Удк 33 ббк 65. 262. 1 В44
Скачать 3.36 Mb.
|
Глава Прорывы волатильности — прорыв моментума Необходимость может быть, а может и не быть матерью изобретения, но она всегда отец использования шансов. Моментум (momentum) — одно из пяти понятий, которые могут приносить прибыль в краткосрочной торговле. Это то, что имел в виду Ньютон, когда сказал, что объект, однажды приведенный в движение, стремится оставаться в движении. Об акциях и товарных фьючерсах можно сказать то же самое: начав двигаться в одном направлении, цена с наибольшей вероятностью будет продолжать идти в том же направлении. Существует почти столько же способов измерения моментума, сколько и трейдеров. Я не буду копаться во всех них, рассмотрим только те, которые, как я обнаружил, работают, а также концепции, с помощью которых я торгую. Имеются и другие подходы; любой человек с творческим складом ума должен быть способен проделать тот же путь, что и я. Анализ средствами математики — это подход, который может помочь вам собрать для игры все ваши лучшие методы, концепции и формулы. Именно здесь вы имеете явное преимущество перед теми, кто способен лишь на элементарные сложение, умножение и вычитание. Я сомневаюсь в том, что до середины 1980-х годов кто-нибудь полностью понимал, как работают рынки. Несомненно, мы знали о трендах, о состояниях перекупленное™ и перепроданное™, о нескольких фигурах, сезонных воздействиях, фундаментальных факторах и т.п. Но мы действительно не знали, что вызывало или, правильнее, устанавливало тренд, как он начинался и заканчивался. Теперь мы знаем, и теперь для вас пришло время узнать эту самую главную истину, объясняющую структуру ценового движения. Тренды приводятся в движение тем, что я называю «взрывами ценовой активности». В двух словах, если цена в течение одного часа, дня, недели, месяца (выберите свои временные рамки для идентификации тренда) продвигается вверх или вниз взрывным образом, рынок продолжит двигаться в том же направлении, пока не произойдет такой же или больший по силе взрывной ход в противоположном направлении. Это стали называть экспансией волатильности, или «прорывом волатильности», как сказал однажды Дат Бри (Doug Brie), взявший это определение из моей работы начала 1980 г. Речь идет о том, что цена совершает взрывной прорыв вверх или вниз от центральной точки. Именно это определяет или устанавливает тренд. Таким образом, у нас есть два вопроса: первый, что мы подразумеваем под взрывным прорывом (какой величины должно быть движение вверх или вниз), и второй — от какой точки мы измеряем эту экспансию цены? Давайте начнем с начала: с того, какой набор данных мы должны использовать для измерения экспансии? Так как мой рабочий тезис состоит в том, что нам требуется очень быстрый взрыв изменения цен, то я предпочитаю использовать значения дневных диапазонов — разницу между максимумом и закрытием дня. Эта величина показывает, насколько волатильным был рынок каждый день. Именно тогда, когда эта волатильность увеличивается сверх недавних пределов, происходит изменение тренда. Есть несколько способов измерения этой величины. Вы могли бы использовать средний диапазон для некоторого числа последних дней, различных точек разворота и т.п. Вообще говоря, я нашел, что использование одного лишь вчерашнего диапазона для сравнения волатильности просто творит чудеса. Скажем, вчерашний диапазон по пшенице был 12 центов. Если сегодняшний диапазон превышает этот диапазон на определенный процент, тренд, вероятно, изменился. По крайней мере можно подумать о том, чтобы сделать на это ставку. Это могло бы быть ясным указанием, что цена получила новый толчок, ведущий к ее развитию в определенном направлении, и она, подобно любому объекту, однажды приведенному в движение, стремится придерживаться направления этого движения. Это действительно так просто: увеличение диапазона на величину, существенно превышающую вчерашний диапазон, подразумевает изменение в текущем направлении рынка. Это также подводит нас к ответу на второй вопрос: от какой точки мы измеряем экспансивное движение, будь оно вверх или вниз? Большинство трейдеров думают, что точкой отсчета должна быть последняя