленности или перепроданности. Выход происходит, когда медленный стохастический осциллятор отходит от этих неустойчивых экстремумов или достигается безопасный стоп-лосс-уровень.

В программе CQG команды для системы возврата к среднему на основе медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром записываются следующим образом.

Открытие длинных позиций:

SSD (@,14, Smo, 3, Smo, 3) [–1] XBELOW 15 AND CCI (@,10) [–1] < –100

Закрытие длинных позиций – условие 1:

SSD (@,14, Smo, 3, Smo, 3) [–1] XABOVE 30

Закрытие длинных позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly) – (.015EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly))

Открытие коротких позиций:

SSD (@,14, Smo, 3, Smo, 3) [–1] XABOVE 85 AND CCI (@,10) [–1] > 100

Закрытие коротких позиций – условие 1:

SSD (@,14, Smo, 3, Smo, 3) [–1] XBELOW 70

Закрытие коротких позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly) + (.015EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly))

В табл. 4.7 представлены результаты тестирования этой системы на нашем портфеле возврата к среднему с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Таблица 4.7. Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Здесь мы опять видим заметное ухудшение результатов по сравнению с трендовыми системами возврата к среднему.

Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени

Во многих отношениях системы возврата к среднему полярно противоположны системам следования за трендом. В системах следования за трендом мы позволяем прибылям расти и рассчитываем на использование так называемых сильных отклонений для компенсации низкого процента прибыльных сделок. С концепцией беспрепятственного наращивания прибылей жестко связан запрет на преждевременный выход из сделок.

В отличие от этого в системах возврата к среднему мы можем в некоторых случаях улучшить общую результативность путем добавления временнóго критерия выхода. Хотя обычно я предпочитаю системы с наименьшим числом параметров при сохранении прибыльности, трейдерам на возврате к среднему стоит подумать о возможности введения выхода по времени1.

В программе CQG команды для системы возврата к среднему на основе медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром, 1,5 %-ным стоп-лосс-уровнем и 15-дневным параметром выхода записываются следующим образом.

Таблица 4.8. Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени (более короткие временные рамки)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

К параметрам закрытия длинных и коротких позиций добавляется третье условие:

BarsSinceEntry (@,0, All, ThisTradeOnly) > 14

В табл. 4.8 представлены результаты тестирования этой системы на нашем портфеле возврата к среднему с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г.

Как и следовало ожидать, наиболее очевидным результатом сравнения табл. 4.8 и 4.7 является сокращение средней продолжительности сделки и времени присутствия на рынке. Кроме того, система демонстрирует умеренное улучшение отношения P: MD.

Психологический профиль среднесрочного трейдера, торгующего на возврате к среднему

Железная дисциплина

Выработка дисциплины, необходимой, чтобы идти против толпы Для успешной торговли на возврате к среднему трейдер должен преодолеть многочисленные психологические препятствия: психологию толпы, давление средств массовой информации, направление последних ценовых движений. Для этого ему нужно одно-единственное качество – дисциплина. Без дисциплины (и смелости) торговля против последнего ценового движения невозможна – над нами вечно будет довлеть паралич от страха и неспособность инициировать сделки в ответ на сигналы торговой системы.

Когда исчезает торговая возможность и рынок возвращается к среднему, паралич нередко оборачивается сожалением и решимостью действовать в следующем подобном случае. Можно не сомневаться в том, что и следующая возможность будет сопровождаться шумихой в прессе и медвежьими или бычьими новостями, которые практически не позволяют преодолеть паралич, как и в прошлый раз.

Нередко на следующей фазе нашего становления в качестве трейдера на возврате к среднему в той или иной форме проявляется синдром идеального трейдера. Теперь у нас есть опыт, подтверждающий работоспособность выбранной стратегии, однако по-прежнему недостает смелости, дисциплины и зрелости, необходимых для реагирования на сигналы, генерируемые торговой системой. Вместо этого мы пытаемся быть умнее системы, размещая ордера на вход в точке, которая (в случае ее достижения) обеспечивает более низкий риск и более высокое вознаграждение.

В реальности подобная тонкая настройка системы является нечем иным, как проявлением того же самого паралича трейдера, который не позволяет принимать сигналы системы. В большинстве случаев тонкая настройка приводит к отбрасыванию большинства прибыльных сделок и к входу во все мыслимые убыточные сделки.

Существует множество методов, помогающих решить эту проблему. Довольно сложно выступать в одиночку против большинства, уверенного в правильности своих действий. Однако не стоит забывать, что толпа обычно неправа на неустойчивых экстремумах рынка. Необходимо вырабатывать привычку связывать страх и соблазн подождать с упущенными возможностями, а желание реагировать на торговые сигналы – с успехом и прибыльностью. Как и в случае торговли на тренде, здесь нужно учиться делать то, что вызывает чувство неудобства и кажется неестественным. Зарабатывать деньги нелегко, а рынок обычно вознаграждает нас за то, что делать труднее всего.

Что касается синдрома идеального трейдера и склонности к тонкой настройке точек входа, то здесь следует напоминать себе, что сила систем возврата к среднему – их высокий процент прибыльных сделок. В результате этого отфильтровывание большинства сделок с целью минимизации риска и повышения вознаграждения:

• всегда сокращает и без того небольшое число торговых возможностей;

• почти всегда ухудшает отношение прибыли к убыткам;

• обычно превращает умеренно успешные и надежные системы в убыточные.

Выработка и поддержание дисциплины выхода с убытком Покупка на минимуме и продажа на максимуме приносит большое удовлетворение, и всем нравится быть правыми чаще, чем неправыми. Тем не менее без дисциплинированного выхода с убытком по сигналу системы, одна неудачная сделка может положить конец нашей карьере в качестве спекулянта. Учитывая, что то же самое справедливо и для систем следования за трендом, почему я подчеркиваю этот момент именно здесь? Дело в том, что системы возврата к среднему неизменно заставляют нас выходить с относительно большими убытками, и очень высок соблазн отказаться от дисциплины выдерживания стоп-лосс-уровней. Принятие таких убытков означает, что нам потребуется не одна прибыльная сделка, прежде чем мы достигнем нового пика средств на счете.

Кроме того, поскольку мы торгуем против временно неустойчивых экстремумов при инициировании сделки, нередко стоп-сигналы генерируются около предельно высокого или низкого движения рынка. Неопытным трейдерам на возврате к среднему часто практически невозможно устоять перед соблазном отказаться от дисциплины следования стоп-сигналам.

Для решения этой проблемы взгляните на колонку чистой прибыли в табл. 3.9 и запомните, что каждая из этих сделок инициировалась, когда рынок достигал статистически неустойчивого состояния перекупленности или перепроданности. Более того, значительная часть прибылей во всех таблицах главы 3 получена за счет именно тех трейдеров, которые искали дно или вершину.

Успешные трейдеры на возврате к среднему не пытаются уловить минимумы и максимумы; они пытаются играть на временно неустойчивом уровне эйфории или паники. Такие сделки имеют высокие шансы на успех, как показывают их высокие отношения прибылей к убыткам. Вместе с тем если рынок продолжает двигаться в направлении, которое мы считали неустойчивым движением, то наши допущения относительно тренда неправильны, и единственно приемлемым действием является немедленный выход из сделки.

Чувство беспокойства, когда убыточных сделок больше прибыльных, и нежелание мириться с большим количеством последовательных убыточных сделок

Нет ничего необычного в том, что трейдеру трудно смириться с небольшим процентом прибыльных сделок или большим количеством последовательных убыточных сделок. Главное здесь – трезво оценить сильные стороны и недостатки, а затем принять подходящую стратегию.

Опираясь на дисциплину, терпение и разумное управление ценовым риском, трейдеры, я уверен, могут использовать самые разнообразные стратегии, в том числе и те, которые имеют хорошее отношение прибыли к убыткам. Однако во всем нужен компромисс, и взамен более высокого и стабильного процента прибыльных сделок в большинстве систем возврата к среднему мы получаем более низкую доходность против риска и более крупные убытки на сделку относительно прибылей.

Читатель должен задать себе вопрос: что для меня предпочтительнее, высокий процент прибыльных сделок при возможности убытка, который съедает значительную часть накопленной прибыли, или большое число последовательных убытков, которые значительно ниже моей прибыли? Ответ на этот вопрос позволит определить, что лучше: торговать на тренде или на возврате к среднему.

Огромное терпение

Не таким очевидным, но потенциально более разрушительным недостатком среднесрочных систем возврата к среднему является меньшее число торговых возможностей. Такие условия требуют огромного терпения, и в отсутствие способности терпеливо ждать неустойчивых рыночных экстремумов мы обречены довольствоваться более рискованными возможностями.

Рекомендую читателям проанализировать колонку «число сделок» в табл. 4.8 с тем, чтобы оценить, хватит ли у них терпения для использования таких систем. После этого нужно ответить на вопросы: хватит ли у меня терпения ждать появления 30 торговых возможностей в течение типичного торгового года? Смогу ли я спокойно перенести отсутствие на рынке в течение 91 % времени?

Постоянное наблюдение за рынком

Хотя системы, представленные в этой главе, генерируют торговые сигналы на основе цен закрытия, и трейдеры, таким образом, не привязаны к монитору компьютера в течение дня, подразумевается, что при небольшом числе торговых возможностей мы должны постоянно быть готовыми к использованию редких неустойчивых состояний рынка.

Глава 5

Краткосрочные системы

Вопрос быстроты реакции

Не живи прошлым, не мечтай о будущем, сосредоточься на настоящем.

Будда

Торговля против убыточной системы

Еще одним мифом разработки систем является уверенность в том, что поиск убыточной системы – это путь к созданию успешных систем. Подобный миф исходит из того, что торговля против убыточной системы должна приносить прибыль, однако это не так. Прежде всего, следует отметить, что торговля против неудачных систем приводит к появлению еще одной убыточной системы после вычета реалистичных комиссий и проскальзывания из результатов. К тому же при торговле против убыточной системы приходится выдерживать наихудшие просадки по средствам. Это обычно связано с размещением стоп-ордеров для безопасного выхода, что делает систему, приносящую небольшую прибыль, в целом убыточной.

Ликвидность и волатильность

Несмотря на то, что выгоды диверсификации путем использования различных классов активов бесспорны (как было показано в таблицах в главе 3), когда мы переходим от долго– и среднесрочных систем к краткосрочным, торговля большинством активов теряет практический смысл. У этого явления две основные причины: неликвидность и отсутствие волатильности. Неликвидность в контексте краткосрочной торговли с использованием систем означает, что совокупная чистая прибыль, генерируемая системой, недостаточна для компенсации широкого внутридневного проскальзывания (или спредов бид / аск) плюс комиссия по конкретному торговому инструменту. Поскольку средняя прибыль на сделку в системе внутридневной торговли неизбежно значительно меньше, чем прибыль по сделкам продолжительностью от одного до шести месяцев, вычет проскальзывания и комиссии в размере $100 нередко превращает успешную долгосрочную методологию в убыточную краткосрочную стратегию. Как следствие, большинство торговых инструментов недостаточно ликвидны, чтобы компенсировать потери от типичного спреда бид / аск плюс комиссия. Таким образом, если трейдер не является маркетмейкером или не имеет собственного места в торговом зале биржи, внутридневные спреды бид / аск и комиссии автоматически исключают подавляющее большинство активов из набора инструментов, которыми можно успешно торговать с применением краткосрочных торговых систем.

Более низкая прибыль на сделку не позволяет использовать активы, не обладающие исключительной внутридневной волатильностью. Хотя у многих инструментов скорость и амплитуда ценовых движений достаточны для компенсации проскальзывания и комиссий в долго– и среднесрочных торговых системах, мало какие из этих инструментов остаются прибыльными, когда сигналы генерируются 5– или 15-минутными барами.

Для иллюстрации влияния проскальзывания, комиссий и отсутствия внутридневной волатильности я представляю результаты тестирования трендовой системы возврата к среднему на основе MACD, которая рассматривалась в главе 3, на одном из наилучших трендовых и наиболее волатильных инструментов – IEURUSD, или спот-курс евро / американский доллар (см. табл. 5.1). Обратите внимание на то, как падает прибыльность системы с сокращением временного интервала. (Хотя система приносит небольшую прибыль на 30-минутном интервале, на мой взгляд, это отклонение от нормы с учетом того, что на 60– и 15-минутном интервале она демонстрирует убыток.)

Таблица 5.1. DM-евро / американский доллар с MACD в зависимости от временного интервала

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Несмотря на постоянное изменение рыночной ликвидности и волатильности, как это было в период работы над этой книгой, я полагаю, что в целях свинг– и дей-трейдинга имеет смысл рассматривать только те активы, которые приведены в табл. 5.2. Обратите внимание на то, что я рассматриваю исключительно торговлю в США; эта таблица не отражает активы, торгуемые на европейских и азиатских биржах.

Таблица 5.2. Активы и временные интервалы: исторические тенденции

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

В табл. 5.2 представлены три новых символа: ND, SP и US. ND – это символ индекса Nasdaq 100, SP – символ полноразмерного контракта на S&P 500, для которого множитель равен $250 (в отличие от контракта на E-mini S&P 500, у которого множитель составляет $50). Почему здесь используются ND и SP вместо ES, как в главах 3 и 4? Основная причина заключается в том, что нам требуется более высокая волатильность инструментов для компенсации более низкой средней прибыли на сделку. (По этой же причине мы заменили TY на US – символ для продолжения торговой сессии CBOT по казначейским облигациям.)

Мы исключили ND, SP и US из глав 3 и 4 для того, чтобы волатильность отдельно взятого актива не доминировала в результатах тестирования на нашем портфеле. Поскольку большинство результатов тестирования на исторических данных в этой главе относятся к фондовым индексам, диверсификация портфеля больше не имеет значения.

Хотя можно было бы представить объединенные результаты для ND и SP, я считаю, что корреляция между этими активами слишком высока, и потому предпочитаю работать, главным образом, с индексом Nasdaq 100 из-за его более высокой волатильности (вместе с тем для 15– и 5-минутных временных интервалов используется индекс S&P 500).

Результаты тестирования на исторических данных

Из табл. 5.2 видно, что только фондовые индексы демонстрируют устойчивую прибыльность на коротких временных интервалах. Именно поэтому я использую индекс Nasdaq 100 в большинстве тестов краткосрочных торговых систем. Поскольку только корпорации, банки и институциональные брокеры ведут круглосуточную торговлю, я исхожу из того, что наши сделки с казначейскими облигациями производятся только в рабочие часы CBOT (8.20–15.00), а сделки с фондовыми индексами – в рабочие часы наличного рынка (9.30–16.00).

Такое сокращение времени торговли до «дневной сессии» позволяет уйти от предположения, что круглосуточная торговля обеспечивает одновременно и более высокую ликвидность, и более разумный размер проскальзывания / комиссии. Хотя это означает, что мы отказываемся от возможности входить и выходить из сделок на круглосуточном электронном рынке, на мой взгляд, надежная краткосрочная система должна захватывать значительную часть торговых возможностей.

Одним из позитивных моментов, который в определенной мере компенсирует потерю большого числа торговых инструментов, является сокращение наших допущений в отношении размера проскальзывания и комиссий. В силу того, что мы теперь торгуем только самыми ликвидными инструментами и только в часы их наибольшей ликвидности, можно сократить размер комиссии и проскальзывания со $100 до $75 на сделку. Хотя такое улучшение кажется смехотворно маленьким, на практике оно оказывает умеренное влияние на итоговый результат, учитывая, что краткосрочные системы генерируют очень большое число сделок в течение года.

Свинг-трейдинг с 2-часовыми барами

Разные участники рынка определяют свинг-трейдинг по-разному. Ради ясности и единообразия мы будем называть свинг-трейдингом торговлю, при которой сделки обычно держат более одного, но менее 10 торговых дней. Среднесрочная система возврата к среднему, рассмотренная в главе 4, имеет средний срок сделок 8–20 торговых дней. Таким образом, свинг-трейдинг является промежуточным звеном между среднесрочными и внутридневными системами. Некоторые рыночные игроки используют термин «свинг-трейдинг» для обозначения ненаправленных стратегий возврата к среднему. Поскольку я определяю его исключительно с позиции времени, мы будем рассматривать здесь системы следования за трендом, трендовые системы возврата к среднему и ненаправленные системы возврата к среднему.

Трендовый свинг-трейдинг: пробой канала

Для изучения характеристик типичной трендовой системы свинг-трейдинга мы модифицируем систему пробоя канала, рассмотренную в главе 3, изменив критерий входа с 20– на 15-дневные максимумы или минимумы и понизив условие выхода до пробоя 8-дневных максимумов или минимумов. Это превращает исходную систему «стоп и разворот» в одну из систем, допускающих нейтральную позицию во время бокового движения рынка. Кроме того, чтобы сделки оставались «краткосрочными» по своим срокам, мы добавим критерий выхода по времени, срабатывающий на сделках, которые держат более 7,5 дней. (Необходимые команды см. в разделе «Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени» главы 4.)

Поскольку мы торгуем казначейскими облигациями только во время дневной сессии, а пара евро / американский доллар генерирует сделки круглосуточно, необходимо уравнять параметры нашей торговой системы путем приведения количества 2-часовых баров к их числу на торговый день для обоих активов, как показано в табл. 5.3.

Таблица 5.3. Пример уравнивания параметров активов, торгуемых в течение торгового дня и круглосуточно

Источник данных: CQG, Inc.

Обратите внимание на то, что в табл. 5.3 равному числу торговых дней соответствует разное число баров (например, 15 дням торговли казначейскими облигациями соответствует 60 баров, а 15 дням торговли IEURUSD – 180 баров). Хотя это может казаться нелогичным, исследование колонок среднего срока существования сделок и процента времени на рынке в табл. 5.4 подтверждает правильность данного подхода к сравнению активов, торгуемых в течение дневной сессии, с активами, торгуемыми круглосуточно.

Более того, поскольку евро торгуется круглосуточно, а сделки с казначейскими облигациями осуществляются только в течение местной торговой сессии, исторические горизонты являются разными. (IEURUSD торгуется с 28 марта 2000 г. до 30 января 2004 г., а данные CBOT по торговым сессиям с казначейскими облигациями восходят к 30 декабря 1998 г.) Как следствие, результатов по объединенному портфелю двух активов нет. Мы можем, однако, сгенерировать среднегодовые результаты по этой системе для обоих активов, а затем сравнить их с результатами более долгосрочных систем. В годовом исчислении совокупная чистая прибыль для IEURUSD составит примерно $5006,25, а для казначейских облигаций она равна всего $2490 (вместе с тем мы по-прежнему испытываем максимальные просадки, показанные в табл. 5.4).

Таблица 5.4. Пробой канала с 15-дневным входом и 8-дневным выходом плюс 7,5-дневный выход по времени

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Обратите внимание на то, что оба актива неплохо выглядят по большинству результатов в сравнении с активами, рассмотренными в главе 3. Фактически только отношение годовой прибыли к максимальной просадке (P: MD) у японской иены может сравниться с результатами в табл. 5.4. Это говорит о том, что повышение доходности как минимум частично компенсирует отсутствие диверсификации, характерное для краткосрочных торговых систем.

Свинг-трейдинг с 2-часовыми барами: системы возврата к среднему

Здесь мы будем работать с двумя системами возврата к среднему, рассмотренными в главе 4: с трендовой системой возврата к среднему и ненаправленной системой возврата к среднему. В обеих системах используются графики индекса Nasdaq 100 со 120-минутными барами. Исторические данные охватывают период с 30 ноября 1998 г. по 30 января 2004 г.

Экстремумы индекса относительной силы с 400-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Экстремумы RSI с 400-часовой скользящей средней в качестве фильтра являются той самой трендовой системой возврата к среднему, которая демонстрировала наилучшие результаты среди систем, рассмотренных в главе 4. В программе CQG для нее используются те же команды.

В табл. 5.5 представлены результаты тестирования этой системы для индекса Nasdaq 100 (только дневная сессия).

Таблица 5.5. Экстремумы RSI с 400-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Как и следовало ожидать, из-за того что эта система выходит из сделок около средней, усредненный срок существования сделок и процент времени на рынке оказывается меньше, чем у системы следования за трендом, результаты которой приведены в табл. 5.4. Удивительнее всего, что эта система демонстрирует необычно низкий процент прибыльных сделок. Этот показатель резко контрастирует с тем, что мы видели в главе 4, и является прямым следствием чрезвычайно высокой волатильности актива.

Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени

Здесь мы опять обращаемся к той системе возврата к среднему, которая была рассмотрена в главе 4. В отличие от экстремумов RSI со скользящей средней в качестве фильтра эта система не является направленной.

В табл. 5.6 представлены результаты тестирования этой системы для индекса Nasdaq 100 (только дневная сессия).

Таблица 5.6. Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и 30-часовым выходом по времени

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Как и в главе 4, здесь мы опять видим, что удаление трендового фактора приводит к ухудшению отношения прибыли к максимальной просадке и значительному улучшению процента прибыльных сделок. Еще раз повторю, что экстремумы медленных стохастических осцилляторов демонстрируют высокий процент прибыльных сделок, поскольку они выходят из сделок, как только рынок разворачивается к среднему. В отличие от этого система на основе экстремумов RSI держит сделки в среднем в два раза дольше в целях игры на возобновлении «более долгосрочного» тренда.

Системы возврата к среднему с 60-минутными барами

Как правило, чем больше временной интервал, тем больше вариантов прибыльных торговых систем доступны трейдерам. Здесь мы рассмотрим три торговые системы, в которых используются графики индекса Nasdaq 100 с 60-минутными барами. Исторические данные охватывают период с 30 ноября 1998 г. по 30 января 2004 г.

Экстремумы RSI с 200-часовой скользящей средней в качестве фильтра

В табл. 5.7 представлены результаты тестирования этой трендовой системы возврата к среднему с использованием 60-минутного интервала.

Таблица 5.7. Экстремумы RSI с 200-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Несмотря на повышение максимальной просадки и максимального числа последовательных убыточных сделок, сопоставление табл. 5.5 и 5.7 показывает значительное улучшение общей результативности системы на более коротком временном интервале. Особенно заметно улучшение таких показателей, как процент прибыльных сделок и отношение прибыли к максимальной просадке. Хотя подобное улучшение бесспорно, я все же не отказываюсь от 2-часового интервала в пользу 60-минутных баров. В целом, как показывает табл. 5.1, результативность механических торговых систем ухудшается с сокращением временного интервала.

Ненаправленные системы возврата к среднему

Семипериодный разворот

Семипериодный разворот работает потому, что он инициирует сделки только тогда, когда рынки являются предельно перекупленными или перепроданными. Например, сигналы на продажу генерируются, только когда рынки непрерывно растут на протяжении семи последовательных баров, а затем разворачиваются на последнем баре. Такая стратегия отличается от систем возврата к среднему, которые рассматривались до сих пор, тем, что она генерирует сигналы на покупку или продажу, только когда рынок меняет краткосрочный тренд на противоположный (по крайней мере на последнем баре).

Хотя в такой системе существует множество способов успешного выхода, я использую семипериодный критерий разворота совместно с целевой прибылью и безопасным стоп-лосс-выходом на уровне 1 % от цены входа.

Открытие длинных позиций:

Close (@) [– 8] > Close (@) [– 7] AND

Close (@) [– 7] > Close (@) [– 6] AND

Close (@) [– 6] > Close (@) [– 5] AND

Close (@) [– 5] > Close (@) [– 4] AND

Close (@) [– 4] > Close (@) [– 3] AND

Close (@) [– 3] > Close (@) [– 2]

AND Close (@) [– 2] < Close (@) [– 1]

Закрытие длинных позиций – условие 1:

Close (@) [– 7] < Close (@) [– 6] AND

Close (@) [– 6] < Close (@) [– 5] AND

Close (@) [– 5] < Close (@) [– 4] AND

Close (@) [– 4] < Close (@) [– 3] AND

Close (@) [– 3] < Close (@) [– 2]

AND Close (@) [– 2] < Close (@) [– 1]

Закрытие длинных позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly) + (.01EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly))

Закрытие длинных позиций – условие 3, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly) – (.01EntryPrice (@,0, All, ThisTradeOnly))

В команде на открытие коротких позиций, а также на закрытие коротких позиций для условия 1, знаки «больше» и «меньше» изменяются на противоположные. В команде на закрытие коротких позиций для условий 2 и 3 знаки «плюс» и «минус» заменяется на противоположные.

