Методология тестирования стратегии форекс лунных моделей

Все тесты проводились с использованием входов по сигналам лунной мо­дели для торговли портфелем различных финансовых инструментов. Можно ли получить прибыль, используя лунную модель? Как стратегии форекс результа­тивность подобных моделей будет изменяться со временем? Как измени­лись их результаты за последние годы? Для того чтобы ответить на эти вопросы, и было проведено тестирование.

Все тесты проводились с использованием входов по сигналам лунной мо­дели для торговли портфелем различных финансовых инструментов. Можно ли получить прибыль, используя лунную модель? Как результа­тивность подобных моделей будет изменяться со временем? Как измени­лись их результаты за последние годы? Для того чтобы ответить на эти вопросы, и было проведено тестирование.
Применены стандартные выходы, правила входов будут рассмотрены при обсуждении отдельных тестов. Позиции закрываются при подаче сигнала на вход в противоположном направлении либо при срабатыва­нии стандартного выхода. В приведенном ниже коде описана модель вхо­да на основе лунных циклов.Собственно коду предшествует ряд функций, необходимых для рас­чета лунных циклов на любом рынке с адаптивным подходом. Функция Model следует стандартным принципам: после объявления параметры копируются в местные переменные для простоты обращения. Коммен­тарии указывают, что контролируют параметры. В следующем блоке рас­считывается средний истинный интервал за 50 дней (exitatrtab), исполь­зуемый в выходах и при нормализации, а также лунные сезонные пос­ледовательности (savgtab) — прогнозируемые изменения цены для каж­дого дня. Эти ряды рассчитываются один раз для каждого рынка и зано­сятся в таблицы; это допустимо, поскольку при повторных вызовах Model в последующих тестах никакие важные параметры не изменяются. Вто­рой блок рассчитывает специфические для моделей временные после­довательности, необходимые для получения сигналов входа. Если modeltype = 1, используется простая импульсная модель; если modeltype = 2, то модель на основе пересечения; если modeltype = 3, то стратегии форекс модель на основе пересечения с подтверждением, и если modeltype = 4, то модель на основе пересечения с подтверждением и инверсией. Среди возмож­ных серий есть такие варианты, как сглаженная последовательность лун­ных импульсов, интегрированные импульсы (ценоподобный ряд), сколь­зящие средние для моделей на пересечении и Медленный %К для под­тверждений и инверсий. В зависимости от modeltype могут приобретать значение некоторые другие параметры. Один из них, avglen, управляет периодом всех скользящих средних: в модели на основе импульса онуправляет длиной центрированного треугольного скользящего средне­го, а в моделях на пересечении — длиной необходимых там средних. Другой параметр, disp, выставляет смещение, т.е. степень сдвига вперед для компенсации запаздывания скользящих средних. Параметр thresh означает величину порога, используемого в импульсной модели для длин­ных и коротких позиций (короткие используют отрицательное значе­ние thresh). Переменная matype управляет видом скользящего среднего: 1 — простое, 2 — экспоненциальное, 6 — центрированное экспоненци­альное, 7 — центрированное треугольное; существуют и другие виды средних, не использованные в анализе. После расчета всех рядов дан­ных запускается цикл, который перебирает рыночные цены день за стратегии форекс днем для моделирования торговли. Этот цикл содержит код для обновления симулятора, определения количества контрактов, избежания дней с ог­раниченной торговлей и т.п. В следующем блоке, расположенном внут­ри блока перебора текущих дней, происходит генерация сигналов вхо­да. Правила определяются параметром modeltype. Последний блок уп­равляет отдачей соответствующих приказов согласно параметру ordertype: 1 — вход по цене открытия, 2 — по лимитному приказу, 3 — по стоп-приказу.Проводилось тестирование четырех моделей: на основе пересечения, импульса, пересечения с подтверждением и пересечения с подтвержде-

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







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






нием и инверсией. Каждая модель тестировалась с входами по цене от­крытия, по лимитному приказу и по стоп-приказу. В табл. 9-1 приведены все результаты, распределенные по виду выборки, приказу и модели. Для каждой модели даны ряд значений, содержащий годовую доходность пор­тфеля, и ряд значений средней прибыли или убытка в сделке. В двух пра­вых столбцах — средние по всем видам приказов в пределах и вне преде-