цена закрытия. Это типичный ход мысли: ведь обычно мы сравниваем изменение цен от закрытия до закрытия. Но это неправильный ответ. Скоро мы перейдем к этой теме, но сначала рассмотрим точки, от которых будем измерять эту экспансию: мы могли бы использовать закрытие, среднюю цену текущего дня или, возможно, сегодняшний максимум для покупки или сегодняшний минимум для продажи. Давайте рассмотрим самые лучшие результаты нескольких не связанных между собой товарных фьючерсов, используя несколько точек для измерения взрывного движения. В таблице 4.1 показаны результаты покупок на следующий день (завтра) с уровней, рассчитываемых путем прибавления процента сегодняшнего диапазона к сегодняшнему закрытию. Данные, внесенные в список, включают наименование товарного фьючерса, процент от диапазона, прибыль в долларах, точность и среднюю прибыль на сделку. В этой таблице я использовал процент, даже превышающий 100, применяемый к предыдущему дневному диапазону, который привязывался к закрытию: вычисленное значение прибавлялось при покупке и вычиталось при продаже. В этом примере, а также для всех показанных результатов, стопы не использовались, и всегда была открытая длинная или короткая позиция. Эта таблица показывает только лучший процент волатильности, прибавляемый при покупке и вычитаемый при продаже. Подчеркну, в данных для таблицы 4.1 мы прибавляли (вычитали) коэффициент, или фильтр волатильности, к цене (из цены) закрытия предыдущего дня. Возьмем, к примеру, говядину: если цена взлетала выше предыдущего закрытия на 70 процентов от диапазона предыдущего дня, то мы покупали и продавали в шорт на уровне 50 процентов от диапазона дня, который вычитался из цены закрытия. Далее, посмотрите на стратегию покупки на следующий день (завтра), определяемую прибавлением процента вчерашнего диапазона ко вчерашнему максимуму, или вычитанием той же величины из вчерашнего минимума — для сигнала на продажу (см. таблицу 4.2).  Таблица 4.2 Добавление к максимуму или вычитание из минимума
Эта концепция делает деньги, но если выбирать лучшее, она работает не столь хорошо, как прибавление (или вычитание) используемого значения к цене (из цены) закрытия. Простой способ сравнения результатов состоит в определении размера средней прибыли на сделку. При методе «ориентация на закрытие» — это $327 на сделку, а при технике «прибавление к максимуму» и «вычитание из минимума» — $313. Следующий набор тестов рассматривает прибавление процентной величины от сегодняшнего диапазона к завтрашнему открытию и дает сигналы к покупке на этом уровне. Вычитание значения, полученного на основе процента от сегодняшнего диапазона, из цены открытия дает сигнал к занятию позиций шорт. Результаты показаны в таблице 4.3. Таблица 4.3 Прибавление к цене или вычитание из цены открытия следующего дня
Внимательное изучение данных показывает, что средняя прибыль на сделку стала выше — $389, то же касается и точности. Пять товарных фьючерсов в этом тесте показали точность 50 процентов или выше, чего не сделал ни один при первых двух испытаниях. Мой вывод: лучшей точкой для прибавления или вычитания значения экспансии волатильности является открытие следующего дня. Я всегда торговал по этой технике, ориентируясь на открытие. Но готовясь к написанию этой книги, я предварительно проверел вышеописанные тесты, чтобы убедиться, что мое суждение верно, и был рад убедиться, что факты соответствуют моему интуитивному заключению. Как краткосрочные трейдеры, мы можем использовать этот подход чтобы выяснить, насколько высока вероятность дальнейшего роста цены, на котором мы можем заработать. Я не буду торговать только из-за появления таких сигналов, но использую их в качестве техники входа в рынок, когда время и условия подходящие. Из всех приемов входа в тренд, которые мне известны — от скользящих средних до линий тренда, от осцилляторов до гадальных досок (Ouija boards) и от замысловатой математики до простых графиков — я никогда не видел более устойчиво прибыльной механической техники входа, чем прорывы волатильности. Это наиболее последовательный метод вхождения в рынок, который я когда-либо использовал, исследовал или видел. Теперь