22 сентября 2012
Связь с рынками
Джон Мерви в своей работе «Технический анализ фьючерсных рынков» пишет: «Существует еще один краткосрочный цикл, который влияет на большинство товарных рынков – 28-дневный торговый цикл. Другими словами большинство рынков имеют тенденцию к формированию нового торгового минимума каждые 4 недели. Одно из возможных объяснений этой циклической тенденции – лунный цикл. Бёртон Пью в 1903-х годах изучал 28-дневный цикл на рынке пшеницы и выяснил, что луна оказывает некоторое влияние на разворотные точки на этом рынке. Согласно его теории пшеницу необходимо покупать при полнолунии и продавать при новолунии. Пью, однако, признал, что лунный эффект не очень силен, и другие более важные циклы или новости могут свести на нет его влияние».
Джон Мак Гинли в Technical Trends однажды заметил, что Артур Мерил провел исследование поведения рынков при полнолуниях и новолуниях и обнаружил сильную корреляцию. Из последних исследований можно отметить статью Марка Лебовит в Volume Reversal Survey от 27 февраля 1994 года, в которой он утверждает, что заметил корреляцию между лунным циклом и действиями Федерального резерва. Крис Кэролан отметил в своей работе, посвященной спиральному календарю, что ему удалось достичь некоторого успеха в прогнозировании при помощи лунных фаз. Многие традиционные общества используют лунный календарь. Наш западный календарь основан на движении земли вокруг солнца. Те, кто, используя технический анализ, используют годовой цикл (средний процентный рост за год, например, индекса Доу Джонса), опираются на астрономический солнечный цикл.
2. Методология.
Лунный цикл определяется астрономами, как период, который начинается и заканчивается соединение солнца и луны. Считается, что два тела находятся в соединении, когда они находятся в одном и том же градусе. Луна двигается быстрее, чем солнце со 360-градусной сфере, а затем соединяется с солнцем снова, тем самым завершая цикл. Этот процесс занимает 29 дней, 12 часов, 44 минуты и 2.78 секунд. Этот период может варьироваться на 13 часов.
Мы сравнили 29-дневный лунный цикл с дневным поведением индекса DJIA. Расчет делался при помощи компьютера, также как обычно проводятся расчеты других циклов. Разница между этим циклом и любым другим, таким как годовой цикл, кроется только в методе выбора начальной дате. Стартовой датой читается день новолуния. Завершающей датой считается день следующего новолуния. На самом деле никакой причинно-следственной связи между луной и рыночными ценами может не быть, но временной ряд, который будет использован для определения цикла, будет определяться движением луны, также как годовой цикл в нашем календаре определяется движением земли вокруг солнца.
Наше исследование включало в себя несколько шагов.
1) Мы рассчитали список дат всех лунных циклов с 1915 до 1994 года, см. таблицу 1.
2) Затем эта база данных была наложена на дневные котировки DJIA из ценовой базы данных. Программа отобрала цену DJIA в первое новолуние 1915 года. В следующую ячейку вставляется котировка индекса за следующий день и так далее до дня следующего новолуния. Когда оно приходилось на выходные, программа использовала пятничное закрытие. Результатом был ряд цен. Этот процесс повторялся для каждого года с 1915 по 1994. В году примерно 13 лунных циклов. Таким образом на весь тестовый период пришлось более 1000 циклов.
3) Полученная совокупность цен затем сглаживалась.
4) Отдельные циклы после этого комбинировались с целью получения составного цикла при помощи векторного сложения. Полученный результат отражает среднее процентное изменение DJIA от новолуния до новолуния в период с 1915 по 1994 год.
5) Затем мы использовали апроксимацию по методу наименьших квадратов Фурье, чтобы определить уравнение линии цикла. Линия нанесена на график, см. график 1.
6) Мы протестировали линию цикла, сравнив ее со стратегий долгосрочного инвестирования по данным с 1960 до 1993 г, чтобы определить ее прогностическое значение.
3. Обсуждение результатов.
