Для ведения прибыльных торгов трейдеру необходимо понимать, для каких рынков (более или менее волатильных), для каких ситуаций (выделение восходящего или нисходящего тренда, определение периодов консолидации, учет моментов коррекции) подходит тот или иной индикатор. Необходимо знать, каким образом следует объединять технические индикаторы в торговой системе. Необходимо проанализировать методы формирования единого торгового сигнала на основе сигналов нескольких индикаторов и выбрать наилучший по некоторому критерию. [2,3]
        Важно также понимать, что с течением времени ситуация на рынке меняется. Те решения, которые приносили максимальную прибыль сегодня, могут оказаться неэффективными завтра. Поэтому важнейшим направлением исследований в области технического анализа является разработка алгоритмов, которые позволяют использовать одну и ту же торговую систему, с одним и тем же набором технических индикаторов и одинаковыми их параметрами, в различных рыночных ситуациях. [4]
        Актуальность темы магистерской диссертации обусловлена отсутствием на сегодняшний день эффективных компьютерных торговых систем, которые имеют систему контроля индикаторов. Такая система «включает» индикаторы, которые имеют «хорошие» технические характеристики и «выключает» индикаторы с «плохими» техническими характеристиками.

        В настоящее время существует более 3000 технических индикаторов, которые в определенный момент времени обладают низкой эффективностью. Поэтому в данной работе будет разработана компьютерная торговая система содержащая систему контроля индикаторов рынка, что позволит формировать «надежные» торговые сигналы.

        Целью данного исследования является разработка компьютерной торговой системы (КТС), которая максимизирует доходность и другие экономические показатели при снижении инвестиционных рисков. Особенностью такой КТС является то, что в ней существует подсистема, которая управляет индикаторами рынками. Для достижения поставленной цели необходимо выполнить ряд задач по нахождению параметров, используемых для разработки КТС, а именно:

1. разработать и оптимизировать простейшую КТС;
2. разработать и оптимизировать в ней подсистему контроля индикаторов;
3. произвести сравнение компьютерных торговых систем по широко применяемым критериям:
   • доходность в конце отчетного периода;
   • среднеквадратическое отклонение доходности;
   • количество сделок за отчетный период;
   • профит-фактор (PF);
   • TWR.

Предмет разработки и исследований: алгоритмы технических индикаторов рынка.
Объект разработки и исследований: задача создания алгоритма оперативного контроля.

        Практические результаты данной работы будут заключаться в разработке алгоритмов оперативного контроля технических индикаторов рынка. Данный алгоритм может быть применен с целью снижения рисков и увеличения доходности для оптимизации политики трейдеров.

Глобальный обзор исследований

        Очень близки к теме моей магистерской работы разработки Джона Боллинджера. Он взял за основу индикаторы рынка, а именно MACD, MA, RSI, и модифицировал алгоритм построения для оптимизации получения торговых сигналов. [5]

Национальный обзор исследований

        В связи с достаточно недавним становлением фондовой биржи в Украине, отсутствием опыта биржевых игр и рядом других причин, рассматриваемая мною тематика не получила должного освещения в исследованиях отечественных ученных, за исключением доцента, кандидата технических наук Смирнова А.В., Гизатулина А.М., Ревега Д.В. и Гурьяновой Т.В.

Обзор исследований в ДонНТУ

        В ДонНТУ по настоящей тематике ведутся научные исследования доцентом кафедры ПМИ, кандидатом технических наук Смирновым А.В. совместно с Ревега Д.В. и Гизатулиным А.М. Результаты работы Смирнова А.В. и Ревега Д.В. изложены в статье «Методика выбора индикаторов технического анализа рынков для последующего их объединения».

