Главная » 2009 » Июль » 9 » Если вы не знаете куда пойдёт цена...
23:41
Если вы не знаете куда пойдёт цена...
Сезонность
Представьте себе, что завтра — 4 февраля 2009 г. И перед вами стоит вопрос: торговать или нет? Вам необходимо решить, как войти в рынок. Открыть длинную или короткую позицию? В качестве части процесса принятия решения вы исследуете поведение рынка в каждое 4 февраля за несколько последних лет (например, за 10). Вы заносите в таблицу следующие данные: количество дней с датой 4 февраля, когда проводились торги, среднее изменение цены с открытия до закрытия и процент времени, когда рынок поднимался или падал. Предположим, за последние 10 лет было 8 случаев, когда рынок был открыт и проводились торги. Из этих случаев, допустим, рынок закрылся выше открытия б раз (75%), и среднее изменение цены равнялось 2,50 (правдоподобная цифра для S&P 500). На основе этой информации вы размещаете торговый приказ на покупку завтра по открытию и выход по закрытию. Завтрашним вечером вы повторяете процедуру для 5 февраля, на следующий вечер для 6 февраля и т.д. Это одна из форм сезонной торговли. Сделаете ли вы таким образом вашу торговлю прибыльной? Будет ли ваша торговля хоть немного лучше случайной?
Что такое сезонность?
Термин «сезонность» используется трейдерами по-разному. Некоторые рассматривают сезонность как явление, строго связанное с четырьмя временами года: например, увеличение спроса на мазут для систем отопления зимой и на бензин летом. Другие допускают более широкую трактовку, которая учитывает погодные условия и предвыборные ситуации.
Годами многочисленные статьи в научных журналах демонстрировали, что акции наиболее быстро растут в первых числах каждого месяца. Предпринимались обсуждения так называемого «эффекта января», согласно которому акции имеют тенденцию к росту в январе. Ганнула (Hannula, 1991) использовал сезонные циклы в своей собственной торговле, предоставляя в качестве примера график цены акций ЕХАВУТЕ с отмеченными сильными сезонными проявлениями. Он также обсуждал другое явление, иногда наблюдаемое в связи с сезонными моделями, при котором максимумы и минимумы меняются местами. Другие факторы, которые влияют на различные рынки, возникают в определенные календарные даты и, следовательно, должны вызывать сезонные эффекты. Например, заполнение налоговых деклараций повторяется из года в год в одно и то же время. Легендарный трейдер Ганн явно учитывал ежегодно повторяющиеся особенности в своей торговле. В курсе домашнего обучения по проблемам сезонности Бернстейн (Bernstein, 1995) советует открывать позиции при достижении существенных минимумов и максимумов, а также в случае, когда имеет место существенное движение цены в течение ряда лет. Этот подход, как и подход Ганнулы, может привести к включению в рассмотрение сделок, продолжительностью от нескольких недель до нескольких месяцев.
В 1990 г. Джеффри Кац и Донна Маккормик первыми опубликовали Диаграмму Календарных Эффектов — которая показывает связь поведения индекса S&P 500 с текущей календарной датой. Диаграмма показывает общий восходящий тренд с января по сентябрь, а затем медленное падение до 4 октября. Потом рынок, как правило, достигает своего дна, после чего резко растет до конца года. При более детальном рассмотрении видно, что резкий рост цен случается на протяжении большей части января, первой половины апреля и первой половины июля. Пик достигается 8 октября, после чего следует резкое падение вплоть до минимума 24 октября. Следовательно, сезонное понижение цен в октябре и другие упомянутые явления не могут объясняться одиночными событиями определенных лет, например кризисом 1987 г.
Некоторые даты отличаются чрезвычайно стабильно повторяющимися ценовыми моделями. Например, если вход в рынок осуществлялся по закрытию 14 апреля, а выход — днем позже, в более чем 90% случаев можно было получить определенную прибыль. Вход 6 мая с выходом на день позже давал в результате прибыль в 100% случаев, как и вход 13 июля с продажей на следующий день. Рынок падал в 90% случаев с 18 по 19 октября и в 89% случаев с 16 до 17 октября. Хотя кризис 1987 г. привел к значительно большему, чем обычно, падению цен, наличие спада на момент кризиса совсем не было неожиданным. Например, такая методология могла бы побудить трейдера открыть короткую позицию 16 октября и выйти из рынка 19 октября, получив колоссальную прибыль на обвале рынка 1987 г.
