Долгосрочные секреты краткосрочной торговли - Ларри Вильямс

Простые прорывы дневных диапазонов

Из моих комментариев в начале главы вам известно о том, что в последние годы значимость цены открытия существенно понизилась, тем не менее, она все еще вполне подходит для использования в качестве отправной точки наших исследований.

Ранее мы узнали, что должны прибавлять значение прорыва к завтрашнему открытию. Теперь начинаются вопросы: что является оптимальным значением? Есть несколько хороших подходов, но самый простой в том, чтобы взять сегодняшний диапазон и добавить часть от него к завтрашнему открытию. Только этот простой подход регулярно делал для меня деньги с тех самых пор, как я открыл его почти 20 лет тому назад.

Пришло время продвинуться немного дальше этих результатов и создать модель торговли, которую можно использовать в реальности (т. е., которая делает деньги доступным способом). Рисунок 4.5 показывает результаты ежедневной покупки и продажи фьючерса на бонды по цене открытия дня на расстоянии 100 процентов величины диапазона предыдущего дня выше цены открытия для длинной позиции и 100 процентов величины диапазона предыдущего дня ниже цены открытия для короткой позиции.

Рисунок 4.5 Торговая модель, которая работает.

Защитный стоп-ордер выставляется на уровне 1500$ или 50процентной величины диапазона предыдущего дня, вычитаемой из точки нашего входа. В то же самое время, для выхода применяется техника катапультирования (baik>ut) или первое после входа открытие позиции с плюсом.

Это приносит прибыль в размере 73468$ при 80-процентной точности 651 сделки. В среднем система делает 7000$ в год и требует вложения 13000$, что означает доходность в 70 процентов годовых. Дродаун составляет лишь 10031$, что довольно хорошо для такой базовой системы. Есть определенная проблема в том, что средняя прибыль на сделку всего 112,86$, а она должна быть выше. Набор использованных данных охватывает период с 1990 года по август 1998 года.

У вас есть какие-нибудь соображения по поводу того, как нам удалось оттяпать такой приличный кусок? Давайте пока проверим нашу основную стратегию TDW (Trade Day of Week – торговый день недели) и увидим, что происходит, если в определенные дни только покупать или только продавать. Разобраться в этом помогут Рисунки 4.6 – 4.10, на которых показаны покупки для каждого дня недели, а затем продажи для каждого дня, после чего лучшие дни покупки/продажи отбираются в рабочую модель, с помощью которой можно реально торговать.

Рисунок 4.7 Торговый день недели: вторник.

Рисунок 4.8 Торговый день недели: среда.

Рисунок 4.9 Торговый день недели: четверг.

Рисунок 4.10 Торговый день недели: пятница.

Приведенные данные указывают, что лучшими днями для покупки являются вторники и четверги, в то время как для продажи больше всего подходят среды и четверги. Рисунок 4.11 показывает, если мы ограничим торговлю только этими днями, мы не сделаем так много денег, а получим лишь 56437$, но зато примерно наполовину сократим количество сделок и повысим нашу среднюю прибыль на сделку до 173$ – суммы, ради которой стоит торговать. Мораль в том, что применение концепции торгового дня недели (TDW) может оказать большое влияние на производительность вашей системы. Более того, дродаун резко снижается: с 10031$ до всего 3500$, а точность подскакивает к 84 процентам. Это большое улучшение, как будет объяснено далее при обсуждении темы управления капиталом в Главе 13.

Взгляд на волатильность фондового индекса S&P 500

Применима ли эта концепция к фьючерсам на фондовый индекс S&P 500?

Хотя нет никаких сомнений в том, что эта техника работает с 50-процентной экспансией волатильности, мы можем значительно ее улучшить. Как? Используя кое-что, о чем мы уже знаем, – эффект TDW. Следующий набор данных показывает, как работают прорывы волатильности по дням недели для фьючерса на фондовый индекс S&P 500. Выход с рынка такой же, как в примере с фьючерсом на бонды, приведенном ранее. Очевидно, в некоторые дни торговать лучше, чем в другие. Рисунки с 4.12 по 4.16 показывают сигналы на покупку по дням недели, а Рисунки с 4.17 по 4.21 – сигналы на продажу по дням недели.

