Диссертация (1138424), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Эмпирическая оценка эффективности традиционных методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях.2.1. Условия проведения тестирований.Как было показано во второй главе диссертации, сверхкраткосрочные операции алгоритмических систем на сегодняшний деньформируют значительную часть оборотов ведущих мировых бирж.Это является результатом наличия серьезных преимуществ алгоритмической торговли перед классической, благодаря которым становится возможным достижение значительно более высоких показателейприбыльности. Анализ, проведенный в первой главе, показал, что среди всех таймфреймов сверхкраткосрочный таймфрейм может считаться наиболее подходящим и с точки зрения возможности обнаруженияи использования рыночной неэффективности.Однако было показано и то, что в теории финансового рынка несуществует методов прогнозирования, ориентированных на реализацию сверхкраткосрочных алгоритмических стратегий.
Фундаментальный анализ не может применяться для высокочастотной торговли, поскольку предназначен только для реализации долгосрочных инвестиционных стратегий. Технический анализ потенциально может использоваться при сверхкраткосрочном прогнозировании, но существующие его методы разрабатывались для реализации только краткосрочных и среднесрочных стратегий, поэтому они могут быть неэффективными при сверхкраткосрочной торговле. Также, существующиеметоды технического анализа создавались для классических, неавтоматизированных операций, поэтому из-за своей простоты не позволяют задействовать преимуществ алгоритмической торговли.Как показал обзор эмпирических исследований, данных об эффективности методов технического анализа при реализации сверх77краткосрочных алгоритмических стратегий на данный момент не обнаружено и есть основания предполагать, что подобные исследованияеще не проводились. Поэтому можно утверждать о наличии актуальной необходимости проведения эмпирического исследования, направленного на установление применимости методов технического анализа для реализации такого рода стратегий.
В случае получения отрицательных результатов, можно сделать вывод о том, что в теории финансового рынка не существует методов сверхкраткосрочного алгоритмического прогнозирования цен. На фоне широкого распространения такого рода стратегий это говорило бы о наличии актуальнойнеобходимости создания такого метода.Выбор индикаторов технического анализа.Проведение эмпирического исследования, направленного наустановление эффективности существующих методов техническогоанализа при высокочастотных алгоритмических стратегиях, потребовало установления наиболее часто применяемых из них, что позволило получить выводы, распространимые на все методы техническогоанализа в целом.
Для этого был проведен социологический опрос сотрудников крупнейших российских инвестиционных компаний. Наоснове рейтинга, сформированного агентством «Эксперт» были выбраны пять крупнейших компаний по совокупным оборотам деятельности за 2010 год: «Компания Брокеркредитсервис», «Брокерский дом«ОТКРЫТИЕ», ИК «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент», «Инвестиционная компания «ФИНАМ», «ГК «АЛОР».
В 2010 году данные компании формировали 64,3% оборотов всего рынка, что позволяет говорить о репрезентативности результатов опроса.Опрос сотрудников брокерских компаний проводился в городеМосква с 28 марта по 23 апреля 2011 года. Рассылка анкет и получение результатов выполнялись посредством электронной почты (обра78зец анкеты представлен в Приложении 8). Целью опроса являлосьопределение индикаторов технического анализа, наиболее часто используемых для совершения операций на фондовом рынке. Всего было опрошено 67 респондентов.
Для соблюдения условий конфиденциальности, от участников опроса не требовалось указания каких-либоличных данных.Результаты опроса, представленные в Приложении 9, показали,что наиболее часто используемым является технический индикаторMACD: в качестве пяти самых популярных индикаторов он былназван 54 раза. Чуть меньше – 51 раз был упомянут другой распространенный индикатор – скользящее среднее. По результатам анкетирования в пятерку наиболее используемых индикаторов также вошли:Стохастический осциллятор, Линии Боллинджера, Индикатор Вильямса.
