Методика Пересечения Кривых Цены

Использование пересечения кривых цены при управлении капиталом может быть отличной методикой/ методом для торговли по счету. Часто эта методика может минимизировать периоды использования кредита лучше, чем любая другая методология. К тому же, правильное применение этой методики может реально улучшить процентную долю заключенных выигрышных сделок.

Многие трейдеры хорошо знакомы с применением скользящих средних для принятия решения о том, когда войти в рынок. Почти все пакеты графических программных средств имеют такую возможность. Обычно, трейдеры используют две скользящих средних и входят в рынок, когда короткая скользящая средняя пересекает более длинную скользящую среднюю. Трейдеры открывают длинную позицию тогда, когда короткая средняя пересечет сверху вниз более длинную скользящую среднюю и наоборот (для короткой позиции).

Эта форма методики/ подхода управления капиталом похожа на методику торговли с использованием скользящих средних. Во- первых, вы выбираете скользящую среднюю: длинную или короткую. Более короткая средняя - это средняя прибыли (или убытка) большинства последних сделок. Более длинная средняя - это средняя большего блока большинства последних сделок. Когда короткая средняя больше, чем длинная средняя, это означает, что система торговли “делает” за сделку больше прибыли, чем в недалеком прошлом. Если короткая средняя меньше, чем длинная средняя, это значит, что система торговли в настоящий момент “делает” меньше прибыли за одну сделку, чем в недалеком прошлом. Рассмотрим следующий пример. Обратите внимание, насколько более короткая средняя расположена иногда выше или ниже более длинной:

 

 

Сделка #	Прибыль
	$ 500
	($ 1200)
	($1000)
	($ - 500)
	($- 500)
	$ 500
	$ 500
	($ - 350)
	($ - 500)
	$ 25
	($ - 200)
	$ 200
	$ 560
	$ 2135
	$ 750

Используя только эту форму управления капиталом, трейдеры смогут открыть позицию в рынке только тогда, когда короткая средняя находится выше длинной средней. Это показано на графике с помощью стрелок. Если бы трейдеры получили сигнал к торговле, когда короткая средняя расположена ниже длинной средней, тогда они бы пропустили эту отдельную сделку. Однако, для выполнения вычислений все сигналы к торговле и их результаты должны фиксироваться. Средние строятся для всех сигналов, а не только для заключающихся сделок.

В этом заключается причина того, что эта стратегия “спасет” трейдеров от длинных периодов использования кредита. К тому же, трейдеры только тогда будут торговать по этой системе, когда она “синхронна” с рынком. Многочисленные результаты подтверждают то, что это так. Часто трейдеры за меньшее число сделок могут получить одинаковую или большую прибыль с меньшим использованием кредита. Тот факт, что за меньшее количество сделок достигается большая прибыль, является особенно привлекательным. Чем меньше сделок, тем меньше основные издержки и тем меньшая сумма подвергается риску в рынке.

Основная предпосылка заключается в том, что существуют “фазы”, когда система торговли работает лучше или хуже. Во многих случаях это так. Однако, другие случаи, которые трейдеры считают “фазой”,- на деле, просто статистические последствия процентной доли выигрышей или проигрышей системы. Как постоянно упоминается по всей книге, 50% всех систем имеет очень высокую вероятность получить несколько выигрышей или проигрышей подряд. Подобные случаи могут рассматриваться трейдерами как “фазы”, в то время как, в действительности, они таковыми не являются. Это просто флуктуации отдельной системы.

Для эффективной работы методики управления капиталом подобного типа, необходимо, чтобы в системе торговли, действительно, были “фазы”. (В противном случае, все будет держаться на удаче, которая, вероятно, закончится.) Термин “фазы” означает, что выигрыши и проигрыши группируются вместе чаще, чем ожидается в соответствии с нормальным статистическим распределением. Например, выигрыши и проигрыши имеют тенденцию чередоваться. Лучший способ определить, имеет ли система торговли “фазы”,- учесть Z- счет и доверительные интервалы этой системы. (Z– счета и доверительные интервалы будут подробно рассматриваться в следующих разделах этой книги. Эти разделы будут также посвящены специфике применения такой формы управления капиталом.) Хотя эта методика управления капиталом имеет несколько существенных преимуществ, по сравнению с другими методами, у нее есть также недостатки:

· При применении этой методики/ подхода в реальном времени могут возникнуть трудности (особенно, у дневных трейдеров). Это не будет непреодолимой проблемой, если у трейдеров есть достаточно автоматизированный подход к торговле.

· Так как необходимо, отслеживать все сигналы к торговле, независимо от того, была ли открыта позиция в рынке, трейдеры могут поймать себя на том, что они тратят слишком много времени на то, чтобы фиксировать сделки, которые не представляют для них реального интереса.

