Каталог статей
| Главная » Статьи » Мои статьи |
ТЕОРИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ ТОРГОВЛИ НА ФОРЕКСЕ. (учебное пособие) Фитерман Михаил Яковлевич
Содержание.
Понятно, что учебное пособие предназначено для трейдеров. Также понятно, что трейдер – это человек, желающий добыть денег путем отъема их у себе подобных, но законными приемами. Таким законным приемом является, так называемая, совершенная конкуренция на рынке. Совершенная конкуренция предполагает, что на крупном международном рынке цена товара (для финансовых рынков - цена рыночного инструмента) определяется только соотношением спроса и предложения на данный рыночный инструмент, а какие-либо другие способы влияния на цену не допустимы. В частности, недопустимо насильственное изменение цены рыночной мафией, отклонениями от рыночных котировок у брокеров или государственными органами. Соотношение спроса и предложения на данный инструмент в свою очередь зависит от текущей цены, образуя тем самым обратную связь на рынке. Так, при превышении спроса над предложением на данный товар его рыночная цена увеличивается независимо от нашего желания, а при превышении предложения над спросом цена соответственно автоматически уменьшается. Но как только цена товара изменяется, тут же автоматически изменяется соотношение спроса и предложения на данный товар. Именно автоматически, а не по желанию каких-либо участников рынка. Эта обратная связь на рынке действует в противоположную сторону относительно прямой связи цены с соотношением спроса и предложения. Таким образом, рынок с совершенной конкуренцией образует некоторый регулируемый контур с обратной связью. Такое автоматическое регулирование рынка порождает колебательное движение цены данного рыночного инструмента возле его равновесного состояния. Под равновесным состоянием понимается установившаяся цена при равенстве спроса и предложения на этот рыночный инструмент. Здесь следует отметить, что цена на рынке практически никогда не останавливается на равновесном уровне, а всегда колеблется около него. Причем такие колебания происходят не с определенными периодом и амплитудой. В действительности эти параметры ценовых колебаний изменяются случайным образом. В результате на рынке всегда присутствует композиция колебаний с разными периодами и амплитудами. Учителя трейдеров говорят, что на рынке периодически возникают периоды флэта (почти неизменного поведения цены в узком коридоре) и периоды тренда (существенное направленное изменение цены). При этом трейдеров учат диагностированию этих двух рыночных режимов и входу в рынок только при обнаружении тренда цены. На самом деле разделение рынка на режим флэта и режим тренда надуманы и не помогают успешно торговать. Вообще говоря, мы с вами уже приблизились к понятию модели рынка, как некоторого динамического объекта. Мы установили, что этот объект автоматически (без нашего участия) образует колебательное движение рыночных цен с разными периодами и амплитудами колебаний. Такое движение подчиняется определенным физическим законам. Эти законы имеют как детерминированный, так и случайный характер. Детерминированность здесь в самом колебательном характере движения, а случайность в том, что параметры этого движения не фиксированы и заранее не известны. Любое движение динамического объекта по каким-то законам (как детерминированным, так и случайным) можно описать его моделью. Такое описание рынка уже давно известно и применялось с середины прошлого века. Но до последнего времени применялись, в основном, графические модели, когда поведение рыночных цен объяснялось и исследовалось графическими методами. Но сегодня, благодаря бурному развитию компьютеризации и соответствующих математических и программных приемов, стали создаваться системы автоматической торговли на рынке. К сожалению, обучение трейдеров пока отстает от этих новшеств (по крайней мере, у нас в России). Для успешного обучения торговле на современных финансовых рынках необходимо хотя бы общее знание основ таких наук, как теория автоматического управления (ТАУ) и теория случайных процессов (ТСП). Это позволит начинающим трейдерам понимать происходящие на рынке процессы и успешно их прогнозировать на будущее. В свою очередь, я попытаюсь дать необходимые основы рыночной торговли сначала без привлечения математических и алгоритмических выкладок. Во второй же части учебного пособия будут рассмотрены подробно именно блок-схемы и алгоритмы автоматических торговых систем.