И опять сопоставление табл. 5.7 и 5.8 показывает, что устранение трендового фильтра приводит к ухудшению отношения прибыли к максимальной просадке (P: MD). При этом, конечно, как и в главе 4, улучшается процент прибыльных сделок и сокращается число последовательных убыточных сделок.

Сильнее всего, пожалуй, снижается размер наихудшей просадки. Хотя трендовая система возврата к среднему теоретически более надежна, ее высокая максимальная просадка не позволяет подавляющему большинству небольших торговых клиентов получить какую-либо выгоду от более высокого показателя P: MD.

Таблица 5.8. Разворот на семи барах с целевой прибылью и стоп-лосс-выходом на уровне 1 %

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Пересечение RSI

Эта система генерирует сигналы на открытие длинных позиций, когда 14-периодный RSI, который был меньше 25 два бара назад, поднимается выше 25 на предыдущем баре. (Сигналы короткого входа генерируются, когда RSI, который был больше 75 два бара назад, опускается ниже 75 на предыдущем баре.) Как и метод семипериодного разворота, эта система генерирует сигналы только при развороте краткосрочного тренда (что свидетельствует о возврате к среднему).

Открытие длинных позиций:

RSI (@,14) [–2] < 25 AND RSI (@,14) [–1] XABOVE 25

Закрытие длинных позиций – условие 1, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly) + (.03EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly))

Закрытие длинных позиций – условие 2, в поле Price устанавливается значение:

* EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly) – (.01EntryPrice (@,0, A11, ThisTradeOnly))

Открытие коротких позиций:

RSI (@,14) [–2] > 75 AND RSI (@,14) [–1] XBELOW 75

Для выхода из коротких позиций используются те же команды, что и в условиях закрытия длинных позиций, но знаки «плюс» и «минус» меняются на противоположные.

Обратите внимание на то, что в табл. 5.8 использование одного и того же уровня целевой прибыли и стоп-лосс-выхода приводит к более высокому проценту прибыльных сделок и меньшему максимальному числу последовательных убыточных сделок, чем в табл. 5.9.

Таблица 5.9. Пересечение RSI с целевой прибылью на уровне 3 % и стоп-лосс-выходом на уровне 1 %

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Системы возврата к среднему с 30-минутными барами

Исторические данные для 30-минутных баров охватывают период с 14 февраля 2000 г. по 30 января 2004 г.

Экстремумы RSI со 100-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Как следует из табл. 5.10, одна из наших наиболее успешных и надежных торговых систем перестает приносить прибыль на более коротком временном интервале.

Таблица 5.10. Экстремумы RSI со 100-часовой скользящей средней в качестве фильтра и 2,5 %-ным стоп-лосс-уровнем

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Когда торговая система так резко превращается из прибыльной в убыточную, необходимо задаться вопросом, почему это происходит.

Одной из возможных причин является то, что фиксированные затраты и низкая прибыль на сделку делают систему убыточной на коротких временных интервалах. Ухудшение результатов с сокращением временных интервалов можно проследить на системе IEURUSD с MACD в табл. 5.1. Вполне возможно, что те же самые факторы лежат в основе плохих результатов системы в табл. 5.10. Чтобы убедиться в этом, нужно сравнить условия в табл. 5.1 и 5.10.

Очевидное различие между MACD и экстремумами RSI заключается в том, что все условия входа и выхода в MACD основаны на индикаторах (экспоненциальных скользящих средних), которые автоматически адаптируются к любым временны́м интервалам, а одно из условий выхода в экстремумах RSI основано на неизменном проценте от стоимости актива в момент инициирования сделки. Поскольку условием выхода с прибылью является достижение индексом RSI определенного уровня (который, как и MACD, адаптируется к изменению временны́х интервалов), а безопасным стоп-лосс-уровнем служат неизменные 2,5 % от стоимости контракта в момент инициирования сделки, возникает необходимость сокращения стоп-лосс-уровней для компенсации снижения волатильности при работе системы на более коротких интервалах.

Таким образом, можно предположить, что отсутствие корректировки стоп-лосс-уровня с уменьшением волатильности на более коротких временных интервалах должно приводить к сокращению прибыли и всплеску убытков. Сравнение табл. 5.5, 5.7 и 5.10 показывает, что по мере сокращения временных интервалов процент прибыльных сделок продолжает стабильно возрастать. Это говорит о том, что статический стоп-лосс на уровне 2,5 %, который хорошо подходит для 2-часового и 60-минутного интервалов, необходимо корректировать при дальнейшем сокращении временного интервала.

В табл. 5.11 представлены результаты тестирования той же системы экстремумов RSI с более низким 1,5 %-ным стоп-лосс-уровнем. Как и следовало ожидать, отношения прибыли к максимальной просадке и прибыли к убыткам здесь становятся сопоставимыми с теми, что мы видим в табл. 5.7.

Таблица 5.11. Экстремумы RSI со 100-часовой скользящей средней в качестве фильтра и 1,5 %-ным стоп-лосс-уровнем

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Пересечение RSI с выходом по 1 %-ным стоп-лосс-уровню и прибыли

Команды в этой системе те же самые, что и для 60-минутного интервала, однако в условии 1 для закрытия длинных и коротких позиций 3 % от цены входа заменяются на 1 %, и, таким образом, уравниваются уровни стоп-лосс и прибыли.

Хотя эта система демонстрирует значительно более низкие результаты относительно системы с 60-минутными барами, не забывайте о том, что она тестируется на исторических данных за четыре года по сравнению с пятью для систем со 120– и 60-минутными барами. В связи с этим возникают несколько вопросов. Прежде всего, почему теряются данные за 1999 г., когда мы сокращаем временной интервал? Поставщики информации могут хранить лишь ограниченный объем исторических данных. Таким образом, при сокращении временного интервала хранение равного объема данных по барам позволяет охватывать меньший период. Например, во время работы над этой книгой CQG хранила данные по 15 000 барам, что соответствовало пяти годам для 60-минутных баров и только четырем для 30-минутных.

Привело бы добавление данных за 1999 г. к улучшению результатов для 30-минутных интервалов в табл. 5.12? Возможно да, поскольку в целом эти системы прибыльны, однако тот факт, что табл. 5.1 демонстрирует ухудшение результатов с сокращением временных интервалов для различных отрицательно коррелирующих и/или некоррелирующих активов, дает основание полагать, что добавление данных за 1999 г. не повлияло бы на характер изменения отношения P: MD.

Следующий вопрос заключается в том, как сгенерировать сопоставимые «синтетические» исторические данные путем уравнивания результатов для компенсации потери 1999 г. в системах с 30-минутными барами. Несмотря на то, что мы никогда не узнаем, как в точности 1999 г. повлиял бы на результативность системы, можно уравнять наши результаты с теми, что получены для 60-минутного интервала, путем деления чистой прибыли систем на число лет, за которые имеются исторические данные. Так, годовая совокупная чистая прибыль в табл. 5.9 составит примерно $10 218,40, а в табл. 5.12 – $2539,50. (Как и прежде, мы должны принять одинаковую максимальную просадку для обеих таблиц.)

Таблица 5.12. Пересечение RSI с выходом по 1 %-ному стоп-лосс-уровню и прибыли

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Системы с 15-минутными барами: экстремумы RSI с 50-часовой скользящей средней в качестве фильтра

В табл. 5.13 представлены результаты тестирования для 15-минутных баров на исторических данных с 5 февраля 2002 г. по 30 января 2004 г. Поскольку наш временной интервал опять сократился, мы снижаем безопасный стоп-лосс-уровень до 1 % от цены входа для ND. Помимо этого, из-за более низкой волатильности SP по сравнению с ND мы сокращаем безопасный стоп-лосс-уровень до 0,5 % от цены входа для данного актива.

Таблица 5.13. Экстремумы RSI с 50-часовой скользящей средней в качестве фильтра и 1 %-ным стоп-лосс-уровнем для ND; 0,5 %-ным стоп-лосс-уровнем для SP

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Результативность на этом временном интервале ухудшилась настолько, что мне пришлось добавить SP в качестве прибыльного актива для нашей торговой системы. Более того, прибыль дает только трендовая система возврата к среднему, но даже у нее P: MD имеет умеренное значение. Хотя ненаправленные системы возврата к среднему могут работать с 15– и 5-минутными барами, в целом, на мой взгляд, системы с трендовым фильтром дают более устойчивые результаты.

Системы с 5-минутными барами: экстремумы RSI с 16,67-часовой скользящей средней в качестве фильтра

В табл. 5.14 представлены результаты тестирования для 5-минутных баров на исторических данных с 25 июня 2003 г. по 30 января 2004 г.

При сравнении табл. 5.14 и 5.13 видно, что с уменьшением временного интервала улучшаются два показателя: максимальное число последовательных убыточных сделок и процент прибыльных сделок. Это является прямым результатом сохранения тех же самых параметров RSI и стоп-лосс-уровня. Поскольку для возврата к среднему на более коротких временны́х интервалах требуется меньшее движение цены, вероятность возврата к среднему становится больше вероятности достижения идентичного безопасного стоп-лосс-уровня. В результате повышается процент прибыльных сделок и сокращается число последовательных убыточных сделок при падении P: MD.

Таблица 5.14. Экстремумы RSI с 16,67-часовой скользящей средней в качестве фильтра и 1 %-ным стоп-лосс-уровнем для ND; 0,5 %-ным стоп-лосс-уровнем для SP

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100 на дневном интервале и $75 на более коротких временных интервалах. Источник данных: CQG, Inc.

Психологический профиль краткосрочного трейдера

Поскольку краткосрочным трейдерам приходится принимать много решений в течение рабочего дня, они входят в число тех, кто в наибольшей мере выигрывает от системной торговли в начале своей карьеры. Много у них, однако, не только решений, но и возможностей, а также стрессов. Механические торговые системы устраняют стресс, связанный с непрерывным сидением перед монитором, которое обычно ассоциируется с краткосрочной и, особенно, с внутридневной торговлей.

Внутридневные трейдеры, использующие механические системы, (в отличие от тех коллег, что к ним не прибегают) имеют дело с количественными критериями входа, выхода, риска и (в большинстве случаев) вознаграждения, которые меняют характер их поведения: лихорадочное обдумывание, моментальное реагирование и быстрое выгорание уступают место перспективе практически безграничной работы.

Краткосрочные системы могут быть более привлекательными по сравнению со средне– и долгосрочными системами. Не забывайте о том, что отношение P: MD для евро в табл. 5.4 составляет 2,55. Это очень хороший показатель по сравнению с самыми результативными активами, рассмотренными в главах 3 и 4. К сожалению, результативность краткосрочных систем катастрофически падает, когда из числа торгуемых инструментов исключаются активы, представленные в этой главе. Мы получаем привлекательную годовую доходность и P: MD, но теряем возможность диверсификации с использованием отрицательно коррелирующих и/или некоррелирующих классов активов.

Менее явным недостатком является то, что такие системы требуют пристального внимания. Их применение привязывает трейдера к монитору в торговые часы. В отличие от этого системы, представленные в главах 3 и 4, обычно предполагают проверку данных на мониторе только раз в день (чаще всего при закрытии с тем, чтобы определить наличие сигналов входа или необходимость корректировки стоп-лосс-уровней).

Хотя краткосрочным трейдерам действительно приходится непрерывно следить за монитором, из-за того, что у них так много торговых возможностей, они могут и должны делать перерывы. Трендовые трейдеры не могут позволить себе перерывов, поскольку единственно доступный им способ компенсирования низкого процента прибыльных сделок заключается в использовании тех единичных крупных прибыльных сделок, которые случаются на протяжении года. Среднесрочные трейдеры на возврате к среднему также не могут позволить себе перерывов из-за не слишком частого появления высокоперспективных торговых сигналов.

В подзаголовке настоящей главы я использовал термин «быстрота реакции» с тем, чтобы подчеркнуть качество, необходимое для успеха в свинг– и дей-трейдинге. Поскольку в этих условиях трейдерам приходится принимать внутридневные торговые решения, способность схватывать все на лету и справляться со стрессом, который неразрывно связан с необходимостью давать от пары до двух десятков мгновенных оценок каждый день, является главным качеством, отличающим их от коллег со средне– и долгосрочными стратегиями.

В силу того, что внутридневная торговля требует больше физических и психологических усилий, внутридневные трейдеры наиболее подвержены выгоранию. Таким образом, помимо моих предыдущих рекомендаций использовать механические системы для уменьшения стресса и отвлечения от рынка для отдыха, ключевым условием долгой работы в качестве краткосрочного трейдера является сбалансированность жизни в физическом, эмоциональном, ментальном и духовном плане. (Хотя концепция сбалансированности вполне применима к средне– и долгосрочным трейдерам, она является почти неписаным законом для свинг– и дей-трейдеров.) Я сказал «почти» потому, что можно подготовить себя к любому делу, и потому, что у каждого правила есть исключения. Все же без адекватного отдыха, тренировки и эмоциональной поддержки со стороны родственников и друзей выгорание становится практически неизбежным спутником профессии краткосрочного трейдера.

Несмотря на то, что люди, обладающие необходимыми для краткосрочного трейдинга качествами, могут быть трендовыми трейдерами, чаще всего они тяготеют к торговле на возврате к среднему. Такие трейдеры имеют многие качества, рассмотренные в главе 4, – способность идти против толпы, противостоять давлению прессы и новостей – и, кроме того, умеют добиваться успеха в той непрерывной толчее, которой отличается краткосрочная торговля. Обычно они играют на внутридневном движении рынка, требующем предельной концентрации, и (если достаточно опыта и дисциплины) могут даже находить моменты для отдыха в самом центре хаоса и скачущих рыночных цен.

Глава 6

Самопознание

Как оценить свои склонности

Будь честен сам с собой.

Уильям Шекспир

Психология трейдера: все то же непрерывное изменение

Успешная торговля во всех ее проявлениях на любых временны́х горизонтах имеет одну общую характеристику: легкой она никогда не бывает. Поскольку покупатели и продавцы всегда находятся на противоположных сторонах сделки, по логике половина трейдеров должны быть успешными. Однако результаты намного хуже по той причине, что для успешной торговли необходимо постоянно делать неестественные и неудобные вещи1. Критерии успеха сильно варьируют в зависимости от того, чем занимается трейдер, следует за трендом или торгует против последнего ценового движения, и от того, с какими временны́ми горизонтами он имеет дело. При этом трейдерам всегда приходится бороться с естественным стремлением к комфорту и безопасности, а также с нетерпеливостью, перфекционизмом, страхом и жадностью.

Успешные трендовые трейдеры могут научиться делать неестественные и неудобные вещи, продавая на недавних минимумах и покупая на последних максимумах, принимая больше убыточных сделок, чем прибыльных, и позволяя прибылям расти. Хотя торговля на возврате к среднему во многом противоположна торговле на тренде, ее сторонники также должны учиться делать неестественные и неудобные вещи, действуя против логики, рекламной шумихи и мнения толпы, а также торгуя против последнего ценового движения в зоне временно неустойчивого экстремума.

В любом случае процесс перепрограммирования себя с целью отказа от легких и удобных торговых решений требует дисциплины, терпения, гибкости и приверженности выбранному плану действий независимо от трудностей и соблазнов.

Временные горизонты, торговые системы и индивидуальные склонности

Несмотря на отсутствие четких границ между временными горизонтами стратегий и типами торговых систем, именно системы и временны́е горизонты, рассмотренные в главах 3–5, лежат в основе моей классификации характеров людей и их естественной склонности к тем или иным стратегиям.

Многие преимущества и недостатки этих категорий взаимно пересекаются. Там, где возможно, я стараюсь выделить уникальные и прежде не рассматривавшиеся аспекты, необходимые для успеха использования конкретных торговых методологий и временных рамок.

Долгосрочные системы следования за трендом

Типичный срок существования сделки: 5–10 месяцев.

Пример: MACD.

Преимущества

• Требуют минимума внимания к рынкам.

• Не требуют внутридневных действий.

• Обычно генерируют наибольшую прибыль на сделку и демонстрируют наилучшее отношение прибыли к максимальной просадке.

• Работают со многими имеющими отрицательную корреляцию и/или некоррелирующими классами активов.

• Из-за того, что требуют принятия наименьшего количества решений, часто рассматриваются как наименее напряженные механические торговые стратегии (если долгосрочное держание позиций без реагирования на краткосрочные флуктуации не вызывает стресса у трейдера).

Недостатки

• Бездеятельность.

• Невозможность использовать краткосрочные, обусловленные событиями (правительственными отчетами, новостями и т. п.) контртрендовые возможности.

• Требуют уплаты маржи за перенос позиций на следующий день.

• Обычно имеют низкий процент прибыльных сделок и большое число последовательных убыточных сделок.

• Нередко рискуют более высоким процентом средств в расчете на сделку по сравнению с более краткосрочными торговыми системами.

• Из-за наибольшего срока существования сделок надежность тестирования системы на исторических данных основывается на меньшем числе событий. Это делает статистическую обоснованность результатов определенного портфеля более сомнительной (если, конечно, период, за который берутся исторические данные, не увеличивается соответствующим образом).

• Невозможность использования кратко– или среднесрочных колебаний рынка.

Эту проблему можно частично снять, торгуя вокруг центральной позиции. При такой торговле часть центральной позиции держат до разворота долгосрочного тренда, а остальной частью распоряжаются для использования кратко– и среднесрочных возможностей.

Для успешной реализации этой стратегии требуется значительная капитализация. Использование множества контрактов при этом имеет смысл только в том случае, если оно не является результатом отказа от разумных стандартов управления ценовым риском (как показано в главе 8).

Торговля вокруг центральной позиции нередко удовлетворяет психологическую потребность в поддержании активности. Пуританская этика исходит из того, что богатства достоин только тот, кто ежедневно работает в поте лица. Хотя выполнением этого условия вполне можно считать масштабное исследование, необходимое для создания и тщательного тестирования торговой системы, чаще всего трейдеры воспринимают активность на рынке как единственное мерило трудозатрат, приносящих успех.

Пока мы не убедим свое подсознание в том, что бездеятельность – это тяжелый труд, дающий право на вознаграждение, стратегия торговли вокруг центральной позиции будет помогать нам психологически обосновывать успех. Несмотря на то, что результатом этого процесса обычно становится потеря нецентральной части позиции при ускорении тренда, такая стратегия чрезвычайно полезна для приобретения навыка держать часть позиции достаточно долго.

Средне-долгосрочные системы следования за трендом

Типичный срок существования сделки: от шести недель до пяти месяцев.

Пример: пробой канала.

Преимущества

• Требуют меньшего количества решений, чем обычно принимают краткосрочные трейдеры, а следовательно создают меньше стрессов (особенно в результате устранения внутридневных стрессов).

• Высокая прибыль на сделку.

• Работают со многими имеющими отрицательную корреляцию и/или некоррелирующими классами активов.

• Повышение частоты сделок и сокращение срока существования сделок по сравнению с долгосрочными системами делают такую стратегию более приемлемой для «активных» трендовых трейдеров.

• Результаты тестирования на исторических данных являются более статистически значимыми, чем у долгосрочных систем при одинаковом периоде тестирования.

Недостатки

• Как и в случае с долгосрочными системами следования за трендом, на этом временнóм горизонте обычно невозможно использовать краткосрочные, обусловленные событиями контртрендовые возможности.

• Обычно имеют низкий процент прибыльных сделок и большое число последовательных убыточных сделок.

• Требуют уплаты маржи за перенос позиций на следующий день.

• Нередко рискуют более высоким процентом средств в расчете на сделку по сравнению с более краткосрочными торговыми системами.

• Как и все системы следования за трендом, требуют способности покупать на недавних максимумах, продавать на недавних минимумах и жертвовать значительной частью нереализованной прибыли.

Среднесрочные системы следования за трендом

Типичный срок существования сделки: 2–8 недель.

Примеры: пересечение скользящих средних, полосы Боллинджера, DMI.

Преимущества

• Более высокая чувствительность к изменениям тренда на этом временном горизонте нередко позволяет участвовать во вновь формирующихся трендах, а иногда даже в среднесрочных разворотах тренда.

• Не требуют внутридневной активности.

• Работают со многими имеющими отрицательную корреляцию и/или некоррелирующими классами активов.

• Высокая прибыль на сделку по сравнению с краткосрочными системами.

Недостатки

• Более быстрый отклик на среднесрочные развороты в этих системах может привести к чрезмерной чувствительности к краткосрочным колебаниям и более высокой вероятности появления пилообразных движений, чем в долгосрочных системах.

• Для минимизации среднесрочного пилообразного движения вводится фильтр, например ADX, который повышает чувствительность к волатильности, следуя за трендом подразумеваемой волатильности опционов.

• Требуют уплаты маржи за перенос позиций на следующий день.

• Обычно имеют низкий процент прибыльных сделок и большое число последовательных убыточных сделок.

• По-прежнему требуют способности покупать на недавних максимумах, продавать на недавних минимумах и жертвовать значительной частью нереализованной прибыли.

• Более низкая прибыль на сделку по сравнению с долгосрочными системами следования за трендом.

Среднесрочные системы возврата к среднему с трендовым фильтром

Типичный срок существования сделки: 6–10 недель.

Примеры: экстремумы RSI со скользящей средней в качестве фильтра, полосы Боллинджера со скользящей средней в качестве фильтра.

Преимущества

• Поскольку эти системы используют склонность рынка к возврату к среднему, они позволяют играть как на трендовых, так и на неустойчивых рынках.

• Хотя здесь приходится принимать больше решений, чем при работе с долгосрочными системами следования за трендом, они остаются системами, требующими незначительного присутствия, и вызывают меньше стрессов по сравнению с процессом принятия внутридневных решений.

• Эти системы обычно имеют более высокую прибыль на сделку, чем системы внутридневной торговли.

• Эти системы традиционно демонстрируют более высокий процент прибыльных сделок и более низкое число последовательных убыточных сделок, чем системы следования за трендом.

• В силу того, что эти системы используют склонность рынка к возврату к среднему и одновременно позволяют торговать в направлении долгосрочного тренда, трейдерам психологически легче принять их как выигрышную методологию.

Это очень привлекательная возможность – одновременно продавать на недавних максимумах / покупать на недавних минимумах и чувствовать уверенность, связанную с торговлей в направлении долгосрочного тренда. Легкое психологическое принятие системы повышает вероятность сохранения приверженности стратегии в периоды неизбежных просадок.

• Эти системы иногда инициируют сделки и/или выходят из сделок с лимитными ордерами, что сокращает проскальзывание.

• Портфель имеет периоды с нулевой позицией: поскольку эти системы редко держат открытую позицию на каком-либо рынке длительное время, трейдеры получают повышенную результативность, присущую торговле портфелем активов, и одновременно пользуются передышками в моменты отсутствия позиций на рынках.

Недостатки

• Требуют уплаты маржи за перенос позиций на следующий день.

• Средний размер убыточных сделок идентичен размеру прибыльных сделок, а иногда превышает их (поэтому такие системы требуют эффективного управления денежными средствами и железной дисциплины).

Как уже говорилось, меньшее число возможностей требует непреклонного терпения и готовности находиться в стороне до тех пор, пока редкая возможность не появится на рынке. Отсутствие дисциплины и терпения нередко приводит к принятию менее перспективных торговых сигналов (например, к торговле с более низким процентом прибыльных сделок или более низким отношением прибылей и убытков).

• Небольшое число торговых сигналов означает снижение надежности результатов тестирования на исторических данных (если период тестирования не увеличивается соответствующим образом).

• Работают стабильно только с ограниченным числом различных классов активов.

Кратко-среднесрочные ненаправленные системы возврата к среднему

Типичный срок существования сделки: 3–8 недель.

Примеры: полосы Боллинджера с ADX-фильтром, медленные стохастические осцилляторы с CCI-фильтром, медленные стохастические осцилляторы с CCI-фильтром и выходом по времени.

