В основе торговой системы "Svecha" лежит логически-математическая модель - система правил входа (покупки) и выхода (продажи), полученная при помощи технического и статистического анализа исторических ценовых данных. Эффективность торговых систем проверена на исторической динамики цен за 3,5 года.

Функции человека заключаются в обслуживании и контроле торговой системы: вовремя включать систему, поддерживать её работоспособность, вести визуальный контроль и анализ правильности работы системы. Но самая главная функция человека - это исполнение приказов торговой системы, т.е. выставление приказов от системы "Svecha" в систему реальных торгов (торговый терминал или станцию) или передача приказов брокеру (трейдеру) голосом по телефону.

Главными достоинствами торговых систем "Svecha" являются: исключение влияния человеческого фактора на принятие торгового решения, что значительно снижает риски потерь; существенное снижение рабочего времени необходимого для принятия торгового решения (для обслуживания торговой системы требуется от 0,5 до 1 часа в день); чувство уверенности при работе на рынке, спокойное и взвешенное принятие торгового решения.

Рассмотрим версии этой системы.

МТС "Svecha 1.1" - это дневная, лонговая торговая система. В качестве сигналов к покупке (продаже) используются свечи, их сочетание, а также уровни сопротивления и поддержки. Эта система зарабатывает прибыль только при явно повышательной тенденции движения цен. Основной принцип, лежащий в основе этой системы - это прорыв уровней сопротивления, а также образование донышков.

Основные параметры МТС "Svecha 1.1":
средняя годовая доходность системы – 45 %;
вероятность прибыльных сделок – 88 %;
максимальный дродаун (убыток) – 12 %;
отношение средней прибыли к среднему убытку – 3,5;
индекс прибыльности (Profit factor) – 35.

МТС "Svecha 1.2" - это дневная, лонговая торговая система. В качестве сигналов к покупке (продаже) используются свечи, их сочетание, а также уровни сопротивления и поддержки. Эта система зарабатывает прибыль только при боковой тенденции движения цен. Основной принцип лежащий в основе этой системы - это "коридор" цен.

Основные параметры МТС "Svecha 1.2":
средняя годовая доходность системы – 52 %;
вероятность прибыльных сделок – 70 %;
максимальный дродаун (убыток) – 10 %;
отношение средней прибыли к среднему убытку – 1,12;
индекс прибыльности (Profit factor) – 2,46.

МТС "Svecha 1.3" - это дневная, шортовая торговая система. В качестве сигналов к покупке (продаже) используются свечи, их сочетание, а также уровни сопротивления и поддержки. Система зарабатывает прибыль только при явно понижательной тенденции движения цен. Основной принцип лежащий в основе этой системы - это прорыв уровней поддержки, а также образование гребней.

Основные параметры МТС "Svecha 1.3":
средняя годовая доходность системы – 78 %;
вероятность прибыльных сделок – 74 %;
максимальный дродаун (убыток) – 9,9 %;
отношение средней прибыли к среднему убытку – 1,46;
индекс прибыльности (Profit factor) - 4,11.

1.3.  Инструмент прогнозирования, основанный на анализе динамики изменения лучших предложений на покупку и продажу

По общему мнению трейдеров, во время торгов важнейшим инструментом анализа является график зависимости цены сделок от времени их заключения, обновляющийся как можно более часто. Величина временного интервала, на котором строится график, может варьироваться в зависимости от срока прогнозирования. Построение такого графика дает возможность визуально определить текущую рыночную тенденцию и на основе сделанных выводов предпринимать те или иные действия. Используя этот график, можно делать прогноз дальнейшего изменения цены, используя описанные выше графические методы технического анализа,.

Поскольку в РТС нет мгновенного клиринга транзакций, проводимых во время торговой сессии, то корректное выявление текущей рыночной тенденции с помощью анализа зарегистрированных сделок в системе является невозможным. Регистрация сделок происходит, как правило, со значительным опозданием, когда уже реальная рыночная цена акций значительно отличается от текущего значения заявленной цены сделки. В этом случае автор диссертации /1/ предлагает проводить анализ изменения цены выставленных в сети лучших предложений на покупку или продажу акций, который может служить эквивалентной заменой анализу по цене последних заключенных сделок.

Использование для составления прогноза кривых временных зависимостей цены лучшего предложения на покупку и цены лучшего предложения на продажу имеет, по крайней мере, два преимущества по сравнению  с анализом ценовой кривой последних сделок.

Во-первых, ценовая кривая заключенных сделок, отражает запоздалую по отношению к текущему моменту рыночную тенденцию. Это обусловлено тем, что цена заключенных сделок совсем необязательно связана с последующим изменением лучших цен на покупку или продажу. Лучшие котировочные цены могут существенно измениться с момента совершения последней сделки.

