Повторяется ли история на рынках?

[!!NIKA!!]

 

 Количественный анализ 

 

Время как торговый сигнал

 

Сезонность или повторяющиеся закономерности в финансовых данных могут иметь различные формы и размеры и могут определять вероятности в вашу пользу. Или же общая непредсказуемость рынка в конечном итоге снижает это преимущество? Предлагаем вашему вниманию несколько идей о поиске паттернов, основанных на факторах времени, и пример того, как протестировать их надежность.

 

Возможно ли спрогнозировать рыночные движения с помощью «фактора времени»? Давайте попытаемся ответить на этот вопрос с помощью месячных графиков. Для этого исследования мы использовали валютный рынок и статистически проанализировали исторические месячные показатели некоторых основных валютных пар. Мы выдвинули гипотезу о том, что основные валюты по отношению к доллару США, которые, как правило, являются отношениями с возвратом к среднему значению, могут указывать на сезонность в разные месяцы года.

 

Затем мы выполнили обзор этих внутримесячных показателей в попытке выявить (ретроспективно, т.е. объективно основываясь на исторических данных) сезонные паттерны, которые мы позже протестировали во «внутривыборочной» и «вневыборочной» стратегиях. Будет ли какой-то сезонный эффект, обнаруженный в курсах валют в течение прошлых лет или десятилетий, работать аналогичным образом в последние годы, несмотря на волатильность рынка и политику количественного смягчения центральных банков? Или же рынок является настолько непредсказуемым, что сглаживает эти внутримесячные сезонные эффекты?

 

«Приуроченный к фактору времени» технический анализ

 

Древние греки считали, что концепция времени настолько важна, что у фактора времени было два бога: Кронос и Кайрос. Первый называл время «бытием», которое делилось на часы, дни, месяцы и годы, а второй – «мгновением». Кронос подразделял время количественно на «прошлое», «настоящее» и «будущее». Кайрос же говорил о времени в качественном выражении: «когда что-либо происходит».

 

Переведя это на язык финансов, мы можем легко сделать вывод, что Кайрос представляет время как выбор момента сделки, относящийся к тем неожиданным непредсказуемым периодам, когда всплывает рабочее предупреждение и оповещает вас об открытии длинных или коротких позиций по техническим причинам. Этой причиной может быть пробой уровня сопротивления, достижение состояния перекупленности или перепроданности конкретного осциллятора, формирование определенного паттерна и так далее. Кронос, с другой стороны, представляет циклический характер событий, которые регулярно происходят на финансовых рынках.

 

Выбор момента сделки (Кайрос) является одним из столпов технического анализа, в то время как Кронос еще не был обнаружен. Вопрос может быть поставлен следующим образом: нужно ли нам ждать технического «события» (пробоя уровня сопротивления/поддержки, пересечения скользящей средней и т.д.), чтобы открыть прибыльную сделку, или же для открытия сделки нам, вероятнее всего, следует выжидать «правильного» дня (месяца или часа)? Давайте разберемся в этом.

 

Статистические исследования

 

Когда классический технический анализ в основном фокусируется на определении того, находится ли цена в тренде (игнорируя сам факт того, могут ли возникнуть ценовые тренды, и когда они могут произойти), технический анализ, основанный на времени, фокусируется на оповещениях с временны́м критерием и тенденциях, наблюдаемых в исторических данных. В нашем исследовании мы выбрали месячные таймфреймы, применяемые к трем известным и ликвидным валютным парам EURUSD, GBPUSD и USDCAD. Мы проводили два вида анализа:

 

1. Внутривыборочный анализ. Мы искали исторические тренды (бычий и медвежий) на месячных графиках. В период с 1998 по 2013 год мы рассчитывали ежемесячную доходность для каждой основной валютной пары и среднюю доходность за каждый месяц в течение 15 лет. При положительной тенденции месяц определялся как «бычий». Если доходность была в основном отрицательной в течение данного месяца, то этот месяц определялся как «медвежий». Точкой входа в «сделку» считалась цена открытия первого торгового дня месяца, а точкой выхода –  цена закрытия последнего торгового дня этого же месяца;

