Дневной коэффициент: фильтр волатильности

[!!NIKA!!]

 

 

Тело и диапазон

 

Дневной коэффициент: фильтр волатильности

 

 

Цитата

 

Параметр «дневной коэффициент» связывает цены максимума и минимума с ценами открытия и закрытия дневного бара. В данной статье мы поговорим об использовании этого параметра для фильтрации торговых сигналов и улучшения качества сделок по некоторым инструментам. Статья включает в себя код для расчёта дневного коэффициента, а также пример кода для торговли.

Андреа Ангер

 

 

Ценовое движение основано на концепции определения сделок в соответствии с конфигурацией цен на рынке. В Академии Ангера мы используем ценовые паттерны в контексте торговых систем, но никогда не используем их в качестве отправной точки. Вместо этого мы изучаем, когда и как их применять. Мы используем ценовые паттерны в качестве фильтров для базовых скриптов и при определённых видах торговли.

 

В этой статье я расскажу о паттерне, который мы называем дневным коэффициентом. Он даёт трейдеру возможность торговать на рыночной волатильности. Я продемонстрирую, как это работает, и покажу его влияние на некоторые инструменты.

 

 

Рисунок 1. Дневной коэффициент. У дневного бара «тело» измеряется расстоянием между ценами открытия и закрытия рынка, в то время как «диапазон» означает расстояние между минимальной и максимальной ценами, достигнутыми во время торговой сессии. Дневной коэффициент (ДК) связывает эти два параметра, представляя собой отношение тела дневной свечи к ее диапазону.

 

Что такое дневной коэффициент?

 

Чтобы понять, что такое дневной коэффициент, необходимо сначала узнать, что на торговом жаргоне называется «телом» и «диапазоном» ценового бара.

 

На рисунке 1 показан пример дневного бара, представляющего цены в течение данной сессии. «Тело» измеряет расстояние между ценами открытия и закрытия рынка. «Диапазон» измеряет расстояние между минимальной и максимальной ценами, достигнутыми во время торговой сессии.

 

Дневной коэффициент (ДК) связывает эти два параметра, представляя собой отношение тела дневной свечи к ее диапазону.

 

ДК = тело свечи / диапазон свечи

 

В этой статье всегда будет упоминаться ДК для дневного таймфрейма. Другими словами, ДК измеряет, насколько сильно переместились цены предыдущего дня от открытия до закрытия по отношению к их максимальному отклонению. Он может быть представлен в виде числа от 0 до 1 (или от 0 до 100% в пересчёте на проценты).

 

Этот паттерн зависит от волатильности, но не указывает направление рынка. Очень низкий ДК говорит о том, что цены мало изменились относительно их максимального отклонения. И наоборот, очень высокий ДК предполагает, что цены сильно изменились, отмечая ярко выраженный бычий или медвежий день.

 

Если мы хотим вычислить ДК на языке PowerLanguage, то код будет выглядеть следующим образом:

 

 

После того, как мы получили значение ДК, мы можем сравнить его с пороговым значением, которое установили (DF_level), и проверить, больше он или меньше этого значения; следовательно, значение DF_level тоже может варьироваться от 0 до 1.

 

 

Рисунок 2. Дневной коэффициент. Каково влияние различных значений DF_level? Мы можем подсчитать все случаи, когда ДК был меньше, чем DF_level (пороговое значение для ДК), и соотнести его с общим количеством сессий. Затем можно рассчитать их частоту возникновения (в процентах) для разных рынков и разных значений DF_level.

 

 

Рисунок 3. Промежуточные случаи (не очень высокие и не очень низкие значения DF_level). Вы можете видеть, что по мере увеличения значения DF_level растёт число случаев, когда ДК < DF_level.

 

Каково влияние различных значений DF_level?

 

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно использовать параметр DF_level и добавить простой код, который вычисляет процент появления ДК на разных рынках с 2010 года по сегодняшний день:

 

 

Мы подсчитываем все случаи, когда ДК был меньше, чем DF_level, и связываем их с общим количеством сессий. Затем мы можем рассчитать их частоту возникновения (в процентах) для разных рынков и разных значений DF_level (см. рисунок 2).

