Строим механическую торговую систему
Дилинговый Центр МИФИ, ООО Дилинговый Центр Арчер
Источник: www.dealing-mephi.ru
Залогом успешной работы на финансовых рынках является тщательно разработанная система технического анализа. Однако процесс ее разработки очень непрост и требует осмысления и проверки практикой достаточно широкого круга вопросов. Помочь избежать, хотя бы части трудностей, которые ставит перед трейдером суровая действительность при создании такой системы и есть цель предлагаемого ниже материала.
В силу влияния большого количества факторов, в полной мере учесть которые не представляется возможным, процесс ценообразования на финансовых рынках носит случайный характер. Однако, учитывая тот факт, что на этих рынках работают люди, а у них, как известно, есть память и эмоции, можно смело утверждать, что этому процессу присуще наличие последействия. То есть предшествующее на рынке движение цен оказывает влияние на последующее. Существует теория «случайности цен» (Random Walk Theory), согласно которой цены на рынке изменяются совершенно произвольно. Однако теоретики «случайности цен» не хотят признать, что память о прошлом влияет на поведение человека в настоящем. Помня о том, что после снижения до определенного уровня цены развернулись и пошли вверх, трейдеры будут рассматривать, скорее всего, вариант покупки при достижении вновь этого уровня.
Именно наличие последействия обусловливает достаточно высокую прогнозируемость финансовых рынков и делает положение трейдеров далеко не безнадежным. В своей книге один из авторов, глубоко мной уважаемый, пишет, что построение прогнозов на финансовых рынках удел дилетантов. Однако далее говорится, что для получения прибыли необходимо оценить тенденцию, сложившуюся на рынке и определить вероятность ее продолжения для принятия обоснованного решения. А разве это не является анализом и прогнозом?
В литературе можно встретить цифры правильности прогноза, которые обеспечивают некоторые индикаторы и торговые системы, составляющие 90...95% и выше. Однако эти цифры мало о чем говорят. Ведь правильный прогноз это одно, а воспользоваться им при проведении торговых операций – другое. К тому же авторы, как правило, избегают обсуждать алгоритм, с использованием которого эти цифры получены. Поэтому оставим их в стороне, а сосредоточимся на рассмотрении практических аспектов создания системы технического анализа, позволяющей в максимальной степени использовать свойство прогнозируемости финансовых рынков.
Прежде всего, хотелось бы отметить, что технический анализ не является строгой наукой. Его изучением можно заниматься сколь угодно долго и постоянно делать для себя открытия. Поэтому необходимо определить границы разумной достаточности. Кроме этого, отсутствие строгости дает возможность авторам трактовать одни и те же понятия по-разному. Чего стоит определение тренда как функции цены от времени. А разве в горизонтальном коридоре цена такой функцией не является? Более того, не представляет большого труда назвать еще с полсотни аргументов, которые будут оказывать влияние на цену. В связи с этим тщательный подбор литературы и критическое осмысление ее содержания сложно переоценить.
Здесь речь пойдет о компьютерных системах, которые по заложенному в них алгоритму генерируют торговые сигналы, сводя тем самым деятельность трейдера к выставлению тех или иных ордеров. Главное не прозевать и вовремя среагировать. На первый взгляд все выглядит очень заманчиво. Разработал, а еще лучше приобрел тем или иным способом такую систему и впереди безоблачное будущее. Но на практике все получается иначе.
Существует великое множество механических систем анализа от самых простых, построенных на пересечении двух и более скользящих средних, до использующих сложные современные технологии обработки данных. При этом надо учитывать, что даже сравнительно простые системы в процессе их разработки или адаптации под индивидуальные условия требуют напряженного труда и больших временных затрат (можно, конечно, воспользоваться чужой системой как черным ящиком, но, как правило, ни к чему хорошему это не приводит).
Во-первых, обязательна тщательная теоретическая проработка вопроса. Необходимо знать сильные и слабые стороны тех инструментов, которые включены в систему, в каких ситуациях им можно доверять, а когда они бесполезны, изучить индивидуальное поведение каждого и определить оптимальные комбинации и т.д. и т.п.
Во-вторых, надо решить вопрос выбора критерия формирования торговых сигналов. Задача сама по себе достаточно сложная, ибо здесь придется столкнуться с проблемой многокритериальности, решить которую можно только, внеся определенную долю субъективизма. Тут обязательно возникнет вопрос, в какой мере этот субъективизм допустим, чтобы не пропало доверие к системе?
