Низкая эффективность лунных моделей

При сравнении всех моделей становится очевидно, что вход по стоп-приказу был наиболее эффективен и в пределах, и вне пределов выборки. Наихудшие результаты были показаны при использовании входа по цене открытия (в пределах выборки) и входа по лимитному приказу (вне пре­делов выборки). Вне пределов выборки лучше всего работала базовая модель на основе пересечения и хуже всего — модель с пересечением и подтверждением.

Отмечено много сильных взаимосвязей между выборкой, моделью и видом входа. Некоторые из результатов вызваны ограниченным количе­ством сделок. Оптимальные сочетания моделей и приказов для сезонных систем, в общем, давали лучшие и более устойчивые результаты, чем лун­ные модели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В отношении целых портфелей модели, основанные на лунных ритмах, показывают менее убедительные результаты, чем сезонные модели. Низ­кая эффективность лунных моделей противоречит нашим прошлым дан­ным (Katz , McCormick , июнь 1997). Различия могут быть объяснены дву­мя факторами: моделями входа и выхода. В данных тестах модели были оптимизированы на целом портфеле, что может быть неуместно в отно­шении лунного ритма (использовавшаяся ранее модель входила на рынок через определенное число дней после полнолуния). Методы, использован­ные в этой главе, были изменены по сравнению с более ранними подхода­ми, поскольку пришлось проводить оптимизацию, используя одинаковые параметры для различных рынков. При использовании старой модели пришлось бы входить в рынок в фиксированный день после полнолуния или новолуния вне зависимости от рынка. Это было бы неправильно, так как, согласно нашему первому исследованию, лунные циклы по-разному влияют на различные рынки. Таким образом, пришлось придать модели самоадаптивность, т.е. способность выбирать время для входа на основе анализа предыдущих лунных циклов.

Другая возможная причина противоречивых результатов может со­стоять во взаимодействии между видами входов и выходов. Лунные и, возможно, сезонные модели имеют свойство находить пригодные для тор­говли максимумы и минимумы, но лишь в определенном проценте случа­ев. Такие системы хорошо работают с близко расставленными защитны­ми остановками, которые быстро останавливают убытки, если предска­зание не оправдывается, но позволяют прибыли накапливаться, если ры­нок движется в предсказанном направлении.

В общем, лунные модели работали плохо, но на некоторых рынках обнаруживались многообещающие и устойчивые результаты, тем более впечатляющие, что модель не подвергалась специальной адаптации к от­дельным рынкам. Это позволяет предположить, что при использовании специализированных выходов можно получить замечательные результа­ты. Так, в нашем первом исследовании лунная модель хорошо работала на рынке серебра, но сейчас рынок серебра был малочувствителен к цик­лам. При торговле портфелем лунные модели были убыточны, но на каж­дой сделке они теряли гораздо меньше, чем, например, большинство осцилляторных моделей и моделей на основе скользящих средних.