Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы технического анализа и его применение на фондовом рынке 9
1.1 Теория случайных блужданий 12
1.2 Теория закона природы 13
1.3 Гипотеза эффективности рынка 14
1.4 Теория Доу 26
Глава 2. Применение индикаторов технического анализа на российском фондовом рынке 32
2.1 Индикатор баланса оборота (OBV - On-Balance-Volume) 36
2.2 Индекс относительной силы (Relative Strength Index, RSI) 43
2.3 Стохастический осциллятор (Stochastic) 50
2.4 Торговый метод схождения-расхождения скользящих средних (Moving Average Convergence-Divergence Trading Method, MACD) 57
2.5 Полосы Боллинджера (Bollinger Bands) 64
2.6 Индекс направленного движения
(Directional Movement Index, DMI) 71
Глава 3. Построение торговых стратегий с использованием технического анализа на российском фондовом рынке 80
3.1 Тестирование торговых стратегий на базе индикаторов, работающих по направлению тренда и скорости изменения цены 85
3.2 Тестирование торговых стратегий на базе индикаторов, работающих по скорости изменения цены для тренда и уровнях «перекупленности/перепроданности» 104
3.3 Разработка наиболее эффективной торговой стратегии OBV+RSI/BB+Stochastic 124
Заключение 139
Приложение 141
Список литературы 1
- Гипотеза эффективности рынка
- Индекс относительной силы (Relative Strength Index, RSI)
- Тестирование торговых стратегий на базе индикаторов, работающих по скорости изменения цены для тренда и уровнях «перекупленности/перепроданности»
- Разработка наиболее эффективной торговой стратегии OBV+RSI/BB+Stochastic
Введение к работе
Актуальность исследования. Фондовые рынки находятся под существенным влиянием огромного количества политических, экономических и психологических факторов. В связи с чем в настоящее время возросло внимание к возможностям технического анализа (далее – ТА) среди профессиональных участников фондовых и валютных рынков1. Ушли в прошлое времена, когда трейдеры руководствовались лишь своей интуицией, в наши дни она подкреплена изучением информации, воздействующей на рынок. ТА является одной из разновидностей анализа, используемого для определения потенциального вероятного поведения рынка в будущем. Такой вид анализа активно применяется на многих мировых фондовых, товарных, валютных рынках, а также рынках всевозможных финансовых инструментов (деривативы и др.). Сегодня существует большое количество компьютерных систем ТА, таких как Bloomberg, MetaStock, Thomson Reuters Eikon и другие, которые позволяют инвесторам определять не только дневные или часовые тенденции, но и ежеминутные тенденции, а для высоколиквидных инструментов – вплоть до ежесекундных (высокочастотный трейдинг HFT). ТА же в одинаковой мере применяется как к долгосрочным, так и к краткосрочным колебаниям. Однако, существует два отличительных момента. Во-первых, изменение цен на графике с часовым периодом не имеет существенного значения для идентификации новых долгосрочных трендов. Во-вторых, принятие решения об открытии позиции при использовании коротких периодов должно происходить зачастую немедленно. Другими словами, такой вид торговли больше подходит спекулянтам, нежели долгосрочным инвесторам. При этом,
1 Lo Andrew W., Mamaysky H., Wang J. Foundations of Technical Analysis:Computational Algorithms,
Statistical Inference, and Empirical Implementation. The Journal of Finance №4, August 2000
2 Миркин Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок. Издательство «Перспектива», 1995
3 Майоров С. О современных тенденциях развития торговых технологий // Биржевое обозрение.
2009. № 10 (70). С. 14-16
Brogaard. High frequency trading and market quality [Электронный ресурс]; HFT Review. –
информация о цене на графиках с коротким периодом менее надежная и является неустойчивой, так как поведение цены актива подвержено большому количеству рыночных манипуляций. Таким образом, ТА более надежен при торговле на длительных периодах времени. В этой связи особую актуальность приобретает выработка эффективной торговой стратегии для консервативных долгосрочных инвесторов (срок инвестиций от 1 года). Решению этого вопроса посвящена диссертационная работа.
