Программное обеспечение и данные

 

Для тестирования мы используем два продукта: CompuTrac/SNAP и System Writer Plus от Omega Research. В данном случае мы использовали System Writer Plus из-за наличия очень удобного модуля, называемого Portfolio Analyzer, написанного и про­даваемого Томом Берри. Portfolio Analyzer берет отдельные файлы, созданные с по­мощью System Writer Plus, и комбинирует их, чтобы показать результаты тестирова­ния на портфеле рынков, вместо только одного рынка за раз. Он также считает дневные, месячные, квартальные и годовые балансы, так что вы сможете видеть результат воз­действия изменений системы или портфеля по всему спектру рынков, на которых вы торгуете. Он позволяет вам тестировать на портфеле убытки и отношение отдачи и не вносить туда результаты по каждому рынку для получения совокупного отчета. Часто случается, что рынок, который в совокупности обычно дает убытки, существенно добавляет очки портфелю, показывая отдачу с негативной корреляцией по отноше­нию к прочим рынкам. Если рынок (или рынки) выигрывает в то время, как остальные проигрывают, это смягчает общие убытки и сглаживает кривую счета. Нам, таким образом, не следует тревожиться, если один или два выбранных нами рынка оказыва­ются в совокупности проигрышными в результате нашего тестирования, пока кривая баланса гладкая и результаты общей отдачи держатся на ожидаемом уровне.

Для тестирования будут использованы шесть с половиной лет дневных данных, начиная с 1 января 1984 и заканчивая 29 июня 1990. Мы не можем возвращаться назад еще дальше и продолжать тестировать полный портфель, так как сырой нефтью стали торговать с конца 1983. Мы обратим особое внимание на года 1986,1988 и 1989. Это были особенно тяжелые годы для тех, кто следует за трендом. Если мы их переживем, это придаст надежности нашей торговой системе.

Подстраивание под кривую и оптимизация

 

Мы подробно обсуждали эту тему ранее, но, так как подстраивания под кри­вую нельзя избежать, не помешает упомянуть об этом еще раз. Мы будем подстраи­ваться под кривую в технических исследованиях и значениях наших остановок до разумной степени.

Мы не будем оптимизировать, а будем тестировать нашу систему, и, если она не будет работать, мы ее модифицируем. Мы не будем тестировать бесконечные комби­нации значений исследований и уровней риска для нахождения оптимального реше­ния. Мы также будем использовать идентичные значения исследований и остановок для всех рынков, еще надежнее таким образом гарантируя, что мы проводим настоль­ко малое подстраивание под кривую, насколько это возможно. Если система работа­ет на большинстве выбранных нами рынков, и проигрышные рынки сглаживают кри­вую нашего счета, мы заключим, что сделали срою работу удовлетворительно. Помните: нам придется иметь дело срынками и нашими кошельками. Мы не должны бесконечно подстраиваться под кривую для удовлетворения ненасытной потребности компьютера к совершенствованию.

Контроль риска

Не бывает успешной торговой системы, которая не может адекватно контролиро­вать риск. Для целей тестирования мы разделим риск на два вида: начальный риск, который является разностью между точкой вхождения и защитной остановкой, и балан­совый риск, который является разностью между межрыночным балансом и следящей остановкой. Эти две категории могут быть в дальнейшем поделены на начальный и балансовый риск по отдельной торговле и начальный и балансовый риск на портфеле.

Начальный риск контролируется остановками. В нашей собственной торговле мы стараемся не рисковать более 1,5 процентами от $ 100000 счета, что означает оста­новку в $ 1500.Так как мы торгуем на тех же рынках, на которых торговали бы при большем счете, и наш опыт подсказывает, что более близкие остановки на этих рын­ках увеличивают проигрышные торги, мы остановимся на этой сумме. Мы можем рассмотреть возможность использования других сумм, если наш процент выигрышей меньше, чем мы рассчитывали. Помните о тестировании выходов: как правило, чем ближе остановка, тем меньше процент выигрышей.

Балансовый риск контролируется следящими остановками. Существует несколько способов делать это, но мы предпочитаем отслеживание простой долларовой суммы. Эту технику публика незаслуженно обошла вниманием и расположением, но нам она нравится потому, что позволяет выражать в количественной формериск на портфеле, который получается равным суммеразностей между стоимостью открытых позиций и следящими остановками. Если риск на портфеле слишком велик, скачки баланса бу­дут непереносимы. Этот феномен знаком консультантам по товарной торговле и их клиентам. Доход строится на группе позиций в течение месяцев, а потом рынки разво­рачиваются, и возникают неожиданные резкие потери на балансе счета. Это происхо­дит даже несмотря на то, что не было проигрышных торгов. Клиент консультанта по товарной торговле может оказаться в абсурдной ситуации, платя поощрительные взно­сы или даже налоги на доходы, которые пропали. Единственным способом контроля риска такого рода являются следящие остановки. Мы будем отслеживать $ 1500 оста­новку. Если бы мы не использовали следящую остановку, мы бы воспользовались безубыточной остановкой, но, так как их функции относительно схожи, мы будем использовать только следящую остановку.

