Это не означает, что простые системы не работают, просто у каждой есть свой профиль доходности и риска, типичный для данного стиля и с трудом поддающийся изменению. Одной из целей этой книги является представление множества различных методов торговли, каждый из которых имеет свой собственный профиль риска и вознаграждения, чтобы каждый трейдер понял истинную цену торговли.

Чтобы конкурировать с профессиональным спекулянтом, вы должны научиться точно предвидеть следующее движение рынка. Это можно делать:

● распознавая повторяющиеся модели движения цен и определяя наиболее вероятные результаты таких моделей;

● идентифицируя «тренд» рынка, выделяя основное направление цен в течение выбранного интервала времени;

● используя необычное расхождение цен между двумя связанными компаниями или товарами, т. е. так называемый арбитраж.

Инструменты

Столбиковый график, рассмотренный в главе 3, является самым простым представлением рынка. Он показывает те же самые модели, что находил Джесси Ливермор в начале 1900-х гг. на тикерной ленте. Но поскольку интерпретировать их можно очень по-разному, это привело к разработке более точных методов, в частности графика «крестики-нолики», который вывел графический анализ на новый уровень точности.

В последующие годы популярным методом прогнозирования направления цены стало математическое моделирование с использованием традиционного регрессионного или статистического анализа. Большинство методов моделирования представляют собой какие-либо вариации на основе эконометрики и базовой теории вероятностей и статистической теории. Они точны, потому что полностью основываются на числовых данных, однако для их применения требуются правила торговли.

Правильная оценка ценового тренда критически важна для большинства торговых систем. Контртрендовая торговля, где позиция открывается против тренда, в той же мере зависит от знания тренда, как и техника следования за трендом. Большие разделы этой книги посвящены различным способам идентификации тренда, хотя было бы несправедливо создавать у читателя впечатление, что «ценовой тренд» является общепринятой концепцией. Существует немало исследований, утверждающих, что ценовых трендов не существует. Самые авторитетные работы на эту тему собраны в книге Кутнера «Случайный характер цен фондового рынка» (Cootner, The Random Character of Stock Market Prices. MIT Press, 1964); весьма убедительные материалы можно найти в журнале Financial Analysts Journal – это превосходный ресурс.

Существует огромное количество инструментов для управления личным капиталом, многие из которых включены в Excel и другие электронные таблицы. В их число входят линейная регрессия и корреляционный анализ. В Excel есть подключаемая надстройка «Поиск решения» (Solver), которую легко приспособить для структурирования портфеля. Также имеется недорогое программное обеспечение для выполнения спектрального анализа и применения сложных методов статистического анализа. Платформы для разработки торговых систем, такие как TradeStation и MetaStock, благодаря предлагаемым языкам программирования и управлению данными существенно облегчают реализацию ваших идей. Конечно, профессионалы по-прежнему имеют преимущество – возможность посвящать все свое время решению инвестиционных задач, однако непрофессионалы больше не находятся в безнадежно невыгодном положении.

Случайное блуждание

Многие сторонники фундаментального и экономического анализа твердо уверены в том, что никакой связи между движением цен от одного дня к другому не существует. Иными словами, цены не помнят того, что было раньше, – это называется теорией случайных блужданий. Цены стремятся к уровню, где достигается равновесие между спросом и предложением, но уровень этот достигается или мгновенно, или непредсказуемым образом в процессе движения цен в ответ на последнюю доступную информацию или выпуск новостей.

Если теория случайных блужданий верна, то многие хорошо определенные методы торговли, основанные на математике и распознавании моделей, должны вести к неудаче. Но против случайного движения цен есть два аргумента.

Первым аргументом является успешность многих алгоритмических торговых стратегий. Существуют бесспорные документированные результаты системных арбитражных программ, хедж-фондов и фондов деривативов, демонстрирующие успех на протяжении вот уже 40 лет. Нельзя сказать, что все технические программы приносят успех, – это не так. Но это же относится ко всем фундаментальным методам. Чтобы получать прибыль, там все равно нужна разумная стратегия, будь то дискреционная или системная. Не все могут создать и осуществить такую стратегию.

Второй аргумент против теории случайных блужданий заключается в том, что цены движутся на ожиданиях. Можно научно доказать, что все участники («рынок») точно знают, куда должны пойти цены после появления той или иной новости. Однако независимо от того, насколько это практично или маловероятно, это не так важно, как движение рынка, основанное на ожидании дальнейших новостей. Например, если в этом году ФРС дважды понизила ставки, а экономика еще не отреагировала, стали бы вы ожидать нового понижения? Конечно. Поэтому, как только ФРС объявляет о снижении ставок, вы начинаете строить догадки относительно следующего снижения. Когда большинство трейдеров придерживается одних и тех же ожиданий, цены быстро подтягиваются к соответствующему уровню. Затем цены реагируют на выход новости относительно ожиданий, но только в той степени, в какой инвесторы уверены в своем прогнозе. Соответствует ли такое движение цены теории случайных блужданий? Нет. Но реальная картина движения цен может напоминать случайное блуждание.