Степень научной разработанности проблемы. Вопросу изучения ТА посвящены работы как зарубежных авторов, среди которых стоит отметить Дж. Мерфи, М. Принга, Т.М. Демарка, Р. Колби, Ч. Доу, Э. Наймана, С. Нисона, Дж. Кэннеди, Р. Эллиотта, Л. Вильямса, Г. Морриса, Г. Нили, так и российских: А. Элдера, А.А. Эрлих, В.С. Сафонова, В.И. Сафина, Д.В. Возного.
Работа отдельных индикаторов ТА, описанных в диссертационном исследовании, рассматривается в трудах Р. Пардо, Т. Тернера, С. Акелиса, Дж. Аппеля, Дж. Боллинджера и Дж. Уайлдера. Анализ этих монографий показал, что спецификация инструментов ТА определена, но без учета привязки к конкретным рынкам со своими особенностями.
Проблема построения торговых систем на сегодняшний день является малоизученной. Тем не менее, отдельные аспекты выработки торговой стратегии нашли отражения в работах Р. Пардо, Дж. Кратсингера, Д. Каца, Д. Маккормик, В.И. Сафина. Однако, в настоящее время вопрос определения эффективных торговых систем для работы на российском рынке практически не исследуется.
Цели и задачи исследования. Цель диссертации – обоснование и разработка эффективной торговой стратегии, применимой для формирования долгосрочных (сроком от 1 года) инвестиционных портфелей бумаг российского фондового рынка, работающей на совокупности технических
4 Володин С.Н., Баулин А.Г. Эффективность технического анализа на различных временных горизонтах инвестирования // Фондовый рынок: современное состояние, инструменты и тенденции развития. М.: Бизнес Элайнмент, 2012. – С. 45-55
индикаторов. Для достижения этой цели в диссертационном исследовании решаются следующие задачи:
-
Обобщить теоретические основы ТА и его применение на фондовом рынке.
-
Определить и проанализировать наиболее часто используемые технические индикаторы рынка.
-
Протестировать и выявить наиболее эффективные из них на российском фондовом рынке с использованием имеющихся исторических данных.
-
Обосновать и сформулировать алгоритмические торговые стратегии из комбинаций индикаторов технического анализа.
-
Разработать доходную и легко алгоритмизированную торговую систему при работе на российском рынке, рассчитанную для инвесторов со сроком инвестирования от 1 года.
Объект и предмет исследования. Объект исследования – российский фондовый рынок, динамика движения цен акций крупнейших российских компаний на бирже ММВБ. Предмет исследования – индикаторы ТА и торговые стратегии, построенные на их основе.
Область исследования соответствует пунктам 4.7 «Механизм инвестиционной стратегии сбережений населения», 4.8 «Развитие финансовых отношений и принятие финансовых инвестиционных решений в домашнем хозяйстве», 4.9 «Поведенческие финансы: личностные особенности и типовое поведение человека при принятии решений финансового характера», 6.6 «Развитие теоретических и практических основ биржевой политики и биржевой торговли» паспорта специальности 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит» ВАК РФ.
Теоретическая и методологическая основа. Методы исследования.
Теоретической основой диссертации являются работы российских и западных исследователей и практиков в области прогнозирования цен
рыночных активов, системной торговли, а также создания, оценки и практического применения алгоритмических торговых систем, в том числе: Р. Пардо, Дж. Кратсингера, Д. Каца, Д. Маккормик, Р. Эллиотта, А. Элдера, В.И. Сафина.
В рамках исследования были изучены российские и зарубежные книги этих и других авторов, материалы научных конференций и журналов, проанализированы статистические, справочные и аналитические материалы отечественных и зарубежных институтов, фондовых бирж и инвестиционных банков.
В качестве методологической основы исследования использовались методы финансового и статистического анализа данных. В практической части работы использовалось программное обеспечение Metastock.
