Демоны Максвелла и «Аллигатор»

Демоны Максвелла и «Аллигатор».

Шагом к развитию систем стало изучение практики других любителей заработать на бирже, написавших об этом. Найденные подходы основаны на здравом смысле и элементарной математике. В том числе и фракталы с аллигатором

М ы продолжили опыты по активной торговле акциями на бирже*. Стратегия объявлена таковой: купить при росте, а когда он иссякнет, продать акции. Новости игнорируем, телевизор не смотрим, информацию о стоимости нефти стараемся как можно быстрее забыть. Мы не предсказываем цены, а только определяем направление тенденции с помощью скользящих средних (МА), параметры которых были подобраны с помощью программы MetaStock. Если рост — покупаем, если спад — продаем.

В прошлой серии опытов я остался в шорте с предчувствием обмана — и действительно: короткая позиция прибыли не принесла. Рынок «пилил» в боковике еще целую неделю, а затем замечательно сходил как наверх, так и вниз. Вообще говоря, тема об использовании интуиции на рынке как методе трейдинга вечна. Результаты использования ясновидящими своих откровений мне неизвестны, но у каждого человека есть положительный опыт предчувствий, который вспоминается при азартных играх, но, как показывает практика, промышленная эксплуатация на бирже трансцендентного начала успеха не приносит. Эпизодические озарения периодически успешны, поэтому некоторые пытаются их вызывать, используя оккультные или медицинские практики. Ван Гог, например, пил абсент. У активных игроков, безусловно, развивается чутье на направление движения цен, но говорить об этом как о выигрышной системе оснований нет.

Вечная проблема

Если не пить абсент, то остается продолжать заниматься математикой. В предыдущей серии опытов было решено дополнить систему, основанную на МА, классическими определениями роста и падения, то есть наблюдать за вершинками и донышками волн.

Главной предпосылкой была потеря денег во время бокового движения, однако возникла и другая причина. С конца прошлого года — времени создания торговой системы и подбора параметров МА — прошло около двух месяцев. За это время ценовые графики стали длиннее, и я повторил процедуру подбора параметров МА с помощью MetaStock. Очевидно, что теперь самыми эффективными оказались параметры, отличные от тех, которые были введены в прошлом году. Изменения не очень значительные, тем не менее возникают вопросы: менять ли параметры МА на новые и с какой периодичностью следует повторять этот процесс?

По всей видимости, право на жизнь имеют оба варианта. Однако, если ничего не менять, необходимо вводить дополнительное условие, которое снижает значимость параметра МА. Этим условием и стало наблюдение за конфигурацией волн. Вообще суть проблемы заключается в выявлении бокового движения, или, как говорят трейдеры, флэта (flat — промежуток времени, в котором цена не повышается и не падает). Считается, что любой тренд начинается с флэта, где цены проводят 70% времени. И лишь 30% уходит на существенные ценовые движения, когда можно получить прибыль.

Если на рынке возникнет общая стагнация на несколько месяцев, то потери неизбежны, а пенсию биржевым спекулянтам платить не будут. И для выявления этих моментов, по всей видимости, следует анализировать биржевые индексы или совершенствовать сигналы МА, накладывая фильтры на ее сигналы.

На тематических интернет-форумах о проблеме выявления флэта пишут эмоционально, но высказывают решения, основанные на не всегда понятных индикаторах и методиках. Иногда предлагаются советы в духе «как только моя система начинает сливать бабки, значит, наступил флэт, и поэтому необходимо переключить систему на график иной периодичности». Суть понятна, но копаться в этом пока не хочется, поэтому придумываю очередной велосипед.

Первый фильтр

«Велосипед» такой: в одной из книг я нашел ссылку на О. М. Зельдина , предложившего диагностировать вершину и дно по алгоритму, представленному на рисунке. С левой и правой сторон вершину окружает по две свечи, образуя указанную конфигурацию. Дно определяется аналогичным образом. Свеча (candle) — популярный метод графического отображения динамики цен в промежутке времени. Для акций РАО «ЕЭС России» я использую 60?минутный график, и это означает, что свечка показывает динамику цены за час. Если свечка черная, цена за этот час упала, то есть значение последней сделки ниже, чем первой. Тонкие «тени» свечки показывают минимальную и максимальную цены за этот час. Вполне наглядно, и даже MSExcel умеет строить такие графики.

