Делайте простые вещи. Простые, проверенные временем методы, применяемые надлежащим образом, раз за разом побеждают сложные новомодные изобретения.

В этой главе мы рассмотрим некоторые системы трейдинга в стиле Черепах, более известные как долгосрочные системы следования тренду:

– Прорыв канала ATR: система изменчивых каналов, использующая ATR в качестве показателя изменчивости.

– Прорыв Боллинджера: система изменчивых каналов, использующая стандартное отклонение в качестве показателя изменчивости.

– Тренд Дончиана: система прорывов с фильтром трендов.

– Тренд Дончиана с выходом по времени: система прорывов с фильтром трендов и периодическим выходом.

– Двойная скользящая средняя: система, в которой покупки и продажи происходят в моменты, когда более быстрая скользящая средняя пересекает более медленную скользящую среднюю. В отличие от других систем эта система всегда присутствовала на рынке как для коротких, так и для длинных позиций.

– Тройная скользящая средняя: система, в которой покупки и продажи происходят в моменты, когда более быстрая скользящая средняя пересекает более медленную скользящую среднюю, но только в направлении основного тренда, определяемого самой медленно движущейся средней.

Я провел несколько серий исторического моделирования, чтобы выявить различия между этими системами и определить, сколько денег можно было бы заработать, используя каждую из этих систем в течение последних 10 лет. Для сравнения деятельности каждой системы мы будем использовать некоторые из методов измерения, описанные ранее в главе 7.

Многие трейдеры, в том числе успешные, не верят в историческое тестирование (его также называют обратным тестированием). Они полагают, что тестирование с использованием прошлых данных не имеет смысла, так как прошедшее не повторяется. Приверженцев такой позиции хочу спросить: «А какая есть альтернатива? Как можно выработать какую-либо стратегию, не зная прошлого? Как вы определяете, когда покупать или продавать? Или вы просто догадываетесь?»

Единственная информация, которая у вас есть, – это то, что происходило на рынке до настоящего времени. Даже если вы занимаетесь трейдингом время от времени, не применяя каких-либо систем, в качестве руководства к действию вы используете собственный опыт исторического ценообразования, полагаетесь на собственную интерпретацию прошлого; по сути, вы полагаетесь на исторические данные.

Умные трейдеры, торгующие время от времени, могут создать системы после нескольких лет работы. Они замечают повторяющиеся события, предоставляющие возможности для получения прибыли. Затем они торгуют, используя идеи, направленные на капитализацию этих возможностей. Новички обычно перед началом торговли месяцами изучают графики, чтобы понять, как вел себя рынок в прошлом. Они делают это, так как знают, что лучшие индикаторы поведения рынка в будущем кроются в прошлом.

Сложно спорить с тем, что компьютеры способны тестировать идеи на основании тех же исторических данных с большей надежностью. Компьютерное моделирование позволяет осуществить более тщательный анализ той или иной стратегии до начала реальной торговли. Трейдеры зачастую обнаруживают, что многообещающие идеи не работают из-за факторов, ранее не принимавшихся во внимание. Гораздо лучше определить это с помощью компьютера, чем реального торгового счета.

Причина, по которой многие трейдеры не верят в историческое тестирование, заключается в том, что есть много способов исказить его данные. Возможности компьютеров позволяют найти методы, которые вроде бы работают в теории, однако не работают в реальной жизни. Эти проблемы можно преодолеть, если вам удастся избежать самой распространенной ошибки – сверхоптимизации. Более подробно мы поговорим об этом в главе 11.

Корректное историческое тестирование требует опыта и навыков, которыми не обладают начинающие трейдеры. Действительно, не стоит давать острый нож ребенку, но это вовсе не означает, что его нельзя использовать на кухне в кулинарных целях. Просто таким инструментом нужно пользоваться осторожно.

Историческое моделирование не предсказывает, с чем вы столкнетесь в будущем при трейдинге, – оно определяет степень вероятности прибыльности вашего подхода в будущем. Конечно, хрустальный шар или машина времени в нашем случае пришлись бы более кстати, но пока что историческое моделирование – это лучший инструмент из имеющихся в наличии.

