В табл. 8-1 представлено, что торговля каждой акцией с использованием сигналов моделей свечей привела к тому, что 67 акций принесли положительный процентный доход, а по 33 акциям возникли убытки. Эти цифры просто взяты из подсчета положительных и негативных результатов в первой колонке. Торговля, жестко привязанная к сигналам моделей свечей, привела в среднем к 37,1 сделки при средней доходности 0,40% на сделку.
Торговля теми же 100 акциями при использовании в качестве генератора сигналов %D привела к тому, что лишь 53 акции принесли доход, а 47 — убытки. Среднее количество сделок снизилось до 30,1, а средняя доходность составила 0,02% на одну сделку.
Использование концепции фильтрации при генерировании торговых сигналов привело к 62 выигрышам и 38 проигрышам. Этот результат не так хорош, как при использовании собственно моделей свечей, но он значительно лучше, чем при использовании сигналов, сгенерированных стохастическим индикатором %D. Среднее число сделок составило 13,7, что меньше (и соответственно лучше), чем в случае одной модели свечей или стохастика, более чем на 50%. Средний доход на сделку составил 0,60%, что опять существенно лучше, чем средняя доходность, полученная при использовании двух других торговых методов.
О чем все это говорит? Во-первых, при фильтрации моделей свечей индикатором, таким как %D, число сделок значительно уменьшилось. Если сравнивать с одними моделями свечей, уменьшение составило более 63%, а по сравнению со сделками, использовавшими индикатор %D, — более 54%. Во-вторых, фильтрация увеличила среднюю доходность сделки. Это увеличение составило 50% по сравнению со свечами, а по сравнению с %D доходность увеличилась более чем в 30 раз.
Не следует забывать, что статистические данные не всегда испольу-зуются корректно: ими можно манипулировать, показывая те результаты, которые выгодны автору. Все мы знаем, что средняя доходность в 0,6% быстро исчезла бы, прими мы во внимание комиссионные, «проскальзывание» и тому подобные вещи. Однако простота этих вычислений показывает один очень существенный момент: тут важна взаимосвязь между числами, а не числа сами по себе. Эта взаимосвязь, взятая как среднее значение, выведенное из 100 различных акций, — доказательство, необходимое для поддержки концепции фильтрации.
В табл. 8-1 с помощью усреднения данных по 100 акциям индекса S&P100 показаны результаты применения концепции фильтрации. Чтобы свести число таблиц и количество данных к разумным пределам, в следующем примере используется 30 акций из промышленного индекса Доу.
Торговые результаты для 30 голубых фишек, составляющих промышленный индекс Доу, показаны в табл. 8-2. Пороговые значения были слегка изменены. Результаты, аналогичные тем, что появлялись при использовании акций S&P100, возникли и в случае этих 30 акций. Торговля с использованием для генерации сигналов к покупке и к продаже исключительно моделей свечей привела в среднем к 21,1 сделки на периоде в два года при средней доходности сделки в 0,02%. Использование индикатора %D дало в среднем 23,7 сделки при средней доходности (убыточности) минус 0,46% на сделку. И, наконец, использование отфильтрованных моделей свечей как генератора сигналов дало в среднем лишь 10,6 сделок при средней доходности 0,23% на сделку. И снова следовало бы подчеркнуть, что здесь важны соотношения этих величин, а не сами величины.
ТАБЛИЦА 8-1. СТАТИСТИКА ФИЛЬТРАЦИИ
100 тиков 1340 Период индикатора: %D(14) Уровень покупки: 20 Уровень продажи: 80
ТАБЛИЦА 8-2. СТАТИСТИКА ФИЛЬТРАЦИИ
30 тиков /340 Период индикатора: %D(14) Уровень покупки: 30 Уровень продажи: 70
Статья размещена в рубрике: Японские свечи в техническом анализе
Статья размещена в рубрике: