В прошлый раз я рассмотрел, как внутренние факторы рынка могут влиять на сдвиг вероятности прибыльного исхода случайной сделки. Были рассмотрены различные способы определения тренда и зависимость результата торговой системы от использования того или иного трендового фильтра. Были получены умеренно позитивные результаты, позволяющие сделать вывод о целесообразности дальнейших исследований в этом направлении. Напомню, что эффективность трендовых фильтров определялась в результате большого числа испытаний, открывающих позиции случайным образом и измеряющих эффективность последовательно удержанных баров. Такой подход позволяет получить статистически достоверные результаты работоспособности фильтра, изменяющего вероятность прибыльного исхода сделок.
Каждый фильтр испытывался 441 раз, после чего усредненные показатели сравнивались с эталонными, полученными в результате длительной серии испытаний на абсолютно случайных входах. Приведу здесь результаты 1891 испытания абсолютно случайных входов, полученных на 30-минутных котировках фьючерса на индекс РТС за последние три года, с марта 2007 по март 2010. Этот интервал содержит в себе различные состояния рынка от трендовых до боковых с различной волатильностью, поэтому может быть признан достаточно репрезентативным. График эффективности случайных входов:
http://forexaw.com/TRADERs/Articles/Articles_on_market_analysis/Articles_on_Technical_Analysis/img33317_Grafik_effektivnosti_sluchaynyih_vhodov.png
Хорошо видно, что при тестировании длинных позиций мы получаем заметный сдвиг вероятности выше 50%. Это можно объяснить наличием долгосрочных восходящих тенденций на фондовом рынке, большей склонностью инвесторов к покупкам и, как следствие, тем, что рынок долго и размеренно растет, но быстро и резко падает. все показатели систем, использующих фильтры, будут сравниваться именно с этими значениями.
Внешние факторы.
В этой части будут определены и протестированы межрыночные связи фьючерса РТС с различными фондовыми индексами, товарными и валютными фьючерсами. При наличии устойчивых связей будут протестированы следующие зависимости:
- зависимость от движения и направления тренда на смежном рынке;
- зависимость от индекса относительной силы фьючерса РТС по отношению к смежным рынкам. Индекс не имеет ничего общего с популярным индикатором технического анализа, а сравнивает два рынка путем определения скорости изменения цен относительно друг друга. Вычисляется простым делением цены одного актива на цену другого. Если величина растет во времени, значит первый актив "сильнее" второго. Если падает - наоборот, второй актив демонстрирует большую силу.
Для начала рассчитаем коэффициенты корреляции следующих рынков:
- 10-летние облигации США;
- индекс фондового рынка Франции;
- Фьючерс Доу-Джонс Евростокс 50;
- Кросс-курс Евродоллара;
- Фьючерс на нефть марки Бренд;
- Фьючерс на акции Газпрома;
- Фьючерс на акции Норильского Никеля;
- Фьючерс на золото;
- Фьючерс на нефть марки Лайт;
- Фьючерс на акции Лукойла;
- Фьючерс на никель (металл);
- Фьючерс на индекс РТС;
- Фьючерс на индекс СП500;
http://forexaw.com/TRADERs/Articles/Articles_on_market_analysis/Articles_on_Technical_Analysis/img33319_korrelyatsiya.png
Значимые корреляции выделены темно-зеленым цветом, умеренные - салатовым, отрицательные - розовым. Хорошо видно, что фьючерс на индекс РТС имеет наименьшую корреляцию с облигациями США, золотом, никелем и, как ни странно, фьючерсом на акции Газпрома. Теперь рассчитаем множественную регрессию, чтобы определить какие рынки влияют на ценообразование фьючерса РТС. Значимые величины выделены красным цветом.
Основные веса имеют фьючерс Доу-Евростокс, Евродоллар, Фьючерс на нефть, фьючерс на акции Лукойла и Газпрома, фьючерс СП500. Эти рынки вместе с рынком золота и будут протестированы на предмет эффективности межрыночных фильтров.
1. Фьючерс на нефть марки Лайт.
