Статья опубликована в журнале «Глобальные рынки и финансовый инжиниринг»3 / 2015
DOI: 10.18334/grfi.2.3.1914

Эмпирический анализ торговых стратегий на примере Нью-Йоркской фондовой биржи 1999–2014 гг.

Садыков Ильдар Сеутович, кандидат экономических наук, доцент, доцент экономического факультета, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Россия

Empirical Analysis of Sales Strategies Exemplified by the New York Stock Exchange in 1999–2014 - View in English

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 61

Тезисы:
► существующий шаблон понимания накладывает жесткие рамки на способы построения эффективной торговой стратегии
► торговая стратегия – это практическое, а не научное знание, поэтому она (торговая стратегия) не может быть полностью описана только формальными (математическими) методами
► анализ структурных напряжений методом опровержения даст важную информацию о накопленных искажениях в торговых стратегиях, построенных на основе традиционных индикаторов

Аннотация:
В представленном исследовании рассматриваются возможности эмпирического анализа торговых стратегий на основе методов технического анализа, использующих как широко распространенные индикаторы (такие как варианты скользящих средних, MACD, DMI, ADX, конверты и ленты), так и специальную технику анализа интервалов разворота тренда. Данный подход позволил провести кластерный анализ инвариантов, показывающих сигналы о возможном развороте тенденции. Уникальность исследования состоит, во-первых, в широте охвата. В анализ были включены все торгуемые на бирже в указанный период акции. Во-вторых, в многовариантности расчетов, опирающихся на анализ динамических свойств точек, предшествующих и последующих за разворотом тенденции. Полученные в результате вычислительных экспериментов результаты, показали, что за исследуемый период рынок претерпевал неконтролируемые флуктуации, что не позволило выделить устойчивые паттерны разворота тренда в динамике акций, которые могли бы быть положены в основу успешной торговой стратегии.

JEL-классификация: C55, G10, N22

Цитировать публикацию:
Садыков И.С. Эмпирический анализ торговых стратегий на примере Нью-Йоркской фондовой биржи 1999–2014 гг. // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2015. – Том 2. – № 3. – С. 203–216. – doi: 10.18334/grfi.2.3.1914

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


В первой части исследования дан теоретический анализ торговой стратегии и причин искажений, возникающих в практике трейдинга, обусловленных психологическими и инструментальными факторами.

Во второй части искажения торговых стратегий продемонстрированы эмпирически на примере Нью-Йоркской фондовой биржи.

Торговые стратегии появляются вместе с практикой биржевых операций. Скорее, это походило на рулетку: выиграл – не выиграл. В начале это было искусство. Попытка перенять опыт «счастливчиков» – игроков, у которых получилось обыграть биржу.

В зависимости от способа передачи информации о ценах менялось и понимание торговой стратегии.

Когда основным источником передачи информации о ценах (котировках) была телетайпная лента, торговая стратегия в основном сводилась к умению читать ленту [1]. Джесси Ливермор – легендарный трейдер (спекулянт) начала 20-го века сумел достичь феноменальных результатов именно благодаря уникальной памяти на числа и умению читать ленту [2].

В это же время появляются зачатки технического анализа, когда информацию с ленты стали представлять в виде графиков. Появилось целое направление, именуемое «чартисты», задача которых – увидеть в графиках типовые фигуры: голова – плечи, треугольники, вымпелы и т. д. Эти фигуры стали индикаторами ожидаемых изменений в динамике цен. Технический анализ становится основным инструментом формирования торговой стратегии [3].

Понятие торговой стратегии, по сути, является попыткой передать и растиражировать удачный опыт биржевых операций. Согласно дедуктивно-номологической модели (D-N-модель: схематическое описание научного метода, предложенное Карлом Поппером [4]) предполагается:

- описание начальных условий;

- использование определенной техники (последовательности шагов);

- получение результата, идентичного тому, что был зафиксирован на уровне удачного опыта.

Но оказалось, передать удачный опыт, а тем более растиражировать его в практике биржевых операций не всегда возможно (а точнее, в подавляющем большинстве случаев просто невозможно). Почему? Формы поведения (реакции) рынка оказываются совершенно другими, непредсказуемыми, принципиально отличающимися от тех ожиданий, которые закладываются в торговую стратегию. Как с этим разобраться? Почему у Джесси Ливермора получается заработать миллионы, а у других это оборачивается убытками и разорением? Почему единицы становятся удачниками, а большинство, именуемое толпой, оказывается в минусе?

