Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методология построения торговых систем на фондовом рынке на основе технических индикаторов и японских свечей 9
1. Торговая система и алгоритмы ее функционирования 9
2. Технические индикаторы и японские свечи как основа торговых систем 14
Глава 2. Разработка алгоритмов торговых систем по принятию решения на фондовом рынке 39
1. Этапы построения торговых систем: определение временного интервала, выбор условий по открытию, закрытию позиций и реализация разработанных торговых систем 39
2. Внедрение разработанных торговых систем по принятию решений на фондовом рынке в компьютерную программу технического анализа 71
Глава 3. Анализ работоспособности разработанных торговых систем 82
1. Тестирование разработанных торговых систем на исторических данных во внекризисный период 82
2. Тестирование разработанных торговых систем на исторических данных в кризисный период 105
Глава 4. Оптимизация торговых систем в периоды нестабильности 127
1. История кризисов 127
2. Универсальные торговые системы, работоспособные в кризисных и внекризисных условиях 139
Заключение 142
Библиография 144
Приложения 155
- Технические индикаторы и японские свечи как основа торговых систем
- Внедрение разработанных торговых систем по принятию решений на фондовом рынке в компьютерную программу технического анализа
- Тестирование разработанных торговых систем на исторических данных в кризисный период
- Универсальные торговые системы, работоспособные в кризисных и внекризисных условиях
Введение к работе
Стабильность роста доходностей ценных бумаг российского фондового рынка за период 2000 - 2007 гг. позволяла инвесторам получать прибыль, используя традиционный инструментарий технического анализа статистических данных, адекватный закономерностям изменений финансовых показателей в условиях развивающейся экономики. При нестабильности финансовых рынков в период кризиса данный инструментарий оказался недостаточно эффективным, что вызвало необходимость модификации торговых стратегий, обеспечивающих приемлемый уровень прибыли для участников фондового рынка при увеличении волатильности и рисков вложений в активы.
В период кризиса стали реализовываться принципиально иные сценарии работы финансовых институтов: фондовые биржи приостанавливают торги из-за коллапсирующего падения цен акций, трейдеры не могут осуществить продажи фьючерсов и опционов из-за отсутствия контрагентов, федеральные службы, контролирующие деятельность на рынке ценных бумаг, вводят временные запреты на открытие коротких позиций. Необходимость учета этих сценариев в ходе работы на фондовом рынке требует дальнейшего совершенствования методов и инструментальных средств поддержки принятия инвестиционных решений, что и определяет актуальность темы диссертационного исследования.
Темы разработки алгоритмов инвестирования более полно освещены западными исследователями, поскольку рынки США и Западной Европы насчитывают многолетнюю историю, а российский фондовый рынок начал развиваться сравнительно недавно. Вопросы построения алгоритмов принятия решений на финансовых рынках были затронуты в трудах Р. Колби [30], Дж. Каца [27,99], Д. Маккормика [27,99], Э. Наймана [46,47], Т. Демарка [20], Дж. Швагера [75], Р. Винса [15,118], Дж. Бернстайна [82], А. Элдера [76,77,93], С. Акелиса [3], С. Булашева [10], В. Сафина [61], А. Каленковича [25], Ю. Чебытарева [72-74], В. Твардовского [68,69]. Большинство авторов рассматривали финансовые рынки в периоды их стабильного развития. Вопросы принятия решений на фондовых рынках в условиях значительной волатильности доходностей и рисков ценных бумаг, свойственных периодам нестабильности, не получили должного освещения в научных трудах. Вместе с тем в условиях нестабильности финансового рынка инструментальные средства поддержки принятия решений могут давать ложные сигналы о покупке или продаже актива, а ранее прибыльные алгоритмы торговли приводить к значительным убыткам. Недостаточная разработанность проблематики построения универсальных формализованных торговых стратегий и соответствующих им торговых систем, применимых в условиях стабильного и нестабильного поведения фондового рынка, определила тематику диссертационного исследования.
Целью исследования является разработка универсальных методов и инструментальных средств принятия решений по торговым операциям на фондовом рынке, позволяющих повысить их эффективность в условиях меняющихся закономерностей движения цен и высокой изменчивости финансовых показателей при ужесточении ограничений на принятие инвестиционных решений.
Для достижения указанной цели в рамках исследования были поставлены и решены следующие задачи:
• провести анализ существующих технических индикаторов и моделей японских свечей, выделить ключевые и разработать новые инструменты технического анализа, обеспечивающие увеличение эффективности торговых алгоритмов;
• построить варианты торговых алгоритмов, позволяющих получать прибыль выше стратегии «купи и держи» не только при работе на стабильном фондовом рынке, но и в кризисных условиях его функционирования;
• формализовать разработанные алгоритмы торговли в виде . торговых систем, протестировать их на статистических данных внекризисного и кризисного периодов российского фондового рынка, определить значения параметров инструментальных средств технического анализа, при которых достигаются наилучшие значения доходности торговой системы при различных условиях функционирования рынка ценных бумаг;
• разработать систему ключевых показателей эффективности торговых систем на основе учета характеристик доходности, величины просадки, количества прибыльных и убыточных сделок;
• выявить универсальные торговые системы, обеспечивающие приемлемую прибыльность выше прибыли стратегии «купи и держи» как в кризисных, так и во внекризисных условиях;
• подтвердить эффективность разработанных универсальных торговых стратегий реальной работой на российском фондовом рынке;
• разработать практические рекомендации по применению предложенных торговых систем для акций российских эмитентов, позволяющие повысить обоснованность инвестиционных решений не только во внекризисных условиях, но и в кризисных.
