Михаил Яковлевич Фитерман - Подведение итогов
Михаил Яковлевич Фитерман - Кандидат технических наук, доцент в Санкт-Петербургском государственном Горном институте (СПбГГИ). С 2004г применение математических методов моделирования и автоматического управления в макроэкономике. С 2007г - разработка методов, структуры и алгоритмов систем торговли на рынке Форекс. Для изучения поведения рынка пытаюсь применить теоретический аппарат теории автоматического управления и теории случайных процессов.
В части теории торговли на Форексе кажется исчерпано все, по крайней мере, у меня. Рассмотрены вопросы стратегии торговли, прогнозирования рыночных цен, формирования сделок, контроля и управления риском маржинальной торговли, настройки торговой системы. Все эти элементы теории и практики отражены в учебном пособии на авторском сайте в статьях журнала Forex Magazine (более 50 статей за два с половиной года). Получаемые результаты иллюстрировались в виде фрагментов торговых систем и законченных систем, запрограммированных на Excel, с результатами их тестирования. Глобальный итоговый показатель эффективности (прибыльности) торговой системы сформулирован как процент годовых в виде отношения годовой прибыли к заложенному депозиту. В последних торговых системах эта величина достигала тысяч процентов.
Я всегда подчеркивал, что основа прибыльной торговли на разнице цен - достоверный прогноз рыночной цены. Но многие учителя на Форексе утверждают, что рынок не прогнозируем, а нужно отслеживать фактическое движение рынка и торговать по выявленному тренду цены. Здесь налицо не четкое понимание термина прогноз. Допустим, Вы выявили, что рыночная цена увеличивается, а Ваши индикаторы сигнализируют, что это продолжится в виде выраженного тренда. Вы решаете, что следует открыть позиции на покупку. По сути, здесь Вы применяете закон сохранения тенденции рыночной цены или, как любят говорить учителя, учитываете память рынка. Но теперь разберемся, что же такое прогноз цены. В научной трактовке любой временной процесс подчиняется некоторым динамическим законам. Если же рассматриваемый процесс случайный, то он подчиняется еще и случайным, не закономерным факторам. Такая смесь случайного и детерминированного составляет суть практически любого реального временного процесса. Цель любого прогноза - на фоне случайности уловить действие детерминированного закона и спрогнозировать на его основе дальнейшее поведение процесса. Разве не это Вы делаете после обнаружения начала тренда цены? В данном случае Вы молчаливо используете при прогнозе закон сохранения тенденции цены, а получение соответствующего сигнала рыночного индикатора (например, EMA) - это собственно алгоритм Вашего прогноза. Данный закон типичен для многих типов случайных процессов, но не для всех. В частности, он не действует для случайных процессов типа белого шума. (Про такой процесс говорят, что он не имеет памяти.) Но рыночные цены, к счастью, ближе к процессу типа винеровского случайного процесса, который подчиняется закону сохранения тенденции. Этот вероятностный закон обусловлен макроэкономическим законом связи рыночной цены с балансом спроса/предложения на рынке.
Достоверность прогноза любого случайного процесса зависит от темпа выявления некоторой закономерности в условиях мешающих случайных факторов. В прогнозах рыночных цен производится фильтрация этих факторов путем усреднения фактически наблюдаемых цен за выбранный период в прошлом. Вследствие такого усреднения возникает инерция прогноза, что выливается в запаздывание его результатов. Это запаздывание неустранимо в данном методе прогнозирования. Именно поэтому оказывается неэффективным прием диагностирования моментов входа и выхода на рынке. По глобальному показателю прибыльности торговой системы оказывается, что процент годовых больше при постоянном присутствии на рынке, без перерывов в торговле. Указанная методическая ошибка, по-видимому, проистекает
от того, что при торговле только по диагностируемым периодам присутствия на рынке получается в среднем больший процент прибыльных сделок. Но этот показатель не является глобальным. Дело в том, что средние длительности прибыльной и убыточной сделки оказываются разными. Убыточная сделка сразу выявляется и, как правило, принудительно закрывается. Прибыльная же сделка сохраняется дольше и приносит прибыль в среднем, большую, нежели убыток от убыточной сделки. Результирующая же прибыль системы зависит от обоих этих факторов: как от процента прибыльных сделок, так и от средней прибыли (убытка) отдельной сделки. По этой же причине нецелесообразно использование отложенных ордеров типа Stop Loss или Take Profit в торговой системе с прогнозом цен на каждом новом временном такте. Единственная ситуация, когда применение ордера Stop Loss целесообразно - это когда трейдер обращается к платформе брокера и снимает рыночную информацию не на каждом временном такте, а значительно реже. Понятно, что такая ситуация возможна, если трейдер экономит свое время. Этот случай имеет место при работе с системой, запрограммированной в Excel, ибо в этом случае технически невозможно запрограммировать непрерывное взаимодействие торговой системы с платформой. (Непрерывный интерфейс возможен при программировании алгоритмов системы на языке MQL, но здесь есть другие трудности.)