давайте рассмотрим некоторые способы использования этой основной концепции. Простые дневные прорывы диапазонов Ранее мы узнали, что должны прибавлять значение прорыва к завтрашнему открытию. Теперь начинаются вопросы: что является оптимальным значением? Есть несколько хороших подходов, но самый простой в том, чтобы взять сегодняшний диапазон и добавить часть от него к завтрашнему открытию. Только этот простой подход регулярно делал для меня деньги с тех самых пор, как я открыл его почти 20 лет тому назад. Теперь пора двинуться немного дальше этих результатов и создать модель торговли, которую можно использовать в реальности (т. е. которая делает деньги доступным способом). Рисунок 4.1 показывает результаты ежедневной покупки и продажи бондов на расстоянии 100 процентов диапазона предыдущего дня выше открытия для лонг и 100 процентов ниже открытия для шорт. Защитная остановка определяется на уровне $1,500 или 50-процентной величины диапазона предыдущего дня, вычитаемой из точки нашего входа. В то же самое время для выхода применяется техника катапультирования (Bail Out) или первое после входа открытие позиции с плюсом.  Это приносит деньги в размере $73,468 при 80-процентной точности в 651 сделке. В среднем система делает $7,000 в год и требует вложения $13,000, что означает доходность 70 процентов годовых. Проседание составляет лишь $10,031, что довольно хорошо для такой базовой системы. Есть некоторая проблема в том, что средняя прибыль на сделку всего $112.86, а она должна быть выше. Набор использованных данных охватывает период с 1990 г. по август 1998 г. У вас есть какие-нибудь соображения относительно того, как нам удалось оттяпать такой приличный кусок? Давайте пока проверим нашу основную стратегию TDW (Trade Day of Week — торговый день недели), чтобы увидеть, что происходит, если мы в определенные дни только покупаем или только продаем. Чтобы дать вам разобраться в этом, на рисунках 4.2 — 4.6 показаны покупки для каждого дня недели, а затем продажи для каждого дня, наконец, мы собираем лучшие дни покупки/продажи в рабочую модель, с помощью которой можем реально торговать. Приведенные данные указывают, что лучшие дни для покупки вторники и четверги, в то время как лучшие продажи происходили по средам и четвергам. Рисунок 4.7 показывает, если мы ограничим торговлю только этими днями, мы не сделаем так много денег, а получим лишь $56,437, но примерно наполовину сократим количество  сделок и повысим нашу среднюю прибыль до $173 — суммы, ради которой стоит торговать. Мораль в том, что применение концепции торгового дня недели (TDW) может оказать большое влияние на производительность вашей системы. Более того, проседание резко снижается: с $10,031 до всего $3,500, а точность подскакивает к 84 процентам. Это большое улучшение, как будет объяснено далее при обсуждении темы управления капиталом в главе 13.   74 Прорывы волатильности — прорыв моментума    Взгляд на волатильность S&P 500 Применима ли эта концепция к S&P 500? Хотя не может быть никаких сомнений в том, что эта техника работает с 50-процентной экспансией волатильности, мы можем значительно ее улучшить. Как? Используя кое-что, о чем мы уже знаем, — воздействие TDW. Следующий набор данных показывает, как работают прорывы волатильности по дням недели для S&P 500. Выход с рынка — такой же, как в примере с бондами, показанном ранее. Очевидно, в некоторые дни торговать лучше, чем в другие. Рисунки с 4.8 по 4.12 показывают сигналы на покупку по дням недели, а рисунки с 4.13 по 4.17 показывают сигналы на продажу по дням недели.  Рисунок 4.8 Торговля по понедельникам. Рисунок 4.18 показывает торговлю только по дням, наиболее влияющим на результаты. Лучшими днями для покупки были все дни, кроме четверга и пятницы, в то время как лучшим днем для продажи был четверг и отчасти пятница, но это представлено в следующей сводке. Это неплохая система, и она сделала $227,822 с 75-процентной точностью при 1,333 сделках и имела очень маленькое проседание, составившее всего $13,737. Но я лично предпочел бы большую среднюю прибыль на сделку, чем $170, которые мы видим здесь.  Рисунок 4.9 Торговля по вторникам.  