        Целью исследования является разработка и исследование алгоритмов оперативного контроля технических индикаторов рынка. В качестве исходных данных принимаются реальный биржевой график. Был взят массив цен закрытия дневных баров за 5 лет валютной пары EUR/USD, с начала 2002 по конец 2007 гг.
        Для исследования используется торговая система, построенные на основе технического индикатора – MACD.
        Индикатор схождения расхождения скользящих средних (MACD) является одним из самых простых и наиболее надежных индикаторов. MACD использует скользящие средние, являющиеся запаздывающими индикаторами, и включает некоторые характеристики следования за трендом. Эти запаздывающие индикаторы превращаются в импульсный осциллятор путем вычитания более длинной скользящей средней из более короткой скользящей средней. Итоговый график формирует линию, которая колеблется выше и ниже нуля, без каких–либо ограничений сверху и снизу. MACD является центральным осциллятором к нему применяются основные правила для центральных осцилляторов. [6,7]
        Формула для «стандартного» MACD представляет собой разницу между 26–дневной и 12–дневной экспоненциальными скользящими средними. Использование более коротких скользящих средних даст более быстрый, более чувствительный индикатор, в то время как использование более длинных скользящих средних позволит получить более медленный индикатор, менее склонный к быстрым разворотам. Для исследования торговой системы будет использоваться традиционный 12/26 MACD.
        Сигналы входа:
        1. Если линия MACD находится выше нуля и пересекает сигнальную линию в верхнюю сторону, покупаем завтра на открытии.
        2. Если сегодняшняя линия MACD находится выше вчерашней сигнальной линии, и если сегодняшняя MACD пересекает нулевую линию в нижнюю сторону, покупаем завтра на открытии.
        Сигналы выхода:
        1. Выходим из длинных позиций, если линия MACD пересекает сигнальную линию в нижнюю сторону.
        2. Выходим из длинных позиций, если линия MACD пересекает нулевую линию в верхнюю сторону. [8]
        На рисунках показаны график биржевых цен и значения осцилятора за первые два месяца торгов.

Рисунок 1 – Бары валютной пары EUR\USD за январь – февраль 2002 гг.

Рисунок 2 – График индикатора MACD

        Следующим этапом алгоритма является оценка экономической эффективности каждого отдельного индикатора. При выборе наиболее эффективной торговой системы используются косвенные показатели её качества, обычно это средняя прибыльность и средний риск. Лучшей считается система с максимальной доходностью либо минимальным риском. Однако эффективная работа торговой системы в прошлом не означает эффективной работы и в будущем. Таким образом, ошибки данного подхода не исключены. Поэтому нужно по каждому индикатору провести серию торгов по всему анализируемому периоду. Короткие позиции берутся в соответствии с индикаторами, а длинные в соответствии со специально оптимизированным под длину трендов счётчику, длина которого составляет 6 торговых дней. Параллельно с этим по работе каждого индикатора производятся торги, строятся кривые доходности и оценивается экономическая эффективность каждой системы, основанной только на одном из осцилляторов.

Рисунок 3 – Суммарная доходность (размер анимации: 121 KБ (124858 байт), разрешение анимации: 483 x 291 пикселей, количество повторений: 7, количество кадров: 6, выполнено в MS Gif-animator)

        Таким образом, наиболее прибыльной оказалась КТС при N = 6. У нее средняя доходность в конце отчетного периода (Dср.) составила 69452 ден. ед.

Рисунок 4 – Средняя доходность в конце отчетного периода

        Для данной компьютерной торговой системы была произведена оценка на основе следующих показателей:

        1. Отношение среднего размера прибыли к среднему размеру убытков за базовый период:

        где:
        П – общая прибыль за базовый период;
        У – общий убыток за базовый период;
        Кпр – количество прибыльных сделок за базовый период;
        Куб – количество убыточных сделок за базовый период;
        Кобщ = Кпр + Куб – общее количество сделок за базовый период.

        2. Отношение количества прибыльных сделок к их общему числу за базовый период:

        Применение МТС имеет практический смысл при К2 >= 0,6..0,7. Следует стремиться к значению этого показателя на уровне К2 >= 0,9..0,95.

         3. Profit-factor (РF) – произведение коэффициентов К1 и К2:

        Экономический смысл РF – это математическое ожидание отношения среднего размера прибыли к среднему размеру убытков за отчетный период (К2 определяет частоту прибыльных сделок за этот период).