Рисунок 4.12 Торговля по понедельникам.

Рисунок 4.13 Торговля по вторникам.

Рисунок 4.14 Торговля по средам.

Рисунок 4.15 Торговля по четвергам.

Рисунок 4.16 Торговля по пятницам.

Рисунок 4.17 Тестирование сделок по коротким продажам: понедельник.

Рисунок 4.18 Тестирование сделок по коротким продажам: вторник.

Рисунок 4.19 Тестирование сделок по коротким продажам: среда.

Рисунок 4.20 Тестирование сделок по коротким продажам: четверг.

Рисунок 4.21 Тестирование сделок по коротким продажам: пятница.

Рисунок 4.22 показывает торговлю только по дням, наиболее влияющим на результаты. Лучшими днями для покупки были все дни недели, кроме четверга и пятницы, в то время как лучшим днем для продажи был четверг и отчасти пятница, но это представлено в следующем отчете. Это неплохая система, и она сделала 227822$ с 75-процентной точностью при 1333 сделках и имела очень маленький дродаун, составивший всего 13737$. Но я лично предпочел бы большую среднюю прибыль на сделку, чем 170$, которые мы видим здесь.

Проницательный и думающий трейдер не может не задаваться вопросом – А нельзя ли использовать меньшую величину экспансии волатильности, чтобы покупать агрессивней в бычьи дни, и более далекое значение входа в дни, которые не так хорошо проявляют себя с 50-процентным значением? И как насчет нашего выхода, не следует ли дольше держать позицию в более бычьи/медвежьи дни?

Такого рода вопросы могут продолжаться бесконечно, но их все же нужно задавать, ведь иначе работу системы не оптимизируешь. Доказательство того, что исследования окупаются, представлено на Рисунке 4.23, который показывает результаты использования вышеозначенных правил, за исключением того, что вход в длинную позицию осуществляется на 40 процентах от диапазона предыдущего дня, прибавленного к открытию, вход в короткую – при 200 процентах от диапазона, вычитаемого из цены открытия. Здесь налицо большое отличие: в то время как эта система фактически делает немного меньше денег (14000$), точность возрастает до 83 процентов, а средняя прибыль на сделку увеличивается до 251$ одновременно с сокращением количества сделок на 46 процентов!

Мысленно возвращаясь к этим идеям десятилетней давности, я понимаю, сколь многому научился у рынков после 2000 года. Несколько тестов помогут нам выбрать отправную точку наших исследований. В следующих тестах я проанализировал фактор волатильности относительно (1) закрытия текущего дня, (2) открытия следующей сессии, (3) сегодняшнего минимума, (4) сегодняшнего максимума и, наконец, (5) средней цены текущей сессии (среднее значение максимума и минимума).

Тест учитывает медвежье закрытие сегодняшнего дня, т. е., закрытие ниже открытия текущего дня и ниже закрытия предыдущего. При тестировании бычьего дня следует принимать во внимание противоположное: закрытие вверх, которое оказывается выше сегодняшнего открытия. Ниже приведены результаты, показывающие каждую отправную точку и наилучший процентный показатель среднего реального диапазона последних трех дней в качестве нашего фактора волатильности. Эти параметры в высшей степени оптимизированы; я отобрал наилучшие показатели… нет оснований полагать, что и в будущем они останутся таковыми, но в прошлом они прекрасно работали, чем и обусловлено их попадание в эту книгу. Целью отбора является стремление показать вам, насколько хороши были бы ваши результаты, обладай вы соответствующим знанием. После того, как вы проанализируете результаты, показанные на Рисунке 4.24, я поделюсь с вами своими наблюдениями.

Это не действовало до 2007 года, но затем стало работать. Это видно на Рисунке 4.25. Мне по душе большая стабильность, но 70 тысяч общей прибыли, это лучше всех остальных результатов.

Это вполне обычно для всех торговых систем: какое-то время они работают, генерируют хорошие результаты, а затем рассыпаются, что и произошло с этим методом после 2008 года. Если вы уже давно отслеживаете работу этой системы, возможно, Рисунок 4.26 не отпугнет вас. Если так, это может сработать и в вашем случае, но кривая баланса слишком хаотична и волатильна для тех, кто недавно начал следить за рынками.