Методология тестирования стратегии форекс

Методология тестирования

Для тестирования методов сезонных входов использованы данные стратегии форекс с 1 ав­густа 1985 г. по 31 декабря 1994 г. (оптимизационная выборка) и с 1 янва­ря 1995 г. по 1 февраля 1999 г. (период вне пределов выборки). Для иссле-Для тестирования методов сезонных входов использованы данные с 1 ав­густа 1985 г. по 31 декабря 1994 г. (оптимизационная выборка) и с 1 янва­ря 1995 г. по 1 февраля 1999 г. (период вне пределов выборки). Для иссле-дования сезонности выборка размером около 10 лет является недостаточ­но протяженной. При обсуждении сезонных сигналов упоминалась прак­тика расчета сезонного импульса (или же среднего поведения цен) на ос­нове данных за предыдущие годы. Ввиду небольшого размера выборки расчеты будут основываться не только на прошедших, но и на будущих годах. Для этого используется специальная методика — так называемый подход «складного ножа».
Метод перебирает целевые даты, перемещаясь вдоль временного ряда. Если при усреднении сезонных эффектов использовать только соответ­ствующие календарные даты прошлых лет, то для точек, приходящихся на начало выборки, таких данных очень мало или вообще нет. Поскольку для получения приемлемого сезонного среднего требуется не менее 6 лет, то для большей части периода выборки (всего 10 лет) расчет будет невоз­можен. Следовательно, данных стратегии форекс для оптимизации важных параметров или анализа эффективности работы модели в пределах выборки явно недо­статочно. Хорошо известный статистический метод «складного ножа» помогает решить проблему с недостатком данных.Представьте, что рассчитывается сезонное поведение начиная с 1 июня 1987 г. Если использовать только данные из пределов выборки, то при­шлось бы ограничиться данными за 1986 и 1985 гг. При использовании метода «складного ножа» в расчет можно включать даты не только из про­шлого, но и из относительного «будущего», т.е. с 1988 г. по 1994 г. Если год, для которого значение целевой даты рассчитывается (1987), удалить из пределов выборки, то сезонное поведение можно будет рассчитывать на основе 9 лет данных, а этого вполне достаточно. Подобная процедура оправданна, поскольку данные, исследуемые для получения прогноза, не зависят от прогнозируемых данных. Данные, используемые для получе­ния прогнозов, отстоят от целевой даты не менее чем на год — следова­тельно, они не «загрязнены» текущим состоянием рынка. Этот метод по­зволяет значительно увеличить размер выборки, не снижая количество степеней свободы.Для оценки влияния сезонных факторов вне пределов выборки были использованы все прошедшие годы. Например, для получения данных, соответствующих 14 января 1999 г., был использован метод всех прошед­ших лет: в анализ были включены данные с 1998 г. по 1985 г. Таким обра­зом, стратегии форекс ни один из расчетов вне пределов выборки не основывается на дан­ных из будущего или настоящего времени.Все тесты, следующие ниже, проведены с использованием сезонных входов на основе разнообразного портфеля рынков. Использованы стан­дартные выходы, как и в других исследованиях моделей в этой книге. Позиции закрываются при срабатывании стандартного выхода или при получении сигнала на вход в противоположном направлении. Использо­вана стандартная платформа тестирования. Ниже приведен код для тес­тирования сезонной торговли.

860911 413.450 413.450 401.550 402.350 151300 120864 8
871019 424.400 429.400 358.400 361.900 162022 172178 10
891013 496.100 497.550 466.950 466.950 62514 125604 10
911115 507.450 507.450 488.250 492.750 65533 151861 8
971027 960.400 966.300 896.400 896.400 85146 201015 8
Число=5



