Результаты тестов стратегии форекс

Результаты тестов

Проводились тесты двух основанных на сезонных явлениях моделей вхо­да: модели на пересечении (с подтверждением и инверсией и без них) и модели, основанной на ценовом импульсе. Каждая модель исследовалась с тремя видами обычных входных приказов: вход по цене открытия, по лимитному и стоп-приказу.Проводились тесты двух основанных на сезонных явлениях моделей вхо­да: модели на пересечении (с подтверждением и инверсией и без них) и стратегии форекс модели, основанной на ценовом импульсе. Каждая модель исследовалась с тремя видами обычных входных приказов: вход по цене открытия, по лимитному и стоп-приказу.
В табл. 8-1 и 8-2 показаны результаты тестирования этих моделей по отдельным рынкам в пределах выборки (табл. 8-1) и вне пределов выбор­ки (табл. 8-2). В первом столбце указаны обозначения рынка. Последняя колонка показывает, сколько прибыльных тестов было получено для дан­ного рынка. Цифры в верхней строке указывают номер теста, последняя строка — на скольких рынках данная модель была прибыльной. Эти дан­ные достаточно подробно показывают степень прибыльности системы: один минус ( — ) означает умеренные средние убытки в сделке ($2000 — 4000), два минуса ( ) — крупные убытки (более $4000). Один плюс (+) означает умеренную прибыль ($1000 — 2000), два плюса (+ +) означают крупную прибыль — более $2000 в сделке. Пустая ячейка обозначает при­быль до $ 1 0 0 0 или убыток до $ 1 9 9 9 . (Названия рынков и их символы соот­ветствуют обозначениям табл. II-1; часть II, введение.)Интегрированный временной ряд ценоподобных сезонных показателей сглаживался с помощью простого скользящего среднего ma1 с периодом avglen. На его основе строилось второе среднее та2. Сигнал к покупкегенерировался, когда та! пересекала снизу вверх та2. Сигнал к продаже генерировался, когда ma 1 пересекала сверху вниз та2. В целом это та же модель, основанная на пересечении скользящих средних, но в ней исполь­зуются не собственно цены, а прогнозируемые сезонные временные ряды. Вход обеспечивается рыночным приказом по стратегии форекс цене открытия (тест 1), ли­митным приказом (тест 2) или стоп-приказом (тест 3).Оптимизация в этих тестах состояла в прогонке параметра периода скользящего среднего avglen от 5 до 20 с шагом 5 и также в прогонке пара­метра смещения (disp) от 0 до 20 с шагом 1. С использованием входа по цене открытия по показателю соотношения риска/прибыли в пределах выбор­ки оптимальными были значения периода скользящего среднего 20 и сме­щения 5.

При входе по лимитному приказу оптимален был период 20 и сме­щение 8, при входе по остановке период 20 и смещение 6. Модель, видимо, лучше работала с длинными скользящими средними (с сильным сглажива­нием) , и для входов по лимитному приказу требовались немного б о л е е ран­ние сигналы по сравнению с входами по рыночному и стоп-приказу.В пределах выборки не было получено ни одного положительного ре­зультата при использовании и длинных, и коротких позиций, хотя сред­ний убыток в сделке был гораздо меньше, чем во многих тестах из преды­дущих глав. Лучше всего работали стоп-приказы, немного хуже — лимит­ные приказы, а хуже всего — рыночные приказы по цене открытия. Для стоп-приказов и лимитных приказов при ограничении только длинными позициями торговля была выгодной. Во всех случаях наилучший период скользящих средних составлял 20 дней, а оптимальное значение смеще­ния изменялось для разных типов приказов. При использовании входа по цене открытия оптимальное смещение равнялось 5 дням, при входе по лимитному приказу — 8 дням, а по стоп-приказу — 6 дням. Это стратегии форекс вполне осмысленно, поскольку лимитные приказы отдаются раньше, чем рыноч­ные приказы по открытию (так как для выполнения лимитного приказа требуется некоторое время).

