Спекуляция с инвестиционным фондом, часть 10

  Давайте проверим в симуляции, как распределяются прибыли и оползни, когда мы манипулируем нижним краем «канала Дончиана».
 
  Это ответ на обсуждение под одной из статей о ширине и эффективности сплавов.
  Теоретически, снижение на фондовых рынках характеризуется более высокой скоростью, чем увеличение, страх управляет автомобилем Формулы 1, жадность движется скорее в автомобилях массового производства;) Однако, диапазоны снижения ниже, потому что рынки (индексы) заканчивают тем, что побивают новые рекорды холма чаще, чем минимумы. Кроме того, бычий рынок длится дольше и более продолжителен во времени. Вместо того, чтобы пытаться, давайте проверим, как смещение или отвод влияют на результаты этой стратегии.
  Для этого я использовал опцию «Оптимизация», которая проверяет и сравнивает результаты тестирования всех доступных настроек. Я использовал тот же портфель из 5 фондов, что и в части 4 этого цикла, чтобы не ограничиваться одним случаем.
  Граничные условия всего моделирования:
  – я выбрал следующие 5 фондов для своего портфеля из базы данных bossa.pl: PIO3, SKAA, UNIA, INGA, ARDS; Я не знаю, как их результаты сравниваются со всей отраслью, и я не создавал никаких фильтров такого и другого выбора, я просто нашел первые 5, которые я нашел в базе данных, предполагая, что их распределение доходности более или менее репрезентативно для всей отрасли. акционерные фонды на польском рынке,
  – каждый раз я выделял 1/5 доступных средств каждому из них.
  – сумма начального капитала: 50 000 злотых
  – максимально допустимое суммарное воздействие на все позиции одновременно не может превышать 90% от текущего удерживаемого капитала,
  – я использовал стратегию прорыва канала с фиксированным параметром инициации покупки X = 40 дней в каждом тесте,
  – я менял только параметр Y, то есть расстояние, заканчивающее транзакцию каждый раз; поэтому в последующих тестах закрытие позиции происходило после пробоя ниже минимума 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35 и 40 дней,
  – я использовал двухдневную задержку с момента появления сигнала, пока единицы не были куплены или выкуплены,
  – Я не учел комиссионные расходы, которые не взимаются в bossafund .
  Следующая диаграмма показывает результаты последующих испытаний:
 
  Фиолетовые столбцы (вместе с цифрами, их описывающими) представляют общую прибыль в процентах от каждого параметра, коричневые столбцы – процент самого глубокого снижения капитала. На горизонтальной шкале красным отмечен останов для каждого теста, то есть прорыв через 5-40 дней.
  Например, если бы мы покупали фонды с оценкой выше максимальной цены за предыдущие 40 дней, и мы продавали после того, как оценка опустилась ниже минимума за предыдущие 20 дней, общая прибыль достигла бы 233,31% с наибольшим уменьшением капитала на 15,77%.
  Что ты видишь? Чем шире остановка (чем больше дней устанавливает нижнюю границу канала), тем выше усиление, но и тем больше падение (хотя и не пропорционально). Слишком быстрый выход из фондового рынка не окупился ни в номинальном, ни в относительном выражении (соотношение прибыли / проскальзывания). Так что стоило дать немного места для коррекции восходящего тренда.
  Для сравнения аналогичный тест был проведен на данных KGHM:
 
  Это не репрезентативный дистрибутив для всех компаний, я сделал его только для любопытства. Чтобы проверить зависимости, мне пришлось бы выбрать широкую базу компаний для моделирования. В случае медного завода более широкий сплав также оказался более выгодным, хотя оползни становятся слишком тревожными. Тем не менее, вы можете сравнить их с резкими скачками, которые я получил при моделировании фондов.
  –kat—–