Предпринимались разные попытки дать этому объяснение. Наиболее очевидная причина, почему D-N-модель не работает в области финансов, в различии между задачей и проблемой.

Задача – это то, с чем мы сталкиваемся в области естественных наук, и в первую очередь в физике и математике, когда возможно выявить соответствие между исходными условиями и полученными результатами с точки зрения наблюдателя, находящегося вне этого процесса.

Проблема – это когда наблюдатель находится внутри процесса решения, и помимо исходных условий, методов и конечных шагов решения имеется еще что-то, что часто не поддается вербальному описанию. И поэтому не выстраивается однозначная причинно-следственная связь между исходными условиями и полученными результатами [5].

Следовательно, чтобы получить работающую торговую стратегию, необходимо помимо технических параметров для определенных исходных условий включить еще непосредственного исполнителя (наблюдателя) в процесс ее (торговой стратегии) реализации. Но человеческая деятельность (деятельность наблюдателя) остается для нас загадкой. Из того, что мы поступили вчера таким образом, совсем не следует, что сегодня наши действия будут абсолютно такими же.

На помощь приходит психология. Торговую стратегию начинают описывать применительно к психологическим аспектам принятия решений. Происходит своеобразная подтасовка – наблюдатель заменяется психологическим типом, который допускает определенную многовариантность действий в зависимости от возникающих обстоятельств. Получается эффект размывания. Если при первичном рассмотрении торговая стратегия в ретроспективном анализе представляется достаточно прозрачным, количественно-определенным набором действий, позволяющим трейдеру ожидать получения определенного дохода на вложенные инвестиции. То внесение психологического аспекта размывает количественно-определенные результирующие показатели доходности, обуславливая результат многочисленными «если», при которых акцент от количественно-определенных значений переносится в область вербального описания и характеристику психологического состояния индивида [6].

Чтобы выйти из этого затруднительного положения, практика трейдинга предложила следующий кульбит. Мало определиться с торговой стратегией, необходимо построить свою индивидуальную торговую систему. Как это понимать? Чтобы торговые стратегии заработали, необходимо их индивидуализировать. Акцент делается на индивидуальных качествах личности. Насколько индивид способен или соответствует трейдингу в данной его форме. Это личностный акт каждого, то что невозможно передать в виде опыта от индивида А à к индивиду Б. Это сугубо индивидуальный акт, в результате которого появляется способность получать доходность от использования торговых стратегий. И эта способность называется индивидуальной торговой системой.

Возникает вопрос: что же это за такая индивидуальная способность? Это способность войти в определенное состояние, например, войти в зону новых ощущений и понимания [7]. По сути, это «наращивание мускулов», появление некоторого органа, посредством которого трейдер (индивид) получает способность чувствовать состояние, лучше сказать, предчувствовать (ощущать на невербальном уровне) состояние текущих котировок, на которые замкнулась его торговая стратегия, и принимать из множества вариантов действий единственно правильное решение, соответствующее текущему моменту. При этом объяснить причину, почему сейчас принято именно это решение, а не другое, не представляется возможным, кроме как ссылаясь на интуицию, предчувствие, смутное ощущение чего-то, что и словами выразить невозможно.

Практика трейдинга, отталкиваясь от конкретного количественного метода, реализованного в торговой стратегии (что лежит на поверхности явлений) на этапе принятия решений, уходит от невозможности непосредственной передачи опыта успешных спекуляций в область «искусства понимания» процесса, который реализуется посредством личностного индивидуального акта трейдера. Что же это за искусство понимания? Почему искусство? Потому что невозможно формально прописать этапы, реализация которых даст гарантированно определенный результат. Искусство потому, что торговая стратегия в данном случае не дает четких инструкций – ее задача нарастить мускулы, чтобы появился орган в виде торговой системы, через которую (посредством которой) индуцируется понимательный процесс того, что же на самом деле происходит. Процесс, который возникает на глубинном (что в обыденном языке называют подсознанием, интуицией) уровне непроизвольным образом (не контролируется индивидом).

В результате этого понимательного процесса происходит собирание осколков ключевой значимой информации, заключенной в торговой стратегии (индикаторы, котировки, индексы, существенные новости). Собирание по структурам глубинного уровня, отвечающих за формирование личности индивида. По мере собирания и кристаллизации этой разрозненной информации возникает эффект озарения. Понимаю, что надо делать так, но не знаю почему.

