Диссертация (1138424), страница 23
Текст из файла (страница 23)
Область поиска значений ограничивалась тем, чтопри ее превышении количество совершаемых операций становилоськрайне небольшим и не соответствовало специфике высокочастотнойторговли.В ходе оптимизации была достигнута прибыль в размере 4609рублей.
Немаловажно и то, что по итогам всех дней за исключениемодного была получена прибыль (более подробно результаты оптимизации торговой модели на основе аналогового метода представлены вПриложении 18). Если сравнить полученные результаты с результатами тестирования индикаторов технического анализа (Приложение13813), то можно отметить, что аналоговый метод демонстрирует нетолько более высокие показатели прибыльности торговли, но и болеестабильные во времени результаты.Для того, чтобы оценить работу аналогового метода на реальном рынке, было проведено тестирование на внеоптимизационном периоде. Данные, представленные в таблице 6, позволяют сравнить результаты, получаемые с помощью аналогового метода и индикатораMACD, показавшего лучшие результаты среди исследуемых традиционных методов технического анализа.Таблица 6Результаты тестирования аналогового метода и индикатораПрибыль за все периоды (% годовых)22.11.2010 - 26.11.201008.11.2010 - 12.11.201025.10.2010 - 29.10.201018.10.2010 - 22.10.201023.08.2010 - 27.08.201009.08.2010 - 13.08.201002.08.2010 - 06.08.2010Тестируемыеметоды прогнозирования26.07.2010 - 30.07.2010Прибыль за периоды тестирования (руб.)Прибыль за все периоды (руб.)MACD на периоде данных вне обучающей выборкиАналоговый1661 5311 4867 1190 6750 1965 3594 1229 26567 166%метод-491 918 -2013 -667 1482 -2053 -3651 -1342 -7817 -49%MACDРезультаты, представленные в таблице, наглядно демонстрируют, что аналоговый метод имеет явное преимущество перед традиционными методами технического анализа по показателю прибыльноститорговли.
В то время как с помощью аналогового метода была получена прибыль, равная 26567 рублей (27,7% за период или около 166%годовых), индикатор технического анализа MACD на том же периодевремени показал убытки, которые составили -7817 рублей (-8,1% за139период или около -48,8% годовых). Помимо этого, техническому индикатору MACD свойственна и меньшая стабильность результатов вовремени: в шести из восьми недель были получены убытки, в то времякак для аналогового метода прибыль была получена для каждой извосьми рассматриваемых недель.Поскольку аналоговый метод прогнозирования основывается наиспользовании связанных показателей, полученные эмпирические результаты позволяют говорить не только о его преимуществе передтрадиционными методами технического анализа, но и о выполнениитретьей гипотезы исследования.Тестирование четвертой гипотезы исследования.Четвертая гипотеза исследования говорит о том, что аналоговый метод позволяет лучше, чем традиционные методы технического анализа, определять периоды рыночной неэффективности, которые можно использовать для получения прибыли от совершения рыночных операций.Поскольку при исследовании технического анализа было показано, что существующие его методы не позволяют выявлять периодырыночной неэффективности, то о выполнении первой части гипотезыможно говорить, если в ходе эмпирического исследования будет установлено, что аналоговый метод позволяет выявлять их.
В этом случаеможно также утверждать о том, что полученные при помощи аналогового метода положительные результаты торговли основываются навыявлении периодов рыночной неэффективности, а не являются случайными и не образуются из-за чрезмерной оптимизации торговоймодели, что говорит о выполнении второй части гипотезы.Как и при тестировании традиционных методов техническогоанализа, для установления способности аналогового метода выявлятьпериоды рыночной неэффективности использовалась принудительная140задержка операций открытия позиции. Условия проведения тестирования (длительность тестового периода, транзакционные затраты ипроч.) остались такими же, что обеспечило сопоставимость полученных результатов, представленных в таблице ниже.Таблица 7Результаты совершения операций на основе аналогового методапри различной длительности задержек открытия позицийЗадержка открытия позиций, секунд-0,5 сек0 сек0,5 сек1 сек1,5 сек2 сек2,5 сек3 сек4 сек5 сек7,5 сек10 сек12,5 сек15 сек20 сек25 сек50 сек75 секПрибыль от совершенияопераций, руб.38030311762383019220148461175864003067-1481-6697-16503-22418-28384-27152-26819-30109-26638-22923Как показывает таблица 7, при нормальной скорости выполнения операции, равной 1 секунде, достигается прибыль в размере 31176рублей.
При последовательном увеличении времени открытия позиции прибыль постепенно падает, минимальное положительное значение достигается при задержке в 3 секунды и составляет 3067 рублей.Постепенное снижение прибыльности торговли наблюдается при уве141личении задержки открытия позиции до 12,5 секунд, в дальнейшемрезультаты начинают меняться хаотическим образом, не наблюдаетсяни равномерного снижения, ни увеличения прибыли. На основе полученных данных можно сделать вывод о том, что аналоговый методпозволяет выявлять периоды рыночной неэффективности, равные 12,5секунд.Иллюстрацией наличия на сверхкраткосрочном таймфреймерыночной неэффективности являются графики реального и нормального распределений ценовых отклонений (рис.