Информационная база данных представлена биржевыми ценами наиболее ликвидных бумаг российского фондового рынка: обыкновенных акций ПАО Сбербанк России и ПАО «Сургутнефтегаз», акций ПАО «Газпром», акций ПАО «ЛУКОЙЛ», ПАО «Уралкалий», ПАО «Норильский Никель», ПАО МТС, ПАО «Магнит», ПАО «Роснефть» и ПАО «НОВАТЭК», обращающихся на Основном рынке Московской биржи.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
-
Сделан вывод о том, что российский фондовый рынок является квази-эффективным, таким образом, технический анализ может быть применим для прогнозирования будущих цен активов.
-
Показано, что при разработке торговых стратегий на российском рынке акций ввиду низкой ликвидности должны быть учтены особенности технического анализа для прогнозирования цен.
-
Сравнение технических индикаторов рынка по отдельности и в предложенных связках продемонстрировало большую доходность при работе с совокупностью индикаторов (нежели при работе с
каждым индикатором по отдельности), когда сигналы каждого из них подкрепляют друг друга.
-
Доказано, что алгоритмические торговые системы могут быть успешно использованы при принятии инвестиционных решений и могут демонстрировать более высокие доходности по сравнению со стратегией «купи и держи» и с такими классическими видами инвестиций, как банковский депозит.
-
Разработан торговый алгоритм «Консервативный трейд» на базе индикаторов:
Индикатор баланса оборота (OBV),
Индекс относительной силы (RSI),
Полосы Боллинджера (Bollinger Bands),
Стохастический осциллятор (Stochastic), являющийся более доходной альтернативой стратегии «купи и держи» и банковскому депозиту.
Положения, выносимые на защиту.
-
Выявлено, что технический анализ может являться основанием для принятия инвестиционных решений на российском фондовом рынке в результате доказательства его квази-эффективности и высокой волатильности цен, вызванной низкой ликвидностью.
-
Внесены корректировки в параметры работы ряда технических индикаторов, успешность которых продемонстрирована на эмпирических данных.
-
Разработана доходная торговая стратегия, состоящая из изученных автором индикаторов, на основе эмпирических данных за период с 2009 по 2013 гг., которая продемонстрировала возможность своего эффективного применения при последующей торговле за рамками периода тестирования.
4. Предложен инструмент анализа, позволяющий инвесторам разрабатывать удобные стратегии для торговли на квазиэффективных рынках.
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в выявлении наиболее полного набора инструментов ТА, не ограниченного традиционными графическими методами. Практическая значимость диссертации заключается в разработке эффективной и доходной торговой стратегии, рассчитанной для принятия инвестиционных решений консервативными долгосрочными инвесторами.
Полученные результаты и выводы исследования могут быть использованы для дальнейшего развития ТА и прогнозирования движения цен различных финансовых инструментов. Практические результаты могут быть востребованы российскими и зарубежными профессиональными участниками фондового рынка, так и частными инвесторами при создании алгоритмических торговых систем.
Основные выводы и положения диссертационного исследования также могут быть использованы в преподавании курсов для бакалавров — «Фондовый рынок», «Финансовые рынки», «Операции с ценными бумагами» и других.
Апробация исследования. Материалы диссертационного
исследования применялись при торговле на российском фондовом рынке в инвестиционной компании ЗАО «Тройка Диалог» (теперь ЗАО «Сбербанк КИБ») и используются сейчас в ОАО «ИК ЕВРОФИНАНСЫ».
Структура и объем диссертации. Структура работы отражает решение основных задач, сформулированных в диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, приложения и списка литературы (включает в себя 141 рисунок и 19 таблиц). Объем работы составляет 179 страниц текста. Ниже приводится оглавление диссертации.
Гипотеза эффективности рынка
Исходя из определения Дж. Мэрфи, технический анализ - это изучение в большой степени графического изображения поведения рынка для идентификации его вероятного движения цен в будущем5. Термин «поведение рынка» представляет собой три информативные части, которыми оперируют аналитики: объём, цена и неудовлетворенный спрос. Инвестирование с применением технического анализа отражается, в целом, в идее, что цена движется в направлениях, определяемых сменами настроения инвесторов по отношению к различным экономическим, политическим и психологическим факторам.
