Interakcje pomiędzy systemami

Efektywność wykorzystania transakcyjnych systemów mechanicznych stała się również obiektem analiz świata akademickiego.

Regularnie myszkuję, jak wiedzą regularni Czytelnicy blogów, w elektronicznej bibliotece SSRN.com (Social Science Research Network), która zawiera najważniejsze prace akademickie ze wszystkich dziedzin, w tym giełdy i finansów. Ich zaletą jest doskonała dokumentacja źródłowa oraz solidne statystyki podparte wielowymiarową analizą logiczną. Ja mogę się mylić w swoich obliczeniach ale jeśli sięgam do tej biblioteki mam pewność, że powołując się na owe analizy sięgam ku najwyższym poziomom rzetelności.

Wykopałem obiekt z dziedziny, która od lat mnie zajmuje, pod tytułem który mówi wszystko: “The Interaction between the Aggregate Behaviour of Technical Trading Systems and Stock Price Dynamics” Stephana Schulmeistera, z  publikacji którego mam zamiar wyciągać ciekawe pomysły w najbliższej przyszłości. W tłumaczeniu niedoskonałym, bo moim  własnym, tytuł idzie mniej więcej: “Interakcja pomiędzy zagregowanym zachowaniem technicznych systemów tradingowych i dynamiką cen akcji”.

Moje zainteresowanie akurat tą pracą, i w rezultacie prezentacją jej wniosków na blogu, wzięło się z jednego zasadniczo powodu – autor testuje systemy na danych 30 minutowych dla kontraktów terminowych na indeks S&P500. Nie zapowiadam jednak żadnych sensacji lecz kilka ciekawostek, które po raz kolejny mają pomóc zrozumieć motorykę rynków.

Ciekawostka numer jeden, ważna dla zrozumienia całości: autor już we wcześniejszej swojej pracy zajmował się identyczną tematyką i dokonał podobnej weryfikacji jak poniżej przedstawiona tyle, że dla danych DZIENNYCH  S&P 500  i udowodnił, że popularne strategie oparte na Analizie Technicznej PRZESTAŁY być na tym rynku zyskowne od lat 90tych ubiegłego wieku. Natomiast badania na 30-sto minutowych zakresach okazały się być obiecujące.

Jego testy objęły 3 rodzaje systemów i łącznie 2580 ich mutacji (modeli). Taka liczba wzięła się stąd, że każda zmiana parametru w kodzie oznaczała powstanie nowego modelu. Np. użycie średniej w przedziale od 10 do 30 okresów generowało powstanie 21 modeli testowych.

Testowane systemy

PODĄŻĄNIA ZA TRENDEM (trend following):

1/ Przecięcie 2 najzwyklejszych średnich.

Parametry dla pierwszej od 1 do 12 okresów, drugiej – od 6 do 40 okresów. Gdy krótsza przecina od dołu dłuższą system kupuje kontrakty, sprzedaje (albo wchodzi na pozycję krótką) przy symetrycznym przecięciu od góry.

2/ Wskaźnik ROC (Rate od Change)

Określa on relatywny poziom różnicy pomiędzy dzisiejszą ceną a ceną sprzed X dni.

Kupno rynku następowało przy przecięciu przez ROC od dołu poziomu 0 lub szeregu innych poziomów wyższych od zera, sprzedaż przy przecięciu zera od góry lub szeregu innych poziomów niższych od zera. Zmiana parametru dotyczyła ilości dni i wysokości owych poziomów.

//Jedno zastrzeżenie: jeśli wskaźniki typu ROC miałyby w systemie przecinać od dołu poziomy niższe niż zero (i od góry wyższe niż zero) taka taktyka jest wówczas traktowana jako antytrendowa.//

ANTYTRENDOWE

3/ RSI – wskaźnik siły względnej

Testowane było klasyczne wyjście ze strefy wyprzedania w górę (sygnał kupna) i zejście z poziomu wykupienia (sygnał sprzedaży). Zmiana parametru dotyczyła ilości dni i wysokości poziomów.

Okres testów: lata 1983-2000 (dane 30 minutowe jak wspominałem wcześniej).

Wyraźnie zaznaczę, że wynik jest średnią uzyskaną ze wszystkich 2580 modeli:

Średni roczny zwrot na kapitale brutto-   8,8%

Średni roczny zwrot na kapitale netto-    4,3%

Procent modeli zyskownych:

Przecięcie średnich – 98,5%

ROC – 100%

RSI – 99,6%

Średni roczny zwrot brutto:

Przecięcie średnich –    8,4%

ROC –      10,1%

RSI –     11,5%

Średni roczny zwrot netto (po uwzględnieniu kosztów transakcji):

Przecięcie średnich –     4,5%

ROC –        2,3%

RSI –        4,0%

Przyznaję, że wyniki po części mnie zaskoczyły gdyż nie spodziewałem się, że proste narzędzia A.T. mogą zawierać w sobie jeszcze jakąkolwiek przewagę na rynku. Choć z drugiej strony moje własne testy potwierdzały, że dane 30-60 minutowe są wdzięczniejszym obiektem badań niż dzienne. Oczywiście zyskowność nie zapiera tchu w piersiach. Trzeba jednak pamiętać, że mamy do czynienia z najprostszymi z możliwych wersji użycia 3 nieskomplikowanych narzędzi technicznych, co ważne dających się obiektywnie wyrysować i przetestować.