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






В табл. 9-2 и 9-3 собрана информация по каждому из 12 тестов отдель­ных рынков, прибыльных и убыточных в пределах (табл. 9-2) и вне преде­лов (табл. 9-3) выборки. В первом столбце приведено обозначение рас­сматриваемого рынка, в последнем — количество рынков, где данная мо-дель была прибыльна. В табл. 9-2 и 9-3 степень прибыльности и убыточно­сти рынков для каждой модели указана следующим образом: один минус (—) означает убыток в $2000 — 4000, два минуса ( ) — убыток более $4000; один плюс ( + ) означает прибыль от $1000 до $2000, два плюса (+ +) — прибыль более $2000; пустая ячейка означает прибыль до $1000 или убыток до $1999 со сделки.Скользящее среднее mat рассчитывалось на основе интегрированной ценоподобной лунной серии. На его основе рассчитывалось второе сколь­зящее среднее та2. Для тестирования использовались следующие прави­ла: сигнал на покупку генерируется, когда mat поднимается выше та2. Сигнал на продажу генерируется, когда та! опускается ниже та2. Эта модель практически совпадает с моделью пересечения скользящих сред­них, описанной в предыдущих главах. Их единственное отличие состоит в том, что стратегии форекс в данном случае используются «лунные» ряды данных, а не не­посредственно цены. Входы производились по цене открытия (тест 1), по лимитному приказу (тест 2) и по стоп-приказу (тест 3).Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних avglen от 5 до 15 с шагом 5 и смещения disp от 0 до 15 с шагом 1. Для входа по цене открытия наилучшая эффективность по показателю риска/прибыли в пределах выборки была достигнута при периоде скользящих средних 15 и смещении 8; для входа по лимитному приказу — при периоде 15 и сме­щении 6; для входа по стоп-приказу— при периоде 15 и смещении 12.Ни один из тестов ни в одной из выборок не принес прибылей. Наи­лучшая эффективность (т.е. наименьшие убытки) были обнаружены при входе по лимитному приказу, средние результаты были показаны при вхо­де по стоп-приказу, а максимальные убытки — при входе по цене откры­тия. При использовании входа по лимитному приказу 43% из 1759 сделок были прибыльными. Вне выборки вход по лимитному приказу дал мини­мальный средний убыток со сделки, а вход по стоп-приказу — максималь­ный убыток.-В общем, система на целом портфеле работала плохо, отно­сительная эффективность длинных и коротких сделок носила неустойчи­вый стратегии форекс характер. В пределах выборки длинные позиции часто были более убыточны, чем короткие, в отличие от исследовавшихся ранее моделей.Капитал постоянно снижался на протяжении всего ряда данных при использовании входа по цене открытия. При входе по лимитному прика­зу капитал поднимался до сентября 1989 г. Затем наблюдались снижение до июля 1992 г., слабый подъем до февраля 1994 г. и новое падение до июля 1998 г., после чего наметился подъем. При использовании же входа по стоп-приказу отмечалось медленное снижение капитала на протяжении всего периода тестирования.В пределах выборки количество рынков, прибыльных при использова­нии входа по открытию, лимитному и стоп-приказу, составило 15, 8 и 7 со­ответственно. Вне пределов выборки больше всего рынков (17) принесли прибыль при использовании входа по лимитному приказу, 16 — при входе по цене открытия и 14 — при использовании стоп-приказа. Вне пределов выборки было больше прибыльных комбинаций рынков и видов входов, т.е. можно предположить, что в последнее время большее количество рынков испытывает воздействие лунных циклов. В пределах выборки только рын­ки немецкой стратегии форекс марки и сырой нефти были прибыльными при использовании всех трех видов приказов.

Вне пределов выборки рынок немецкой марки был высокоприбыльным при использовании всех трех видов приказов; на рынке сырой нефти при использовании входа по стоп-приказу отмечены небольшие убытки. Рынок казначейских облигаций был высокоприбылен в обеих выборках данных при входе лимитному приказу. На рынке свиной грудинки в обеих выборках при входах по цене открытия и по лимитному приказу получена прибыль. Учитывая только вход по лимитному приказу, в обеих выборках данных прибыльными были рынки немецкой марки, швей­царского франка, иены, платины, палладия, сахара и хлопка.Для сглаживания неинтегрированного лунного ряда ценовых изменений использовалось центрированное скользящее среднее. При этом не возни­кало запаздывания, поскольку центрированное стратегии форекс скользящее среднее для данного дня учитывает одинаковое количество предшествующих и после­дующих точек данных. Такое сглаживание применимо, поскольку оценка лунных циклов основывается на данных минимум двухмесячной давнос­ти. Для сглаженного ряда изменений цены строился ряд средних абсолют­ных отклонений и вычислялось простое скользящее среднее с периодом 100 дней для получения желаемого результата. Приказ на покупку отда­вался, когда импульс на данный день с добавлением смещения disp превы­шал произведение порогового множителя thresh на среднее абсолютное отклонение лунного импульса. Приказ на продажу отдавался, когда значе­ние импульса с добавлением смещения disp было меньше той же самой величины, взятой со знаком минус. Входы осуществлялись по цене откры­тия (тест 4), по лимитному приказу (тест 5) и по стоп-приказу (тест 6).Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних от 5 до 15 с шагом 5, смещения от 1 до 10с шагом 1 и порогового значения от 1,5 до 2,5 с шагом 0,5. Наилучшие результаты были достигнуты при значе­ниях периода, смещения и порога 10, 10 и 2 для входа по цене открытия и 15, 9 и 1,5 для входа по лимитному и стоп-приказу.В общем, результаты были хуже, чем для модели, основанной на пе­ресечении. В обеих выборках данных для всех видов входов отмеченызначительные убытки, подобно картине, обнаруженной при исследова­нии импульсных моделей сезонных явлений. Длинные позиции показали большую эффективность, чем короткие.