Что же это за знание – знание, основанное на понимании? Оно принципиально отличается от научного знания – является практическим. В том смысле, что это знание не представимо в формализованном виде, приобретается на практике с учетом конкретных обстоятельств места и времени, каждый раз создается заново и является неявным (не артикулируемым), знание типа «знать, как», а не «знать, что» [8].

Практика трейдинга, как правило, не обременяет себя такого рода осмыслением понятия торговых стратегий и индивидуальной торговой системы. Компьютеризация и значительный прогресс в области интернет-технологий, доступность баз данных по биржевой информации превратили разработку торговых стратегий в индустрию бизнеса. На рынке появляется множество компаний, предлагающих услуги по инвестированию, основанных на сервисах, предоставляющих финансовые расчеты по большому набору показателей и индикаторов. Предлагается огромный набор методик и формул для расчета параметров торговых стратегий, на основе которых надо сконструировать свою индивидуальную торговую систему. Появились многочисленные инструкции по ведению биржевых операций, основанные на эмпирическом анализе котировок [9]. При этом основным аргументом правильности предлагаемых подходов становятся хорошо подобранные примеры [10].

Почему эти рекомендации правильны? Достаточно ли того, что такая последовательность шагов оказалась успешной и принесла доход трейдеру в предшествующий период? Означает ли это, что в последующие периоды в будущем такая стратегия будет успешной?

Происходит усложнение понятия торговой стратегии. Варианты включения в торговую стратегию помимо индикаторов технического анализа финансовой информации, составляющей содержание фундаментального анализа. А также разнообразной информации, характеризующей отраслевую, секторную и макроэкономическую ситуацию, основанную в том числе на индексах DJ, S&P500 и т. д.

Получается, что торговая стратегия оказывается перегружена информацией, в большинстве случаев избыточной, что ведет к серьезным искажениям в восприятии и интерпретации информации. Получается парадоксальная ситуация. Доскональное знание мельчайших деталей повседневной рутины может быть бесполезным, а то и просто губительным. Чем больше информации на входе, тем больше объясняющих гипотез, тем больше мусора на выходе.

Согласно Н. Талебу [11], основными причинами искажения информации являются: ошибка подтверждения (индуктивные обобщения), искажение нарратива (выстраивание причинно-следственных связей), стремление уйти от неопределенности (фокусирование на количественно-определенной оценке), туннелирование (сосредоточение на нескольких ясно очерченных зонах), скрытые свидетельства (ошибочное представление о вероятности). По сути, в торговой стратегии мы обнаруживаем «монитор отклонения» [12], спровоцированный особенностями человеческой психики, когда взгляд интенцирован, и трейдер видит то, что он хочет видеть. Возникает иллюзия понимания. И соответственно, принимаемые на основе торговой стратегии решения уже несут в себе определенную долю ошибки. Как же найти истину, если мы оказались в королевстве кривых зеркал? Если то, что мы видим посредством торговой стратегии уже искажено? Оказывается, что информация, которую мы получаем в результате наблюдений, ассиметрична. Нас приближают к истине отрицательные, а не подтверждающие примеры. Накопление подтверждающих наблюдений не увеличивает запаса знаний. Следовательно, мы можем опровергать, но не можем доказать. А это уже односторонний полускептицизм [13], опираясь на который, Дж. Сорос практиковал опровержения в биржевых операциях [14].

Пока все причины искажений были обнаружены на стороне психологии трейдера, не затрагивая используемый в торговых стратегиях инструментарий. Однако вопрос об адекватности применяемых методов и моделей в финансово-экономических расчетах оказывается не менее острым, чем психологические аспекты трейдинга.

Интенсивная математизация языка экономической науки в 30-х годах 20-го столетия была спровоцирована серьезными успехами естественных наук, опирающихся на математические методы, и в первую очередь физики. Сложилось впечатление, что найден правильный вектор развития экономической науки, прогресс будет определяться в какой мере экономические теории будут описываться в терминах математических методов и моделей. При этом происходит подмена экономического содержания теории ограничительными требованиями математического аппарата, выводы которого в основном формулируются в терминах равновесных моделей. Получилось, что модель экономического равновесия стала доминирующей формой понимания, как должна работать экономика и финансы в частности.