Сформулированные выше цели и задачи предопределили объект и предмет проведенного исследования. В качестве объекта исследования выступил фондовый рынок акций российских эмитентов. Предметом исследования являются методы и инструментальные средства построения формализованных торговых стратегий для принятия решений на фондовом рынке, работоспособных в кризисные и внекризисные периоды.
Научную базу исследования составили труды отечественных и зарубежных авторов в области экономической теории, технического анализа фондовых рынков, теории принятия решений и автоматизации торговли на финансовых рынках, а также методические разработки аналитических и консалтинговых российских и зарубежных агентств. Нормативную базу, диссертационной работы составили законодательные акты о рынке ценных бумаг РФ. Информационная база исследования представлена апостериорными данными по котировкам акций российских компаний на фондовой секции ММВБ за 2006 - 2009 гг [122]. В составе данных учитывались цены открытия и закрытия, максимальные и минимальные цены часового интервала торговой сессии, а также объем сделок, совершенных за этот интервал времени. В информационной базе использованы данные Центрального Банка России [124], Федеральной службы по финансовым рынкам России [125], Министерства финансов [126], Федеральной службы статистики [127], а также РИА «РосБизнесКонсалтинг» [128].
Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке методов и инструментальных средств поддержки принятия решений на фондовом рынке, способных обеспечить инвестиционный доход как в стабильные, так и нестабильные периоды, на основе использования показателей, адекватных особенностям движения цен в условиях их скачкообразных изменений, возрастающей волатильности, отсутствия трендовых закономерностей и связанных с этим ограничений на торговые операции.
На защиту выносятся следующие результаты проведенного исследования, содержащие элементы научной новизны:
• разработка методологических подходов к построению прибыльных торговых стратегий на фондовых рынках, с учетом условий и ограничений принятия решений по торговым операциям, связанным с возможностью административного запрета коротких продаж;
• разработка ключевых показателей эффективности работы торговых систем, позволяющих характеризовать торговую систему с точки зрения ее доходности, величины просадки, а также количества прибыльных и убыточных сделок;
• разработка новых технических индикаторов, расширяющих инструментарий технического анализа и позволяющих повысить эффективность торговых стратегий (в частности, предложено отсеивать хаотичные краткосрочные флуктуации цен с помощью усреднения цены совершения сделки, использовать динамические уровни при формировании сигналов классического осциллятора на покупку/продажу, использовать осцилляторы и трендовые индикаторы совокупно для создания универсальных торговых алгоритмов);
• разработка двадцати торговых стратегий, позволяющих применять эффективные решения по открытию (закрытию) позиций при стабильных и нестабильных условиях фондового рынка за счет адаптации к скачкообразным и нерегулярным движениям рынка; реализация созданных торговых стратегий в программной среде анализа финансовых рынков MetaStock;
• разработка практических рекомендаций по использованию предложенных универсальных торговых стратегий и формализованных торговых систем при принятии инвестиционных решений, связанных с применением предложенных методик в различных условиях функционирования фондового рынка.
Теоретическая значимость заключается в развитии методологии разработки методов и инструментальных средств поддержки принятия решений на фондовом рынке, применимых для работы в кризисных и внекризисных условиях.
Практическая значимость состоит в использовании разработанной методологии, положений и выводов диссертационного исследования для разработки торговых систем, работоспособных в различных рыночных ситуациях, включая кризисные. Практическая значимость диссертации подтверждается внедрением результатов в практику работы брокерской компании российского фондового рынка ООО «АЛОР +» (акт внедрения приведен в диссертации в качестве приложения).
Результаты диссертационного исследования могут быть использованы широким кругом частных и институциональных инвесторов в целях максимизации прибыли и минимизации психологического фактора при торговле на фондовых рынках.
Материалы диссертационной работы использовались при разработке курса «механические торговые системы» в институте биржевой торговли брокерской компании ООО «АЛОР +». Результаты работы могут также применяться в методическом обеспечении учебного процесса в вузах по экономическим специальностям. убытке и жадности, возникающей при сколько-нибудь значимой прибыли. В итоге из-за колебаний и ошибочных решений убыток образуется чаще, чем прибыль [13,87,98]. Поэтому использование системной торговли с помощью ТС для большинства игроков оказывается более разумной и целесообразной.
