"Разработка и исследование адаптивных механических торговых систем, инвариантных к изменениям рыночной ситуации"

Введение

На современном этапе развития международных экономических отношений более 90 процентов всех торговых операций на мировом рынке производятся посредством биржевой торговли. Ещё со времен СССР биржевое дело в Украине очень отстало в развитии от западных разработок. И в связи с вступлением Украины в ВТО, приобрели особую актуальность вопросы организации импортно-экспортных операций. В связи с этим остро стоит вопрос разработок надежных механических торговых систем с высокими экономическими показателями. Простыми методами теории вероятности и математической статистики можно добиться улучшения работы отдельных индикаторов и торговых систем на их основе. Сущность этих методов заключается применении алгоритмов, которые позволяют торговым системам адаптироваться под различные участки движения рыночных цен (в следствии не стационарности рыночных колебания). Новизна работы заключается в применении метода направленного не на повышение доходности за счёт большего количества торговых сигналов, а на понижение риска и повышение экономической эффективности торговых систем за счёт инвариантности к различным участкам рынка.

Постановка задачи и цели исследования

Целью исследования является разработка количественных методов оценки качества произвольных технических индикаторов ценовых графиков. В качестве исходных данных принимаются реальный биржевой график. Был взят массив цен закрытия дневных баров за 2 года валютной пары EUR/USD, с начала 2002 по конец 2003 гг.

Сущность рассматриваемых методов заключается в следующем. На исторических данных  исходного ценового графика субъективно расставляются разворотные точки – точки, в которых рост сменяется падением и наоборот. Моменты идеальных разворотов рынка обозначаются “единицами”, а моменты их отсутствия “нулями”. Полученная последовательность нулей и единиц является опорной. Далее с помощью технических индикаторов формируется последовательность сигналов входов в рынок (выходы производятся через фиксированный срок равный средней длине трендов на опорной последовательность, заморозка этого параметра позволить чётче выделить эффект от используемых методов). Таким образом, у нас имеется два временных ряда “единиц” и  “нулей”, опорный и реальный.

Сущность первого метода заключается в текущей оценке величины взаимной корреляции между опорной и реальной последовательностью. В идеале эта величина должна стремиться к единице, но на практике коэффициент взаимной корреляции намного меньше единицы. Это является следствием низкого качества современных компьютерных торговых систем на основе одного индикатора. Далее текущее значение сравнивается  с заранее установленным порогом принятия решения, и на выходе получается “отфильтрованная” последовательность торговых сигналов.

Следующий метод использует аналогичный подход, но рассчитывается текущее значение отношение количество распознанных индикатором трендов и общего числа трендов за период.

И последний разрабатываемый метод, использует текущую оценку дисперсии запаздывания сигналов реальной последовательности от сигналов опорной последовательности. В этом случае порог принятия решения устанавливается после расчета показателя, с расчётом что количество “отсеянных” сделок не должно превышать 40-50 %.

Каждый из методов имеет порог принятия решения, значение которого может варьироваться, изменяя уровень надежности и доходности торговой системы на основе этого метода.

В результате по ниже приведенной схеме были построены несколько торговых систем.

Полученные торговые системы были испытаны на исторических данных. И дали следующие результаты.





Как видно из таблицы на основе относительно ненадежных индикаторов, разработанные методы позволили создать относительно надежные торговые системы, которые пропускают “неблагоприятные” участки рынка, блокируя исходящие сигналы. Положительный эффект выразился в увеличении доли прибыльных сделок. Коэффициент Шарпа стал больше нуля и суммарный проигрыш уменьшился. Более того, выигрыш проявился в существенном увеличении величины PF  до 4-5 раз.

Выводы

На основе проведенных исследований было выявлено, что методика внедрения  алгоритмов повышения инвариантности МТС это простой и эффективный подход, позволяющий из множества ненадежных частных индикаторов практически реализовать адаптивные и относительно бездисковые МТС для ведения биржевых игр не только на рынке FOREX, но и других биржевых рынках.

С применением данного подхода можно выстроить МТС с очень малым риском, взяв достаточное количество индикаторов с некоррелированными сигналами, проделав вышеописанные процедуры и объединив их в одну систему можно добиться того что практически на всех трендовых участках рынка система будет эффективно работать и играть по сигналам того индикатора, который “ближе” к идеальной последовательности.

Использование алгоритмов поточного контроля качества исходящих сигналов, позволяет говорить о существенном снижении инвестиционных рисков торговых операций на биржах, стабилизации экономических показателей в торговых система, независимо от смены рыночной ситуации и максимизации соотношения премии над риском, о чём свидетельствуют коэффициент Шарпа и Profit Factor.