использование серии фильтров, настроенных на различные частоты или периоды

Одним из способов получения сигналов входа является использование серии фильтров, настроенных на различные частоты или периоды, кото­рые целиком перекрывают весь диапазон анализируемых частот. Если в одном из этих фильтров возникает сильный резонанс при отсутствии ак­тивности в других, можно предположить наличие на рынке сильного цик­ла. На основе поведения выходов фильтров определяются ожидаемые моменты возникновения ценовых минимумов (сигнал к покупке) и мак­симумов (сигнал к продаже). Поскольку наиболее сильно реагирующий фильтр не должен вызывать запаздывания и фазовых сдвигов, при его должной работе и реально существующих циклах на рынке можно полу­чать чрезвычайно своевременные сигналы. Один из традиционных спо­собов использования циклов на рынке — это попытка продавать по цик­лическим максимумам и покупать по циклическим минимумам. Получае­мая от групп фильтров или других источников информация может также дополнять другие системы или адаптировать индикаторы к текущему со­стоянию рынка. Пример того, как метод обнаружения периода домини­рующего цикла и соотношения сигнал/шум включается в другую торго­вую систему, можно найти у Ружжиеро (Ruggiero , 1997).

ХАРАКТЕРИСТИКИ    ЦИКЛИЧЕСКИХ    ВХОДОВ

Исследуемые ниже циклические входы (нацеленные на продажу по мак­симуму и покупку по минимуму) имеют ряд важных характеристик: вы­сокий процент прибыльных сделок, низкое проскальзывание, способность захватывать максимально возможную часть каждого движения рынка — одним словом, мечта трейдера. Это справедливо только при условии, что на рынке действительно существуют предсказуемые циклы, которые мож­но обнаружить и, что еще важнее, экстраполировать имеющимися мето­дами. Считается, что на рынках примерно 7 0 % времени присутствует циклическая активность. Даже если четкие циклы, ведущие к выгодным сдел­кам, возникают гораздо реже, использование близких защитных остано­вок позволяет сводить к минимуму потери от неудачных сделок.

Главный недостаток циклических входов состоит в том, что ввиду широкого рас­пространения весьма мощных алгоритмов анализа циклов, например ме­тода максимальной энтропии, рынки изменили свою природу и стали ме­нее уязвимыми для подобных методов. Предсказуемые циклы обнару­живаются и нивелируются настолько быстро, что их исследования зачас­тую теряют смысл. Поскольку описываемые циклические входы по при­роде своей направлены против циклов, то при отсутствии продолжения циклов (т.е. при продолжении тренда) трейдер понесет потери, если не будут применены эффективные методы управления капиталом (защит­ные остановки). Пригодность к реальной работе сложных методик анали­за циклов и будет рассмотрена в наших тестах.

МЕТОДОЛОГИЯ    ТЕСТИРОВАНИЯ

Во всех тестах циклических моделей входа используется стандартный портфель из 36 рынков. Количество контрактов для покупки или прода­жи на каждом рынке подбиралось для соответствия долларовой волатиль-ности двух контрактов S &P 500 на конец 1998 г. Использован стандарт­ный выход: защитная остановка закрывает любую позицию, убытки ко­торой превышают одну единицу волатильности. Кроме того, лимитный приказ закрывает позиции, прибыль которых превышает четыре едини­цы волатильности, а рыночный приказ по цене закрытия закрывает пози­ции, не закрытые предыдущими выходами в течение 10 дней. Правила входов рассмотрены в обсуждении модели и индивидуальных тестов. Все тесты проведены при помощи стандартного C -Trader toolkit . Ниже при­веден код модели, основанный на волновом фильтре со стандартной стра­тегией выходов:

Вышеприведенный код описывает тестируемую модель. Первый важ­ный блок кода, принципиальный для циклической модели, инициализи­рует индивидуальные фильтры, составляющие группу фильтров. Этот код работает только при первом проходе или при изменении параметра, вли­яющего на инициализацию группы фильтров, например параметра width . Если важные параметры остаются без изменений, не имеет смысла пере­запускать фильтры при каждом вызове функции Model .

Следующий блок применяет к входящему сигналу каждый из фильт­ров в составе группы. В этом блоке отведены два массива для хранения выходного сигнала группы фильтров. Первый массив хранит выход с со­впадающей фазой inphase , а второй — ортогональный выход inquad . Вход­ной сигнал представляет исходные цены закрытия. Поскольку фильтры математически оптимальны и рассчитаны на удаление трендов, предварительная обработка данных становится излишней в отличие от менее продвинутых методик анализа. Каждая строка в массиве представляет собой выход отдельного фильтра с данной частотой или периодом, каж­дая колонка представляет собой торговый день. Центральные частоты или периоды фильтров расположены на равных расстояниях на логарифми­ческой шкале, т.е. соотношение между центральной частотой данного и следующего фильтра постоянно. Селективность полосы пропускания (width ) — единственный настраиваемый параметр в расчете группы филь­тров, и это значение может подбираться путем оптимизации.

Затем запускается обычный цикл перебора точек данных, и генери­руются собственно торговые сигналы. Сначала проверяется наличие чи­стого, пригодного для торговли цикла. Для этого определяется мощность при периоде, имеющем максимальный резонанс с текущей активностью рынка (peakpower ). Также оценивается период, на котором наблюдается максимальная мощность. Если период не попадает на одно из крайних зна­чений рассматриваемого диапазона (диапазон составляет от 3 до 30 дней), то потенциально цикл может быть пригоден для торговли. Затем проверя­ется максимальная мощность на расстоянии не менее 2 полос пропуска­ния фильтра от периода пика (peaknoise ). Если отношение peakpower / peaknoise составляет 1,5 или более, то выполняется второе условие при­годности цикла. На основе пары выходов определяется фазовый угол цик­ла. Затем код проверяет фазовый угол на соответствие максимуму или минимуму цены. Кроме того, в эту оценку вводится небольшое значение смещения (disp ). Оно работает подобно смещению в предыдущих моде­лях, хотя здесь относится к фазовому углу, а не к количеству точек дан­ных. Между фазовым углом и количеством точек данных существует пря­мая зависимость: период цикла, умноженный на фазовый угол в градусах и разделенный затем на 360, дает количество точек данных, соответству­ющее фазовому углу. Если фаза после смещения такова, что через неко­торое количество градусов до или после текущего дня можно ожидать минимума, отдается приказ на покупку. Если фаза такова, что можно ожи­дать максимума, отдается приказ на продажу. Затем, как обычно, рассчи­тываются цены для лимитного и стоп-приказов. При поступлении сигна­лов система исполняет требуемые приказы.

Другие блоки вышеприведенного кода здесь не обсуждаются, посколь­ку связаны с отладкой и тестированием программы. Их предназначение описано в комментариях к коду.