Также существует иное определение технического анализа, которое сформулировано М. Прингом. Оно заключается в том, что технический анализ - это искусство идентификации тенденции изменения цен на начальной стадии и удерживания торговой позиции до момента, когда тенденция меняет свое направление6.
На наш взгляд, первое определение гораздо более полно отражает сущность технического анализа. Как раз, одна из основных задач построения графиков - определение тенденции в тот момент, когда она находится на этапе зарождения, с целью в дальнейшем принимать решения, основываясь на её главном направлении. Стоит отметить, что на практике, к сожалению, невозможно совершать торговые операции точно в моменты разворота цены, однако, если вовремя определить основные повороты рыночной конъюнктуры, то можно максимизировать прибыль существенно. При этом, при построении графика движения цен видно, что оно никогда не представляет собой прямую линию. Основная тенденция изменения цен постоянно сталкивается на всём своём пути со скачками вверх и вниз. Такие краткосрочные тенденции именуются промежуточными ценовыми колебаниями и, разумеется, учитываются в техническом анализе. То есть, даже если на рынке преобладает ярко выраженная тенденция, то существует огромное количество возможностей извлечь прибыль, чем просто сохранить открытую инвестиционную позицию и ждать изменения тренда.
Более того, из определения М. Принга не ясно, как инвестор или потенциальный покупатель бумаги может понять, что тренд исчерпан. Чаще всего это подтверждается, когда тренд изменил направление в обратное, а это не представляет никакого интереса для инвестора. Технический анализ тогда является эффективным, когда он помогает открыть позицию, противоположную ожиданиям «толпы». Лишь в этом случае трейдер может получить максимальный доход. Следовательно, благодаря техническому анализу графиков движения цен в прошлом, инвестор должен понять, в каком направлении будут двигаться цены в будущем, до тех пор, пока это не будет очевидно всем участникам рынка.
«Большинство рыночных аналитиков следуют за тенденцией. Они входят в рынок только после того, как удостоверятся, что действительно сформировался максимум и минимум»7. Однако, это приводит к меньшей прибыли. Технический анализ как раз и является своего рода инструментом, который позволяет принимать правильные решения о покупке на пике снижения цены и продаже на пике роста, до тех пор, пока тренд не стал очевидным для других участников рынка8. Таким образом, это еще один аргумент в пользу определения Дж. Мерфи, так как М. Принг характеризовал технический анализ как «искусство». Хотя сам этот термин подразумевает вероятность абсолютных разных выводов и прогнозов аналитиков одного и того же финансового инструмента. С нашей точки зрения, основная задача заключается в нахождении более четких методов работы с такими инструментами и в их применении для прогнозирования изменения цены в будущем. В реальности, большая часть популярных и наиболее часто используемых инструментов технического анализа хорошо работают в ретроспективе, однако не всегда эффективно прогнозируют ценовые колебания. Но для того, чтобы делать прогноз изменения цены в принципе, следует изучить различные теории подобных рыночных колебаний.
Так, одна из теорий, а именно «Теория случайных блужданий» (Random Walk theory), утверждает, что любые колебания цены на фондовом рынке являются совершенно не предсказуемыми и носят случайный характер, поэтому дать прогноз на дальнейшее движение цены невозможно. Изначально эта теория возникла в начале XX века благодаря Л. Башелье, однако свою известность приобрела лишь в 1953 году, когда вторую жизнь ей подарил английский статистик М. Кендалл9. На самом деле, поначалу кажется, что поведение цены на фондовом рынке достаточно хаотично и непредсказуемо, что в принципе порой является правдой, так как на рынке происходит много случайных событий, и это естественно10. Ведь изменение цены - это следствие действий многих участников рынка, то есть «толпы», а «в действиях биржевой толпы - как всякого столпотворения - немало случайного»11. Однако, на наш взгляд, полагать, что на рынке не присутствуют закономерные факторы, влияющие на изменение цен, несправедливо, ведь любые экономические или политические процессы в конечном итоге находят свое отражение на фондовом рынке в виде колебания цены, и также носят хаотичный характер
Индекс относительной силы (Relative Strength Index, RSI)
Для определения эффективности работы того или иного индикатора необходимо провести последовательное моделирование торговой стратегии за определенный отрезок времени на базе исторических данных. При этом большинство инвесторов попросту не уделяют должного внимания анализу этих данных. Хотя очевидно, что результаты, которые будут получены в будущем, практически в полной мере отобразят эффективность прошлого периода.
