Мы использовали в нашем анализе не только эти программы, но и MS Excel, которой пользуются очень многие. Данная книга предназначена трейдерам и финансовым аналитикам, которые желают повысить свое мастерство работы на финансовых рынках. В книге дается исчерпывающая справочная информация по известным методикам создания и тестированияторговых систем, а также предлагаются совсем новые способы эффективной торговли на бирже. Прежде чем применять научный подход к изучению рынков, следует рассмотреть ряд факторов.

Так, на C++ можно использовать любое количество симулируемых счетов; это важно при работе с портфелями и метасистемами (системами, управляющими счетами другой системы) и при разработке моделей, включающих скрытую адаптацию с движением вперед. Дополнительные источники данных также включают базы, доступные в библиотеках и на компакт-дисках. ProQuest и другие профессиональные базы с возможностью получения полного текстового содержания часто бывают доступны в общественных библиотеках, так что данные можно скопировать на принесенную с собой дискету. Не забывайте о периодических изданиях, таких как Investor’s Business Daily, Barton’s и The Wall Street Journal; они могут быть замечательными источниками некоторых видов информации и во многих библиотеках доступны в виде микрофильмов.

♦ Библиотека  трейдера

• При истечении старого контракта и открытии нового производится несложная обработка данных, закрывающая ценовые разрывы между двумя контрактами.
• Отношение Шарпа, или годовое соотношение прибыли/риска, измеряет прибыль с учетом риска.
• Например, немногие из книг, упоминающих историческое тестирование торговых систем, основывают заключения на статистическом анализе вероятности будущих прибылей и статистическом подтверждении достоверности результатов тестов.
• Чтобы сделать наши исследования полезными для всех, детально обсуждаются все логические построения, лежащие в основе каждой стратегии входа или выхода.
• Те, которые желают вести несколькими инструментами системную торговлю для повышения диверсификации, ликвидности и снижения риска.
• Как и ценовой диапазон дня, отклонение измерялось в виде распределения значений, с использованием стандартизованного соотношения цен закрытия.

Необходимо учитывать не только сделки, создаваемые системой, но и переводы позиций и выбор соответствующих контрактов. В области торговли на товарной бирже нельзя сделать заключение о работоспособности или непригодности того или иного метода или системы без качественных данных для тестов и симуляций. Для разработки выгодной торговой системы трейдеру могут потребоваться несколько видов данных; как минимум необходимы исторические ценовые данные по интересующим видам товаров. Кроме того, чтобы сохранить объективность и полную беспристрастность всех методов тестирования разнообразных систем, мы применили наш академический и научный опыт для исследования методик входа и выхода.

На фьючерсных рынках в каждый момент времени могут проходить торги по нескольким контрактам. Большинство спекулянтов на бирже торгует контрактами на ближайший месяц — наиболее ликвидными и близкими к исполнению, но еще не прошедшими дату первого уведомления. Когда каждый из контрактов приближается к истечению или проходит дата первого уведомления, трейдер «переносит» любую открытую позицию в следующий контракт. Таким образом, использование индивидуальных контрактов может значительно усложнить тесты.

• Кроме того, в некоторых отчетах создается график состояния счета в зависимости от времени.
• Таким образом, торговый симулятор позволяет трейдеру понять, как система могла бы работать при торговле с настоящим счетом.
• Впрочем, поскольку торговые решения зависят от абсолютных ценовых уровней, процентных или других соотношений цен, то для проведения тестов будут необходимы дополнительные серии данных (помимо постоянных контрактов с обратной настройкой).
• В данном случае стандартизованное соотношение вычислялось путем деления абсолютного значения разности цены закрытия и предшествующей цены на среднее от 20 предыдущих таких разностей.

Читать бесплатно онлайн книгу авторов Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. МакКормик Энциклопедия торговых стратегий

Этот формат легко конвертируется и читается разнообразными приложениями — от текстовых редакторов до программ построения графиков. Хотя от длинных временных периодов нельзя перейти к коротким (нельзя создать отсутствующие данные), обратный переход легко достижим при соответствующей обработке. Конверсия обычно проводится автоматически при использовании аналитических программ или графических пакетов, а также при помощи особых утилит, часто предоставляемых поставщиком данных.

Единственные проблемные моменты являются следствием аномалии рынка, а не ошибок. В общем, набор данных по S&P можно считать чрезвычайно чистым, что и неудивительно, зная о высокой репутации поставщика — Pinnacle Data Corporation. В зависимости от чувствительности испытываемой торговой или прогностической модели и таких факторов, как доступность программ для проверки данных, может иметь смысл проводить различные статистические исследования для поиска подозрительных данных. Для обнаружения этих точек, или выбросов, как их иногда называют статистики, существует ряд методов. Порой встречаются пропущенные, лишние и несоответствующие рыночным реалиям точки данных; их следует находить и корректировать.