Если отбросить ожидания, то видимость случайного движения цены зависит от временного интервала и частоты наблюдений. На более длительных промежутках времени с использованием низкочастотных данных (например, недельных) тренды проявляются более отчетливо, наряду с сезонными и циклическими колебаниями. В целом для дневных данных характерен более высокий уровень шума (случайного движения), чем для недельных или месячных данных.

В долгосрочной перспективе цены стремятся к равновесному уровню. Дело в том, что инвесторы, постоянно переключаются между акциями, облигациями и фьючерсами в зависимости от того, что из этого предлагает лучшую доходность при том же риске, и таким образом по сути осуществляют арбитраж в отношении этих инвестиционных инструментов. Чтобы привлечь деньги, данная инвестиция должна предлагать больше других.

Цены не подчиняются нормальному распределению, что является еще одним аргументом против теории случайных блужданий. Асимметрию индексных рынков, в частности построенных из традиционных акций, легко понять, потому что там публика состоит преимущественно из покупателей. Рассматривая движение цен с точки зрения «пробегов» – часов или дней, в течение которых цены движутся в одном направлении, выстраивая необычно длинную последовательность, – мы находим, что ценовые данные, а также обеспечиваемые торговыми системами прибыли, приобретают толстый хвост, отражающий значительно более длинные пробеги, чем можно объяснить нормальным распределением. Существование толстого хвоста также означает, что какая-то другая часть распределения должна отличаться от нормы, потому что дополнительные данные в хвосте должны были откуда-то взяться. Словом, когда мы говорим о торговых системах, феномен толстого хвоста играет решающую роль в их прибыльности.

Движение цен вызывается людьми, а люди могут покупать и продавать по неслучайным причинам, даже с точки зрения больших чисел. Это, в свою очередь, двигает цены и создает возможности, которые позволяют трейдерам получать прибыль. Долгосрочные тренды, отражающие экономическую политику и обычно видимые на квартальных данных, могут представлять большой интерес для долгосрочных позиционных трейдеров. Но главное внимание в этой книге уделяется более краткосрочным движениям цен, которые связаны с ожиданиями (а не реальными событиями), частыми новостями, неожиданной волатильностью, отклонениями цены от стоимости, а также контртрендовыми системами, ориентированными на развороты цен, и изменениями в спросе и предложении.

Выбор стиля торговли

Может показаться, что говорить о стиле торговли до изучения всего материала преждевременно, но многие трейдеры уже знают, чем хотят заниматься – внутридневной торговлей или держать долгосрочные позиции, поскольку это соответствует их характеру, представлениям о том, что движет ценами, или распорядку дня. Это важно, потому что вам должно быть комфортно с используемым стилем торговли. С учетом этого заметим, что краткосрочным и долгосрочным трейдерам требуются разные стратегии и рынки, в то время как структура портфеля и управление риском почти одинаковы для любого подхода.

Чтобы понять, как сочетаются рынки и различные стили торговли, взгляните на дневной график любого рынка, акции, фьючерсного контракта на краткосрочную процентную ставку или секторного SPDR SPY. Вы увидите, что на нем есть периоды как трендового, так и бокового движения. Однако если вы перейдете с внутридневного графика на дневной, а с дневного на месячный, то проявится долгосрочный тренд. Более низкочастотные данные делают тренд намного четче. На рис. 1.1 приведены недельный, дневной и 20-минутный графики для сырой нефти, центрированные по июлю 2008 г. Недельный график показывает самую плавную модель; дневной график добавляет несколько дополнительных разворотов; а 20-минутный график демонстрирует резкие изменения на открытии некоторых дней.

Рис. 1.1. Графики цен на сырую нефть: недельный (верхний), дневной (средний) и 20-минутный (нижний). По центру – июль 2008 г.

Выбор ценовой частоты, соответствующей вашей торговой стратегии, имеет большое значение. Если вы работаете с долгосрочными макротрендами, вам нужен ценовой ряд, показывающий больше трендов, а они лучше видны на недельных или дневных графиках. Краткосрочные трейдеры сосредоточиваются на возврате к среднему или быстрых направленных движениях цены, а для этих стратегий лучше использовать более высокочастотные данные, например часовые или 15-минутные графики.

Измерение шума

Шум представляет собой беспорядочное движение, которое является частью модели любого ценового ряда. Высокий шум можно сравнить с походкой пьяного моряка, а низкий шум дает почти прямую линию от старта до финиша. Понимание эффектов шума может дать вам торговое преимущество. Рынок с высоким уровнем шума хорош для стратегии возврата к среднему и арбитражных стратегий. Рынок с низким уровнем шума благоприятствует следованию за трендом. Выбирая стратегию в соответствии с рынком, вы увеличиваете свои шансы на успех.

Существует несколько способов измерения шума, в том числе плотность цены, коэффициент эффективности (известный также как фрактальная эффективность) и фрактальная размерность. Важно отметить, что эти измерения не отражают волатильность, потому что шум нельзя путать с волатильностью. На рис. 1.2 короткий гипотетический период движения цены демонстрирует пример измерения шума с помощью коэффициента эффективности (efficiency ratio – ER). ER рассчитывается путем деления чистого движения (расстояния от точки А до точки B) на сумму отдельных движений в течение этого периода, взятых как положительные числа.

или

где n – период вычисления.