Правила торговой системы необходимо сформулировать очень точно, чтобы их можно было записать в виде алгоритма для преобразования в компьютерные программы технического анализа и дальнейшего тестирования [18,54,55]. С помощью результатов тестов можно оценить, насколько разработанная торговая система жизнеспособна: проанализировать величину прибыли (в процентах или денежных единицах), генерируемую системой за определенный промежуток времени; сравнить соотношения прибыльных и убыточных сделок; рассчитать коэффициент, показывающий отношение среднего размера прибыли за сделку, к среднему размеру убытка за сделку [89,95,112]. Помимо этого на этапе тестирования компьютерные программы позволяют учесть такие факторы, как комиссионные брокера, проскальзывание рынка и неполное реинвестирование капитала, которые могут довольно ощутимо снизить доходность торговой системы в реальной торговле.
Построение торговой системы можно подразделить на несколько этапов. На начальном этапе разработчик проводит сбор необходимых для анализа данных: котировок ценных бумаг, для которых разрабатывается торговая стратегия [4,25]. Чем более качественны исходные данные (отсутствуют разрывы и информация является достоверной), тем ТС будет более работоспособна на реальном рынке. Периоды отладки и эксплуатации системы разделяются на два этапа. Первым является тренировочный, он представляет собой тестирование разработанного алгоритма на исторических данных, в основном данные включают несколько торговых лет, их количество зависит от того, на каком временном интервале будет работать ТС: тики, 5-миные, 30-минутные, часовые, дневные или недельные графики. Второй этап — отладка торговой системы. ТС тестируется на известных результатах рынка — нескольких месяцах, следующих за первым периодом тестирования. убытке и жадности, возникающей при сколько-нибудь значимой прибыли. В итоге из-за колебаний и ошибочных решений убыток образуется чаще, чем прибыль [13,87,98]. Поэтому использование системной торговли с помощью ТС для большинства игроков оказывается более разумной и целесообразной.
Правила торговой системы необходимо сформулировать очень точно, чтобы их можно было записать в виде алгоритма для преобразования в компьютерные программы технического анализа и дальнейшего тестирования [18,54,55]. С помощью результатов тестов можно оценить, насколько разработанная торговая система жизнеспособна: проанализировать величину прибыли (в процентах или денежных единицах), генерируемую системой за определенный промежуток времени; сравнить соотношения прибыльных и убыточных сделок; рассчитать коэффициент, показывающий отношение среднего размера прибыли за сделку, к среднему размеру убытка за сделку [89,95,112]. Помимо этого на этапе тестирования компьютерные программы позволяют учесть такие факторы, как комиссионные брокера, проскальзывание рынка и неполное реинвестирование капитала, которые могут довольно ощутимо снизить доходность торговой системы в реальной торговле.
Построение торговой системы можно подразделить на несколько этапов. На начальном этапе разработчик проводит сбор необходимых для анализа данных: котировок ценных бумаг, для которых разрабатывается торговая стратегия [4,25]. Чем более качественны исходные данные (отсутствуют разрывы и информация является достоверной), тем ТС будет более работоспособна на реальном рынке. Периоды отладки и эксплуатации системы разделяются на два этапа. Первым является тренировочный, он представляет собой тестирование разработанного алгоритма на исторических данных, в основном данные включают несколько торговых лет, их количество зависит от того, на каком временном интервале будет работать ТС: тики, 5-миные, 30-минутные, часовые, дневные или недельные графики. Второй этап — отладка торговой системы. ТС тестируется на известных результатах рынка — нескольких месяцах, следующих за первым периодом тестирования. Затем разработчик изучает движения рынка, выявляет характерные признаки и выдвигает предположение об оптимальных моментах покупки или продажи актива. Для этого он использует показатели одного или нескольких показателей в различных комбинациях [85,96,102]. Далее эта гипотеза записывается в виде экономико-математической модели либо сразу на языке программирования того компьютерного комплекса технического анализа, с помощью которого будет проводиться тестирование разработанного алгоритма торговли. На этом этапе также задаются исходные условия самой программы, используемой для разработки ТС, такие как: начальный капитал, размер комиссионных и другие показатели, влияющие на работу торговой системы [34,81].
На следующем этапе производится непосредственно тестирование торговой системы, которое осуществляется на основном периоде исследования. Находятся оптимальные значения индикаторов технического анализа, при которых алгоритм ТС является наиболее подходящим для разработчика [7]. Критерием приемлемости ТС для реальной торговли могут быть различные показатели. Обычно основным критерием является величина прибыли, которая получена при тестировании системы на исторических данных, и которая в дальнейшем, вероятно, будет получена при реальной работе на рынке. Но возможны и другие критерии. Например, величина «просадки» капитала за время исследования торговой системы, т.е. наибольшее расстояние между максимальной и минимальной точкой на кривой капитала, достигнутой после того, как размер капитала достиг нового максимума [57], или отношение прибыльности системы к прибыльности стратегии «купи и держи». Помимо самих значений индикаторов, также важно найти оптимальный стоп-приказ, который будет снижать риск, не уменьшая при этом конечную прибыль [111].