Скользящее усреднение текущей информации - основной метод фильтрации зашумленных данных. Но при создании алгоритма прогноза важно еще выбрать подходящую модель детерминированной составляющей прогнозируемого процесса. В приведенных примерах модель процесса основывается на законе сохранения тенденции цены, т. е. на неизменности скорости ее изменения в ближайшем будущем. По теории автоматического управления такая модель стандартна и называется апериодическим звеном. (Под звеном здесь понимается алгоритмический блок скользящего усреднения.) Математический алгоритм апериодического звена в непрерывном времени описывается сочетанием самой цены и ее производной (в дискретном времени производная заменяется приращением за один временной такт).
Но неизменность скорости изменения цены - не единственно возможная модель рыночной динамики цен. Общеизвестно, что рыночные цены обычно совершают колебания. При этом меняются не только сама цена, но и ее скорость и ускорение. Такая модель описывается сочетанием всех трех указанных величин: цены, ее скорости и ускорения. В теории автоматического управления эта модель называется стандартным колебательным звеном и задается двумя уравнениями прогноза: прогноза самой цены и прогноза ее скорости. В связи с этим важно отметить, что реальные колебания цен мало похожи на правильные гармонические колебания. Отличие в том, что вершины и впадины ценовых колебаний не плавные и гладкие, а обычно остроугольные. Это свойство можно объяснить психологией трейдерского сообщества, приводящей к явлению перепроданности и перекупленности рынка вблизи указанных вершин и впадин. (В этих условиях скорость цены резко меняет знак.) В своих исследованиях я применял для прогнозов обе указанные стандартные модели - апериодическое и колебательное звенья. Но алгоритмы прогноза по этим моделям не свободны от отмеченного выше недостатка -запаздывания результатов прогноза. Принципиально другой подход получается при замене операции сложения (при вычислении скользящего среднего значения цены) на операцию выделения из текущих значений их очередного максимума и минимума. При этом не удается корректно прогнозировать все поведение цены, но можно выявлять ее максимальные и минимальные значения, т. е. прогнозировать (в данном контексте точнее сказать диагностировать) гребни и впадины ценовых волн. Но для рыночной торговли на разнице цен этого и достаточно. Такую модель прогноза я назвал моделью ценового коридора. Достоинством прогноза по ценовому коридору является малая чувствительность результатов к зашумлению рыночных цен. Близкий к этому подход применяется в классике рыночных индикаторов путем построения линии, соединяющей последние максимумы цены (линия сопротивления) и линии, соединяющей последние минимумы цены (линия поддержки). Но, как все в жизни, и этому методу присущ свой недостаток. Все прекрасно, пока ценовое волнение представляет собой волны с амплитудами одного порядка. Но когда возникает резкий рост цены, т. е. наблюдается ценовая стена, или возникает резкий спад, т.е. ценовый провал, то экстремумы цены диагностируются преждевременно, с упреждением относительно истинной вершины стены или истинного дна провала. Причина такой методической ошибки прогноза в том, что рыночные цены подвержены резким скачкам и толчкам (действие белого шума) и тем самым образуют пилообразное поведение цены. Эти зубья пилы на графике цены создают локальные максимумы и минимумы, которые
ошибочно диагностируются алгоритмом прогноза. Естественно, что улучшить прогнозы по модели ценового коридора можно, если в качестве входной информации для прогноза принять не текущие фактические цены, а предварительно их сглаживать скользящим усреднением. При этом локальные пилообразные экстремумы цены будут нивелироваться. Таким образом, получается двухэтапный прогноз экстремумов рыночной цены: сначала фактические цены фильтруются скользящим усреднением, а затем по полученным сглаженным ценам прогнозируются пригодные для торговли ценовые экстремумы. Такой метод прогнозирования применен в моей последней торговой системе System 17.