Прежде всего, требуется целая вселенная достоверных данных для исторического тестирования и статистического анализа. В книге не рассматривается внутридневная торговля, хотя это одна из основных областей наших интересов, которая, возможно, станет темой следующей книги. Помимо стандартных ценовых данных исследование влияния различных внешних факторов на рынок может потребовать весьма необычных данных. Например, данные об активности солнечных пятен (солнечное излучение влияет на ряд рынков, в частности на сельскохозяйственный) получены от Бельгийской королевской обсерватории. Следовательно, механическая торговая система с хорошо определенными правилами позволит учитывать такие факторы, как комиссионные, проскальзывание, невыполненные приказы и скачкообразные изменения цен.

Испытания следует проводить так, чтобы разные методы входа и выхода можно было осмысленно сравнивать. Еще авторы работы «Энциклопедия торговых стратегий» включили в нее потенциально убыточные методики, которые могут привести к разорению трейдера. То, как представлять или приобретать информацию, как проводить тестирование систем на исторических данных, прибегая к помощи симуляторов. Они рассказали и о том, как можно максимально безопасно провести оптимизацию или же оценить итоги всестороннего статистического анализа. В книге представлены преимущества хорошей механической системы торговли над иными торговыми методами. Полностью автоматизированная система также дала бы возможность проводить неискаженные представлениями человека тесты на исторических данных и, что особенно важно, на больших объемах этих данных.

Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. МакКормик “Энциклопедия торговых стратегий

Более глубокий обзор проблем качества данных, в том числе и то, как, собственно, создаются рыночные котировки, как их передают и хранят, можно найти у Джурика (Jurik, 1999). Для объективной оценки поведения механических торговых систем требуются различные аналитические инструменты и данные. Чтобы сделать наши исследования полезными для всех, детально обсуждаются все логические построения, лежащие в основе каждой стратегии входа или выхода. Для тех, кто желает повторить и расширить наши разработки, приведены коды программ. За исключением синтаксиса и обозначений, различия в применении С++ и Easy Language невелики. Наиболее важны сноски на текущий бар (cb) и на данный симулируемый торговый счет или ссылку на класс симулятора (ts) в версии на С++.

♦ Календарь трейдера

Кроме того, она показывает, и новые способы извлечения на рынке прибыли и предлагает новые преимущества в торговле. Также в книгу были включены рекомендации специалистов по усовершенствованным методам контроля рисков. Джеффри Кац и Донна Маккормик, имея немалый опыт торговли на фьючерсных рынках, тщательно исследуют методы и стратегии, которые, по мнению широкой публики, должны показывать выдающиеся результаты. В следующих главах будут рассмотрены данные, симуляторы, оптимизаторы и статистика. Эти понятия будут использоваться в дальнейшем при исследовании методов входа и выхода и при попытке объединить входы и выходы в полную торговую систему.

Методика входа должна определять подходящие моменты для входа в рынок, когда высока вероятность сделок с высоким соотношением риска и прибыли. Методика выхода должна защищать от излишних потерь капитала при неудачной сделке или развороте рынка, а также эффективно фиксировать прибыль при благоприятном движении рынка. В книге уделено достаточно внимания систематическому тестированию на исторических данных и оценке систем, методов и стратегий выхода.

Как читать электронные книги после покупки

Простая обратная настройка, видимо, является самым энциклопедия торговых стратегий осмысленным и популярным методом закрытия разрывов (Schwager, 1992). Она проводится с помощью вычитания из ценовых данных постоянного числа, что позволяет сохранить все линейные отношения (изменения цены со временем, уровни волатильности, торговые диапазоны). Моделирование торговой активности, проводимое с использованием обратной настройки, зачастую требует только коррекции стоимости переноса позиции при обработке полученных результатов. После этой коррекции полученные при моделировании данные будут идентичны показателям, которые были бы получены при использовании индивидуальных контрактов. Впрочем, поскольку торговые решения зависят от абсолютных ценовых уровней, процентных или других соотношений цен, то для проведения тестов будут необходимы дополнительные серии данных (помимо постоянных контрактов с обратной настройкой).

В ранних попытках Каца действовать на рынке единственными доступными сигналами были сообщения о возможном направлении рынка или точках разворота. Эти сигналы служили основой для приказов на покупку или продажу по текущей цене — а такие приказы часто не выполняются и дают большое проскальзывание. Хотя сами сигналы были часто весьма точны, они не улавливали каждую точку разворота, и Кац попросту не мог разворачивать позицию на основе каждого сигнала. Требовались отдельные правила выхода, поскольку программа Каца не давала сигналов для выхода, будучи не полностью механической моделью. Поскольку система не давала сигналов выхода, все выходы оставались субъективными, что и было одной из проблем торговли на тот момент. Кроме того, не удавалось достаточно эффективно оценить поведение системы на длительной выборке исторических данных, приходилось «играть вслепую».