Автор: Николай Камынин 
Предисловие  Изучая литературу по техническому анализу фондового рынка, часто встречаешь: в одних статьях — рассуждение о невозможности прогнозирования рынка на основе исторических данных, в других – примеры высоко эффективных торговых систем, настроенных на короткий временной интервал, как правило, не превышающий одного года. Обычно такие системы построены на основе пересечения индикаторами пороговых уровней. В данном исследовании автор попытался решить задачу построения высокоэффективной торговой системы, имеющей неизменные параметры на большом интервале времени (более 5 лет), на основе методов построения обучаемых систем и оценить эффективность такой системы применительно к торговле по дневным данным.

Постановка задачи      Исследовать эффективность автоматизированной торговой системы при следующих ограничениях. Система работает на длинных позициях, по акциям РАО ЕЭС ММВБ. Принимает решение о сделке в конце торговой сессии на основе лишь информации о ценах. Система принимает следующие решения:Закрыть или открыть длинную позицию по текущей цене на момент окончания сессии, либо выставить заявку на следующий день на момент открытия сессии. В каждой сделке система использует капитал не более 1000, комиссия — 1. За одну сделку система покупает на всю сумму или продает весь пакет акций.Таким образом, система не может принять решение внутри дня или изменить принятое перед открытием сессии решение, не может покупать или продавать пакет по частям, не может занять средства или акции у брокера. Полученная прибыль используется системой лишь для покрытия убытка при восстановлении капитала до 1000.При анализе эффективности будем сравнивать результаты со стратегией “купил и держи”, в дальнейшем называя ее “СКД”.

Принципы построения системы  Первичные признаки формируются на основе волновой теории рынков и представлены следующим образом:Open of Day(n), Close of Day(n), Low of Day(n) , High of Day(n) – открытие, закрытие, минимум и максимум данных дня, где n – номер дня, считая от текущего в прошлое. Open of Month(m) , Close of Month(m) , Low of Month(m), High of Month(m) — открытие, закрытие, минимум и максимум данных месяца, где m – номер месяца, считая от текущего в прошлое;R(i),S(i) – максимумы и минимумы волн движения дневных данных, где i – номер волны, считая от текущей в прошлое. Волны выделяются специальной программой, работа которой не зависит от принятых системой решений.Система состоит из четырех блоков: Блок 1 правил принятия решения об открытии позиции, Блок 2 правил исключения ложных решений об открытии , Блок 3 правил принятия решения о закрытии позиции , Блок 4 правил исключения ложных решений о закрытии.Обучение системы производится следующим образом. Начальная группа правил сформирована на основе статистических исследований. Последующие правила формируются псевдослучайным образом. После чего выполняется селекция решающих правил по методу, разработанному автором статьи и названного им “методом ортогональной селекции”. Данный метод реализует принцип “на ошибках – учатся” и позволяет системе “умнеть” в будущем, “не глупея” в прошлом.В результате селекции получено по 16 правил в блоках 1 и 2 , и по 5 правил в блоках 3 и 4. При испытаниях правила не меняются для всего временного интервала с 2000 года по настоящее время.

Результаты испытаний     Рассмотрим результаты работы системы сначала изолированно для каждого года, затем для непрерывного интервала с 2000 года по настоящее время.

В таблице приведены результаты работы системы по месяцам каждого года, а также число сделок, процент прибыльных сделок и итоговая прибыль за год в процентах. График см. в конце статьи.Рассмотрим подробнее результаты работы системы на участке длительного снижения цен в период третьего квартала 2000 года. График см. в конце статьи.

По СКД, в ноябре 2000 г. результат 100*(2.241-3.6)/3.6= -37%. Результат системы +6.8%. В декабре 2000 г. по СКД результат 100*(2.271-2.245)/2.245= +1%,а результат системы +42%. С позиции макроэкономических показателей весь 3 квартал 2000 года для РАО ЕЭС был неблагоприятный и акции падали в цене весь период.По СКД результат за 3 квартал 2000 года составил 100*(2.271-4.572)/4.572= -50%. В то время как результат системы за 3 квартал 2000 года +60%.Теперь рассмотрим результаты работы системы непрерывно на всем временном интервале. График см. в конце статьи.

Сравним эффективность системы с СКД. Предположим, что мы купили акции в первый день торгов 2000 года на открытие по цене 2.80, а продали акции в исторический максимум 27 февраля 2006 года по цене 21.979. В этом случае результат составит 100*(21.979-2.8)/2.8= +685%. Результат работы системы за тот же период составил +1183%, т.е. прибыль в 1.7 раза больше. Если мы будем согласно СКД покупать в начале каждого года и продавать в конце, то за весь период получим +302%, что в 3.8 раза хуже результатов системы. Второй существенный результат состоит в том, что система в любой сделке использует лишь 1000 единиц капитала, остальной капитал можно регулярно выводить.

Выводы  Результаты исследований доказывают:

1. Возможность построения эффективных автоматических торговых систем с постоянными параметрами на больших интервалах времени.

2. Для эффективной торговли на фондовом рынке не требуются макроэкономические показатели. Информация, содержащаяся в цене достаточна для построения высокоэффективных торговых систем.

3. Даже на длительно падающем рынке (3 квартал 2000 года) автоматические системы, работающие только на длинных позициях, потенциально позволяют получить высокую доходность.

Copyright © 2006 Николай Камынин