Узагальнення чинників впливу на пропозицію грошей

Дата добавления: 2015-08-30; просмотров: 587

РИСУНОК 8-5

Выбрать акции, демонстрирующие работу различных индикаторов, было довольно проблематично. И не потому, что трудно найти хорошие акции, большинство их работало достаточно хорошо с концепцией филь­трации. Проблема состояла в том, как поддерживать доверие: вы же не должны подумать, будто в поисках безупречного примера была прочеса­на целая вселенная. Итак, решено использовать первую акцию из обоих списков — S&P100 и промышленного индекса Доу — Alcoa (AA). На рис. 8-5 показан штриховой график максимумов-минимумов Alcoa вмес­те с гистограммой объема на анализируемом периоде, используемом в по­следующих примерах.

На рис. 8-6 — 8-18 над графиком японских свечей АА показаны три­надцать различных индикаторов. График показывает только последние 140 торговых дней, но анализ покрывает все данные с 1 января 1989 года по 31 марта 1992 года (3 1/4 года). Направленные вверх и вниз стрелки ввер­ху графика (над индикатором) показывают сигналы, поданные самим ин­дикатором. Направленные вверх и вниз стрелки, находящиеся под инди­катором, показывают автоматически идентифицированные модели све­чей и говорят о том, является ли данная модель бычьей (стрелка вверх) или медвежьей (стрелка вниз). Если модель свечей обозначена двойной стрелкой, то это отфильтрованная модель. В рамке, расположенной в пра­вом нижнем углу графика, показана торговая информация, относящаяся к трем методам торговли. Она говорит о дате сделок, общем проценте при­былей и убытков, количестве торговых сигналов и о среднем проценте прибыльности или убыточности сделки. Заметьте, что торговые резуль­таты моделей свечей для всех примеров одни и те же. Данные не меня­лись, следовательно, модели свечей были одними и теми же. Лишь инди­катор, а также отфильтрованные модели свечей в каждом примере раз­ные. Во всех примерах индикаторов общий доход при использовании од­них лишь моделей свечей при торговле акциями Alcoa (AA) составлял 45,8% за период с 3 января 1989 года по 31 марта 1992 года. Было соверше­но 40 сделок, что привело к средней доходности 1,14% на одну сделку.

В первый день, 3 января 1989 года, цена акций Alcoa составляла 55,875, а в последний день, 31 марта 1992 года, она составила 70,5. Таким образом, у вас будет основание для суждения: стратегия «купи и держи» принесла бы немногим более 26%. Опять-таки тут не фигурируют ни вычисления комиссионных, ни «проскальзывания», ни годовые цифры. Торговая стра­тегия была очень проста, так что, рассматривая эту концепцию, следует брать во внимание лишь относительные величины.

Еще одно обстоятельство, которое следует принять во внимание: все результаты торговли подсчитаны с учетом закрытия позиций в последний день данных. Это не всегда означает, что в этот день появился торговый сигнал, это означает лишь то, что процент прибыли и убытков вычислял­ся так, как если бы подобный сигнал был дан.

РИСУНОК 8-6

На рис. 8-6 показан 14-дневный индикатор %D, использующий для ге­нерирования торговых сигналов пороговые значения 20 и 80. Общая до­ходность отфильтрованных свечей практически не отличалась от доход­ности самого индикатора. Однако число сделок значительно снизилось, что подняло среднюю доходность сделки с использованием фильтрован­ных свечей до 4,79%, что более чем на 100% превышает результативность индикатора.

На рис. 8-7 показан быстрый 14-дневный индикатор %К, использу­ющий пороговые значения 20 и 80. Различие между %К и %D заключается лишь в том, что %D реагирует несколько медленнее, чем %К. Вспомните, что %D — всего лишь трехточечная скользящая средняя для %К. В данном примере, учитывая среднюю доходность сделки, успешность фильтрован­ных свечей более чем в три раза превысила успешность %К.

Поскольку %К реагирует быстрее, чем %D, можно было бы снизить верхний порог и поднять нижний, чтобы увеличить зону фильтрации. Обычно это увеличивает число сделок. Например, изменив пороговые зна­чения до 25 и 75, мы получим прибыль от фильтрованных свечей в 71,6% при 21 сделке и средней доходности 3,41% на сделку. Однако использова­ние увеличенной области фильтрации ухудшило начальный пример, по­скольку, хотя это и увеличило число сделок, общая прибыль не выросла. Результаты индикатора %К лишь слегка улучшились, поднявшись до 51,9%. Изменение пороговых значений до 30 и 70 увеличило количество сделок по отфильтрованным свечам до 27 при прибыли лишь в 31,5%. Эффектив­ность индикатора в действительности снизилась до 45,6%. Это показыва­ет, что пороговые значения 20 и 80 приводят к лучшим результатам филь­трации, не изменяя существенно результатов индикатора.