Интересно заметить, что еще в 1906 г. В. Парето, в связи с системой уравнений, описывающих равновесие, заметил: «С практической точки зрения это находится за пределами возможностей алгебраического анализа. В этом случае роли поменяются и уже не математика сможет помочь политической экономии, а политическая экономия поспешит на помощь математике». Вера в силу математики и необходимость ее все более активного применения в экономической теории не подвергались сомнению. Известна фраза П. Самуэльсона: «Кто не знает математики, тот отдыхает, а мы будем двигать науку».

Что в результате получается? Выстроены красивые экономические теории, но это все не про нас. Жизнь идет своим путем. Математический аппарат дает инструкцию по работе в другой системе координат, не имеющей ничего общего с реальной действительностью. А в зазоре между реальностью и теорией появляется фактор неопределенности, который становится все более значимым. Анализ неадекватности теоретических конструкций, лежащих в основании финансовой теории, а именно: портфельной теории Г. Марковица, теории капитала У. Шарпа и формулы Блека-Шоулза, – дан Б. Мандельбротом [15]. В этой работе Мандельброт показал серьезные ошибки в оценках риска и неопределенности, на которые опирается финансовая теория и торговые стратегии в частности. Оказывается, что природа случайности в ценовых изменениях принципиально отличается от нормального закона (Гауссовой кривой). Предложенная фрактальная модель как способ описания динамики цен представляет собой плодотворную попытку выйти за пределы устоявшегося шаблона описания финансово-экономических процессов. Рекурсивный механизм фрактального генератора дает некоторую абстрактную форму, через которую происходит доопределение финансовой системы в зависимости от состояния текущих котировок. По сути, такой подход описывает наглядный способ извлечения порядка из хаоса динамики цен, видимой на поверхности явлений.

Основные выводы:

1.    Существующий шаблон понимания накладывает жесткие рамки на способы построения эффективной торговой стратегии. Распространенный подход на усложнение математики, построение более гибких функциональных зависимостей дает иллюзию решения. В то время как основная проблема – выйти за рамки шаблона. А. Эйнштейн предупреждал, что «возникающие проблемы не могут быть решены на том же уровне, на котором они возникли». Следовательно, необходимо расставить вешки, определить границы, дальше которых в принципе невозможно делать какие-либо суждения об интересующем вопросе.

2.    В чем ограниченность сложившегося шаблона понимания? Во-первых, попытка построить торговую стратегию как удачный опыт, который можно передать и растиражировать. Во-вторых, игнорирование того, что торговая стратегия – это практическое, а не научное знание. Поэтому она (торговая стратегия) не может быть полностью описана только формальными (математическими) методами.

3.    Для выхода на новый уровень понимания необходимо определить формальную структуру, посредством которой будет кристаллизоваться практическое знание торговой стратегии. Отличительной особенностью такой структуры является свойство напряженности, когда через динамику цен «просвечивает» неопределенность в принятии решений продавцов и покупателей. Эти структурные напряжения соответствуют участкам ценовых колебаний вблизи уровней поддержки и сопротивления до пробоя и выхода на трендовую динамику.

4.    Анализ структурных напряжений методом опровержения даст важную информацию о накопленных искажениях в торговых стратегиях, построенных на основе традиционных индикаторов. Это позволит определить эмпирические границы, в которых правомерно опираться на указанные индикаторы в пределах допустимых погрешностей. И самое важное – это будет исходной точкой для начала понимания сложности изучения ценовой динамики котировок.

Во второй части исследования будет дан эмпирический анализ торговых стратегий, основанных на традиционных индикаторах технического анализа (скользящие средние, MACD, DMI, ADX, конверты и ленты).



[1] Neill, H.B (2008). Tape Reading & Market Tactics. La Vergne: BN Publishing.

[2] Лефевр, Э. (2004). Воспоминания биржевого спекулянта (3-е изд., стер.). М.: Олимп-Бизнес.

[3] Швагер, Дж. (2001). Технический анализ. Полный курс. М.: Альпина Паблишер.

[4] Поппер, К. Р. (2004). Логика научного исследования. М.: Республика.

[5] Сорос, Дж. (1999). Алхимия финансов. М.: ИНФРА-М.

[6]Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения (2014). Харьков: Гуманитарный центр; Стинбарджер, Б. (2012). Самоучитель трейдера: психология, техника, тактика и стратегия. М.: Альпина Паблишер; Kahneman, D. (2013). Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.

