Биржевая игра

Джонс Райан

Вот что мы получили. Оптимизированные результаты для систе­мы со скользящей средней применяются к рынку бондов. Теперь един­ственный вопрос заключается в том: какая нам польза от этой инфор­мации? Я боюсь, что не слишком большая. Сама по себе эта информа­ция не имеет никакого смысла, кроме того, что при определенных па­раметрах она дает нам определенные результаты за пятилетний пери­од. Приведенные выше результаты - это то, что вы обычно видите, ког­да вам предлагают купить метод или систему, то есть это результаты гипотетического тестирования. Чаще всего такие результаты довольно хороши. Тем не менее в следующих разделах книги показано, что опти­мизация торговой системы для одного вида финансовых инструментов и одного набора данных очень похожа

на оптимизацию метода Фикси­рованно-Фракционной торговли для какого-то определенного набора данных, как это показано в главе 5. То, что оптимально для одного ряда данных, может оказаться неоптимальным для другого набора.

¹Simple - оригинал.

²Displaced, Weighted or Exponential - оригинал.

БОЛЕЕ ГЛУБОКИЙ ВЗГЛЯД НА ОПТИМИЗАЦИЮ

Чтобы проиллюстрировать этот факт, вновь были взяты следую­щие результаты с рынка бондов, но на этот раз система пересечения с простой скользящей средней была оптимизирована с 1990 по 1993 гг.:

Параметры, оптимизированные для 1990-1993 годов

Чистая прибыль $34.000

Число торгов 21

Число выигрышей 10

Число убытков 21

% выигрышей 48%

Средний выигрыш $4.300

Средний убыток $800

Средняя торговля $ 1.600

Коэффициент выигрыш/проигрыш 5,30

Максимальное проседание капитала $6.100

При оптимизации параметров системы простой скользящей сред­ней с 1993 по 1995 гг. наибольшую прибыль дали 10-дневная кратко­срочная скользящая средняя и 34-дневная долгосрочная скользящая средняя. Но для 1990-1993 годов параметры были другими. В этом пе­риоде использовалась 18-дневная краткосрочная скользящая средняя и 48-дневная долгосрочная скользящая средняя. Если бы в период между 1994 и 1998 годами использовались оптимизированные пара­метры, полученные для 1993 г., то у нас получились бы следующие ре­зультаты:

Чистая прибыль $23.000

Число торгов 18

Число выигрышей 8

Число убытков 10

% выигрышей 44%

Средний выигрыш $6.300

Средний убыток $2.600

Средняя торговля $ 1.300

Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,35

Максимальное проседание капитала $13.100

Есть важная разница между двумя результатами. Во-первых, чис­тая прибыль была значительно ниже на протяжении более продолжи­тельного периода времени, чем период, на котором производилась оп­тимизация. Процент выигрышей слегка снизился, а средние потери стали гораздо выше. Представьте себе, опираясь на логику системы, что предполагается средний убыток - 800 долларов, а затем оказывает­ся 2.600 долларов. При таком ходе событий было бы сложно продол­жать торговлю. Помимо этого, коэффициент выигрыш/проигрыш стал ниже. Когда процент выигрыша и коэффициент выигрыш/проигрыш значительно уменьшаются, то снижается и резерв для ошибки. И, на­конец, максимальное падение цены должно было бы составлять 6.000 долларов, но вместо этого оно возросло почти что вдвое, дойдя до $13.000. Если вы полагаете, что потеряете на контракт чуть больше, чем 6.000 долларов, то в какой точке вы будете готовы остановиться и выйти из позиций? Для многих из нас падение капитала на 13.000 дол­ларов было бы слишком большим.

Следующая группа результатов показывает нам те же параметры для того же рынка, но в течение другого временного периода. Этот вре­менной период частично включает в себя первый период и частично второй период тестирования. Данные взяты с 1992 по 1996 гг. При этом использовалась 18-дневная краткосрочная скользящая средняя и 48-дневная долгосрочная скользящая средняя.