На четвертом этапе торговая система с оптимальными значениями индикаторов тестируется во втором периоде, который отражает поведение торговой системы в реальных условиях рынка [108,119]. Если выбранная стратегия торговли на этапах тестирования показала себя как прибыльная и стабильная, то можно сказать, что выдвинутая гипотеза прошла объективную проверку и ее можно принять. В противном случае, начальная стратегия дорабатывается, начиная со второго этапа, либо начальная стратегия отвергается (рис. 1.1). Но даже при таком исходе для разработчика проведенное исследование не бесполезно, ведь при процессе моделирования изучаются закономерности и выявляются определенные последовательности, которые впоследствии могут быть преобразованы в новую торговую систему, которая даст положительные результаты.
При торговле на реальном рынке для прибыльной работы нельзя забывать о периодической «подкрутке» торговой системы, т.е. адаптированию параметров индикаторов к изменениям рыночной конъюнктуры. Также нужно учесть, что при использовании торговой системы возможно появление серии проигрышных сделок подряд, в том числе и в начале использования ТС [82,84]. Поскольку даже при десятке убыточных сделок одна выигрышная сделка может перекрыть весь убыток, то трейдеру необходимо строго следовать указаниям торговой системы и не отступать от выбранной стратегии, совершая сделки по разработанному алгоритму. Т.е. для того, чтобы обеспечить максимальную вероятность успеха, нужно следовать всем сигналам системы без исключений [52]. Корректное использование работоспособной торговой системы с оптимальными переменными на реальном рынке к значительному убытку привести не может, поскольку если система не отвечает складывающейся на рынке ситуации и не приносит прибыль, то это будет выявлено на этапе апробации системы.
Технические индикаторы и японские свечи как основа торговых систем
В настоящее время известны сотни технических индикаторов (ТИ), которые помогают инвесторам сделать сложный процесс принятия инвестиционных решений более простым и эффективным. Выделяют две группы индикаторов: «трендовые» и осцилляторы [30]. К первой группе относят ТИ, которые сигнализируют о зарождении, продолжении или угасании трендовой направленности движения рынка. Примерами таких индикаторов могут являться Moving Average, Moving Average Convergence/Divergence, Parabolic SAR, Bollinger Bands. Вторая группа индикаторов выявляет небольшие краткосрочные колебания цены. Ее представителями являются Chaikin A/D Oscillator, Momentum, Price Oscillator, Relative Strength Index, Stochastic Oscillator.
В пользу технических индикаторов как основы для функционирования торговой системы говорят многие доводы. Они являются удобным инструментом для анализа и прогнозирования динамики движения цен, позволяют принимать решения о входе в рынок и выходе из него, основываясь на предыдущей истории котировок, причем как на трендовом рынке, так и при боковой направленности рынка. Они могут быть модифицированы для всех типов финансовых инструментов, а также благодаря повсеместной компьютеризации и ускоренному развитию информационных технологий использование технических индикаторов стало доступно любому инвестору.
Для создания прибыльной работоспособной торговой системы очень важно правильно выбрать индикатор [14,21]. Рассмотрим основные индикаторы технического анализа, на основе которых впоследствии будут разработаны торговые стратегии.
Пожалуй, самым распространенным индикатором технического анализа является простая скользящая средняя (Moving Average, MA). Этому во многом способствуют простота построения и интерпретации [20]. На ее основе придуманы десятки других индикаторов. Скользящее среднее показывает среднее значение цены бумаги за некоторый период времени [3]. МА выявляет ценовую тенденцию и сглаживает график, т.е. фильтрует исходные данные от случайных колебаний. Важным параметром этого индикатора является угол его наклона. Если скользящая средняя представляет собой восходящую линию, то это значит, что оптимизм растет и бычий тренд набирает силу [23]. Если же скользящая средняя - нисходящая линия, то пессимизм растет и формируется понижательный тренд. Если же средняя находится в горизонтальном положении, то значит, рынок движется в канале. Помимо этого средние также являются уровнями динамической поддержки и сопротивления, т.е. динамической касательной к минимальным или максимальным значениям цен. Существуют различные вид ы скользящих средних, наиболее популярные из них: простые, экспоненциальные и взвешенные.
