В данной статье приведены результаты статистического исследования динамики цен акций на американском рынке, описано устройство полуавтоматической торговой системы и рассмотрены результаты ее испытаний в период с сентября 2000 г. по сентябрь 2001 г.
Чтобы лучше понять суть происходящих на рынке процессов и выявить закономерности, которые можно использовать для построения торговой системы, мы провели исследования следующих параметров:
- возникновение, длительность и амплитуды квазирегулярных колебаний цены (swings);
- фильтры для регулярного сканирования рынка;
- возможность ценовых скачков (гэпов) и их вероятностное направление относительно предшествующего тренда;
- определение исторических фаз рыночной активности по величинам swings;
- корреляции акций, входящих в крупные индексы (типа SP 500).
В результате было выяснено:
1. В каждый момент времени существуют сотни акций, динамические характеристики изменения цен которых обладают высокой стабильностью в течение нескольких месяцев. Эти акции можно отбирать и, базируясь на таком отборе, можно построить тренд-следящую торговую систему.
2. Эти акции можно разделить на группы по степени рискованности и потенциальной доходности спекуляций с ними. Для высокодоходной группы характерно изменение цен более чем на 50% за квартал, для наименее рискованной группы - на 20-30%.
3. Фильтр для регулярного сканирования рынка включает ограничения по среднему объему торгов, цене акции, предельной величине внутридневных изменений. Параметры оптимального фильтра для отбора кандидатов слабо меняются со временем и больше всего зависят от фазы рынка.
Таким образом, есть основания считать, что фильтр может выдавать необходимое количество акций в течение длительного времени.
4. Гэпы (gaps) значительно увеличивают риски работы с акциями. Практически у каждой акции в ее истории бывают значительные (более 10%) скачки цены. Для уменьшения этих рисков и снижения влияния гэпов на стоимость портфеля разумно применять диверсификацию (10-20 акций) и строго придерживаться правила: не иметь позицию против тренда на дневном масштабе.
Так риски, вызванные гэпами, возможно уменьшить до разумной величины.
5. Состояние рынка акций можно условно разделить на фазы по активности, т.е. по характерной (а не средней, как получается при построении индексов) величине изменений цен. Как правило, в фазе высокой активности рынка цены всех акций приходят в разной степени регулярное, часто коррелированное или антикоррелированное, движение.
В такие периоды спекуляции наиболее эффективны. Рискованны спекуляции на трендах при разворотах рынка, когда направление еще не определено.
Все это дает основания для построения алгоритма использования капитала в различных фазах рынка.
6. Корреляция цен акций с рыночными индексами (например, акций, входящих в известный индекс SP 500) довольно любопытна. Мы исследовали изменение и состав списка коррелированных акций. Оказалось, что эти параметры зависят от фазы рыночной активности (при высокой активности процент коррелированных акций возрастает). Во-вторых, выяснено, что корреляция акций с индексом не является постоянной величиной по времени.
Отсюда можно сделать вывод, что использование рыночных индексов для определения позиции по конкретной акции не имеет смысла - нужно ориентироваться на тренд, присущий самой акции.
Система Динамический портфельный спекулянт (Dynamic Portfolio Speculator, DPS) создана для того, чтобы облегчить труд трейдера. Она призвана решить основные проблемы начинающих и неудачливых: отбор акций, выбор момента сделки и распределение капитала.
Мы максимально старались учесть весь известный опыт работы трейдеров. Анализировались ошибки и успехи.
Как ни странно, но даже у опытного трейдера перечень ошибок больше, чем правильных действий.
Вывод из наблюдений получился удивительно простой: выигрывать можно, и добиться этого достаточно легко, если все делать правильно. Осталось запрограммировать правильные действия и отказаться от неправильных.
Программа сделана трейдерами и для трейдеров и может быть также использована как базовая программа для обучения и работы управляющих портфелями.