Вне пределов выборки результаты показали подобное же распределе­ние относительной эффективности по показателям средней прибыли со сделки ($СДЕЛ); использование приказов по остановке давало прибыль в $576 со сделки, что соответствует доходности 8,3% годовых. Это немного, но, тем не менее, это реальный положительный результат на недавних данных вне пределов выборки. При использовании входов по стоп-при-казу торговля, ограниченная только длинными позициями, была выгод­ной и в пределах, и вне пределов выборки, а торговля короткими позици­ями была убыточной в обоих случаях. Это соответствует результатам мно­гих ранее проводившихся тестов. Для всех видов приказов и всех выбо­рок процент прибыльных сделок составлял от 40 до 43%.Интересно отметить, что даже в убыточных вариантах потери капита­ла были значительно меньше, чем встречавшиеся в разнообразных пре­дыдущих тестах.

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



При использовании рыночного входа по цене открытия капитал сни­жался до ноября 1988 г. До июля 1989 г. было восстановлено около 50% потерь, образуя U-образную модель со вторым пиком в районе ноября 1990 г. Затем наблюдалось довольно быстрое снижение до ноября 1992 г., стратегии форекс после чего — более медленное падение капитала на протяжении всего остатка выборки и первой трети периода вне выборки. Это снижение за­кончилось в апреле 1996 г., и с тех пор до конца периода вне выборки ка­питал возрастал.

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






При использовании входа по лимитному приказу капитал почти не из­менился до января 1987 г., очень резко вырос до пика в мае 1987 г. и затем падал до ноября 1992 г. С этого времени до июля 1994 г. стратегии форекс наблюдался рез­кий подъем, после чего наблюдались беспорядочные изменения без яв­ного тренда.Использование входных стоп-приказов обеспечивало стабильный и сильный рост капитала до июня 1988 г., а затем наблюдалось падение до конца периода выборки и в течение первой трети периода вне выборки.Минимум был достигнут в декабре 1995 г., а с тех пор и до февраля 1999 г. (конец данных) отмечен резкий подъем.При сравнении результатов различных рынков видно, что наиболее результативным был рынок неэтилированного бензина, где наблюдались устойчивые значительные прибыли и в пределах, и вне пределов выбор­ки. С этой моделью также хорошо сочетался рынок палладия: входы по открытию и по лимитному приказу давали прибыль и в пределах, и вне пределов выборки, а вход по стоп-приказу был весьма прибылен в преде­лах выборки и нейтрален вне нее. Кроме этого, хорошим сезонным рын­ком оказался рынок живых свиней, прибыльный в пределах выборки для всех видов приказов. Вне выборки на этом рынке были прибыльны входы по лимитному приказу и стоп-приказу. стратегии форекс Хорошо соответствовал сезонной модели рынок кофе: все три вида приказов давали прибыль в пределах выборки, входы по открытию и по стоп-приказу дали значительную при­быль вне пределов выборки. Кроме того, неплохо работала система и на рынке хлопка: вход по стоп-приказу обеспечил высокую прибыль и в пре­делах, и вне пределов выборки, и ни один вид приказов не принес значи­тельных убытков в обеих выборках данных.

То, что рынок неэтилирован­ного бензина хорошо работал с данной моделью, неудивительно. Доста­точно странно, что рынок мазута, потребность в котором сильно зависит от времени года, был прибыльным только с использованием входов по лимитному приказу в обеих выборках данных. На рынке кофе также су­ществуют выраженные сезонные модели, связанные, например, с замо­розками, которые повреждают плантации, вызывают дефицит и повыша­ют цены. При этом, как ни странно, в пределах выборки рынки пшеницы были малоприбыльны, за исключением миннесотской пшеницы с исполь­зованием входа по лимитному приказу. Вне пределов выборки в стратегии форекс группе пшениц наблюдалось больше прибылей. Например, вход по лимитному приказу обеспечивал прибыль на всех трех рынках пшеницы, а вход по стоп-приказу — только на канзасском рынке. Ряд других рынков также принес прибыли для некоторых видов приказов в пределах или вне пре­делов выборки.

