ADX в качестве фильтра

Мы часто используем DMI Уайлдера и его производную ADX. На большинстве тестов, где мы использовали его в качестве фильтра для принятия объективного решения о том, находится ли рынок в состоянии тренда, ADX показал себя эффективным. Мы обнаружили, что хорошие результаты обычно группируются в диапазоне от 10 до 25 дней в зависимости от применения. Мы будем использовать 18-дневный ADX, поскольку 18 находится в середине диапазона.

Мы должны быть осторожны в выборе способа, которым тестируем ADX, иначе он будет действовать не как фильтр, а как самостоятельный метод вхождения. Мы запрограммируем вхождения таким образом, что будем покупать или продавать только на подъеме ADX и пересечении скользящих средних, возникающих в один день. Если ADX стремится вниз, то рынок является ненаправленным, а наше наблюдение за торгами показало, что такая ситуация приносит большие проигрышные периоды.

Как вы можете видеть на рисунке ниже, произошли коренные изменения. Все рынки теперь прибыльны, правда, нам, возможно, хотелось бы сделать больше денег на золоте за шесть с половиной лет торговли. Удивительно, но казначейские обязательства и сырая нефть не так прибыльны, как раньше. Процент выигрышей выше, а количество торгов существенно меньше. Здесь сказывается то, что наш фильтр принялся за работу. Давайте запустим Portfolio Analyzer. (Смотрите рисунок 3-17-)

Общий совокупный доход при использовании АДХ составил $61333, что более чем вдвое превышает результат предыдущего теста. Годовая отдача теперь дошла до 37.7 процентов. Количество торгов понизилось до 151. Что еще лучше, наш процент выигрышей поднялся до 44 процентов, а отношение среднего выигрыша к средним потерям дошло до оптимистичной величины 2.32. Наша вероятность провала сейчас составляет только 2.9 процента. Максимальный убыток от пика к впадине $9414 вполне укладывается в наши изначальные нормы. Месячные значения баланса представлены на следующих страницах. Отметьте, что мы снимали доходы и возмещали убытки каждый год, начиная, таким образом, каждый год с $25000. (Смотрите рисунки 3-18 и 3-19.)

сводка производительности с ADX

Дальнейшее тестирование

Если мы хотим довести упражнение до логического завершения, нам следует предпринять еще несколько шагов. Самое важное, нам следует протестировать каждый изменяемый параметр на всем диапазоне его значений, чтобы убедиться, что мы случайно не подстроили под кривую нашу систему. Результаты должны быть приемлемы на всем диапазоне значений. Затем мы могли бы оптимизировать систему для получения "лучших" значений на первых нескольких годах данных, а затем протестировать эти значения на последующих годах. В данном случае это трудно сделать из-за недостаточного количества торгов, но, если ваша система генерирует достаточно много примеров, мы рекомендуем такой подход. Определение лучших значений непросто. Наиболее безопасным способом будет выбор значений, которые дают результаты в середине диапазона. Если оптимальное значение находится на одном из концов диапазона, то, вероятно, будет лучше это проигнорировать и взять значения из середины распределения. Например, вы тестировали остановки начального риска в диапазоне от $500 до $2000 с шагом в $100. Так называемое лучшее значение остановки пришлось на $900, а результаты существенно падают при использовании остановки менее $800. Они продолжают быть нормально распределенными вплоть до $2000. Лучше использовать значение между $800 и $2000 вместо лучшей остановки на уровне $900.

комиссионные и проскальзывание

вероятный трейдинг со счетом в 25 000 USD

накопленная совокупная месячная производительность

Вывод

Компьютерное тестирование торговых систем все еще находится в начале своего развития. Трейдеры, кажется, продвигаются к более продуктивным торговым методам, но пока все же на эту тему написано немного. Вероятно, это обусловлено тем, что в тестировании не существует абсолютов так же, как их не существует и в торговле. Однако существует неправильное представление, что тестирование что-то "доказывает"^ это убеждение мы постарались развеять. Мы надеемся, что спровоцировали некоторые дебаты по этому вопросу, и что сейчас где-то проводится исследование по улучшению управления фьючерсами, и что оно будет обнародовано какими-нибудь талантливым частным трейдером.

Рекомендуемая литература

Griffin, P. The Theory ofBlackjack. Las Vegas: Gambles Press, 1981.

Lucas, Louis В., and Wade Brorsen. "The Usefulness a/Historical Data in Selecting Parameters/or Technical Trading Systems. "The Journal of Futures Markets 9, no. 1 (1989), pp. 55-65.

Vince, Ralph. Portfolio Management Formulas. New York: John Wiley & Sons, 1990.

Young, Terry W. "Introducing the Calmar Ratio. " Technical Traders Bulletin 3, no. 9 (September 1991), pp. 1-10.