Энциклопедия торговых стратегий

Энциклопедия торговых стратегий

Также известно

Также известно, что гравитационное поле Луны оказывает влияние на водные, литосферные и атмосферные приливы на Земле. Известно, что Луна управляет временем размножения коралловых полипов, закрытием раковин устриц, преимущественным совершением некоторых преступлений и возбуждением лиц, страдающих "лунатизмом". Более того, известно, что во время полнолуния у женщин чаще происходит овуляция, а также чаще начинаются роды. При наличии таких данных уже нетрудно представить влияние лунных циклов на поведение рынка. Еще Ларри Вильяме (Larry Williams, 1979) обнаружил, что цены на серебро, пшеницу, кукурузу и соевое масло повышаются в полнолуние и падают в новолуние! Как известно каждому радиолюбителю, так называемые "солнечные пятна" оказывают сильное воздействие на дальнюю радиосвязь. На поверхности Солнца наблюдаются темные участки, по одной из теорий вызываемые неравномерным гравитационным воздействием планет на приливные ритмы Солнца. Другая теория объясняет их движением магнитных полюсов Солнца, но в любом случае период высокой активности солнечных пятен влияет на распространение радиоволн - коротковолновые радиосигналы, которые обычно распространяются только в пределах прямой видимости, отражаются от ионосферы и могут распространяться на тысячи миль. Многие могли заметить это явление по телевидению: поверх сигнала местной телестанции накладывается сигнал далекого передатчика. С другой стороны, в периоды низкой солнечной активности дальнее распространение коротких волн становит ...[ ... ]

ЛУННЫЕ ЦИКЛЫ И ТОРГОВЛЯ

ЛУННЫЕ ЦИКЛЫ И ТОРГОВЛЯ В предыдущем исследовании (Katz, McCormick, июнь 1997) мы обнаружили, что при помощи лунных циклов можно прибыльно вести торговлю на рынке NYFE. С 1990 г. по 1997 г. простая система на основе лунных циклов принесла $75 550 прибыли. Из 170 сделок 60% были прибыльными. Средняя прибыль в сделке составила $444,41, а общая прибыль - 365% (не в годовом исчислении). Длинные позиции были прибыльнее, чем короткие (520% по сравнению с -37%). Сигналы зачастую предсказывали точки разворота с точностью до дня. Также прибыльно работала система и на рынке серебра. Сигналы точно соответствовали максимальным и минимальным значениям. И длинные, и короткие позиции были прибыльными. Всего за этот период времени на рынке серебра было получено 190% прибыли. Даже на рынке пшеницы длинные и короткие сделки были прибыльными и принесли 242% прибыли. Несомненно, для системы, использующей только один параметр (количество дней с новолуния или полнолуния) и совершающей много сделок, такие результаты впечатляют и, скорее всего, достаточно устойчивы. Наши результаты подстегнули дальнейшие исследования явлений, связанных с лунным циклом. Здесь будут рассматриваться фазы луны, т.е. полнолуние, первая четверть, последняя четверть, новолуние и все промежуточные фазы. Можно ли на основе фазы луны предсказать максимум или минимум рынка? Образуются ли максимумы или минимумы в полнолуние или за пять дней до него, или же в новолуние? Поскольку лунные циклы по-разному влияют на различные рын ...[ ... ]