По сравнению со скромными результатами большинства моделей, исследовавшихся в предыдущих главах, общее количество при­быльных результатов на различных рынках в разные периоды времени не может не произвести благоприятного впечатления.Кроме этого, интересно отметить расхождение между поведением сезонных моделей в этом исследовании и в наших собственных тестах S&P 500 более раннего периода (Katz, McCormick, апрель 1997). Различия, скорее всего, объясняются разной настройкой процедуры оптимизации. В ранних тестах проводилась настройка на торговлю только индексом S&P 500, а в более поздних — целым портфелем финансовых инструмен­тов. По сравнению с другими рынками сезонные явления на рынке S&P 500 имеют гораздо более высокую частоту и, следовательно, требуют ис­пользования скользящих средних со значительно меньшим периодом.Кроме того, ранние стратегии форекс тесты не использовали отдельных выходов для того, чтобы была возможность захватывать сезонные тренды длиной в несколь­ко недель. В данных тестах стандартный выход закрывает сделку спустя не более чем 10 дней — скорее всего, эффективность всех рынков, а не только S&P 500, увеличилась бы при замене стандартного выхода на вы­ход, способный удерживать позицию при продолжительных трендах.Для модели, основанной на импульсе, проводилось сглаживание неинте-грированного сезонного временного ряда изменений цены при помощи центрированного простого скользящего среднего с периодом avglen. Цен­трированное СС не дает запаздывания, поскольку относительно текуще­го дня этот метод усредняет одинаковое количество прошлых и будущих точек данных. Использование этого метода оправдано для сезонных мо­делей, в которых оценка сезонного влияния на определенную дату осно­вывается на данных старше одного года. Для этого сглаженного ряда се­зонных изменений цены рассчитывается ряд средних абсолютных откло­нений. Для этого рассчитывалось абсолютное отклонение для каждого дня. Затем ряд абсолютных отклонений усреднялся с помощью скользящего среднего с периодом 100 дней. Сигнал на покупку генерировался, если значение сезонного импульса данного дня плюс смещение (disp) превы­шало некое пороговое значение (thresh), умноженное стратегии форекс на среднее абсолют­ное отклонение сезонного импульса. Сигнал на продажу генерировался, если сезонный импульс с учетом смещения был меньше произведения порогового множителя (thresh) и среднего абсолютного отклонения, взя­того со знаком минус. Входы выполнялись при помощи различных прика­зов: в тесте 4 — вход по открытию, в тесте 5 — вход по лимитному прика­зу, в тесте 6 — по стоп-приказу.Оптимизировался период скользящего среднего, смещение и порог. Период прогонялся от 5 до 15 с шагом 5; смешение от 1 до 10 с шагом 1; порог от 1,5 до 2,5 с шагом 0,5. Наилучшая эффективность в пределах вы­борки отмечена при периоде 15, пороге 2,5 и смещении 2 вне зависимости от вида приказа. Для входа по открытию и по стоп-приказу было предпоч­тительно смещение 2, для входа по лимитному приказу — смещение 1. В соответствии с этим ожиданиями значения смещения были гораздо мень­ше, чем в модели, основанной на пересечении, в которой за счет смеще­ния необходимо было компенсировать запаздывание скользящих средних.В общем, результаты были гораздо хуже, чем у сезонной модели на пересечении средних. В пределах выборки только входы по стоп-приказу были прибыльными. Вне пределов выборки ни один вид входов не дал положительных результатов. Средние убытки в сделке были весьма зна­чительными, и, как ни странно, длинные позиции работали хуже, чем ко-При входе по рыночному приказу по цене открытия и по лимитному приказу капитал снижался с начала выборки до конца периода вне вы­борки. При использовании входа по лимитному приказу падение капита­ла было более плавным. При использовании входов по стоп-приказу гра­фик изменения капитала колебался в горизонтальном диапазоне до мая 1990 г. Затем начался резкий рост капитала, продолжавшийся до сентяб­ря 1990 г. С тех пор и почти до конца данных капитал медленно падал. После апреля 1997 г. капитал практически перестал изменяться.