 

Исходя из результатов, мы видим, что DF_level = 0,1 приводит к меньшему количеству случаев на всех анализируемых рынках. Мы посчитали все дни, когда тело свечи составляло менее 10% от его диапазона, поэтому естественно, что их количество очень низкое, так как это пограничный случай.

 

С другой стороны, мы видим, что DF_level = 0,9 обеспечивает очень большое количество случаев. Мы ищем все торговые сессии, в которых тело было менее 90% диапазона – событие, которое происходит практически всегда.

 

Теперь проанализируем некоторые промежуточные случаи и сравним их с двумя только что показанными случаями (см. рисунок 3). 

 

Из трёх случаев, проанализированных на рисунке 3, видно, что по мере увеличения значения DF_level растёт число случаев, когда ДК < DF_level.

 

Также мы видим, что DF_level = 0,5 приводит к частоте приблизительно от 50% до 60% на анализируемых рынках. Если мы используем последнее условие в качестве активного фильтра для входа в рынок (то есть можно торговать только в том случае, если DF_level вчера был менее 50%), то ожидается, что количество сделок сократится на 40-50%.

 

 

Рисунок 4. Простая торговая система для тестирования. Простая система следования за трендом открывает длинную позицию, когда цены превышают самый высокий уровень за последние n баров, или открывает короткую позицию, если цены падают ниже самого низкого уровня за предыдущие n баров. Для теста используются фьючерсы на фондовые индексы, облигации, металлы и энергетические рынки.

 

 

Рисунок 5. Выбор наилучшего значения DF_level на фьючерсе @CL. Была проведена оптимизация для тестирования различных параметров DF_level от 0 до 100% с шагом 5% на фьючерсах на сырую нефть (@CL). Выбор значения DF_level в диапазоне в зелёном поле улучшил прибыль, но увеличил максимальную просадку (риск). Выбор промежуточного уровня DF_level = 0,7 смягчает максимальную просадку, улучшая исходную систему (DF_level = 1,0, показанную в синей рамке).

 

 

Рисунок 6. Применение уровней стоп-лосс. Была проведена оптимизация для тестирования потенциальных уровней стоп-лосс в диапазоне от $ 1000 до $ 3000 с шагом $ 200. Было обнаружено, что стоп-лосс со значениями в пределах от $ 2000 до $ 2500 сохраняет чистую прибыль и среднюю прибыль в сделке на высоком уровне, значительно снижая максимальную просадку (чем выше красная линия, тем ниже максимальная просадка). Таблица на рисунке 7 показывает эти значения в числовом выражении.

 

Простая система тестирования, которая может применяться на разных рынках

 

Теперь рассмотрим эффект ДК при добавлении его в простую торговую стратегию, которая, согласно логике следования за трендом, открывает длинную позицию, когда цены превышают самый высокий уровень последних n баров, или открывает короткую позицию, если цены падают ниже самого низкого уровня за предыдущие n баров.

 

Создадим корзину фьючерсов на фондовые индексы, облигации, металлы и энергетические рынки на Чикагской товарной бирже (CME) и построим 30-минутный график каждого инструмента, начиная с 2010 года.

 

В частности, к фьючерсам @CL, @RB, @HO, @GC, @HG, @ES и @US будет применяться следующий программный код:

 

 

Этот код будет инициировать ордера, когда цена пересекает самый низкий и самый высокий уровни канала, образованные последними 40 барами. Мы ещё не добавили ДК (сетап DF_level = 1) и стоп-лоссы, поскольку на этой ранней стадии хотим ввести как можно меньше условий, чтобы понаблюдать за тем, какие результаты даст каждый базовый актив.

 

Результаты показаны на рисунке 4. Мы видим, что энергетический сектор, представленный фьючерсами @CL, @RB и @HO, безусловно, показал положительные результаты, которые были лучше, чем у фьючерса @GC.

 

Также можем отметить, что фьючерсы @HG, @ES и @US не продемонстрировали значительных результатов.

 

 

Рисунок 7. Применение уровней стоп-лосс. Тестирование показало, что стоп-лосс в размере $ 2200 сохраняет чистую прибыль и среднюю прибыль в сделке на высоком уровне, значительно снижая максимальную просадку.

 

 

Рисунок 8. Результаты тестирования с фильтром ДК и без него. Применение ДК в системе торговли фьючерсами на сырую нефть (@CL) значительно улучшило все результаты тестирования.

