Vincent Granville, Ph.D Мы предлагаем оригинальную систему, которая дает надежные трендовые сигналы для индексов и акций,. Непараметрические статистические методы, описанные в этой статье имеют несколько преимуществ: простота, эффективность, удобство и универсальность.
Простота:Не требуется продвинутой математики, лишь базовая алгебра. Алгоритмы не требуют сложных методов программирования. Они полагаются на легкодоступные данные.
Эффективность:Ежедневные прогнозы оказывались верными в 60 % случаев. Это хороший результат, который можно улучшить, применив методы, описанные в этой статье.
Удобство:Система не требует бектестинга. Она не имеет параметров и не нуждается в периодических оптимизациях. Кроме того, алгоритмы очень легки для расчетов, что дает возможность работы с ними даже на очень медленных машинах.
Универсальность:Система работает на любой акции или индексе с достаточно большим объемом, в любое время, при отсутствии сильных ценообразующих событий. Тот же алгоритм применим ко всем акциям и индексам.
АлгоритмАлгоритм вычисляет для акции или индекса вероятность того, что завтрашнее закрытие будет выше завтрашнего открытия по крайней мере на указанный процент. Алгоритм можно легко приспособить для сравнения сегодняшнего закрытия с завтрашним. Ожидаемые вероятности основаны на исторических данных за последние100 дней рассматриваемой акции (или индекса).
Первый шаг состоит из отбора нескольких взаимоотношений цен, которые имеют среднюю величину 1. Переменные в отношениях могут избираться для оптимизации прогнозов. Мы выбрали следующие три взаимоотношения:
Ratio A = (сегодняшний high / сегодняшний low) /(вчерашний high / вчерашний low)
Ratio B = (сегодняшний close / сегодняшний open) /(вчерашний close / вчерашний open)
Ratio C = (сегодняшний volume / вчерашний volume)
Затем каждому дню исторических данных присваивается одна из 8 возможных ценовых конфигураций. Конфигурации определены следующим образом:
Конфигурация 1: Ratio A > 1, Ratio B > 1, Ratio C > 1
Конфигурация 2: Ratio A > 1, Ratio B > 1, Ratio C <= 1
Конфигурация 3: Ratio A > 1, Ratio B <= 1, Ratio C > 1
Конфигурация 4: Ratio A > 1, Ratio B <= 1, Ratio C <= 1
Конфигурация 5: Ratio A <= 1, Ratio B > 1, Ratio C > 1
Конфигурация 6: Ratio A <= 1, Ratio B > 1, Ratio C <= 1
Конфигурация 7: Ratio A <= 1, Ratio B <= 1, Ratio C > 1
Конфигурация 8: Ratio A <= 1, Ratio B <= 1, Ratio C <= 1
Теперь, чтобы вычислить вероятность того, что завтрашнее закрытие будет по крайней мере на 1.25 % выше чем завтрашнее открытие, мы сначала вычисляем сегодняшнюю ценовую конфигурацию. Затем проверяем все прошлые дни в наборе данных, которые имеют ту же конфигурацию. Подсчитаем эти дни. Пусть N будет числом таких дней. Затем, М будет числом таких дней, удовлетворяющих условию:
Закрытие следующего дня по крайней мере на 1.25 % выше, чем открытие следующего дня. Вероятность, которую мы хотим найти - просто M/N. Это вероятность, основанная на прошлых данных, что закрытие завтра будет по крайней мере на 1.25 % выше чем завтрашнее открытие. Конечно, число 1.25 можно заменить на любой произвольный процент.
РезультативностьЕсть различные пути оценки результативности нашего предсказателя тренда акции. Мы исследовали два подхода:
1. Вычисление пропорции успешных дневных прогнозов, используя порог 0 % вместо 1.25 %, в течение по крайней мере 200 дней
2. Использование предсказанных трендов (с порогом, установленным на 0 %, как выше) в стратегии: покупать на открытии, продавать на закрытии.
Наши тесты показали процент успеха между 54 % и 65 % при прогнозе тренда Nasdaq.
Даже при успешности 56 %, долгосрочная (не накапливаемая) ежегодная отдача часто выше 40 %. Как и многие другие стратегии торговли, система иногда показывает колебания результативности.
В простейшей форме методика заключается в использовании той же самой системы завтра, если она сработала сегодня. Если система ошиблась в предсказании сегодняшнего тренда, то завтра используйте обратную систему.
©
Data Shaping