Преимущества

• Поскольку эти системы являются ненаправленными, они генерируют более значительное число торговых возможностей, чем системы с трендовыми фильтрами.

• Более короткий срок существования сделок повышает число торговых возможностей.

• Более значительное число сделок повышает надежность тестирования на исторических данных.

• В отличие от многих традиционных стратегий следования за трендом эти системы (как большинство систем возврата к среднему) оценивают риск и вознаграждение до инициирования сделки. Это обеспечивает выход с прибылью при использовании лимитных ордеров и, таким образом, снижает проскальзывание на сделку по сравнению с торговлей на тренде.

Недостатки

• Устранение трендового фильтра нередко приводит к снижению уверенности в торговой системе и росту вероятности отказа от нее во время просадок.

• Большее число торговых возможностей на коротком временном горизонте требует принятия большего числа решений и ведет к повышению стресса.

• Работают стабильно только с ограниченным числом различных классов активов.

Трендовые системы свинг-трейдинга

Типичный срок существования сделки: 1–15 дней.

Пример: пробой канала с 15-дневным входом и 8-дневным выходом плюс 7,5-дневный выход по времени.

Преимущества

• Больше торговых возможностей при более коротком сроке существования сделок.

• Возможность использовать краткосрочные тренды, невидимые долгосрочным игрокам.

• Большинство стратегий используют критерии выхода по времени, что делает вход на недавних максимумах или минимумах психологически приемлемым для многих трендовых трейдеров.

• Часто используется выход по целевой прибыли, что имеет примерно такой же психологический эффект, как и выход по времени.

Недостатки

• Прибыльны для небольшого числа активов – требуют высокой ликвидности и волатильности для компенсации фиксированных транзакционных издержек.

• Более низкая прибыль на сделку.

• Невозможность использования круглосуточно торгуемых активов для всех, кроме институциональных трейдеров или торговых отделов организаций.

• Необходимость принятия внутридневных решений привязывает трейдера к монитору и повышает уровень стресса.

Системы свинг-трейдинга на возврате к среднему с трендовым фильтром

Типичный срок существования сделки: 1–15 дней.

Пример: экстремумы RSI со скользящей средней в качестве фильтра.

Преимущества

• Те же преимущества, что и у среднесрочных систем, но генерируют больше сигналов.

• Увеличение количества торговых сигналов дает больше возможностей оторваться от монитора.

Недостатки

• Работают стабильно только с сильно ограниченным набором классов активов.

• Необходимость принятия внутридневных решений привязывает трейдера к монитору и значительно повышает уровень стресса.

• Для обеспечения надежности требуют больше внимания, отладки и, возможно, переоценки, чем более долгосрочные системы. Поскольку долгосрочные системы тестируются на более продолжительных интервалах времени и на многих рынках с низкой корреляцией, результаты их тестирования значительно надежнее (а следовательно, в меньшей мере требуют отладки и/или переоценки), чем у краткосрочных систем.

Ненаправленные системы свинг-трейдинга на возврате к среднему

Типичный срок существования сделки: 1–15 дней.

Пример: пересечение RSI.

Преимущества

• Те же преимущества, что и у среднесрочных систем, но генерируют больше сигналов.

• Увеличение количества торговых сигналов дает больше возможностей оторваться от монитора.

• Могут работать практически в любой торговой среде – на тренде, на неустойчивом рынке, на возврате к среднему.

Недостатки

• Работают стабильно только с сильно ограниченным набором классов активов.

• Необходимость принятия внутридневных решений привязывает трейдера к монитору и значительно повышает уровень стресса.

• Те же слабые места, что и у систем свинг-трейдинга на возврате к среднему с трендовым фильтром.

Системы дей-трейдинга на возврате к среднему с трендовым фильтром

Типичный срок существования сделки: от минут до часов.

Пример: экстремумы RSI со скользящей средней в качестве фильтра.

Преимущества

• Использование трендового фильтра позволяет участвовать в краткосрочных – среднесрочных трендах и одновременно играть на среднесрочных – долгосрочных движениях рынка.

• Торговля в направлении краткосрочных – долгосрочных трендов повышает уверенность при торговле против недавних максимумов или минимумов.

• Отсутствие маржи за перенос позиций на следующий день и возможность «осмыслить ситуацию» при закрытии каждого торгового дня.

• Большее число торговых возможностей.

• При должном управлении денежными средствами каждая сделка ставит под риск небольшую долю оборотного капитала.

• Возможность добиться определенного успеха на очень коротких временных интервалах.

Недостатки

• Больше решений – больше стресса.

• Низкая прибыль на сделку означает, что прибыльными могут быть только несколько инструментов с достаточной волатильностью и ликвидностью.

• Необходимость бороться со склонностью к чрезмерной торговле или риском потери дисциплины и/или приверженности стратегии.

Ненаправленные системы дей-трейдинга на возврате к среднему

Типичный срок существования сделки: от минут до часов.

Пример: пересечение RSI.

Преимущества

• Могут работать практически в любой торговой среде – на тренде, на неустойчивом рынке, на возврате к среднему.

• Отсутствие маржи за перенос позиций на следующий день и возможность «осмыслить ситуацию» при закрытии каждого торгового дня.

• Большее число торговых возможностей.

• При должном управлении денежными средствами каждая сделка ставит под риск небольшую долю оборотного капитала.

Недостатки

• Больше решений – больше стресса.

• Низкая прибыль на сделку означает, что прибыльными могут быть только несколько инструментов с достаточной волатильностью и ликвидностью.

• Необходимость бороться со склонностью к чрезмерной торговле или риском потери дисциплины и/или приверженности стратегии.

• Отрицательный момент работы вне биржевого зала: проигрыш на спреде бид / аск и/или более высоких комиссиях. Поскольку эти затраты являются фиксированными, с сокращением временны́х интервалов жизнеспособность краткосрочных стратегий снижается.

Глава 7

Создание и анализ систем

Выгоды и подводные камни

Истины легко понять, когда они открыты; сложность в том, чтобы открыть их.

Галилео Галилей

Проблемы создания систем: обзор

Механические торговые системы дают трейдерам много преимуществ, включая количественную оценку риска, вознаграждения и процента прибыльных сделок до реального выхода на рынок. Вместе с тем с ними связано немало подводных камней, которые нужно обходить, а иногда просто принимать как плату за преимущества.

Первой и самой очевидной проблемой процесса создания системы является то, что все решения относительно конфигурации систем опираются на исторические данные. Будущее поведение рынка никогда в точности не соответствует тому, что было в прошлом, а поскольку все модели основаны на экстраполяции исторической картины, рассчитывать можно максимум на сильную положительную корреляцию прошлого и будущего поведения рынка.

Из-за того, что индикаторы и параметры для торговых систем определяются путем исследования исторических данных, методы обеспечения надежности должны учитывать присущие ему ограничения. Хотя такое утверждение кажется настолько очевидным, что его ни к чему и повторять, эта простая истина имеет далеко идущие последствия, и ее недооценка становится причиной массы ошибок в процессе создания систем.

Преимущества механических торговых систем

Данный раздел – это не только всесторонний обзор преимуществ, связанных с использованием механических торговых систем, но и возможность поговорить о достоинствах, которые не были рассмотрены ранее.

Самый большой плюс механических торговых систем кроется в их способности перепрограммировать трейдеров, переориентировать с деструктивного поведения на полезные навыки. Несмотря на то, что процесс перепрограммирования обычно длителен и труден, для тех, кто стремится к успеху (см. главу 11), он служит действенным инструментом обуздания эмоциональной несдержанности, а также воспитания дисциплины, терпеливости и приверженности принципам разумного управления ценовым риском.

Другое преимущество использования механических торговых систем заключается в количественной оценке риска и вознаграждения вообще, а также в возможности оценки риска / вознаграждения для целого портфеля активов. Без количественной оценки риска и вознаграждения крайне трудно прогнозировать результативность. Более того, хотя разумное управление ценовым риском не зависит от использования механической торговой системы как такового, возможность быстро сравнивать исторические результаты системы с текущими и определять, являются ли отклонения нормальными или свидетельствуют об изменении динамики рынка, оказывается бесценной и для трейдеров, и для риск-менеджеров.

Как уже говорилось, поскольку механические торговые системы, рассматриваемые в этой книге, основываются на математических технических индикаторах, они требуют от разработчиков значительно менее глубокого знания фундаментальных факторов, влияющих на тот или иной рынок. Отсутствие потребности в подобном специализированном знании позволяет трейдерам использовать системы для торговли различными активами, имеющими отрицательную и/или низкую корреляцию.

Кроме того, трейдеры могут осуществлять сделки одновременно в нескольких системах с отрицательной и/или низкой корреляцией, например в системе следования за трендом и среднесрочной системе возврата к среднему. Наконец, из-за того, что системные трейдеры основывают свои решения о входе и выходе на математических технических индикаторах, их результаты обычно демонстрируют отрицательную и/или низкую корреляцию с результатами трейдеров, торгующих на основе фундаментальных факторов или интуиции.

Слабые места механических торговых систем

Еще раз о проблемах согласованности данных

При объяснении результатов тестирования, приведенных в главе 3, я упомянул о двух специфических проблемах согласованности данных: проблеме точности тестирования для фьючерсных контрактов (которая связана с экспирацией контрактов) и проблеме разницы между изменением стоимости пункта и процентным изменением в исторических данных. Здесь я просто еще раз подчеркну их значение для обеспечения согласованности данных. При возникновении какой-либо из этих проблем обращайтесь к главе 3.

Еще одна проблема связана с точностью данных. Ее решение принципиально важно для получения значимых выводов относительно успешности конкретной торговой системы как в текущий момент, так и в будущем, тем не менее об этой проблеме нередко забывают и/или отбрасывают ее.

У большинства поставщиков данных, работающих с биржевыми инструментами, эта проблема, которую обычно называют «плохие тики», постепенно ликвидируется. Поскольку способность каждого поставщика данных справляться с подобными проблемами меняется с течением времени, я хочу подчеркнуть, что точность в этой сфере является необходимым предварительным условием для создателей систем и что она является одним из тех аспектов, где качество должно отодвигать вопросы затрат на второй план.

Проблема плохих данных присуща и небиржевым инструментам. Не случайно в этой книге рассматриваются только активы, торгуемые на крупнейших биржах, да еще инструменты предельно прозрачного и ликвидного валютного рынка. За исключением наличных рынков казначейских бумаг и валютных рынков в момент выхода книги в свет качество данных по небиржевым инструментам оставляло желать лучшего.

Наряду с непрозрачностью причиной, по которой я избегаю небиржевых инструментов, является отсутствие ликвидности. Еще раз повторю, что недооценка проскальзывания в результате низкой ликвидности может попросту перечеркнуть результаты тестирования системы на исторических данных. Помимо прочего этот эффект усиливается по мере сокращения временного интервала торговли (как показано в табл. 5.1).

Я всегда рекомендую профессиональным инвестиционным менеджерам и другим рыночным игрокам, применяющим результаты тестирования на исторических данных к реальному миру, завышать размер проскальзывания и комиссий. Инвесторы ожидают, что будущая доходность повторит прошлую. Но это случается редко, поэтому нужно решить, каким мы хотим видеть текущее отношение доходности к наихудшей просадке – выше или ниже гипотетических результатов тестирования. Если институциональный инвестор вкладывает $5 млн, ожидая, что просадка не превысит 12 %, то его способность выдержать 20 %-ную просадку сомнительна. В то же время пока не было случая, чтобы трейдер потерял капитал в результате более высокого, чем ожидалось, отношения прибыли к максимальной просадке.

Наконец, проблемы согласованности данных проявляются при определении реалистичных уровней цен входа и выхода. Многие из них были рассмотрены в главах 3 и 4. В главе 3 мы говорили о том, почему использование цены открытия следующего дня в условных средне– и долгосрочных торговых сигналах более предпочтительно, чем использование цены закрытия или внутридневных цен. В главе 4 говорилось о предпочтительности принятия убытка вместо прибыли, когда торговые системы достигают целевого уровня прибыли и стоп-лосс-уровня в один и тот же день.

Другая проблема реалистичных уровней входа и выхода связана со скачками за пределы «теоретических» цен исполнения и отсечением исполнения сделок по ценам открытия во время торгового дня, когда торги по фьючерсам останавливаются. (Торги могут останавливаться в течение торгового дня в результате скачка цен при публикации неожиданного правительственного отчета или на следующий день после стихийного бедствия1.)

Согласованность данных: результаты тестирования для портфеля

Одной из проблем согласованности данных, рассмотренных ранее, были ограничения, присущие результатам тестирования долго– и среднесрочных торговых систем для портфеля активов. Еще раз повторю, проблема анализа портфеля активов (в отличие от отдельного взятого инструмента) заключается в том, что для портфеля невозможно определить в реальном времени наихудшую просадку по средствам. В результате создатели систем ориентируются на наихудшую просадку для долго– или среднесрочных портфелей на даты выхода из сделок.

Такая уступка по определению ставит под угрозу точность этого важнейшего показателя результативности. Тем не менее, когда приходится выбирать между умеренной неопределенностью оценки просадки диверсифицированного портфеля активов и абсолютной точностью оценки для отдельно взятого актива, создатели систем практически единодушно останавливаются на неопределенности портфеля как на наименьшем из двух зол.

Причина, по которой создатели систем предпочитают тестирование на портфеле диверсифицированных активов, проста: результаты тестирования для отдельно взятого актива могут быть очень обманчивыми и говорить об убыточности системы там, где диверсифицированный портфель показывает ее жизнеспособность, или, что хуже, говорить о жизнеспособности системы там, где от системы следует отказаться как от убыточной. (См. также главу 9.)

Ряды исторических данных: количество, качество и тестирование за пределами выборки

Никто не может абсолютно точно сказать, какой объем исторических данных достаточен для обеспечения надежности результатов тестирования. Существуют лишь эмпирические правила, гарантирующие тестирование при всех состояниях рынка: при его росте, падении, боковом и трендовом движении.

Другим фактором, играющим важную роль при определении достаточного объема данных, является типичный срок существования сделок в системе. Чем больше этот срок, тем больше данных требуется для обеспечения статистической значимости выборки. Именно по этой причине я брал 10-летний исторический период для долго– и среднесрочных торговых систем и 7-месячный период для 5-минутной торговой системы.

Исторические данные для долго– и среднесрочных торговых систем в главах 3 и 4 соответствуют периоду с 31 декабря 1992 г. по 31 декабря 2002 г. Я оставил 2003 г. для данной главы, чтобы убедиться в работоспособности этих систем путем тестирования на более свежих данных. (Такая практика называется форвардным тестированием или тестированием за пределами выборки. При правильном выполнении она повышает вероятность корреляции между результатами тестирования на исторических данных и результатами реальной торговли.) Почему я выбрал 10-летний период тестирования долго– и среднесрочных систем с одним годом (2003 г.) тестирования за пределами выборки? Можно было бы взять и более отдаленный исторический горизонт (например, 20 лет), но с углублением в историю данные все меньше отражают динамику сегодняшнего рынка.

Сравнение результатов тестирования системы пробоя канала на данных 1993–2002 гг. (рис. 7.1) для спот-курса британский фунт / американский доллар с результатами для 1983–2002 гг. (рис. 7.2) наглядно показывает, почему больше – не всегда лучше. Данные с 1983 по 1992 г., несомненно, следует считать действительными, но можно ли сравнивать их вес с весом данных последних лет? Пожалуй, нет.

Рис. 7.1. Спот-курс британский фунт / американский доллар с пробоем 20-дневного канала. Представлены данные с 30 декабря 1992 г. по 30 декабря 2002 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Рис. 7.2. Спот-курс британский фунт / американский доллар с пробоем 20-дневного канала. Представлены данные с 31 декабря 1982 г. по 31 декабря 2002 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc

Возможно, при использовании этих более долгосрочных данных стоит ввести экспоненциальный или линейный весовой коэффициент. Такое решение позволяет сохранить более значительную выборку и одновременно повысить вес последних данных. Однако подобное решение ведет к появлению новых проблем, а именно, проблем определения, какой вес последних данных слишком велик, а какой слишком мал. К сожалению, как и в случае вопроса о длине рядов данных, однозначного ответа здесь не существует. Предлагаю читателям поэкспериментировать с различными весовыми коэффициентами и попробовать найти статистически значимое решение.

Целостность систем: избежание подводных камней

Как говорилось в начале этой главы, в силу того, что будущее никогда полностью не совпадает с прошлым, нашей целью, как создателей системы, является генерирование в реальном времени результатов, которые демонстрируют как можно более высокую положительную корреляцию с историческими данными. Мы уже видели, как обеспечение согласованности данных помогает достичь этой цели. Теперь посмотрим, как целостность самой торговой системы влияет на корреляцию между историческими и будущими результатами.

Проверка целостности системы

Способность компьютеров быстро и эффективно реализовывать и тестировать на исторических данных различные концепции стала своего рода прорывом для трейдеров и создателей систем. Поскольку теперь определение прибыльности, процента прибыльных сделок и отношения прибыли к максимальной просадке не составляет труда, кажется, что можно просто комбинировать торговые параметры, пока не найдется вариант, наилучшим образом соответствующий нашему характеру. Этот процесс «комбинирования» удовлетворяет нас, как исследователей и как трейдеров, а способность моментально получать результаты тестирования нередко дает нам ложное ощущение их надежности и точности. Именно поэтому я хочу напомнить читателям, что результаты тестирования точны лишь в той мере, в какой программа способна идентифицировать желаемые условия входа и выхода.

Единственным способом избежать проблем, связанных с несовершенством программы, и обеспечить согласованность результатов тестирования торговой системы является трудоемкая и нудная процедура, известная как фактическая проверка. Такая проверка предполагает просмотр полного списка результатов сделок и их сравнение с полным набором исторических данных. Вместе с тем даже быстрый просмотр таблиц, обобщающих результаты, может указать на недостатки программы. Аномалией, например, может быть ситуация, когда 0 или 100 % торговых сигналов соответствуют длинным позициям, необычно маленький или большой средний срок существования сделки, нулевая или 100 %-ная убыточность сделок.

После беглого просмотра необходимо выполнить фактическую проверку. Она должна дать ответ на следующие вопросы.

• Выполняются ли условия входа и выхода?

• Где происходит инициирование сделок?

• На заданном ценовом уровне?

• Вычитается ли комиссия и/или проскальзывание из прибыли и прибавляется ли к убыткам?2

Как и в случае согласованности данных, до тех пор, пока не будут получены бесспорно удовлетворительные ответы на поставленные выше вопросы, продолжать анализ торговой системы бессмысленно.

Существует и иной подход к проверке систем, который Роберт Пардо, автор книги по разработке торговых систем, называет теоретической проверкой. Он предполагает оценку того, насколько фактические результаты тестирования на исторических данных соответствуют теоретическим ожиданиям. Расхождения между ожиданиями и фактическими результатами не обязательно считаются фатальным недостатком при теоретической проверке до тех пор, пока сгенерированные результаты являются привлекательными с точки зрения жизнеспособности системы и ее соответствия нашим торговым предпочтениям.

Теоретическая проверка должна отвечать на следующие главные вопросы: работает ли система, как ожидалось? На каких рынках она приносит прибыль, на трендовых или на неустойчивых? Соответствуют ли средний срок существования сделки, процент прибыльных сделок и отношение прибыли к максимальной просадке первоначальным допущениям? И, если нет, почему они отличаются от ожиданий?3 Лично я всегда считал, что главная цель теоретической проверки – это определение, являются ли первоначальные допущения относительно торговой системы ошибочными или являются ли исследуемые ряды данных в определенной мере нетипичными.

Процесс оптимизации

Обзор

Оптимизация – это процесс настройки исходной торговой системы путем корректировки ее параметров (или переменных, например числа дней, триггеров на основе индикаторов вроде скользящих средних, ценовых триггеров вроде пробоя канала) и/или групп параметров (или сочетаний значений параметров, например системы с двумя пересекающимися скользящими средними, одна из которых 9-дневная, а другая – 26-дневная)4. Оптимизация является важным аспектом процесса создания систем, поскольку без него мы вынуждены принимать те результаты, которые генерируются параметрами по умолчанию. Без оптимизации можно ошибочно принять успешную систему за убыточную или, что хуже, убыточную систему за прибыльную.

Несмотря на эти бесспорные выгоды, процесс оптимизации не лишен недостатков. Изменение параметров и/или групп параметров может легко привести к ошибочным ожиданиям в отношении будущей результативности системы. Как и большинство других инструментов, оптимизация полезна, но пользу она приносит только в случае должного внимания к процессу и учета присущих ему ограничений.

Оптимизация: выгоды

Помимо уже названных выгод оптимизация позволяет создателям систем протестировать широкие теоретические концепции независимо от поведения рынка (например, склонности рынка к формированию тренда, возврату к среднему после параболического направленного движения) до реального вложения денег. Даже если мы уверены в надежности той или иной теории поведения рынка, такая уверенность не идет ни в какое сравнение с оценкой отношения прибыли к максимальной просадке, процентом прибыльных сделок и т. п.

Другая ключевая выгода оптимизации заключается в получении исторической базовой результативности, с которой можно сопоставлять реальные результаты торговли. Поскольку динамика рынков постоянно меняется, возможность оценивать результативность относительно прошлого может очень быстро привлечь наше внимание к изменению парадигмы, требующему переоценки торговой системы и/или отказа от нее5.

Оптимизация также показывает нам полный спектр ожидаемых результатов торговой системы (при различных вариациях параметров и их сочетаний) до реального вложения капитала. Это повышает шансы на выявление наиболее подходящих для наших индивидуальных особенностей комбинаций значений – среднего срока существования сделки, максимального числа последовательных убыточных сделок, процента прибыльных сделок. Психологические профили трейдеров мы уже рассматривали достаточно подробно, поэтому здесь я только подчеркну, что представления об оптимальных результатах зависят от индивидуальных склонностей трейдеров. Процесс оптимизации помогает избегать несовместимых систем и/или наборов параметров6.

Наконец, оптимизация является неоценимым инструментом идентификации неоптимальных наборов параметров. Джек Швагер в своей книге «Швагер о фьючерсах: технический анализ» (Schwager on Futures: Technical Analysis) убедительно демонстрирует крайне низкую корреляцию между исторически оптимальным набором параметров и оптимальным набором параметров, полученным в результате форвардного тестирования (или за пределами выборки). Несмотря на это ограничение, Швагер отмечает, что оптимизация стабильно позволяет выявлять неоптимальные наборы параметров и что эти наборы параметров остаются неоптимальными и во время тестирования за пределами выборки7.

Ограниченная полезность оптимизации

Когда эта книга готовилась к изданию, поставщики данных не могли оптимизировать целые портфели активов. Таким образом, наилучший набор параметров для каждого актива не обязательно должен быть таким же, как и наилучший набор параметров для диверсифицированного портфеля. Более того, даже если бы поставщики данных, предлагающие исследования в сфере тестирования и оптимизации, и могли определить наилучший набор параметров по диверсифицированному портфелю для какой-либо системы, не исключено, что этот набор окажется не самым лучшим при торговле с одновременным использованием другой системы, имеющей низкую и/или отрицательную корреляцию (например, системы следования за трендом и системы возврата к среднему).

Оптимизация: избежание подводных камней

Самой очевидной проблемой при создании систем в целом и при оптимизации в частности является переподгонка кривых. Эту проблему можно разделить на две основные подкатегории: переподгонка данных и переподгонка параметров. Первое происходит, когда разработчики систем удаляют часть исторических данных или искусственно сокращают ряды исторических данных при начале исследования с тем, чтобы отфильтровать убыточные сделки.

Избежать переподгонки данных в процессе создания системы можно лишь путем строгого следования объективным историческим данным при тестировании. Как уже говорилось, такие данные должны отражать все состояния рынка: рост, падение, трендовое движение и возврат к среднему. Если исторические данные отражают не все состояния рынка, необходимо либо расширить выборку, либо, при отсутствии истории для конкретного торгового инструмента, исследовать актив, имеющий сильную положительную корреляцию с активом, которым собираемся торговать, и историю, отражающую все состояния рынка.