Рынок Форекс, как централизованный международный рынок, представляет собой сообщество агентов рынка – покупателей и продавцов рыночных инструментов, а также ассортимент торгуемых инструментов – валютных пар. Торговля на рынке представляет собой покупку или продажу выбранного рыночного инструмента. Естественно купить торгуемый инструмент, когда его цена растет, в расчете впоследствии продать этот инструмент, когда его цена достаточно вырастет. Точно также естественно продать инструмент, когда его цена снижается, в расчете впоследствии купить этот инструмент, когда его цена достаточно уменьшится. В этом и заключается технология рыночной торговли. Если при этом вы угадали направление будущего изменения цены данного инструмента (угадали будущий тренд), то ваша сделка купли или продажи будет прибыльна, а в противном случае, наоборот окажется убыточной. Отсюда ясно, что ваша торговля будет прибыльной, если вы будете угадывать будущие тренды цены выбранного рыночного инструмента. Но каковы же шансы такого угадывания? Как всегда это зависит от двух факторов. Во-первых, от вашего понимания сути рыночных процессов и знания их законов (в данном случае случайных законов). Во-вторых, от степени случайности в поведении рыночных инструментов. Поскольку случайность является основой всех рыночных процессов, то угадать будущий тренд можно лишь случайно. В этом плане рыночная торговля представляет собой игру, но никак не работу. В рекламе же, адресованной начинающим и уже действующим трейдерам, торговля на рынке представляется именно работой, но не игрой. Это типичный рекламный трюк. Работа подразумевает определенные профессиональные навыки и умения, от владения которыми зависит ваш доход. Игра со случайными ставками так же предполагает некоторые умения, хотя в большей степени успех зависит от везения. Еще одно принципиальное отличие работы от игры в том, что работа – это общественно полезная деятельность, а игра – это развлечение, причем в ущерб другим: если в этом развлечении вы выигрываете, то по законам сохранения кто-то обязательно проигрывает. Как известно из статистики доля стабильно выигрывающих трейдеров составляет менее 10%. Остальные более 90% трейдеров проигрывают. При этом большая доля игровых денег достается не трейдерам, а обслуживающим их брокерам. Возникает вопрос: существуют ли какие-либо закономерности, помогающие угадывать направление будущего изменения цены рыночного инструмента. Изменение цены, как уже указывалось, подчиняется случайным законам, т. е. законам со случайными параметрами. Но, как и при любом движении любого объекта, всегда имеет место инерция. Инерция – это неизменность или очень медленное изменение какого-либо параметра движения объекта. Например, в механическом движении скорость движения может оставаться постоянной – это равномерное движение без ускорения. В равноускоренном движении остается постоянным ускорение. В движении Земли вокруг Солнца почти неизменно расстояние до Солнца, т. е. радиус такого кругового движения. В таком движении также остается неизменной скорость движения Земли, а ускорение неизменно по величине, но непрерывно меняет направление. Именно инерция любого динамического объекта позволяет прогнозировать его будущее движение. В жизни большая часть временных процессов обладает инерцией. При прогнозе их поведения инерционный показатель естественно принимать неизменным и равным значению в текущий момент времени. Это основополагающий принцип любого прогнозирования. Но встречаются и процессы, не имеющие инерционных показателей. Примером такого случайного процесса является бросание монеты с двумя возможными исходами: «орел» или «решка». Допустим, что в серии бросаний монеты 10 раз подряд оказался орел. (Понятно, что такая серия бросаний с одинаковым исходом маловероятна, но все же возможна.) Возникает вопрос, какого исхода следует ожидать в 11-м бросании. Это и будет прогноз данного случайного процесса на один шаг вперед. Можно думать, что в 11-ый раз вряд ли повторится такое случайное совпадение и, значит, на следующее бросание следует прогнозировать решку. Однако практика показывает, что следующее бросание равновероятно даст как орел, так и решку. В этом можно убедиться, многократно повторив описанный опыт. Из этого можно сделать вывод, что данный процесс (последовательное бросание монеты) не имеет инерционного показателя, связывающего его будущее поведение с прошлым. В ТСП в этом случае говорят, что данный случайный процесс не имеет памяти, и его называют белым шумом. Иначе говоря, в таком процессе нет причинно-следственной связи будущего с прошлым и настоящим. Именно благодаря отсутствию такой причинно-следственной связи случайный процесс типа белого шума невозможно прогнозировать на будущее, так как у него нет сохраняющегося во времени параметра. Но большинство реальных случайных процессов имеют такую связь будущего с прошлым и настоящим. Такой класс случайных процессов называют авто коррелированными во времени. Если же наблюдается причинно следственная связь одного случайного процесса с другим случайным процессом, то такая пара процессов называется взаимно коррелированными. Анализ движения цен на финансовых рынках, в частности котировок валютных пар на рынке Форекс, показывает, что, во-первых, эти котировки могут некоторое время сохранять скорость изменения, т. е. сохранять так называемый тренд цены. На основе такого сохраняемого параметра цены строится прогноз будущего тренда. Это основной сегодня метод прогноза ценовых трендов на рынке. Но кроме этого, на финансовых рынках наблюдается и взаимная причинно-следственная связь разных торгуемых инструментов. Это облегчает прогноз трендов цен путем взаимного подтверждения достоверности их прогнозов.