Наиболее показательным будет являться сравнение доходов, полученных от торговли, основанной на сигналах выбранного индикатора о совершении сделок, со стратегией «купи и держи». Ее суть заключается в разовой покупке актива и определение доходности/убытка в конце рассматриваемого периода. Нами выбран 5-летний период с начала 2009 года до конца 2013 года. Такой выбор обусловлен тем, что в этот временной интервал не было существенных факторов, резко меняющих стоимость активов, таких как кризис или военные события.
Определение эффективности индикаторов будет выглядеть следующим образом: сначала сигнал указывает на открытие позиции по выбранной бумаге, как только появляется новый сигнал уже о закрытии текущей позиции, то тут же открывается противоположная. Другими словами, при продаже купленного до этого актива, автоматически продается тот же актив на сумму, полученную в моменте от продажи, то есть наблюдается последовательное реинвестирование средств, полученных от торговых операций. Однако не каждый индикатор эффективно работает при использовании стратегии с возможностью открывать короткие позиции. Далее в этой главе мы это наглядно продемонстрируем.
В качестве технических индикаторов для сравнения со стратегией «купи и держи» нами выбраны наиболее широко используемые инструменты, которые ранее были указаны в первой главе и подробно описаны в приложении. Перед началом тестирования этих индикаторов для получения торговых сигналов на осуществление транзакций мы проверим наиболее оптимальное значение параметров для каждого из них (длины экспоненциальных скользящих средних, уровни перекупленности/перепроданности и т.д.)46. Таким образом, на графиках будут проиллюстрированы сигналы с учетом оптимизации по каждой бумаге.
Для того чтобы определить эффективность торговых сигналов на российском фондовом рынке, мы выберем бумаги пяти наиболее ликвидных и крупных по капитализации «голубых фишек»47. Весьма показательно и наглядно рассмотреть движения за 5 лет котировок акций компаний из
Пардо Р. «Разработка, тестирование и оптимизация торговых систем». Издательство «Минакс», 2002 47 http://www.micex.ru/marketdata - Московская Биржа. Объем рынка акций разных секторов, так как это позволяет сгладить результат и построить оптимальную стратегию торговли на бой год (2014 год), используя выбранные инструменты технического анализа. Таким образом, для тестирования индикаторов мы выберем бумаги Сбербанка (банковский сектор), Газпрома (энергетический сектор - газ), Лукойла (энергетический сектор - нефть), Норильского Никеля ГМК (металлургия) и Уралкалия (химия).
Далее мы проверим выбранные индикаторыпо каждой из указанных бумаг в период с начала 2009 по конец 2013 гг. и сравним торговый результат со стратегией «купи и держи». Моментом открытия позиции при этой стратегии будет являться первый торговый день 2009 года.
На всех рисунках в этой главе будут представлены котировки рассматриваемых бумаг с указанием торговых сигналов (зеленая стрелочка «вверх» свидетельствует о покупке, красная стрелочка «вниз» - о продаже, в случае, когда позиция просто закрывается, а противоположная не открывается, указывается значок «exit») - центральный график, объем торгов - нижний график, а также кривая доходности - верхний график. Все графики в этой и в следующей главе построены в программе Metastock.