Переподгонку параметров можно определить как практику адаптирования параметров с тем, чтобы они подходили к выбранным данным. Например, обратимся к простой и надежной системе с пересекающимися скользящими средними, рассмотренной в главе 3. Поскольку эта система содержит всего два параметра (9– и 26-дневную скользящие средние), мы были умеренно уверены в том, что ее будущая результативность должна демонстрировать сильную положительную корреляцию с результатами тестирования на исторических данных. Предположим теперь, что разработчиков системы не удовлетворяет низкий процент прибыльных сделок двух пересекающихся скользящих средних. Они начинают выискивать среди индикаторов такой, который улучшает процент прибыльных сделок без отрицательного влияния на другие показатели. В результате происходят две вещи: 1) система генерирует меньше торговых сигналов; 2) достигается искомый результат – оставшиеся сигналы повышают долю прибыльных сделок по сравнению с убыточными. Теперь разработчикам кажется, что если всего лишь один новый параметр делает систему более успешной, то насколько успешнее она станет при добавлении двух, трех или четырех параметров.

В конечном итоге, добавляя параметры, разработчики жертвуют очень надежной и умеренно успешной системой в пользу такой, которая работает идеально в прошлом и отвратительно в будущем. Не забывайте, чем больше параметров вводится в торговую систему, тем более точно эта система подгоняется под данные. Чем больше параметры соответствуют конкретным историческим данным, тем меньше их способность отфильтровывать случайные отклонения в рядах данных8.

Избежать переподгонки параметров лучше всего помогает тестирование и торговля с использованием системы, имеющей один параметр. К сожалению, хотя такая система должна быть самой надежной, вероятность того, что она окажется прибыльной, невелика. В результате разработчики систем должны балансировать между необходимостью включения в систему наименьшего числа параметров и поддержанием оптимальной результативности.

Помимо задания объективного лимита на число параметров в той или иной торговой системе можно использовать специальные методы предотвращения переподгонки параметров. В их числе тестирование системы на диверсифицированном портфеле активов со статистически значимыми рядами данных (например, на портфеле из главы 3 на 10-летнем временнóм горизонте), а также использование рядов данных за пределами выборки.

Переподгонка и данных, и параметров является результатом психологической проблемы, которую я называю синдромом идеального трейдера. В его основе лежит сочетание потребности быть идеальным и желание устранить неопределенность и взять под контроль неопределенное будущее. Синдром идеального трейдера зачастую заставляет нас заниматься поисками недостижимого и тратить тысячи долларов на сомнительные системы с долей прибыльных сделок выше 90 %. Не забывайте, что цель торговли – вовсе не достижение идеала; она заключается в таком управлении риском, которое позволяет стабильно использовать успешную торговую методологию.

В своей книге «Разработка, тестирование, оптимизация торговых систем для биржевого трейдера»[1] (Design, Testing and Optimization of Trading Systems) Роберт Пардо называет этот феномен переподгонкой аномалий. Он возникает, когда отдельно взятая сделка приносит непропорционально большой процент прибыли системы (Пардо предостерегает от использования исторических данных, в которых на отдельную сделку приходится более 30 % прибыли системы9). Одни типы торговых систем более чувствительны к этой проблеме, чем другие. В целом, поскольку системы возврата к среднему выходят из сделок с прибылью, когда рынок разворачивается к среднему, переподгонка аномалий здесь маловероятна. Системы следования за трендом, наоборот, значительно более подвержены появлению отдельных сделок с непропорционально большой прибылью.

Проблема, возникающая при включении таких аномалий в результаты тестирования, заключается в том, что мы можем поверить в надежность и прибыльность системы, когда на деле ее успешность обусловлена единственным скачком цен (например, крахом фондового рынка в 1987 г.). В предельных случаях, когда на одну сделку приходится более 30 % прибыли системы, исключение таких аномалий, возможно, имеет смысл. Хотя это и наиболее простое решение проблемы, в менее экстремальных ситуациях его нельзя считать предпочтительным.

Удаление аномалий из рядов данных обычно оправдывается мифом о том, что подобные явления нехарактерны для поведения рынка и вряд ли повторятся в будущем. Восприятие аномалий как неповторяющихся отклонений, противоречит базовой предпосылке торговли на тренде, а именно предположению о том, что система следования за трендом позволяет участвовать в тяжелых хвостах рыночного распределения (обсуждение стабильных распределений Парето см. в главе 1). С идеей о случайности аномалий тесно связан миф о том, что шансы трендовых трейдеров оказаться на одной или другой стороне аномалии составляют 50 / 50. На деле из-за того, что аномальным событиям обычно предшествует технический прорыв в той или иной форме в направлении события, шансы трендового трейдера на участие в аномалии на прибыльной стороне значительно выше 50 %. По этой же причине одним из наиболее существенных недостатков использования ненаправленных систем возврата к среднему является их более высокая склонность к убыткам от аномальных событий.

Есть и еще одна проблема, связанная с исключением аномалий из исторических данных, – после исключения события его возврат в целях управления ценовым риском, например для стресс-тестирования (см. главу 8), бывает сложно оправдать.

Механика оптимизации

Теперь, когда мы обрисовали выгоды и подводные камни оптимизации, можно перейти к изучению предпочтительных механизмов реализации полезных аспектов процесса оптимизации. Повторюсь, главной целью оптимизации является не обеспечение точности прогнозирования будущих результатов. Она заключается в идентификации исторически надежных параметров и групп параметров в расчете на то, что они сохранят положительную корреляцию с прошлыми результатами.

Для начала отмечу, что постоянство и согласованность данных обязательны для получения значимых выводов при оптимизации. «Постоянство» я определяю как применение одних и тех же правил входа, выхода и транзакционных издержек для всех рядов исторических данных. Что касается согласованности данных, то в идеале наши ряды данных должны относиться к диверсифицированному портфелю активов и отражать все типы рыночных состояний: рост, падение, трендовое движение, боковое движение, нейтральность, волатильность.

После выполнения подготовительной работы необходимо определить критерии выбора параметров и групп параметров. При выборе параметров торговой системы мы выискиваем те, которые лучше всего позволяют нам использовать поведение рынка (например, возврат к среднему или тренд). Главным моментом во время тестирования групп параметров в процессе оптимизации является обеспечение разнообразия параметров. Это необходимо по двум причинам.

1. Широта и диверсифицированность групп параметров повышают шансы на отыскание надежной группы с высокой вероятностью будущей положительной корреляции с результатами тестирования на исторических данных10.

2. Важнее, впрочем, то, что более широкие и диверсифицированные группы параметров повышают вероятность идентификации и последующего удаления неоптимальных групп параметров11.

Перед началом детального исследования механизма оптимизации необходимо определить объективный измеритель результативности, который позволит быстро и эффективно отличать надежные группы параметров и торговые системы. Хотя читатели могут экспериментировать с широким набором показателей эффективности, на мой взгляд, отношение прибыли к максимальной просадке (P: MD) лучше всего дифференцирует надежные и неоптимальные группы параметров и торговые системы.

Решить, какую группу параметров использовать при торговле, почти всегда сложнее, чем отделить неоптимальные группы параметров. Почему выбор конкретной группы параметров так сложен? Причина в том, что группы параметров, дающие наилучшие результаты для одного актива, редко демонстрируют выдающиеся результаты для других отрицательно коррелирующих и/или некоррелирующих активов. Помимо этого параметры, показывавшие наивысшие результаты в прошлом, нередко действуют не лучшим образом в будущем. Эти моменты хорошо видны на моем исследовании системы с двумя пересекающимися скользящими средними на том же портфеле активов, что и в главе 3 (см. табл. 7.1–7.20).

При оптимизации системы с двумя пересекающимися скользящими средними я задавал для скользящей средней с коротким периодом значения между 6 и 10 днями с шагом в один день (т. е. 6, 7, 8, 9 и 10), а для скользящей средней с длинным периодом – между 20 и 32 днями с шагом в три дня (т. е. 20, 23, 26, 29 и 32). К выбору того или иного набора значений следует подходить с точки зрения практичности и ясности, опираясь на опыт и здравый смысл.

Таблица 7.1. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов NYBOT на хлопок (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.2. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов NYBOT на хлопок – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.3. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов NYMEX на сырую нефть (1993–2000 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.4. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов NYMEX на сырую нефть – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.5. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CBOT на казначейские ноты (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.6. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CBOT на казначейские ноты – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.7. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов COMEX на золото (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.8. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов COMEX на золото – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.9. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CBOT на соевые бобы (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.10. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CBOT на соевые бобы – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.11. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на постную свинину (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.12. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на постную свинину – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.13. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на евродоллары (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.14. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на евродоллары – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.15. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на японскую иену (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.16. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на японскую иену – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.17. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на швейцарский франк (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.18. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на швейцарский франк – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.19. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на E-mini S&P 500 (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 7.20. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на E-mini S&P 500 – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Так, для скользящих средних с коротким периодом разница между 6– и 7-дневной кривой довольно существенна (ряды данных, например, увеличиваются на одну шестую). В отличие от этого изменение на один шаг скользящей средней с длинным периодом не так явно отражается на рядах данных. Это связано с тем, что переход от 31-дневной скользящей средней к 32-дневной изменяет ряды данных на 1 / 31, иначе говоря, несущественно12.

Выбирая, какие значения исключить из исследования, а какие оставить, я начинаю с отбрасывания заведомо неприемлемых величин (например, два дня, как период для короткой скользящей средней) и стараюсь приблизиться к значениям, наиболее часто используемым техническими аналитиками на рынках (например, семь дней для короткопериодной скользящей средней и 29 дней – для длиннопериодной). Конечно, такой метод нельзя считать непогрешимым, но не следует забывать, что целью оптимизации является не поиск идеала, а идентификация надежных групп параметров и устранение неоптимальных групп.

При изучении таблиц обратите внимание на то, как редко наилучшие для 10-летнего периода, т. е. для «выборки», параметры оказываются лучшими для периода «за пределами выборки». Еще более показательным является количество случаев, когда наихудшие для периода «выборки» группы параметров переигрывают лучших «за пределами выборки».

Если определение эффективности конкретной группы параметров настолько проблематично, то какой вывод можно сделать из нашего исследования системы с двумя пересекающимися скользящими средними? Сильное изменение результативности от актива к активу и от года к году говорит о необходимости диверсификации групп параметров13. Когда сложно что-то выбрать из широкого набора надежных групп параметров, рациональной альтернативой может быть размещение ордеров на вход и выход по всем «приемлемым» группам (при условии, конечно, что подобная диверсификация не является результатом отказа от строгих принципов управления ценовым риском, которые рассмотрены в главе 8).

Теперь, когда исследование результатов оптимизации системы с двумя пересекающимися скользящими средними развеяло миф о возможности отыскания единственной лучшей группы параметров, можно продолжить обсуждение базовых принципов оптимизации. Хотя единственной оптимальной группы параметров не существует, мы можем использовать процесс оптимизации для выявления набора надежных и явных групп параметров. При анализе результатов нужно стремиться к достижению двух целей: удалению неоптимальных и неразумных групп параметров (например, 2-дневного периода для короткой скользящей средней) и идентификации набора надежных и явных групп параметров.

Такое явление, как всплески прибыли, нередко затрудняет удаление неоптимальных групп параметров. Оно наблюдается, когда прибыльные группы параметров окружены такими группами, которые демонстрируют стабильно низкие результаты. Пардо предлагает удалять такие аномалии путем усреднения результатов по группам, окружающим всплеск. Метод усреднения помогает, с одной стороны, удалить аномальные параметры, которые с высокой вероятностью покажут неоптимальные результаты в будущем, а с другой – выявить более надежные «вершины» результативности. Эти вершины демонстрируют более высокие результаты, чем параметры, окружающие другие надежные группы14.

Процесс создания системы

Исследование за пределами выборки

Форвардное тестирование, или тестирование за пределами выборки является, пожалуй, одним из наиболее важных аспектов процесса создания системы. Эта процедура выделения статистически значимой (и наиболее свежей15) части данных для проверки того, насколько поведение системы соответствует прогнозируемому поведению, критически важна для разработчиков систем, поскольку позволяет протестировать систему до вложения реальных средств.

Самый важный момент, связанный с данными за пределами выборки, – это обеспечение согласованности, под которой здесь понимается исключение смешивания данных из выборки с данными за пределами выборки. Хотя это требование кажется очевидным, повторить его нелишне, особенно учитывая, что невыполнение данного правила лишает тестирование за пределами выборки смысла. Другим, менее критическим, моментом является то, что объем данных за пределами выборки должен составлять примерно 10–20 % от объема данных, включенных в выборку16.

Хотя результаты тестирования за пределами выборки никогда в точности не соответствуют результатам выборки, между двумя группами результатов должна существовать сильная положительная корреляция. Если результаты форвардного тестирования кардинально отличаются от результатов тестирования на выборке (например, просадка после оптимизации превосходит просадку при тестировании на выборке более чем на 15 %), то от системы, пожалуй, лучше отказаться. Такое вроде бы радикальное решение вполне разумно и не противоречит характеру процесса оптимизации.

Не забывайте о том, что целью процесса оптимизации является выбраковка нерезультативных групп параметров и отбор надежных групп. Отфильтровывание параметров с низкими результатами может привести к недооценке реального риска, связанного с конкретной торговой системой. Существуют только два пути выявления низкой реальной результативности торговой системы: тестирование за пределами выборки и реальная торговля. Таким образом, правило 15 % – это разумная альтернатива реальному провалу торговой системы17.

Плохие результаты тестирования за пределами выборки чаще всего обусловлены переподгонкой данных (например, тестирование на выборке охватывает слишком мало рынков или проводится на недостаточном объеме данных и, следовательно, отражает не все состояния рынка) или переподгонкой параметров18. В числе других причин может быть резкое изменение динамики рынка. Примером такого изменения служит сильное изменение волатильности контрактов Nymex на природный газ (рис. 7.3). Так, если бы тестирование на выборке проводилось с 1990 по 1999 г., а период за пределами выборки приходился бы на 2000 г., торговая система с высокой вероятностью была бы прибыльной при торговле против неустойчивых уровней волатильности в пределах выборки и убыточной за пределами выборки.

Рис. 7.3. Переходящие фьючерсы ближайшего месяца Nymex на природный газ

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. © 2004 CQG, Inc.

Трейдеры и разработчики систем никогда не должны забывать о возможности изменения динамики рынков. Рынки редко стоят на месте, и то, что работало в прошлом, не обязательно оказывается работоспособным при резком изменении рыночной динамики, как наглядно показывает исследование рынка природного газа в 2000 г. Несмотря на тестирование на исторических данных и за пределами выборки с использованием широкого набора классов активов и состояний рынка, изменения рыночной динамики иногда слишком значительны, чтобы допустить использование ранее успешных торговых систем (такие изменения наблюдались на сельскохозяйственных рынках в 1970-х гг. и на рынках металлов в 1979 и 1980 гг.). В подобных случаях те, кому удается быстро распознать изменение характера рынка и скорректироваться необходимым образом, переигрывают остальных. Именно поэтому так важно различать выявленную в результате анализа исторических результатов торговых систем «нормальную» просадку по средствам и долгосрочное и/или постоянное изменение поведения рынка.

Ограничения процесса разработки системы и анализа данных

Я уже говорил о том, что наши представления об идеальных результатах нередко не соответствуют тому поведению рынка, использовать которое пытаются торговые системы (например, следование за трендом – несколько сделок с крупной прибылью и множество сделок с небольшим убытком). В результате этого разработчики систем порою отказываются от торговли на тренде, несмотря на ее общую результативность и психологическую приемлемость. Бывает, что разработчики стремятся получить идеальные результаты от своих систем. Возможно, вид равномерно распределенных прибылей и убытков и приносит удовлетворение, но создатели систем не должны жертвовать хорошей прибылью и умеренными просадками в пользу равномерности распределения результатов.

Обычно подобные жертвы – не более чем проявления синдрома идеального трейдера. Вместо поисков недостижимого идеального распределения прибылей и убытков лучше заняться выбором надежных торговых систем, которые отвечают нашим психологическим склонностям. Использование систем, наиболее совместимых с особенностями характера трейдера, повышает вероятность строгого следования торговым сигналам во время неизбежных периодов просадок.

Процесс анализа данных

Обзор

Теперь, когда мы выяснили ограничения и преимущества процессов анализа данных, рассмотрим конкретные уровни анализа. Хотя существуют и другие подходы к оценке данных, я выделяю три уровня анализа данных по торговым системам: анализ по классам активов, анализ по годам в пределах выборки и анализ за пределами выборки.

Анализ по классам активов

Примеры анализа данных по классам активов читатель может найти в табл. 3.2–3.10. В идеале разработчики систем хотят иметь равномерное распределение прибылей по всем активам, представленным в этих таблицах. Однако гораздо важнее стремиться к тому, чтобы система демонстрировала хорошие результаты против риска, а не равномерное распределение результативности по классам активов при тестировании на исторических данных. Памятуя это, сравним результаты торговых систем в табл. 3.2–3.10 и попытаемся сделать некоторые выводы относительно данных.

Ограничим наше исследование теми системами, которые демонстрируют отношение прибыли к максимальной просадке не менее 3,0 для всего портфеля (здесь они представлены в табл. 7.21–7.25). Сужение сферы исследования поможет избежать траты времени на анализ торговых систем с очень низкой результативностью, которые мы вряд ли станем использовать на практике.

Таблица 7.21. MACD

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник данных: CQG, Inc.

Таблица 7.22. Две пересекающиеся скользящие средние

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник данных: CQG, Inc.

Таблица 7.23. Пробой канала

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник данных: CQG, Inc.

Таблица 7.24. Индикатор Ишимоку с тремя пересекающимися скользящими средними

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник данных: CQG, Inc.

Таблица 7.25. Полосы Боллинджера

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник данных: CQG, Inc.

Таблица 7.21 не только показывает наибольшую чистую прибыль, но и демонстрирует самое плавное распределение чистой прибыли по классам активов. Таблицы 7.22 и 7.23 показывают довольно плавное распределение чистой прибыли по классам активов. Таблицы 7.24 и 7.25 являются, пожалуй, самыми сомнительными при анализе по классам активов. Это обусловлено тем, что в обоих случаях на один актив (фьючерсы IMM на японскую иену) приходится более 50 % совокупной чистой прибыли всего портфеля в период тестирования на исторических данных.

Анализ по годам в пределах выборки

Как и в случае анализа по классам активов, здесь также не следует жертвовать хорошими результатами с тем, чтобы просто получить равномерное распределение чистой прибыли по годам. Памятуя это, проанализируем результаты тестирования торговых систем, рассмотренных в главах 3 и 4.

В табл. 7.26 представлена разбивка по годам результатов тестирования систем следования за трендом, упоминавшихся в главе 3. Обратите внимание на то, что в отличие от анализа по классам активов здесь я сохранил системы с низкой результативностью в иллюстративных целях.

Таблица 7.26. Разбивка по годам результатов тестирования систем следования за трендом, упоминавшихся в главе 3

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник данных: CQG, Inc.

Как и следовало ожидать, системы из главы 3, построенные на методологии следования за трендом, в большинстве случаев демонстрируют хорошие результаты в годы с явным трендом (например, в 1997 и 2001 гг.) и плохие результаты в годы с неустойчивым движением (2000 г.). Торговая система MACD и здесь имеет наилучшие результаты. Обратите внимание на то, что убыточные для нее годы сконцентрированы в начале периода. Два последних года (2001 и 2002 гг.), напротив, являются наиболее успешными. Это свидетельствует о том, что система MACD достаточно надежна и успешно адаптируется к динамике рынка последних лет. В отличие от нее индикатор Ишимоку с двумя пересекающимися скользящими средними очень ненадежен, поскольку четыре года из семи последних лет были для него убыточными, и система принесла чистый убыток в $37 980,00 за период с 1 января 1996 г. по 31 декабря 2002 г.

В табл. 7.27 представлена разбивка по годам результатов тестирования систем возврата к среднему, упоминавшихся в главе 4. Диверсификация систем развернуто рассматривается в главе 9, а здесь мы лишь проанализируем результаты тестирования по годам и вскользь сравним их с результатами из табл. 7.26.

Таблица 7.27. Разбивка по годам результатов тестирования систем возврата к среднему, упоминавшихся в главе 4

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник данных: CQG, Inc.

В табл. 7.27 наибольшую результативность имеют экстремумы RSI с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра применительно к нашему портфелю возврата к среднему (детали см. в главе 4). Хотя эта система приносит убыток в 2001 г., в последний год тестирования (2002 г.) она демонстрирует наибольшую прибыль. Более того, если посмотреть на результаты систем следования за трендом в 2001 г. (см. табл. 7.26), то становится понятным, что убыток системы RSI-экстремумов вполне «обоснован» – 2001 г. был годом сильного тренда. В таких условиях от системы возврата к среднему можно ожидать только убытка.

Теперь посмотрим на систему возврата к среднему с наихудшими результатами. Любопытно, что в наименее результативной системе (экстремумы RSI с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра применительно к фьючерсному портфелю) используются те же самые критерии входа и выхода, что и в наиболее результативной системе (экстремумы RSI с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра применительно к портфелю возврата к среднему). Это свидетельствует о том, что системы возврата к среднему, рассмотренные в главе 4, недостаточно надежны для работы с диверсифицированной группой классов активов. Это ясно подтверждается убытками по фьючерсному портфелю с 1 января 1999 г. до конца периода тестирования, 31 декабря 2002 г.

Хотя данный вывод и не говорит о том, что мы можем больше доверять системам следования за трендом из главы 3, он не так однозначен, как может показаться, в результате отрицательной корреляции систем возврата к среднему и следования за трендом. Плохой результат RSI-экстремумов на нашем портфеле возврата к среднему в 2001 г. резко контрастирует с результатами систем следования за трендом в том же году. Еще важнее то, что сравнение табл. 7.26 и 7.27 показывает положительную результативность нашей системы возврата к среднему в 2000 г., который был наихудшим для систем следования за трендом.

Анализ за пределами выборки

Возьмем в качестве примера одну из торговых систем, рассмотренных в главе 3. В табл. 7.28 представлены результаты тестирования за пределами выборки для системы с двумя пересекающимися скользящими средними. Результаты тестирования этой системы в пределах выборки приведены в табл. 7.22. Если сравнить результаты тестирования за пределами выборки (2003 г.) с результатами за период выборки (см. табл. 7.26), то видно, что совокупная чистая прибыль находится в нормальных пределах. Ну а если бы она кардинально отличалась от прибыли в период выборки? Если результаты 2003 г. окажутся на 50 % хуже результатов 1993 г., от системы следует отказаться из-за высокой вероятности изменения характера рынков, которое мы наблюдали в нашем первом исследовании за пределами выборки.

Таблица 7.28. Тестирование системы с двумя пересекающимися скользящими средними за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник данных: CQG, Inc.

Если же совокупная чистая прибыль будет на 150 % больше, чем в 1995 г., то нужно тщательно исследовать результаты тестирования и проверить, действительно ли характер рынков изменился19. Хотя дополнительный анализ при получении такой большой прибыли кажется излишним, беспрецедентная прибыльность чаще всего оказывается результатом повышения волатильности (определяемой как скорость и размах ценовых движений).

Анализ резких повышений волатильности не так прост, как может показаться. Сложность связана с тем, что волатильность склонна к образованию трендов, и тем, что она демонстрирует гетероскедастичность. (Под гетероскедастичностью понимается то, что волатильность не постоянна, и что периоды высокой волатильности бесконечно чередуются с периодами низкой волатильности.) Как следствие, пока тренд волатильности сохраняется, необходимо сокращать размер позиции, чтобы не выйти за рамки разумного управления ценовым риском (см. главу 8). Вместе с тем, как только восходящий тренд волатильности нарушается, мы вправе ожидать периода низкой волатильности, а потому допущения относительно размера позиции, принятые во время тестирования в пределах выборки, скорее всего будут удовлетворительными.

Исследование тренда волатильности для одного актива может оказаться тяжелой задачей, а для целого портфеля различных активов – и вовсе неподъемной. Таким образом, если вы не являетесь риск-менеджером крупного финансового института и не располагаете сложнейшими программами анализа трендов волатильности, вам лучше сократить размер позиции, чтобы не выйти за допустимые рамки управления ценовым риском, определенные результатами тестирования за пределами выборки.