3. Поведение и свойства рыночной цены и ее прогноз. 3.1.Теория и алгоритмы прогнозов рыночных инструментов. История и современное состояние. Как и в любом движении, движение случайного динамического объекта (в нашем случае рынка) характеризуется величиной его выходного показателя, его скоростью и возможно ускорением. В предыдущем разделе 2 показано, что прогнозирование любого случайного процесса возможно только на основе инерционных параметров этого процесса. Это может быть скорость или ускорение прогнозируемого показателя – котировки торгуемой валютной пары. Кроме того, в разделе 2 показано, что любой прогноз строится на модели причинно-следственных связей, описываемых данный объект. Такие связи могут моделироваться физическими моделями, графическими моделями и, наконец, математическими моделями в виде алгоритмов происходящих в объекте процессов. Случайное движение, каковым является изменение во времени цены рыночного инструмента, моделируется как детерминированными, так и стохастическими связями. Например, пропорциональная зависимость скорости изменения цены от разности объема покупок и объема продаж данного инструмента на рынке – это детерминированная связь, а случайные колебания этих объемов в сообществе трейдеров – это стохастическая связь. Детерминированные связи обуславливают относительно медленные и плавные колебания цены, а стохастические связи порождают кратковременные и резкие скачки цены. Эти случайные скачки представляют собой белый шум и затрудняют прогноз будущих цен. В начале открытия рыночной торговли (в первой половине 20-го века) был создан и широко применяется в настоящее время прогноз рыночных цен по принципу скользящего усреднения цены за фиксированный период времени от текущего момента времени назад в прошлое. При этом предполагается, что скорость цены – это инерционный показатель и таким усреднением он и оценивается. Принципиальным и неизбежным недостатком такого прогнозирования является запаздывание результатов прогноза. Это запаздывание имеет порядок величины выбранного периода скользящего усреднения. Действительно, если в конце этого периода, т. е. вблизи от текущего момента цена резко изменится, то такое изменение почти не скажется в найденном среднем значении. Это характерное свойство любого усреднения за некоторый период времени. В такой ситуации прогноз не покажет реального изменения цены. Таким образом, применительно к рыночной торговле прогнозирование по методу скользящего усреднения будет давать хороший результат только при относительно плавном и медленном изменении рыночных цен. Это так и было до последнего времени, пока анализ рыночных цен производился графически путем наблюдения за графиками цен. Но в последнее время созданы и начинают применяться математические алгоритмы прогноза в автоматических торговых системах. Трейдеры, использующие такие автоматические системы, быстрее реагируют на изменения цен. Кроме этого и квалификация трейдерского сообщества на рынке повысилась. Как следствие этого и сами тренды рыночных цен стали более крутыми и резкими. В результате эффект запаздывания при прогнозе по скользящему усреднению усилился и стал препятствием успешной, прибыльной торговли на рынке. Поэтому соотношение успешных и неуспешных трейдеров на рынке практически не изменилось. Получается, что сегодня следует рассчитывать уже не на совершенствование существующих методов прогнозирования, а разрабатывать принципиально новые методы и алгоритмы.
Заметим, что существующие методы прогноза рыночных цен не учитывают важное свойство цен, как случайных процессов. Это свойство: колебательный характер цен. Цена любого рыночного инструмента постоянно колеблется около некоторого среднего значения с некоторой амплитудой. Случайный же характер таких колебаний проявляется в том, что их период и амплитуда не постоянны, а изменяются во времени случайным образом. Поэтому на рынке одновременно присутствуют колебания разных периодов и амплитуд, образуя композицию таких разнопериодных колебаний. В результате на графике цены визуально видны не только короткопериодные колебания, но и наложенный на них медленный тренд. Тот факт, что цены колеблются, открывает возможность их прогноза не по методу скользящего усреднения, т. е. не в пространстве времени, а в пространстве цены - по отклонению цены по величине. Цель такого прогноза: конструирование коридора, в котором цена колеблется и диагностика моментов, когда цена касается или протыкает одну из границ коридора. Эти моменты можно трактовать, как смену направления тренда цены, т. е. как моменты минимума или максимума цены. Понятно, что именно в такие моменты экстремума цены и следует открывать и закрывать сделки купли/продажи. Но прогноз таких моментов осложняется тем, что необходимо предварительно прогнозировать границы коридора цен. А как уже говорилось, эти границы не постоянны, а должны отслеживать вершины колебаний цены, т. е. ее экстремумы. Понятно, что протыкание ценой одной из границ коридора не гарантирует смену тренда цены. Цена в этот момент не обязательно пойдет назад, а может продолжить свой тренд в прежнюю сторону. Если в этом случае открыть сделку, то получится убыток. Правда, в силу колебательности цен тренд вероятнее всего скоро развернется, и убыток превратится в прибыль. В этом характерная особенность прогнозов колебательных цен. Именно поэтому неэффективно введение ограничивающего ордера типа Stop Loss, подпирающего открытую сделку со стороны возможного убытка при ошибке в направлении будущего тренда. Такая ошибка имеет вероятность, близкую к 50%, и если Stop Loss сработает, то вы бездарно отдадите часть своего депозита брокеру. Это очень выгодно брокеру, но не вам. По каким же принципам следует строить коридор цены и как прогнозировать экстремумы цены на границах коридора? Как уже сказано, границы коридора должны автоматически отслеживать вершины колебаний цены (ее экстремумы). Казалось бы, для этого достаточно проводить границы через два последних одноименных экстремума цены. Именно так и предлагается учителями трейдеров. Но в силу случайности величины каждого экстремума такие границы коридора могут пересекаться или наоборот расходиться. Чтобы избавиться от этого недостатка в конструировании границ коридора, можно организовать скачкообразное расширение коридора при протыкании фактической ценой его границы, и постепенное сужение коридора, пока цена находится внутри границ. Чтобы при этом учесть и медленный тренд цены, следует обе границы коридора менять в одну сторону в соответствии с этим трендом. Здесь можно возразить, что если медленный тренд колебаний цены прогнозировать методом скользящего усреднения, то мы наткнемся на описанное выше