СИГНАЛЫ ВХОДА

СИГНАЛЫ ВХОДА НА ОСНОВЕ ЛУННОГО ЦИКЛА Получать сигналы входа на основе лунного ритма можно различными способами. В тестах использованы два метода - метод ценового импульса и метод пересечения. Для расчета импульса рассчитывается временной ряд изменений цены и проводится центрированное сглаживание (не вызывающее задержек или фазовых сдвигов). Для нормализации каждое изме нение цены в сглаженном ряду делится на средний истинный интервал последних 50 дней. Для каждого дня определяется фаза луны. Затем ищется максимально возможное число прошлых точек данных с такой же фазой луны и рассчитывается импульс цен для этих дней. Среднее значение этих импульсов становится значением в ряду лунных импульсов, т.е. последовательности, отражающей ожидаемую скорость изменения цены (импульс) на данный момент на основании предыдущих дней с той же фазой луны. Каждое число в ряду лунных импульсов основывается на событиях не менее чем 27-дневной давности, поэтому центрированное сглаживание и другие методы прогнозирования относительно данного дня могут быть обоснованно использованы. Вход в рынок производится, когда значение импульса превышает положительный порог (подается сигнал на покупку) или опускается ниже отрицательного порога (подается сигнал на продажу). Покупка или продажа могут осуществляться, как и ранее, по цене открытия, по лимитному приказу или по стоп-приказу. Расчет импульса и генерация входов организованы подобно сезонной модели, но вместо соответствующей даты в прошлые годы рассма ...[ ... ]

МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ

МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ ЛУННЫХ МОДЕЛЕЙ Все тесты проводились с использованием входов по сигналам лунной модели для торговли портфелем различных финансовых инструментов. Можно ли получить прибыль, используя лунную модель? Как результативность подобных моделей будет изменяться со временем? Как изменились их результаты за последние годы? Для того чтобы ответить на эти вопросы, и было проведено тестирование. Применены стандартные выходы, правила входов будут рассмотрены при обсуждении отдельных тестов. Позиции закрываются при подаче сигнала на вход в противоположном направлении либо при срабатывании стандартного выхода. В приведенном ниже коде описана модель входа на основе лунных циклов. int LunarEventDates (int n) { // подсчитывает дату лунной фазы, начиная // с января 1900. // n - ввод: номер фазы луны // 0,4,8... новолуния // 1,5,9... луна в первом квартале // 2,6,10... полнолуние / / 3,7,11... луна во втором квартале //возвращает - вывод: дата события по юлианскому календарю static long ndate; static float timzon = -5.0 / 24.0; // восточное стандартное время static float fгас; flmoon {n >> 2, n & 3, &ndate, &frac); frac = 24.0 * {frac + timzon); if(fгас < 0.0) { // корректировка времени ndate-; frac += 24.0; ) if(frac > 12.0) ( ndate++; frac -= 12.0; ) else frac += 12.0; return ndate; // юлианская дата события } int LunarEquivDate (int date, int n) ( // рассчитываем дату предыдущего n-го (n < 0) или // будущего (n > 0) случая фазы луны, ...[ ... ]

Собственно

Собственно коду предшествует ряд функций, необходимых для расчета лунных циклов на любом рынке с адаптивным подходом. Функция Model следует стандартным принципам: после объявления параметры копируются в местные переменные для простоты обращения. Комментарии указывают, что контролируют параметры. В следующем блоке рассчитывается средний истинный интервал за 50 дней (exitatrtab), используемый в выходах и при нормализации, а также лунные сезонные последовательности (savgtab) - прогнозируемые изменения цены для каждого дня. Эти ряды рассчитываются один раз для каждого рынка и заносятся в таблицы; это допустимо, поскольку при повторных вызовах Model в последующих тестах никакие важные параметры не изменяются. Второй блок рассчитывает специфические для моделей временные последовательности, необходимые для получения сигналов входа. Если modeltype = 1, используется простая импульсная модель; если modeltype = 2, то модель на основе пересечения; если modeltype = 3, то модель на основе пересечения с подтверждением, и если modeltype = 4, то модель на основе пересечения с подтверждением и инверсией. Среди возможных серий есть такие варианты, как сглаженная последовательность лунных импульсов, интегрированные импульсы (ценоподобный ряд), скользящие средние для моделей на пересечении и Медленный %К для подтверждений и инверсий. В зависимости от modeltype могут приобретать значение некоторые другие параметры. Один из них, avglen, управляет периодом всех скользящих средних: в модели на основе ...[ ... ]

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60