Производным от скользящей средней является технический индикатор схождения-расхождения скользящих средних (Moving average convergence/divergence). С помощью MACD можно определить изменения долгосрочного, среднесрочного или краткосрочного тренда, а также оценить устойчивость восходящего или нисходящего тренда [5]. Индикатор представляет собой 2 линий: первая — разница двух экспоненциальных средних (MACD), а вторая - средняя от первой, которая сглаживает ее колебания (Signal MACD) [30]. Когда MACD больше нуля, можно сделать вывод, что тренд восходящий, меньше нуля — нисходящий. Наиболее сильным сигналом при торговле на основе этого индикатора являются расхождения дивергенции/конвергенции индикатора с графиком цены. Если цена образует новый максимум, а индикатор нет, то, следовательно, ожидается падение цены и, возможно, окончания восходящего тренда. Если график цены образует новый минимум, а индикатор поднимается выше своего недавнего минимума, следовательно, ожидается рост цены, и, возможно, окончания нисходящего тренда. Еще одним индикатором, построенным на основе скользящих средних, являются полосы Боллинджера (Bollinger bands). Полосы Боллинджера, или стандартное отклонение, были разработаны Джоном Боллинджером [83], который создал теорию о том, что ширина канала должна определяться рынком, а не предположениями аналитика, как происходит при работе с другими типами торговых полос и каналов [26]. Bollinger bands представляют собой «конверт» из линии сопротивления, смещенной на п стандартных отклонений выше скользящей средней цены, и линии поддержки, смещенной на п ниже скользящей средней цены. Ширина «конверта» зависит от волатильности цен на рынке: расстояние между полосами увеличивается при нестабильном рынке и уменьшается при устойчивых ценах. Сам Боллинджер утверждает, что полосы являются скорее вспомогательным индикатором, определяющим канал, в котором цена анализируется с помощью других индикаторов. Но с ним можно не согласиться, поскольку довольно много стратегий, основанных на данном индикаторе, показывают отличные результаты. Индикатор представлен тремя линиями (рис. 2.5): BollingerBandsLowcr — МА{Р,п) — к т BollingerBandsMiddh = МА{Р,п) (2.5) BollingerBandsUpper = МА(Р, п) + ки , где BoHingerBandsLower — нижняя ограничительная линия, Bollinger Bands Middle- скользящая средняя цены за п периодов, BollingerBandsLowcr — верхняя ограничительная линия, к- число стандартных отклонений, и - стандартные отклонения цены Р за период п. Линейная регрессия (Linear Regression Line) применяется аналитиками для определения тренда [88,90]. Линейная регрессия математически выражает линейную зависимость между переменными. В виде формулы регрессию можно записать следующим образом:
Внедрение разработанных торговых систем по принятию решений на фондовом рынке в компьютерную программу технического анализа
Из Большой советской энциклопедии [129]: «экономические кризисы - это фазы капиталистического цикла, во время которых происходит насильственное восстановление нарушенных в ходе развития капиталистической экономики основных пропорций воспроизводства. Экономические кризисы проявляются в абсолютном падении производства, сокращении капитальных вложений, росте безработицы, увеличении количества банкротств фирм, падении курса акций и других экономических потрясениях». Согласно современному экономическому словарю [58]: «кризис экономический (от греч. krisis — поворотный пункт) — резкое ухудшение экономического состояния страны, проявляющееся в значительном спаде производства, нарушении сложившихся производственных связей, банкротстве предприятий, росте безработицы и в итоге — в снижении жизненного уровня, благосостояния населения».
За многовековую историю человеческого общества, не смотря на огромную разницу во всех возможных аспектах жизни и работы людей от начала его становления до настоящего момента, образ мыслей и поведение людей на финансовых рынках мало изменились. Жадность, инстинктивная психология поведения во время паники и стадный инстинкт, как и раньше, преобладают над разумом и спокойствием. Человеческая алчность и системные флуктуации стали первопричинами многих финансовых крахов.
Ещё с середины XVI века бурное развитие рынка тюльпанов Нидерландов сменилось резким падением цен на культивируемый цветок в начале XVII века. Тюльпаны служили средством спекуляции и очень много людей вкладывали свои сбережения именно в эти «инвестиции». Цена на них превышала свою реальную стоимость в десятки тысяч раз. Так называемая «тюльпаномания» продолжалась до 4 февраля 1637 года, когда неожиданно пришел кризис. Тюльпаны, стоившие десятки тысяч долларов в современных ценах, спустя несколько месяцев не стоили почти ничего [39].
Во времена индустриального общества, которое насчитывает 200-летнюю историю, экономические кризисы происходили довольно часто во многих странах мира. Наблюдался спад производства, нереализованные товары накапливались, цены обновляли свои минимумы, предприятия банкротились, и росла безработица. До XX века кризисы в основном имели локальный характер и распространялись максимум на несколько стран. Но в связи с глобализацией кризисы постепенно стали международной проблемой. Наиболее ярко кризис продемонстрировал свою мощь в октябре 1929 года в Америке. Предшествовал рецессии мировой экономики, начавшейся в большинстве мест в 1929 году и закончившейся полностью в начале 1940-х [129], Биржевой крах 1929 года. В середине 20-х годов XX века царил спекулятивный бум. Интерес неинформированных инвесторов подогревался политическим оптимизмом, ведь в ноябре 1928 года был избран президентом Герберт Гувер, что послужило причиной увеличения покупок акций. Ажиотажный спрос американцев, инвестировавших свои сбережения или даже кредиты, полученные в банках, в ценные бумаги, взвинтил цены на акции, что привело к образованию огромного экономического пузыря. Пузырь лопнул 24 октября, когда началась паника инвесторов из-за падения Промышленного индекса Доу-Джонса. Около 50 миллионов акций были проданы 24-25 октября, приведя тем самым к потере рынком более 30 миллиардов долларов и разорению миллионов инвесторов. За этим последовали банкротства банков, которые финансировали покупки акций выдаваемыми кредитами. Из-за отсутствия кредитной поддержки стали закрываться предприятия, провоцируя рост безработицы.