запаздывание результатов такого прогноза. Однако в описанном алгоритме прогноз медленного тренда цены не относится непосредственно к прогнозу экстремумов цены на границах коридора, а отражает лишь общий тренд всего коридора. Поэтому указанное запаздывание практически не влияет на точность прогнозов экстремумов цены. Далее, индикация максимума цены по данному алгоритму производится путем сопоставления трех последних по времени значений верхней границы коридора. Если в какой-то момент цена протыкает верхнюю границу коридора, то среднее из указанных трех значений максимально (больше остальных двух). Такой момент и индицируется, как максимум цены. Аналогично индицируется минимум цены: если среднее из трех последних по времени значений нижней границы минимально (меньше остальных двух), то значит, в этот момент цена протыкает нижнюю границу коридора. Ясно, что в указанные моменты и следует прогнозировать экстремумы цены. Понятно, что в момент протыкания границы коридора цена не обязательно образует экстремум, а может продолжать свое движение в том же направлении. Это означает ошибку прогноза экстремума цены. Возможен и другой вариант ошибочной индикации экстремума цены. Он обусловлен действием белого шума на поведение рыночного инструмента. За счет наличия белого шума на графике цены рыночного инструмента может возникнуть ложный, кратковременный скачок цены в противоположную сторону, который тут же исчезнет и цена пойдет в прежнюю сторону. Такое явление можно назвать ложным экстремумом цены. Ложный экстремум оказывается не достаточно глубоким, чтобы торговать на нем. Таким образом, желательно найденный экстремум цены подтверждать другими независимыми индикаторами.
Есть разные способы защиты от недостоверных прогнозов экстремумов. Самые радикальные из них – это обогащение рыночной информации о данном торгуемом инструменте другой, альтернативной рыночнойинформацией. Приведем два таких способа. 1). Когда на рынке меняется направление тренда цены, трейдеры реагируют на это и меняют направление своих сделок. В результате возникает всплеск объема торгов, т. е. резкоеего увеличение. Это может служить подтверждающим индикатором экстремума цены. Для этого следует контролировать средний объем торгов за историю торговли и сравнивать текущий объем торгов с его средним значением. Если текущий объем торгов существенно превышает средний объем, то это и является подтверждением очередного экстремума цены. 2). Этот способ связан с анализом повторных протыканий одной и той же границы коридора цен и защищает от локальных (не глубоких) экстремумов. Понятно, что в такой ситуации фактическая цена не доходит до противоположной границы коридора, что и порождает повторные протыкания одноименной границы. Для защиты от этого можно применить понятие обратной связи в ТАУ. За фиксированный прошлый период времени (назад от текущего момента времени) вычисляется количество одноименных экстремумов цены. Именно одноименных, например, подряд возникают только минимумы или только максимумы. Если их количество больше некоторого заранее заданного числа, то весь коридор следует сместить в одну сторону. При таком многократном протыкании нижней границы коридора – сместить вниз, а при многократном протыкании верхней границы – сместить вверх. Это и есть принцип обратной связи. Если проделанное смещение коридора окажется недостаточным, т. е. если одноименные протыкания границы не прекратятся, то такое действие будет автоматически повторяться. Это и есть принцип управления по обратной связи. Описанные способы подтверждения прогнозов экстремумов цены относятся к применению альтернативной информации о том же торгуемом инструменте. Но возможно применение рыночной информации и о других инструментах. Основанные на этом подтверждения прогнозов описаны далее в разделе 4.
Как известно, маржинальная торговля на рынке предусматривает риск нехватки выделенного залога на торговлю у брокера. Это возникает при убыточных сделках. В этом случае брокер отбирает часть или весь депозит трейдера. Обычно, при возникновении убыточной сделки, брокер дает возможность продолжать торговлю до тех пор, пока суммарный убыток не достигнет величины всего залога (маржи). Казалось бы это – благородная уступка трейдеру. Действительно, если в силу смены тренда цены убыток начнет уменьшаться, то трейдер выйдет из этой ситуации без потерь. Но если направление тренда не изменится, то трейдер может потерять весь депозит. По ТСП более вероятен второй вариант. Так что судите сами. Отсюда ясно, что трейдер должен оценивать и регулировать риск маржинальнойторговли. Под риском торговли естественно понимать отношение возможных убытков от сделок к величине депозита за минусом величины залога. Так как эти величины (убытки и залог) пропорциональны объему сделок, то риск торговли можно регулировать объемом торговли. Но трудность здесь в том, что для такого регулирования необходимо оценивать, т. е. прогнозировать возможные будущие убытки. Учителя трейдеров предлагают вместо этого уменьшать объемы своих сделок с большим запасом так, чтобы возможный убыток не превышал 2- 5% от депозита. Оказывается, можно заранее оценить возможные будущие убытки торговли путем статистического анализа фактических убытков за историю торговой системы. Известно, что убыточные сделки не обязательно единичные во времени. Такие убыточные сделки могут образовывать непрерывные серии, в которых убытки сделок складываются. Это явление естественно в любой игре со случайными ставками. Суммарный серийный убыток торговой системы называют ее просадкой. Значит, задача заключается в оценке максимально возможной просадки данной системы. Назовем такую максимально возможную просадку системы гарантированной просадкой. Понятно, что максимальная фактическая просадка за историю системы даже для одной и той же системы зависит от поведения рынка и является случайной величиной. Поэтому нельзя в качестве гарантированной просадки принять максимальную фактическую просадку системы на ее истории. Такая фактическая просадка на другой истории этой же системы может оказаться совершенно другой. Гарантированная же просадка должна представлять собой статистическую оценку данной системы на любой ее истории. ТСП предоставляет возможность получить такую оценку методами статистики. Этому будет посвящен раздел 6 учебного пособия. Если известна гарантированная просадка системы, то риск торговли можно определить по формуле: риск торговли=(гар. просадка + залог)*объем сделок/депозит. Отсюда видно, что риск торговли можно регулировать объемом сделок. Оптимальный риск торговли в этом случае можно задавать в диапазоне 50-70%. Сравните это с рекомендациями учителей трейдеров 2 -5%.