Во-вторых, анализ изменения лучших предложений на покупку или продажу помогает также точнее выявить истинную рыночную тенденцию в определенные специфические моменты торговли, носящие названия “закрытого” и “кроссированного” рынков. В ситуации «закрытого» рынка лучшие цены на покупку и продажу сравниваются. При «кроссированном» рынке лучшая цена на покупку становится больше лучшей цены на продажу. В обоих случаях легко определить участников рынка, чьи действия привели к такой ситуации. Если это произошло вследствие выставленных заявок игроков из команды покупателей, то можно говорить о доминирующем рыночном «давлении» вверх.

Если к таким ситуациям привели заявки, поданные со стороны продавцов, раскрываются серьезные настроения участников рынка на продажу, что в результате  приведет к последующему удешевлению акций.

1.4. Применение нечетких систем

В классическом теоретико-вероятностном подходе вероятность p(А) события А определяется как мера множества А и является чис­лом из интервала [0, 1].        

Автор книги /2/ отмечает, что существует много реальных проблем, в которых нарушается одно или больше предположений, неявно присутствующих в приведенном выше определении. Во-первых, часто бывает плохо определено само событие А. В этом случае предлагается считать случайное событие нечетким событием в том смысле, что не существует резкой грани между его появлением и не­появлением.

Во-вторых, даже если А - вполне определенное обычное (не нечеткое) событие, его вероятность p(А) может быть опре­делена плохо. Например, на вопрос «Какова вероятность того, что через месяц средняя цена на акции фирмы «Доу  Джонс» будет выше?» было бы, по-видимому, неразумно одно- значно отвечать числом, например 0.7. В этом случае неопределенный ответ типа «вполне вероятно» более соответствовал бы нашему нечеткому пониманию динамики цен на акции и, следовательно, более реалистично, хотя и менее точно, характеризовал бы рассматриваемую вероятность.

Автор источника /2/ предлагает устранить ограничения, обусловленные предположением о том, что А- вполне определенное событие  допустив, что А может быть нечет­ким событием. Другой и, возможно, более важный шаг, который можно предпринять с целью сделать теорию вероятностей применимой к плохо определенным ситуациям, состоит в допущении того, что вероятность p может быть лингвистической переменной.

1.5.         Выбор акций для трейдинга

При выборе акций для трейдинга, т.е. для кратковременной игры на повышение или понижение курса, не играют роли фундаментальные показатели компании (прибыль, дивиденты и т.п.), а на первое место выходит субъективный фактор – отношение к данным акциям других трейдеров.

Как отмечает автор книги  /6/, при выборе необходимо обратить внимание на следующие показатели:

1)     средний дневной объем торговли акциями не должен быть ниже 100000 акций, а также число трейдов не  должно быть маленьким, иначе трейдинг осуществляется между ограниченным числом лиц;

2)     разброс между ценой покупки и ценой продажи должен быть менее 1-2 %;

3)     чем больше размах колебаний  цены акций, тем больше возможная прибыль, но больше и риск.

Вычисление вероятности повышения в данной работе основано на методе технического анализа. Результаты технического анализа, в основном, используются при операциях с высоколиквидными ценными бумагами, т.н. «голубыми фишками». /1/ Среди таких акций были выбраны акции компании Единая энергетическая система, РАО.

2. СПЕЦИАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

2.1. Метод  расчета вероятностей повышения и понижения САЛК

В данном подразделе будет описан метод вычисления  вероятности понижения и вероятности повышения среднего арифметического лучших котировок покупки и продажи (в дальнейшем именуемого САЛК).

2.1.1. Сбор  и обработка статистических данных

Данные взяты  из архива итогов торгов РТС и хранятся в            Microcoft Excel.

При прогнозировании цены акций используются следующие количественные данные фондового рынка:

-                     цена сделки – цена сделки, заключенной в данный момент вре­мени;

-                     цены покупки и продажи, представляющие собой лучшие цены предложений, соответственно, на покупку и продажу ценной бумаги в данный момент времени.

В качестве объекта исследований использовались котировки акции компании Единая энергетическая система, РАО.

Однако из-за недостаточно большого объема данных в  архиве РТС, они были расширены.

Период времени, в течение которого САЛК имеет постоянное значение, назовем интервалом постоянного среднего или сокращенно ИПС. В дальнейшем размер ИПС будет оцениваться не в физических единицах времени, а с помощью рыночных категорий, т.е. количеством сделок, заключенных в течение него.

В итоге статистическую базу экспериментальных данных составили   627 ИПС, размер которых изменялся в диапазоне от 1 до 36 сделок.

2.1.4.  Нахождение значений вероятностей повышения и понижения

САЛК в конце ИПС определенного размера

ИПС может быть законченным и незаконченным. Законченный ИПС определяется тем, что будущая сделка, следующая за текущей, является последней заключенной при текущих значениях САЛК. Незаконченный ИПС характеризуется тем, что следующая за заключенной в настоящий момент сделка не будет последней заключенной при текущем значении САЛК. Далее по тексту законченный ИПС будем называть просто ИПС.

Пусть текущий момент времени на временном графике зависимости САЛК соответствует точке А (рис. 1).