 

2. Вневыборочный анализ. Затем для проверки тех же сигналов мы использовали последующий четырехлетний период (с 2014 по 2017 год). Используя те же определения бычьих/медвежьих месяцев, что и в более раннем внутривыборочном анализе, мы открывали длинные сделки в месяцы, которые ранее были определены как бычьи, и короткие сделки в месяцы, которые ранее были определены как медвежьи. Месяцы с доходностью, близкой к нулевой, не включались в этот второй этап, поскольку они считались бесполезными.

 

Следует отметить, что всякий раз, когда один и тот же тренд (бычий или медвежий) присутствовал более одного месяца подряд, сделка не закрывалась и не открывалась сразу же повторно, а сохранялась открытой, пока не наступал месяц с противоположным знаком.

 

Цель нашего двухэтапного анализа состояла в том, чтобы проверить более ранние долгосрочные (15-летние) результаты в более коротком (4-летнем) временно́м периоде, а также проверить, сохраняется ли этот паттерн, что указало бы на то, что история иногда имеет тенденцию повторяться, или же рынки слишком непредсказуемы, чтобы можно было гарантированно спрогнозировать сезонные паттерны.

 

Валютная пара EURUSD

 

В последней строке таблицы на рисунке 1 показана среднемесячная доходность по паре EURUSD в период с 1998 по 2013 год. Следуя указанным критериям (положительной или отрицательной среднемесячной доходности), мы рассматривали апрель, июнь, июль, сентябрь и декабрь как бычьи месяцы, и январь, февраль, май, август, октябрь и ноябрь как медвежьи. Исходя из дисперсии исполнения, март считался бестрендовым месяцем.

 

После определения бычьих и медвежьих месяцев мы применили второй этап анализа. Данная стратегия была протестирована в период с 2014 по 2017 год: в месяцы, которые были определены как бычьи, открывались длинные позиции, а в месяцы, которые были определены как медвежьи – короткие. На рисунке 2 представлены все торговые данные (всего 32 позиции: 16 длинных и 16 коротких, а также флет в течение четырех месяцев). График на рисунке 3 показывает кривую капитала при использовании данной стратегии (в общей сложности было заработано 3 263 пункта).

 

 

Рисунок 1: Среднемесячная доходность по паре EURUSD в период 1998-2013 гг.

 

 

Рисунок 2: Длинные и короткие позиции по паре EURUSD в период 2014-2017 гг.

 

 

Рисунок 3: Кривая прироста капитала при использовании данной стратегии по паре EURUSD в период 2014-2017 гг.

 

Валютная пара GBPUSD

 

Пару GBPUSD валютные трейдеры называют «кабель» – этот жаргонный термин был придуман в 19 веке, когда валютный курс пары GBPUSD передавался через океан по подводному кабелю связи (с 1866 года данные курса GBPUSD передавались непрерывно).

 

В таблице на рисунке 4 мы сообщаем о ежемесячной доходности «кабеля» за период с 1998 по 2013 год. А в последней строке таблицы мы указываем среднюю доходность за каждый месяц. Согласно данным, апрель, июнь, июль, сентябрь и декабрь можно считать бычьими месяцами, а январь, февраль, март, май, август и ноябрь – медвежьими. Октябрь имеет почти нулевую среднюю доходность, поэтому считается бестрендовым и не был включен во вневыборочный тест.

Согласно анализу ряда исторических данных, мы открывали (или продолжали удерживать) соответствующую длинную или короткую позицию в последующий период с 2014 по 2017 год: длинную в бычьи месяцы и короткую в медвежьи. Таблица на рисунке 5 отображает все позиции (всего 32 позиции: 16 длинных и 16 коротких), а график на рисунке 6 показывает кривую прироста капитала для данной стратегии (в общей сложности было заработано 2 474 пункта).