В разделе 3.3 были описаны способы повышения достоверности прогнозов рыночных цен. Но есть принципиально другой способ повышения такой достоверности. Этот способ основан на обогащении рыночной информации о данном торгуемом инструменте путем контроля за другими рыночными инструментами. Социологически он объясняется тем, что сообщество трейдеров, как и любое человеческое сообщество, подчиняется, так называемым, законам толпы. В данном случае это стремление брать пример от остальных членов сообщества. Если некоторые, наиболее продвинутые трейдеры замечают близкую смену направления тренда данного торгуемого инструмента, то другие трейдеры, торгующие другими инструментами берут с них пример. Обычно это проявляется для валютных пар с одинаковой валютой котировки, но с разными базовыми валютами. По этому закону толпы, если на рынке проявилась смена тренда по какой-либо валютной паре, то другие трейдеры, торгующие валютной парой с такой же валютой котировки ориентируются на эту смену тренда. В результате по таким инструментам на рынке наблюдается почти синхронная смена типа сделок (сделок продажи на сделки покупки и наоборот). Подобное, но антисимметричное, поведение наблюдается для рыночных инструментов, у которых базовая валюта и валюта котировки меняются местами. В этом случае трейдеры меняют свои сделки на противоположные. Указанные рыночные тенденции можно наблюдать визуально на графиках валютных пар. В ТСП подобное поведение двух случайных процессов называется их взаимной корреляцией. Под подобным поведением двух процессов во времени здесь понимается одновременное изменение процессов в одну сторону. Обратите внимание, что здесь имеется в виду не равенство двух процессов, а только подобие их поведения. Степень подобия двух случайных процессов измеряется коэффициентом их взаимной корреляции. При полном подобии двух процессов их коэффициент корреляции равен 1. Если же процессы ведут себя абсолютно независимо (не проявляют никакого подобия), то коэффициент их взаимной корреляции стремится к 0. В промежуточных случаях не полного подобия коэффициент корреляции изменяется в диапазоне от 0 до 1. Коэффициент взаимной корреляции двух процессов – это важнейший вероятностный показатель для сравнения случайных процессов между собой. Ведь в отличие от детерминированных процессов, два случайных процесса не могут полностью совпадать между собой, а могут быть только подобны. Поэтому если два случайных процесса полностью подобны, то направления их трендов все время совпадают. Также понятно, что и экстремумы подобных процессов (моменты смены их трендов) совпадают во времени. Именно это обстоятельство позволяет подтверждать прогноз тренда и экстремума одного рыночного инструмента, такими же прогнозами других инструментов, хорошо коррелированных с данным инструментом. Для этого следует предварительно отобрать множество рыночных инструментов, хорошо коррелированных между собой. Это всегда можно сделать заранее, не в процессе торговли.
