Обзор некоторых систем, применяемых на рынке фьючерсов

Адаптивный трейдинг Пери Кауфмана

Как вы помните из нашего обсуждения адаптивного подхода Кауфмана в главе 7, Кауфман придумал коэффициент эффективности, который основывается, с одной стороны, на скорости и направлении движения рынка, а с другой — на количестве шума, присутствующего на рынке. Было приведено несколько примеров использования коэффициентов эффективности, которые можно применить на практике.

В нижеприведенных расчетах мы принимаем, что у вас есть коэффициент эффективности, который колеблется от 0 до 1, причем 0 означает отсутствие какого-либо движения рынка, не считая шума, а 1 означает, что рынок направленно движется, а шум совершенно отсутствует. На очень аффективном рынке общее движение цены может быть равно движению цены между двумя периодами. Тогда коэффициент будет равен 1.0, поскольку шум отсутствует. Например, если цена поднялась на 10 пунктов за 10 дней и цена повышалась на 1 пункт каждый день, тогда вы получите коэффициент, равный 10/(10x1) = 1,0.

На очень неэффективном рынке будет наблюдаться очень слабое общее изменение цены и масса ежедневных ее колебаний. Например, если цена за 10 дней изменилась на 1 пункт, но каждый день она поднималась или опускалась на 10 пунктов, тогда вы получите коэффициент эффективности: 1/(10х 10) - 0,01. И конечно, если не было никакого движения цен, то независимо от величины общего изменения цены коэффициент будет равен нулю.

Следующим шагом при расчете адаптивного скользящего среднего будет применение коэффициентов эффективности к некоторому интервалу периодов (скоростей) скользящих средних. Мы можем назвать скорость изменения 2-дневного среднего значения высокой скоростью, а скорость изменения ЗО-дневного среднего — низкой скоростью. Кауфман преобразует скорость среднего значения в константу сглаживания (SC — smoothing constant) с помощью следующей формулы:

SC-2/(N+l). Константа сглаживания для высокой скорости:

2/(2+1) = 2/3 =-0,66667. Для малой скорости эта константа:

2/(30+ 1) = 2/31 -0,06452.

Разность между этими двумя значениями, которую Кауфман использует в своей формуле, равна 0,60215.

Наконец, Кауфман рекомендует следующую (|н>рмуду для расчета констант сглаживания с использованием коэффициента эффективности:

Шкалированная константа сглаживания - [коэффициент эффективности х (разность SC)| + медленная SC.

Подставляя в ату формулу наши числа, получаем:

Шкалированная константа сглаживания - = [коэффициент эффективности х 0,60215] + 0,06452.

Таким образом, если коэффициент эффективности равен 1,0, наша шкалированная константа сглаживания будет равна 0,66667; а если он равен 0, тогда шкалированная константа сглаживания будет 0,6452. Обратите внимание, что это соответствует значениям константы для 2 и 30 дней соответственно.

Поскольку 30-дневное значение все-таки может повлиять на результат, Кауфман рекомендует, чтобы вы, перед тем как применять константу сглаживания, возвели ее в квадрат Это, в основном, означает, что вы устраните вероятность совершения сделок, когда коэффициент эффективности (ER — efficiency ratio) окажется слишком малым.

Ниже приводится формула для расчета адаптивного скользящего среднего (АМА — adaptive moving average):

АМА = АМА (вчерашнее) + SC2x [Сегодняшняя цена --АМА (вчерашнее)].

Допустим, что АМА вчерашнее равно 40. Сегодняшняя цена равна 47 — разница составляет 7 пунктов. На эффективном рынке это дало бы крупное изменение в средних — подъем АМА почти на 3,1 пункта— почти половина от 7. На неэффективном рынке, при ER около 0,3, эта разница вряд ли создала бы вмятину на графике АМА, сдвинув его вверх примерно на 0,4 пункта. Таким образом, вы с гораздо большей вероятностью получили бы сигнал на сделку из движения на графике АМА, когда рынок эффективен.

Согласно Кауфману, показатель ЛМЛ эквивалентен экспоненциальному сглаживанию, и такие средние следует торговать, как только они просигнализируют о появлении направленного изменения. Иначе говоря, вы покупаете на рынке, когда ЛМЛ поворачивает вверх, и продаете, когда ЛМЛ поворачивает вниз.

Однако следование этим сигналам при трейдинге может вызвать массу двойных убытков. В результате Кауфман добавляет еще и следующий фильтр:

Фильтр - % х стандартное отклонение (изменение 1-дневного АМА за последние 20 дней).

Кауфман предлагает применять этот фильтр с малым значением процента для фьючерсов и операций с иностранной валютой (т. е. использовать значение 10%) и фильтр с более высоким значением процента (т. е. 100%) для рынков акций и облигаций.

Определите подходящий фильтр для рынка, на котором вы хотите торговать. Добавьте этот фильтр к самой низкой цене в нисходящем тренде для получения сигнала о покупке и вычтите этот фильтр из самой высокой цены в восходящем тренде для получения сигнала о продаже. Таков, в основном, будет ваш входной сигнал.

Вы, вероятно, можете ввести коэффициент рыночной эффективности во многие обсуждавшиеся нами ранее методы входа. Например, вы могли бы иметь адаптивную систему пробоя капала с адаптивной длиной капала или с зависимостью размера пробоя от рыночной эффективности.