Tad nu pie lietas. Praksē mēdz būt 5 gadījumi:

1.vinnestu procents – lielāks par 50 ,vinnesta/zaudējuma attiecība mazāka par 1

2.vinnestu procents – lielāks par 50 ,vinnesta/zaudējuma attiecība lielāka par 1

3.vinnestu procents – mazāks par 50 ,vinnesta/zaudējuma attiecība mazāka par 1

4.vinnestu procents – mazāks par 50 ,vinnesta/zaudējuma attiecība lielāka par 1

5.vinnestu procents – 50% ,vinnesta/zaudējuma attiecība 1

1.attēls

Augstākminētajā attēlā ir modelēta sistēma ar trāpīgumu 70% un vinnesta/zaudējuma attiecību o.4. Neskatoties uz to ka sistēmai ir 70 % trāpīgums tā ir  naudas zaudētājs. Sākotnēji var likties kad tā pat taisa naudu, bet beigās matemātika ņem virsroku. Tas ir tāpēc ka starp trāpīgumu un vinnesta/zaudējuma attiecību ir ļoti delikāts balanss, kuru daudzi treideri nav līdz galam novērtējuši, mani ieskaitot. Piedāvāju apskatīties uz citu sistēmu kurai vinnesta/zaudējuma attiecība ir lielāka 2.attēls.

2.attēls aptuveni 450 darījumi trāpīgums – 50% vinnesta/zaudējuma attiecība – 0.6

No šī attēla ir redzams ka sistēma ir patstāvīgs naudas zaudētājs.Varētu likties ja palielina trāpīgumu virs 50 % treiderim klātos labāk. Patiesībā tāpēc ka  vinnesta/zaudējuma attiecība joprojām ir zema nav iespājams taisīt naudu ar šādu sistēmu 3.attēls.

3.attēls aptuveni 450 darījumi trāpīgums – 60% vinnesta/zaudējuma attiecība – 0.6

No 4.attēlā redzāmā varpamanīt, ka  pavisam mazas izmaiņas trāpīgumā sistēmu pārvērš par naudas taisītāju. 65% trāpīgums taisa naudu, bet 60 % – zaudē. Kā jau es ieprieķš minēju starp trāpīgumu un vinnesta/zaudējuma attiecību ir ļoti delikāts balanss. Vēl viena lieta kas ir pamanāma sistēmas kapitāla izmaiņu līknei ir lielas svārstības un ļīdz arto lieli kapitāla kritumi (drawdown).  Atbilde uz jautājumu kā varētu to uzlabot ir raksta nākamajā daļā.

4.attēls aptuveni 450 darījumi trāpīgums – 65% vinnesta/zaudējuma attiecība – 0.6

ja close > close[1] (close[1] nozīmē iepriekšējās dienas close utt.)

un close[1] > close[2] un close[2] > close[3] un low[2] > close[3]

un open[2] > close[3] un open[2] > MA(close,20) tad pērkam nākamā bāra open;

Izejas nosacījumi:
low < low [1] tad pārdodam pa close

Testējot orģinālo izejas tehniku rezultāti bija  vājāki par zemāk minētajiem, kuros izmantoju reālistiskāku izejas tehniku – 800$ stop loss jeb turēju 3 dienas pēc pozīcijas atvēršanas un vēru ciet darījumu pa nākamās dienas open. Lūk kādi bija Britu paunda fjūčersa rezultāti.

1.attēls

2.attēls

3.attēls

Sistēmas plusi ir tādi ka ieejas tehnika ir vienkārša, vinnestu procents virs 60% un  tā taisa aptuveni 170$ uz darījumu. Sistēmas mīnusi -  sākotnēkais drawdown  ir 10 313$, kapitāla izmaiņu līknei ir liela amplitūda un vidējais darījumu skaits gadā ir tikai 6.3. Lai uzlabotu sistēmas rezultātus es pieliku papildus filtru ņēmu tikai tos darījumus kas bija trešdienās vai ceturtdienās rezultāti ir redzami attēlos zemāk.