Можно оптимизировать значения остановок по одному или все вместе, но мы не будем так поступать. Мы хотим получить устойчивую торговую систему, которая будет работать завтра, а не оптимизированную, которая работала вчера.

Технические исследования - вхождения

 

Наиболее распространенным индикатором следования за трендом является про­стая скользящая средняя. Мы ее использовали многие годы и протестировали огром­ное количество комбинаций. В результате появились некоторые предпочтения. Обыч­но мы предпочитаем подход двойных скользящих средних. Вот некоторые наши любимые комбинации: 3/12,9/18,10/18 и 10/20. Вы вспомните, что комбинации 5/10, 5/20,5/30 и 5/40 хорошо себя показали в эталонной системе, но обычно мы предпочи­таем нечто более чувствительное. Мы попробуем использовать 3/12 скользящие сред­ние исключительно для вхождений.

Технические исследования - логичные выходы

 

Параболическая система Уайлдера является обычной техникой выхода, и она была относительно беспристрастно протестирована нами в качестве отдельного вы­хода в сравнении с эталонной системой. Мы воспользуемся ей для наших выходов, используя оригинальные значения Уайлдера для шага точек SAR. Стартовая точка Параболической системы будет отличаться от оригинальной, потому что System Writer Plus (SWP) не располагает оригинальной формулой Уайлдера. Формула Уайлдера использует пик или впадину до Параболической торговли в качестве стартовой точ­ки. Формула SWP использует пик или впадину последних п дней, оставляя за вами выбор п. Относительно короткий период п обладает преимуществом расположения начальной остановки на более близком расстоянии. Когда мы тестировали Парабо­лическую систему ранее, количество выбираемых дней не было особенно важно, пока оно находилось в диапазоне от 4 до 15. Мы будем использовать 10 дней, как делали в нашем тестировании выходов.

Первый тест

 

Для этого теста мы хотим все сделать как можно проще, при этом оставляя так мало возможности для убытков, как только сможем. Мы используем пересечение 3/12 скользящих средних для вхождений, 10-дневную Параболическую систему для выхо­дов, начальный риск в $ 1500 и следящие остановки.

Нашей процедурой будет тестирование всех шести с половиной лет данных для того, чтобы посмотреть, как работают выходы. Если они работают очевидно плохо, мы разобьем период тестирования на две части, где первая часть составит четыре года, а вторая - два с половиной. Затем мы протестируем некоторые другие комбина­ции на ранней области наших данных и подтвердим полученную нами в конце комби­нацию на более поздних данных. (Смотрите рисунок 3-16.)

На самом деле, результаты довольно обнадеживающие. Как мы могли ожидать, соевые бобы и золото в проигрыше, но посмотрите, как хорошо система справляется с казначейскими обязательствами, немецкими марками и сырой нефтью. Возможно, с небольшой помощью мы получим работоспособную торговую систему.

На следующем шаге пропустим результаты через Portfolio Analyzer. Мы ви­дим средний доход $3,282 в год (мы никогда не допускали "пирамид"), что дает годовой доход 14,8 процентов. Мы знаем множество трейдеров, которые были бы довольны и этим. Но посмотрите на убытки: $ 22259! Если бы это случилось в нача­ле нашей торговли, нас бы просто выбросило с рынка. Быстрое вычисление показы­вает, что наш процент выигрышей 35 % и отношение среднего выигрыша к средним потерям 2.06 дают в результате большую вероятность провала. Вероятность умень­шения портфеля до $ 15000 (понижение на 40 процентов), прежде чем он поднимется до $50000, составляет 45 процентов.

Как мы можем видеть, случилось то, что предсказывалось. Мы смогли разрабо­тать прибыльную, но неприемлемую торговую систему. Это упражнение служит хоро­шим примером того, почему нам никогда не следует использовать совокупный доход в качестве единственного критерия для суждений об эффективности торговой систе­мы. Как мы утверждали ранее, тестируйте особый набор критериев, который позво­лит добиться лучшего решения.

Следующий шаг

 

Следующий шаг, признаться, субъективный и проводится с позиций здравого смысла. Мы собираемся взглянуть на индивидуальный перечень торгов для каждого рынка для того, чтобы увидеть, были ли вхождения успешными или нет. Это субъек­тивно по двум причинам. Во-первых, если вы анализируете отдельный элемент в груп­пе взаимозависимых частей торговой системы, вы никогда не узнаете, насколько на самом деле важен каждый элемент для отдельной торговли. Частое проведение не­больших изменений, которые по вашему мнению вполне невинны, может разорвать цепь событий, и изменения прокатятся волной по всей системе. Во-вторых, реально не существует и, вероятно, не должно существовать объективных критериев в поддерж­ку вашего решения. Наверное, здесь больше поможет опыт.