Рисунок 4.10 Торговля по средам.  Рисунок 4.11 Торговля по четвергам.  Рисунок 4.12 Торговля по пятницам.  Рисунок 4.13 Тест по сделкам шорт: понедельник. Проницательный и думающий трейдер должен бы задать вопросы, например: «А не могли бы мы использовать меньшую величину экспансии волатильности, чтобы покупать агрессивней в бычьи дни, и более далекое значение входа в дни, которые не так хорошо проявляют себя с 50-процентным значением? И как насчет нашего выхода, не следует ли дольше держать позицию в более бычьи/медвежьи дни?»  Рисунок 4.14 Тест по сделкам шорт: вторник.  Рисунок 4.15 Тест по сделкам шорт: среда. Такие вопросы могут продолжаться бесконечно, но их нужно задавать, чтобы оптимизировать работу системы. Доказательство того, что исследования окупаются, приводится на рисунке 4.19. Он показывает использование предшествующих правил, за исключением того, что вход в лонг осуществляется на 40 процентах от диапазона предыдущего дня, прибавленного к открытию, вход в шорт — при 200 процентах от диапазона, который  Рисунок 4.16 Тест по сделкам шорт: четверг.  Рисунок 4.17 Тест по сделкам шорт: пятница.  Рисунок 4.18 Торговля в наиболее влиятельные дни.  Рисунок 4.19 Исследования окупаются! вычитается из цены открытия. Здесь мы видим большое отличие: в то время как эта система фактически делает немного меньше денег ($14,000), точность возрастает до 83 процентов, а средняя прибыль на сделку увеличивается до $251, тогда как количество сделок сокращается на 46 процентов! Отделение покупателей от продавцов для нахождения волатильности с помощью рыночных колебаний Третий способ измерения потенциальных экспансий волатильности заключается в наблюдении за колебаниями цен за предшествующие несколько дней. Майк Чалек (Mike Chalek) заслуживает признания за эту систему, которую он разработал и назвал «Талон» (Talon). Основная ее идея — рассматривать различные колебания, совершенные ценой от одной точки до другой, за прошедшие несколько лет. Существует много таких точек для изучения. Точки, выбранные мною для последующего рассмотрения рыночной активности, измеряют расстояние движения цен от максимума 3 дня назад к сегодняшнему минимуму. Это — Шаг 1. Шаг 2 — взять размер колебания от максимума 1 день тому назад и вычесть из него минимум 3 дня назад. Наконец, мы будем использовать самое большое из этих значений как нашу основную единицу измерения волатильности, чтобы начать создавать фильтр, или ценовую подушку, которую мы прибавим к завтрашнему открытию при покупке или вычтем ее при продаже. Система работает хорошо: она делает деньги, как показывают следующие результаты по S&P 500 с 1982 по 1998 гг. (см. рисунок 4.20). Правила заключаются в том, чтобы покупать при 80-процентном колебательном движении выше открытия и продавать при 120-процентом колебании ниже открытия. Используя долларовый стоп на уровне $1,750 и мой выход катапультирования (bailout), эта система сделала $122,837 с 1982 по 1998 гг. со средней прибылью в $228 на сделку. Результаты Как всегда, однако, встает вопрос, можем ли мы добиться большего успеха? Наша последняя попытка улучшить результат состояла в использовании TDW как фильтра, существенно улучшающего производительность. Теперь мы пойдем дальше и используем фундаментальное соображение — воздействие рынка бондов на цены акций. Сейчас мы испытаем эту концепцию в качестве фильтра (рисунок 4.21). Правило весьма простое: мы примем к сведению сигналы к покупке только тогда, когда сегодняшняя цена закрытия бондов выше, чем 5 дней назад, а сигналы на продажу — только тогда, когда цена закрытия бондов сегодня ниже, чем 35 дней назад. Наше рассуждение убедительно основано на общепринятой истине, что более высокие цены облигаций оказывают на акции бычье воздействие, а более низкие — медвежье. Посмотрите, какая разница! Средняя прибыль на сделку увеличивается с $228 до $281, в то время как проседание резко падает с $13,025 до $5,250. Лучше всего, однако, то, что при первоначально «неотфильтрованных» сделках мы имели самую большую проигрышную сделку в $8,150, в то время как с облигационным фильтром самый большой убыток составил всего $2,075! Еще один шаг вперед Ваше обучение приближается к завершению, если вы задаетесь вопросом, что происходит в этой модели, когда мы принимаем только сигналы по лучшим TDW, в то время как тренд рынка бондов дает нам бычье или медвежье подтверждение?  