Wyraźniejsze ruchy jak widać wyżej daje się złapać za ich pomocą na danych minutowych. Zaaplikowane na danych dziennych indeksu S&P500 generowały straty, trzeba to sobie wyraźnie uświadomić gdyż podobnie wygląda to w przypadku innych podobnych w działaniu wskaźników, dostępnych w popularnej literaturze, które pomimo różnorodności fantazyjnych nazw i karkołomnych kombinacji we wzorach je tworzących już dawno straciły swoją wartość predykcyjną. Piszę to dlatego, że o działanie wskaźników jestem często pytany na i po wykładach z A.T. i systemów.

Jak wpływają one na motorykę rynków w kolejnym wpisie.

—***Kat***—

[Głosów:0    Średnia:0/5]

7 Komentarzy

  1. RobsonFX

    Oczywiście, jak zrozumiałem z opisu, strategie w/w są takowymi, które cały czas “posiadają” otwartą pozycję na rynku, przy zmianie sygnału na przeciwny odwracają pozycję i nie zastosowano żadnego modelu MM oraz nie uwzględniono prowizji ????
    Jeśli mam rację w swoim rozumowaniu to: zysk pomiędzy 2,3% a 4,5% wcale nie musi znaczyć iż dany system jest w stanie tyle zarobić, dla mnie te przykładowe 4,5% świadczy o skuteczności metody (bo autor nic o stosunku transakcji zyskownych/stratnych nie wspomina) i jeśli by taki goły system dawał 0% zysku – to mogę przyjąć iż skuteczność transakcji zyskownych / stratnych jest na poziomie 50% – czyli typowy rzut monetą. Natomiast jeśli jest większe od “0” – to automatycznie ten stosunek wzrasta.

  2. Darkh

    Uwzglednionio prowizje, systemy nie byly caly czas na rynku S.M. wyroznia 6 modeli, dobrze ze nie ma MM bo nie ma dopasowania do przeszlosci tylko proba konstatacji rzeczywistosci.. Kathay nogi ze stolu i podobne badania dla FW zrob 😉

  3. RobsonFX

    No OK, rozumiem kolego Darkh, ale:

    “1/ Przecięcie 2 najzwyklejszych średnich.
    Parametry dla pierwszej od 1 do 12 okresów, drugiej – od 6 do 40 okresów. Gdy krótsza przecina od dołu dłuższą system kupuje kontrakty, sprzedaje (albo wchodzi na pozycję krótką) przy symetrycznym przecięciu od góry.”

    To w/w system kiedy zamyka pozyjcę??? Sygnał zamknięcia jest automatycznie sygnałem otwarcia przeciwnej, więc nie ma innej możliwości jak “utrzymywanie otwartej pozycji cały czas”.
    3majcie się.

  4. Darkh

    “The modifications of the basic version of MOVING AVERAGE and momentum models use a band with varying width around zero combined with different rules of opening a long, short or neutral position. These rules (SG 2 to SG 6) are either trend-following or contrarian.”

  5. lesserwisser

    Sugeruję wprowadzić korektę:

    “2/ Wskaźnik ROC (Rate od Change) – Określa on relatywny poziom pomiędzy dzisiejszą ceną a ceną sprzed X dni.”

    “Określa on relatywny poziom RÓŻNICY pomiędzy dzisiejszą ceną a ceną sprzed X dni.”

    “Zaaplikowane na danych dziennych indeksu S&P500 generowały straty..”

    Ciekawe zjawisko ale czy ma ono charakter powszechnej prawidłowości?

  6. kathay (Post autora)

    Darkh – podziękowania 🙂

    Less – jeśli ‘różnica’ cię uszczęśliwi masz ją ode mnie 🙂
    Różnice między daily i intra dotyczą tych prostych narzędzi technicznych. Nie mówiłbym o powszechności bo nie ma na to dowodów.

  7. lesserwisser

    Kat

    “Less – jeśli ‘różnica’ cię uszczęśliwi masz ją ode mnie :)”

    W ten sposób bardziej robisz dobrze sobie, a nie mnie. :), bo richtig ist richtig.

    Pisałeś o wskaźniku ROC (Rate od Change) – określającym relatywny stosunek poziomu dzisiejszą ceną a ceną sprzed X dni, ale jak czułem nie o to tu chodziło, bo brakowało mi tu uwypuklenia – “momentum”.

    Jak przypuszczałem w chodziło nie tyle o ROC ile o wskaźnik momentum (P1 – Px), w ujęciu realtywnym – (P1-PX)/Px. Czyli dokładniej mówiąc momentum rate of change (w wyrażeniu procentowym a nie jak zazwyczaj ROC ułamkowym).

    Potwierdza to opis w wzmiankowanym artykule:

    “The second type of model works with the relative difference (rate of change in %) between the current price and that i days ago: ( opisujący właśnie wskaźnik momentum).

    Tak więc szczęśliwy to będę dopiero wtedy gdy opis pojawi się w następującej postaci:

    “2/ Wskaźnik – Momentum ROC (Rate od Change)”.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

Proszę podać wartość CAPTCHA: *