Мы рассматриваем перечень торгов, чтобы увидеть, как быстро торги станови­лись прибыльными и насколько велика была эта прибыльность. Очевидно, распечат­ка результатов 36J торгов является пустой тратой места, но, когда мы рассматриваем

все пять рынков, выявляются два общих феномена. Во-первых, как вы могли ожидать, хорошие торги быстро оказывались доходными. Во-вторых, плохие торги быстро начинали проигрывать и располагались группами. При рассмотрении торгов на гра­фике по одному, картина проясняется. Наше вхождение по скользящим средним рабо­тает хорошо, когда рынки совершают широкие колебания, а большие последова­тельные убытки возникают, когда рынки часто меняют направление.

ADX в качестве фильтра

 

Мы часто используем DMI Уайлдера и его производную ADX. На большинстве тестов, где мы использовали его в качестве фильтра для принятия объективного реше­ния о том, находится ли рынок в состоянии тренда, ADX показал себя эффективным. Мы обнаружили, что хорошие результаты обычно группируются в диапазоне от 10 до 25 дней в зависимости от применения. Мы будем использовать 18-дневный ADX, по­скольку 18 находится в середине диапазона.

Мы должны быть осторожны в выборе способа, которым тестируем ADX, иначе он будет действовать не как фильтр, а как самостоятельный метод вхождения. Мы запрограммируем вхождения таким образом, что будем покупать или продавать толь­ко на подъеме ADX и пересечении скользящих средних, возникающих в один день. Если ADX стремится вниз, то рынок является ненаправленным, а наше наблюдение за торгами показало, что такая ситуация приносит большие проигрышные периоды.

Как вы можете видеть на рисунке ниже, произошли коренные изменения. Все рын­ки теперь прибыльны, правда, нам, возможно, хотелось бы сделать больше денег на золоте за шесть с половиной лет торговли. Удивительно, но казначейские обязатель­ства и сырая нефть не так прибыльны, как раньше. Процент выигрышей выше, а коли­чество торгов существенно меньше. Здесь сказывается то, что наш фильтр принялся за работу. Давайте запустим Portfolio Analyzer. (Смотрите рисунок 3-17-)

Общий совокупный доход при использовании АДХ составил $61333, что более чем вдвое превышает результат предыдущего теста. Годовая отдача теперь дошла до 37.7 процентов. Количество торгов понизилось до 151. Что еще лучше, наш процент выигрышей поднялся до 44 процентов, а отношение среднего выигрыша к средним потерям дошло до оптимистичной величины 2.32. Наша вероятность провала сейчас составляет только 2.9 процента. Максимальный убыток от пика к впадине $9414 вполне укладывается в наши изначальные нормы. Месячные значения баланса представле­ны на следующих страницах. Отметьте, что мы снимали доходы и возмещали убытки каждый год, начиная, таким образом, каждый год с $25000. (Смотрите рисунки 3-18 и 3-19.)

Дальнейшее тестирование

Если мы хотим довести упражнение до логического завершения, нам следует пред­принять еще несколько шагов. Самое важное, нам следует протестировать каждый из­меняемый параметр на всем диапазоне его значений, чтобы убедиться, что мы случайно не подстроили под кривую нашу систему. Результаты должны быть приемлемы на всем диапазоне значений. Затем мы могли бы оптимизировать систему для получения "луч­ших" значений на первых нескольких годах данных, а затем протестировать эти значе­ния на последующих годах. В данном случае это трудно сделать из-за недостаточного количества торгов, но, если ваша система генерирует достаточно много примеров, мы рекомендуем такой подход. Определение лучших значений непросто. Наиболее безо­пасным способом будет выбор значений, которые дают результаты в середине диапазо­на. Если оптимальное значение находится на одном из концов диапазона, то, вероятно, будет лучше это проигнорировать и взять значения из середины распределения. Напри­мер, вы тестировали остановки начального риска в диапазоне от $500 до $2000 с шагом в $100. Так называемое лучшее значение остановки пришлось на $900, а результаты существенно падают при использовании остановки менее $800. Они продолжают быть нормально распределенными вплоть до $2000. Лучше использовать значение между $800 и $2000 вместо лучшей остановки на уровне $900.

Вывод

 

Компьютерное тестирование торговых систем все еще находится в начале свое­го развития. Трейдеры, кажется, продвигаются к более продуктивным торговым ме­тодам, но пока все же на эту тему написано немного. Вероятно, это обусловлено тем, что в тестировании не существует абсолютов так же, как их не существует и в торгов­ле. Однако существует неправильное представление, что тестирование что-то "дока­зывает"^ это убеждение мы постарались развеять. Мы надеемся, что спровоцирова­ли некоторые дебаты по этому вопросу, и что сейчас где-то проводится исследование по улучшению управления фьючерсами, и что оно будет обнародовано какими-ни­будь талантливым частным трейдером.

Рекомендуемая литература

Griffin, P. The Theory ofBlackjack. Las Vegas: Gambles Press, 1981.

Lucas, Louis В., and Wade Brorsen. "The Usefulness a/Historical Data in Selecting Parameters/or Technical Trading Systems. "The Journal of Futures Markets 9, no. 1 (1989), pp. 55-65.

Vince, Ralph. Portfolio Management Formulas. New York: John Wiley & Sons, 1990.

Young, Terry W. "Introducing the Calmar Ratio. " Technical Traders Bulletin 3, no. 9 (September 1991), pp. 1-10.