Множество торгуемых инструментов для комбинированной торговли можно подбирать по коэффициентам их взаимной корреляции за историю торговой системы. Правда здесь нас подстерегает одна трудность при отбраковке множества подходящих инструментов. Желательно, чтобы каждый отобранный инструмент хорошо коррелировался со всеми остальными инструментами. Для произвольно отобранных случайных процессов такое может и не быть. Одни пары процессов могут быть хорошо взаимно коррелированы, т. е. их поведение во времени взаимно подобно, но процессы из одной пары могут плохо коррелироваться с процессами из других пар. К счастью оказалось, что на Форексе многие валютные пары с одинаковой валютой котировки хорошо коррелированы между собой и, значит, ведут себя подобным образом. Это легко заметить на графиках валютных пар. Есть и еще одно свойство подобия инструментов, которое также визуально наблюдается на графиках. Это свойство можно назвать антиподобием. Оно выражается в антисимметричности графиков данных валютных пар. У таких валютных пар тренды имеют взаимно противоположное направление. Более детальный анализ валютных пар с одной одинаковой валютой показал, что если эта валюта находится на одинаковом месте у сравниваемых пар (у обоих - это валюта котировки или у обоих - это базовая валюта), то их поведение подобно, т. е. направление тренда и моменты экстремумов у них совпадают. Если же у сравниваемых валютных пар одинаковая валюта находится на разных местах (у одной пары это валюта котировки, а у другой пары это базовая валюта), то поведение этих валютных пар антисимметрично. Это означает, что направления их трендов взаимно противоположны, а их экстремумы также совпадают во времени, но имеют противоположные типы (у одного максимум, а у другого минимум или наоборот). Эти закономерности были выявлены для валютных пар с наиболее часто употребляемой валютой USD. Ясно, что понятие подобное или антиподобное поведение валютных пар должно характеризоваться количественно еще и степенью подобия. Некоторые анализируемые валютные пары ведут себя очень подобно или очень антиподобно, а некоторые проявляют лишь близкое подобие или антиподобие. Как уже говорилось выше, степень подобия (антиподобия) количественно измеряется коэффициентом их взаимной корреляции. Для подобных валютных пар, как случайных процессов, чем более они подобны по поведению, тем их коэффициент корреляции ближе к 1. Для антиподобных валютных пар, чем сильнее их антиподобие, тем этот коэффициент ближе к -1. А чем слабее подобие или антиподобие, тем он ближе к 0. Таким образом, для подбора в системе комбинированной торговли множества торгуемых инструментов, следует подбирать такие пары инструментов, которые демонстрируют коэффициенты корреляции, близкие к 1 или к -1, и соответственно далекие от 0. ТСП предлагает алгоритм вычисления коэффициента взаимной корреляции для пары случайных процессов. В результате для некоторого множества инструментов получается квадратная матрица их взаимных корреляций. Такой математический аппарат затрудняет отбраковку множества торгуемых инструментов, так как для n проверяемых инструментов получается n×(n-1) коэффициентов парных корреляций. Но можно так предварительно нормировать исследуемые котировки инструментов, что получится ровно n коэффициентов корреляции. Тогда процедура отбраковки множества торгуемых инструментов получается очень простой и наглядной. Алгоритм такой отбраковки описан далее в разделе 6.3.
Для каждого i-го торгуемого инструмента прогноз завершается формированием индикатора экстремума. Эти индикаторы имеют значение +1 – для минимума цены и значение -1 – для максимума цены. Знак этого индикатора означает направление тренда после экстремума. Поэтому индикатор экстремума цены одновременно является и индикатором последующего тренда этого инструмента. Тот факт, что выбранные торгуемые инструменты имеют разный тип подобия, вынуждает учитывать это обстоятельство при подтверждении прогнозов их трендов и экстремумов. Удобно разделить все множество торгуемых инструментов на два типа: 1) инструменты с USD в качестве валюты котировки и 2) инструменты с USD в качестве базовой валюты. Ясно, что если для инструментов типа 1) брать значение индикатора тренда с его знаком, то для инструментов типа 2) этот знак нужно инвертировать. Тогда для подтверждения тренда данного инструмента достаточно учесть, сколько совпадает с ним знаков тренда для остальных инструментов (с учетом их инвертирования). В зависимости от этого прогноз тренда данного инструмента можно считать подтвержденным или не подтвержденным. Понятно, что по теории вероятности подтверждение данного прогноза всеми остальными прогнозами маловероятно. Поэтому в качестве порога подтверждения целесообразно выбрать число подтверждений лишь от некоторой части всех торгуемых инструментов. Подтвержденный прогноз экстремума (или, что эквивалентно, направления тренда) данного инструмента можно считать достоверным и использовать далее в процессе торговли: закрыть открытую сделку и открыть сделку противоположного типа. Но возникает вопрос: что делать со сделкой, которая не подтверждается прогнозами других инструментов? Здесь есть два варианта: закрыть сделку или сохранить ее до следующего момента проверки достоверности (до следующего временного бара). Ответ зависит от уровня достоверности прогноза данного инструмента. Если данный прогноз не подтверждается большей частью прогнозов оставшихся инструментов, то этому можно верить и тогда данную сделку лучше закрыть. Если же данный прогноз не подтверждается небольшой частью оставшихся инструментов, то данную сделку лучше сохранить до следующей проверки достоверности. Такую торговую систему комбинированной торговли естественно назвать системой с двумя уровнями подтверждения прогнозов. Конкретный количественный алгоритм такого контроля с двумя уровнями подтверждения прогнозов будет рассмотрен в разделе 6 данного учебного пособия.