Совет «не оптимизировать» связан с эффектом, который я и мои друзья называем мифом об эксперте. К сожалению, во многих областях деятельности количество людей, действительно понимающих, что происходит, крайне мало. На каждого настоящего эксперта приходится множество псевдоэкспертов, способных работать в данной области, обладающих массой знаний и для неискушенного глаза неотличимых от настоящих экспертов. Эти псевдоэксперты способны действовать, но неспособны понять сферу своей деятельности.

У настоящих экспертов нет жестких правил. Они понимают происходящее и поэтому не нуждаются в жестких правилах. Псевдоэксперты не обладают пониманием, поэтому они наблюдают за действиями экспертов и копируют их. Они знают, что делать, но не знают, почему это надо делать. Поэтому они слушают настоящих экспертов и создают жесткие правила там, где это совершенно не нужно.

Характерной особенностью псевдоэкспертов является витиеватый, сложный для понимания стиль письма. Путаные тексты являются следствием путаных мыслей. Настоящий эксперт всегда способен объяснить сложные идеи ясным и простым для понимания образом.

Другая характерная черта псевдоэкспертов – они знают, как применять сложные процессы и технологии, они хорошо натренированы, однако не представляют границ применения этих технологий.

Типичный псевдоэксперт в трейдинге способен провести комплексный статистический анализ торговли, запустить тест, генерирующий 1000 покупок или продаж, а затем предположить, что на основании этих данных можно делать заключения, – и это несмотря на то, что данные были взяты за период двух последних недель. Такие люди способны вычислять, однако они не понимают, что вычисления не имеют смысла, если следующая неделя радикально отличается от двух предыдущих.

Не путайте опыт с экспертным мнением, а знание – с мудростью.

Тестирование, описанное в этой главе, было осуществлено с использованием единого портфеля рынков и единого алгоритма управления деньгами для того, чтобы отделить различия в результатах от эффектов, вызванных изменениями в правилах системы. Ниже перечислены переменные, использованные при тестировании, обсуждаемом в данной главе.

Рынки в портфеле при тестировании включали австралийский доллар, британский фунт, зерно, какао-бобы, канадский доллар, нефть, хлопок, евро, евродоллар, крупный рогатый скот, золото, уголь, мазут, бензин, японскую иену, кофе, говядину, свинину, мексиканский песо, природный газ, соевые бобы, сахар, швейцарский франк, серебро, краткосрочные и среднесрочные казначейские обязательства, пшеницу.

Были выбраны самые ликвидные американские рынки (то есть рынки с наибольшим объемом торгов). Несколько ликвидных рынков были исключены из исследования, так как они высоко коррелировали с другими, более ликвидными. Для наших целей мы решили ограничиться рынками США, так как многие поставщики исторических данных продают информацию об иностранных рынках отдельно. По этой причине многие новички начинают операции только на рынке США, и мы хотели предоставить трейдерам простую возможность повторить наши результаты при собственном тестировании.

Использованный нами алгоритм управления деньгами был тем же самым, что у Черепах, за исключением одного показателя, который мы сделали менее агрессивным. Вместо того чтобы приравнять 1 ATR к одному проценту нашего торгового капитала, мы приравняли его к половине процента. Чтобы получить количество контрактов для теста, мы разделили 0,5 процента капитала на величину ATR конкретного рынка в долларовом выражении на момент внесения приказов на конкретную торговую операцию.

Для всех систем тестирование проводилось с использованием данных за период с января 1996 по июнь 2006 года.

Перед тем как огласить результаты тестирования, давайте поговорим о каждой системе более подробно.

Прорыв канала ATR – это система изменчивых каналов, использующая среднее истинное значение в качестве показателя изменчивости. Канал формируется следующим образом: для верхней границы берется значение 7 ATR для 350-дневной скользящей средней по ценам закрытия, а для нижней – от скользящей средней отнимается значение 3 ATR. Длинная позиция открывается при открытии рынка в случае, если цена закрытия предыдущего дня превышает верхнюю границу канала. Короткая позиция открывается, если цена закрытия предыдущего дня была ниже нижней границы канала. Сделки закрываются, если цены закрытия пересекают скользящую среднюю.

