Читаем Биржевая игра полностью

Большая разница! На протяжении поч­ти всех четырех лет этот метод, использующий параметры предшест­вующего периода, дал всего 6.600 долларов при 4 выигрышных торгах! Максимальное проседание капитала за этот период составило 17.000 долларов. Как видите, показатели могут вводить в заблуждение, осо­бенно если они оптимизированы. Да, следует отметить, что метод все же способен приносить доход. Но сможете ли вы в таких обстоятельст­вах продолжать торговлю? Примените тот же метод и те же параметры к другому рынку. Что произойдет с этими показателями?

Следующие результаты были получены в результате применения метода к рынку швейцарского франка с 1993 по 1998 годы. Первая се­рия результатов была получена при использовании 18-дневной кратко­срочной скользящей средней и 48-дневной долгосрочной скользящей средней, а во второй серии использовалась 10-дневная краткосрочная скользящая средняя и 34-дневная долгосрочная скользящая* средняя.

Чистая прибыль $10.000 Чистая прибыль $8.000

Число торгов 29 Число торгов 45

Число выигрышей 10 Число выигрышей 15

Число убытков 19 Число убытков 30

% выигрышей 34% % выигрышей 33$Ь

Средний выигрыш $3.200 Средний выигрыш $3.000

Средний убыток $1.200 Средний убыток $1.200

Средняя торговля $350 Средняя торговля $175

Коэффициент Коэффициент

выигрыш/проигрыш 2,75 выигрыш/проигрыш 2,40

Максимальное Максимальное

проседание $7.000 проседание $11.000

Полученные итоги несколько отличаютсяне только друг от друга но и от других результатов по рынку бондов. Они также отличаются и от результатов, полученных в результате оптимизации самого рынка франка. После оптимизации параметров оптимальной оказалась 19 дневная краткосрочная скользящая средняя, в то время как оптимальная долгосрочная скользящая средняя была 27-дневной. Результаты в рамке вверху страницы были получены в результате тестирования.

Не стоит опрометчиво отвергать оптимизацию, поскольку все системы и все инструменты будут сталкиваться с аналогичными различиями между оптимизированными результатами на разных временных промежутках. А если это так, что реально мы можем ожидать от торговых систем? Если результаты оптимизации нереалистичны, то как мы трейдеры, сможем узнать, что нас ожидает? Одним словом, никак. Мы можем делать некоторые логические выводы, но не на основании результатов, а исходя из процесса оптимизации. Оптимизация никогда не должна проводиться с целью установления наилучших параметров остановок, правил выхода и т. д. То, что принесло высокие результаты в прошлом, необязательно принесет такие же результаты в будущем. Beроятность правильности моих слов выше вероятности, что в вас не ударит молния. Кроме того, высока вероятность, что результаты, оптимизированные для одного набора данных, не будут даже приблизительно оптимальными для аналогичного набора данных в другой период времени.

Чистая прибыль $39.000

Число торгов 52

Число выигрышей 26

Число убытков 26

% выигрышей 50%

Средний выигрыш $2.600

Средний убыток $ 1.100

Средняя торговля $730

Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,30

Наибольшее падение капитала $6.000

ПРОЦЕССОПТИМИЗАЦИИ

Единственная практическая польза оптимизации связана не с ре­зультатами как таковыми, а скорее с данными, получаемыми по итогам тестирования при оптимизации. Например, оптимизация рынка швейцарского франка по системе пересекающихся простых скользя­щих средних включает 496 различных тестовых параметров. Каждый из этих тестов дает особый набор показателей. Не стоит делать какие-либо практические выводы, основываясь на показателях одного, пус­кай даже лучшего, теста. Гораздо разумнее рассмотреть как можно большее количество тестов.

Когда я оптимизирую систему, то не стремлюсь к получению са­мых высоких результатов. Вместо этого я пытаюсь определить, на­сколько устойчива рентабельность системы в ходе процесса тестирова­ния. Возвращаясь к методу пересечения простых скользящих средних, который использовался для рынка бондов, нужно сказать, что для пе­риода 1994-1998 годов было проведено 496 тестов. В рамках этого пе­риода самые лучшие результаты были получены для 10-дневной крат­косрочной скользящей средней и 34-дневной долгосрочной скользя­щей средней. Ниже приведены результаты тестирования четырехлет­него периода:

Чистая прибыль $44.000

Число торгов 21

Число выигрышей 13

Число убытков 8

% выигрышей 62%

Средний выигрыш $4.200

Средний убыток $ 1.300

Средняя торговля $2.100

Коэффициент выигрыш/проигрыш 3,15

Наибольшее падение капитала $5.000

Эти показатели будут первым контрольным набором данных. По­следующий набор показателей получен при менее удачном использова­нии набора параметров. Эти данные возникли при использовании 4-дневной краткосрочной скользящей средней и 25-дневной долгосроч­ной скользящей средней.

Чистая прибыль -$14.000

Число торгов 57

Число выигрышей 16

Число убытков 41

% выигрышей 28%

Средний выигрыш $2.800

Средний убыток $ 1.400

Средняя торговля -$245

Коэффициент выигрыш/проигрыш 2,00

Наибольшее падение капитала $17.000

Перейти на страницу:

Похожие книги

100 абсолютных законов успеха в бизнесе
100 абсолютных законов успеха в бизнесе

Почему одни люди преуспевают в бизнесе больше других? Почему одни предприятия процветают, в то время как другие терпят крах? Известный лектор и писатель по вопросам бизнеса нашел ответы на эти очень трудные вопросы. В своей книге он представляет набор принципов, или `универсальных законов`, которые лежат в основе успеха деловых людей всего мира. Практические рекомендации Трейси имеют вид 100 доступных для понимания и простых в применении законов, относящихся к важнейшим сферам труда и бизнеса. Он также приводит примеры из реальной жизни, которые наглядно иллюстрируют, как работает каждый из законов, а также предлагает читателю упражнения по применению этих законов в работе и жизни.

Брайан Трейси

Деловая литература / Маркетинг, PR, реклама / О бизнесе популярно / Финансы и бизнес