Сравнение результатов тестирования в пределах выборки и за ее пределами проводится также по таким показателям, как максимальная просадка, отношение прибыли к максимальной просадке, средний срок существования сделки и процент прибыльных сделок. Сопоставление строк «Портфель» в табл. 7.22 и 7.28 подтверждает выводы анализа по годам относительно приемлемости результатов тестирования за пределами выборки.

Интересно также отметить в результатах тестирования за пределами выборки низкую результативность контрактов IMM на японскую иену в 2003 г. и выдающуюся результативность контрактов Comex на золото. И то, и другое является аномальным по отношению практически ко всем исследованиям в пределах выборки, приведенным в главе 3. Я заостряю на этом внимание, чтобы подчеркнуть важность диверсификации портфеля. Рынки никогда не будут вести себя в будущем точно так же, как они вели себя в прошлом. А раз так, то выбор каких-то определенных классов активов в расчете на улучшение результативности временами приводит к катастрофе.

Заявление о философии торговой системы

Большинство фирм по управлению активами и многие институциональные инвесторы хотят, чтобы трейдеры представляли заявление о философии торговли помимо гипотетических и реальных результатов. Я рекомендую трейдерам и разработчикам систем подготовить заявление о философии для каждой торговой системы (а также и для портфеля систем, если он имеется) независимо от того, собираются ли они привлекать внешний капитал. Формулирование заявления о философии торговли помогает конкретизировать торговые стратегии и/или механизмы, а иногда идентифицировать просчеты в логике или в управлении ценовым риском до реального вложения капитала в рынки. Кроме того, такой документ служит идеологическим ориентиром, определяющим ожидания, с которыми можно сравнивать реальные результаты. Заявление о философии должно раскрывать следующие аспекты.

• Общая философия торговли. Заявление о философии должно явно обозначать принципы, на которых строится стратегия, типы поведения рынка, на которые ориентирована методология (например, следование за трендом или возврат к среднему), а также причины, по которым система будет с достаточной вероятностью демонстрировать аналогичные результаты в дальнейшем.

• Исторический горизонт использования (и/или тестирования). Этот раздел дает потенциальным инвесторам представление об историческом периоде использования (и/или тестирования). Раздел должен доказывать, что исторические данные достаточно полны и отражают все состояния рынка (рост, падение, трендовое и боковое движение, волатильное и нейтральное состояние). Кроме того, исторические данные должны относиться к достаточному количеству сделок, чтобы быть статистически значимыми.

• Риск ликвидности. Здесь должны раскрываться все допущения относительно ликвидности рынков, на которых ведется торговля. Следует детально рассмотреть допуски для проскальзывания / комиссий за две стороны сделки. Даже для сверхликвидных активов я устанавливаю минимальный вычет в размере $75 и увеличиваю его до $200 для многих классов активов, рассмотренных в главах 3 и 4.

• Срок существования сделки и средняя продолжительность нулевой позиции. В этом разделе представляется оценка среднего срока существования сделок. Я часто привожу здесь два срока: средний срок существования прибыльных сделок и средний срок существования убыточных сделок. Знание этих показателей иногда помогает заметить изменение характера поведения рынков.

Средняя продолжительность нулевой позиции показывает потенциальным инвесторам, насколько активно ведется торговля. Как и срок существования сделки, этот показатель сигнализирует трейдерам об изменении характера поведения рынков.

• Стоп-лосс-уровни. Не раскрывая в деталях механику функционирования нашей торговой системы, заявление о философии должно давать потенциальным инвесторам представление о подходе к определению стоп-лосс-уровней (например, процент от стоимости актива в момент входа или фиксированная сумма в долларах). Трейдерам, использующим фиксированные суммы, следует приводить детальную процедуру корректировки этих сумм при росте / падении волатильности портфеля (или актива).

• Максимальное количество последовательных убыточных сделок. Включение этого показателя психологически подготавливает инвесторов к принятию цепочек убыточных сделок, которые неизбежны при реализации любой торговой стратегии. Он также может сигнализировать трейдерам об изменении динамики рынка и о необходимости корректировки или даже отказа от торговой системы.

• Управление ценовым риском. В этом разделе следует раскрыть допущения относительно наихудшей просадки по средствам, допуски на превышение этих допущений (обычно 50 %-ное превышение наибольшей исторической просадки), а также стоп-лосс-уровень для торговой системы. В главе 8 вопросы ограничения убытков в торговых системах рассмотрены более детально; главная идея заключается в задании максимальной просадки для системы (37,5 % от средств под управлением часто используется как стоп-лосс-уровень для торговой системы). Выход за пределы этого уровня ведет к ликвидации фонда (или торгового счета).

Наихудшую просадку характеризуют двумя показателями: наихудшая месячная просадка и максимальная просадка, которая может относиться к нескольким календарным месяцам. Исключение второго показателя приводит к сокрытию истинного риска торговой системы.

И, наконец, в данном разделе необходимо указать максимальную длительность просадки. Этот показатель психологически подготавливает инвесторов к периоду ожидания следующего максимума средств на счете. Как и в случае со многими другими показателями, раскрываемыми в заявлении о философии, значительные отклонения длительности просадок могут свидетельствовать о фундаментальных изменениях в поведении рынка.

Измерение результативности торговой системы

Коэффициент Шарпа продолжает оставаться стандартным показателем результативности управляемых фондов и торговых систем. Он определяется как ожидаемая доходность за вычетом безрисковой процентной ставки (например, по казначейским векселям20), деленная на стандартное отклонение доходности. «Ожидаемая доходность» равна средней прошлой доходности по всей совокупности данных. Стандартное отклонение – это статистическая мера волатильности всей совокупности исторических данных. Оно характеризует степень отклонения индивидуальных наблюдений в исторический период от среднего значения для этого периода. Высокое стандартное отклонение (высокая волатильность) наблюдается, когда доходность на многих временны́х интервалах в пределах исторического периода сильно отклоняется от средней доходности периода.

Я не буду здесь углубляться в детальное рассмотрение всех ограничений, присущих коэффициенту Шарпа, а просто отмечу наиболее опасные моменты, связанные с его использованием в качестве единственного показателя результативности системы21. Идея коэффициента Шарпа заключается в том, что с ростом отклонения индивидуальных доходностей от средней прошлой доходности растет рискованность инвестиций. Хотя более сильное отклонение индивидуальных доходностей действительно указывает на более высокую волатильность, коэффициент Шарпа не делает различий для прибылей и убытков в составе этой характеристики. Высокая волатильность доходности не обязательно является эквивалентом более рискованной инвестиции. Поскольку коэффициент не различает отклонения вверх и вниз в исторической результативности, его применение ставит в невыгодное положение успешных трендовых трейдеров, которые обычно получают значительный прирост средств на счете после небольших коррекций.

Кроме того, коэффициент Шарпа не дифференцирует периодические и последовательные убытки – он характеризует только стандартное отклонение доходности в анализируемый период. Например, допустим, Торговая система А генерирует в месяц три последовательных сделки с убытком по $4000 и девять последовательных сделок с прибылью по $3500, принося совокупную годовую прибыль в размере $19 500, а Торговая система В приносит в месяц прибыль в размере $7500 и убыток в размере $3750, обеспечивая совокупную годовую прибыль $22 500. Поскольку коэффициент Шарпа не дифференцирует периодические и последовательные убытки и не различает отклонения вверх и вниз, он характеризует Торговую систему А как более успешную, хотя она демонстрирует просадку по средствам в размере $12 000 и более низкую среднегодовую доходность инвестиций.

Отношение прибыли к максимальной просадке (P: MD), постоянно используемое в этой книге, напротив, четко разграничивает рост и снижение волатильности, а также ставит в невыгодное положение системы (и менеджеров) с более высоким числом последовательных убыточных сделок. Так или иначе, несмотря на более высокую эффективность отношения прибыли к максимальной просадке в качестве измерителя результативности системы, коэффициент Шарпа остается стандартным показателем для отрасли.

В связи с этим я настоятельно рекомендую не просто включать коэффициент Шарпа в число показателей результативности трейдера, а дополнять его отношением прибыли к максимальной просадке. Поскольку P: MD не является общепринятым показателем при анализе систем, в заявлении о философии необходимо объяснить причину его включения и показать, что он лучше отражает реальную динамику соотношения риск / доходность.

Глава 8

Управление ценовым риском

Школы управления ценовым риском

Я не боюсь штормов, поскольку знаю, как управлять своим кораблем.

Луиза Мей Олкотт

Проблемы управления ценовым риском: обзор

Хотя управление ценовым риском не превращает плохую торговую стратегию в выигрышную, оно без сомнения является важнейшей темой этой книги по той причине, что позволяет избежать провала при использовании в целом прибыльной торговой системы. Представьте себе систему, обеспечивающую невероятную долю прибыльных сделок – 90 %, и трейдера, который вкладывает всю накопленную прибыль вместе с исходной ставкой в следующую сделку. В соответствии с теорией вероятности такой трейдер должен проигрывать в среднем на каждой десятой сделке.

Другая причина, по которой я считаю управление ценовым риском важнейшим инструментом в арсенале трейдера, заключается в том, что мы можем контролировать не рынки, а лишь уровень риска, принимаемый на них. Поскольку никогда не известно наверняка, чем завершится та или иная сделка – прибылью или убытком, крайне неразумно концентрировать внимание и капитал на тех аспектах торговли, которые нам неподконтрольны, и одновременно пренебрегать управлением ценовым риском, т. е. тем аспектом торговли, над которым мы имеем абсолютный контроль.

Конечно, мы также контролируем точки входа для каждой сделки. Однако определение точных уровней входа имеет, пожалуй, наименьшую значимость для успешной торговой системы. Ван Тарп в своей книге «Трейдинг – ваш путь к финансовой свободе»[2] (Trade Your Way to Financial Freedom) наглядно показывает, что выбор точных цен входа не имеет значения для разработки успешной методологии торговли. Он демонстрирует это на системе, которую Том Бассо, трейдер из книги Швагера «Новые маги рынка»[3], создал на основе случайных сигналов входа1. Тем не менее новички и разработчики систем продолжают концентрировать внимание почти исключительно на точках входа, поскольку видят в этом «контроль» над рынком; в то же время они игнорируют психологически неудобную проблему управления убытками и ценовым риском.

Во многих книгах по торговле, разработке систем и техническому анализу есть раздел под названием «Управление рисками». На деле, однако, они почти всегда ссылаются на необходимость управления одним видом риска, а именно ценовым риском. Вместе с тем участники рынка должны управлять и другими видами риска. Некоторые из них, например риск ликвидности, рассматриваются в этой главе в силу их критической значимости для управления ценовым риском. Детально управление другими видами риска, в частности кредитным и операционным риском, рассматривается в книге Кроухи, Галая и Марка «Управление рисками» (Crouhy, Galai and Mark, Risk Management).

В начале моей карьеры в качестве трейдера Refco, один из крупных брокеров по биржевым деривативам, использовал фразу «Риск везде» как рекламный лозунг. Эта фраза всегда нравилась мне тем, что она развеивает один из самых великих мифов инвестирования – миф о том, что можно избежать финансового риска. Из этого мифа следовало, что инвестиционные инструменты, не гарантирующие возврата основной суммы, являются рискованными и что риска можно избежать, если держать деньги под матрасом, в банке или вкладывать их в казначейские векселя. Инвестирование в инструменты, не гарантирующие возврата основной суммы, действительно связано с повышенным риском, однако, вкладывая деньги в казначейские векселя, мы сталкиваемся с риском упущенной выгоды, связанным с отказом от потенциально более высокой доходности.

Сравнение инвестиционных инструментов, гарантирующих возврат основной суммы, с более «рискованными» инвестиционными альтернативами наглядно демонстрирует суровый закон инвестирования: чем выше риск, тем больше вознаграждение (и наоборот, чем ниже риск, тем меньше вознаграждение). Обещание высокого вознаграждения и низкого риска может иметь три объяснения.

1. Перспектива реализации этого высокого вознаграждения далека настолько, что вознаграждение не компенсирует даже относительно низкий финансовый риск (например, лотерейные билеты и опционы глубоко вне денег).

2. Лицо, предлагающее такую инвестицию, не понимает реального соотношения риск / вознаграждение для данного инвестиционного инструмента.

3. Лицо, предлагающее такую инвестицию, понимает реальное соотношение риск / вознаграждение, но пытается скрыть его (например, в случае мошенничества и отмывания денег) от потенциальных инвесторов.

Использование Стоп-лосс-ордеров для управления ценовым риском торгового счета

Очевидно, что трейдеры могут улучшить доходность системы путем простого повышения допустимых уровней наихудшей просадки. Допустим, у нас под управлением находятся $100 000, и наша торговая система открывает позиции в одном контракте по заданному портфелю. При этом система демонстрирует наихудшую просадку в размере $20 000 или 20 % от нашего портфеля. Таким образом, если мы готовы принять 40 %-ную просадку по средствам, то вполне можем удвоить среднегодовую доходность, открывая позиции в двух контрактах вместо одного.

Хотя такая возможность может показаться соблазнительной, не следует забывать, что по мере повышения просадки снижается вероятность прибыльности системы. Снижается она к тому же экспоненциально с повышением процента просадки по средствам. Например, при 15 %-ной просадке по средствам последующий рост должен составлять 17,6 %, чтобы вернуться на уровень безубыточности. При 50 %-ной просадке для достижения уровня безубыточности необходим уже 100 %-ный рост. Помимо прочего, этого последующего 100 %-ного роста нужно добиться, имея половину первоначальных средств под управлением. Вероятность 100 %-ного роста по средствам после 50 %-ной просадки настолько мала, что некоторые хедж-фонды принимают стоп-лосс-уровень для фонда равным 37,5 % от последнего пика средств на счете2.

В результате задание стоп-лосс-уровня для торгового счета или торговой системы становится обязательным условием для успешного управления ценовым риском. Так как же минимизировать шансы на достижение 37,5 %-ной просадки по средствам? Поиском ответа на этот вопрос мы займемся в оставшейся части настоящей главы, здесь же я скажу, что наиболее распространенным среди разработчиков систем (хотя и несовершенным) методом является определение наихудшей просадки в период тестирования на исторических данных и принятие просадки, которая превосходит этот уровень на 50 %. При таком подходе, если наихудшая просадка в период тестирования составляет 20 %, надо готовиться к 30 %-ной просадке и корректировать лимиты на объемы позиций соответствующим образом.

Две школы управления ценовым риском

Тот, кто прочитал достаточно много книг по трейдингу и управлению ценовым риском, вполне может решить, что существуют две четко выраженные школы управления ценовым риском: трейдерская школа и школа VaR / стресс-тестирования. Хотя представители этих школ иногда утверждают, что их теории управления ценовым риском взаимно исключают друг друга, обычно это не так. Более того, только использование сильных сторон обоих подходов позволяет найти надежное решение в сфере управления ценовым риском.

Идеи одной из этих школ преобладают в книгах, написанных трейдерами и для трейдеров. В них обычно делается упор на двух подходах к управлению ценовым риском.

1. Объемный подход, в основе которого лежит размер позиций на рынках и количество торгуемых единиц объема (например, контрактов и акций).

2. Подход с использованием стоп-лосс-уровней, которые ограничивают размер риска на каждую открытую позицию и размер капитала, приходящегося на торгуемую единицу объема.

Другую школу представляют в основном профессиональные риск-менеджеры и ученые, которые фокусируются на управлении риском портфелей и оперируют такими инструментами, как рисковая стоимость (VaR) и стресс-тестирование, при формировании всеобъемлющей стратегии управления ценовым риском. С помощью VaR исследуется стандартное отклонение (или историческая волатильность) торгового портфеля, а также корреляция между его компонентами. Стресс-тестирование направлено на выявление слабых мест в исследованиях VaR путем анализа потенциальных эффектов ценовых скачков и корреляции в торговом портфеле.

Хотя трейдерская школа управления ценовым риском не всегда прямо говорит об этом, обе методологии измеряют ценовой риск на основе исторических данных. Именно поэтому так важно обеспечение согласованности данных и надежности торговых систем, именно поэтому я заостряю внимание на этих аспектах создания систем. Поскольку обе школы полагаются на исторические данные при разработке стратегий управления ценовым риском, и поскольку будущее поведение рынков никогда в точности не повторяет прошлое, необходимо непрерывно оценивать и переоценивать будущий ценовой риск.

Управление ценовым риском с использованием Стоп-лосс-ордеров

Пожалуй, одним из наиболее эффективных и фундаментальных методов управления ценовым риском является размещение стоп-лосс-ордеров для каждой сделки. Задание стоп-лосс-уровня заставляет нас выходить из позиции, когда поведение рынка перестает соответствовать нашей торговой модели. Несмотря на отсутствие абсолютных критериев размещения стоп-лосс-ордеров, они, по общепринятому мнению, должны отстоять достаточно далеко от текущей рыночной цены, чтобы не допускать реализации убытков от «нормальных» отклонений, но не настолько далеко, чтобы полученный убыток ставил под угрозу нашу способность вернуться к прибыльности.

Изучение последних данных о волатильности рынков, где мы торгуем, для наших временны́х горизонтов является важнейшим элементом успешной минимизации убытков, обусловленных нормальными колебаниями рынка. Второй аспект размещения стоп-лосс-ордеров, устранение угрозы для нашей способности вернуться к прибыльности, требует анализа рыночной волатильности в увязке с объемом средств под управлением.

Например, если типичные недавние уровни волатильности для фьючерсов IMM на японскую иену на нашем временном горизонте торговли предполагают размещение стоп-лосс-ордеров на уровне не менее $1500 от цены входа, то японская иена является подходящим торговым инструментом при объеме средств под управлением $100 000 в силу того, что один контракт представляет 1,5 %-ный риск для суммарного объема средств под управлением (такой риск считается приемлемым для отдельно взятой позиции). В то же время, если под управлением находятся $15 000, то открытие позиции в японской иене связано с неприемлемым уровнем ценового риска, поскольку один контракт теперь представляет 10 %-ный риск для суммарного объема средств под управлением.

Подобно тому, как нет абсолютно однозначных ответов на вопрос о размещении стоп-лосс-ордеров, нет абсолютно однозначных ответов и на вопрос о максимальном уровне риска на позицию. Проблема осложняется еще и тем, что некоторые активы и/или торговые системы могут иметь положительную или отрицательную корреляцию с существующими позициями на торговых счетах. Если открытые позиции положительно коррелируют с потенциальными сигналами входа, то в целях осмотрительного управления ценовым риском следует отказаться от совершения сделки, несмотря на наличие адекватных средств. Так, если у нас открыта длинная позиция в контрактах CBOT на соевые бобы, приобретение контракта CBOT на соевую муку может представлять чрезмерный риск в результате сильной положительной корреляции двух рынков. В то же время, если при наличии той же длинной позиции в контрактах CBOT на соевые бобы мы получаем сигнал на продажу контрактов CBOT на соевую муку, из-за сильной положительной корреляции этих активов имеет смысл осуществить сделку, даже когда риск отдельно взятой сделки кажется чрезмерным.

Помимо учета корреляции полезно ограничить риск на позицию на уровне 1–2 % от общего объема средств под управлением. Почему именно на уровне 1–2 %? Потому, что наша цель заключается в обеспечении такого срока существования счета, при котором мы можем вернуться к прибыльности после наихудшей просадки по средствам. Помните 37,5 %-ный стоп-лосс-уровень для торгового счета? Так вот, чем ниже стоп-лосс-уровень из расчета на сделку, тем ниже вероятность достижения 37,5 %-ного стоп-лосс-уровня для торгового счета. Если исходить из того, что под управлением находятся $100 000, и установить стоп-лосс-уровень на сделку равным 4 %, то для достижения стоп-лосс-уровня для торгового счета потребуется 12 последовательных убыточных сделок3 (см. колонку MCL в табл. 3.9 и 3.10). Если же при том же объеме средств под управлением установить стоп-лосс-уровень на сделку равным 1 %, то для достижения 37,5 %-ного стоп-лосс-уровня потребует уже 47 последовательных убыточных сделок.

Наконец, способность количественно оценивать риск на позицию относительно средств под управлением особенно полезна для трейдеров, использующих инструменты с левериджем, например фьючерсы и/или опционы. Это объясняется тем, что увязка риска на позицию с объемом средств под управлением снимает с трейдера вопросы левериджа и маржи и позволяет ему оперировать таким количеством контрактов, каким он хочет, пока не выходит за пределы 1–2 % на позицию.

Объемный подход к управлению ценовым риском: стратегии мартингейл и антимартингейл

Использование стоп-лосс-ордеров для управления ценовым риском недостаточно само по себе и требует введения дополнительных ограничений на размеры позиций. Такой двухуровневый подход к управлению ценовым риском позволяет найти ответы на следующие вопросы: какой риск на позицию я готов принять (ограничение по убыткам)? И каким количеством единиц объема на счет я готов торговать (ограничение по объему)?

Хотя существует бесчисленное множество стратегий управления ценовым риском на основе объемного подхода, их можно разделить на две базовые категории: мартингейл и антимартингейл. Мартингейл – стратегия, при которой объемный показатель принятых рисков удваивается после каждой убыточной сделки. Ее теоретическая предпосылка заключается в том, что, если просто удваивать размер позиции после каждой убыточной сделки, то в конечном итоге мы вернем все убытки в дополнение к первоначальной ставке. Проблема стратегии мартингейл в том, что цепочка последовательных убыточных сделок приводит к банкротству. Если первоначальный размер позиции составляет $1000, то при 11 последовательных убыточных сделках мартингейл приводит к просадке по средствам, превышающей $1 млн. Анализ результатов тестирования в табл. 3.9, 3.10 и 4.4 показывает, что, пусть и не часто, но 11 последовательных убыточных сделок все же встречаются в умеренно успешных торговых системах.

Несмотря на то, что «чистая» стратегия мартингейл предполагает удвоение объема риска после каждой убыточной сделки, участники финансовых рынков обычно используют другие, не менее летальные варианты наращивания убытков. Наиболее популярный вариант таких стратегий, применяемый чаще всего на длинной стороне фондовых рынков, называется усреднением вниз. В отличие от удвоения объема риска после каждой убыточной сделки здесь объем удваивается после того, как позиция потеряет половину своей стоимости. Опасность такого пути наглядно демонстрируют акции компании, которая после периода роста объявляет о банкротстве.

Поскольку стратегия мартингейл и ее вариации вроде усреднения вниз приводят к катастрофическим последствиям, привлекательной альтернативой должны служить стратегии, предусматривающие повышение размера риска во время и/или после увеличения средств под управлением. Подобные стратегии в целом называют антимартингейл. Самая примитивная стратегия этой категории предполагает удвоение размера позиций после каждой прибыльной сделки и возврат к исходному объему после убыточной сделки. Хотя такой подход может быть эффективным при управлении риском, когда прибыли и убытки на позицию идентичны, в целом его нельзя считать оптимальным из-за характера используемых торговых стратегий (например, при следовании за трендом прибыли и убытки неравны), а также гетероскедастичности торгуемых активов.

Стратегию антимартингейл называют еще управлением капиталом на основе фиксированной доли. При таком подходе размер риска увеличивается или уменьшается в зависимости от колебаний объема средств под управлением. Например, если используется торговая система, у которой наихудшая просадка по средствам составляла $10 000 на портфель размером $100 000 во время тестирования на исторических данных, а при реальной торговле под управлением будет находиться $1 000 000, то мы можем оперировать 10 контрактами при каждом торговом сигнале и в то же время рассчитывать на наихудшую просадку в размере 10 %. В случае повышения объема средств на счете до $1 100 000 размер позиции можно увеличить до 11 контрактов при сохранении ожидаемой наихудшей просадки на уровне 10 %. При снижении объема средств на счете до $900 000 размер позиции следует сократить до 9 контрактов, чтобы сохранить ожидаемую наихудшую просадку на том же уровне.

Одним из главных преимуществ использования фиксированной доли капитала является то, что данный подход заставляет замедлять темп потери капитала в периоды просадок и ускорять наращивание рыночной позиции в периоды увеличения объема средств на счете4.