Большой крах на Уолл-Стрит и Мэйн-Стрит сменился Большой Депрессией, последствия которой были разрушительны для экономики страны — более 13 миллионов американцев лишились своих работ, уровень промышленного производства был отброшен на 30 лет назад, положение представителей среднего класса, мелких торговцев, фермеров намного ухудшилось, многие оказались за чертой бедности.
Обвалы цен ценных бумаг происходят одновременно на большинстве фондовых рынков мира. Подтверждением этого служит кризис на рынках ценных бумаг в 1987 г. В «черный понедельник» 19 октября произошел обвал фондового рынка, за которым последовало обрушение почти всех мировых финансовых рынков. До этого события наблюдался продолжительный восходящий тренд, и казалось, что дальнейший рост очевиден. Никто не подозревал о надвигающихся событиях и не оценивал риски должным образом. Поэтому такое поразительное падение просто ошеломило участников торгов, следствием чего стало уничтожение около одного триллиона долларов. В «черный понедельник» произошло крупнейшее падение индекса Доу Джонса, произошедшее в течение одного для, причем как в количественном (-508 пунктов), так и в процентном (-22,6%) (рис. 1.1). Вслед за ним стали рушиться и остальные американские индексы. Инвесторы реагировали по-разному на такой обвал. Кто-то ждал быстрой коррекции рынка, некоторые не скрывали своего отчаяния. Власти пытались успокоить инвесторов. Президент Рональд Рейган выступил с заявлением о стабильности экономических индикаторов, а управляющий Федеральной Резервной системы США Алан Гринспен дал понять, что фирмы, ведущие операции с ценными бумаги, без поддержки не останутся. Их слова частично оправдались уже 20 октября 1987 г. Индекс Доу Джонса вырос в этот день на 102,27 пункта, но к докризисному значению индекс вернулся лишь в январе 1989 года, 15 месяцев спустя.
Регулирующие финансовые рынки организации также попытались ограничить впоследствии те потери инвесторов, которые могут повлечь за собой рыночные крахи. Поэтому в октябре 1987 г. Комиссия по ценным бумагам и биржам (Securities and Exchange Commission, SEC) вместе с тремя главными американскими фондовыми рынками согласились устанавливать «прерыватели торговли» (circuit breakers). С 15 апреля 1998 г. в случае падения индекса DJIA на 10% срабатывал механизм прерывания торгов: торги останавливались на один час, если такое событие произошло до 14:00 восточного времени, на полчаса, если индекс снизился на 10% от 14:00 до 14:30 восточного времени, и торги не приостанавливаются после 14:30 восточного времени. Более жесткий механизм при падении на 20%: до 13:00 восточного времени остановка торгов на 2 часа, от 14:00 до 14:30 восточного времени остановка в течение часа и после 14:30 восточного времени — до конца дня. В случае 30%-ного снижения рынка торги закрывались до конца дня.
Приостановка торгов выполнялась с целью обеспечить время для брокеров и дилеров, чтобы они успели связаться со своими клиентами и получить от них новые инструкции. Также торговая пауза позволяла избежать паники и оценить ситуацию более здраво. Помимо этого остановка ограничивала риск потери финансового доверия, обеспечивая «перерыв», необходимый для расчетов и подтверждения, что каждый участник торгов кредитоспособен.
Однако, противники метода «прерывания торговли» утверждали, что в случае остановки торгов увеличиваются рыночные и кредитные риски. Кроме этого, во время остановки нет возможности ликвидировать свои позиции, и создаются рыночные искажения, мешающие реализовывать свои активы по лимитированным ценам. Во Франции, Швейцарии и Израиле, где прерывания торгов были самые продолжительные, совокупные потери краха 1987 г. были самые большие.
Тестирование разработанных торговых систем на исторических данных в кризисный период
Торговые системы позволяют исключить влияние человеческих эмоций на принятие решений об открытии или закрытии позиций на рынке ценных бумаг. Это немаловажно, но главным преимущество ТС в условиях кризиса является то, что она может быть разработана под любое движение рынка, что особенно актуально, учитывая текущую ситуацию на фондовом рынке, которая отличается своей нестабильностью.
Для того, чтобы определить какие торговые системы работоспособны как в кризисных, так и во внекризисных условиях проведем сравнительный анализ высокодоходных торговых систем, которые были разработаны и протестированы в предыдущих главах. Во внекризисных условиях максимальную доходность показали торговые системы: «Stochastic ot RSI», «RSI&Bollinger», «Double MACD», «Momentum», «2LRI&POnew», «Moving&Stochastic» (Таблица 2.1).