Любого трейдера можно считать вечным студентом. Действительно, можно освоить все сегодняшние достижения рыночной торговли и стать хорошим профессионалом, но все равно желательно повышать свой уровень и дальше. Тем более, что рыночное сообщество постепенно повышает свой уровень профессионализма. И нужно помнить, что торговля на рынке – это не работа, как утверждает реклама, а именно игра. Не случайно есть рыночный термин «стоп игра», но нет термина «стоп работа». На рынке Форекс не работают, а играют, не зарабатывают деньги, а их выигрывают или проигрывают. Торговля на Форекс – это спекуляция, но честная спекуляция, без применения запрещенных приемов. Но как научиться торговле на рынке? Конечно, полезно сначала пройти курс обучения у академиков. Но далее желательно продолжать самому совершенствовать свои навыки. Известно, что в достаточно сложных профессиях, таких как, руководство армиями, управление летательными аппаратами, космическими аппаратами применяют учебу на тренажерах. Тренажер имитирует ваши действия и отклик на них окружающей среды. В наше время торговля на рынке трейдерами производится некоторой торговой системой, в которой многие действия автоматизированы. Но такие системы еще не тянут на звание робота. В современной рыночной торговле даже с помощью автоматизированной системы трейдер еще может улучшить результаты торговли. Это объясняется тем, что рынок, как большое сообщество участников, действующих несогласованно, не подчиняется хорошо формализуемым законам, и нет единой универсальной модели поведения рынка. В ТСП такое поведение называется нестационарным. Поэтому автоматизированная система, построенная на какой-то модели рынка, может быть прибыльной в одних условиях, но убыточной в других. А распознать эти условия пока что может только человеческий интеллект. Но, тем не менее, в наше время торговля без автоматизированной системы, только на основе профессионального чутья рынка, обречена на неудачу. Именно поэтому торговать на рынке сегодня следует с помощью автоматизированной торговой системы. В ТАУ такой режим управления объектом, сочетающий действия автоматической системы и обслуживающего ее персонала называется режим советчика. А применительно к рыночной торговле такой режим естественно назвать работой с тренажером. Сначала рассмотрим общие требования к торговой системе, чтобы она могла служить тренажером. Во-первых, такая система должна строиться и работать по строгому алгоритму и автоматически выполнять все процедуры торговой технологии. Сюда относятся как действия самой системы и трейдера, так и действия обслуживающего его брокера. Конструктивно тренажер представляет собой файл торговой системы, в котором запрограммированы все расчетные блоки системы в реальном времени. Основные блоки любой торговой системы следующие: блок входных и выходных данных, блок прогноза цен, блок формирования сделок, блок расчета прибыли, блок настройки. В тренажере должна быть предусмотрена история системы за достаточно длительный период прошлого. В истории можно посмотреть результаты торговли в любой прошлый момент времени, включая как действия системы, так и отклик на них платформы брокера. Кроме того, в тренажере должны быть предусмотрены корректирующие действия трейдера в любом месте истории. Здесь имеются в виду изменения не алгоритма системы, а варьируемых констант такого алгоритма. Это относится к алгоритму прогноза и частично к алгоритму формирования сделок. В автоматизированной торговой системе часть этих констант может автоматически настраиваться (в блоке настройки системы), но может и подбираться вручную. Таким образом, автоматизированная торговая система как тренажер позволяет варьировать константы ее алгоритма и ручные действия трейдера в любом месте ее истории. Можно образно сказать, что в торговой системе история имеет сослагательное наклонение. Это накладывает специфические требования к языку программирования торговой системы. Есть множество так называемых языков программирования реального времени. Применительно к алгоритмам рыночной торговли наиболее подходящими языками являются MQL4 и MQL5. Такие языки реального времени очень экономны в части вычислительных ресурсов, но имеют существенный общий недостаток для создания тренажера. Процедуры, запрограммированные этими языками недостаточно наглядны, а для наглядности результатов расчетов приходится специально программировать графики этих вычислительных процедур. Но есть общеизвестное другое средство программирования вычислительных процедур – это язык Excel, который предусмотрен в любом пользовательском компьютере. Думается что любой пользователь компьютера знаком с этим языком. Расчетные файлы на Excel абсолютно наглядны. Единственный недостаток этого языка программирования в том, что расчетные процедуры занимают место, пропорциональное длине временного интервала расчетов. Поэтому на Excel нельзя сделать расчетную программу, которая должна работать в реальном времени сколь угодно долго. Иначе говоря, на Excel невозможно программировать циклические процедуры, повторяющиеся неограниченное число раз. Это возможно только языками реального времени. Но, к счастью, сегодняшние возможности вычислительных ресурсов и необходимой для этого памяти современных компьютеров вполне перекрывают требуемые ресурсы торговых систем с достаточно большой памятью торговли. Именно по этим соображениям я программирую свои торговые системы на языке Excel. Что же касается программирования процедур, которые должны работать неограниченное время, например, временные циклы, то в Excel предусмотрены программы в реальном времени, которые программно согласованы с вычислительными файлами на Excel. Такие процедуры в Excel называются макросами. В частности, в моих торговых системах применяется макрос «данные» для обновления данных из платформы брокера и макрос «настройка» для автоматической настройки констант алгоритмов. Ввод текущих данных из платформы брокера автоматизируется частично. Сначала из платформы очередная порция данных автоматически запоминается в файл Excel в строковом формате с помощью опции «файл→сохранить как». Название сохраненного файла формируется самой брокерской платформой и имеет вид типа EURUSD60. Для передачи данных из файла EURUSD60 в в файл системы пользователь вызывает на выполнение макрос «данные». Этот макрос автоматически преобразует строковый формат данных файла «EURUSD60» в числовой формат Excel и передает результаты в основной файл системы. В результате все данные в системе автоматически обновляются и пересчитываются.