· Многие сделки необходимы и для тестирования по предыстории, и для торговли в реальном времени. Так как будет отфильтровано порядочное количество сигналов к торговле, трейдерам будут нужны дополнительные сделки, чтобы торговать в привычном ритме. Подобный аспект торговли в реальном времени может и не быть столь необходимым для некоторых трейдеров, так как они могут “делать” больше денег за меньшее количество сделок. Однако, исходя из перспективы, основанной на тестировании, необходимо большее количество сделок, так как некоторые наборы эталонов не будут срабатывать. Финансовыми менеджерами будут заключаться только те сделки, которые основаны на статистической надежности их систем торговли/ подхода к управлению капиталом.

И последнее, что интересно в этой методике/ подходе: такой метод управления капиталом может быть чувствительным по отношению к оптимизации, особенно, если у системы нет достаточно высокого Z- счета. Трейдеры могут обнаружить, что комбинация 3-периодной и 6- периодной скользящей средней творит для их счета чудеса. С другой стороны, комбинация 4- периодной и 7- периодной приносит убытки. Чтобы получить представление о том, насколько система может быть чувствительной по отношению к оптимизации, рассмотрим следующий пример, опробованный на Системе С, системе следования тренду с низкой вероятностью выигрыша:

Пример	Короткая средняя	Длинная средняя	Прибыль	Соотношение Прибыль/ Использование кредита	Процент Использования кредита Счета
			$ 6226	2.95	- 8%
			$ 5887	3.08	- 7%
			$ 3047	0.64	- 18%
A			$ 1791	0.51	- 14%
B			$ 676	0.15	- 18%
C			$ 6044	3.16	- 6%
			$ 5837	3.89	- 6%
			$ 6872	3.27	- 8%
D			$ 11126	5.71	- 7%
E			$ 3525	1.68	- 8%
			$ 3525	1.85	- 7%
			$ 2240	1.20	- 6%
			($ 760)	- 0.18	- 15%
			$ 3775	1.98	- 7%
			($ 1260)	- 0.33	- 14%

Данная таблица иллюстрирует существенную изменчивость результатов. Правильно применяя Z- счет и доверительные интервалы, трейдеры могут легко получить очень надежные и благоприятные результаты, огромные увеличения прибыли и небольшое использование кредита, используя данную методику/ подход управления капиталом. Просмотрите, пожалуйста, разделы о Z- счетах и доверительных интервалах, чтобы понять детали применения этой методики управления капиталом.

Таблица, приведенная выше, показывает, как неуловимые изменения двух скользящих средних могут существенно повлиять на прибыльность системы. Когда Система С торговала по методике “отсутствие управления капиталом”, она “делала” 6847$ с 20%- ым использованием кредита. Если вы рассмотрите примеры D и E, вы можете увидеть, как замена 5- периодной скользящей средней на 6- периодную расширила диапазон прибыльности системы торговли с методикой “отсутствие управления капиталом”: от прибыли, увеличенной почти вдвое, до почти половины прибыли. Примеры А, В и С также иллюстрируют то, какие опасности подстерегают при оптимизации этого подхода. Тогда как примечание под таблицей гласит, что, если Z- счет достаточно высок, тогда опасность, которую представляет собой оптимизация, незначительна, так как у вас в этом случае будет математическое обоснование применения данной методики/ подхода.

 

Программные средства “kNOW” позволяют трейдерам легко установить величины для пересечения средних цены.

Введите количество сделок, применяемых для короткой средней.

Введите количество сделок, применяемых для длинной средней.

Нажмите здесь, чтобы увидеть две средних под Графиком Цены.

С другой стороны, пример D демонстрирует, насколько стоящим может быть этот метод, когда применяется корректно. В подобных условиях, трейдеры могут почти удвоить прибыль системы, и в тоже время сократить использование кредита наполовину. Оказывается, что часто этот метод управления капиталом может одновременно увеличить прибыль и сократить использование кредита. Прочитав раздел о Z- счетах, вы узнаете, что они, когда правильно применяются к этой методике/ подходу, увеличивают в четыре раза прибыль системы торговли. Эта методика управления капиталом должна подробно рассматриваться всеми серьезными трейдерами, так как она может принести огромную пользу.

Методика оптимального f

Для любой отдельной системы возможно выявить оптимальную сумму, которой можно рискнуть при каждой торговой возможности. Торговля оптимальной суммой денег приведет к огромному выигрышу по счету. Если трейдеры рискуют или большей, или меньшей долларовой суммой, они “сделают” меньше денег. (Это происходит потому, что больший риск не обязательно приводит к большему выигрышу. Это хороший пример нелинейного воздействия при управлении капиталом.) По этой причине, важно знать Оптимальное f для вашей системы. Если трейдеры торгуют без учета величины Оптимального f, тогда они существенно ограничивают потенциальный доход системы торговли. Однако, у некоторых может быть желание и/ или причина поступать так, у других – нет. Оптимальное f было пропагандировал Ralph Vince в книге “Portfolio Management Formulas” (“Формулы управления портфелем”) (Wiley 1989). Хотя впервые это было предложено Mr. Kelly, чтобы решить проблемы Компании Индустрии Коммуникаций.

