Статистический анализ технических индикаторов
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ
Шумков Евгений Александрович
Рассмотрим один из наиболее популярных технических индикаторов - Стохастический осциллятор. Его вид представлен на Рисунке 1. Верхний график на рисунке - временной ряд котировок, а нижний - Стохастический осциллятор.
Рисунок 1. Ряд котировок и Стохастический осциллятор (нижний график)
Стохастический осциллятор цена торговый
Технический индикатор "Стохастический Осциллятор" сопоставляет текущую цену закрытия с диапазоном цен за выбранный период времени. Индикатор представлен двумя линиями. Главная линия обозначается %К. Вторая линия %D является скользящей средней линии %К.. Существует три способа интерпретации Стохастического Осциллятора [2]:
- А) покупать, когда осциллятор (%К или %D) сначала опустится ниже определенного уровня (обычно 20%), а затем поднимется выше него, и продавать, когда осциллятор сначала поднимется выше определенного уровня (обычно 80%), а потом опустится ниже него; Б) покупайте, если линия %К поднимается выше линии %D, и продавайте, если линия %К опускается ниже линии %D; В) следите за расхождениями, например, когда цены образуют ряд новых максимумов, а Стохастическому Осциллятору не удается подняться выше своих предыдущих максимумов.
Для расчета Стохастического Осциллятора используются четыре переменные:
- 1) периоды %К - число единичных периодов, используемых для расчета стохастического осциллятора; 2) периоды замедления %К - величина, определяющая степень внутренней сглаженности линии %К. Причем значение равное 1 дает быстрый осциллятор, а значение 3 - медленный; 3) периоды %D - число единичных периодов, используемых для расчета скользящего среднего линии %К ; 4) метод %D - метод сглаживания, используемый при расчете %D.
Формула для расчета %К:
, (1)
Где - цена закрытия последнего интервала, - минимальная цена интервала, - наименьший минимум за число периодов, - наибольший максимум за число периодов. Скользящее среднее линии рассчитывается по формуле:
, (2)
Где - период сглаживания [].
При этом, для определения можно использовать не только простое скользящее среднее, но и, например, экспоненциальное, линейно - взвешенное, сглаженное и т. д..
С помощью скрипта Скрипт доступен по адресу в сети Интернет: http://apsheronsk. bozo. ru/Forex/forex. html, написанного на языке программирования MQL4, покажем основные распределения работы Стохастического Осциллятора. Эксперименты проводились на валютном рынке Forex, торговый терминал "Metatrader v4", валютная пара EURUSD Выбрана, как одна из наиболее популярных у игроков. Также эта пара является "стержневой" в мировых финансах., период по минутному графику: май 2009 - июнь 2010. Вычисление значения осциллятора выполнялось с помощью встроенной функции iStochastic(...). В скрипте перебираются следующие параметры:
- - временной интервал ряда (1 мин, 5 мин, 15 мин, 30 мин, 1 час) Временные интервалы в данной области обычно называются "таймфреймами", а единицей измерения служит "бар" - одна японская свеча. Например, на 15-ти минутном интервале измерения, один бар равен 15 минутам.; - параметры индикатора (, , период замедления); - тип сглаживания для.
Сначала покажем распределения для пункта б) основных рекомендаций использования осциллятора, то есть "покупать, когда основная линия поднимается выше сигнальной и продавать, когда сигнальная линия выше основной".
Введем следующие понятия:
- - "положительный SO - интервал" - когда главная линия индикатора () поднимается от уровня 20% к уровню 80%; - "отрицательный SO - интервал" - когда главная линия индикатора опускается от уровня 80% к уровню 20%.
Прибыльность сделки рассчитывалась с учетом, так называемого "спреда", то есть разницы между ценой спроса и ценой предложения Вообще говоря, валютный рынок удовлетворяет гипотезе эффективного рынка [], а те "шероховатости" в распределениях, которые возникают, убираются дилерскими центрами с помощью спреда. По сути, в момент совершения сделки, Игрок уже "в минусе" на 1.5 - 5 пунктов, в зависимости от пары валют..
Рисунок 2. Распределение по длинам интервалов положительных SO - интервалов (1 мин интервал, {9, 5, 5})
Пунктирной линией отмечена граница в 50% от общего числа интервалов. Всего смоделировано положительных SO - комбинаций 16292.