 

 

Рисунок 9. Выбор наилучшего значения DF_level на фьючерсе @RB. Была проведена оптимизация для тестирования различных значений параметра DF_level от 0 до 100% на фьючерсах на бензин (@RB) с использованием той же простой системы. Значение DF_level = 0,35 увеличило среднюю прибыль в сделке со $ 150 (без применения фильтра ДК) до более $ 250, что также снизило максимальную просадку системы.

 

 

Рисунок 10. Поиск наилучшего значения DF_level на фьючерсе @HO. Была проведена оптимизация для тестирования различных значений DF_level на нефтяных фьючерсах (@HO) с использованием той же простой системы. Значение DF_level = 0,35 снова привело к увеличению средней прибыли в сделке с $ 116 (без использования ДК) до более $ 200 и к снижению максимальной просадки.

 

Как изменяются параметры системы с фильтром ДК и без него?

 

Как показано в предыдущем разделе, активы энергетического рынка хорошо подходят для разработки стратегии следования за трендом. Похоже, что фьючерс @CL демонстрирует самые слабые результаты: самую низкую чистую прибыль и самую низкую среднюю прибыль в сделке. Итак, давайте сосредоточимся только на этом активе, чтобы увидеть, может ли применение фильтра ДК каким-либо образом принести пользу данной системе.

 

На рисунке 5 вы можете видеть оптимизацию параметра DF_level, значение которого варьируется от 0 до 100% с шагом 5%. В синей рамке показаны параметры без ДК. В зелёной рамке показан диапазон значений DF_level, благодаря которому:

 

• Чистая прибыль увеличилась с $ 155 тыс. до более $ 250 тыс.
• Средняя прибыль в сделке значительно выросла с $ 57 до $ 230
• Максимальная просадка увеличилась приблизительно с $ 40 тыс. до более $ 90 тыс.

 

Эти результаты позволяют сделать некоторые первоначальные выводы:

 

1. ДК оказал значительное влияние на систему, изменив её параметры.
2. Выбирая значение DF_level в диапазоне, показанном в зелёной рамке, мы получаем преимущество в плане прибыли, но увеличиваем риск (максимальную просадку) системы. Вероятно, это связано с меньшим количеством сделок, что приводит к тому, что убыточные сделки длятся дольше.
3. Если бы мы оставались в «промежуточном» диапазоне, то есть использовали значение DF_level = 0,7, мы могли бы снизить максимальную просадку, улучшив исходные параметры системы (то есть результаты системы до внедрения ДК).

 

Мы ещё не включили в данную стратегию уровни стоп-лосс, а значит, сделки могут достигать значительных убытков без применения какого-либо варианта для выхода. Применяя уровни стоп-лосс, мы можем ограничить максимальный убыток в каждой сделке указанным значением, тем самым уменьшая максимальную просадку всей системы.

 

Однако мы должны определиться с уровнями стоп-лосс, выраженными в денежном эквиваленте. Мы выбираем сетап DF_level = 0,35 (который максимально увеличивает прибыль и показывает стабильные результаты в своей области) и начинаем оптимизацию уровней стоп-лосс в диапазоне значений от $ 1000 до $ 3000 с шагом $ 200.

 

На графике на рисунке 6 с первого взгляда видно, что размещение уровней стоп-лосс со значениями от $ 2000 до $ 2500 позволяет нам сохранить чистую прибыль и среднюю прибыль в сделке в рамках данной торговой системы на высоком уровне, значительно снизив максимальную просадку (чем выше красная линия, тем ниже максимальная просадка).

 

Таблица на рисунке 7 показывает это в числовом выражении.

 

Таким образом, стоп-лосс в размере $ 2200 является хорошим компромиссом для сохранения чистой прибыли и средней прибыли в сделке на высоком уровне и возврата максимальной просадки к аналогичным значениям в исходной системе (то есть в системе без применения фильтра ДК и без уровней стоп-лосс).

 

Наконец, после введения стоп-лосса можно сравнить полученные результаты с результатами без применения фильтра ДК. Как всегда, мы ищем ответ, сравнивая первичные параметры двух систем (см. рисунок 8).

 

Учитывая эти цифры, можно смело сказать, что у нас больше нет сомнений в эффективности применения ДК на фьючерсе @CL: все параметры системы значительно улучшились.