Современная автоматическая торговая система работает по определенному алгоритму, который отвечает определенной математической модели торговли. Результаты торговли определяются средней прибыльностью торговой системы, определяемой статистически за фиксированную историю торговли. Понятно, что желательно сформулировать такой единый (глобальный) показатель качества системы, который адекватно учитывает все положительные и отрицательные стороны торговли. Например, таким показателем может быть отношение средней прибыли за фиксированный период (скажем за один месяц) к заложенному депозиту в %. Но такой показатель не учитывает степень риска маржинальной торговли, т. е. риск потери депозита при слишком больших объемах сделок. Поэтому такой показатель качества торговой системы нельзя считать глобальным. Конечно, можно выбрать очень малый риск торговли, т. е. принять очень малый объем сделок при относительно большом депозите. Именно это и рекомендуют учителя трейдеров. Но при этом сформулированный показатель качества системы окажется сильно заниженным. Например, можно обеспечить такой уровень риска торговли, что вероятность слива депозита будет возникать один раз в несколько лет. Может оказаться, что вам не хватит всей жизни, чтобы дождаться такого плачевного конца торговли. Вместе с тем, в разделе 3.4 было показано, что риск торговли можно оценивать статистически и контролировать на заданном уровне варьированием объема торговли. С учетом сказанного, в качестве глобального показателя качества системы можно принять отношение средней прибыли за фиксированный период не к депозиту, а к сумме гарантированной просадки данной системы и залога. Такой показатель уже автоматически учитывает, как прибыльность торговли, так и оптимальный риск торговли и, значит, может считаться глобальным показателем качества системы. Значит можно настраивать торговую систему по максимуму этого глобального показателя. Остальные показатели качества системы, такие как уровень оптимального риска торговли, число сделок за историю системы и процент прибыльных сделок, тоже важны для пользователя, но имеют вспомогательное значение. Теперь рассмотрим, процедуру автоматической настройки системы по выбранному глобальному показателю ее качества. Алгоритм любой автоматической системы реализует определенную последовательность действий, описываемых математическими формулами. В формулах фигурируют как переменные (это в основном временные процессы), так и константы - постоянные коэффициенты в этих формулах. Качество работы системы зависит от указанных констант алгоритма и их следует подбирать так, чтобы обеспечить максимум глобального показателя качества. Существуют разные методы поиска такого максимума. В вычислительном отношении самый экономный метод – это градиентный поиск. Но такой поиск дает адекватный результат только в случае, когда глобальный показатель имеет единственный максимум при всех возможных значениях искомых констант алгоритма. В системах рыночной торговли это не гарантируется. Другой, более универсальный метод поиска – это полный перебор всех варьируемых констант в диапазоне их возможных значений с выбором из всех возможных максимумов глобального показателя качества системы максимум максиморум. Именно такой метод я использовал в своих торговых системах. Алгоритм поиска реализуется в Excel-файле торговой системы в виде макроса. Для поиска следует выбрать варьируемые константы алгоритма системы, а также диапазоны их варьирования. В торговой системе можно варьировать константы алгоритма прогноза цен и объем сделок. Это степени свободы любой торговой системы. Выше говорилось, что рыночные процессы не стационарны, т. е. нельзя создать универсальную модель рынка, которая адекватно описывала бы его поведение во все времена. Во всяком случае, такой модели рыночных процессов пока не известно. На одном интервале времени рынок описывается одной моделью, а на другом – другой моделью, причем длительности таких периодов заранее не известны. Если одной моделью, а значит одним алгоритмом, описывать рыночные процессы на истории системы определенной глубины и настроить ее на этой истории, то можно получить хороший результат. Но этот результат будет действителен только на уже прошедшей истории рынка. Но на новой истории та же система может дать плохой результат. Это следствие нестационарности рынка. Отсюда возникает вопрос, на истории какой глубины целесообразно проводить настройку системы. Так, на относительно большой истории настройка системы адекватно отреагирует на свойства рынка на этой истории в целом. Но она почти не среагирует на свойства рынка, проявившиеся на последней части истории. И наоборот, если произвести настройку системы на относительно короткой последней истории, то будут учтены свойства рынка, проявившиеся именно на этой короткой истории. Но эти свойства могут исчезнуть на новой истории, и тогда такая настройка в дальнейшем может дать плохой результат. Сегодня нет теоретического ответа, как подбирать глубину истории для настройки нестационарной системы. Это дело пользователя, его профессионализма и интуиции. Именно по этой причине, любая автоматическая торговая система сегодня еще не тянет на звание «робот». При сегодняшнем уровне автоматизации рыночной торговли большую роль играет интеллект пользователя, его знания и умение. И думается, что такое положение вещей будет существовать еще долго. | |
| Просмотров: 949 | Рейтинг: 5.0/1 |
| Всего комментариев: 0 | |