Рисунок 3. Процент выигрышных сделок для положительных SO - интервалов разной длины (1 мин интервал, {9, 5, 5})
Пунктирной линией на Рисунке 2 показана линия 50% выигрышных сделок. "Психологический" барьер в 60% выигрышных сделок начинается с интервалов длиной более 9 минут. Из диаграмм видно, что зона статистического преимущества начинается с интервалов длиной более 9 минут, но при этом половина общего числа смоделированных сделок заканчивается к интервалам данной длины. Таким образом, пункт б) основных рекомендаций использования Стохастического осциллятора крайне рискован для использования без дополнительных сигналов от других индикаторов.
Теперь покажем распределения для пункта а) основных рекомендаций использования стохастического осциллятора.
Рисунок 4. Распределение количества сделок по длинам положительных SO - интервалов (1 мин таймфрейм, {10, 3, 3})
Рисунок 5. Процент прибыльных сделок в зависимости от длин положительных SO-интервалов (1 мин таймфрейм, {10, 3, 3})
Теперь покажем распределения для 15-ти минутного таймфрейма. Распределение сделок по длинам открытой позиции показано на Рисунке 6. Процент прибыльных сделок показан на Рисунке 7.
Рисунок 6. Распределение количества сделок по длинам положительных SO - интервалов (15 мин. таймфрейм, {12, 7, 3})
Рисунок 7. Процент прибыльных сделок в зависимости от длин положительных SO-интервалов (15 мин. таймфрейм, {12, 7, 3})
Общее количество смоделированных сделок на минутном интервале равно 15312, при этом 8046 сделок не смогли "пробежать" от уровня 20% до 80%. При подсчете стояло "жесткое" условие, что если:
, (3)
То закрываем позицию. Данный момент пояснен на Рисунке (линия индикатора, где стрелка), на котором видно, что основная линия индикатора начинает движение от 0, пересекает уровень 20, но не достигает уровня 80, разворачивается и уходит обратно к уровню 20. Таких движений, по данным экспериментов около 50 % от общего количества.
Рисунок 8. Пояснение "жесткого" условия (Формулы 3)
Отметим, что для движения основной линии индикатора "вниз", максимальный процент прибыльных сделок ниже и колеблется около 50% для лучших найденных параметров индикатора. То есть результаты действия индикатора не симметричны.
Из диаграмм и таблиц следует, что пункт а) основных рекомендаций использования Стохастического осциллятора можно использовать, так как есть статистическое преимущество. Но, использование на малых таймфреймах осложняется тем, что время открытых позиций не продолжительно. Из Рисунка 3 видно, что половина смоделированных сделок длиной не больше двух баров. Отсюда следует рекомендация использовать очень хороший канал связи, так как существует "проскальзование" Проскальзывание - то есть сделка может не открыться (закрыться) в момент времени, указанный игроком. . Также желательно использовать методы High Frequency Trading [1].
Таблица 1 - Процент выигрышных сделок для положительных SO - интервалов для разных методов сглаживания (EURUSD)
Тип сглаживания/ Период |
1 мин {%K;%D;Z} |
5 мин {%K;%D;Z} |
15 мин {%K;%D;Z} |
30 мин {%K;%D;Z} |
1 час {%K;%D;Z} |
Простое (SMA) |
0.612 {11, 3, 3} |
0.842 {19, 3, 3} |
0.865 {17, 3, 3} |
0.896 {17, 3, 3} |
0.872 {12, 3, 3} |
Экспоненциальное (EMA) |
0.614 {10;3;3} |
0.803 {17;3;3} |
0.846 {16;3;3} |
0.881 {19;3;3} |
0.887 {12;3;3} |
Сглаженное (SMMA) |
0.612 {11;3;3} |
0.812 {18;3;3} |
0.846 {16;3;3} |
0.883 {19;3;4} |
0.881 {11;3;3} |
Линейно - взвешенное (LWMA) |
0.605 {11;3;3} |
0.811 {17;3;3} |
0.822 {17;3;3} |
0.875 {19;3;3} |
0.866 {12;3;3} |
Высокие значения на таймфреймах от пяти минут и выше, возможно объясняются недостаточным количеством данных. Из таблицы видно, что наилучшие результаты почти всегда достигаются при параметрах и периоде замедления, также равном трем.