Рисковая стоимость: обзор

Детальное рассмотрение методов определения VaR выходит за рамки нашей книги, поэтому здесь я лишь в общем обрисую ситуацию и покажу, почему VaR является важным дополнением к традиционным методам управления ценовым риском (например, к использованию стоп-лосс-ордеров и объемному подходу)5.

Методология рисковой стоимости направлена на количественную оценку стандартного отклонения (или исторической волатильности) торгуемого актива или портфеля активов, а также исторической корреляции между этими активами с целью поиска ответа на вопрос: какова вероятность потери Х долларов или более крупной суммы на определенном временнóм горизонте при нормальных рыночных условиях? Допустим, хедж-фонд имеет дневную VaR в размере $30 млн при 95 %-ном доверительном уровне. Это означает, что с вероятностью 95 % он не понесет убыток более $30 млн в течение ближайших 24 часов.

Преимущества рисковой стоимости

Хотя VaR дает трейдерам и риск-менеджерам множество преимуществ, главное достоинство этого показателя, доступное всем участникам рынка, заключается в оценке вероятности убытка по заданному портфелю на заданном временном горизонте. VaR, отражающая историческую волатильность и корреляцию заданного портфеля, позволяет прогнозировать будущий ценовой риск, представляя его как вероятность для определенного периода владения.

Риск-менеджеры и разработчики систем, использующие традиционные инструменты, например подход на основе стоп-лосс-уровней и объемный подход, могут раскрыть вам множество существенных аспектов портфельного риска, такие как вероятность 20 %-ной просадки в течение прошлых 10 лет при торговле конкретными активами с использованием определенной методологии. Более того, они могут определить, сколько раз счет будет демонстрировать дневной убыток, превышающий определенный порог в денежном выражении (например, $10 млн). Фактически такой подход к определению, сколько раз счет будет демонстрировать дневной убыток свыше $10 млн, является не чем иным, как нестатистическим методом определения VaR, которую еще называют исторической VaR.

Историческая VaR позволяет оценить вероятность убытка на заданном историческом горизонте (например, один год) путем простого отсчитывания наихудших для торгового счета событий до тех пор, пока мы не получим желаемый процент торговых дней с наибольшим убытком. Так, если в прошлом году было 255 торговых дней и нам нужно определить историческую VaR для торгового счета с 95 %-ной вероятностью или доверительным уровнем для 24-часового периода владения, то можно просто отсчитать 13 торговых дней, в которые счет демонстрировал наибольший дневной убыток. Дело в том, что 5 % от 255 дней составляют примерно 13 торговых дней для данного года. Таким образом, если прошлогодний наименьший дневной убыток за 13 дней составлял $5 млн, а прошлогодним средним дневным результатом торговли была прибыль $2,5 млн, то историческая VaR для прошлого года равна $7,5 млн.

К сожалению, ни историческая VaR, ни традиционные инструменты управления ценовым риском ничего не говорят о вероятности убытков по нашему портфелю в следующие 24 часа. В отличие от этого форвардные (параметрическая и имитационная) модели VaR предлагают такие статистические измерители, как стандартное отклонение и корреляция, для оценки вероятностного распределения убытков по текущему портфелю за конкретный период (т. е. за 24 часа). Таким образом, форвардные модели VaR могут эффективно показывать, как добавление определенной позиции к текущему портфелю уменьшает или повышает портфельный риск (в результате отрицательной или положительной корреляции с существующим портфелем)6.

Слабые стороны рисковой стоимости

Хотя рисковая стоимость является ценным инструментом, она не решает полностью проблемы управления ценовым риском. Дело в том, что VaR не показывает, сколько мы можем потерять за период владения активом, она характеризует лишь вероятный максимальный убыток. Например, VaR определяет чрезмерный убыток для торгового счета как сумму более $30 млн и говорит нам, что вероятность превышения этой суммы в течение следующих 24 часов составляет 5 %, но не указывает, насколько любой дневной убыток может превысить $30 млн.

Другой недостаток моделей VaR заключается в том, что они исходят из независимости последовательных событий: то, что произошло сегодня, никак не влияет на завтрашнюю торговлю. Поскольку все торговые системы, рассматриваемые в настоящей книге, обязаны своей успешностью склонности рынка либо к формированию тренда, либо к возврату к среднему, такую независимость нельзя считать корректным допущением.

Допущение о независимости последовательных событий приводит к тому, что VaR не учитывает чрезмерную концентрацию событий. Например, тот факт, что вчера был превзойден дневной порог VaR, ничего не говорит о вероятности превышения VaR сегодня. На деле чрезмерная концентрация событий может быть одним из признаков сильного трендового рынка. Лучше всего, пожалуй, это демонстрирует кризис мексиканского песо в 1995 г., когда смещение рынка от среднего превышало 20 стандартных отклонений на протяжении девяти дней.

Менее очевидная проблема связана с кумулятивными убытками, поскольку VaR только предсказывает вероятность нарушения определенного доверительного уровня, например 95 %-ного. В результате VaR не может учитывать кумулятивные убытки, которые никогда не превышают установленный доверительный уровень. Проблема накопления ежедневных убытков, не превышающих порог VaR, – это еще одна причина, по которой такие традиционные инструменты управления ценовым риском, как исследование исторических наихудших просадок, являются существенным дополнением анализа с использованием VaR.

Хуже всего то, что модели VaR исходят из возможности закрытия трейдерами позиций без значительного проскальзывания. VaR в буквальном смысле «отбрасывает» риск ликвидности, что чревато последствиями, особенно когда это допущение сочетается с попыткой оценить вероятность чрезмерного и статистически неправдоподобного дневного убытка. Достаточно лишь представить себе остановку торгов на товарном рынке в результате скачка цен или неликвидность глобальных фондовых рынков 19 октября 1987 г., чтобы понять катастрофический результат отбрасывания риска ликвидности.

Наконец, VaR предполагает, что историческая корреляция имеет предсказательную силу. Как мы только что видели на примере ликвидности, сочетание исторической корреляции с ценовым скачком может привести к фатальным допущениям относительного ценового риска конкретного портфеля. На практике одним из главных отличительных характеристик ценового скачка является нарушение исторически стабильной корреляции. Лучше всего это видно на примере нарушения исторически стабильной взаимосвязи курса британского фунта и немецкой марки во время кризиса курсового механизма Европейской валютной системы в сентябре 1992 г. (рис. 8.1).

Рис. 8.1. Дневной график спот-курса немецкая марка / британский фунт до и во время кризиса курсового механизма Европейской валютной системы в 1992 г. © 2004 CQG, Inc.

Стресс-тестирование

Стресс-тестирование направлено на устранение многих присущих VaR недостатков. Рисковая стоимость позволяет количественно оценивать вероятность выхода убытков портфеля за определенный порог на заданном временном горизонте, но ничего не говорит о размере конкретного убытка. Стресс-тестирование дает возможность количественно оценить, насколько плохим может быть маловероятное событие, однако в большинстве случаев не позволяет определить вероятность возникновения конкретного события. Именно поэтому стресс-тестирование служит идеальным дополнением VaR-анализа.

Детальное рассмотрение методов стресс-тестирования выходит за рамки настоящей книги7. Здесь я лишь приведу пример, который поможет объяснить основную идею подхода и покажет его полезность. Одним из наиболее простых и самых популярных методов стресс-тестирования является анализ сценариев. Он предполагает применение к текущему портфелю либо гипотетического сценария, скажем, повышения процентной ставки на 100 базисных пунктов, либо реального исторического сценария, например рыночного краха 1987 г., для оценки уязвимости портфеля. После того, как стресс-тестирование выявит слабые места портфеля, мы можем уменьшить риск путем сокращения позиций или приобретения опционов.

Конечно, стресс-тестирование не лишено недостатков, включая и то, что шансы на точное повторение и гипотетического, и исторического сценария в будущем невелики (как следствие, наши меры по защите от риска могут оказаться неэффективными). Тем не менее, поскольку стресс-тестирование может учитывать нарушения исторической корреляции, риск ликвидности, кумулятивные убытки и концентрацию событий, оно остается особенно ценным дополнением к VaR-анализу. На практике стресс-тестирование компенсирует так много недостатков методологии VaR, что оно и VaR рассматриваются как две составные части одной школы управления ценовым риском.

Психология управления ценовым риском

С учетом того, что риск, который мы готовы принять, является единственным принципиальным аспектом полностью подконтрольной нам торговли, забота об управлении ценовым риском никогда не бывает лишней. Почему успешные менеджеры хедж-фондов постоянно демонстрируют среднегодовую доходность на уровне 5–25 %? Они вполне могли бы показать и 50–250 %, но это во много раз повысило бы вероятность их банкротства. Одной из наиболее распространенных причин, по которым розничные и институциональные трейдеры терпят неудачи, является непоследовательное применение всеобъемлющих, системных методов управления ценовым риском. Оно неизменно проявляется в виде чрезмерно высокого риска для капитала под управлением.

Хотя есть и другие факторы, мешающие нам «спустить курок» при осуществлении сделки, одна из самых распространенных и серьезных причин неудач – слишком высокая доля суммарного объема средств, приходящаяся на позицию. Необходимо сильно подумать, стоит ли входить в такую сделку, которая может положить конец нашей карьере трейдера. Это простой инстинкт самосохранения. Перед заключением заманчивой сделки трейдер должен задаться вопросом, не потеряет ли он из-за возможного убытка по перспективной позиции способность торговать в будущем. Если ответ положителен, то следует уменьшить объем торговли так, чтобы этого не случилось.

Наша культура ориентирована на быстрое получение результата. Микроволновые печи, самолеты, экзотические диеты, высокоскоростные каналы передачи информации, рестораны быстрого питания и т. п. нацелены на быстрое решение проблем. Привлекательность финансовых инструментов с левериджем заключается в их способности удовлетворять нашу жадность и нетерпеливость в стремлении к богатству. Я же призываю читателей богатеть медленно и безопасно. Сравните доходность инструментов с левериджем и обычных инвестиционных инструментов. Если доходность первых значительно выше, сравните риск провала. В идеале разумное управление ценовым риском должно снижать риск убытка по активам с левериджем до уровня риска по сходным инструментам без левериджа.

Другим подходом к решению психологической проблемы защиты является игра только в пределах того капитала, потерю которого мы можем себе позволить. Такой подход фактически представляет собой аналог ограничительной оговорки, которую принимают брокерские фирмы, делающие рынки инструментов с левериджем. Намного легче выдерживать спокойное отношение к результатам наших действий на рынке, когда мы не привязаны эмоционально или психологически к средствам, поставленным под риск в начале предприятия.

До открытия позиций на рынках необходимо получить положительные ответы на следующие вопросы. Достаточно ли моих средств под управлением, чтобы выдержать просадку, которая выше наихудшей просадки, полученной в процессе тестирования системы? Учел ли я проскальзывание / комиссию в случае ценового скачка? Готов ли я психологически и финансово к тому, что максимальное число последовательных убыточных сделок окажется больше показателя, полученного при тестировании системы на исторических данных?

Механические торговые системы, просадки и уверенность трейдера

Механические торговые системы – идеальная среда для реализации инструментов управления ценовым риском, рассмотренных в этой главе. В силу того, что такие системы позволяют количественно оценивать риск по активам и по портфелю в целом, они важны для определения стоп-лосс-уровней, объемных ограничений на размер позиций и соотношения риск / вознаграждение. Что еще важнее, механические торговые системы укрепляют уверенность трейдера в периоды просадок по средствам.

Просадки по средствам – неизбежный элемент практики любого трейдера. От способности трейдеров выдерживать это сложное испытание зависит их успех. Ключом к успешной торговле во время просадок является неизменность политики и дисциплина. Хотя трейдерам всегда непросто соблюдать правила входа, выхода и управления риском после череды убыточных сделок, предварительное тестирование механических торговых систем на исторических данных повышает уверенность портфельных менеджеров и инвесторов и сдерживает их эмоции в периоды неизбежных просадок.

Для управляющих активами обычной практикой является вложение дополнительных средств в торговую систему в разгаре значительных просадок. Причина подобного поведения в том, что, если инвестиционный менеджер строго и дисциплинированно следует за сигналами торговой системы, и рынок не выходит за пределы исторической наихудшей просадки, то вложение дополнительных средств фактически менее рискованно и потенциально более прибыльно, чем в нормальных условиях.

Но что произойдет, если рынок пробьет уровень наибольшей просадки в период тестирования на исторических данных? Это может означать, что целостность системы сохраняется, требуется просто сократить размер риска и таким образом подстроиться под беспрецедентный уровень волатильности результатов, или сигнализировать о том, что динамика рынка меняется и систему следует модифицировать или отказаться от нее. Для определения, с какой из этих возможностей мы имеем дело, нужно не только чтобы механические торговые системы были надежными, но и чтобы трейдеры и риск-менеджеры умели применять инструменты управления ценовым риском, рассмотренные в этой главе.

Глава 9

Повышение доходности1

Расширение зоны комфортной торговли

Умный человек старается понять, что лежит в основе. Когда это известно, становится ясно, что нужно делать.

Конфуций

Три вида диверсификации

Диверсификация – один из главнейших, но не в полной мере используемых инструментов, которые доступны трейдерам и инвесторам. Она позволяет повышать доходность без пропорционального увеличения принимаемого риска. Наиболее часто используемый вид диверсификации – диверсификацию по классам активов – мы уже рассматривали в главах 3 и 4 и видели, как включение в портфель классов активов с низкой корреляцией влияет на общую результативность. Анализ табл. 3.2–3.13 и 4.4–4.8 показывает, что диверсификация почти всегда улучшает результаты относительно результатов отдельно взятых активов.

В этой главе внимание уделяется двум другим методам диверсификации: использованию разных групп параметров в одной и той же торговой системе и сочетанию некоррелирующих и/или отрицательно коррелирующих торговых систем.

Диверсификация по группам параметров

Когда на торговом счете достаточно средств, имеет смысл диверсифицировать группы параметров, а не торговать различными контрактами с использованием единственного набора параметров. Хотя между группами параметров одной и той же торговой системы может наблюдаться сильная положительная корреляция, табл. 7.1–7.20 показывают, что даже незначительная модификация групп параметров может существенно изменить совокупную прибыль или убыток. Кроме того, как отмечалось в главе 7, поскольку мы не знаем наверняка, какая группа параметров окажется наиболее выигрышной в будущем, диверсификация способна минимизировать наше разочарование. Минимизация разочарования в этом контексте укрепляет нашу психологическую способность придерживаться дисциплины и последовательного подхода (например, системного и/или механического) к торговле2.

Это хорошо видно при сравнении табл. 9.1 и 9.2. В табл. 9.1 показаны результаты использования разных групп параметров в системе с двумя пересекающимися скользящими средними для контрактов CME на швейцарский франк в период 1993–2002 гг. Обратите внимание на то, что наилучшей группой параметров в этой таблице является сочетание 9– и 29-дневного периодов для скользящих средних; ближайшим к наихудшей группе является сочетание 7– и 20-дневного периодов. Сопоставьте это с табл. 9.2, где представлены результаты для той же системы и контрактов CME на швейцарский франк, но за пределами выборки в 2003 г. Мало того, что прежняя наилучшая группа параметров здесь становится худшей, лучшим оказывается ближайшее к прошлой наихудшей группе сочетание параметров.

Таблица 9.1. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на швейцарский франк (1993–2002 гг.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 9.2. Оптимизация пересекающихся скользящих средних для контрактов CME на швейцарский франк – исследование за пределами выборки (2003 г.)

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 9.2 еще более показательна в контексте диверсификации при сравнении результатов сочетания 7– и 20-дневного периодов с сочетанием 6– и 20-дневного периодов. Хотя в эти группы входит один и тот же длиннопериодный параметр, а короткопериодный параметр меняется только на один шаг, группа из 7– и 20-дневного периодов оказывается наиболее результативной, а группа из 6– и 20-дневного периодов остается в нижней части таблицы.

Механизм диверсификации по торговым системам

Сочетание некоррелирующих и/или имеющих низкую корреляцию торговых систем – один из наиболее эффективных методов повышения доходности без пропорционального увеличения риска. Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрим систему следования за трендом из главы 3 (MACD) для диверсифицированного портфеля фьючерсов и направленную среднесрочную систему возврата к среднему из главы 4 (экстремумы RSI с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра) для портфеля возврата к среднему, а затем сравним результаты отдельных систем с объединенными результатами двух систем.

При сопоставлении табл. 9.3 и 9.4 с табл. 9.5 в глаза бросается прежде всего повышение отношения прибыли к максимальной просадке. Это объясняется тем, что низкая корреляция между системами следования за трендом и возврата к среднему приводит к сглаживанию просадки в объединенных результатах. Хотя максимальная просадка в табл. 9.5 выше, чем в табл. 9.3 и 9.4, это превышение составляет всего 17 и 20 % соответственно. Зато, из-за того, что табл. 9.5 отражает результаты сигналов обеих систем, их чистые прибыли складываются, приводя к общему улучшению результативности.

Таблица 9.3. MACD. Результаты по портфелю за период с 1993 по 2002 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 9.4. Экстремумы RSI с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра и 2,5 %-ным стоп-лосс-уровнем. Результаты по портфелю за период с 1993 по 2002 г.

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Таблица 9.5. Объединение результатов по портфелю для M

Примечание: из результатов сделок вычтена цена проскальзывания и комиссия в размере $100. Источник информации: CQG, Inc.

Помимо прочего объединение этих некоррелирующих торговых систем смягчает многие недостатки обеих методологий. Так, один из недостатков систем следования за трендом заключается в том, что число убыточных сделок больше числа прибыльных сделок. При объединении двух систем процент прибыльных сделок, который у MACD составлял 42,85 %, повышается до 50,82 %.

Поскольку эти две торговые системы имеют низкую корреляцию, иногда они обе генерируют прибыль, иногда одна приносит прибыль, а другая – убыток, а бывают случаи, когда обе дают убыток. Таким образом, единственным способом воспроизведения результатов тестирования на исторических данных для объединенных систем является реализация всех генерируемых ими сигналов. Иными словами, трейдеры не должны пытаться перехитрить системы.

Хотя постоянная реализация всех сигналов по всем активам на первый взгляд не представляет сложности, на деле это не так просто из-за того, что обе системы могут торговать одним и тем же активом. Именно это и происходит в случае объединенных систем в табл. 9.5, поскольку в оба портфеля входят фьючерсные контракты на E-mini S&P 500. В результате не исключено, что торговые системы будут генерировать противоположные сигналы для одного и того же инструмента.

В начале использования нескольких систем с низкой корреляцией я сразу же столкнулся с проблемой конфликта торговых сигналов. Я пропускал сигнал на покупку в системе следования за трендом из-за того, что система возврата к среднему генерировала сигнал на продажу того же самого инструмента. При торговле овернайт моя система возврата к среднему реализовывала прибыль, что соответствовало временной просадке по средствам в системе следования за трендом (когда я принимал эту сделку). Затем почти сразу после прибыльного выхода системы возврата к среднему рынок разворачивался, и я упускал одну из самых прибыльных трендовых сделок года.

Этот лишь подтверждало тот факт, что обязательным условием успешного применения диверсифицированных торговых стратегий является строгая реализация торговых сигналов. В конце концов я обнаружил, что проще всего проблема конфликтующих сигналов для одних и тех же активов решается путем открытия двух (или более) торговых счетов – по одному на каждую методологию (например, для следования за трендом, для возврата к среднему, для краткосрочной торговли).

Психология торговли при диверсификации по системам

В результате многолетнего наблюдения за процессом торговли я пришел к выводу, что существуют трейдеры трех явных типов: следующие за трендом, торгующие на возврате к среднему и краткосрочные (т. е. занимающиеся свинг– и дей-трейдингом). Вместе с тем никто не мешает расширить границы наших естественный предпочтений (см. главу 6, помогающую определить индивидуальные торговые склонности) и принять торговые стратегии других типов. Хотя, на мой взгляд, принять среднесрочные торговые системы возврата к среднему легче и трендовому, и краткосрочному трейдеру, практика показывает, что человек может адаптироваться к любому типу торговли (даже несмотря на то, что он все равно будет чувствовать себя более комфортно лишь там, где находится центр его индивидуальных предпочтений).

Я считаю, что трейдерам следует осваивать другой стиль торговли только после того, как они добьются устойчивого успеха в естественном центре своих предпочтений. Начинать нужно с того типа торговых систем, который соответствует психологически нашим сильным сторонам (например, быстрая реакция, терпеливость, склонность идти против толпы) и помогает обрести уверенность и привыкнуть к дисциплине. Приобретать хорошие торговые навыки, необходимые для успеха, следует в как можно более комфортной среде, и лишь после этого применять универсальные правила, касающиеся дисциплины и управления инвестициями, в других, менее комфортных условиях торговли.

На первый взгляд добавление другого стиля торговли в свой арсенал кажется довольно простым, если, конечно, речь не идет о переходе от беспорядочной игры к спекуляции на основе жесткой дисциплины и правил. На деле, однако, идея объединения некоррелирующих торговых систем выливается в сложнейшую задачу для большинства трейдеров.

Представьте, что вы – успешный трендовый трейдер, который хорошо зарабатывает уже в течение ряда лет. У вас за плечами годы позитивного опыта покупки на недавних максимумах и/или продажи на недавних минимумах, принятия многочисленных небольших убытков и неограничиваемого наращивания прибыли. И вот вы решили добавить среднесрочную торговлю на возврате к среднему к своей основной стратегии следования за трендом.

После этого обычно происходит следующее: ваша стратегия следования за трендом говорит, что нужно продавать евро против американского доллара, и вы в полной уверенности так и поступаете. Тренд оказывается устойчивым, и начинает накапливаться прибыль. И тут система возврата к среднему генерирует сигнал на покупку евро против японской иены. На протяжении предыдущих трех лет вы ни разу не пропустили сигнал своей системы, а теперь вдруг засомневались. Деньги вам уже идут от продажи евро в соответствии с сигналом системы следования за трендом, поэтому, хотя система возврата к среднему была протестирована, и совершенно очевидно, что сочетание некоррелирующих и/или имеющих низкую корреляцию систем повышает общую результативность, вы все же решаете отказаться от сигнала системы возврата к среднему.

Даже единственный отказ от торгового сигнала перечеркивает годы дисциплинированной торговли. Неожиданно возвращаются все старые психологические проблемы, преследовавшие вас в начале карьеры, и это не удивительно – ведь вы идете против тех самых базовых предпосылок, которые привели вас к успеху.

Если эта история знакома вам, не отчаивайтесь. Несколько пропущенных сигналов и глубокий анализ результатов тестирования на исторических данных – и вы вернете уверенность и дисциплину, необходимые для одновременной торговли на тренде и на возврате к среднему. Поначалу одновременное участие в тренде и торговля против него выглядит крайне неестественно. Для многих трейдеров такая практика настолько чужеродна и напряженна, что они просто отказываются от диверсификации по системам и возвращаются к привычной и успешной в прошлом стратегии.

Хотя в использовании единственной успешной торговой методологии нет абсолютно ничего плохого, для индивидуального роста и развития успеха в торговле необходимы психологическая гибкость и умение последовательно предпринимать неудобные и неестественные действия. Одним из лучших инструментов, помогающих нам изменить поведение, является тщательный анализ результатов тестирования при диверсификации систем, включая количественную оценку соотношения риск / вознаграждение и сравнение других параметров подобно тому, как это сделано в табл. 9.3–9.5.

Помимо прочего, полезно помнить, что наш первоначальный успех как трейдеров зависит от способности делать неестественные и неудобные вещи. Использование торговых систем, несовместимых с нашим характером, – это не что иное, как расширение того самого набора навыков, который необходим для первоначального успеха.

И, наконец, расширение своего арсенала путем включения в него систем, прямо нацеленных на слабые места в психологической конституции, помогает краткосрочным трейдерам научиться терпению, а долгосрочным трейдерам – обрести быстроту реакции. Выход за пределы естественных склонностей с помощью системы, несовместимой с нашим характером, изменяет не только привычное поведение, но и структуру ключевых убеждений. Такие изменения имеют глубокие и далеко идущие последствия для нас и нашей жизни как на рынках, так и за их пределами.