8). Графики были построены на основе 1000 наблюдений ценовых отклонений фьючерсного контракта на Индекс РТС, записанных с шагом 0,5 секунды.Рисунок 8. Нормальное и реальное распределения ценовыхотклонений на сверхкраткосрочном таймфрейме142Как показывает график, представленный на рис. 8, реальноераспределение ценовых отклонений существенно отличается от нормального. Об этом же говорят показатели асимметрии (-0,29) и эксцесса (7,72). Наблюдаются и так называемые «тяжелые хвосты».
Такаяформа графика свидетельствует о том, что динамика цен на сверхкраткосрочном таймфрейме неслучайна и может присутствовать рыночная неэффективность, что и подтвердилось в ходе тестированияаналогового метода прогнозирования.Как было показано в ходе проведенного эмпирического тестирования, длительность выявляемых с помощью аналогового методапериодов рыночной неэффективности достаточна для получения прибыли. Помимо этого, было установлено, что при снижении скоростиреакции АТС с 1 до 0,5 секунды достигается еще большее значениеприбыли, равное 38030 рублей, что говорит о способности аналогового метода выявлять даже наиболее краткосрочные периоды рыночнойнеэффективности и правильно определять имеющиеся в течение нихценовые тенденции.
В результате можно говорить о выполнении четвертой гипотезы исследования. Помимо этого, проведенные тестытакже позволяют сделать вывод о том, что текущая динамика цен актива и связанных с ним инструментов учитывается не мгновенно, а втечение определенного периода времени, что говорит о неприменимости гипотезы эффективного рынка для сверхкраткосрочного таймфрейма.Проведенные в ходе выполнения диссертации эмпирические исследования показали, что несмотря на отрицательные результатыприменения традиционных методов технического анализа при сверхкраткосрочной алгоритмической торговле, данный подход можно использовать для реализации такого рода операций, поскольку построенный на его основе аналоговый метод показал положительные ре143зультаты их совершения.
Это подтвердило, что отрицательные результаты применения традиционных методов технического анализапри сверхкраткосрочной алгоритмической торговле обуславливаютсянекорректным применением аксиом технического анализа при их разработке и неучетом специфики сверхкраткосрочных алгоритмическихстратегий, а не ошибочностью самих аксиом.
Однако использованиетехнического анализа для совершения сверхкраткосрочных алгоритмических операций возможно только с учетом расширенного толкования его аксиом на основе принципов, установленных в ходе проведения диссертационного исследования.Основные результаты и выводы работы.Основным теоретическим результатом диссертационного исследования является установление низкой эффективности традиционныхметодов технического анализа при совершении сверхкраткосрочныхопераций и разработка нового метода прогнозирования цен рыночныхактивов, позволяющего достигать положительных результатов привысокочастотной торговле.В диссертационной работе получены следующие выводы:1. В ходе теоретического анализа и проведенных эмпирическихисследований традиционных подходов к прогнозированию цен былполучен вывод о том, что фундаментальный анализ неприменим длявысокочастотных алгоритмических стратегий, а использование существующих методов технического анализа при сверхкраткосрочномпрогнозировании приводит к отрицательным результатам.2.
Рассмотрение биржевой статистики и специализированнойлитературы показало, что сегмент высокочастотных алгоритмическихопераций получил широкое распространение на крупнейших биржевых площадках и имеет перспективы к дальнейшему развитию.1443. Расширен понятийно-категориальный аппарат в областисверхкраткосрочных инвестиционных операций, внесены уточнения вклассификацию алгоритмических торговых систем.4. Введено понятие «периода рыночной неэффективности» ипредложен тест на способность методов прогнозирования выявлятьданные периоды в ценовой динамике финансовых активов.5.
Установлено, что сверхкраткосрочная динамика цен рыночного актива образуется под влиянием ценовых изменений связанныхфинансовых инструментов и их использование при прогнозированиипозволяет достигать лучших результатов совершения рыночных операций.6. На базе проведенного эмпирического исследования показано,что предлагаемый в диссертации аналоговый метод прогнозированияцен может применяться для сверхкраткосрочных операций, и являетсяболее эффективным, чем традиционные методы технического анализа.7. Показано, что аналоговый метод прогнозирования позволяетвыявлять периоды рыночной неэффективности на сверхкраткосрочном интервале, в отличие от традиционных методов техническогоанализа.145Список литературы1. Акелис С.
Технический анализ от А до Я. М.: Диаграмма, 2006. –376 с.2. Аппель Дж. Технический анализ. Эффективные инструменты дляактивного инвестора. СПб.: Питер, 2010. – 304 с.3. Байцур Г. Гиперактивные торговые автоматы на рынках группыММВБ — анализ влияния на общую активность торгов и технические риски участников // Биржевое обозрение. 2009. № 9 (69). С. 7.4. Бартон Д.Р.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
