Крупный план (1)





Мы полностью исследовали каждый из классов моделей входа (т.е. все следующие за трендом модели на основе скользящих средних, все модели на основе пробоев, все малые нейронные сети). Все тесты по каждой из этих групп усреднялись для данных в пределах и вне пределов выборки.
С большим отрывом лидировала генетическая модель: только она давала устойчивую прибыль в усреднении по всем тестам ($3271).
За ней по показателям усредненных результатов следовали малые нейронные сети. Нейронные сети разделяются на крупные и малые, поскольку для крупных сетей проблема подгонки под исторические данные представляет огромную сложность. В тестах каждая модель испытывалась с одной крупной и одной малой сетью. Вне пределов выборки малые нейронные сети в среднем приносили убыток в $860 со сделки. Это, несомненно, лучше, чем результат модели случайных входов, когда убытки составляли в среднем более $2000 при стандартном отклонении около $400.
Далее в порядке убывания эффективности следуют сезонные модели.
В среднем все тесты сезонных моделей приводили к потере $966 со сделки.
Затем следуют три вида моделей на основе скользящих средних (на пересечении, угле наклона и поддержке/сопротивлении). В среднем в сделке они приносили убыток в $ 1500 — это вполне сравнимо с убытком $2100, ожидаемым от чисто случайных входов. Иными словами, модели на основе скользящих средних были лишь немного лучше случайных входов.
Эффективность всех прочих моделей была близкой к случайной, а модели на основе циклов, как оказалось, работали даже хуже случайных входов.
В пределах выборки прибыльными были генетические модели ($12 533 в средней сделке), все нейронные сети ($8940 — мелкие и $13 082 — крупные) и все модели на основе пробоев ($1537). Вне пределов выборки прибыльными остались только генетические модели, нейронные сети работали лучше случайных входов (хотя из- за подгонки под исторические данные их показатели заметно ухудшились), а эффективность моделей пробоев упала до случайного уровня (вредная оптимизация не может быть единственной причиной такого результата).
Далее в пределах выборки в порядке убывания эффективности следуют модели поддержки/сопротивления на основе скользящих средних (средний убыток $300 в сделке) и сезонные модели (средний убыток $671).
Затем следовали лунные и солнечные модели (средний убыток $1076 и $1067 соответственно). Модели на основе скользящих средних приносили убыток от $1300 до $1700. Модели на основе осцилляторов и циклов приводили к убыткам более $2000 со сделки, что не лучше, чем результат генератора случайных входов.
Интересно, что вне пределов выборки сохранили эффективность генетическая модель и малые нейронные сети. Такие модели чрезвычайно
способны к подгонке под исторические данные и часто проваливаются в тестах вне выборки и при реальной торговле. Кроме того, некоторый торговый потенциал был проявлен редко исследуемыми сезонными моделями. При этом наиболее популярные методики (скользящие средние, осцилляторы, циклы) были среди худших как в пределах, так и вне выборки. Примечательно, что модели на основе пробоев в среднем хорошо работали в прошлом, но теперь их эффективность снизилась до уровня модели случайных входов.
В табл. С- 1 приведена прибыль в процентах годовых (первая строка для каждой комбинации модели и приказа) и средняя прибыль в сделке (вторая строка), полученные при использовании стандартной стратегии выхода. Приведенные данные относятся к эффективности торговли портфелем в целом. Описания моделей (левый столбец) соответствуют использовавшимся в этой книге. Последние шесть строк в таблице служат основой для сравнения различных моделей между собой. Они получены при использовании случайных входов и базовой стратегии выходов.
СредДОХ % означает среднюю доходность в процентах годовых на основе нескольких последовательностей случайных входов; СтОтклДОХ% — стандартное отклонение доходности. Сред $СДЕЛ — средняя прибыль/убыток в сделке на основе нескольких последовательностей случайных входов и СтОткл $СДЕЛ — стандартное отклонение средней прибыли в сделке.
Модели на основе пробоя были уникальны тем, что приносили прибыль в пределах выборки при почти всех сочетаниях модели и приказа.
За исключением пробоев волатильности, эти модели работали гораздо лучше случайных входов, хотя и были убыточны вне пределов выборки — убытокбыл менее $1000, иногда менее $300 (средний убыток модели случайных входов составил около $2000). Иными словами, системы на основе пробоев в целом были лучше случайных входов. Но вне пределов выборки они работали гораздо хуже, чем случайные входы. Средний убыток в сделке превышал $5000, как будто поведение рынка было специально настроено на затруднение работы этих систем.
Модели на основе скользящих средних, следующие за трендом (модели пересечения и угла наклона), в пределах выборки работали немного лучше случайных входов — убытки были достаточно серьезными, но почти всегда менее $2000. Ни одна из систем не была достаточно эффективной, и вне пределов выборки картина, в общем, не изменилась, несмотря на большую волатильность результатов: большинство сочетаний работали лучше, чем случайные входы, но все- таки приносили убытки.