Индикатор баланса оборота (OBV - On-Balance-Volume) Благодаря анализу исторических данных, можно сделать вывод, что этот индикатор является одним из самых лучших, в основе которых находятся данные об обороте. Впервые индикатор был описан Джозефом Грэнвиллом в 1963 году в книге «New Key to Stock Market Profits» («Новый ключ к прибылям фондового рынка»). OBV применялся для анализа товарного рынка, так как Грэнвилл считал объемный показатель главной движущей силой. Основным было то, что колебания цены можно спрогнозировать благодаря изменению объема торгов48. Сегодня индикатор OBV используется и на валютном, и на фондовом рынках. Этот индикатор
48 Joseph E. Granville, Granville s New Strategy of Daily Stock Market Timing for Maximum Profit, Prentice-Hall, Inc., 1976. можно интерпретировать по-разному: для анализа расхождений, как осциллятор «перекупленности/перепроданности» и, разумеется, для подтверждения трендов. Обычно стратегии, где используется индикатор баланса оборота, демонстрируют результаты выше, чем стратегия «купи и держи».Q
Тестирование торговых стратегий на базе индикаторов, работающих по скорости изменения цены для тренда и уровнях «перекупленности/перепроданности»
Это один из самых популярных индикаторов, используемых на рынке, однако сам Боллинджер отмечает, что его полосы, дающие сигналы к покупке или продаже, которые возникают, когда линия цены касается или пересекает полосы, не должны быть использованы самостоятельно52. Основная цель - это сформировать коридор, внутри которого цена будет подвергнута анализу, используя другие независимые технические индикаторы, например, индикатор баланса оборота (далее в третьей главе мы это продемонстрируем). Так, если цена достигает верхней полосы, a OBV подтверждает наличие сильного бычьего тренда, то сигнал на продажу не поступает - напротив, намечается продолжение роста цены. И наоборот, если цена доходит до верхней полосы, а, например, OBV или другой независимый индикатор, не подтверждает силу быков, то это явный сигнал на продажу. Еще один пример сигнала на продажу: если после нескольких подряд Боллинджер, Джон. Боллинджер о лентах Боллинджера.- М:ИК «Аналитика», 2005.- с.244 увеличивающихся максимумов, которые касаются верхней полосы или пересекают ее, последнее максимальное значение цены оказывается ниже верхней полосы, то идет сигнал на продажу. Зеркальным отражением этой стратегии работы с верхней полосой является принцип работы с нижней.
Как и в случае с MACD, стратегия с использованием коротких позиций была неэффективна на исторических данных и зачастую приносила убытки. Проверим это на российском фондовом рынке. Алгоритм действий будет выглядеть следующим образом.
1. Открытие длинной позиции по сегодняшней дневной цене закрытия, когда текущее значение цены закрытия той или иной бумаги меньше, чем оптимальное значение простой экспоненциальной скользящей средней дневной цены закрытия минус оптимальное значение стандартных отклонений (от одного до двух).
2. Закрытие длинной позиции по сегодняшней дневной цене закрытия, когда текущее значение цены закрытия той или иной бумаги больше, чем оптимальное значение простой экспоненциальной скользящей средней дневной цены закрытия минус оптимальное значение стандартных отклонений (от одного до двух).
3. Открытие короткой позиции по сегодняшней дневной цене закрытия, когда текущее значение цены закрытия той или иной бумаги больше, чем оптимальное значение простой экспоненциальной скользящей средней дневной цены закрытия минус оптимальное значение стандартных отклонений (от одного до двух).
4. Закрытие короткой позиции по сегодняшней дневной цене закрытия, когда текущее значение цены закрытия той или иной бумаги меньше, чем оптимальное значение простой экспоненциальной скользящей средней дневной цены закрытия минус оптимальное значение стандартных отклонений (от одного до двух). Сбербанк (обыкновенные акции)
В отличие от MACD индикатор Bollinger Bands показал, что на российской фондовом рынке он может быть успешно использован как при торговле на повышение, так и с применением коротких позиций - в двух из пяти случаях доходность оказалась не только положительной, но и даже выше, чем при использовании только длинных позиций. Что касается сравнения со стратегией «купи и держи», то в трех из пяти случаев тестирование индикатора показало его большую доходность. Таким образом, несмотря на то, что этот индикатор лучше подкреплять независимым индикатором (как это было описано в этой главе ранее), тем не менее он может быть эффективен и самостоятельно.