4.attēls

5.attēls

Pēc filtru izmantošanas sistēmas peļna gandrīz nav izmainījusies, vinnestu procents ir palielinājies līdz 66%, drawdown ir samazinājies līdz aptuveni 4100$,   kapitāla izmaiņu līknes  amplitūda ir samazinājusies un pats svarīākais dolāru skaits uz darījumu ir uzlecis lidz 337$ neaskaitot komisijas un slippage. Nākamais solis ko es izdarīju es paņemu tieši šo pašu Britu paundam optimizēto sistēmu ( sistēmu vajadzētu optimizēt priekš katra instrumenta atsevišķi) pievienoju 50$ slippage un  notestēju uz  populārākajiem fjučersu tirgiem. Rezultāti ir redzami zemāk.

6.attēls

7.attēls

8.attēls

Groza testa rezultāti parāda to ka no 31 instrumenta 10 zaudēja naudu. Ņemot vērā to ka sistēma nebija optimizēta katram tirgum atsevišķi rezultāti neizskatās slikti. Izdevās atrast tirgu kurā sistēma strādā vēl labāk par Britu paundu tas ir sudrabs. Nākamais solis ko varētu  izdarīt – paņemt vairākus tirdzniecības instrumentus, kuros sistēma strādā vislabāk pārskatīt filtrus un salikt tirdzniecībai piemērojamu portfeli. Tādā veidā palielinot sistēmas vidējo darījumu skaitu gadā. Sistēmas  šorti šoreiz palika netestēti, to es atstāšu uz nākamo reizi.

1.attēls

SFH10 – Swiss Franc (Pit)

EUH10 – Euro FX (Pit)

BPH10 – British Pound FX (Pit)

JYH10 – Japanese Yen FX (Pit)

CDH10 – Canadian $ FX (Pit)

ADH10 – Australian $ FX (Pit)

GCJ10 – Gold Comex (Pit)

No augstāk minētā attēla ir redzams, ka EUR visspēcīgāk korelē ar CHF un AUD . Zelts spēcīgi korelē ar AUD, Sudrabu un biržu indeksiem. CAD spēcīgi korelē ar ASV biržu indeksiem. Starp Naftu un ASV biržu indeksiem un FX nav ļoti liela korelācija.

1.attēls Labākās TDOM pirkšanai ar stop loss 1000$ un katapultu 1 diena

2.attēls Pirkšanas testu rezultāti

3.attēls Labākās TDOM pārdošanai ar stop loss 1000$ un katapultu 1 diena

4.attēls Pārdošanas testu rezultāti

1.attēls

2.attēls

Savukārt ja Jūs meklējat pārdošanas iespējas februārī, tad Jums vajadzētu pievērst uzmanību mēneša tirdzniecības dienām 1, 17 un 18. Testu rezultāti ir redzami attēlos zemāk.

3.attēls

4.attēls

Otrkārt kad mēs testējam kādu noteiktu tirdzniecības koncepciju uz viena instrumenta rodas loģiska vēlme  to pārbaudīt arī uz citiem instrumentiem. Ja  koncepcija taisa naudu tikai uz viena insrtumenta un uz pārējiem zaudē naudu tad secinājums varētu būt tāds ka koncepcija nav dzīvot spējīga un es diezvai turpinātu tādas sistēmas attīstīšanu nemaz nerunājot par tirdzniecību. Ja izdodas atklāt ka  koncepcija taisa naudu arī  citiem insrtumentiem man ir lielāka pārliecība par to ka šī koncepcija turpinās taisīt naudu. Labs iemesls tam kāpēc jāpārbauda koncepcija arī uz citiem instrumentiem ir tas, ka mēs varēsim izveidot portfeli no optimālākajiem  instrumeniem kuri dos gan diversifikāciju gan papildus darījumus kas savukārt padarīs tirdzniecību drošāku un pelnošāku. Pēc savas pieredzes varu teikt to ka jo lielāka ir instrumenta volatilitāte jo vairāk naudas tas taisa un otrādi, bet nevienmēr mazāk volatīlos instrumentus vajag mest prom. Reālā dzīvē ir tā kad instrumenta volatilitāte ar laiku var divas reizes palielināties un samazināties. Zemāk redzamajā attēlā var redzēt kā GBPUSD pārim ir mainijusies vidējāvolatilitāte pa gadiem.