Как видно из таблиц и графиков Стохастический осциллятор по пункту а) можно использовать для создания механической торговой системы или, даже для "ручной" торговли, так как процент выигрышных сделок выше "психологического" порога для трейдеров, который равен 60%. Для фильтрации ложных сигналов Стохастического осциллятора можно использовать индикатор Fractals, при этом на одноминутном таймфрейме процент выигрышных сделок увеличивается на ~5%.
Адекватно вычислить распределения для рекомендации в) основных правил использования Стохастического осциллятора не представляется возможным.
Также отметим тот момент, что на одном таймфрейме может формироваться один сигнал Стохастического осциллятора, на другой таймфрейме противоположный сигнал.
Таким образом, проведенные эксперименты выявили, что применять рекомендации в случае а) можно, но либо с дополнительным сигналом, либо используя методы высокочастотной торговли. В случае б) - категорически нельзя. Случай в) - не удалось программно алгоритмизировать рекомендации. В дальнейших исследованиях планируется исследовать распределения SO - интервалов варьируя значения верхнего и нижнего уровней.
Литература
- 1. Dacorogna M., Gencay R., Muller U. An Introduction to high - frequency finance. New York: Academic Press, 2001. 407 p. 2. Колби Р. Энциклопедия технических индикаторов рынка. Пер. с англ. - 2-е изд. М.: "Альпина Бизнес Букс". 2004. 837 с.
Похожие статьи
-
Выявление основной тенденции развития В ходе обработки динамического ряда важнейшей задачей является выявление основной тенденции развития явления...
-
ДОПУЩЕНИЯ МОДЕЛИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА, ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ - Многомерный статистический анализ
Регрессионная модель при оценке параметров и проверке значимости исходит из ряда допущений: 1. Ошибочный член уравнения регрессии (остаточный компонент)...
-
Подсчитаем функцию эластичности по формуле В нашем случае или Значение эластичности в средней точке Показывает, что при изменении X на 1% Y меняется на...
-
Моделирование числа предприятий в РФ - Статистический анализ предпринимательства
Приведем данные (взяты из справочника Регионы России), характеризующие число предприятий в РФ. Год 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Число...
-
В настоящее время в условиях рыночной экономики появляется все больше и больше предприятий. Каждое предприятие стремится получить как можно большую...
-
МЕТОДЫ СРАВНИТЕЛЬНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ - Многомерный статистический анализ
Шкалирование методом попарного сравнения - Это метод сравнительного шкалирования, при котором респонденту дается два объекта для выбора по определенному...
-
Первичный статистический анализ данных Для анализа инвестиционной деятельности в основной капитал был использован статистический ежегодник...
-
Данные взяты на сайте Госкомстата Http://www. gks. ru/free_doc/2006/b06_13/14-08.htm Год Значение, Млн. чел. 2000 4,7 2001 4,2 2002 3,8 2003 3,3 2004 2,9...
-
Применим аппарат. Результаты приведены ниже Таблица 6. индексный анализ Рисунок 4. График сглаженного признака Полиномиальная регрессия Приведем массив...
-
Общие индексы - Статистические индексы в анализе движения цен
Общие индексы рассчитывают для количественных и качественных показателей. В зависимости от цели исследования и наличия исходных данных используют...
-
После проведения регрессионного анализа получается модель объекта исследований в виде некоторой функции. В простейшем случае линейной регрессии она имеет...
-
Методы анализа взаимосвязи - Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
Первым и обязательным этапом изучения взаимосвязи социально-экономических явлений является качественный анализ природы явления методами экономической...
-
Помимо технических характеристик здания, анализируемых выше, объекты офисной недвижимости характеризуются факторами удобства для арендаторов. К таким...
-
Основные принципы организации статистического наблюдения - Статистический анализ предпринимательства
Статистическое наблюдение за деятельностью предприятий должно обеспечить получение объективной информации об основных аспектах деятельности предприятий...
-
Колеблемость признака, Прогноз - Динамика ВВП РФ, статистический анализ
Колеблемость - это отклонения уровней динамического ряда от тренда, т. е. остатки регрессии [13]. Найдем остатки регрессии (т. е. очищаем признак от...
-
Анализ временных рядов - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе
Временной ряд - Это последовательность чисел; его элементы - это значения некоторого протекающего во времени процесса. Проведем анализ временных рядов....
-
Таблица 1.3.1 Отгружено продукции (услуг) Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами 2006 2007 Тыс. руб. %...