Популярной разновидностью этого метода является PGO (Pretty Good Oscillator) – система трейдера Марка Джонсона, представленная на форуме Chuck LeBeau's System Trader's Club (www.traderclub.com). Эта система включает в себя элементы системы прорыва Боллинджера, описанной ниже. На рисунке 10-1 изображен график канала неопределенности для системы прорыва канала ATR.

Средняя линия – это 350-дневная скользящая средняя, а верхняя линия – это верхняя граница канала неопределенности, полученная путем прибавления значения 7 ATR к значению скользящей средней.

Рисунок 10-1. Система прорыва канала ATR

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Система была описана Чаком ЛеБо и Дэвидом Лукасом в книге «Technical Traders Guide to Computer Analysis of the Futures Market», вышедшей в 1992 году. В системе использовались различные количества дней для расчета скользящей средней и стандартные отклонения для расчета ширины канала. Полоса Боллинджера – канал неопределенности, изобретенный Джоном Боллинджером. Полоса Боллинджера для данной системы формируется путем прибавления или вычитания 2,5 значения стандартного отклонения цены закрытия из 350-дневной скользящей средней. Длинная позиция открывается при открытии рынка, когда цена закрытия предыдущего дня превышает верхнюю границу канала. Короткая позиция открывается, если цена закрытия предыдущего дня была ниже нижней границы канала. Сделки закрываются, если цены закрытия пересекают скользящую среднюю. На рисунке 10-2 изображен график канала неопределенности для системы прорыва Боллинджера.

Система тренда Дончиана, описанная в главе 5, является упрощенной версией системы, которую использовали Черепахи. Она использует 20-дневный прорыв для входа и 10-дневный прорыв для выхода и включает 350-дневный и 25-дневный фильтр тренда экспоненциальной скользящей средней. Если 25-дневная средняя выше, чем 350-дневная средняя, можно открывать только длинные позиции; если 25-дневная средняя ниже, чем 350-дневная средняя, можно открывать только короткие позиции. Так же, как и система Черепах, эта система использует стопы на уровне 2 ATR. На рисунке 10-3 изображены уровни прорыва и скользящие средние для системы тренда Дончиана.

Рисунок 10-2. Система прорыва Боллинджера

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Плавная линия, идущая рядом с ценами, представляет собой короткую скользящую среднюю; плавная линия внизу – это длинная скользящая средняя. График показывает, что длинный тренд прогрессирует, то есть можно открывать только длинные позиции. Ступенчатые линии на верхних и нижних значениях цен указывают на прорывы. Наибольший максимум двигается, как только достигается новый максимум, поэтому он расположен близко к значениям цен. Обратите внимание, что наименьший из минимумов не настолько близок к значениям цен в случае, когда цены идут вверх.

График показывает, что длинную позицию нужно было открывать 10 апреля, когда цена перескочила прежний максимум, равный 0,6802, достигнутый 7 марта. Обратите внимание на то, что попытка перескочить эту цену в конце марта была безуспешной. Это хороший пример сопротивления, то есть начала продаж. Во второй раз это удалось – цена поднялась до этого уровня, пробила его и достигла значения 0,74 без серьезных откатов. Цена выросла благодаря тому, что никто из трейдеров не хотел продавать на этом уровне и в то же время было много желающих купить по более высоким ценам.

Вариация тренда Дончиана, называемая тренд Дончиана с выходом по времени, использует вместо выхода на прорыве выход через определенный промежуток времени. Сделки закрываются через 80 дней, и стопы не применяются вообще. Многие трейдеры заявляют, что входы не имеют значения, а важны только выходы. Эта система – мой ответ на такие заявления. Когда мы сравниваем эффективность данной системы с эффективностью других, легко заметить, как соотносится простой выход в данной системе со сложными выходами других систем.

