ОБНАРУЖЕНИЕ ЦИКЛОВ ПРИ ПОМОЩИ ГРУ

Энциклопедия торговых стратегий

ОБНАРУЖЕНИЕ ЦИКЛОВ ПРИ ПОМОЩИ ГРУ

ОБНАРУЖЕНИЕ ЦИКЛОВ ПРИ ПОМОЩИ ГРУПП ФИЛЬТРОВ Мы потратили много времени на поиск другого метода обнаружения и извлечения полезной информации о циклах. Помимо избежания проблем, связанных с методом максимальной энтропии, мы также хотели использовать принципиально новый метод: при работе на рынке новые методы порой имеют преимущество просто потому, что отличаются от методов других трейдеров. Одним из таких подходов является использование групп специально разработанных полосовых фильтров. Этот метод известен из электроники, где группы фильтров часто применяются для спектрального анализа. Использование группы фильтров позволяет подбирать ширину пропускания и другие характеристики фильтра, а также накладывать друг на друга различные фильтры в составе группы. Этот метод позволяет получить быстрый и адаптивный ответ на рыночную ситуацию. В проведенном нами исследовании рыночных циклов при помощи групп фильтров (Katz, McCormick, май 1997) с 3 января 1990 г. по 1 ноября 1996 г. разработанная нами модель (на принципе покупки на минимумах и продажи на максимумах) вела торговлю на рынке S&P 500 и принесла $114 950 прибыли. Было проведено 204 сделки, из них 50% прибыльных. Общая прибыль составила 651%. И длинные, и короткие позиции имели примерно равную доходность и процент выгодных сделок. Различные параметры модели подверглись оптимизации, но почти все значения пара метров вели к прибыльным результатам. Использованные на рынке S&P500 параметры были без изменений применены для торговли на рынке казначейских облигаций и принесли 254% прибыли. Учитывая относительную простоту использованных фильтров, эти результаты весьма обнадеживают. В этом исследовании ставилась цель разработать систему фильтров с нулевым запаздыванием. Фильтры были аналогичны резонаторам или настроенным цепям, которые позволяют проходить сигналам определенной частоты, при этом останавливая сигналы с другими частотами. Чтобы понять идею использования фильтров, представьте себе поток ценовых данных рынка как аналог колебаний напряжения, возникающих в радиоантенне. Этот поток содержит шум, а также модулированные сигналы от радиостанций. Когда приемник настраивают на диапазон, меняют частоту резонанса или центральную частоту полосы пропускания фильтра. На многих частотах слышен только шум. Это означает, что в отсутствие сигнала в приемной системе не возникает резонанса. На других частотах встречается слабый сигнал, а когда находят частоту, соответствующую резонансной, то передача становится четко слышна; это связано с тем, что резонансная частота или центральная частота фильтра соответствует частоте сигналов, передаваемых мощной радиостанцией. Что будет слышно в любой из точек диапазона, зависит от наличия резонанса. Если резонанса между улавливаемыми антенной волнами и внутренней частотой колебаний радиоприемника нет, слышен только случайный шум. Если приемник настроен на данную частоту и поступает сильный сигнал, то происходит согласованное возбуждение электрических цепей. Таким образом, приемник является резонансным фильтром, который вращением ручки настройки настраивается на различные частоты. Когда приемник получает сигнал с частотой, более или менее соответствующей частоте пропускания, он издает звук (после демодуляции сигнала). В рыночных данных трейдеры также пытаются искать сильные сигналы- сигналы выраженного рыночного цикла. Рассматривая далее идею резонанса, давайте представим камертон с резонансной частотой 440 Гц (т.е. 440 циклов в секунду). Этот камертон стоит в одном помещении с генератором аудиосигналов, подключенным к громкоговорителю. Будем постепенно повышать частоту сигнала генератора, приближаясь к частоте резонанса камертона. Чем ближе частота сигнала, тем больше энергии камертон захватывает из колебаний, вызванных громкоговорителем. Рано или поздно он начнет испускать собственный тон, резонируя с выходом генератора. Когда достигается точная частота колебаний камертона - 440 Гц, он звучит точно в унисон с громкоговорителем - корреляция абсолютна. Когда частота звука начинает отдаляться от резонансной в ту или иную сторону, камертон все еще вибрирует, но уже не так синхронно, и возникает фазовый сдвиг. При удалении частоты сигнала от резонансной камертон отвечает все слабее и слабее. Если подобных камертонов (резонаторов или фильтров) много и каждый настроен на свою частоту, то таким образом можно улавливать много резонансных частот или (в применении к рынку) циклов. Данный фильтр будет очень сильно резонировать на частоте "своего" цикла, а другие, не настроенные на эту частоту, будут молчать. Циклы на рынке можно толковать таким же образом - как звуковые сигналы с изменяющейся частотой. Обнаружение рыночных циклов можно попытаться осуществить при помощи такого набора фильтров, полосы пропускания которых перекрываются, но достаточно разнесены, чтобы обнаружить частоту циклической активности, доминирующую на рынке в любой момент. Некоторые из этих фильтров будут резонировать под действием текущей циклической активности. В фильтрах, настроенных на другие частоты/периоды активности рынка, резонанса не возникнет. Когда на вход фильтра приходит сигнал, соответствующий его частоте, происходит резонанс, подобный резонансу камертона. При этом сигнал на выходе фильтра не имеет фазового сдвига и запаздывания по отношению к входному сигналу. Кроме того, сигнал на выходе будет близок к идеальной форме синусоиды и удобен для принятия торговых решений. Использованная в наших прошлых исследованиях группа фильтров была основана на полосовых фильтрах Баттеруорта, код для которых весьма сложен, но, тем не менее, приведен целиком на языке Easy Language для TradeStation. Назад

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