        4. Коэффициент Шарпа:

        где:
        Кш – коэффициент Шарпа (в выражении для Кш положено I = 10%);
        Dcp – средняя доходность в конце отчетного периода;
        I – значение банковской ставки.

        5. СКО – среднеквадратичное процентное отклонение финансовых результатов МТС:

              где:

              n – количество торгов за отчетный период;

              П_i – текущая доходность КТС;

              Пcp_i – средняя доходность в конце отчетного периода. [9]

        6. TWR:

        где:

        Конечный капитал = Начальный капитал + Dcр. [10]

        В табл.1 приведены сравнительные характеристики функционирования торговых систем на основе MACD.

Таблица 1 – Характеристики системы на основе MACD

Характеристика системы	1	2	3	4	5
Количество сделок	16	11	17	15	8
Количество прибыльных сделок	9	7	8	4	3
Количество убыточных сделок	7	4	9	11	5
K1	0.922	1.11	1.188	1.035	0.954
K2	0.563	0.636	0.47	0.267	0.357
Profit-Factor	0.519	0.707	0.559	0.276	0.358
TWR	1.0712	1.0887	1.1209	1.1033	1.0793
Средняя прибыльность	7828.856	7327.65	14717.927	10957.2	6966
Средний риск	1078.995	1245.063	1313.587	706.752	1308.393
Коэффициент Шарпа (r=10%)	-2.012	-2.146	3.59	1.3543	-2.319

        Как видим, показатели и коэффициенты дают довольно противоречивую оценку: одни говорят о высокой эффективности, другие – о недостаточной. Это объясняется тем, что они имеют различную сферу применения и различную меру достоверности.

Выводы

        Переход к пониманию кривой прибыльности как функции от количества проведенных сделок и, таким образом, к возможности использования математических методов анализа функций, является важным этапом в контексте оценки эффективности торговых систем.
        Предложенный алгоритм оценки текущего качества функционирования торговой системы (представлено в конечной дипломной работе) может быть применён на практике для существенного уменьшения инвестиционного риска трейдера. В некоторых случаях снижение риска может сопровождаться и повышением прибыльности торгов за счёт уменьшения количества убыточных сделок и суммы максимального убытка.
        Однако данный алгоритм позволяют лишь идентифицировать периоды неэффективного функционирования торговых систем и отключить их. Трейдеры не могут позволить себе просто выйти из торгов и ждать лучших моментов для игры. Поэтому следующим этапом исследований должна стать разработка алгоритма, который позволит переключать используемые торговые системы в зависимости от текущей оценки качества их работы.

Литература

        1. Алексис С. Б. Технический анализ от «А» до «Я» /Пер. с англ. – М.: Диаграмма, 1999 – 274 с.
        2. Швангер Д. Технический анализ. Полный курс: Пер. с англ. – М.: Альпина, 2001 – 1263 с.
        3. Tushar S. Chande «Beyond Technical Analysis: How to Develop & Implement a Winning Trading System» – USA, 1997
        4. Колби Р. Энциклопедия технических индикаторов рынка. Пер. с англ. – 2–е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2004 – 647с.
        5. Аппель Дж. Технический анализ. Эффективные инструменты для активного инвестора, Питер, 2007 – 504с.
        6. Шнайдер М. Анализ валютных систем/ Дилинговый центр "Pro Finance Group Inc." – http://www.pfgfx.ru
        7. Таран В. А. Играть на бирже просто?! – М.: Питер, 2008. – 540 с.
        8. Рашид Умаров. Математика в трейдинге/ MQL4 – http://articles.mql4.com
        9. Смирнов А. В. Методические указания и задания по курсу «Технический анализ рынков» – Донецк: ДонНТУ, 2003г.
        10. Люк Ван Хоф. Оценка эффективности торговой системы/ FX Guild – http://www.fxguild.info

* — При написании данного автореферата магистерская диссертация еще не завершена. Окончательное ее завершение состоится в декабре 2010 г. Текст и материалы диссертации могут быть получены у автора или его руководителя после этой даты.