Одновременно я заинтересовался периодически упоминаемым индикатором «Аллигатор», который создал Б. Вильямс . В нем используется тот же метод определения вершины и дна, однако называется он фрактальным. По большому счету этот метод лежит на поверхности, и придуман он был очень давно. Суть заключается в том, что покупать надо, когда цена превышает фрактал на покупку. В «Аллигаторе» сигнал по пробитию фрактала первичен, затем к нему подключается комбинация из трех МА синего, зеленого и красного цветов. Б. Вильямс установил их значения чрезвычайно запутанным образом, видимо, также проводя оптимизацию своей торговой системы. Синяя МА — челюсть «Аллигатора», красная — зубы, зеленая — губы. К ним Вильямс добавил еще пару индикаторов. Когда «Аллигатор» спит, МА переплетены и не нужно ничего делать, так как отсутствует тенденция. Когда он просыпается голодным, то линии расходятся: раскрывается «пасть». Если цена выше «пасти» — на рынке повышение, если ниже — падение. В методику использования, описанной в книге на 200 страницах, я не погружался, поэтому продолжил делать то, что понятно самому. А именно руководствоваться своей существующей системой и искать фракталы. На сайте http://marketprofit.ru я нашел формулы для MetaStock, в которых запрограммировано отображение фракталов в виде горизонтальных красных и зеленых линий. Получилось красочно и наглядно. Таким образом, преодоление ценой уровня фрактала свидетельствует о вероятности развития тенденции в ту или иную сторону.

Второй фильтр

Пробовать диагностировать флэт можно несколькими способами. Например, наблюдать за углом наклона МА. Некоторые ориентируются на объем торгов, умножая его на цену. Но я решил поступить так: сигнал к покупке или продаже будет считаться истинным, если выбранные мной МА разойдутся друг от друга на некоторое расстояние. При развитии тенденции МА будут расходиться все сильнее, а когда наступит ее истощение, они начнут сближаться. Таким образом, я выбрал нейтральную зону, когда расстояния между средними меньше определенного значения. Такое значение считается как (МА5–МА20)/МА20*100. Это касается акций РАО «ЕЭС России», торговая система которых основана на МА5 и МА20. Созданный индикатор назван D’, а зона критических значений располагается между –0,3 и +0,3. Таким образом, D’ будет выполнять роль демона Максвелла, выпускающего быстрые молекулы из одной половинки сосуда в другую, что позволяет нагреть правую часть сосуда и охладить левую без дополнительного подвода энергии к системе.

Полный алгоритм действий не очень прост, так как существуют две задачи. Первая — определить флэт, используя индикатор D’. Если МА пересеклись и поступил сигнал на покупку, то совершать сделку я буду, только если D’ покажет выход из флэта или состоится пробитие фрактала.

Закрываться позиция будет аналогичным образом: если стоимость акции росла, а затем D’ вошел в зону флэта или состоялось пробитие фрактала на продажу, то акции буду проданы.

Таким образом, периодически возникают моменты, когда на рынке будет отсутствовать позиция. Свои операции я продолжил по старым алгоритмам, а результат от нововведений решил просчитать за период боковика с 16 по 26 февраля. К сожалению, запрограммировать стратегию в MetaStock и посчитать корректно результат не получилось. Поэтому я посчитал и сравнил результаты вручную, используя только индикатор D’, а сигналы от фракталов проигнорировал.

Вечером 15 февраля у меня был шорт по акциям РАО по 32,5 рубля, и если бы я использовал фильтр D’, то потерял бы за расчетный период 0,37 рубля на акцию. Действующая система унесла 0,86 рубля на акцию. Таким образом, при рассматриваемом боковике фильтр бы себя оправдал.

В целом в поставленных опытах интересно и другое: считается, что торговые системы такого рода с оптимизацией параметров на исторических данных приносят на реальном рынке только убытки. Но так как тестирование систем происходит на больших данных в прошлом (за несколько лет), то для того, чтобы убедиться в ее неработоспособности, необходимо совершать операции также длительное время. Пока интересно.

Таблица

Текущая позиция и результаты ФИНАНСОВЫЙ ИНСТРУМЕНТ   15 ФЕВРАЛЯ          1 МАРТА      ПРИБЫЛЬ / УБЫТОК ЗА ПЕРИОД, РУБ .

ПОЗИЦИЯ   КОЛ-ВО АКЦИЙ, ШТ .   РЫНОЧНАЯ СТОИМОСТЬ, РУБ .        ТЕКУЩАЯ ПОЗИЦИЯ             КОЛ-ВО АКЦИЙ, ШТ .   РЫНОЧНАЯ СТОИМОСТЬ, РУБ .

Газпром, ао (GAZP)            Продажа       300     278,92            Продажа       300     256,77            4193

ЛУКойл, ао (LKOH)           Продажа       45       2098,8            Продажа       45       2012   1938,8

РАО ЕЭС России, ао (EESR)        Продажа       3500   32,58 Продажа       3500   29,9    6140

Оценка портфеля    —       —       —                   —       —       331 606,8 (+10,5%)

  

Прибыль: продажа EESR по 32,80 руб. — позиция не закрыта; покупка GAZP по 280,25 руб. — продажа по 283,98

Убытки: покупка EESR по 32,68 руб. — продажа по 32,30; продажа LKOH по 2100 руб. — покупка по 2123

Выявление факторов – ключевых точек на графиках

Константин Илющенко

Журнал D` (Д-штрих)