В-третьих, необходимо организовать процесс тестирования. Для этого следует тщательно проработать алгоритм его проведения, исключающий возможность подгонки (пусть даже и не сознательной) под желаемые результаты и позволяющий отрегулировать все настраиваемые параметры. При этом понадобится большой объем исторических данных по ценам и соответствующий математический аппарат.
И, в-четвертых, проверка практикой, для начала, по возможности воспользовавшись тренировочным счетом. При этом следует обратить внимание на психологический аспект. Не всегда просто нажать на кнопку по сигналу механической системы, а делать это необходимо, чтобы проверка была корректной. Для объективности процесс проверки должен занять не менее одного – двух месяцев.
А теперь несколько слов о системах, использующих сложный математический аппарат, самостоятельная разработка которых по плечу далеко не каждому. Об одной из них я прочитал на страницах журнала «Валютный спекулянт». Основана она на адаптивном методе следования за тенденцией и рыночными циклами, основанному на спектральном анализе колебаний курса по методу максимальной энтропии. Чем дальше я читал предлагаемый материал, тем все более обидно становилось за себя, что за достаточно длительный жизненный путь не скопил необходимого багажа знаний. Когда я узнал, что необходима идентификация кучи параметров АР-модели, для чего надо решить кучу уравнений Юла – Уокера (их вид был представлен в загадочном для меня матричном виде) с использованием алгоритма Левинсона-Дурбина, ситуация стала невыносимой. Я понял – постичь мне это не удастся и на память пришли высказывания, что чаще всего более простые системы на практике позволяют добиться лучших результатов. Хотя для кого-то приведенные в статье выкладки, возможно, стали хорошим подспорьем.
Более тесно мне пришлось познакомиться с торговой системой, основанной на математическом аппарате нейронных сетей в процессе ее тестирования (благо разбираться с самим математическим аппаратом не требовалось). Система показала довольно неплохие результаты в тестовом режиме. Однако у меня сложилось устойчивое мнение, что все сложные системы требуют тонкой настройки их параметров под конкретные условия торговли, а это возможно осуществить лишь в тесном контакте с автором, либо самому заняться разработкой математического аппарата. Без такой настройки ценность подобных систем для практики невелика.
Все вышесказанное о механических системах является субъективным мнением и ни в коем случае не имеет целью вселить пессимизм по отношению к ним в читателя. Только на основании тщательного анализа всех «за» и «против» можно сделать для себя соответствующие выводы по отношению к механическим системам.
В своей деятельности трейдеру, прежде всего, необходимо определить для себя, где ожидать поддержку или сопротивление, то есть где выгодно думать о покупке, а где стоит продавать, чтобы свести к минимуму количество неудачных сделок. Неоценимую помощь здесь может оказать использование тем или иным способом построенных каналов (Channel). Линии их (каналы) образующие подскажут уровни поддержки или сопротивления, ибо сами таковыми являются. Наклон канала укажет на существующую на рынке тенденцию. Заскоки цен за линии помогут определить уровни установки Stop ордеров, а расстояние между линиями – ценовые ориентиры.
Для их построения наносятся две линии эквидистантно скользящей средней (далее будем использовать сокращение MA от английского Moving Average). Значения линий вычисляются следующим образом:
Верхняя линия = MA + k*MA;
Нижняя линия = MA - k*MA,
где k - коэффициент смещения.
На первый взгляд все просто и понятно. Однако это не совсем так. Трудности возникают при выборе коэффициента смещения. Нигде в литературе мне не удалось встретить рекомендуемые его значения и это понятно, ведь они будут разными для разных рынков и для разных временных масштабов на одном рынке. Более того, это не константа. С течением времени значение k должно пересматриваться, ибо рынки меняются. Подавляющее число биржевых теоретиков и практиков рекомендует выбирать смещение таким образом, чтобы 95% всех цен находилось внутри канала. В противном случае либо значимость линий будет невысока, либо торговые ситуации будут возникать чрезвычайно редко. И то и другое нежелательно. При этом практически никто не останавливается на самой процедуре вычисления коэффициента смещения, обеспечивающего те самые 95%. Видимо в силу ее очевидности. Но все-таки давайте на ней остановимся.
На мой взгляд, алгоритм вычисления k должен представлять собой итерационный процесс, в начале которого выбирается предварительное значение смещения. В соответствии с этим значением наносятся линии канала и вычисляется процент цен, находящихся внутри. Для этого надо измерить ценовые движения внутри и вне канала по каждому бару из рассматриваемого диапазона, который должен содержать достаточно представительную выборку (не одну сотню баров). Сложить полученные значения и поделить одно на другое. При необходимости корректируется величина смещения и все сначала. Процесс продолжается до достижения цифры близкой к 95%. Процедура должна проводиться для разных рынков и временных масштабов и повторяться в дальнейшем тем чаще, чем короче временной масштаб. При этом в большинстве компьютерных систем этот процесс не автоматизирован, а затраты времени на его реализацию вручную можете оценить сами.