Программа состоит из нескольких блоков (см. блок-схему ниже). Инструкция определяет следующую технологию работы: отбор кандидатов в общий список, формирование списка на
Такое разделение обязанностей тоже является частью технологии работы. Зачем нужно, чтобы работа трейдера напоминала конвейер и содержала ограниченную возможность для самодеятельности, - становится понятно после анализа стандартных трей-дерских ошибок.
Важный момент организации работы заключается в том, что аналитик выполняет функцию контролера (риск-менеджера), т.е. ежедневно проверяет исполнение трейдером правил. С помощью разработанной программы один риск-менеджер может следить за работой 10 трейдеров.
Система Динамический портфельный спекулянт построена на классических принципах технического анализа (ТА). Мы исходили из того, что надежная система должна быть простой и как можно меньше перестраиваться.
Фундаментальный анализ и анализ новостей не используются. По аксиоме ТА вся информация об акции заложена в ее цене.
Мы добавили эту аксиому еще предположением, что при определенных условиях динамичность изменения цены сохраняется.
Условия, положенные в основу программы генерации сигналов, предельно просты: позиция открывается, как только скользящая средняя разворачивается.
При этом используется тот факт, что в момент разворота цена, как правило, пересекает скользящую среднюю.
Последовательность действий трейдера при управлении позицией приведена на рисунке 2. Все достаточно просто: позиция усиливается, если она выигрышная, и закрывается, если проигрышная.
Принцип управления портфелем тоже прост: в каждый момент портфель должен быть максимально сбалансирован по размеру капитала, вложенного в длинные и короткие позиции.
Весь фокус - в строгой дисциплине трейдера: запрещено открывать или держать позиции против тренда.
И, конечно, в подборе списка акций: раз в квартал аналитик по специальным критериям отбирает 100 акций для списка, с которым потом работает трейдер.
На последней фазе в отборе участвует опытный трейдер. Трейдер совершает операции раз в день в середине торгов. У опытного трейдера управление одним портфелем занимает около часа.
Одновременно он может без потери эффективности вести до пяти портфелей.
Система называется Динамический портфельный спекулянт, потому что техника работы с позицией опирается на динамику цены.
По сути, это спекуляции с временным периодом до 20 дней. В результате формируется не инвестиционный, а спекулятивный портфель.
Специальная техника работы позволяет трейдеру следить за списком из 100 кандидатов и портфелем, включающим до 20 открытых позиций.
Блок-схема управляющей программы
Злейший враг трейдера - это он сам. Кто это понял - тот не безнадежен.
Люди по своей природе импульсивны, жадны и трусливы. Поэтому они часто совершают глупые поступки. И отучить совершать глупости можно далеко не каждого. Но надо постараться это сделать хотя бы для тех, кто хочет.
Ну, а тем, кому просто не везет, кто готов признать свои слабые стороны, можно помочь.
Для систематической работы по системе, которую мы проповедуем, нужно совсем немного: терпение и усидчивость. Эти простые качества известны как золотые правила рынка. А для практической работы необходим и хороший брокер с соответствующим сервисом.
Российским инвесторам мы рекомендуем (и сами используем) брокеров с русскоговорящими сотрудниками.
Тестирование системы Динамический портфельный спекулянт проходило в довольно сложный для биржи период. Переход на десятичную систему котировок изменил внутридневной рынок и убил многие дэйтрейдерские техники. Это все происходило на фоне падения рынка, смены многолетней тенденции роста. Причем характер падения за это время также менялся и чередовался с периодами локального роста.
Тем не менее, система и трейдеры выдержали это испытание.
Небольшое пояснение о целях тестирования и о его процессе.
Целью тестирования было показать работоспособность предлагаемой полуавтоматической системы в разных фазах рынка, когда многим казалось, что колебания достигли такой частоты и сумбурности, что работа на дневном масштабе не должна давать положительных результатов.