Индекс направленного движения был разработан Уэллсом Уайлдером и представлен в 1978 году в книге «Новые концепции в технических торговых системах»53. Этот инструмент представляет собой индикатор, основанный на фильтрации по скорости изменения цены. Уменьшение волатильности и сокращение объемов торгов обычно происходит перед резким движением цены, которое сопровождается пробоем границ графических фигур. Низкое среднее направленное движение (ADX), которое получается благодаря сглаживанию DX с помощью экспоненциальной скользящей средней, является инструментом, позволяющим определить подобные критические
Разработка наиболее эффективной торговой стратегии OBV+RSI/BB+Stochastic
Несмотря на выбор оптимальных параметров для каждого из технических индикаторов, входящих в эту комбинацию, стратегия оказалась крайне неэффективной - доходность по бумагам показана не то что меньше, чем при разовой покупке актива, но и по ряду бумаг продемонстрировала отрицательный результат. Тестирование торговых стратегий на базе индикаторов, работающих по скорости изменения цены для тренда и уровнях «перекупленности/перепроданности» ADX+BB+Stochastic Проверим эту комбинацию индикаторов на российском фондовом рынке, определив следующий алгоритм действий.
Открытие длинной позиции будет происходить при одновременном исполнении следующих условий: по сегодняшней цене закрытия той или иной бумаги, когда +DI больше, чем -DI, a ADX больше своего экспоненциальной скользящей средней оптимальной длины; когда текущее значение цены закрытия той или иной бумаги меньше, чем оптимальное значение простой экспоненциальной скользящей средней дневной цены закрытия минус оптимальное значение стандартных отклонений (от одного до двух); когда стохастический осциллятор %К (с пятидневным К, сглаженным трехдневной простой скользящей средней) больше оптимального значения зоны перепроданности (при этом предыдущее значение осциллятора было меньше или равно уровню зоны перепроданности).
Закрытие длинной позиции будет происходить при одновременном исполнении следующих условий: по сегодняшней цене закрытия той или иной бумаги, когда +DI больше, чем -DI, a ADX меньше своего экспоненциальной скользящей средней оптимальной длины; когда текущее значение цены закрытия той или иной бумаги больше, чем оптимальное значение простой экспоненциальной скользящей средней дневной цены закрытия минус оптимальное значение стандартных отклонений (от одного до двух); когда стохастический осциллятор %К (с пятидневным К, сглаженным трехдневной простой скользящей средней) больше оптимального значения зоны перекупленности.
Открытие короткой позиции будет происходить при одновременном исполнении следующих условий: по сегодняшней дневной цене закрытия, когда текущее значение цены закрытия той или иной бумаги больше, чем оптимальное значение простой экспоненциальной скользящей средней дневной цены закрытия минус оптимальное значение стандартных отклонений (от одного до двух); когда стохастический осциллятор %К (с пятидневным К, сглаженным трехдневной простой скользящей средней) меньше оптимального значения зоны перекупленности (при этом предыдущее значение осциллятора было больше или равно уровню зоны перекупленности).
Закрытие короткой позиции будет происходить при одновременном исполнении следующих условий: по сегодняшней дневной цене закрытия, когда текущее значение цены закрытия той или иной бумаги меньше, чем оптимальное значение простой экспоненциальной скользящей средней дневной цены закрытия минус оптимальное значение стандартных отклонений (от одного до двух); когда стохастический осциллятор %К (с пятидневным К, сглаженным трехдневной простой скользящей средней) меньше оптимального значения зоны перепроданности. Источник: расчеты автора
Стратегия, построенная на сочетании индикаторов ADX, ВВ и Stochastic, оказалась совершенно недееспособной на российском фондовом рынке. За пятилетний период не было закрыто ни одной сделки, хоть и по трем бумагам позиция открывалась, а по Газпрому доходность даже была выше, однако сигналов на покупку или на закрытие короткой позиции не произошло, что свидетельствует о неприменимости этой стратегии на рынке. ADX+BB+MACD