Модель получила прибыль при торговле казначейскими облигациями, 10-летними казначейскими бумагами, иеной, сырой нефтью, мазутом, неэтилированным бензином, живыми свиньями и кофе в пределах и вне пределов выборки. Например, казначейские облигации и 10-летние бу­маги были весьма прибыльны на обеих выборках при использовании вхо­дов по лимитному приказу или стоп-приказу. Рынок иены был наиболее прибылен с использованием входов по стоп-приказу, но стратегии форекс приносил доход и с другими приказами, равно как и сырая нефть. Рынки мазута и неэти­лированного бензина были высокоприбыльны в обеих выборках при ис­пользовании входов по открытию и по стоп-приказу, но не входов по ли­митному приказу. На рынке живых свиней максимальные прибыли во всех периодах отмечены при использовании входа по открытию или по стоп-приказу. Этот рынок был постоянно прибыльным для всех видов прика­зов, как и рынок кофе, где наиболее устойчивая и высокая прибыль обес­печивалась входом по стоп-приказу. В большинстве случаев на рынках пшеницы модель была убыточной.В пределах выборки 15 рынков были в той или иной степени прибыль­ными при использовании стоп-приказа, 13 рынков — при входе по откры­тию и 9 рынков — при входе по лимитному приказу. Вне пределов выбор­ки эти значения составили соответственно 15, 16 и 16.Хотя модель, основанная на ценовом импульсе работала хуже на це­лом портфеле, она показала отличные результаты на большем количестве отдельных рынков, чем модель, основанная на пересечении.Эти модели идентичны описанным выше основным моделям на пересе­чении, за исключением того, что решение о входе принимается только в том случае, когда сезонное поведение рынка подтверждается соответству­ющим значением стохастического Быстрого %К. Если пересечение сви­детельствует о благоприятном моменте для покупки, покупка осуществ­ляется только при значении Быстрого %К менее 25%. Это означает, чтодля генерации сигнала к покупке стратегии форекс рынок должен находиться в состоянии снижения или быть вблизи сезонного минимума для покупки. Таким же образом продажа осуществляется, если значение Быстрого %К более 75%, что указывает на близость рынка к максимуму. Как и в других тестах, ис­пользованы стандартные выходы. В тесте 7 вход осуществлялся по откры­тию, в тесте 8 — по лимитному приказу, а в тесте 9 — по стоп-приказу.Оптимизация для этих тестов стояла в прогонке периода скользящего среднего avglen от 5 до 20 с шагом 5 (Р1) и смещения disp от 0 до 20 с шагом 1 (Р2). Для рыночного входа по открытию оптимальные значения составляли 15 для периода скользящего среднего и 7 для смещения. Для входа по лимит­ному приказу оптимальные значения составляли 15 для периода скользяще­го среднего и 6 для смещения. Для входа по стоп-приказу оптимальные зна­чения составляли 20 для периода скользящего среднего и 9 для смещения.При рассмотрении результатов каждой сделки использование подтвер­ждения Быстрым %К ухудшило эффективность работы системы как в пре­делах, так и вне пределов выборки при использовании входов по откры­тию и по лимитному приказу; в обоих случаях потери были значительны­ми. При переходе на стоп-приказы в обеих выборках отмечена неболь­шая прибыль. В пределах выборки средняя сделка принесла доход $846, вне пределов выборки $1677. В пределах выборки 41% сделок был выгод­ным, годовая доходность составила 5,8%. Статистическая значимость это­го результата низка, но по крайней мере результат нельзя назвать явно стратегии форекс случайным. И длинные, и короткие позиции были прибыльны. Вне преде­лов выборки 44% сделок были прибыльными, годовая доходность соста­вила 19,6%. Вероятность того, что результаты не являются случайными, составила 77%. По-прежнему выгодными были и длинные, и короткие сдел­ки. По сравнению с другими системами количество сделок было относи­тельно низким — всего 292 в пределах и 121 вне пределов выборки. В об­щем, модель снова оказалась прибыльной — сезонный принцип, видимо, все-таки может служить основанием для заключения сделок.График изменения капитала для рыночного входа по цене открытия показывает постепенное снижение до мая 1989 г., затем горизонтальный участок до августа 1993 г. Далее до конца выборки и большую часть време­ни вне выборки капитал падал. График изменения капитала для входа по лимитному приказу выглядит подобным образом, но падение капитала ш л о более плавно.