[7] Дуглас, М. (2013). Зональный трейдинг. М.: SmartBook, И-Трейд; Фейс, К. (2011). Трейдинг, основанный на интуиции: как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга. СПб: Питер.

[8] Уэрта де Сото, Х. (2009). Австрийская экономическая школа: рынок и предпринимательское творчество (Вып. 21). Челябинск: Социум.

[9] Гepчик, А., Бычeнoк, С. (2007). Куpc aктивнoгo тpейдepa. Режим доступа: http://gerchik.ru/images/knigi_gerchika/Book_gerchik.pdf; Элдер, А. (2003). Трейдинг с доктором Элдером: энциклопедия биржевой игры (4-е изд.). М.: Диаграмма; Greenblatt, J. (2010). The Little Book That Beats the Market. Hoboken: John Wiley & Sons; Williams, L. (2011). Long-Term Secrets to Short-Term Trading (2nd ed.). Hoboken: John Wiley & Sons.

[10] Швагер, Дж. Д. (2004). Маги фондового рынка. М.: Альпина Паблишер; Швагер, Дж. Д. (2011) Новые маги рынка: беседы с лучшими трейдерами Америки. М.: Альпина Паблишер.

[11] Талеб, Н. Н. (2009). Черный лебедь: под знаком непредсказуемости. М.: КоЛибри, Азбука-Аттикус.

[12] Менегетти, А. (2006). Монитор отклонения в человеческой психике. М.: ННБФ «Онтопсихология».

[13] Поппер, К. Р. (2004). Логика научного исследования. М.: Республика.

[14] Сорос, Дж. (1999). Алхимия финансов. М.: ИНФРА-М; Soros, G. (2008). The New Paradigm for Financial Markets: The Credit Crisis of 2008 and What It Means. New York: PublicAffairs.

[15] Мандельброт, Б., Хадсон, Р. Л. (2006). (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах. М.: Вильямс.


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
Гepчик, А., Бычeнoк, С. (2007). Куpc aктивнoгo тpейдepa. Режим доступа: http://gerchik.ru/images/knigi_gerchika/Book_gerchik.pdf
Дуглас, М. (2013). Зональный трейдинг. М.: SmartBook, И-Трейд.
Лефевр, Э. (2004). Воспоминания биржевого спекулянта (3-е изд., стер.). М.: Олимп-Бизнес.
Мандельброт, Б., Хадсон, Р. Л. (2006). (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах. М.: Вильямс.
Менегетти, А. (2006). Монитор отклонения в человеческой психике. М.: ННБФ «Онтопсихология».
Поппер, К. Р. (2004). Логика научного исследования. М.: Республика.
Принятие решений в неопределенности Правила и предубеждения (2014). Харьков: Гуманитарный центр.
Сорос, Дж. (1999). Алхимия финансов. М.: ИНФРА-М.
Стинбарджер, Б. (2012). Самоучитель трейдера: психология, техника, тактика и стратегия. М.: Альпина Паблишер.
Талеб, Н. Н. (2009). Черный лебедь: под знаком непредсказуемости. М.: КоЛибри, Азбука-Аттикус.
Уэрта де Сото, Х. (2009). Австрийская экономическая школа: рынок и предпринимательское творчество (Вып. 21). Челябинск: Социум.
Фейс, К. (2011). Трейдинг, основанный на интуиции: как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга. СПб: Питер.
Швагер, Дж. Д. (2004). Маги фондового рынка. М.: Альпина Паблишер.
Швагер, Дж. Д. (2011) Новые маги рынка: беседы с лучшими трейдерами Америки. М.: Альпина Паблишер.
Швагер, Дж. (2001). Технический анализ. Полный курс. М.: Альпина Паблишер.
Элдер, А. (2003). Трейдинг с доктором Элдером: энциклопедия биржевой игры (4-е изд.). М.: Диаграмма.
Kahneman, D. (2013). Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.
Neill, H.B (2008). Tape Reading & Market Tactics. La Vergne: BN Publishing.
Greenblatt, J. (2010). The Little Book That Beats the Market. Hoboken: John Wiley & Sons.
Soros, G. (2008). The New Paradigm for Financial Markets: The Credit Crisis of 2008 and What It Means. New York: PublicAffairs.
Williams, L. (2011). Long-Term Secrets to Short-Term Trading (2nd ed.). Hoboken: John Wiley & Sons.