Глава 10

Свобода действий и системная торговля

Свобода действий в рамках механических систем

Противоречие – это не признак ошибочности, а отсутствие противоречия – это не признак истинности.

Блез Паскаль

Вопрос свободы действий в контексте применения механической торговой системы всегда вызывает споры, поскольку свобода действий может привести к отступлению от торговой дисциплины и принципа постоянства. Во время работы над книгой я даже подумывал об исключении этой темы, чтобы не подрывать пропагандируемую мною идею постоянства и дисциплины в торговле. Чтобы не дать трейдерам повод принизить значение принципа постоянства и дисциплины, я обращаюсь к вопросу свободы действий лишь после всеобъемлющего обоснования причин исключительной важности дисциплины при реализации торговых сигналов.

Одной из причин, по которым я все же включаю данную главу в книгу, является изменчивость рынков и ценовые скачки. Замалчивание вопроса свободы действий в контексте применения механической торговой системы может оставить читателя в неведении и/или в состоянии самоудовлетворенности. Несмотря на то, что соблюдение принципов разумного управления денежными средствами (как показано в главе 8) помогает системным трейдерам избежать краха при изменениях характера рынка и/или ценовых скачках, способность «выживать» следует рассматривать как неоптимальное решение при использовании механических торговых систем.

Свобода действий и изменение характера рынков

Хотя строгого ответа на вопрос, что такое изменение характера рыночной динамики, не существует, в целях данной книги я определю его, как постоянное или долгосрочное изменение поведения рынка, которое в значительной степени снижает жизнеспособность исторически надежных торговых моделей. В главе 7 пример изменения характера рынка был представлен на рис. 7.1 и 7.2, которые демонстрировали падение результативности системы на основе пробоя 20-дневного канала для IGBPUSD (британский фунт / американский доллар) при тестировании на данных 1983–2002 гг. по сравнению с тестированием на данных 1993–2002 гг.

При изменении характера рынка генерируемые механически торговые сигналы могут (в зависимости от используемых стоп-лосс-уровней) положить конец карьере трейдера, использующего систему. Серьезность этой проблемы заставляет устанавливать определенные пороги, за которыми механические торговые системы уступают свободе действий.

В некоторых случаях такие пороги объективны и поддаются количественной оценке (и, таким образом, являются механическими), мы говорили о них в главе 8. К ним можно отнести превышение максимального числа последовательных убыточных сделок, полученного при тестировании системы на исторических данных, а также превышение наихудшей просадки по средствам и стоп-лосс-уровней. При достижении такого порога разумной может быть приостановка исполнения сигналов, генерируемых торговой системой, или, как минимум, сокращение объема риска (до тех пор, пока динамика рынка не станет ясной).

Свобода действий, волатильность и ценовые скачки

Точно так же, как и в случаях изменения характера рынков, для определения ценовых скачков не существует объективных критериев. Вместо них я использую гибридный произвольно-объективный подход, который основывается на необычно сильных повышениях волатильности. Для меня неважно, считает инвестиционное сообщество конкретное повышение волатильности ценовым скачком или нет. Ключевой момент заключается в использовании определенного критерия, который заставляет сокращать объем рыночного риска, способного повредить моей карьере трейдера.

Несмотря на существование целого набора числовых порогов (например, 50 %-ное превышение уровня годовой исторической волатильности), которые могут служить сигналом для сокращения объема риска, я не решаюсь связывать свое определение необычно сильного повышения волатильности с каким-либо одним статическим числовым порогом. Более разумным решением, на мой взгляд, является наложение дискреционного фильтра на объективный процентный показатель – 50 %-ное превышение уровня годовой исторической волатильности.

Например, если 45 %-ное повышение годовой исторической волатильности представляет собой прямой результат ультракороткого, неустойчивого события, вызванного новостями (скажем, о захвате Саддама Хусейна), то сокращение объема риска будет, пожалуй, неоправданным. В отличие от этого, если 20 %-ное повышение годовой исторической волатильности является результатом того, что трейдер оценивает как средне– или долгосрочное изменение динамики рынка (например, изменение в законодательстве, ведущее к изменению предложения и спроса), то было бы неплохо сократить объем риска, не дожидаясь достижения статического 50 %-ного порога.

Как бы то ни было, добавление свободы действий в механическую торговлю не означает отказ от дисциплинированного исполнения сигналов, генерируемых торговыми системами. Более того, за исключением случаев, когда повышение волатильности настолько значительно, что присутствие на рынке становится неразумным (с учетом объема средств под управлением), введение дискреционного фильтра предполагает лишь сокращение объема риска в ответ на сигналы, генерируемые системой.

Конечно, 50 %-ный порог превышения исторической волатильности является одним из множества объективных критериев, которые можно использовать в качестве триггеров для сокращения объема риска. В главах 7 и 8 упоминались другие потенциально полезные пороги, в том числе и условия, в которых исторические уровни прибыли превышаются на 150 % и нарушается исторически стабильная корреляция.

Механическая свобода действий

Если свобода действий трейдера может в конечном итоге привести к отказу от успешной механической системы, а слепое следование механическому подходу при ценовых скачках и изменении характера рынка – к неоптимальным результатам, то, возможно, ответом является создание набора правил, определяющих момент появления у трейдера свободы действий. Хотя таких правил может быть бесчисленное множество, идеальными кандидатами представляются выход волатильности за определенный порог в процентном выражении, превышение максимального числа последовательных убыточных сделок, полученного при тестировании на исторических данных, и получение беспрецедентного уровня прибыли на сделку.

Все объективные критерии, используемые для введения дискреционных элементов, вносят вклад в улучшение методологии управления ценовым риском. Пока мы строго придерживаемся принципов управления ценовым риском, включение дискреционных элементов в наш арсенал методов торговли не может привести к широко распространенным ошибкам торговли по собственному усмотрению (например, к неспособности ограничить убытки и к увеличению размера позиций после убыточных сделок).

Плюсы и минусы «истинной» свободы действий

До сих пор я говорил только об объективных количественных критериях введения дискреционных элементов в механическую торговлю, которые опираются на результаты тестирования систем на исторических данных и/или на историческую волатильность торгуемых активов. Однако есть еще количественные фундаментальные показатели, такие как паритет покупательной способности1, индикаторы настроения (например, коэффициент «пут / колл» и отчеты трейдеров об открытых торговых позициях)2 и дифференциалы процентных ставок, или «нечеткие» фундаментальные показатели вроде новостных событий, значения которых более туманны.

Это не означает, что использование менее четких дискреционных элементов в механической торговой системе не имеет смысла. Я просто хочу подчеркнуть, что их включение может поставить под вопрос действительность результатов тестирования нашей торговой системы на данных выборки и за пределами выборки. К тому же после того, как результаты перестают быть бесспорными, измерители приемлемости риска, например максимальное число последовательных убыточных сделок и отношение прибыли к максимальной просадке, также перестают быть бесспорными.

Без всякого сомнения, существуют и, по всей видимости, никогда не исчезнут очевидные ситуации, в которых традиционные дискреционные элементы являются разумными инструментами повышения результативности. Однако напомню еще раз, что нарушение дисциплины без достижения того или иного количественного порога создает опасный психологический прецедент. Поэтому до тех пор, пока трейдер не продемонстрирует свою способность устойчиво и дисциплинированно следовать сигналам торговой системы на протяжении длительного времени, я не рекомендую ему заменять простые количественные правила входа и выхода менее четкими дискреционными элементами.

Глава 11

Психология механической торговли

Торговые системы и трансформационная психология

Отважнее тот, кто преодолевает свои желания, а не тот, кто берет верх над врагами; ибо труднее всего дается победа над собой.

Аристотель

Дисциплина и гибкость

Хотя понятия «дисциплина» и «гибкость» могут показаться взаимоисключающими, как мы видели в главе 10, это не так. Трейдеры должны быть достаточно дисциплинированными, чтобы последовательно реализовывать сделки независимо от своих предпочтений и общего мнения о характере рынка. Дисциплинированный подход обычно требует широты взглядов и умения видеть вещи не как все. Но механическим трейдерам также нужна гибкость, чтобы своевременно отказываться от использования системы, когда она перестает хорошо работать (в результате изменения характера рынка).

Дзен-буддистские философы нередко пытаются объяснить нелинейность реальности простыми словами: истина, ложь, оба и никто, все одновременно. Этот ряд может показаться бессмысленным, но по существу он выражает многомерность всех вещей, включая и поведение рынков. Более того, эти слова олицетворяют гибкость умонастроения успешных трейдеров. Я, например, могу заявить: «Трейдеры добиваются успеха, следуя за трендом». И это истинно для трендовых трейдеров, однако ложно для трейдеров, использующих ненаправленные стратегии возврата к среднему. Можно также утверждать, что такое заявление и истинно, и ложно, поскольку некоторые трейдеры одновременно применяют и модели следования за трендом, и ненаправленные модели возврата к среднему. Опять же, для одних участников рынка, например для маркетмейкеров, мое заявление не будет ни истинным, ни ложным по той причине, что они играют на спреде между ценами продажи и покупки, а не на трендах или возврате рынка к среднему. Наконец, если взять весь спектр участников рынка, то все приведенные выше утверждения одновременно будут справедливыми.

Именно такова природа рынков, реализующаяся в многочисленных проявлениях вечно меняющейся высшей сущности. Именно эту сущность отражают пары «да – нет» и «истина – ложь». Именно по этой причине успех на рынках имеет так много проявлений: тренд, возврат к среднему, долгосрочная торговля, среднесрочная торговля, свинг– и дей-трейдинг, скальпинг и т. д. Именно поэтому рынок иногда вознаграждает, а иногда наказывает одно и то же поведение.

На вопрос, подтверждает ли данный раздел доводы сторонников случайных блужданий, отвечу в традициях дзен-буддизма: одновременно и да, и нет. Хотя постоянно изменяющийся рынок несомненно несет элементы случайного, такая краткосрочная случайность ни в коей мере не отрицает вечного чередования трендов и возврата к среднему.

Поскольку мы никогда не знаем наверняка, в какой фазе находится рынок, на тренде или на возврате к среднему, и когда одно состояние сменится другим, гибкость и широта взглядов становятся критически важными для успеха трейдера. Чем больше рыночных возможностей мы допускаем, тем легче увидеть свою ошибку, принять небольшие убытки, позволить прибылям расти и приспособиться к реалиям рынка.

Рынок может ускорять психологический и духовный рост по той причине, что он заставляет нас отбросить иллюзии и вернуться к постоянно изменяющейся реальности. Мой близкий друг и коллега Ричард Хом дошел даже до того, что стал называть игру на рынках терапией реализмом. Во многих сферах жизни иллюзии способны существовать бесконечно и безболезненно. На рынках же иллюзия правоты наказывается безжалостно и до тех пор, пока она не уступит место реальности1. Многие виды занятий не заставляют нас признавать ошибки или ответственность за них. Хотя подобное существование может быть привлекательным для человека с уязвимым самолюбием, оно ведет в интеллектуальный, эмоциональный и духовный тупик. Мы растем, совершая ошибки и признавая заблуждения; мы взрослеем, принимая результаты наших действий, но не замыкаясь на них; мы добиваемся успеха, разрушая иллюзию контроля и двигаясь вместе с постоянно изменяющейся реальностью.

Может ли человек добиться успеха на стезе трейдера без такого внешне хаотичного и неустойчивого видения рынка? Несомненно. Благодаря многомерности рынка, дисциплинированные, решительные и терпеливые люди способны адаптироваться к одному из его уровней истинности и добиться определенного успеха. В этом смысле рынок схож с мировыми религиями.

Религиозная литература наполнена изречениями, представляющими различные уровни истины для разных людей. Например, «не суди и не судим будешь» представляет собой урок этики, который постигается целой конгрегацией, хотя, как и успех на рынках, реализуется не так-то просто. Вместе с тем духовные адепты воспринимают это изречение одновременно как общепризнанную моральную норму и как предостережение от принятия внешней реальности (помимо собственной природы), основанной на ее иллюзорной видимости.

Несмотря на кажущуюся противоречивость, высшая истина рыночного поведения заключается в постоянно изменяющемся порядке внутри хаоса. Эта концепция порядка внутри хаоса вместе с непрерывным изменением рынков и является причиной, по которой торговля вызывает у игроков сильнейшие стрессы, а механические торговые системы оказываются бесценным инструментом, позволяющим перепрограммировать нас и приучить делать неестественные и неудобные вещи. Именно наша способность принимать риск и делать неудобные вещи вознаграждается прибылью.

Механические торговые системы работают потому, что через повторение они приучают нас принимать неестественное до тех пор, пока это не превращается в привычку. Когда человек учится водить машину, движение задним ходом кажется неестественным из-за того, что руль поворачивает автомобиль в противоположном направлении по сравнению с движением вперед. Тем не менее сочетание инструкций (которые включают в себя выслушивание и наблюдение за более опытными водителями) и опыта, получаемого в результате повторения упражнения, постепенно превращает неестественное в привычное.

Гибкость ума и тела

Многие курсы физической подготовки (боевые искусства, метод Фельденкрайза, техника Александера и другие) исходят из того, что тело перепрограммирует ум и наоборот. Интересно отметить, что практика, известная в Индии как хатха-йога, прямо проповедует идею достижения духовной гармонии через физические упражнения. Стремление к гармонии души и тела – неотъемлемая часть нашего развития и эволюции. Именно поэтому в главе 5 подчеркивается значение физических упражнений как метода смягчения стресса и поддержания баланса в торговле и в жизни в целом.

Сила человека заключается в его способности добиваться того, на чем он сосредоточился. Тем не менее ощущение умиротворения и хорошего самочувствия усиливается в результате тренировки ума и тела. Если вашей целью является повышение гибкости ума, займитесь каким-нибудь видом физической подготовки, повышающей гибкость тела (и наоборот).

Познание себя

Торговля открывает перед нами огромные возможности самопознания. С этой целью я настоятельно рекомендую трейдерам вести журнал. Он поможет объективно взглянуть на эмоции и предрассудки, связанные с поведением рынка. Если мы сможем точно оценивать свои склонности и эмоциональные ловушки, то будем более эффективно настраивать наши интеллектуальные установки и эмоциональные реакции на рынок.

Для многих торговля превращается в замкнутый круг маний и депрессий. Поскольку рынок – это постоянно меняющаяся объективная истина, эмоции, например эйфория после выигрыша и отчаяние после проигрыша, лишают нас способности эффективно действовать в будущем. Использование механических торговых систем воспитывает в нас уравновешенность и умение не замыкаться на результатах действий. В конечном итоге строгая реализация сигналов на вход и выход, генерируемых торговыми моделями, освобождает нас от эмоциональных всплесков и падений, характерных для недисциплинированной торговли, и заменяет их чувством удовлетворения после получения прибыли и (конечно, если мы правильно настроили систему) умением быстро восстанавливаться после признания понесенных убытков.

Лично мне сохранять спокойствие после убытка хорошо помогала мысль о том, что я собираюсь работать на рынке долгое время, а результат одной сделки не имеет значения на фоне следующих 300 сделок. Успех системного трейдера следует определять не по прибыли или убытку от конкретной сделки, а по тому, насколько строго он придерживается правил стратегии. Если мы следуем правилам, то даже когда результатом той или иной сделки является убыток, наша торговля все равно успешна. Пока система работает, и пока трейдеры следуют принципам строгого управления ценовым риском, их выживание гарантировано, несмотря на убыток и даже череду убытков. Теория вероятности и неизменный характер человеческого поведения (на котором строятся практически все успешные торговые стратегии) обусловливают высокие шансы на возврат счета к прибыльности.

Если же мы не соблюдаем правила, то следует признать поражение и посмотреть, каким бы мог быть наш результат при дисциплинированном подходе. После этого мы должны простить себя, распрощаться с прошлым и постараться быть более дисциплинированными при получении следующего торгового сигнала от системы.

В обоих случаях – как при получении убытка в условиях строгого следования за сигналами системы, так и при несоблюдении правил – принципиально важно честно оценить собственные действия на рынке и выпустить пар. После этого можно делать заключения, что это было, убыток в практике успешного системного трейдера или результат несоблюдения правил (с одновременным принятием решения об обязательной реализации следующего сигнала системы).

Многие трейдеры рассчитывают на то, что использование механических торговых систем позволит устранить эмоциональную составляющую. Но уравновешенность – это не устранение эмоций, а сдерживание эмоциональности. Мы не роботы и не должны стремиться стать ими. Эмоции – неотъемлемый атрибут человеческой сущности. Нам следует уважать и принимать свою эмоциональную реакцию на события. Лишь тогда мы перестанем замыкаться на результатах своих действий.

Концепция принятия эмоций и освобождения от них резко отличается от нашей обычной склонности упиваться эмоциями до тех пор, пока они не подорвут нашу будущую эффективность, или отрицать эмоции и позволять им разрушать уверенность и устремленность к успеху в нашем сознании и подсознании.

Целеустремленность: раздевание луковицы

Мой дед как-то рассказывал о корове, которая каждый раз норовила опрокинуть полный подойник. В подобных историях многое имеет отношение к характеру человека и психологии трейдера. Для успешной торговли трейдерам необходима целеустремленность. Единственным препятствием на пути к успеху является сам трейдер. Подобно корове из рассказа моего деда трейдеры с противоречивым характером нередко получают прибыли и даже добиваются определенного успеха, однако из-за неразрешенных психологических конфликтов они либо отказываются от этих прибылей, либо искусственно ограничивают свой успех.

Причины внутренних конфликтов не менее разнообразны, чем сама жизнь. Я знал одного трейдера, который отказывался от успеха из-за своего неудачного брака и нежелания незаслуженно обогащать жену. В таких ситуациях эффективная торговля практически невозможна. Нам нужно верить в то, что все, кто выигрывает от нашего успеха (включая и нас самих), заслуживают этого, иначе мы все время будем опрокидывать подойник. Добиться целеустремленности вроде бы не сложно, однако на деле для этого требуется постоянная самооценка и совершенствование.

Хотя препятствия на пути к целеустремленности практически бесконечны, я уверен, что в основе любой внутренней психологической преграды лежит единственная причина: самооценка. Отказываем ли мы себе в успехе из-за того, что ошибочно считаем деньги злом2, или из-за того, что наш успех приводит к обогащению недостойных, всякий раз причина кроется в более фундаментальном внутреннем конфликте: мы не считаем себя достойными. Несмотря на то, что у моего знакомого трейдера причина отказа от успеха была внешней – недостойная жена, но почему, спрашивается, он женился на той, которая не способна любить его? Потому, что он сам не считал себя достойным любви. Почему некоторые видят в деньгах злом? Потому, что они не считают себя достойными их. Что мешает нам признать и принять внутреннюю божественную сущность? Низкая самооценка.

Учитывая, что препятствия на пути к целеустремленности обычно являются подсознательными, как узнать, есть ли у нас, как у трейдеров, конфликты, связанные с желанием добиться успеха? Объективный ответ можно получить, проанализировав, как мы подходим к соблюдению правил входа и выхода, а также управления инвестициями. Любое отступление от этих правил указывает на необходимость выяснить, почему мы считаем себя недостойными успеха. Затем необходимо признать эти чувства и освободиться от них как от старой программы, которая не отвечает нашей новой самооценке.

Как изменить свою самооценку и начать думать о себе, как о достойном успеха? Хотя это непрерывно изменяющийся процесс, прежде всего необходимо окружить себя единомышленниками. Если поместить камертон, вибрирующий с определенной частотой, рядом с неподвижным камертоном, очень скоро оба камертона будут колебаться с одинаковой частотой. Оказавшись в окружении любящих и понимающих людей, мы начинаем любить и самих себя, и других

Интуиция против парапсихологического синдрома трейдера

Многие авторитетные книги по методам торговли пропагандируют использование интуиции в качестве дополнения к различным методикам, например фундаментальному и/или техническому анализу. В главе 3 одна из потенциальных психологических ловушек торговли на тренде была определена как неготовность отдать часть нереализованной прибыли, при этом подчеркивалось, что этот недостаток связан с нашей нереалистичной уверенностью в психологической способности предсказывать поведение рынка. Очевидно, что эти концепции – интуиция и парапсихологический синдром трейдера – прямо противоположны друг другу по своему характеру. Я намеренно избегал обсуждения роли интуиции в принятии торговых решений до тех пор, пока не будут рассмотрены базовые аспекты многомерности рынков и психологии трейдеров.

Теперь я могу свободно представить читателям свои представления относительно интуиции. Я действительно считаю, что интуиция играет определенную роль в достижении успеха, и признаю, что некоторые трейдеры очень эффективно используют этот инструмент для повышения результативности торговли. К сожалению, я также считаю, что среди трейдеров намного больше тех, кто использует веру в интуицию в качестве предлога для отказа от дисциплины на рынках.

Я не могу разрешить этот конфликт между истинной интуицией и маниакальным психологическим пристрастием, которое определено здесь как парапсихологический синдром трейдера. Вместо этого я просто признаю бесконечность проявлений успешной торговли на рынках и допускаю, что для успеха на стезе трейдера мне необходим дисциплинированный подход к использованию систем, построенных на теории вероятности. Да, я допускаю, что некоторые трейдеры способны стабильно видеть границу между интуицией и воображаемой реальностью, но сам, к сожалению, не могу похвастаться этим.

Если бы мы имели твердую уверенность в способности стабильно различать интуицию и воображение, и если бы такая уверенность подтверждалась историей успехов, то тогда и только тогда можно было бы говорить об отказе от дисциплинированного следования стратегиям и от теории вероятности. А пока такой день не наступил, хорошая новость заключается в том, что при строгом соблюдении принципов разумного управления ценовым риском мы имеем шансы выше среднего на успешное применение различных стратегий.

Трансформация через использование механических торговых систем

Индивидуальные свойства характера, стоящие на пути трейдера к успеху, многочисленны, однако их можно классифицировать следующим образом.

• Отсутствие дисциплины и/или непоследовательность. Ключом к изменению этого свойства характера является устранение препятствий на пути к целеустремленности и выяснение того, как (в целом) рынки вознаграждают нас за соблюдение правил входа, выхода и управления инвестициями и наказывают за отступление от них.

• Эйфория и/или жадность. Наша дисциплина нередко начинает хромать при накоплении прибыли. Мы нарушаем правила входа или управления инвестициями из-за нетерпеливости и отсутствия уважения к способности рынка обращать прибыли в убытки. Исправление этого недостатка связано с нашей способностью оставаться уравновешенными. Если удастся перепрограммировать себя на ровное поведение при получении и прибыли, и убытка, то мы не будем отказываться от дисциплины, получив крупный выигрыш или попав в полосу везения.

• Страх, неспособность инициировать сделку и/или синдром идеального трейдера. Обратной стороной жадности и эйфории является страх и неспособность принимать торговые сигналы. Такое может случиться в результате нежелания идти против толпы, боязни получить убыток или потерять прибыль. Ключом к изменению этого свойства характера является отстраненность, способность не замыкаться на результатах своих действий. Необходимо отстраниться от того, что принесет сделка, прибыль или убыток, поскольку результат ее существует только в неопределенном будущем. Концентрироваться следует на текущем моменте; именно в текущий момент мы получаем сигнал на вход, основанный либо на высокой вероятности, либо на высоком отношении прибыль / убыток (торговля на тренде), либо на привлекательном проценте прибыльных сделок (в системе возврата к среднему). Необходимо побороть страх и избавиться от него через отстраненность от результатов своих действий.

Процесс трансформации: в жизни и на рынках

В этой книге упомянута теория резонанса. Хотя работа о достижении успеха на рынках представляла бы несомненную ценность, я хотел показать тесную резонансную связь между рынками и человеческим опытом в целом.

Я твердо уверен, что истинное для микрокосма, например для сферы торговли, нередко находится в резонансе с более высокими истинами макрокосмических аспектов жизни в целом. Эта уверенность заставляла меня продолжать торговлю, несмотря на неудачи в начале карьеры и сомнения в собственных силах. Я верил, что потери и профессиональная неуверенность в моей торговой карьере каким-то образом резонируют с более значительной духовной дисгармонией, которая требует разрешения. Конечно, можно было просто прекратить торговлю, но я всегда чувствовал, что «то, чему мы сопротивляемся, продолжает существовать». Иначе говоря, проблемы, связанные с торговлей, например отсутствие дисциплины, непоследовательность, страх и жадность, проявляются то в одной форме, то в другой до тех пор, пока не преодолеют их.