График для входа по стоп-приказу выглядит принципиаль­но иначе: капитал быстро падал до мая 1987 г., затем рос с ускорением до июня 1995 г. (начало периода вне выборки) и с тех пор практически не изменялся. Максимальные прибыли были достигнуты между июнем 1990 г. и маем 1991 г., маем и сентябрем 1993 г. и между январем и июнем 1995 г. Последний из периодов прибыли находится вне пределов выборки.По сравнению с двумя предыдущими моделями постоянная прибыль для всех видов приказов отмечена на меньшем количестве рынков. При­быль при всех трех видах входов как в пределах, так и вне пределов выбор-ки отмечена только на рынке леса. На рынке неэтилированного бензина все входы были прибыльны в пределах выборки, а входы по открытию и стоп-приказу были высокоприбыльны вне пределов выборки. На рынках кофе и какао получена прибыль при всех видах входов в пределах выбор­ки, но только при входе по стоп-приказу вне выборки. При использовании входа по стоп-приказу как в пределах, так и вне пределов выборки рынки NYFE, серебра, палладия, сырой нефти, леса и кофе были высокоприбыль­ными. Как и ранее, рынки пшеницы были убыточными. Таким образом, показатели этой модели достаточно постоянны для успешного примене­ния с использованием входа стратегии форекс по стоп-приказу на избранных рынках.Эта модель представляет собой аналог предыдущей, но с проведением дополнительных сделок в участках, где были возможны инверсии. Напри­мер, если пересечение средних давало сигнал на покупку, но Быстрый %К был выше уровня 75%, то подавался сигнал на продажу. В основе идеи ле­жало предположение о возможном обращении обычного сезонного цик­ла. Подобным же образом, если пересечение указывало на продажу, но Быстрый %К был менее 25%, то подавался сигнал на покупку. Эти сигна­лы выполнялись дополнительно к сигналам системы, основанной на пе­ресечении с подтверждением. В тесте 10 использовался вход по цене от­крытия, в тесте И — вход по лимитному приказу, в тесте 12 — вход по стоп-приказу.Оптимизация для этих тестов состояла в прогонке периода скользя­щего среднего avglen от 5 до 20 с шагом 5 (Р1) и смещения disp от 0 до 20 с шагом 1 (Р2). Для входа по открытию оптимальные значения составляли 15 для периода скользящего среднего и 2 для смещения. Для входа по ли­миту оптимальные значения составляли 20 для периода скользящего сред­него и 4 для смещения. Для входа по стоп-приказу оптимальные значения составляли 20 для периода скользящего среднего и 9 для смещения.При рассмотрении входа по цене открытия график изменения капи­тала постоянно и плавно снижался от начала к концу всего набора дан­ных. Для входа по лимитному приказу график изменения капитала также снижался, хотя общее падение капитала для этого вида приказа было по­чти в два раза меньше. График изменения капитала для входа по стоп-приказу снижался до мая 1987 г., затем до августа 1993 г. капитал практи­чески не изменялся. С августа 1993 г. по июнь 1995 г. капитал резко вы­рос, а затем постепенно снижался до конца рассматриваемого периода. Добавление инверсии оказало разрушительное влияние на эффективность модели. Очевидно, наблюдаемые сезонные явления редко сопровожда­ются инверсиями.Добавление инверсионных сигналов катастрофически ухудшило эф­фективность системы по показателю средней прибыли в сделке при всех видах входов. Во всех сочетаниях выборки данных и вида входа наблюда­лись убытки, за исключением очень маленькой прибыли при входе по стоп-приказу вне пределов выборки. Ни на одном рынке не отмечалось устой­чивых прибылей для различных входов, хотя отдельные прибыльные со­четания все же были. Например, вход по стоп-приказу на рынках NYFE и 10-летних казначейских бумаг был очень прибыльным и в пределах, и вне пределов выборки. Тот же эффект наблюдался на рынках платины и се­ребра. В пределах выборки с входом по стоп-приказу очень прибыльным был рынок сои, но вне пределов выборки прибыль этого рынка была ми­нимальной. Во всех сочетаниях видов приказов и выборок данных на рын­ках пшеницы прибыль была нулевой или наблюдались убытки.Результаты всех тестов объединены в одной таблице и представлены на двух графиках для обозрения. В табл. 8-3 приведены показатели эффек­тивности, распределенные по выборке данных, виду входа и модели. Ре­зультаты каждой модели приводятся в двух строках: в первой —доход­ность в процентах годовых, во второй — средняя прибыль или убыток в сделке в долларах. Два правых столбца содержат усредненные значения для всех видов входа в пределах и вне пределов выборки. Последние стро­ки содержат усредненные значения для всех моделей по видам приказов.Из трех видов приказов, обеспечивающих вход в рынок, лучшим был, несомненно, вход по стоп-приказу. Вход по лимитному приказу и вход по цене открытия показали примерно одинаковые результаты, но их эффек­тивность была гораздо ниже. Использование стоп-приказа обеспечило положительные результаты как в пределах, так и вне пределов выборки. стратегии форекс При сравнении моделей по различным видам входов очевидно, что в пределах выборки эффективность была максимальной для модели пере­сечения с подтверждением и наихудшей для модели пересечения с под­тверждением и инверсией. Вне пределов выборки наиболее эффектив­ной была базовая модель, основанная на пересечении, наихудшей — опять-таки модель на пересечении с подтверждением и инверсией.Как можно видеть, в пределах и вне пределов выборки наилучшая эффективность достигается при сочетании входа по стоп-приказу с моде­лью, основанной на пересечении с подтверждением.В предшествующих главах испытывались различные виды моделей входа, причем обычно наилучшим был вход по лимитному приказу. В слу­чае сезонных моделей повышение эффективности при использовании входа по стоп-приказу носит драматический характер, несмотря на боль­шие расходы на сделку. Ранее казалось, что принципы противотрендовойТаблица 8—3. Эффективность входов, основанных на сезонных явлениях по моделям, видам приказов и выборкам данных