РИСУНОК 8-7

РИСУНОК 8-8

На рис. 8-8 показан 14-дневный индикатор RSI Уайлдера с пороговыми значениями 35 и 65. Средняя доходность фильтрованных свечей более чем в два раза превышает среднюю доходность при использовании RSI. При­няв во внимание тот факт, что и сделок было меньше, средняя доходность на сделку у фильтрованных свечей была значительно выше, чем у RSI.

На рис. 8-9 показан индекс денежного потока (money flow). Денеж­ный поток вычисляется аналогично RSI, но дни с повышающейся ценой закрытия усредняются отдельно от тех дней, когда цена закрытия падает. В этом случае для сглаживания как повышающихся, так и понижающих­ся закрытий использовался период в 21 день. Перед сглаживанием ежедневное изменение цены умножается на объем торговли этого дня. Таким образом, день повышения

РИСУНОК 8-9

с большим объемом вызывает большее движение индикатора, чем аналогичный день с повышающейся ценой, но малым объемом торговли. После того как обе средние вычислены, с ними оперируют далее, чтобы получить индикатор, меняющийся в границах от 0 до 100.

Как можно увидеть, взглянув на рамку с торговыми результатами на рис. 8-9, концепция фильтрации снова оказалась намного эффективнее, чем идикатор сам по себе, даже несмотря на то что и эффективность ин­дикатора была довольно высока.

РИСУНОК 8-10

На рис 8-10 показан индикатор, известный как темп изменений (rate of change). Концепция этого индикатора довольно проста, и он широко при­меняется аналитиками. Здесь использован десятидневный темп изменений, который рассматривает процентную разницу между сегодняшней ценой закрытия и ценой закрытия десятидневной давности. Например, если зна­чение индикатора темпа изменений составило 7,5, можно заключить, что цена в этот день была на 7,5% выше, чем цена десятидневной давности.

В случае этого индикатора торговые сигналы не могут подаваться с помощью пороговых значений, поскольку нижнее и верхнее значения теоретически не ограничены. Таким образом, торговые сигналы генери­руются при пересечении индикатора со своей собственной десятиднев­ной средней. Для большинства индикаторов, работающих подобным об­разом, используется сглаживание по десяти точкам. Могут существовать лучшие значения для определенных акций или товаров, но десять точек, как правило, хороши всегда.

Индикатор темпа изменений продемонстрировал большую эффектив­ность, чем модели свечей, и гораздо большую, чем отфильтрованные мо­дели, если брать общую прибыль. Поскольку почти всегда использование отфильтрованных моделей приводит к меньшему количеству сделок,

РИСУНОК 8-11

средняя доходность индикатора была выше, но несущественно. Область филь­трации возникала после пересечения индикатором нулевой линии и пе­ред пересечением индикатора со своей средней.

На рис. 8-11 показан 13-дневный индикатор легкости движения Армса (Arms' Ease of Movement). Сигнал генерируется, когда пересекает соб­ственную десятипериодную среднюю. Индикатор легкости движения Армса — числовой метод, используемый для определеня размера прямо­угольника (box), который применяется в «эквиобъемных» графиках. Ин­дикатор использует отношение ширины прямоугольника к его высоте, на­зываемое отношением прямоугольника (box ratio). Оно является отноше­нием объема к ценовому диапазону. Дни с большим объемом и тем же ценовым диапазоном приводят к большему значению отношения прямо­угольника и, таким образом, к затрудненному движению.

Исходя из общей прибыли этот индикатор не показал себя лучше, чем собственно свечи или отфильтрованные модели свечей. Аналогичным образом, если посмотреть на количество сделок, отфильтрованные свечи проявили себя намного лучше.

РИСУНОК 8-12

На рис. 8-12 показан 18-дневный двойной осциллятор скорости рын­ка. Как и в случае большинства осцилляторов, сигнал генерируется, когда осциллятор пересекает собственную 10-дневную среднюю. Двойной ос­циллятор скорости — комбинация двух индикаторов скорости изменения, которые на 20% выше и ниже значения, установленного для индикатора. В этом примере значение индикатора установлено на 18, таким образом, два значения скорости изменения — 14 и 22.