Процесс тестирования заключался в следующем: трейдер выполнял модельные операции на демо-счете, строго следуя инструкции. При тестировании была проверена вся технологическая цепочка обеспечения работоспособности системы - от отбора акций до открытия конкретных позиций.
В результате была доказана высокая степень воспроизводимости модельных операций. В течение всего процесса действия трейдера отражались на специальном сайте.
За время тестирования в программу было внесено только одно добавление: в ноябре 2000 года был усовершенствован блок расчета использования капитала -для уменьшения рисков введены большие ограничения на использование кредита (плеча). Таким образом, мы можем утверждать, что нам удалось поддержать систему в работоспособном состоянии в течение всего срока тестирования.
С помощью программы трейдер показал результаты, близкие к ожидаемым. Для работы выбирались акции, дававшие по тестированию доходность не менее 30% в квартал, а результат работы трейдера по нашей программе - около 200% за год, что, учитывая реинвестирование, смоделированное при получении первых 60% прибыли, соответствует потенциалу выбранных кандидатов.
Полученные количественные результаты управления являются доказательством действенности применяемой техники отбора кандидатов.
Годичные результаты тестирования в реальном режиме (при 50%-ном реинвестировании).
Распределение дохода по году (рис. 3) получилось неравномерным по простым причинам: трейдер два раза находился в отпуске по две недели и один раз был технический перерыв почти на месяц.
При этом каждый раз позиции полностью закрывались, и формирование портфеля начиналось заново. Кроме того, в работе про-
граммы и трейдера явно были периоды застоя, вызванные резкими разворотами рынка.
Несколько слов о статистических характеристиках результата. Система не показала высокой эффективности.
Показатель прибыльности (Profit factor) составил всего 1.5 при 60% убыточных сделок (таблица 1), что, как нам кажется, вполне характерно для тренд-следящих систем, ориентированных на статистическую торговлю.
Доход, как видно из таблицы, получен в основном на коротких, а не на длинных позициях (соответственно, 159,000 и 26,000). Если учесть графики рыночных индексов за соответствующий период, это не кажется удивительным.
Сканирование рынка и корректировка списка акций за время тестирования были проведены три раза, в результате список обновлялся почти полностью.
Торговля была довольно активной и массированной: всего позиции были открыты по 229 акциям, проведены 1644 сделки, полный оборот в деньгах составил $26 млн.; портфель состоял из максимум 23 акций (в среднем 10-15).
Параллельно с тестированием мы проводили обучение трейдеров. Они довольно легко и быстро освоили принципы работы с Динамическим портфельным спекулянтом.
Несмотря на кажущиеся сложными схемы принятия управляющих сигналов и схему двойной циркуляции списков кандидатов (см. схему на с. 55 и рис. 1), технология работы всех участников процесса достаточно проста и может быть отлажена на техническом уровне за один месяц. Срок обучения любого желающего - 1-2 месяца.
Опыт для самостоятельного управления можно приобрести за 1-6 месяцев.
Как долго может работать система? Думается, что Динамический портфельный спекулянт будет работать достаточно долго без принципиальных изменений, чего нельзя сказать о других, более автоматических программах.
После того, как удалось увязать в одном портфеле акции с разными скоростями изменения цены, мы нашли еще одно интересное применение системы. Она может помочь при работе по восстановлению упавшей стоимости инвестиционных портфелей. Интересный результат получился при отборе акций не по максимизации дохода, а по дополнительному уменьшению риска.
Акции, естественно, были отобраны другие, изменились настройка программы и скорость работы по ней, зато в результате уменьшились колебания стоимости портфеля, и в целом управление стало надежнее.
Таким образом, считаем, что нам удалось создать торговую систему и проверить на практике возможность ее эффективной работы в течение года. Мы предполагаем и дальше работать над ее совершенствованием и корректировать настройки входящих в систему программ и всю технологию в соответствии с меняющимися рыночными условиями. Мы не планируем модифицировать эту систему в более автоматическую.
Мы просто будем создавать другие системы.