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
afnikola.blogspot.com

торговли могут действовать лучше в сочетании с какими-либо следующи­ми за трендом или подтверждающими элементами, например с входом по стоп-приказу. В случае с сезонными моделями это подтверждение, полу­чаемое в результате срабатывания стоп-приказов, является даже более важным, чем получаемое от показателей вроде Быстрого % К . Другими сло­вами, если на основании сезонной модели следует ожидать повышения цен, подтверждение этого должно быть получено до заключения сделки.В общем, создается впечатление, что сезонные явления действитель­но оказывают воздействие на рынок, что доказано неуступающей или превосходящей другие модели эффективностью сезонной системы с вхо­дом по стоп-приказу. Эта модель была одной из немногих прибыльных. Влияние сезонных явлений на рынки, очевидно, является достаточно силь­ным, что оправдывает проведение дальнейших исследований подобных моделей.Было бы интересно исследовать сезонные модели, ограничившись рынками, где была показана их максимальная эффективность, или же рынками, где по фундаментальным причинам следует ожидать ярко вы­раженных сезонных эффектов. Исходя из имеющихся данных, можно заключить с достаточным основанием, что некоторые рынки в высшей степени подвержены сезонным явлениям. В свое время, ограничив исполь­зование моделей, основанных на пробое, только рынками валют, мы по­лучили замечательные результаты — возможно, нечто подобное произой­дет при ограничении сезонных моделей соответствующими рынками.При рассмотрении всех тестов и подсчете количества достоверных зна­чительных прибылей создается впечатление о тех рынках, которые при-годны для стратегии форекс ведения торговли с помощью различных сезонных моделей. Сре­ди всех тестов в пределах и вне пределов выборки наилучшие результаты наблюдалась на рынке кофе. Следовательно, на рынке кофе можно эф­фективно применять сезонные модели, что неудивительно — дефицит и цены на рынке кофе в огромной степени подвержены влиянию погодных условий. На рынке кофе 11 из 12 тестов в пределах выборки и 8 из 12 тес­тов вне пределов выборки были прибыльными. На рынке неэтилирован­ного бензина прибыльными были 8 тестов в пределах выборки и 11 вне пределов выборки. На рынке сырой нефти прибыльными были 8 тестов в пределах выборки, но только 4 вне пределов выборки. Много хороших результатов было также отмечено на рынке живых свиней.На рис. 8-2 показан график изменения капитала для различных моде­лей. Капитал системы был усреднен по видам входов. Модель с пересече­нием и подтверждением была наиболее эффективной, особенно на дан­ных вне пределов выборки. Начало для базовой модели, основанной на пересечении, было еще лучшим, но эффективность постоянно снижалась с 1990 г. Однако, возможно, тренд капитала этой модели развернулся на­верх после 1995 г., тогда как все прочие модели в это время теряли капи­тал (в усреднении по видам приказов).Исследования сезонных явлений показали, что на рынках существуют значимые сезонные процессы afnikola.blogspot.com . На основе данных за соответствующие календарные даты прошлых лет можно делать заключения о поведении рынка в ближайшем будущем. Информация за эту же дату или близкие даты прошлых лет полезна для принятия стратегии форекс решений, для прогнозированиябудущих событий. Хотя сезонные явления недостаточны для оказания вли­яния на целый портфель ценных бумаг и сырьевых фьючерсов, тем не менее на их основе удается окупить транзакционные расходы и получить некоторую прибыль. В то же время на отдельных рынках даже простей­шие модели могут быть весьма прибыльными, иными словами, сезонные явления производят впечатление реальных и пригодных источников ин­формации. В определенное время года на рынке наблюдаются приливы и отливы, которые могут эффективно использоваться моделями, подобны­ми испытанным в данной главе.