К высокодоходным в период кризиса были отнесены ТС: «Stochastic & Convert», «Double Stochastic», «Stochastic ot RSI», «2LRI&POnew», «RSI & Bollinger», «Moving & Stochastic» (Таблица 2.2). Следовательно, для торговли как при стабильных движениях рынка, так и при нестабильных исходя из показанной на тестировании доходности подходят торговые системы: «Stochastic ot RSI», «RSI & Bollinger», «2LRI&POnew», «Moving & Stochastic». С 15 июня 2009 года ФСФР отменило запрет на совершение коротких, необеспеченных сделок по продаже ценных бумаг. Таким образом, при использовании предложенных универсальных торговых систем разрешается открывать и закрывать не только длинные позиции, но и короткие. Проведем тестирование на периоде «realime», который отражает поведение торговой системы в реальных условиях рынка. Период «realime» включил в себя данные за 2 месяца - с 15.06.2009 по 14.08.2009. Тестирование производилось на часовых графиках ОАО «ГАЗПРОМ», ОАО «ГМК «Норильский никель», ОАО «ЛУКОЙЛ», ОАО «Полюс Золото», ОАО «Ростелеком», ОАО «Татнефть» и ОАО «Уралсвязьинформ». Начальные условия были заданы в 10000 начального капитала и 0,02% комиссии. В качестве оптимизационных переменных были выбраны переменные из 3 главы диссертационной работы, которые были найдены в результате тестирования на внекризисном и кризисном периодах. Тестирование показало, что доходность систем превышает доходность стратегии «купи и держи». Таким образом, для торговли по ценным бумагам выбранных эмитентов на внекризисных и кризисных периодах рекомендуется использование универсальных торговых систем: «Stochastic ot RSI», «RSI & Bollinger», «2LRI&POnew», «Moving & Stochastic». Разработаны методологические подходы к построению прибыльных торговых систем на фондовых рынках, учитывающие условия и ограничения принятия решений по торговым операциям, связанным с возможностью административного запрета коротких продаж. Проанализированы и разработаны ключевые индикаторы технического анализа и свечных моделей как основы торговых систем; созданы алгоритмы принятия решений с использованием выбранных ключевых индикаторов и моделей свечного анализа. Предложены программные разработки и осуществлено эффективное внедрение разработанных стратегий принятия решений в качестве инструмента анализа технических индикаторов и моделей свечного анализа и эксперта, выдающего на выходе простой для пользователя рекомендации. Разработаны ключевые показатели эффективности работы торговых систем, позволяющие характеризовать торговую систему с точки зрения ее доходности, величины просадки, а также количества прибыльных и убыточных сделок. Предложены критерии оценки эффективности ТС и сравнения эффективности ТС. Произведена модификация моделей принятия инвестиционных решений в соответствии с изменением законодательства РФ о фондовом рынке - запрет коротких продаж. Проанализирована работоспособность предложенных моделей при изменении начальных условий торговых стратегий. Также было выявлено, что многие из разработанных торговых систем реализуют оптимальную в период значительного кризисного падения на рынке стратегию и находятся вне рынка соответствующий период времени. Проведен сравнительный анализ результатов тестирования разработанных торговых систем на внекризисном и кризисном периодах. Проанализированы важнейшие события мировых финансовых кризисов, найдены присущие им общие характеристики. Приведенная систематизация основных положений кризиса, начавшегося в 2007 году, поможет сделать выводы и определить рекомендации для последующего развития экономики. В результате было выявлено, что наиболее доходными и адекватными складывающимся условиям на российском фондовом рынке как в кризисный, так и внекризисный период являются торговые системы, основанные на стохастическом осцилляторе от индекса относительной силы («Stochastic ot RSI»), индексе относительной силы и полос Боллинджера, используемых в качестве уровней перекупленности и перепроданное («RSI & Bollinger»), на техническом индикаторе Linear Regression Line и модификации классического индикатора Price Oscillators - POnew («2LRI&POnew») и на двух скользящих средних и стохастическом осцилляторе («Moving & Stochastic»).
Полученные автором результаты тестирования и сравнения предложенных торговых систем позволяют существенно сократить объем экспериментальных исследований или полностью их исключить, что дает возможность значительно снизить затраты материальных ресурсов, денежных средств и времени на создание работоспособной ТС. По совокупности теоретические и практические результаты дополняют общую теорию технического анализа и моделирования торговых систем.
Сформулированы практические рекомендации использования наилучших торговых систем при кризисном периоде для инвесторов: для торговли на часовых графиках акций ОАО «ГАЗПРОМ», ОАО «ГМК «Норильский никель», ОАО «ЛУКОЙЛ», ОАО «Полюс Золото», ОАО «Ростелеком», ОАО «Татнефть» и ОАО «Уралсвязьинформ» на внекризисных и кризисных периодах рекомендуется использование универсальных торговых систем: «Stochastic ot RSI», «RSI & Bollinger», «2LRI&POnew», «Moving & Stochastic».
