Правила для входа в короткие позиции

Подобный анализ также мож­но провести для коротких позиций. Числа 5, 890, 391 и 532 (ген 1); 5, 705, 760 и 956 (ген 2) и 10, 163,999 и 196 (ген 3) соответствуют хромосоме, кото­рая представила лучшее решение для входа в короткую позицию по цене открытия. Два указанных гена соответствуют правилам, связанным с от­ крытым интересом, и один — с осциллятором MACD . Первое правило открытого интереса утверждает, что открытый интерес 1 день назад дол­ жен быть по крайней мере на 3 8 % больше, чем открытый интерес 38 дней назад. Второе правило открытого интереса утверждает, что открытый интерес 1 день назад должен быть по крайней мере на 75% больше, чем открытый интерес 25 дней назад. Третье правило утверждает, что наклон MACD (период короткого скользящего среднего = 2, а период длинного скользящего среднего = 50) должен быть направлен вниз, предполагая наличие нисходящего тренда. Если были выполнены условия для всех трех правил, указанных этими тремя генами, то подается сигнал на продажу. Повторюсь, эти правила было бы не так легко обнаружить, если разраба­тывать торговую модель в более традиционной манере.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Как и в нашем раннем исследовании, использование ГА для поиска торго­вых правил помогло найти весьма убедительные модели входа. Результа­ты впечатляют, несмотря на такие проблемы, как малое число сделок во многих решениях. Этот подход, несомненно, может служить в качестве основания для дальнейших усилий в разработке системы. В данном ис­следовании была использована лишь маленькая база шаблонов правил, включающая простейшие элементы (ценовые сравнения, скользящие средние и осцилляторы). Несомненно, намного лучшие результаты могли быть получены при использовании более сложного и полного набора шаб­лонов в качестве зерна для генетической мельницы.

ЧТО МЫ УЗНАЛИ ?

Длинные позиции, как правило, работают лучше, чем корот­кие, на рынках, составляющих наш стандартный портфель, с большинством исследованных моделей. Следовательно, заслу­живают большего внимания усилия, направленные на разви­тие системы, в которой делается акцент на длинные позиции. Генетические алгоритмы представляются эффективным сред­ством обнаружения нестандартных торговых систем, кото­рые практически невозможно разработать общепринятыми методами.

При правильном использовании ГА избыточная оптимизация (подгонка под исторические данные) не является серьезной проблемой, несмотря на оптимизационную мощь генетичес­ких алгоритмов.

Ограничения количества и сложности правил в любом реше­нии представляются ключевым элементом в контроле над де­моном подгонки под исторические данные.

• Генетическая эволюция правил имеет большое преимущество, связанное с тем, что полученные правила могут быть переве­дены на простой язык и понятны. В отличие от нейросетевых систем торговые правила, созданные с помощью ГА, не скры­ты в непостижимом черном ящике.

Использование генетики описанным выше способом помога­ет создать большое количество отдельных прибыльных реше­ний, которые затем можно объединить в портфеле, торгую­щем несколькими моделями.

В части II в центре внимания был выбор времени входа в рынок. Была исследована степень эффективности различных методологий при ответе на следующий всеобъемлющий вопрос: когда, где и как входить в рынок. Были проведены исследования самых разнообразных торговых подходов: от рыночных циклов до активности солнечных пятен, от простейших тор­говых правил до продвинутых генетических алгоритмов и нейронных се­тей. Для того чтобы сделать достаточно справедливое сравнение методов входа, во всех тестах преднамеренно использовалась простая стандарт­ная стратегия выхода из рынка. В сделках использовалась фиксирован­ная защитная остановка, выход по лимитному приказу при достижении целевой прибыли, а также выход по рыночному приказу по истечении определенного количества дней. В части III в центре внимания будет на­ходиться проблема выхода из рынка. Мы постараемся восполнить недо­статок интереса к стратегиям выхода в литературе, посвященной бирже­вой торговле.