Рисунок 4.20 Использование рыночных колебаний.  Рисунок 4.21 Воздействие цен облигаций на цены акций. И вновь результаты говорят сами за себя: объединяя все только что рассмотренные компоненты, мы увеличиваем наши возможности или шансы, ведущие к успеху в краткосрочной торговле. Заметьте, что количество сделок существенно сократилось, а это означает, что наш риск меньше, в то время как наша средняя прибыль, приходящаяся на сделку, увеличивается. Наши прибыли уменьшаются до «всего лишь» $76,400, но средняя прибыль на сделку подскочила до $444, а проседание остается примерно на том же на уровне $5,912 при росте доли выигрышных сделок до 90 процентов. Что же мы сделали? Отфильтровали сделки, не соответствовавшие всем трем нашим условиям. Фильтрованная торговля на краткосрочных колебаниях забросит вас на световой год или даже два вперед остальных краткосрочных трейдеров. Здесь есть дополнительное преимущество: используя фильтры, вы предъявляете рынку требования, которые означают, что вы не будете торговать каждый день. Требования, естественным образом вынуждающие вас торговать меньше, а не больше. Активные трейдеры — обычно самые большие неудачники. Те из нас, кто привередливо выбирает моменты спекуляций, чаще оказываются победителями, поскольку мы подстраиваем весы в свою пользу, а это и есть интеллектуальная спекуляция. |
Похожие:
 | Удк 33 ббк 65. 262. 1 В44 В37 Современное диссертационное исследование по педагогике: Оценка качества: Книга для эксперта. Саратов: Саратовский государственный... |  | Удк 159. 9 Ббк 88. 8 А 733 Электропривод и автоматика промышленных установок и технологических комплексов (ЭП) |
| 2011 удк ббк Зюляев Н. А. кандидат экономических наук, доцент Марийского государственного технического университета | | Удк 159. 923 Ббк 88. 5 У 69 Матрица ответов на тесты по оценке качества усвоения учебной дисциплины «Управление персоналом» |
| Учебно-методическое пособие Елабуга, 2009 ббк 63. 3 (2р-6т) удк 9 (с14Тат) Султанов А. А., старший преподаватель, заведующий кафедрой юридических дисциплин еф исгз | | Ббк 74. 102 Удк 373. 2 Р 11 рочева о. И. И мы не лыком шиты. Сборник в 2-х частях Повышение уровня информированности у родителей о способах ознакомления детей с пдд |
| Удк 159. 9 Ббк 88. 4 © Irvin D. Yalom, 2008 Управления федеральной службы исполнения наказания, а также для обучающихся с ограниченными возможностями здоровья в 2013 г | | 2006 удк ббк ф Философские проблемы математики: Материалы для выполнения учебных заданий. Новосиб гос ун-т. Новосибирск, 2006 |
| Удк 791. 43 Ббк 85. 37 Ф 70 Редакционная коллегия Подготовка и обучение населения организуются в рамках единой системы подготовки в области гражданской обороны и защиты от чрезвычайных... | | Удк 373. 2+159. 922. 7 Ббк 74. 1+88. 8 М59 Цель: показать один из способов обобщения и систематизации знаний по теме «Квадратные уравнения» в курсе алгебры 8 класса |
| Удк 615. 851 Ббк 53. 57 М 94 Михайлова Е. Л. М 94 Пустяки психологии.... Помощь родителей в приучении детей к выполнению режима дня и правил для учащихся | | Учебное пособие Санкт-Петербург 2013 удк 1: 001; 001. 8 Ббк 87. 3 Пашута В. Л., Заслуженный работник высшей школы рф, доктор педагогических наук, профессор |
| Александр Никонов Опиум для народа. Религия как глобальный бизнес-проект удк 21 ббк 86. 7 Н63 Приняли участие в заседании: Кузнецов В. В., Бронников Е. А., Воронин А. Ю., Клапцов А. В., Филькин Р. А., Чеботарёв С. В | | Программа по дисциплине Красноярск сфу 2008 удк 581. 1(07) ббк 28. 573я73 ф 20 Программа предназначена для студентов направления 020200 биология, спец. 020208. 65 «Биохимия» |
| Библиографический указатель Махачкала, 2008 ббк 78,5 л 52 удк 002... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования | | Удк 630*945. 32. Ббк 74. 200. 52 С23 Рецензенты Учебник: Биболетова М. З., Бабушис Е. Е., Снежко Н. Д. EnjoyEnglish» Учебник для 10 класса общеобразовательных учреждений, Обнинск:... |
