Глава 1   Глава 2   Глава 3   Глава 4   Глава 5   Глава 6



Тестирование и оптимизация торговых систем 2


Если шестидневная скользящая средняя выше, чем ее значение в предыдущий день, закрывайте короткую позицию и открывай­те длинную.

Если шестидневная скользящая средняя ниже, чем ее значение в предыдущий день, закрывайте длинную позицию и открывай­те короткую.

В качестве иллюстрации статья использовала поведение швейцарского франка в 1980 г. Применение этой системы к швейцарскому франку в 1980 г. приводило бы к прибыли в $17 235 на контракт (предполагая, что средние затраты на сделку равны $80). Выделив всего $6000 на торговлю по этой системе, вы получили бы годовой доход в 287%! Не­плохо для системы, которая может быть описана двумя предложения­ми. Легко представить, как трейдеры, присутствующие при таком при­мере, немедленно отказываются от прочих подходов к торговле ради этой бесспорной машины по производству денег.

Я не мог поверить, что настолько простая система может работать так хорошо. Поэтому решил протестировать систему на более широком временном отрезке — с 1976 г. по середину 1983 г.* — и на расши­ренной группе рынков.

Начав с швейцарского франка, я обнаружил, что общая прибыль за этот период составила $20 473. Другими словами, за исключением 1980 г., система заработала лишь $3238 за оставшиеся 6,5 лет. Та­ким образом, при выделении $6000 на торговлю при данном подхо­де, средняя годовая прибыль за эти годы составила всего 8% — нали­цо определенное снижение результативности по сравнению с 287% в 1980 г.

Но подождите. Все хуже. Намного хуже.

Когда я применил систему к группе из 25 рынков на временном про­межутке с 1976 г. по середину 1983 г., система потеряла деньги на 19 из 25 рынков. На 13 рынках (более половины всего набора) потери превысили $22 500, или $3000 в год на каждый контракт! На пяти рынках потери превысили $45 000, что эквивалентно $6000 в год на контракт!

Кроме того, необходимо заметить, что даже на тех рынках, где си­стема была прибыльной, ее результативность оказалась значительно ниже доходов, продемонстрированных на этих рынках в тот же самый период большинством других систем следования за трендом.

У меня не осталось никаких вопросов. Это была поистине плохая система. Так что если вы смотрите только на специально подобранный пример, то можете подумать, что наткнулись на торговую систему, рав­ноценную той, которую использовал Джесс Ливермор в свои лучшие годы. Речь идет о разрыве между заблуждениями и реальностью.

Эта система демонстрирует настолько большие и основательные потери, что вы вполне можете поинтересоваться, почему следование сигналам подобной системы с точностью до наоборот не может приве­сти к привлекательной торговой стратегии. Причина состоит в том, что большинство потерь оказываются результатом высокой частоты совер­шения сделок и связаны с комиссионными и проскальзыванием. (Поня­тие проскальзывания обсуждается ниже.) Подобная чувствительность системы иногда может оказаться полезной, как было в случае швейцар­ского франка в 1980 г. Однако в целом — это главный недостаток дан­ной системы.

Потери на транзакционных затратах не могут быть зафиксированы как прибыль с помощью использования противоположной системы. Более того, поступая противоположно всем сигналам, вы создадите те же самые транзакционные затраты. Таким образом, поскольку имеют­ся транзакционные затраты, кажущаяся привлекательность противопо­ложного подхода исчезает.

Мораль проста: не делайте никаких заключений по поводу систе­мы (или индикатора) на основе изолированных примеров. Единствен­ный путь проверить, имеет ли система какую-то ценность, — бесприс­трастно протестировать ее на большом промежутке времени для широ­кого спектра рынков.