Именно поэтому я стремился к вершинам мастерства и успеха в сфере торговли, несмотря на потери и стрессы. В конце концов многолетние усилия дали результат – у меня выработался дисциплинированный и последовательный подход к торговле. Как я и ожидал, обретение власти над эмоциями в этой области повысило гармонию во всех остальных сферах жизни.

Когда я только овладел необходимым для успеха дисциплинированным и последовательным подходом, мне ошибочно казалось, что торговля должна стать легче. Но даже при дисциплинированном принятии сигналов моих систем независимо от результатов конкретных сделок эмоциональная реакция на эти сделки периодически вызывала почти невыносимый соблазн отказаться от дисциплины. Хотя со временем острота этих эмоций притупилась, эмоции по-прежнему остаются неотъемлемым атрибутом моей работы в качестве трейдера.

Такие эмоциональные переходы от соблазна отбросить дисциплину к практически не требующему усилий следованию сигналам системы напоминают мне одну из особенностей поведения рынков: коррекции в пределах тренда (см. главу 1). В полном соответствии с тем, как рынки переходят от почти параболических движений в направлении долгосрочного тренда к откатам, когда тренд становится чрезмерным, наше сознание проходит через циклы роста и сжатия. В некоторых философских и религиозных учениях этот процесс сравнивается с кругом (или колесом), в котором за ростом следует сжатие и наоборот до бесконечности.

На мой взгляд, эволюционный процесс только «выглядит» как круг, а на самом деле мы постоянно переходим от одной крайности континуума к другой. Фактически этот процесс больше походит на спираль, в которой мы проходим через вариации одной и той же борьбы вновь и вновь, а каждый последовательный тест нашего сознания на одних и тех же поведенческих архетипах происходит на более высоком уровне до тех пор, пока не произойдет изменения парадигмы в основе полярных противоположностей человеческого опыта, известной в восточных религиях как озарение.

Какой катализатор приближает изменение парадигмы? Сознательные усилия. Настоящая книга посвящена рассмотрению различных методов укрепления нашей решимости целеустремленно продвигаться к успеху в торговле. По моему убеждению, этот процесс укрепления нашей воли через постоянные и сознательные усилия в одной области жизни влияет и на все другие области нашего сознания.

Каким образом сознательные усилия приводят к изменению парадигмы, к переходу от дуализма к уравновешенности и незамкнутости на результатах действий? Сознательные усилия, применяемые дисциплинированно и последовательно, ведут к созреванию и доминированию того, что в восточных религиях называют проявлением сознания. Проявление сознания – это составная часть каждого из нас, которая может «подтвердить» переход нашего сознания от двухполярного мира успеха и провала, мании и депрессии, к состоянию, где нет тяготения или отрицания какого-либо экстремума. Проявление сознания – та наша часть, которая через сознательные усилия помогает перейти от дуализма к целеустремленности и незамкнутости.

Я искренне надеюсь, что эта книга поможет читателям последовательно использовать сознательные усилия для укрепления проявления сознания. Еще я надеюсь на то, что доминирующее проявление сознания завершится преодолением всего мешающего достижению желаемого уровня успеха на рынках и, возможно, в жизни в целом.

Могут ли люди быть свободными от праздности

И наделенными верой, мудростью и добротой;

Имея пищу (полученную должным образом) и отличное поведение,

Могут ли они быть внимательными на протяжении всей жизни.

Шантидэва

Примечания

Глава 1

1. Joachim Goldberg and Rüdiger von Nitzsch, Behavioral Finance (Chichester, UK: John Wiley & Sons, 2001), p. 157.

2. Дэниел Канеман получил Нобелевскую премию в области экономики в 2002 г. за свою работу по поведенческим финансам.

3. Мандельброт впервые предположил, что рынки капитала демонстрируют стабильное распределение Парето в 1964 г.

4. Пояснение относительно индекса RSI Уайлдера и скользящих средних см. в разделе «Типы технических индикаторов: следование и возврат к среднему» данной главы.

5. Ari Kiev, Trading in the Zone (New York: John Wiley & Sons, 2001), p. 162.

6. Goldberg and von Nitzsch, Behavioral Finance, chapter 4.

7. Этот раздел заимствован из Richard Weissman, “The Math behind the System,” Working Money™, December 2003, ©2003 Technical Analysis, Inc. Использовано с разрешения.

8. Детальное обсуждение каждого из этих классических технических индикаторов см. в John J. Murphey, Technical Analysis of the Financial Markets (Paramus, NJ: New York Institute of Finance, 1999).

9. Фундаментальные показатели определяются как статистика спроса и предложения и/или новостные события.

10. Просадка является более точным измерителем риска, чем убытки по закрытым позициям. Вместо простой количественной оценки уменьшения средств на счете на основе прибыли и убытков по закрытым позициям просадка характеризует падение с предыдущего пика по средствам (наивысшей точки) до абсолютного минимума на основе ежедневной переоценки по рынку.

11. Самым распространенным триггером на основе индикаторов является, пожалуй, пробой 200-дневной скользящей средней на фондовых рынках.

12. См. Paul H. Cootner, ed., The Random Character of Stock Market Prices (Cambridge, MA: MIT Press, 1964).

13. Основываясь на собственных исследованиях, я пришел к выводу, что в подавляющем большинстве торговые инструменты демонстрируют боковое движение 70 % времени. Конечно, одни рынки, например рынки фондовых индексов, имеют более высокую склонность к возврату к среднему, а другие, например валютные рынки, – к формированию долгосрочных устойчивых трендов.

14. См. главу 2 для получения более детальной информации.

15. J. Welles Wilder, New Concepts in Technical Trading Systems (Greensboro, NC: Trend Research, 1978).

Глава 2

1. Торговля против толпы на временных или долгосрочных рыночных экстремумах является наиболее известной формой противоположного инвестирования, которое ошибочно принимают за синоним торговли против тренда.

2. Пояснения относительно линейного и экспоненциального сглаживания скользящих средних см. в John J. Murphy, Technical Analysis of the Financial Markets (Paramus, NJ: New York Institute of Finance, 1999), p. 199.

3. Perry J. Kaufman, Smarter Trading (New York: McGraw-Hill, 1995), pp. 129–153.

4. В число других подходов к заданию периодов выжидания при пилообразных движениях входит использование временной задержки. Временная задержка требует, чтобы рынок вышел за пределы сигнальной цены через определенное число дней.

5. См. Jack D. Schwager, Schwager on Futures: Technical Analysis (New York: John Wiley & Sons, 1996), chapter 20.

6. В главе 3 рассмотрены ограничения, связанные с применением таких инструментов, как ADX и показатели волатильности.

7. В главе 4 детально рассмотрены стратегии выхода для торговых систем на возврате к среднему.

8. См. Schwager, Schwager on Futures: Technical Analysis, p. 619.

9. Более полный анализ DMI см. в J. Welles Wilder, New Concepts in Technical Trading Systems (Greensboro, NC: Trend Research, 1978).

10. Более детальное объяснение см. в Murphy, Technical Analysis of the Financial Markets, pp. 381–384.

11. Там же, pp. 215–216.

12. Perry J. Kaufman, Trading Systems and Methods, 3rd ed. (New York: John Wiley & Sons, 1998).

Глава 3

1. См. Jack D. Schwager, Schwager on Futures: Technical Analysis (New York: John Wiley & Sons, 1996), chapter 12.

2. Thomas Stridsman, Trading Systems That Work (New York: McGraw-Hill, 2001), pp. 37–38.

3. Например, CME изменила стоимость пункта для контракта на S&P 500 с 500 на 250 после закрытия торговой сессии 31 октября 1997 г. в ответ на рост стоимости и волатильности инструмента.

4. Frank J. Fabozzi and Irving M. Pollack, eds., The Handbook of Fixed Income Securities, 6th ed. (New York: McGraw-Hill, 2000).

5. Мои исследования до сих пор ограничивались линейными инструментами, однако с использованием подразумеваемой волатильности в качестве фильтра в простых системах следования за трендом вроде тех, что рассмотрены в этой главе, стоит поэкспериментировать.

6. Art Collins, “Making Money with Momentum,” Futures (August 2003): 45.

7. Команды для ввода стоп-лосс-уровней см. в главе 4. Кроме того, при трансформации системы «стоп и разворот» на основе пробоя канала путем добавления других критериев выхода читатели могут захотеть снять флажок в поле «allow entry on exit». Поскольку программа не может определить, какой ордер, стоп или вход следует исполнять первым на дневном графике, снятие флажка уменьшает опасность ошибочных результатов при тестировании на исторических данных.

8. Barbara Rockefeller, The Global Trader (New York: John Wiley & Sons, 2001), chapter 5.

Глава 4

1. Более детальное обсуждение см. в Thomas Stridsman, Trading Systems That Work (New York: McGraw-Hill, 2001), pp. 70–77; 157–159.

Глава 6

1. Вероятность ниже 50 % также в результате того, что и покупатели, и продавцы проигрывают на комиссии и/или проскальзывании.

Глава 7

1. Robert Pardo, Design, Testing and Optimization of Trading Systems (New York: John Wiley & Sons, 1992), p. 55.

2. Там же, pp. 86–89.

3. Там же, pp. 88–89.

4. Jack D. Schwager, Schwager on Futures: Technical Analysis (New York: John Wiley & Sons, 1996), p. 674.

5. Pardo, Design, Testing and Optimization of Trading Systems, p. 3.

6. Там же, p. 4.

7. Schwager, Schwager on Futures, pp. 682–694.

8. Pardo, Design, Testing and Optimization, p. 134.

9. Там же, p. 141.

10. Там же, pp. 104–106.

11. Schwager, Schwager on Futures, pp. 688–691.

12. Pardo, Design, Testing and Optimization, pp. 143–144.

13. Schwager, Schwager on Futures, pp. 626–629.

14. Pardo, Design, Testing and Optimization, pp. 78–79, 142.

15. Использование самых свежих данных для тестирования за пределами выборки – это самое простое решение. Более сложная методология предполагает случайную многопериодную выборку данных.

16. Pardo, Design, Testing and Optimization, pp. 110–114.

17. Там же, pp. 114–118.

18. Там же, pp. 27–28.

19. Там же, pp. 156–157.

20. Вычитание безрисковой ставки предполагает неспособность трейдеров получить ее при игре на рынках; это, однако, не относится к валютным фьючерсам.

21. Более глубокое исследование вопроса см. в Schwager, Schwager on Futures, chapter 21.

Глава 8

1. Van K. Tharp, Trade Your Way to Financial Freedom (New York: McGraw-Hill, 1999).

2. Хотя иногда говорят, что прибыль, накопленная до просадки, может играть роль подушки, предотвращающей срабатывание стоп-лосс-триггера, такой подход нельзя считать разумным с точки зрения управления ценовым риском. Менеджеры всегда должны увеличивать объем средств на счете после того, как их фонд достигнет пика. Если исходить из этого, то инвестор не может использовать какую-либо ранее накопленную прибыль для смягчения просадки по средствам.

3. Почему 12, а не 10 последовательных убыточных сделок? Это объясняется тем, что мере уменьшения средств на счете 4 %-ный риск по каждой позиции представляет все меньшую сумму в денежном выражении. Например, на второй сделке наш риск составляет 0,04 от $96 000, или $3840.

4. Thomas Stridsman, Trading Systems That Work (New York: McGraw-Hill, 2001), pp. 272–273.

5. Полный анализ методов определения рисковой стоимости см. в Kevin Robert Dowd, Beyond Value at Risk (Chichester, UK: John Wiley & Sons, 1998), chapters 3–5.

6. Там же, p. 12.

7. Более полное рассмотрение методов стресс-тестирования см. в Dowd, Beyond Value at Risk, chapter 6.

Глава 9

1. Некоторые части этой главы позаимствованы из Richard Weissman. “Boosting Rates of Return with Non-Correlated Systems,” Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES™, Vol. 22, No. 1 (January 2004). ©2004 Technical Analysis, Inc. Используется с разрешения.

2. Joachim Goldberg and Rüdiger von Nitzsch, Behavioral Finance (Chichester, UK: John Wiley & Sons, 2001), pp. 102–106.

Глава 10

1. См. Neil Record, Currency Overlay (Chichester, UK: John Wiley & Sons, 2003), p. 216.

2. Более детальное разъяснение см. в Alexander Elder, Trading for a Living (New York: John Wiley & Sons, 1993), chapter 7.

Глава 11

1. R. E. McMaster, The Art of the Trade (New York: McGraw-Hill, 1999), p. 118.

2. Вместо иррационального представления в виде зла Макмастер определяет деньги как «накопленное свидетельство человеческого духа, энергии и сгустка жизни». См. McMaster, The Art of the Trade, p. 2.

Список литературы

Collins, Art. “Making Money with Momentum.” Futures (August 2003).

Cootner, Paul H., ed. The Random Character of Stock Market Prices. Cambridge, MA: MIT Press, 1964.

Grouhy, Michel, Dan Galai, and Robert Mark. Risk Management. New York: McGraw-Hill, 2001.

Dowd, Kevin. Beyond Value at Risk. Chichester, UK: John Wiley & Sons, 1998.

Elder, Alexander. Trading for a Living. New York: John Wiley & Sons, 1993.

Evans-Wentz, W. Y. Tibet’s Great Yogi Milarepa. London: Oxford University Press, 1928.

Fabozzi, Frank J., and Irving M. Pollack, eds., The Handbook of Fixed Income Securities, 6th ed. New York: McGraw-Hill, 2000.

Fusaro, Peter C., ed. Energy Risk Management. New York: McGraw-Hill, 1998.

Gitlin, Andrew W., ed. Strategic Currency Investing. Chicago: Probus, 1993.

Goldberg, Joachim, and Rüdiger von Nitzsch, Behavioral Finance. Chichester, UK: John Wiley & Sons, 2001.

Grinold, Richard C., and Ronald N. Kahn. Active Portfolio Management. 2nd ed. New York: McGraw-Hill, 2000.

Kaufman, Perry J. Smarter Trading. New York: McGraw-Hill, 1995.

Kaufman, Perry J. Trading Systems and Methods, 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 1998.

Kiev, Ari. Trading in the Zone. New York: John Wiley & Sons, 2001.

LeFèvre, Edwin. Reminiscences of a Stock Operator. New York: John Wiley & Sons, 1994.

McMaster, R. E. The Art of the Trade. New York: McGraw-Hill, 1999.

Murphey, John J. Technical Analysis of the Financial Markets. Paramus, NJ: New York Institute of Finance, 1999.

Ouspensky, P. D. In Search of the Miraculous. New York: Harvest Books, 2001.

Pardo, Robert. Design, Testing and Optimization of Trading Systems. New York: John Wiley & Sons, 1992.

Record, Neil. Currency Overlay. Chichester, UK: John Wiley & Sons, 2003.

Rinpoche, Sogyal. The Tibetan Book of Living and Dying. San Francisco: Harper, 1992.

Rockefeller, Barbara. The Global Trader. New York: John Wiley & Sons, 2001.

Ruggiero, Murray A., Jr. Cybernetic Trading Strategies. New York: John Wiley & Sons, 1997.

Schwager, Jack D. Market Wizards. New York: New York Institute of Finance, 1989.

Schwager, Jack D. The New Market Wizards. New York: Harper Collins, 1992.

Schwager, Jack D. Schwager on Futures: Technical Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1996.

Shantideva. A Guide to the Bodhisattva’s Way of Life. New Delhi: Library of Tibetan Works and Archives, 1993.

Smithson, Charles M. Managing Financial Risk. 3rd ed. New York: McGraw-Hill, 1998.

Steenbarger, Brett N. The Psychology of Trading. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2003.

Stridsman, Thomas. Trading Systems That Work. New York: McGraw-Hill, 2001.

Sun Tzu. The Art of War. Oxford, UK: Oxford University Press, 1963.

Tharp, Van K. Trade Your Way to Financial Freedom. New York: McGraw-Hill, 1999.

Weissman, Richard L. “Quantifying Technical Analysis.” Energy and Power Risk Management (May 2002).

Weissman, Richard L. “Developing Successful Mechanical Trading System.” Quantitative Finance (August 2003).

Weissman, Richard L. “The Math behind the System,” Working Money (December 2003).

Weissman, Richard L. “Boosting Rates of Return with Non-Correlated Systems,” Technical Analysis of Stocks & Commodities (January 2004).

Wilder, J. Welles. New Concepts in Technical Trading Systems. Greensboro, NC: Trend Research, 1978.

notes

Сноски

1

Пардо Р. Разработка, тестирование, оптимизация торговых систем для биржевого трейдера. – Минакс, 2002.

2

Тарп В. Трейдинг – ваш путь к финансовой свободе. – СПб.: Питер, 2007.

3

Швагер Дж. Новые маги рынка: Беседы с лучшими трейдерами Америки. – М.: Альпина Паблишерз, 2011.

Table of Contents

Ричард Вайсман Механические торговые системы: Психология трейдинга и технический анализ

Предисловие

Благодарности

Глава 1 Развенчание мифов и определение терминов Математический технический анализ и механические торговые системы

Развенчание мифов: неэффективный рынок и накатанная дорога к прибылям

Неэффективный рынок

Вхождение в сделку: психология входа

Выход из сделок: с прибылью или с убытком

Технический анализ: определение7

Механические торговые системы: определение

Определение временных рамок

Технический анализ: почему он работает

Психологическая значимость ценовых триггеров: горизонтальные уровни поддержки и сопротивления

Психологическая значимость ценовых триггеров: горизонтальные уровни поддержки и сопротивления (коррекция)

Психологическая значимость триггеров на основе индикаторов

Типы технических индикаторов: следование за трендом и возврат к среднему

Глава 2 Математический технический анализ Строительный блок для создания механических торговых систем

Типы технических индикаторов

Индикаторы следования за трендом: почему они работают

Индикаторы возврата к среднему: почему они работают

Индикаторы следования за трендом: триггеры на основе индикаторов

Скользящие средние

Другие методы следования за трендом на основе индикаторов

Индикаторы следования за трендом на основе ценовых движений: пробой канала Дончиана

Триггеры с использованием индикаторов возврата к среднему: осцилляторы

Процентные осцилляторы

Глава 3 Системы следования за трендом Вопрос стойкости

Предварительные соображения

Некоторые особенности триггеров на основе индикаторов

Согласованность данных: экспирация фьючерсных контрактов

Пояснения к таблицам результатов тестирования портфеля

Параметры торговой системы: чем меньше, тем лучше

Две пересекающиеся скользящие средние

Индикатор ишимоку с двумя пересекающимися скользящими средними

Три пересекающиеся скользящие средние

Индикатор ишимоку с тремя пересекающимися скользящими средними

MACD

DMI

DMI в сочетании с ADX

Пробой канала

Полосы Боллинджера

Сравнительные результаты

Система с полосами Боллинджера и индикатор Ишимоку с тремя скользящими средними

MACD против полос Боллинджера

Общие эмпирические правила

Фильтры

Классы активов, склонные к формированию трендов

Обрезание хвостов распределения в торговой системе

Ограничение убытков

Ограничение прибылей

Психологический профиль трейдера, следующего за трендом

Глава 4 Системы возврата к среднему Вопрос терпения

Особенности анализа среднесрочных торговых систем возврата к среднему

Достижение целевой прибыли и стоп-лосс-уровня в один и тот же день

Стоп-лосс-уровни

Трендовые системы возврата к среднему

Экстремумы индекса относительной силы с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра

Полосы Боллинджера с 200-дневной скользящей средней в качестве фильтра

Ненаправленные системы возврата к среднему

Полосы Боллинджера с ADX-фильтром

Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с индексом товарного канала в качестве фильтра

Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени

Психологический профиль среднесрочного трейдера, торгующего на возврате к среднему

Железная дисциплина

Чувство беспокойства, когда убыточных сделок больше прибыльных, и нежелание мириться с большим количеством последовательных убыточных сделок

Огромное терпение

Постоянное наблюдение за рынком

Глава 5 Краткосрочные системы Вопрос быстроты реакции

Торговля против убыточной системы

Ликвидность и волатильность

Результаты тестирования на исторических данных

Свинг-трейдинг с 2-часовыми барами

Трендовый свинг-трейдинг: пробой канала

Свинг-трейдинг с 2-часовыми барами: системы возврата к среднему

Экстремумы индекса относительной силы с 400-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Экстремумы медленных стохастических осцилляторов с CCI-фильтром и выходом по времени

Системы возврата к среднему с 60-минутными барами

Экстремумы RSI с 200-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Ненаправленные системы возврата к среднему

Семипериодный разворот

Пересечение RSI

Системы возврата к среднему с 30-минутными барами

Экстремумы RSI со 100-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Пересечение RSI с выходом по 1 %-ным стоп-лосс-уровню и прибыли

Системы с 15-минутными барами: экстремумы RSI с 50-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Системы с 5-минутными барами: экстремумы RSI с 16,67-часовой скользящей средней в качестве фильтра

Психологический профиль краткосрочного трейдера

Глава 6 Самопознание Как оценить свои склонности

Психология трейдера: все то же непрерывное изменение

Временные горизонты, торговые системы и индивидуальные склонности

Долгосрочные системы следования за трендом

Средне-долгосрочные системы следования за трендом

Среднесрочные системы следования за трендом

Среднесрочные системы возврата к среднему с трендовым фильтром

Кратко-среднесрочные ненаправленные системы возврата к среднему

Трендовые системы свинг-трейдинга

Системы свинг-трейдинга на возврате к среднему с трендовым фильтром

Ненаправленные системы свинг-трейдинга на возврате к среднему

Системы дей-трейдинга на возврате к среднему с трендовым фильтром

Ненаправленные системы дей-трейдинга на возврате к среднему

Глава 7 Создание и анализ систем Выгоды и подводные камни

Проблемы создания систем: обзор

Преимущества механических торговых систем

Слабые места механических торговых систем

Еще раз о проблемах согласованности данных

Согласованность данных: результаты тестирования для портфеля

Ряды исторических данных: количество, качество и тестирование за пределами выборки

Целостность систем: избежание подводных камней

Проверка целостности системы

Процесс оптимизации

Обзор

Оптимизация: выгоды

Ограниченная полезность оптимизации

Оптимизация: избежание подводных камней

Механика оптимизации

Процесс создания системы

Исследование за пределами выборки

Ограничения процесса разработки системы и анализа данных

Процесс анализа данных

Обзор

Анализ по классам активов

Анализ по годам в пределах выборки

Анализ за пределами выборки

Заявление о философии торговой системы

Измерение результативности торговой системы

Глава 8 Управление ценовым риском Школы управления ценовым риском

Проблемы управления ценовым риском: обзор

Использование Стоп-лосс-ордеров для управления ценовым риском торгового счета

Две школы управления ценовым риском

Управление ценовым риском с использованием Стоп-лосс-ордеров

Объемный подход к управлению ценовым риском: стратегии мартингейл и антимартингейл

Рисковая стоимость: обзор

Преимущества рисковой стоимости

Слабые стороны рисковой стоимости

Стресс-тестирование

Психология управления ценовым риском

Механические торговые системы, просадки и уверенность трейдера

Глава 9 Повышение доходности1 Расширение зоны комфортной торговли

Три вида диверсификации

Диверсификация по группам параметров

Механизм диверсификации по торговым системам

Психология торговли при диверсификации по системам

Глава 10 Свобода действий и системная торговля Свобода действий в рамках механических систем

Свобода действий и изменение характера рынков

Свобода действий, волатильность и ценовые скачки

Механическая свобода действий

Плюсы и минусы «истинной» свободы действий

Глава 11 Психология механической торговли Торговые системы и трансформационная психология

Дисциплина и гибкость

Гибкость ума и тела

Познание себя

Целеустремленность: раздевание луковицы

Интуиция против парапсихологического синдрома трейдера

Трансформация через использование механических торговых систем

Процесс трансформации: в жизни и на рынках

Примечания

Глава 1

Глава 2

Глава 3

Глава 4

Глава 6

Глава 7

Глава 8

Глава 9

Глава 10

Глава 11

Список литературы

Сноски

1

2

3