Были и другие исследования, указывающие на наличие ярко выраженных сезонных эффектов на рынке, которые могут быть использованы для прибыльной торговли. Проведенные нами исследования показали, что кратковременное сезонное поведение может быть использовано для торговли индексом S&P 500. Система использовала пересечение быстрых скользящих средних, которые вычислялись на основе ценовых прогнозов, проведенных с помощью сезонной методологии. В связи с тем что ожидаемые цены могут вычисляться, по крайней мере, на год вперед, запаздывание пересечения скользящего среднего легко компенсировалось смещением, что дало системе возможность производить сделки на пересечениях, происходящих через несколько дней после факта. Сделки, выполняемые системой, обычно длятся 7 — 8 дней — весьма краткосрочная модель сезонной торговли. Система оказалась прибыльной: она заработала $329 900 на S&P 500 за 10,5 лет работы. Тест не учитывал затраты на осуществление сделок, но, если вычесть общие комиссионные ($15) и затраты на проскальзывание (по $75 на сделку), всё равно полученная прибыль составит $298 310 (понижение около 10%). Доход завесь период — 732%. Если предположить, что торговля осуществлялась фиксированным количеством контрактов, это дает в среднем более 70% годовых при условии отсутствия реинвестирования прибыли. Была осуществлена 351 сделка, 60% которых были выигрышными. Прибыльными были как длинные, так и короткие позиции. Средняя сделка приносила $939 — неплохо для простой сезонно-ориентированной торговой системы. Подобные открытия позволяют предположить наличие на рынке сильных сезонных тенденций, которыми могут воспользоваться трейдеры. Таким образом, исследования в этой области вполне оправданны.
Для наших текущих целей сезонность определяется как циклический или повторяющийся феномен, жестко привязанный к календарю. Этот термин используется в широком смысле для обозначения особенностей поведения рынка, привязанных к времени года или к конкретным датам, включая годовщины критических событий (например, обвал 16 октября 1987 г.). Короче говоря, сезонность определена как календарно-зависимый циклический феномен. При этом очевидно, что, хотя все сезонные проявления являются циклическими, не все циклы являются сезонными.
Характеристики сезонных входов
Представьте систему, основанную на простом пересечении скользящих средних. Такая система обычно хорошо улавливает тренды, но отстает от рынка и подвержена пилообразным скачкам. Если использовать более длинные скользящие средние, то можно избежать скачков за счет увеличения запаздывания системы. Теперь добавим к системе сезонность — применим следующие за трендом скользящие средние не к ценам, а к ряду данных, отображающему сезонные приливы и отливы рынка. Затем рассчитаем сезонный ряд данных так, чтобы сезонный эффект прогнозировался на несколько дней вперед — достаточно, чтобы избавиться от запаздывания! Таким образом, будет создана система без запаздывания (несмотря на использование медленных, сглаженных скользящих средних), которая следует за сезонными трендами. Способность таким образом избавляться от запаздывания связана с одной из характеристик сезонных систем — предсказуемостью сезонных моделей. Другими словами, сезонные модели прогнозируют рынок, а не просто реагируют на него.
Следовательно, сезонные модели позволяют определить точки разворота до их реального возникновения и могут быть использованы в-качестве основы противотрендовых торговых систем. Более того, прогнозы делаются задолго до событий, что позволяет достичь высокой степени сглаживания, предупреждающего или, по крайней мере, смягчающего множество ложных сигналов, характерных для менее «сглаженных: систем. Ещё одна полезная характеристика сезонных моделей — возможность определить дату сделки на дни, месяцы и даже годы вперед, что, несомненно, полезно.
Сезонность не лишена отрицательных сторон. Степень предсказуемости любого конкретного рынка при помощи модели может быть низкой. Прибыль или вероятность прибыльности средней сделки также может быть невысокой. Если происходит разворот, не предусмотренный в торговой системе, можно понести тяжелые убытки, поскольку система может привести к входам точно по максимальной цене или к выходам точно по минимальной.
Степень полезности и достоверности прогнозов сезонных моделей, а также вероятность возникновения непредсказуемых разворотов и необходимость их учитывать будут темами нашего эмпирического исследования.
Заключение
Исследования сезонных явлений показали, что на рынках существуют значимые сезонные процессы. На основе данных за соответствующие календарные даты прошлых лет можно сделать заключение о поведении рынка в ближайшем будущем. Информация за эту же дату или близкие даты прошлых лет полезна для принятия решений, для прогнозирования будущих событий. Хотя сезонные явления недостаточны для оказания влияния на целый портфель ценных бумаг и сырьевых фьючерсов, тем не менее на их основе удается окупить транзакционные расходы и получить некоторую прибыль. В то же время на отдельных рынках даже простейшие модели могут быть весьма прибыльными, иными словами, сезонные явления производят впечатление реальных и пригодных источников информации. В определенное время года на рынке наблюдаются приливы и отливы, которые могут эффективно использоваться моделями, подобными испытанным в данной главе. Как было показано, сезонные явления заслуживают серьезного внимания. Если приведенные простые модели будут улучшены специфическими эффективными выходами из рынка, можно ожидать впечатляющих результатов.
