тестирование методов сезонных входов

Для тестирования методов сезонных входов использованы данные с 1 августа 1985 г. по 31 декабря 1994 г. (оптимизационная выборка) и с 1 января 1995 г. по 1 февраля 1999 г. (период вне пределов выборки). Для исследования сезонности выборка размером около 10 лет является недостаточно протяженной. При обсуждении сезонных сигналов упоминалась практика расчета сезонного импульса (или же среднего поведения цен) на основе данных за предыдущие годы. Ввиду небольшого размера выборки расчеты будут основываться не только на прошедших, но и на будущих годах. Для этого используется специальная методика — так называемый подход складного ножа.

Метод перебирает целевые даты, перемещаясь вдоль временного ряда. Если при усреднении сезонных эффектов использовать только соответствующие календарные даты прошлых лет, то для точек, приходящихся на начало выборки, таких данных очень мало или вообще нет. Поскольку для получения приемлемого сезонного среднего требуется не менее 6 лет, то для большей части периода выборки (всего 10 лет) расчет будет невозможен. Следовательно, данных для оптимизации важных параметров или анализа эффективности работы модели в пределах выборки явно недостаточно. Хорошо известный статистический метод складного ножа помогает решить проблему с недостатком данных.

Представьте, что рассчитывается сезонное поведение начиная с 1 июня 1987 г. Если использовать только данные из пределов выборки, то пришлось бы ограничиться данными за 1986 и 1985 гг. При использовании метода складного ножа в расчет можно включать даты не только из прошлого, но и из относительного будущего, т.е. с 1988 г. по 1994 г. Если год, для которого значение целевой даты рассчитывается (1987), удалить из пределов выборки, то сезонное поведение можно будет рассчитывать на основе 9 лет данных, а этого вполне достаточно. Подобная процедура оправданна, поскольку данные, исследуемые для получения прогноза, не зависят от прогнозируемых данных. Данные, используемые для получения прогнозов, отстоят от целевой даты не менее чем на год — следовательно, они не загрязнены текущим состоянием рынка. Этот метод позволяет значительно увеличить размер выборки, не снижая количество степеней свободы.

Для оценки влияния сезонных факторов вне пределов выборки были использованы все прошедшие годы. Например, для получения данных, соответствующих 14 января 1999 г., был использован метод всех прошедших лет: в анализ были включены данные с 1998 г. по 1985 г. Таким образом, ни один из расчетов вне пределов выборки не основывается на данных из будущего или настоящего времени.

Все тесты, следующие ниже, проведены с использованием сезонных входов на основе разнообразного портфеля рынков. Использованы стандартные выходы, как и в других исследованиях моделей в этой книге. Позиции закрываются при срабатывании стандартного выхода или при получении сигнала на вход в противоположном направлении. Использована стандартная платформа тестирования. Ниже приведен код для тестирования сезонной торговли.

Определив локальные переменные и векторы, первый блок программы копирует различные параметры в соответствующие переменные для более удобного и понятного обращения к ним. Параметры описаны в ссылках, размещенных в коде.

Следующий блок проводит все расчеты на полной серии данных. Средний истинный интервал для 50 дней рассчитывается и сохраняется в векторе (exitatr ). Впоследствии он будет использоваться для размещения защитных остановок управления капиталом и целевых уровней прибыли в стандартизованной стратегии выхода. Средний истинный интервал в этом векторе (или в ряду данных) также используется для нормализации возникающих в ходе работы программы изменений цен.

После вычисления среднего истинного интервала рассчитываются нормализованные и обрезанные изменения цен. Каждая точка в ряду данных pchg отражает изменение цены между ценами закрытия текущего и предшествующего дней. Изменения цены затем нормализуются путем деления их на средний истинный интервал и обрезаются для снижения влияния экстремальных перепадов цены (статистических выбросов). Нормализация необходима, поскольку волатильность рынков меняется со временем иногда очень сильно. Например, сейчас индекс S &P 500 в 5 и более раз дороже, чем 15 лет назад. Очевидно, что и средняя дневная волатильность изменилась соответствующим образом. Если бы изменения цены не подвергались нормализации и не представлялись в единицах текущей волатильности, сравнение сезонных явлений за разные годы было бы искаженным. Годы, когда волатильность была выше, давали бы больший вклад, чем годы с низкой волатильностью. В случае S &P 500 последние годы полностью доминировали бы при проведении усреднения, а при нормализованном представлении каждый год вносит почти одинаковый вклад. Срезание выбросов проводится на уровне — 2 и + 2 средних истинных интервала, чтобы удалять случайные и аномальные значения, не искажая общую оценку.