Относительно линий Боллинджера уже достаточно много говорилось на страницах журнала «Валютный спекулянт». Позволю себе напомнить, что при их построении рассчитывается не только скользящее среднее, которое выступает в роли аналога математического ожидания, но и стандартное отклонение от среднего последовательности цен. Стандартное отклонение в свою очередь характеризует меру разброса случайных величин. Таким образом, линии Боллинджера как нельзя лучше соответствуют случайной природе процесса ценообразования на финансовых рынках.
Из теории вероятностей известно, что если на случайную величину оказывает влияние большое количество взаимно независимых факторов, влияние каждого из которых невелико, то случайная величина имеет распределение, близкое к нормальному. Это дает нам право сделать допущение о возможности использовать нормальное распределение применительно к процессу ценообразования. А коль скоро так, то мы можем достаточно легко регулировать процент цен, находящихся внутри канала, изменяя длину отрезков, измеряемых в стандартном отклонении. Так, если в обе стороны от среднего отложить отрезки величиной в 2 стандартных отклонения, мы получим канал, внутри которого будет находиться не менее 95,44% цен. При этом достаточно легко сделать этот процент любым, а всю работу на себя берут компьютерные системы.
Следует отметить, что, измеряя волатильность ценовых движений, линии Боллинджера более информативны. Расстояние между ними постоянно меняется, предсказывая грядущие скачки цен либо их стагнацию. Характер поведения цен у линий также может дать полезную информацию. Более подробно об их применении мы поговорим ниже, после того, как сформируем необходимый набор индикаторов.
Таким образом, первое что мы включим в систему анализа – это канал, образованный линиями Боллинджера.
Скользящее среднее – один из самых простых и старейших индикаторов. Изобретенный Ричардом Дончианом (Richard Donchian) и Дж. М. Херстом (J. M. Hurst) он верно служил не одному поколению биржевиков и не утратил своей привлекательности и в настоящее время. MA помогает выявить существующую на рынке тенденцию. При восходящем тренде он играет роль поддержки, подменяя собой нижнюю линию канала, при нисходящем исполняет роль верхней линии, определяя сопротивление. Таким образом, MA станет хорошим дополнением в нашей системе, гармонично сочетаясь с линиями, образующими канал.
Существует три типа скользящих средних: простые (SMA), экспоненциальные (EMA) и взвешенные (WMA). Давайте посмотрим, на каком из них следует остановить свой выбор.
SMA представляет собой среднее арифметическое цен, входящих в период осреднения. Предельная простота его вычисления стала причиной серьезного недостатка, присущего SMA. Он реагирует на изменение цены дважды, как при входе ее в период осреднения, так и при выходе. По образному выражению Александра Элдера, автора книги «Как играть и выигрывать на бирже», ставшей мировым бестселлером, SMA ведет себя как сторожевая собака, лающая дважды: когда чужак приближается к дому и когда удаляется от него. И тут уж не понять, когда обращать на лай внимание, а когда нет.
Лишено этого недостатка экспоненциальное скользящее среднее. Алгоритм расчета этого индикатора построен так, что наибольшее значение придается последним ценам. По мере продвижения назад их значимость снижается и они постепенно уходят в небытие. На приведенных ниже рисунках я попытался наглядно отобразить этот факт. На них изображен 15-ти минутный график спот курса швейцарского франка. Синим цветом обозначен SMA, красным – EMA. На рис.1 период осреднения 18, на рис.2 период 15.
Как легко увидеть, после того, как из рассмотрения были исключены три черные свечи, находящиеся в конце периода, SMA изменил свое направление на противоположное (влияние восходящих свечей в конце периода) и вошел в противоречие с EMA, который остался верен себе.
Взвешенный MA предполагает наличие весовых коэффициентов для цен, входящих в период осреднения. Алгоритм их определения мне не встречался. Поэтому на рассмотрении WMA мы останавливаться не будем, тем более что он не нашел распространения среди трейдеров.
Учитывая вышеизложенное, остановим свой выбор на EMA. Основным его параметром является период осреднения. Однозначных рекомендаций по его значению нет. Трейдеру предстоит здесь определиться самостоятельно. Существует правило, согласно которому чем более длинную тенденцию мы хотим определить, тем больше должен быть период. Большой популярностью пользуется значение периода в районе 20. Его мы возьмем на вооружение и будем строить EMA по ценам закрытия. Однако хотелось бы порекомендовать читателю поэкспериментировать со значением периода осреднения и типом цен, по которым осуществляется вычисление индикатора. Это позволит лучше прочувствовать его природу и определить наиболее приемлемые для себя параметры.