Остальные методы и индикаторы технического анализа, упомянутые в ходе анкетирования, встречались значительно реже.Подробное описание специфики работы данных индикаторов,формул, на основе которых рассчитывались торговые сигналы и правил принятия инвестиционных решений на основе сигналов индикаторов представлено в Приложении 10.Выбор прогнозируемого финансового инструмента.При сверхкраткосрочной торговле наиболее важными критериями выбора финансового инструмента для совершения рыночныхопераций являются его ликвидность и волатильность.
Стоимость инструмента должна изменяться как можно чаще, что позволит использовать для получения прибыли самые краткосрочные колебания цен.Объемы торгов инструментом также должны быть достаточно высоки,чтобы обеспечить возможность покупки и продажи как можно больших объемов актива с минимальными потерями. С точки зрения минимизации транзакционных издержек, имеющих сильное влияние при79сверхкраткосрочных операциях, наиболее важными критериями выбора предмета торговли являются размер среднего спрэда между лучшими заявками спроса и предложения, а также комиссионные затратына совершение сделок.
Исходя из этих критериев, в качестве прогнозируемого финансового инструмента был выбран фьючерсный контракт на Индекс РТС, обращающийся на рынке FORTS (более подробно процедура выбора представлена в Приложении 11).Формирование базы записей котировок для проведения исторического тестирования.Исторические данные о динамике цен прогнозируемого актива,используемые в исследовании, представлены в виде записи лучшихцен заявок на покупку и продажу с интервалом 0,5 секунды. Длительность записи данных для оптимизации настраиваемых параметров составила порядка 261000 минимальных шагов цен, записанных за пятьдней с 05.07.2010 по 09.07.2010 гг. Длительность внеоптимизационной выборки, используемой для получения результатов тестированияиндикаторов технического анализа, составила порядка 2088000 минимальных шагов цен, записанных за 40 дней, которые были произвольно выбраны за период с 26.07.2010 г.
по 26.11.2010 г.Описание алгоритмической торговой системы, используемой для проведения эмпирического тестирования.Как показал обзор существующих специализированных программ для создания АТС, ни одна из них не является подходящей дляреализации сверхкраткосрочных стратегий, поскольку такого родапрограммы не способны работать с ценовыми данными, представленными в виде лучших котировок спроса и предложения, что необходимо для высокочастотной торговли.
Поэтому проведение эмпирического исследования традиционных методов технического анализа потребовало создания АТС в виде отдельного программного приложения.80Ее описание, а также вопросы учета транзакционных затрат и иныххарактеристик совершения сделок представлены в Приложении 12.При тестировании были максимально точно воссозданы реальныеусловия совершения высокочастотных рыночных операций за счетустановления комиссионных затрат, учета временных лагов и иныхособенностей исполнения заявок при реальных торгах.2.2.
Описание эмпирических тестирований.Формирование гипотез исследования.Для проведения эмпирического исследования существующихметодов технического анализа были сформулированы две гипотезы,проверка которых позволяет дать ответ на вопрос о применимостиданных методов при сверхкраткосрочной торговле.Первая гипотеза исследования звучит следующим образом:при сверхкраткосрочных операциях традиционные методы технического анализа обладают низкой прогностической силой и непозволяют достигать положительных результатов торговли. Говорить о подтверждении гипотезы можно в случае получения убытковпри тестировании существующих методов технического анализа насверхкраткосрочном таймфрейме.
Предпосылками для выдвиженияданной гипотезы послужили общетеоретические выводы, которые были получены в ходе анализа, проведенного в первой и второй главахдиссертации: традиционные методы технического анализа не ориентированына сверхкраткосрочную автоматизированную торговлю, при ихразработке не учитывалась специфика совершения такого родаопераций; методам технического анализа присущи серьезные недостатки,вне зависимости от таймфрейма, на котором они применяются истепени автоматизации торговли.81В результате, вполне обоснованным представляется предположение о низкой эффективности традиционных методов техническогоанализа при высокочастотной алгоритмической торговле.Тестирование первой гипотезы исследования.Эмпирическая проверка первой гипотезы исследования и получение данных о прибыльности использования существующих методовтехнического анализа при сверхкраткосрочных стратегиях включала всебя несколько шагов:1. Оптимизацию настраиваемых параметров выбранных индикаторовтехнического анализа и установление их лучших значений;2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