Будет протестировано две основных возможных взаимосвязи. Во-первых, влияет ли наличие тренда на рынке нефти на эффективность длинных позиций фьючерса РТС. Во-вторых, имеет ли место сдвиг вероятности при использовании индекса "силы" фьючерса РТС относительно рынка нефти. Для начала протестируем простейшую методику определения тренда на рынке при помощи сравнения цены с предыдущей ценой несколько баров назад. Будет использован 50, 200 и 350-барный период. Длинная позиция по фьючерсу РТС будет открываться только если цена нефти выше, чем цена нефти Х периодов назад. Будут использованы 30-минутные бары котировок нефти Лайт, синхронизированные со временем торговли фьючерса РТС. Смотрим первый график:
Сразу бросается в глаза, что использование среднесрочного 200-периодного тренда приносит положительный сдвиг. Вероятность прибыльного исхода возрастает до 51,5% для первого бара и до 54% для 21-го бара удержания длинной позиции. Профит-фактор также имеет значение выше 1 для всего времени удержания позиции. Более краткосрочный 50-периодный тренд только ухудшает показатели случайных входов, а более длинный 350-периодный - проигрывает по эффективности среднесрочному. Вывод: среднесрочный тренд на рынке нефти является эффективным фильтром.
Теперь рассмотрим график эффективности индекса относительной силы фРТС/нефть. Длинная позиция будет открываться только если индекс силы рынка будет выше, чем значение индекса Х периодов назад. Так же будут протестированы периоды в 50, 200 и 350 баров. Смотрим сводный график:
График не показывает существенного смещения вероятности прибыли на всех временных интервалах. Профит-фактор практически везде ниже 1, поэтому использование индекса силы фьючерса РТС относительно рынка нефти мало пригодно для фильтрации торговых сигналов.
2. Фьючерс Доу-Джонс Евростокс 50.
Будут протестированы те же два основных подхода в межрыночной фильтрации, что и для рынка нефти. Временные интервалы и принципы открытия длинных позиций те же самые. Для начала посмотрим фильтр, использующий определение тренда:
http://forexaw.com/TRADERs/Articles/Articles_on_market_analysis/Articles_on_Technical_Analysis/img33322_filtr_ispolzuyuschiy_opredelenie_trenda.png
Видно, что использование долгосрочных 350-периодных трендов показывает впечатляющий сдвиг вероятности до почти 54,5%. Профит-фактор так же заметно выше 1, что очень хорошо сказывается на итоговой эффективности системы. Рассмотрим более подробно распределение эффективности сделок при долгосрочном фильтре и времени удержания позиции в 21 бар. Распределение близко к нормальному, среднее количество сделок составляет 333 за каждое из 441-го испытания, что делает полученный результат статистически достоверным. Можно сделать вывод, что использование долгосрочных трендов на рынке Доу-Евростокс очень эффективно влияет на вероятность прибыльной сделки на фьючерс РТС.
Теперь рассмотрим фильтр, использующий индекс относительно силы. Смотри сводный график:
Результаты умеренно позитивны. Краткосрочный индекс незначительно смещает вероятность прибыли в нашу сторону, делая трендследящие системы чуть более эффективными. Среднесрочный 200-периодный индекс практически не дает выигрыша, так же как и долгосрочный. Вывод: фильтр является слабоэффективным, но не бесполезным.
3. Кросс-курс Евродоллара.
Сперва тестируем фильтр, использующий трендовость ведущего рынка. Смотрим таблицу:
Результат позитивен. Средне- и долгосрочные тренды заметно сдвигают вероятность прибыли. Профит-фактор для 200- и 350-периодного трендов полностью выше 1, что является отличным результатом. Вероятность прибыльной сделки и профит-фактор растет со временем удержания позиции, что хорошо скажется на трендследящих стратегиях. Вывод: использование трендов на рынке Евродоллара дает существенное увеличение эффективности сделок.
Теперь рассмотрим индекс относительной силы:
Выделяется долгосрочный фильтр, использующий 350-периодное сравнение. Результат хороший, сдвиг вероятности доходит до 1% на 21 баре. Форма кривой так же способствует использованию трендследящих стратегий с этим фильтром. Краткосрочный и среднесрочный фильтры не приносят существенного результата по сравнению со случайными сделками. Вывод: использование долгосрочного индекса силы оказывает существенное влияние на вероятность прибыльной сделки, особенно в трендследящих стратегиях.
4. Фьючерс на акции Лукойла.