 График зависимости САЛК S(i) от количества совершенных сделок i

Рис. 1

На рис. 1 точка А определяет незаконченный ИПС размером 2 сделки. Через некоторое время САЛК должно либо увеличиться (сплошная линия),  либо уменьшиться (пунктирная линия), и незаконченный ИПС станет законченным. В текущий момент времени точно определить направление дальнейшего изменения САЛК нельзя.

Обозначим вероятности повышения и понижения САЛК в конце ИПС как, соответственно, Рр(a,b,c) и Pn(a,b,c). Переменные a, b и с являются пара­метрами ИПС как законченных, так и незаконченных.

Для определения значений Рр(a,b,c) и Pn(a,b,c) по завершению ИПС, вначале рассмотрим упрощенный случай. Будем считать, что текущий момент времени соответствует моменту завершения ИПС, и следующая сделка вызо­вет изменение САЛК. Найдем вероятности повышения и понижения САЛК в конце законченного ИПС определенного размера. Обозначим эти вероятности как, соответственно, Ррас(a,b,c) и Pnас(a,b,c).

Предлагается ввести понятие рыночного направления на ИПС, определяемого следующим образом: если большинство сделок в ИПС было заключено по ценам выше значения САЛК, то рыночное направление в ИПС является аккумулированием, если цены большинства сделок ИПС ниже значения САЛК, рыночное направление в ИПС - диссипация. При этом если цена заключенной сделки больше САЛК при аккумулировании или меньше САЛК при диссипации, считается, что эта сделка совершена по рыночному направлению. Если цена заключенной сделки меньше САЛК при аккумулировании или больше САЛК при диссипации, то считается, что эта сделка совершена против рыночного направления.

Кроме этого каждый ИПС предлагается характеризовать тремя количественными параметрами: “a”, “b”, и “c”, от которых зависят величины вероятностей Ррас(a,b,c) и Pnас(a,b,c).

Параметр “а” представляет собой количество сделок в ИПС, совершенных по рыночному направлению.

Параметром “b” обозначается количество сделок, совершенных против рыночного направления.

Используя принятые определения, можно сказать, что при выполнении условия a>b в рассматриваемом ИПС существует различаемое рыночное направление. Это может быть аккумулирование или диссипация. Однако если выполняется равенство a=b, можно считать, что в данном интервале явное рыночное направление отсутствует.

Размер ИПС, выраженный в количестве заключенных в течение него сделок, равен сумме значений а и b.

Параметр “с” описывается зависимостью величины индикатора “Trade Volume Index New” (далее TVIN) от числа заключенных сделок в конце ИПС.

Индикатор TVIN рассчитывается следующим образом:

(1)

       

где n(ti-1), n(ti) – значения индикатора в моменты времени, соответственно, 

                              ti-1 и ti;

                   c(ti) – цена сделки, происходящей в момент времени ti;

a(ti-1) и a(ti-2) –     цены лучших предложений на покупку и продажу  в моменты времени, соответственно, ti-1 и ti-2;

b(ti-1) и b(ti-2) –  цены лучших предложений на продажу в моменты времени, соответственно, ti-1 и ti-2.

 Величина “с” принимается равной изменению TVIN от точки его последнего излома на графике зависимости величины TVIN от числа заключенных сделок i до конечной точки ИПС (рис. 2.). Соответствующий этому изменению TVIN  конечный отрезок на графике зависимости n(i) предлагается назвать “хвостом индекса”. Иными словами, величина “с” равна размеру хвоста индекса.

Схематические графики зависимостей САЛК – S(i) и TVIN – n(i) от числа заключенных сделок -i

ИПС, размером в 11 сделок, ограничен 2-й и 13-й сделками, рыночное направление – аккумулирование, а=9, b=2, с=5

Рис. 2

Знак хвоста индекса (т.е. и самого параметра “с”) зависит от совпадения направления хвоста с рыночным направлением. При совпадении обоих направлений параметр “с” имеет положительное значение, а при несовпадении – отрицательное. 

Положительные значения “c” лежат в диапазоне [1,a]. Если величина “c” отрицательная, то диапазон ее возможных значений составляет [-1,-b]. Принимается, что при отсутствии рыночного направления значение “с” положительно, если последние “с” сделок совершались в направлении аккумулирования, и отрицательно, если последние “с” сделок совершались в направлении диссипации.

2.1.2.1 Влияние параметра “с” на вероятность изменения САЛК по направлению хвоста индекса

Влияние параметра “с” на вероятность изменения САЛК по направлению хвоста индекса исследовалось на основе полученных экспериментальных  результатов.

Экспериментально определялась функция k(c)-вероятности изменения САЛК по направлению хвоста индекса в зависимости от длины последнего, т.е. параметра “с”.

Вычисляется величина k*(с), которая выражает вероятность изменения САЛК по направлению хвоста индекса, по следующей формуле:

	(2)

 

 ,

где S -  количество случаев, когда совпадали направления изменения САЛК и хвоста индекса;

        F - количество случаев, когда изменение САЛК произошло в обратном направлении по сравнению с направлением хвоста индекса.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8