Рисунок 10-3. Система тренда Дончиана

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Это очень простая система, согласно которой покупки и продажи осуществляются, когда 100-дневная скользящая средняя пересекает более медленную 350-дневную скользящую среднюю. Эта система всегда присутствует на рынке, либо в виде длинных, либо в виде коротких позиций. Выход из сделок производится только в момент пересечения двух скользящих средних – в это время сделка закрывается и открывается другая, в противоположном направлении. Рисунок 10-4 изображает систему двойных скользящих средних.

100-дневная скользящая средняя двигается рядом с ценами. В момент пересечения в конце июля открывается длинная позиция. Можно сказать, что это система длительного следования тренду, и по сравнению с другими системами торговля в ней осуществляется гораздо реже.

Эта система использует три скользящие средние – за 150, 250 и 350 дней. Покупки и продажи происходят только в случае, когда 150-дневная средняя пересекает более медленную 250-дневную среднюю. В качестве фильтра тренда используется более длинная 350-дневная скользящая средняя. Торговля возможна, только если более краткосрочные скользящие средние находятся на той же стороне тренда, что и длинная 350-дневная средняя. Если обе средние выше 350-дневной, возможны длинные сделки; если же они ниже, возможны только короткие сделки.

В отличие от системы двойной средней эта система не всегда присутствует на рынке. Сделки закрываются, когда 150-дневная средняя пересекает 250-дневнюю среднюю. На рисунке 10-5 изображена система тройной скользящей средней.

Верхняя линия – это 150-дневная средняя, средняя линия – 250-дневная средняя, а нижняя линия – 350-дневная средняя. Можно заметить, как все линии постепенно следуют вверх за колебаниями цены за тот же период, что использован на рисунке 10-4. Сделки по данной системе будут закрыты, когда верхняя линия пересечет среднюю и окажется под ней. Перед тем как мы перейдем к следующему разделу, подумайте над тем, как могут соотноситься результаты работы по разным системам за данный период. Насколько хуже периодический выход по сравнению с обычным выходом на прорыве? У каких двух систем, по вашему мнению, будет наилучший показатель MAR? Насколько результаты тройной скользящей средней будут лучше, чем результаты двойной скользящей средней?

Рисунок 10-4. Система двойной скользящей средней

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Я протестировал все шесть систем с одним и тем же набором данных – управление деньгами, портфель, даты начала и окончания – с использованием нашего программного продукта Trading Blox Builder. Программа смоделировала действия всех систем с января 1996 года по июнь 2006 года. Была сымитирована каждая сделка и собрана сводная статистика по каждой системе. В таблице 10-1 указаны основные параметры оценки для каждой из шести систем.

Таблица 10-1. Сравнение исторической результативности систем

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Когда я протестировал выходы по времени, я был шокирован. Система сработала гораздо лучше, чем я предполагал, даже лучше, чем выходы на прорывах. Это заставляет пересмотреть идею о том, что именно выходы делают систему прибыльной. Результаты показывают, что именно вход с перевесом отвечает за всю прибыльность системы.

Рисунок 10-5. Система тройной скользящей средней

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Обратите внимание, что система Дончиана сработала хуже, чем другие системы. Это свидетельствует о том, что прорывы потеряли свою актуальность за годы, прошедшие с момента обучения Черепах. Полагаю, во многом это связано с тем, что я описываю в главе 11 как эффект трейдера.

Еще один заметный сюрприз в таблице – работа системы двойной скользящей средней, показавшей лучшие результаты по сравнению с более сложной системой тройной скользящей средней. Это лишь один из примеров того, что, если система более сложная, она не обязательно лучше.

Все эти системы являются базовыми. Три из них – двойная скользящая средняя, тройная скользящая средняя и система Дончиана с выходами по времени – даже не используют стопы. Тем самым они нарушают излюбленное правило трейдинга «всегда имейте стоп-лосс», однако их результаты с поправкой на риск такие же или лучшие по сравнению с другими системами.

