высокоприбыльные комбинации типов модели и приказа

Для таких рынков, как рынок казначейских облигаций, японской йены, немецкой марки, швейцарского франка, неэтилированного бензина, кофе, апельсинового сока и свиной грудинки, можно найти высокоприбыльные комбинации типов модели и приказа.

На рис. 6-2 представлены графики изменения капитала для различных комбинаций моделей и скользящего среднего. Капитал каждой системы был усреднен по типу приказа. Лучшими двумя моделями были модель поддержки/сопротивления на основе треугольного скользящего сред него с передним взвешиванием и модель поддержки/сопротивления на основе простого скользящего среднего. Эти модели работали значительно лучше, чем любые из противотрендовых моделей, основанных на пересечении. Можно выделить три временных периода, в каждом из которых эти модели вели себя по-разному: от начала выборки до октября 1987 г., с октября 1987 г. по июнь 1991 г. и с июня 1991 г. по декабрь 1998 г. Наихудшие результаты были получены в течение последнего периода.

Графики изменения капитала, представленные на рис. 6-2, показывают, что противотрендовые модели лучше работали в прошлом, в то время как модели следования за трендом лучше работали в последнее время. В пределах выборки стоп-приказ оказался наилучшим видом входного при каза для каждой комбинации модели и скользящего среднего. Вне пределов выборки стоп-приказ был наихудшим для трех комбинаций модели и скользящего среднего из шести (по двум комбинациям не было сделок, поэтому они не рассматривались). Рыночный приказ по цене открытия следующего дня оказался наихудшим во всех случаях, за исключением двух. Стоп-приказ, как правило, был лучше лимитного приказа в пределах выборки. Однако вне выборки лимитный приказ был немного лучше стоп-приказа.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В общем, модели следования за трендом в тестах с 1 по 24 работали лучше, чем противотрендовые модели в тестах с 25 по 48, за некоторыми исключениями, рассмотренными выше.

Лучшие модели, несомненно, сочетают в себе как противотрендовые элементы, так и элементы следования за трендом. Например, покупка при откате рынка с использованием лимитного приказа после пробоя скользящего среднего обеспечивает лучшие результаты, чем другие комбина ции. Противотрендовые модели, основанные на скользящих средних и имеющие элемент следования за трендом (например, стоп-приказ), также показывают наилучшие результаты. Чистые противотрендовые моде ли и модели следования за трендом значительно им уступают. Более того, добавление трендового фильтра к системе следования за трендом не дает преимуществ, но может увеличивать затраты при входе. С другой стороны, комбинация противотрендовых моделей с трендовым фильтром ADX может повысить эффективность системы. Хотя фильтр ADX не имеет