значений [1..n] сезонных средних оригинальных сериях данных [1..n] сериях [1..n] соответствующих дат методе анализа:// двигаемся назад к j); // исходной дате // переход к началу // приблизительный индекс // находим точный индекс// достаточность лет для теста j); // исходная дата // идем к началу // приблизительный индекс // находим точный индекс// не входим в сделки в последние 30 дней внутри выборки // оставляем место в массивах для будущих сезонностей if(cb > nb-30) continue;// генерировать входные сигналы, цены стоп- и лимитных приказов // для всех моделей сезонного входа signal = 0; switch{modeltype) {Определив стратегии форекс локальные переменные и векторы, первый блок програм­мы копирует различные параметры в соответствующие переменные для более удобного и понятного обращения к ним стратегии форекс. Параметры описаны в ссыл­ках, размещенных в коде.Следующий блок проводит все расчеты на полной серии данных. Сред­ний истинный интервал для 50 дней рассчитывается и сохраняется в век­торе (exitatr). Впоследствии он будет использоваться для размещения за­щитных остановок управления капиталом и целевых уровней прибыли в стандартизованной стратегии выхода. Средний истинный интервал в этом векторе (или в ряду данных) также используется для нормализации воз­никающих в ходе работы программы изменений цен.После вычисления среднего истинного интервала рассчитываются нормализованные и «обрезанные» изменения цен. Каждая точка в ряду данных pchg отражает изменение цены между ценами закрытия текуще­го и предшествующего дней. Изменения цены затем нормализуются пу­тем деления их на средний истинный интервал и «обрезаются» для сни­жения влияния экстремальных перепадов цены (статистических выбро­сов). Нормализация необходима, поскольку волатильность рынков меня­ется со временем иногда очень сильно. Например, сейчас индекс S&P 500 в 5 и более раз дороже, чем 15 лет назад. Очевидно, что и средняя дневная волатильность стратегии форекс изменилась соответствующим образом. Если бы измене­ния цены не подвергались нормализации и не представлялись в единицах текущей волатильности, сравнение сезонных явлений за разные годы было бы искаженным. Годы, когда волатильность была выше, давали бы больший вклад, чем годы с низкой волатильностью. В случае S&P 500 пос­ледние годы полностью доминировали бы при проведении усреднения, а при нормализованном представлении каждый год вносит почти одинако­вый вклад. Срезание выбросов проводится на уровне — 2 и + 2 средних истинных интервала, чтобы стратегии форекс удалять случайные и аномальные значения, не искажая общую оценку.Опция выбора modeltype определяет, какие операции проводятся да­лее. Значение 1 выбирает основную импульсную модель. Сезонные пока­затели рассчитываются для обрезанных и нормализованных изменений цен, причем в пределах выборки используется метод «складного ножа», а вне п р е д е л о в выборки — метод «всех прошедших лет». Эти операции обес­печиваются вызовом функции SeasonalAvg. Временной ряд сезонных по­казателей затем сглаживается скользящим средним (вид среднего уста­навливается параметром matype, а длина— параметром avglen). Затем рассчитывается временной ряд средних абсолютных отклонений сезон­ных импульсов. Этот ряд представляет собой простое скользящее сред­нее с периодом 100 дней от ряда абсолютных значений сезонных импуль­сов, которое затем используется в дальнейших расчетах уровней поро­гов. Значения modeltype 2, 3 и 4 представляют собой вариации моделей, основанных на пересечении. Сезонные стратегии форекс показатели рассчитываются, и показатель изменения цены для каждого дня интегрируется (вычисляет­ся «бегущая сумма»), в результате образуется новый ряд, ведущий себя подобно ценовому ряду. Эта синтезированная серия отображает движе­ние цен на основе типичного поведения рынка в предшествующие и, воз-можно, в будущие годы. Затем рассчитываются два скользящих средних: та! (скользящее среднее интегрированного сезонного ряда типа matype с периодом avglen) и та2 (сигнальная линия для определения момента пересечения, представляет собой скользящее среднее ma1 с теми же па­раметрами matype и avglen). Если же выбран modeltype 3 или 4, то прово­дятся дополнительные расчеты для моделей с подтверждением и/или ин­версией; в данном случае рассчитывается значение Быстрого %К с перио­дом 9 дней, которое затем сохраняется в векторе stoch.Следующий блок кода включает цикл, последовательно перебираю­щий все торговые дни в ряду данных, — такой же цикл, как и во всех пре­дыдущих главах, посвященных стратегиям входа. Первые его строки обес­печивают обновление симулятора, рассчитывают количество контрактов в сделке и пропускают дни с ограниченной торговлей. Следующие стратегии форекс стро­ки генерируют сигналы входа для моделей, основанных на сезонных фак­торах. В зависимости от значения параметра modeltype используется один из четырех подходов.Modeltype 1 представляет базовую модель, основанную на пороге це­нового импульса. Порог рассчитывается как произведение множителя, оп­ределяющего относительную величину порога (thresh) на среднее абсолют­ное отклонение сезонного импульса за прошлые 100 дней. Сигнал к по­купке генерируется, если сумма сезонного импульса (savg) и параметра смещения (disp) поднимается выше уровня порога. Если данная сумма опус­кается ниже величины, равной значению порога со знаком минус, подает­ся сигнал на продажу. afnikola.blogspot.com Иными словами, если для данного дня плюс-минус несколько дней (disp) предсказывается достаточно сильный сезонный им­пульс цен, то торговля ведется в направлении ожидаемого движения.Modeltype 2 представляет базовую модель стратегии форекс пересечения и использует скользящие средние интегрированных сезонных показателей текущего дня плюс фактор смещения. Если первое скользящее среднее поднимает­ся выше второго, генерируется сигнал к покупке. В противоположном случае генерируется сигнал к продаже. Фактор смещения позволяет мо­дели искать моменты пересечения, которые произойдут в будущем через несколько дней. Таким образом, преодолевается запаздывание, свойствен­ное скользящим средним. Поскольку сезонные средние основываются на исторических данных, отстоящих от текущей даты не менее чем на один год, вполне приемлемо прогнозировать на несколько дней вперед.Modeltype 3 представляет собой ту же модель на основе пересечения, но с добавлением подтверждения. Подтверждение обеспечивается про­веркой стохастического осциллятора ценового ряда, определяющей, со­впадает ли его динамика с ожидаемым поведением на основе сезонных факторов.Modeltype 4 использует модель, основанную на пересечении с добав­лением подтверждения и инверсии. При использовании modeltype 4 сиг­нал к покупке подается, если первое скользящее среднее пересекает вто-рое снизу вверх. При этом значение стохастического осциллятора долж­но быть не менее 25. Если же при верхнем пересечении стохастический показатель превышает уровень 75, то модель подает сигнал к продаже исходя из предположения, afnikola.blogspot.com что произошла инверсия. Если первое сколь­зящее среднее ниже второго, и нормальная сезонная модель подтвержда­ется значением стохастического осциллятора, превышающим уровень 75, генерируется сигнал к продаже. Если в этом случае показатель составит менее 25, предполагается инверсия и отдается сигнал к покупке.В свою очередь цена лимитного приказа (limprice) устанавливается на уровне середины ценового диапазона текущего дня. Цена входного стоп-приказа (stpprice) устанавливается на уровне закрытия текущего дня плюс (для покупки) или минус (для продажи) половина среднего истинного ди­апазона последних 50 дней. Остальные блоки кода идентичны приводив­шимся в предыдущих главах: они обеспечивают размещение приказов указанного вида (ordertype) и стандартные выходы.