В данном примере результативность отфильтрованных свечей была намного выше, чем у индикатора.

РИСУНОК 8-13

На рис. 8-13 показан 15-дневный линейный индикатор тренда (linear trend indicator, LTI). Поскольку LTI — достаточно гладкая линия, было ис­пользовано пересечение с более короткой пятидневной средней.

Индикатор далхорошие результаты, но концепция фильтрации не смог­ла показать себя лучше, чем индикатор или модели свечей. Фильтрация све­чей, очевидно, не может давать лучшие результаты всегда.

РИСУНОК 8-14

На рис. 8-14 показан 14-дневный индекс направленного движения Уайлдера. И в этом случае сигнал генерируется, когда пересекает собствен­ную десятидневную среднюю. Уайлдер разработал индекс направленно­го движения в 1978 году вместе с RSI. Использование сигналов от пересе­чения с простой средней — не классический метод, который предпола­гался Уайлдером при разработке этого индекса. Однако это единствен­ный метод, способный создавать область фильтрации.

РИСУНОК 8-15

И здесь концепция фильтрации показала себя достаточно хорошо. В то время как индикатор дал не очень хорошие результаты, результаты отфильтрованных свечей были почти в три раза лучше.

На рис. 8-15 показан 21-дневный осциллятор снятия направленнос­ти с цены (price detrend oscillator, PDO). Он представляет собой разницу между ценой закрытия и средней ценой закрытия, в данном случае за 21 день. Сигналы генерируются, когда PDO пересекает собственную де­сятидневную среднюю.

Это тот пример, когда индикатор показал очень хорошие резуль­таты, а отфильтрованные свечи постигла неудача. Вероятно, проблема была связана с определением области фильтрации с помощью этого ин­дикатора.

РИСУНОК 8-16

На рис. 8-16 показан индикатор схождения-расхождения скользящих средних Аппеля, известный как MACD. MACD — расширение осциллято­ра PDO, в котором вместо цены закрытия используется еще одно сгла­женное значение. MACD использует разницу между 12-дневной и 25-днев­ной средними. Сигналы генерируются, когда эта разница пересекает свою собственную девятидневную среднюю. Здесь использовались девять дней, поскольку к этому значению чаще всего обращаются аналитики. Кстати, при предыдущем значении сглаживания, равном десяти дням, торговые результаты индикатора в действительности были выше более чем на 7%.

MACD в этом примере не показал высоких результатов. Однако от­фильтрованные свечи привели к средней доходности сделки в 4,29%.

РИСУНОК 8-17

На рис. 8-17 показан 14-дневный индекс товарного канала Ламберта (commodity channel index, CCI). Сигналы подаются, когда CCI пересекает пороговые значения, равные 100 и — 100. CCI был разработан специально для использования в случае товаров, демонстрирующих циклические и/или сезонные свойства. Он состоит из средних отклонений в выбран­ном количестве точек, в данном случае в 14 точках.

И снова отфильтрованные свечи показали себя исключительно хоро­шо по сравнению с индикатором и моделями свечей.

РИСУНОК 8-18

На рис. 8-18 показан 20-дневный осциллятор Боллинджера (%В). %В — еще один способ изображения полос Боллинджера. Полосы Боллиндже­ра используют два стандартных отклонения за период в 20 дней, охваты­вающих около 95% движений цены. Это прекрасный способ показать во-латильность рынка. %В просто сравнивает цены закрытия с верхней и нижней полосами Боллинджера, что очень похоже на то, как вычисля­ется стохастик. %В указывает на положение цены закрытия относитель­но полос Боллинджера. Сигналы генерируются, когда %В выходит за зна­чения 100% и 0%.

На рис. 8-18 вы можете видеть, что осциллятор сам по себе дал пре­восходные торговые результаты, но при использовании в качестве фильтра для моделей свечей его результаты оказались еще лучше.

Заключение

Должно быть вполне очевидным, что фильтрация моделей свечей с по­мощью популярных индикаторов — почти безотказный способ улучше­ния торговых результатов. Она не только приводит простую торговую сис­тему к лучшим показателям общей прибыли, но и почти всегда позволяет снизить количество сделок. Снижение числа сделок приводит к умень­шению трансакционных затрат и значительному повышению средней доходности сделки. Фильтрация работает!