Универсальные торговые системы, работоспособные в кризисных и внекризисных условиях
Регулирующие финансовые рынки организации также попытались ограничить впоследствии те потери инвесторов, которые могут повлечь за собой рыночные крахи. Поэтому в октябре 1987 г. Комиссия по ценным бумагам и биржам (Securities and Exchange Commission, SEC) вместе с тремя главными американскими фондовыми рынками согласились устанавливать «прерыватели торговли» (circuit breakers). С 15 апреля 1998 г. в случае падения индекса DJIA на 10% срабатывал механизм прерывания торгов: торги останавливались на один час, если такое событие произошло до 14:00 восточного времени, на полчаса, если индекс снизился на 10% от 14:00 до 14:30 восточного времени, и торги не приостанавливаются после 14:30 восточного времени. Более жесткий механизм при падении на 20%: до 13:00 восточного времени остановка торгов на 2 часа, от 14:00 до 14:30 восточного времени остановка в течение часа и после 14:30 восточного времени — до конца дня. В случае 30%-ного снижения рынка торги закрывались до конца дня.
Приостановка торгов выполнялась с целью обеспечить время для брокеров и дилеров, чтобы они успели связаться со своими клиентами и получить от них новые инструкции. Также торговая пауза позволяла избежать паники и оценить ситуацию более здраво. Помимо этого остановка ограничивала риск потери финансового доверия, обеспечивая «перерыв», необходимый для расчетов и подтверждения, что каждый участник торгов кредитоспособен.
Однако, противники метода «прерывания торговли» утверждали, что в случае остановки торгов увеличиваются рыночные и кредитные риски. Кроме этого, во время остановки нет возможности ликвидировать свои позиции, и создаются рыночные искажения, мешающие реализовывать свои активы по лимитированным ценам. Во Франции, Швейцарии и Израиле, где прерывания торгов были самые продолжительные, совокупные потери краха 1987 г. были самые большие.
Потери, которые понесли участники торгов, были колоссальными, поэтому необходимо было выяснить причины обвала. Согласно исследованиям американских ученых, которые представил Дидье Сорнетте в своей книге «Как предсказывать крахи финансовых рынков» [64], основным объяснением краха октября 1987 года послужили 5 причин: большие автоматические ордера, которые трейдеры выставляли при компьютерном трейдинге и которые срабатывали при начале значительных движений рынка, а именно исполнение приказов на продажу в случае нисходящего тренда, что привело к резкому падению цен; производные ценные бумаги, которые были призваны объяснить увеличение изменчивости, риска и неустойчивости американских рынков акций, тем не менее, эти увеличения не были основой причиной других значительных рыночных потрясений; несовершенство торговых механизмов существующих финансовых рынков, которые не могли своевременно обработать заявки на продажу инвесторов, поэтому участники торгов недооценивали объемы предложений; по отчетности третьего квартала 1987 года дефицит торгового баланса США оказался максимальным с 1960 года. Это натолкнуло инвесторов на мысли о падении цен американских акций; по мнению многих аналитиков цены ценных бумаг в сентябре 1987 были завышены. По мнению Дидье Сорнетте [64], основную причину краха нужно искать за несколько лет до его осуществления в постепенном ускорении роста рыночных цен. По его словам «специфика падения цен не имеет реальной значимости, поскольку, согласно концепции критической точки, любое незначительное возмущение может послужить спусковым крючком для назревшей нестабильности. Внутреннее несоответствие восприимчивости и растущей нестабильности рынка, приближающегося к критической точке, возможно, объясняет, почему попытки осмыслить местную причину краха имеют столь отличные друг от друга версии. В сущности, если система созрела, причиной коллапса может стать все, что угодно... Природа краха более тонкая и постепенно создается рынком как единым целым. В этом смысле, это явление можно обозначить как системную нестабильность». Что же касается крахов на развивающихся рынках здесь немного другие причины финансовых обвалов. Развивающиеся рынки являются привлекательными для зарубежных инвесторов, ищущих возможности приумножить свои доходы, лишь в периоды всеобщего оптимизма. Значительные зарубежные вливания капитала в фондовый рынок могут привести к возникновению пузыря, который может лопнуть, приведя тем самым к финансовому кризису. Почти у всех финансовых пузырей есть общие характеристики [64]: 1. На рынке царит оптимистичное настроение, наблюдается рост производства и продаж; 2. Увеличивается объем инвестиций, зачастую с использованием кредитов и привлечением капиталов зарубежных инвесторов, следствием чего является рост цен ценных бумаг; 3. Привлекательный рост приводит на рынок неквалифицированных инвесторов, которые в свою очередь также прибегают к кредитованию, тем самым рост спроса на ценные бумаги опережает поступление реальных денег на рынок; 4. Цены достигают своих максимумов, покупки сокращаются, рынок становится нестабильным и в итоге обрушивается. Похожие характеристики наблюдались на российском фондовом рынке в 1998 году. После распада СССР в 1991 году рынок ценных бумаг в России формировался открытым для международных инвестиций. За несколько лет он стал лидером среди фондовых рынков развивающихся стран. В 1996 году крупные инвесторы из США, Германии и Японии, надеясь получить гигантские инвестиционные доходы, начали вкладывать огромные денежные средства в российский фондовый рынок, думая, что экономическая ситуация в стране улучшилась. Но их надежды не оправдались. К 1998 году образовался пузырь. Обвал произошел в августе 1998 года под влиянием политических событий и девальвации рубля (рис. 1.2).