 

 

Рисунок 4: Среднемесячная доходность по паре GBPUSD в период 1998-2013 гг.

 

 

Рисунок 5: Длинные и короткие позиции по паре GBPUSD в период 2014-2017 гг.

 

 

Рисунок 6: Кривая прироста капитала при использовании данной стратегии по паре GBPUSD в период 2014-2017 гг.

 

Валютная пара USDCAD

 

В качестве третьей основной валютной пары нами была исследована пара USDCAD. В таблице на рисунке 7 представлена ежемесячная доходность по данной паре за период с 1998 по 2013 год. Как обычно, в последней строке таблицы показана средняя доходность за каждый месяц. Согласно историческим данным, январь, июнь, июль, август, октябрь и ноябрь считались бычьими месяцами, а февраль, март, апрель, май, сентябрь и декабрь – медвежьими.

 

К этой валютной паре мы применили ту же вневыборочную стратегию. Мы открывали (или продолжали удерживать) длинные позиции в бычьи месяцы и короткие позиции в медвежьи. Таблица на рисунке 8 подробно показывает все сделки (всего 24 позиции: 12 длинных и 12 коротких), а график на рисунке 9 показывает линию прироста капитала при использовании данной стратегии (в общей сложности было заработано 2 124 пункта).

 

 

Рисунок 7: Среднемесячная доходность по паре USDCAD в период 1998-2013 гг.

 

 

Рисунок 8: Длинные и короткие позиции по паре USDCAD в период 2014-2017 гг.

 

 

Рисунок 9: Кривая прироста капитала при использовании данной стратегии по паре USDCAD в период 2014-2017 гг.

 

И результаты показывают...

 

Посредством анализа временных рядов и конкретного применения принятой стратегии для проверки нашей гипотезы мы попытались показать, что для каждого тестируемого финансового инструмента, в данном случае основных валютных пар, каждый месяц года может иметь определенную бычью или медвежью «индивидуальность», которая продолжается с течением времени. Наши результаты показывают, что с точки зрения прибыльности и линейности кривой прироста капитала использование фактора времени на месячных графиках оказалось бессмысленным.

 

С помощью такого исследования вы можете обнаружить другие виды потенциально рабочих стратегий. Вы можете провести аналогичное исследование с учетом различных таймфреймов (недельных, годовых и т.д.). После того, как вы отфильтруете фоновый шум, который всегда присутствует на более коротких таймфреймах, используя среднюю доходность, вы сможете и по ним также получить надежные результаты. Кроме того, чтобы проверить надежность и постоянство, вы можете легко расширить этот анализ на целый ряд других финансовых инструментов. Вы также можете добавить стратегию управления капиталом, поскольку мы не включили ее в это исследование.

 

Алессандро Алдрованди работает трейдером и управляющим портфелем на рынке фьючерсов. Он имеет ученую степень в области экономики и является членом Итальянского общества технического анализа и Итальянской ассоциации финансовых аналитиков. Он основал собственную торговую фирму STRATEGIEDITRADING.IT, которая использует как дискреционные, так и количественные стратегии. Является автором пяти книг по методам торговли.

 

Макс Маландра является финансовым аналитиком и журналистом и имеет ученую степень в области экономики. Он был одним из основателей финансового сайта www.finanzaoperativa.com, который впоследствии был продан. Недавно он написал книгу о рынках (изданную на итальянском языке).

 

Фабио Пакчиони является разработчиком блокчейнов и разработчиком торговых систем, имеет степень магистра в области электронной инженерии. Он также является инженером-программистом, использующим различные коммерческие торговые платформы для тестирования и валидации торговых систем.

 

 

 

Алессандро Алдрованди, 
Переведено специально для Tlap.com

 

Изменено 23 марта, 2020 пользователем ju.vskv