 

Дневной коэффициент (ДК) измеряет, насколько сильно переместились цены предыдущего дня от открытия до закрытия по отношению к их максимальному отклонению.

 

Эффективность применения ДК в энергетических фьючерсах

 

Учитывая тесную корреляцию между ними, можно ожидать, что другие энергетические фьючерсы @RB и @HO дадут аналогичные результаты при применении фильтра ДК, что увеличит прибыльность данной торговой системы.

 

Оставляя код и стоп-лосс на уровне $ 2200 для фьючерса @RB без изменений, мы получаем результаты оптимизации системы с помощью ДК, показанные на рисунке 9. Область в районе значения DF_level = 0,35 показывает, что средняя прибыль в сделке выросла со $ 150 (без применения ДК) до более $ 250, что также снижает максимальную просадку системы.

 

Повторяя этот же тест на фьючерсе @HO (и используя стоп-лосс $ 2200), мы получаем результаты оптимизации системы с помощью ДК, показанные на рисунке 10. Опять же, область в районе значения DF_level = 0,35 показывает, что средняя прибыль в сделке увеличилась со $ 116 (без применения фильтра ДК) до более $ 200 и снизилась максимальная просадка системы.

 

Мы показали, что для фьючерсов на первичную энергию открытие сделок разрешается только после того, как ДК покажет значительное улучшение параметров системы.

 

 

Рисунок 11. Другие фьючерсы без применения фильтра ДК. Здесь показаны некоторые фьючерсы, которые были протестированы по торговой системе в начале исследования до добавления фильтра ДК. Сравните эти результаты тестирований (без фильтра ДК) с результатами, представленными на рисунке 12 (после добавления фильтра ДК).

 

 

Рисунок 12. Другие фьючерсы с применением фильтра ДК. Повторное тестирование на некоторых инструментах после добавления фильтра ДК улучшило результаты. В сравнении с рисунком 11 можно увидеть, как изменяются параметры системы, применяя условие ДК < DF_level со значением DF_level = 0,35. Параметры, как правило, улучшались в большей степени, когда ДК был ниже 40%.

 

Окончательные выводы и дальнейшее применение ДК

 

Мы показали, что для фьючерсов на первичную энергию открытие сделок разрешается только после того, как ДК покажет значительное улучшение параметров системы, увеличивая среднюю прибыль в сделке и уменьшая максимальную просадку.

 

Параметры, как правило, улучшались в большей степени, когда ДК был ниже 40%. Это соответствует сильному сжатию волатильности рынка накануне, перед тем как открыть позицию на пробое значимых уровней нашего инструмента.

 

Чтобы продолжить исследование, мы можем включить базовые активы, которые пропустили в начале, когда они не дали хорошего ответа на первоначальную стратегию без применения ДК (см. рисунок 11).

 

Затем мы могли бы изучить (без применения уровней стоп-лосс), как изменятся эти параметры при условии ДК < DF_level при DF_level = 0,35 (см. рисунок 12).

 

Мы видим, что применение ДК к акциям (@ES) и облигациям (@US) на этом уровне не оказывает положительного влияния на прибыльность торговли на этих активах. С другой стороны, при внедрении ДК в активы металлургического сектора (@GC и @HG) увеличивается средняя прибыль в сделке, хотя в случае с @GC это приводит к увеличению максимальной просадки. Для двух последних можно снизить максимальный убыток путём добавления стоп-лосса и продолжить их оптимизацию, исходя из результатов, полученных с помощью этого сильного паттерна.

 

Андреа Ангер – профессиональный трейдер, работающий полный рабочий день, президент Академии Ангера и автор книги «Метод Ангера». Он является четырёхкратным чемпионом мира по трейдингу (2008, 2009, 2010 и 2012 годов), почётным членом Итальянского общества по техническому анализу (филиала Международной федерации технических аналитиков) и выступает в Европе, Америке, Австралии и Азии. Академия Ангера предоставляет услуги трейдерам, в том числе физическим лицам, по улучшению их подхода к торговле (более подробную информацию можно найти на его сайте).

 

Переведено специально для Tlap.com,

Андреа Ангер

 

 

 

Изменено 14 октября пользователем ju.vskv

[Akhmad]

Ох уж эти программисты! Ни одного ценового графика! Хоть под МТ4 есть индикатор?