При входе по цене открытия капитал снижался плавно и непрерывно с некоторым замедлением скорости снижения со временем. При входе по лимитному приказу снижение капитала было постоянным, при входе по стоп-приказу капитал резко падал с начала выборки до августа 1988 г., а затем плавно снижался.В пределах выборки некоторую прибыль удалось получить на рынках S&P 500, NYFE, немецкой марки и швейцарского франка. Вне пределов выборки S&P 500 и NYFE не принесли ни прибылей, ни убытков, в то вре­мя как рынок немецкой марки был очень прибылен при входе по цене открытия, а швейцарского франка — при входе по лимитному приказу и по стоп-приказу. Как и в случае с моделью на основе пересечения, име­лись и другие прибыльные сочетания рынков и приказов.Эта модель идентична базовой модели на основе пересечения, но в ней вхо­ды производятся после подтверждения сигнала стохастическим осцилля­тором — Быстрым %К. Если лунный цикл давал сигнал к покупке, то при­каз отдавался только в том случае, когда Быстрый %К был менее 25%. Это означает, что перед покупкой рынок должен был находиться в состоянии минимума или близком к нему. Подобным же образом сигнал на продажу принимался к стратегии форекс исполнению только в тех случаях, когда Быстрый %К был выше 75%, т.е. рынок был близок к максимуму. Входы осуществлялись по цене открытия, по лимитному приказу и по стоп-приказу (тесты с 7 по 9 со­ответственно).Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних avglen от 3 до 15с шагом 3, а смещения disp — от 0 до 15с шагом 1.

Наилучшие результаты были достигнуты при значениях периода и смещения 15 и 12 соответственно (вход по цене открытия и по лимитному приказу), а так­же при значении периода 12 и смещения 5 для входа по стоп-приказу.В пределах выборки результаты были несколько лучше, чем для базо­вой модели, основанной на пересечении: при использовании входа по стоп-приказу модель с подтверждением принесла среднюю прибыль в сделке $234. Вне пределов выборки, впрочем, средний убыток в сделке был боль­ше, чем для двух предыдущих моделей при любом виде входов. Вход по стоп-приказу был наилучшим и давал наименьшие убытки. Эта система также не была выгодна при работе с целым портфелем: графики измене­ния капитала для всех трех видов входов показывали только убытки.В пределах выборки на рынках иены, мазута, соевых бобов и соевой муки была получена прибыль для всех трех видов приказов; вне преде-лов выборки на этих рынках были только убытки или в лучшем случае неприбыльная торговля. При торговле на рынке канзасской пшеницы при входе по цене открытия и по лимитному приказу были получены устой­чивые прибыли, а при использования стоп-приказа — убытки. При ис­пользовании стоп-приказа прибыльными были рынки британского фун­та, швейцарского франка, канадского доллара, евродоллара и свиной гру­динки. Поскольку во всем портфеле количество сделок на большинстве рынков было очень маленьким, полученные результаты вряд ли заслу­живают доверия.Эта модель подобна предыдущей модели с подтверждением. Их разница состоит в том, что в моменты возможного разворота рынка проводятся дополнительные сделки. Если пересечение скользящих средних генери­ровало сигнал на покупку, но показатель Быстрого %К был более 75% (т.е. рынок был близок к максимуму), отдавался приказ на продажу, а не на покупку. Подобным же образом, если пересечение давало сигнал к про­даже, но рынок был близок к минимуму, генерировался приказ к покуп­ке. Эти сигналы подавались в дополнение к стандартным сигналам, пода­ваемым основанной на пересечении базовой моделью. Входы осуществ­лялись по цене открытия (тест 10), по лимитному приказу (тест И) и по стоп-приказу (тест 12).Оптимизация состояла в прогонке периода скользящих средних avglen от 3 до 15 с шагом 3, смещения disp от 0 до 15 с шагом 1. Наилучшие ре­зультаты были достигнуты при значениях периода и смещения 15 и 12 соответственно для входа по цене открытия, для входа по лимитному при­казу — при периоде 15 и смещении 8, а для входа по стоп-приказу — при периоде 12 и смещении 15.Модель несла тяжелые убытки при всех сочетаниях выборок данных и входов. Как и в случае с сезонными моделями, инверсии не улучшили эффективность, и график изменения капитала являет собой удручающее зрелище.В пределах выборки рынок NYFE был прибыльным при всех входах, но рынок S&P 500 давал убытки для двух видов входов и нулевую прибыль для третьего. Рынок швейцарского франка также был прибыльным в пре­делах выборки для всех трех входов; вне пределов выборки он принес значительную прибыль при входе по цене открытия, но в других случаях был убыточен. В общем, в результатах разных выборок наблюдается вы­сокая неустойчивость.