Многие трейдеры чувствуют себя некомфортно, не имея возможности устанавливать стопы. Как вы думаете, что произойдет с результативностью системы двойной скользящей средней, если к ней добавить стопы? Многие любят об этом рассуждать, спрашивать друзей или обращаться к более опытным трейдерам за ответом.

На рисунке 10-6 отображен эффект использования стопов различной величины, выраженных с помощью ATR от точки входа.

Рисунок 10-6. Эффект стопов в системе двойной скользящей средней: изменение коэффициента MAR в зависимости от величины стопа

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Заметьте, что при нулевом варианте, то есть полном отсутствии стопов, значения всех показателей – CAGR%, MAR, коэффициента Шарпа, величины и продолжительности падения – гораздо лучше. То же самое происходит и при тестировании тройной скользящей средней – значение каждого показателя ухудшается при использовании стопов. Тот же тест, проведенный для системы Дончиана с выходами по времени, продемонстрировал аналогичные результаты, кроме случаев с большими стопами (10 ATR и больше), значения при которых были почти такими же, что и при отсутствии стопов. Это явно противоречит распространенному мнению об обязательности стопов. Почему так происходит? Разве нас не учили, что стопы важны для сохранения капитала? Почему падение не уменьшается при добавлении стопов?

Многие трейдеры полагают, что все, о чем им нужно беспокоиться, – это риск серии убыточных сделок. Хотя такое убеждение справедливо для краткосрочных трейдеров, сделки которых длятся лишь несколько дней, оно неверно для трейдеров, следующих за трендом, для которых падение может возникать при развороте тренда, особенно крупного. Часто развороты тренда сопровождаются очень неопределенным состоянием рынка, на котором крайне сложно торговать.

Черепахи знали, что для следующих за трендом вполне нормальной частью трейдинга является отдача части прибыли, полученной в ходе движения тренда. Мы знали, что у нас будут периоды крупных падений. Тем не менее такие ситуации были крайне болезненными для некоторых Черепах, особенно не любивших терять деньги. Наблюдать за тем, как исчезает только что заработанная прибыль, – самая сложная часть нашего стиля трейдинга.

При следовании за трендом падение провоцирует не риск входа, а отдача части прибыли. В главе 11 мы поговорим об этом более обстоятельно, а сейчас вернемся к нашему тестированию систем.

Если вы помните, системы тестировались до июня 2006 года. С тех пор прошло несколько месяцев. Возможно, вам интересно узнать, что случилось с нашими системами за это время.

Какую систему вы бы избрали для торговли, базируясь на данных до июня 2006 года? Если бы вам нужно было выбрать две системы, то какие вы бы выбрали? Я изменил конечные даты для тестов и использовал данные по ноябрь 2006 года. В таблице 10-2 приведены скорректированные результаты.

Показатели CAGR% и MAR свидетельствуют, что последние месяцы 2006 года были плохими для последователей трендов. Интересны произошедшие изменения. В таблице 10-3 приведены процентные изменения в величинах CAGR% и максимального падения.

Таблица 10-2. Сравнение исторической результативности систем по ноябрь 2006 года

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Таблица 10-3. Сравнение результатов по июнь 2006 года и по ноябрь 2006 года

Copyright 2006 Trading Blox, все права защищены.

Что случилось? Почему результаты изменились так существенно? Почему у лучшей из наших систем на 50 процентов выросла величина падения? Почему система с простейшими выходами практически не изменила результативность за последние 5 месяцев, а некоторые другие системы действовали особенно неудачно? Как могут трейдеры выстраивать системы, работа которых будет в большей степени соответствовать ожиданиям? Или, говоря иначе, как вы можете привести свои ожидания в соответствие с возможными исходами при использовании системы?

Эти вопросы являются кратким вступлением к главе 11, в которой будут рассмотрены все эти темы. Ознакомившись с ней, вы станете лучше понимать разницу между результатами исторических тестов и реального трейдинга, а также факторы, обусловливающие разность результатов тестирования и реального трейдинга.