Šajā attēla 3 un 4 stabiņā ir redzama vidējā uz augšu aizvērušās un uz leju aizvērušās dienas volatilitāte pa gadiem. Šajā attēlā var redzēt ka kopš 1980 gada pārim GBPUSD visvairāk volatīlākais gads bija 1981 gads un vismazāk volatīlais bija 1996 kad vidēji diena uz augšu gāja 48.4  un uz leju 36.3 punktus. Viegli var pamanīt kad pēdējie divi gadi tirgū ir bijuši ar vēsturiski lielu volatilitāti. Par ko tas liecina?

Es domāju ne par ko jo volatilitāte var palikt tāda kā tā ir šobrīd tā var palielināties un var arī samazināties. Zemāk redzamā attēlā ir redzama 2008-2009 gada vidējā volatilitāte 32 populārākajiem fjūčersu kontraktiem.

Šajā attēlā ir redzams ka top 5 visvairāk volatīlākie instrumenti bija lielais S&P 500 ,Crude Oil , Heating Oil , Natural Gas  un Silver fjūčers un top 5 vismazāk volatīlie – Lumber, Rouhg Rice, Lean Hogs, Live Cattle un Oats fjūčersi.

Pirmais tests ko es veicu GBPUSD pārim bija pārdošana pa nākamās dienas open ja šodiena bija OD un izeja bija veram ciet darījumu dienas beigās pa close.

577 gadījumi, 49% vinnesti, +2600$ peļņa un 5$ uz darījumu

Iegūstot šādus rezultātus ir skaidrs, ka šāda tirdzniecības metode  mums būtisku priekšrocību nebūtu devusi. Nākamais lieta, ko es salīdzināju vai ir atšķirības starp dažādām mēneša nedēļām?Jā, zināmas atšķirības tomēr ir

labākās mēneša nedēļas pārdošanai bija otrā un trešā mēneša nedēļa rezultāti ir zemāk.

2.nedēļa  134 gad., 53% vinnesti,  +18,130$ peļņa un 135$ uz darījumu

3.nedēļa  147 gad., 56% vinnesti,  +14,920$ peļņa un 101$ uz darījumu bez slippage atskaitīšanas

Vēl viena lieta, kas mani interesēja bija tā vai ir kādas atšķirības starp signāliem, kas ņemti dažādās nedēļas dienās? Rezultāti zemāk apstiprina to kad ir. Trešdiena bija vislabākā diena šortošanai.

119 gadījumi, 53% vinnesti , 16,290$ peļņa un 137$ uz darījumu

Tās protams vēl nav gatavas tirdzniecības sistēmas, ar kurām varētu tirgot, bet dažas lietas uz ko balstīties tālāko tirdzniecības paternu  izstrādē.

Nākamais solis, ko es veicu, bija testi šortiem pa open pēc OD ar up close un down close izeja tā pati kas ieprieksējā piemērā.

pēc up close 297 gad., – 20,860$ zaudējumi un – 70$ uz darījumu

down close  277 gad., +24,310$ peļņa un 88$

Labākās dienas šortošanai pēc up close bija trešdienas un pēc down close pirmdienas.

1.attēls

2.attēls

Nākamais jautājums, ko es uzdevu tirgum, bija kā būtu  ja darījumu vērtu vaļā nevis pa dienas open, bet pa šodienas low .

pēc jebkura OD          221 gad., 51% vinnesti,+35,650$ peļņa un 161$

pēc up close OD       43 gad., 51% vinnesti, +5,040$ peļņa un 117$

pēc down close OD 178 gad., 51% vinnesti,+ 30,610$ peļņa un 172$

3.attēls

4.attēls

No augstāk redzamajiem attēliem var iegūt pierādījumu tam, ka pelietojot nedēļas dienu filtru mēs iegūtstam diezgan spēcīgus darījumu signālus. Es ceru, ka šie OD tirgus pētijumi jums būs noderīgi.

1. gadījums šodienas high > vakardienas high un šodienas low > vakardienas low (Up Range)

2. gadījums šodienas high < vakardienas high un šodienas low < vakardienas low (Down Range)

3.gadījums šodienas high < vakardienas high un šodienas low > vakardienas low

(Inside Day)

4.gadījums šodienas high >vakardienas high un šodienas low < vakardienas low

(Outside Day)

Testa periodā no 1982. gada līdz 2009.gada 1. oktobrim GBPUSD pārim  bija 7109 bāri, no kuriem 2662 (37,4%) bija pirmais gadījums , 2612 (36,7%) bija otrais gadījums, 1245(17,5%) bija Inside Days un 517(7,2%) – Outside Days.