Как было показано, сезонные явления заслуживают серьезного вни­мания. Если приведенные простые модели будут улучшены специфичес­кими эффективными выходами из рынка, можно ожидать впечатляющих результатов.Повторяющиеся сезонные модели, видимо, имеют реальную прогностическую ценность и однозначно заслуживают даль­нейшего исследования.Полезность сезонных моделей зависит от рынка, причем не­которые рынки особенно подходят для сезонной торговли. Торговля на группе особо чувствительных рынков может быть чрезвычайно прибыльна.Для получения наилучших результатов исходные сезонные данные желательно сочетать с той или иной формой подтвер­ждения или обнаружения трендов. Использование дополни­тельной информации может повысить эффективность простой сезонной модели.Также известно, что гравитационное поле Луны оказывает влияние на водные, литосферные и атмосферные приливы на Земле. Известно, что Луна управляет временем размножения коралловых полипов, закрытием раковин устриц, преимущественным совершением некоторых преступ­лений и возбуждением лиц, страдающих «лунатизмом». Более того, изве­стно, что во время полнолуния у женщин чаще происходит овуляция, а также чаще начинаются роды.При наличии таких данных уже нетрудно представить влияние лун­ных циклов на поведение рынка. Еще Ларри Вильяме (Larry Williams, 1979) обнаружил, что цены на серебро, пшеницу, кукурузу и соевое масло по­вышаются в полнолуние и падают в новолуние!Как известно каждому радиолюбителю, так называемые «солнечные пятна» оказывают сильное воздействие на дальнюю радиосвязь. На по­верхности Солнца наблюдаются темные участки, по одной из теорий вы­зываемые неравномерным гравитационным воздействием планет на при­ливные ритмы Солнца. Другая теория объясняет их движением магнит­ных полюсов Солнца, но в любом случае период высокой активности сол­нечных пятен влияет на распространение радиоволн — коротковолновые радиосигналы, которые обычно распространяются только в пределах пря­мой видимости, отражаются от ионосферы и могут распространяться на тысячи миль. Многие могли заметить это явление по телевидению: поверх сигнала местной телестанции накладывается сигнал далекого передатчи­ка. С другой стороны, в периоды низкой солнечной активности дальнее распространение коротких волн становится маловероятным, и для даль­ней радиосвязи требуются волны гораздо большей длины.Активность солнечных пятен и солнечные вспышки также коррели­руют с магнитными бурями на Земле, способными нарушать работу чув­ствительной электроники и даже выводить из строя энергосети. Магнит­ная буря, вызванная солнечными выбросами в марте 1989 г., привела к остановке работы гидроэлектростанции, питавшей часть Монреаля и Кве­бека, на девять часов (Space Science Institute, 1996).Некоторые ученые считают, что изменения солнечной активности мо­гут быть причиной крупных изменений земного климата, например Мало­го Ледникового Периода в 1600-х годах, начавшегося после 100 лет снижен­ной солнечной активности (Center for Solar and Space Research, 1997).Что же касается торговли, то Эдвард Р. Дьюи (Edward R. Dewey), осно­вавший Фонд Изучения Циклов в 1 9 4 0 г . , полагал, что существует связь меж­ду солнечными пятнами и промышленным производством, возможно, выз­ванная влиянием на климат. В связи с этим он пытался исследовать корре­ляцию солнечной активности и цен на сельскохозяйственные продукты.Наш собственный интерес к солнечным пятнам достиг пика тогда, ког­да мы обнаружили, что в 1987 г. только в течение трех дней количествопятен (показатель солнечной активности) превышало 100— и это были дни «черного понедельника» — 15 и 16 октября! Путем простых вычисле­ний можно убедиться в том, что вероятность случайного совпадения в дан­ном случае не превышает 1%.Ниже мы рассмотрим влияние на торговлю лунных циклов в разделе «Лунные циклы» и солнечных пятен в разделе «Солнечные пятна и актив­ность рынка».