Индикатор MACD пользуется очень широкой популярностью среди трейдеров, работающих на различных финансовых рынках. Найти исчерпывающую информацию о нем в литературе не составит труда, поэтому останавливаться на нем мы не будем. Здесь же мы поговорим о Гистограмме MACD, которой уделяется внимания гораздо меньше и, на мой взгляд, совершенно не заслуженно. Во многих информационных системах этот индикатор обозначают OsMA. Этого обозначения мы и будем придерживаться в дальнейшем.
OsMА вычисляется как разница между линиями MACD и сигнальной. В связи с этим, имея перед глазами график OsMA можно однозначно определить поведение MACD. Обратное требует более развитого воображения. Иллюстрацией этому факту служит рис.3, на котором изображен часовой график японской йены.
Если линия MACD выше сигнальной, то OsMA положительна, в противном случае ее значение отрицательно. Высота штрихов OsMA равна расстоянию между линиями MACD. Нулевое значение OsMA соответствует пересечению линий MACD и сигнальной.
Небольшая практика позволит с первого взгляда на график OsMA охарактеризовать поведение MACD. В связи с этим возникает вопрос: стоит ли дублировать индикаторы в системе, усложняя тем самым ее анализ и не повышая информативность? Ответ, мне кажется, очевиден.
Таким образом, третьим индикатором, который мы включим в нашу систему будет OsMA. Он окажет неоценимую услугу при принятии решений с использованием каналов. Стандартными периодами осреднения для OsMA являются 12, 26 и 9, которые и используются большинством трейдеров. Однако рассмотреть разные варианты с целью выбора наиболее приемлемого для себя будет не вредно.
Уникальным свойством RSI, которое и привлекло наше внимание, является то, что для него применимы методы анализа ценовых графиков. При этом прорыв линий трендов, срабатывание графических фигур на графике RSI происходит, как правило, на несколько баров раньше.
Обратите внимание на рис.4, на котором изображен часовой график швейцарского франка. Прорыв линии тренда на графике RSI (точка А) явился сигналом того, что восходящий тренд в опасности. Это должно было предостеречь от покупок при возврате цен к линии тренда. Отворот RSI от линии тренда после ее касания снизу (точка Б) с образованием дивергенции медведей стал дополнительным подтверждением намечающейся смены тенденции.
Возможность применения графических методов анализа и свойство подавать сигналы с опережением и определило наше решение по включению RSI в формируемую систему в качестве четвертого индикатора.
Достаточно большую часть времени ценам характерно находиться в горизонтальном движении. Подойдя к нижней границе, они разворачиваются вверх, оттолкнувшись от верхней, устремляются вниз. EMA в этом случае, незначительно изгибаясь, принимает горизонтальное положение и становится малоинформативным. OsMA тоже не всегда вовремя может прийти на помощь. Возникает потребность в инструменте, который бы оказал подспорье при принятии решений в данной ситуации.
Именно таким инструментом и может стать стохастика. Она, так же как и RSI, относится к осцилляторам и прекрасно работает именно в горизонтальных коридорах. Рассматривая быстрый и медленный вариант этого индикатора, остановим свой выбор на медленном. На графике медленной стохастики меньше «зазубрин» и ложных пересечений, а, следовательно, сигналы здесь возникают реже, но надежность их гораздо выше. Это более предпочтительно для торговли.
Хотелось бы предостеречь от характеристики стохастики, как инструмента, заранее предсказывающего разворот тренда, которую можно встретить в литературе. Именно при наличии тренда показаниям этого индикатора доверять не стоит. При восходящей тенденции стохастика может длительное время находиться в зоне перекупленности, давая ложные сигналы на продажу. И, наоборот, при нисходящем тренде.
На этом мы останавливаемся с формированием набора индикаторов. Далеко не все варианты были рассмотрены (сказано мягко, ибо число известных на сегодняшний день индикаторов перевалило далеко за сотню), да эта задача и не ставилась. Выбранные индикаторы хорошо известны и в той или иной комбинации используются миллионами трейдеров по всему миру. Кроме того, они, как правило, присутствуют в программном обеспечении, предоставляемом дилинговыми центрами и брокерскими компаниями бесплатно, что немаловажно для мелких инвесторов.
Однако набор индикаторов – это далеко не все. Для успешной торговли необходимо разработать систему анализа ценовых графиков, выбрать приемлемые временные масштабы, выработать торговую тактику, базирующуюся на результатах анализа.