Рассмотрим трендовый фильтр:
Только среднесрочный 200-периодный тренд на рынке фьючерса Лукойла оказывает существенное позитивное влияние на сделки с фьючерсом РТС. Примечательно, что при удержании позиции дольше 11 баров эффективность фильтра падает. Такой фильтр может подойти контртрендовым и паттерновым стратегиям, предполагающим ограниченное время удержания позиции. Вывод: эффективный фильтр для определенных типов стратегий.
Теперь рассмотрим фильтр индекса относительной силы:
Результаты не впечатляют. Эффективность заметно ниже, чем при использовании абсолютно случайных входов. Вывод: фильтр не эффективен.
5. Фьючерс на золото.
Для начала рассмотрим трендовый фильтр:
Результаты неоднозначны. Использование краткосрочного на рынке золота благоприятно сказывается на непродолжительных сделках, удерживающих позиции до 6 баров, после чего эффективность начинает падать. Использование 200- и 350-периодных трендов оказывает умеренно позитивное влияние на вероятность прибыльной сделки. Профит-фактор во всех 3 случаях превышает 1, что говорит о высоком потенциале фильтра. Вывод: эффективный фильтр для краткосрочных сделок, требует дополнительной проработки для использования на более длительных интервалах.
Теперь рассмотрим фильтрацию при помощи индекса относительной силы:
Внимания заслуживает только долгосрочный фильтр. Сдвиг вероятности в нашу сторону составляет почти 1% по сравнению с абсолютно случайными входами. Форма кривой говорит о высоком потенциале фильтра при использовании трендследящих стратегий. Кратко- и среднесрочные фильтры полностью провалили испытания. Вывод: использование долгосрочного фильтра существенно повышает вероятность прибыльной сделки, особенно на трендследящих стратегиях.
6. Фьючерс на акции Газпрома.
Трендовый фильтр, открывающий позиции только в случае наличия тренда на рынке фьючерса Газпрома:
Ситуация немного схожа с рынком золота. Рост эффетивности сделки на первых шести барах, после чего существенный сдвиг вероятности прекращается. Хуже всех показал себя фильтр долгосрочного тренда. 50- и 200-барные тренды показали одинаковую эффективность. Вывод: умеренно эффективный фильтр только для краткосрочных сделок.
Теперь смотрим результаты фильтра индекса относительной силы:
Сразу видно, что профит-фактор всех трех систем ниже 1, что не является позитивным фактором для использования фильтра. Кратко- и среднесрочный фильтр не дает абсолютно никакого выигрыша в эффективности сделок. лишь долгосрочный 350-периодный фильтр дает сдвиг вероятности до 1% в нашу сторону. Однако, низкий профит-фактор фильтра все равно настораживает. Вывод: неэффективный фильтр, требующий дополнительной проработки на долгосрочных интервалах.
7. Фьючерс СП500.
Последний и самый популярный фильтр, так любимый внутридневными трейдерами. Смотрим сначала трендовую компоненту:
Кратко- и среднесрочный тренд не дают увеличения эффективности сделок, ухудшая показатели со временем удержания позиции. форма графиков при использовании краткосрочного фильтра дает повод для дальнейшей проработки и возможно, изменения позиции на противоположную. А долгосрочный 350-периодный тренд дает хороший сдвиг вероятности при профит-факторе системы выше 1. Вывод: использование долгосрочных фильтров позитивно сказывается на вероятности прибыли, краткосрочный фильтр требует дополнительной проработки.
Теперь рассмотрим индекс относительной силы:
использование долгосрочного фильтра заметно ухудшает эффективность системы. А 200-периодный фильтр,
наоборот, дает заметный сдвиг вероятности при хорошем профит-факторе. Краткосрочный 50-периодный фильтр индекса относительной силы дает результаты близкие к абсолютно случайным входам, поэтому мало пригоден для использования в торговых системах. Вывод: среднесрочный 200-периодный фильтр вполне пригоден для использования в торговле фьючерсом на индекс РТС.В этой статье я рассмотрел основные рынки, определение динамики которых способно повлиять на эффективность сделок при торговле фьючерсом РТС. Различные подходы к фильтрации и различные рынки позволяют комбинировать очень простые, а потому надежные фильтры. В некоторых случаях сдвиг вероятности составляет до 2% в нашу сторону, что, безусловно, способно вывести показатели торговых систем на новый уровень.
Автор: Тарас Правдюк