-
Индекс себестоимости - Статистические индексы в анализе движения цен
Аналогичным образом производится расчет индекса себестоимости, при этом сравниваются суммы затрат в производстве в отчетном периоде - Числитель индекса)...
-
Выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Всесторонний теоретико-экономический...
-
Использование трудовых ресурсов направлено: - на повышение уровня занятости трудоспособного населения; - на распределение работников по отраслям и сферам...
-
Регрессионный анализ данных - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе
Если расчет корреляции характеризует силу связи между переменными, то регрессионный анализ служит для определения вида этой связи и дает возможность для...
-
ЭТАПЫ ВЫПОЛНЕНИЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА, ЛИТЕРАТУРА - Многомерный статистический анализ
Все этапы выполнения кластерного анализа можно представить в виде следующей последовательности (рис.4) Рис.4 ЛИТЕРАТУРА 1. Нэреш К., Малхотра....
-
ВРАЩЕНИЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ФАКТОРОВ - Многомерный статистический анализ
Вращение факторов. Матрицу факторных нагрузок называют также матрицей факторного отображения. Она содержит коэффициенты, используемые для выражения...
-
ТОЧНОСТЬ ПРЕДСКАЗАНИЙ - Многомерный статистический анализ
Чтобы оценить точность предсказанных (теоретических) значений Y, полезно вычислить стандартную ошибку оценки уравнения регрессии SEE . Эта статистика...
-
Тадии парного регрессионного анализа можно представить на следующем рисунке ПОЛЕ КОРРЕЛЯЦИИ Это графическое изображение точек с координатами, которые...
-
УСЛОВИЯ, КОТОРЫЕ ДОПУСКАЮТ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА - Многомерный статистический анализ
Это статистический метод установления формы и изучения связей между метрической зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными ....
-
ЧАСТНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ - Многомерный статистический анализ
Мы установили, что линейный коэффициент корреляции - это показатель силы связи, описывающий линейную зависимость между двумя переменными. Тогда частный...
-
МНОГОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ - Многомерный статистический анализ
Часто при исследованиях приходится иметь дело с одновременным влиянием нескольких факторов. Например - влияет ли на выбор потребителем конкретной...
-
ДОПУЩЕНИЯ В ДИСПЕРСИОННОМ АНАЛИЗЕ - Многомерный статистический анализ
Все допущения дисперсионного анализа можно обобщить в следующем виде. 1. Обычно считается, что уровни независимой переменной фиксированные....
-
Возьмем данные об инвестициях в основной капитал (млрд. руб.) Год Квартал Номер квартала Значение 2003 I 1 330 II 2 470,4 III 3 608,8 IV 4 773,7 2004 I 5...
-
СОПОСТАВЛЕНИЕ МЕТОДОВ ШКАЛИРОВАНИЯ - Многомерный статистический анализ
Все методы шкалирования можно условно разделить на Сравнительные и Несравнительные . Сравнительные шкалы - Это метод шкалирования, заключающийся в прямом...
-
ПРИНЦИПЫ ИЗМЕРЕНИЙ И ШКАЛИРОВАНИЯ - Многомерный статистический анализ
Измерение шкалирование кластерный регрессионный Измерение - это Присвоение чисел или других символов характеристикам объектов по заранее определенным...
-
Явления общественной жизни складываются под воздействием целого ряда факторов, то есть являются многофакторными. Между факторами существуют сложные...
-
Экономический корреляционный регрессионный Парная линейная регрессия Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками: результативным и...
-
Применение статистических методов анализа для адекватной интерпретации результатов контроля остаточных знаний соискателей высшего образования на примере...
-
Введение - Статистические индексы в анализе движения цен
Полная и достоверная статистическая информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой. Вся информация,...
-
Гедонистический подход Гедонистический подход используется при анализе ценообразования и заключается в моделировании цены объекта как функции от его...
-
Индекс физического объема товарной массы - Статистические индексы в анализе движения цен
Другим важным видом общих индексов, которые широко применяются в статистике, являются агрегатные индексы физического объема товарной массы. При...
-
Построим показательный тренд ВВП. Используем данные таблицы (в млрд. руб) [14]. Таблица 1. Данные к работе Год Квартал Номер квартала ВВП 2001 I 1 1900,9...
-
Введение - Динамика ВВП РФ, статистический анализ
В последние годы в эконометрической литературе большое внимание уделяется исследованию рядов динамики макроэкономических показателей. Разнообразные...
Статистический анализ технических индикаторов