Чистая прибыль $6.600

Число торгов 14

Число выигрышей 4

Число убытков 10

% выигрышей 29%

Средний выигрыш $7.700

Средний убыток $2.400

Средняя торговля $475

Коэффициент

выигрыш/проигрыш 3,20

Максимальное проседание капитала $17.000

Большая разница! На протяжении поч­ти всех четырех лет этот метод, использующий параметры предшест­вующего периода, дал всего 6.600 долларов при 4 выигрышных торгах! Максимальное проседание капитала за этот период составило 17.000 долларов. Как видите, показатели могут вводить в заблуждение, осо­бенно если они оптимизированы. Да, следует отметить, что метод все же способен приносить доход. Но сможете ли вы в таких обстоятельст­вах продолжать торговлю? Примените тот же метод и те же параметры к другому рынку. Что произойдет с этими показателями?

Следующие результаты были получены в результате применения метода к рынку швейцарского франка с 1993 по 1998 годы. Первая се­рия результатов была получена при использовании 18-дневной кратко­срочной скользящей средней и 48-дневной долгосрочной скользящей средней, а во второй серии использовалась 10-дневная краткосрочная скользящая средняя и 34-дневная долгосрочная скользящая* средняя.

Чистая прибыль $10.000 Чистая прибыль $8.000

Число торгов 29 Число торгов 45

Число выигрышей 10 Число выигрышей 15

Число убытков 19 Число убытков 30

% выигрышей 34% % выигрышей 33$Ь

Средний выигрыш $3.200 Средний выигрыш $3.000

Средний убыток $1.200 Средний убыток $1.200

Средняя торговля $350 Средняя торговля $175

Коэффициент Коэффициент

выигрыш/проигрыш 2,75 выигрыш/проигрыш 2,40

Максимальное Максимальное

проседание $7.000 проседание $11.000

Полученные итоги несколько отличаютсяне только друг от друга но и от других результатов по рынку бондов. Они также отличаются и от результатов, полученных в результате оптимизации самого рынка франка. После оптимизации параметров оптимальной оказалась 19 дневная краткосрочная скользящая средняя, в то время как оптимальная долгосрочная скользящая средняя была 27-дневной. Результаты в рамке вверху страницы были получены в результате тестирования.

Не стоит опрометчиво отвергать оптимизацию, поскольку все системы и все инструменты будут сталкиваться с аналогичными различиями между оптимизированными результатами на разных временных промежутках. А если это так, что реально мы можем ожидать от торговых систем? Если результаты оптимизации нереалистичны, то как мы трейдеры, сможем узнать, что нас ожидает? Одним словом, никак. Мы можем делать некоторые логические выводы, но не на основании результатов, а исходя из процесса оптимизации. Оптимизация никогда не должна проводиться с целью установления наилучших параметров остановок, правил выхода и т. д. То, что принесло высокие результаты в прошлом, необязательно принесет такие же результаты в будущем. Beроятность правильности моих слов выше вероятности, что в вас не ударит молния. Кроме того, высока вероятность, что результаты, оптимизированные для одного набора данных, не будут даже приблизительно оптимальными для аналогичного набора данных в другой период времени.

Чистая прибыль $39.000

Число торгов 52

Число выигрышей 26

Число убытков 26

% выигрышей 50%

Средний выигрыш $2.600

Средний убыток $ 1.100

Средняя торговля $730

Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,30

Наибольшее падение капитала $6.000

ПРОЦЕСС ОПТИМИЗАЦИИ

Единственная практическая польза оптимизации связана не с ре­зультатами как таковыми, а скорее с данными, получаемыми по итогам тестирования при оптимизации. Например, оптимизация рынка швейцарского франка по системе пересекающихся простых скользя­щих средних включает 496 различных тестовых параметров. Каждый из этих тестов дает особый набор показателей. Не стоит делать какие-либо практические выводы, основываясь на показателях одного, пус­кай даже лучшего, теста. Гораздо разумнее рассмотреть как можно большее количество тестов.