Обсуждая только стратегии, используемые Джимом Саймонсом и его фондом Medallion, я пообещал показать пример статистической зависимости, существующей в данных, которая может практически использоваться в торговле.
Я не знаю, использует ли это Медальон в своих алгоритмах, но он определенно был обнаружен без каких-либо проблем при сканировании данных на предмет повторяющихся моделей поведения цены.
Мне самому очень нравятся такие аномалии, связи и паттерны, я неоднократно выражал это в своем блоге. Только изучение взаимосвязей цен открытия и закрытия сессий для всех инструментов позволяет сделать интересные открытия. Один из них, очень простой, ниже.
Я провел простой тест данных, который должен был показать:
a / как будет выглядеть статистика, если мы имитируем покупку индекса S & P500 на открытии сессии , когда он на ВЫШЕ чем закрытие предыдущей сессии, и тогда мы будем удерживать эту позицию до конца сессии, и мы закроем,
b / как будет выглядеть статистика, если мы смоделируем покупку индекса S & P500 на открытии сессии , если он будет НИЖЕ , чем закрытие предыдущей сессии и выход из позиции по цене закрытия.
Результат удивительный, и я адекватно показываю его на двух кривых изменения капитала, приведенных ниже на графике. Другие условия этого теста были следующими:
1. Я использую ежедневные данные индекса S & P500 с 1993 года, загруженные с finance.yahoo.com
2. Я не учитываю комиссионные или просчеты, чтобы обнаружить только чистый эффект.
3. В каждой последующей транзакции я использую 100% доступного капитала.
4. Я добавляю процентные изменения после каждой транзакции.
5. Стартовый капитал в 1000 долларов США.
Конечно, мы не будем покупать сам индекс, это только теоретическое предположение, мы можем использовать в реальных условиях только производный инструмент по этому индексу, например, контракт CFD или ETF.
Это общий результат в обеих симуляциях a / и b /, объявленных выше:
Как это интерпретировать?
Что ж, покупая индекс на открытии сессии, если он выше предыдущего закрытия, и сохраняя его до конца сессии, вместе мы можем ожидать прибыль, значительно превышающую потери от неудачных записей такого рода. Обратное верно, если мы покупаем открытие, опускающееся ниже закрытия предыдущей сессии — общие потери при повторении такой сделки могли бы обнулить капитал.
Может ли оно применяться непосредственно к торговле? Ну, нет, потому что вы должны добавлять комиссионные, выплачиваемые каждый день (или распространяться на CFD), что стирает потенциальную прибыль. Однако ничего не потеряно!
Вот СОВЕТЫ о том, как использовать такую очевидную аномалию:
1. Для внутридневных спекуляций.
Если мы знаем, что есть вероятность получения прибыли, когда закрытие происходит выше открытия, мы играем в основном на длинной стороне рынка (например, на контрактах). Однако нужно сказать, что такие возможности являются результатом многих транзакций, потому что мы не всегда достигнем 100% точности. На приведенном выше графике показана только общая потенциальная прибыль по отношению к потерям, шанс, связанный с ежедневной точностью, представляет собой совершенно другую пару обуви.
Если, в свою очередь, мы знаем, что общие потери на открытии ниже, чем предыдущий, выше, мы позиционируем себя скорее на короткой стороне рынка в однодневных спекуляциях.
2. Можно добавить дополнительные фильтры, которые повышают релевантность, уменьшают риск или увеличивают соотношение прибыли / риска.
3. Вы можете продлить период получения позиции до тех пор, пока она будет прибыльной в конце дня. Во всяком случае, статистика задержаний на ночь также интересна.
4. В соответствии с этим действием можно планировать другие стратегии, если позиции открываются или закрываются по ставкам открытия / закрытия.
5. Если один из брокеров следует текущей тенденции и позволяет разыгрывать деривативы без индекса, стратегию можно использовать для инвестирования.
Существует довольно много типов аномалий. Интересно, что алгоритмы и фонды не могут их нейтрализовать путем арбитража. Давайте использовать его, пока они существуют.