Nākamais solis, ko es izdarīju, bija vienkāršs tests pērkam pa nākamās dienas dienas open ja šodiena bija OD (outside day) pieliekam Stop Loss 1600$ apmērā un izeja ar plusu būs pirmais close, kas ir aizvēries plusā.

472 gadījumi +21,140$peļņa un 45$ uz darījumu

Interesanta lieta uzpeldēja, kad es apskatīju salīdzinājumu pirkšanai starp 4 mēneša nedēļām. Izrādijās, ka vislābākie signāli pirkšanai bija mēneša ceturtajā nedēļā:

147 gadījumi +40,410$ peļņa un 275$ uz darījumu bez slippage atskaitīšanas.

Nākamais solis, ko es izdarīju, bija pirkšana tikai pēc OD ar up close (+)un down close(-):

pēc up close        248 gad. +20,980 $  un 85$ uz darījumu

pēc down close  242 gad.  +30$    un 0$ uz darījumu

Nākamais solis ko es izmēģināju paternu ++  -  pirkšana rītdien pa dienas open ja šodien ir OD un šodiena ir up close un diena pirms OD arī bija up close. Vēl es notestēju paternu – - , paternu -+ un paternu +-  :

++  84 gad.  29,570$ un 352$ uz darījumu

- –    79 gad. +3,590$ un 45$

+-   161 gad. -2550$ un -16$

-+   169 gad. -6,100$ un -36$ bez slippage atskaitīšanas.

No testu rezultātiem ir redzams, ka priekš pirkšanas pa dienas open labākie bija paternam ++. Jūs noteikti uzdotu jautājumu kā būtu ja mēs pirktu pa OD high ar stop orderi?

rezultāti:

pēc down close    37 gad. +1,550$ un +42$

pēc up close       165 gad. +30,780$ un 187$ bez slippage.

Jūs uzdotu jautājumu kā būtu ja mēs būtu pirkuši pa iepriekšējās dienas high?

rezultāti:

pēc down close    60 gad. -2640$ un -44$

pēc up close          74 gad. +16,740$ un +226$

Jūs protams varat paeksperementēt ar citiem paterniem un citiem tirdzniecības instrumentiem. Es ceru, ka šie testa rezultāti jums atklāja kaut ko jaunu un noderīgu.

ja Moving Average A krusto Moving Average B virs tā, tad ejam longā

ja Moving Average A krusto Moving Average B zem tā, tad izejam no longa

1.attēls

Sistēmas optimizācijas rezultāti rāda ka no 1976 -1990 gadam labākie rezultāti bija ar Moving Average 8 un 42. Rezultāti ir redzami zemāk.

2.attēls optimizācijas rezultāti

3.attēls 1976-1990 gads tikai longi

4.attēls 1976-1990 gads tikai longi

Jūs noteikti jautāsiet kas bija pēc 1990 gada vai rezultāti bija līdzīgi? Atbilde ir redzama nākamojos attēlos. Tie paši moving average parametri 8 un 42 tikai testa periods ir 1990-2009.

5.attēls 1990-2009 gads tikai longi

6.attēls 1990-2009 gads tikai longi

Rezultāti izrādijās šokējoši ja pirms tam sistēma taisīja naudu tad šajā laika periodā sistēma zaudē naudu. Kas tad notika? Problēma nav britu paundā vai kādā citā tirdzniecības instrumentā problēma ir tā, ka uz laiku balstīti tirgus pētijumi neturās. Tāpēc ir jāaizmirst par uz laiku balstītiem tirgus  cikliem un jāmeklē citas metodes.

]]> http://tradingsystemdeveloper.wordpress.com/2009/07/30/gbpusd-tirdznieciba-izmantojot-moving-average/feed/ 0 VF 1. attēls 2.attēls optimizācijas rezultāti 3.attēls 1976-1990 gads 4.attēls 1976-1990 gads 6.attēls 1990-2009 gads 6.attēls 1990-2009 gads