Еще одним существенным элементом торговой технологии является автоматическая настройка системы на максимум ее глобального показателя - процента годовых. Что же влияет на этот максимум и чем его можно достигать? В технологии рыночной торговли есть два места, где находятся указанные рычаги. Одно из них - это константы алгоритма прогноза, а именно, расчетные периоды колебаний рыночных цен. Другое место технологической нитки - это объемы торговых сделок для каждого торгуемого инструмента. Вообще говоря, реальные цены колеблются не по какой-либо одной гармонике с одним периодом, а по композиции из множества гармоник с разными периодами. Торговать можно, в принципе, по любой из гармоник, от самых коротких (с минутными периодами) до самых длинных (с недельными и месячными периодами). Но всегда целесообразно выделить максимально интенсивную ценовую гармонику в заранее выбранном диапазоне периодов и настроить алгоритм прогноза на эту гармонику. Алгоритмически это означает подобрать такой расчетный период в модели прогноза, которому отвечает максимум процента годовых. К этому и сводится процедура настройки торговой системы варьированием указанных констант, каждой для своего рыночного инструмента. Единственно возможный способ такого варьирования - это полный перебор всех возможных значений периода в выбранном диапазоне. В Excel-файлах моих торговых систем для этого предусмотрены макросы под названием "настройка". По окончанию этой процедуры настройки автоматически устанавливается оптимальный расчетный период алгоритма прогноза. Второй рычаг: настройка системы варьированием объемов торговых сделок. Эта настройка, по существу, обеспечивает контроль и автоматическое поддержание уровня риска маржинальной торговли. Это особенно важно в случае комбинированной торговли по нескольким инструментам с единым депозитом. Для такого контроля и управления капиталом вводится понятие "гарантированная просадка" - это такая расчетная гипотетическая просадка, которую данная торговая система никогда не превысит в реальности. (Более корректно сказать "не превысит с заданной вероятностью".) Любая просадка системы, как фактическая, так и гипотетическая, пропорциональна принятому объему торговли. Поэтому варьированием объемов торговли каждого инструмента подбирается такая гарантированная просадка, которая не превышает депозита на всей истории системы и при этом достигается максимум процента годовых на этой истории. Обе описанные процедуры настройки производятся автоматически, каждая по своему алгоритму. Пользователю же системы необходимо решать, когда и как часто инициировать эти процедуры. Главная сложность настройки не в математическом алгоритме, а в трактовке и оценке результатов настройки в условиях нестационарности рынка. В силу этой нестационарности трактовка результатов настройки не однозначна. С одной стороны, недостаток слишком частой настройки проявляется в том, что после этих процедур может не штатно изменяться ассортимент торгуемых инструментов и их объемы торговли, т. е могут меняться число и тип открытых позиций. (Это естественное следствие инерционности любой торговой системы по каналу прогноза.) С другой стороны, слишком редкая настройка отвечает не текущей рыночной ситуации, а в среднем всем ситуациям, возникавшим за истекший период и, следовательно, такую усредненную настройку также нельзя считать оптимальной.
В заключение хочу вернуться к теме о честности брокерских компаний - см. статью "Если бы я был брокером" в FM№385. В результате тестирования своих последних торговых систем System 15 и System 16, включая и две новые системы System 17 c торговлей по h1 и торговлей по m15, картина оказывалась идентичной и одинаково плачевной для всех моих систем. Сначала за период около 1,5 месяцев (для торговли по h1) и 0,5 месяца (для торговли по m15) происходил интенсивный рост прибыли до 2 - 3-х кратного депозита. Затем внезапно возникали почти непрерывные серии убыточных сделок, вплоть до слива депозита. Эти периоды длились около 1 недели. Отсюда я делаю два предположения (для точных выводов необходимо специальное расследование). Во-первых, котировки разных брокеров оказываются практически одинаковыми. Это означает,
что все российские брокеры №1 объединены в единую организацию с одним каналом связи с мировым рынком Forex. Это и понятно, так как иначе жульничество с котировками легко обнаруживалось бы сравнением по разным российским брокерам. Во-вторых, каждая новая торговая система, показывающая хорошие результаты, изучается брокером в плане частоты и объема сделок, а затем производятся целенаправленные воздействия на этусистему путем надлежащей коррекции текущих котировок с целью насадить трейдера на маржин кол. (Как брокер может это сделать легально, описывалось в журнале FM№385.) Последний раз я попытался предпринять обманный маневр: заметив начало такой брокерской атаки, я закрыл все позиции и открыл новый расчетный демо-счет. На этом счету я продолжил ту же стратегию торговли по той же торговой системе. При этом продолжилось наращивание прибыли приблизительно в прежнем темпе. Брокер, с которым я работал - фирма UMIS. По-видимому, атакующая система брокера приняла меня за нового клиента.
Технология брокерских атак на типовые торговые системы описывалась и другими авторами. Так недавно об этом писал Станислав Половицкий - директор школы торговли "ForexAC" на сайте: го статья выложена в интернете по ссылке:
Мои рекомендации играющим трейдерам. Не ищите кристально честных брокеров, ведь их цель и методика: заработать путем отъема Ваших денег. Старайтесь не выпячиваться в общем сообществе трейдеров. Не играйте с большим уровнем риска и снимайте прибыль равномерно, не слишком накапливая ее на депозите.
Фитерман Михаил Яковлевич