(Этот раздел рассматривает аспекты управления капиталом при применении методики Оптимального f. В разделе этой книги “Как Сравнивать Подходы к Управлению Капиталом” обсуждаются другие аспекты, касающиеся оптимального f. Этот раздел будет детально рассматривать механику Оптимального f, как оно рассчитывается, и что оно расскажет трейдерам, когда будут сравниваться системы.)

С Оптимальным f работать нетрудно. Некоторые расчеты могут привести в замешательство, и их применение слегка туповато, но Программные средства

“kNOW” сделают большую часть работы за вас. График Оптимального f выглядит, обычно, следующим образом:

Система В – График Оптимального f

Чтобы получить похожий график Оптимального f, просто выберите на странице Money графу “Optimal F Graph”, затем нажмите кнопку “graph”.

График оптимального f – это величина между 0 и 1. Программные средства “kNOW” выводят ее на экран как процентную долю счета. Этот график показывает оптимальную величину около 30% или 0.30. Когда торговля происходит на этом уровне, счет будет расти особенно быстро.

Разные точки вдоль графика представляют различные суммы прибыли или убытка. На пике графика трейдеры сделают больше всего денег. Если одинаково сместиться в любую сторону от пика, можно выиграть приблизительно одну и ту же сумму денег с обеих сторон. Чтобы проиллюстрировать эту точку зрения, рассмотрим следующую таблицу для различных величин f.

Система В, Торгующая с Различными Величинами f

Величина f	Прибыль	Использование кредита в %
10%	$ 5315	18%
15%	$ 5475	24%
20%	$ 6660	34%
25%	$ 6420	43%
30%	$ 10235	53%
35%	$ 7995	59%
40%	$ 5095	64%
45%	$ 4915	73%
50%	$ 2715	78%

Как вы можете видеть по таблице, оптимальная величина – 30%. (В действительности, она составляет скорее 31%, но пример здесь показывает 30%.) Также трейдеры могут увидеть, что риск, который будет больше или меньше оптимальной величины, приведет к более низкому доходу по счету. Однако, важно заметить, что всегда, когда трейдеры рискуют суммой, которая больше оптимальной величины, они получают меньшую прибыль, но сильнее рискуют своим счетом. Это можно понять по увеличению использования кредита, когда вы просматриваете таблицу сверху вниз. Из-за этой величины использования кредита трейдеры могут не захотеть торговать своими счетами на оптимальном уровне. Если вы помните, Система В “делала” 5315$ с 18%- ым использованием кредита. Это правда, что, если трейдеры торгуют на оптимальном уровне, они могут увеличить свою прибыль вдвое, однако, использование кредита составляет 53%! Это слишком большое использование кредита, и оно может оказаться неприемлемым для многих трейдеров. Чтобы справиться с этой проблемой, трейдеры могут сделать использование кредита счета меньше, чем 30%. В этом случае, если трейдеры намеревались использовать методику оптимального f, они должны были бы установить 15%- ое использование кредита для величины f. Если сценарий развивается таким образом, трейдеры ограничивают прибыль, чтобы использование кредита приняло более разумное значение.

Помните, пожалуйста, что это только пример. Некоторые системы торговли “сработаются” намного лучше с методикой Оптимального f, в то время как другие – хуже. Если вы еще раз взгляните на таблицу, то вы увидете, что она демонстрирует также другую аномалию, которая может появиться в методике управления капиталом/ торговле этого типа. Так как мы знаем, что 31% - это оптимальная величина, то в мире совершенной статистики мы бы ожидали, что величины, наиболее близкие к 31% принесут больше прибыли, чем величины, сильно отличающиеся от 31%. В реальности так происходит не всегда. Если вы внимательно рассмотрите прибыль, для получения которой трейдеры рисковали или 20%, или 25%, тогда вы обнаружите, что 20% “сделало” больше денег, чем 25%. Это обусловлено тем фактом, что часто при данной величине f этот метод управления капиталом может предложить заключить где-то около 3.2456 контрактов. Так как это неосуществимо, то необходимо округлить в меньшую сторону. Причина того, что мы округляем в меньшую сторону, а не в большую заключается в том, что если бы мы округляли в большую сторону, тогда бы мы торговали по величине для f, которая была бы больше выбранной. А, когда мы торгуем по большим величинам f, мы увеличиваем риск, но не обязательно доход. Так как реальность торговли заставляет нас округлять только в меньшую сторону, бывают случаи, когда воздействия округления не одинаковы. В результате, не будет неожиданностью выявить, что хотя 31%- это оптимальная величина для f, но, используя 30%, система торговли, на самом деле, “делает” больше денег на предыстории. Забегая вперед, заметим, было бы лучше использовать 31% в реальной торговле, потому что в эталоне больше сделок, где значение самой высокой прибыли будет лучше всего соотноситься с оптимальной величиной f.