На графике 1 мы видим краткое резюме. Горизонтальная ось представляет собой 29-дневный цикл. Пунктирные вертикальные линии делят цикл на 10%-е доли или на 2.9 дня. Вертикальная ось отображает среднее процентное изменение DJIA. Например, индекс в среднем вырос на 0.1% от новолуния до циклического пика через примерно 7 дней. Индекс затем упал на 0.22% от циклического пика до циклического дна.
На графике 1 легко увидеть, что в среднем DJIA имеет тенденцию к росту с дня новолуния в течение примерно 7 дней. Примерно за 4 дня до следующего новолуния индекс имеет тенденцию к образованию дна. После появления полной луны снижение цены имеет тенденцию к усилению. Это, кстати, объясняет, почему Артур Мерил не нашел разворотных точек около полнолуния или новолуния, в реальности вершина и дно цикла оказываются между ними.
Графики 2-9 дают нам те же самые данные, только разбитые на сегменты. На графике 3 данные приведены для периода с 1915 по 1920 год. На графике 4 приведены данные для периода с 1920 по 1930. Оставшиеся графики представляют нам следующие 10-летние сегменты до 1990 года. Период с 1920 по 1930 гг (график 3) демонстрирует нам самые большие отличия от графика 1. График 7, на котором представлены данные для периода с 1960 по 1970 год, похож на средний, однако самый большой пик на нем формируется через 1-2 дня после новолуния. В 1970-х (график 8) дно формировалось ранее, чем на усредненном графике на рисунке 1. В оставшихся примерах мы видим, что 10-летние кривые очень похожи на среднюю кривую цикла. Цикл 80-х совпадал со средним.
Рисунки 2-9
Рисунок 10.
Мы провели то же самое исследование по данным с 1950 по 1994 год для индекса S&P 500. Его результаты показаны на рисунке 10. Форма кривой примерно такая же. Это исследование было добавлено, чтобы вы могли убедиться, что циклический эффект наблюдается и на графике этого популярного индекса.
Сравнение со стратегией долгосрочного инвестирования.
Выявленный нами цикл тестировался в качестве краткосрочного инструмента тайминга. Мы покупали индекс на каждом циклическом дне, и продавали на каждом циклическом максимуме. Покупки осуществлялись на каждой «длинной» стрелке, которая на графиках отмечена как lo
Схема 1
В таблице 2 суммируются результаты 1993 года
При тестировании использовались данные с 1960 по 1993. Годовые результаты, отраженные в таблице 2, суммируются в годовой форме в таблице 3.
1. Сигналы, полученные от циклов, увеличили наш депозит с 1.000 до 2.138 долларов. Возврат по стратегии долгосрочного инвестирования за этот период составил 5.526 долларов.
2. Из 421 сигналов на покупку 228 или 54% были прибыльными.
3. Результат при торговле по циклам дал лучший результат, чем стратегия долгосрочного инвестирования для 11 из 34 лет теста.
4. Доходность при торговле по циклам дала лучший возврат в 1987 году (21% против 2.9%) и в 1988 году (15.4% против 11.9%).
5. Худший результат при торговле по циклу был получен в 1973 году (убыток -23% против убытка -16.6%).
Три попытки улучшить результаты.
Мы сделали несколько попыток улучшить результаты при торговле по циклам, используя в качестве сигналов подтверждения сигналы осцилляторов с периодом 14 дней, таких как RSI или стохастик. Однако эти тесты не повлекли за собой значительного улучшения результатов.
1. Усовершенствованная стратегия принесла худшие результаты, чем оригинальная стратегия и чем стратегия долгосрочного инвестирования. Ее итог составил всего $1,416.
2. Из 420 сигналов на покупку 239 или 57% были прибыльными.
3. Торговля по циклу дала лучшие по сравнению со стратегией долгосрочного инвестирования результаты для 11 из 34 лет.
4. Торговля по циклу дала лучший возврат в 1975 году (19%), однако этот результат был хуже, чем для стратегии долгосрочного инвестирования (38.2%).
5. Худший результат был получен в 1990 году (убыток 18% против убытка в 4.5%).
Мы сделали еще одну попытку улучшить результаты. Тест бай/селл проведен также как и в первый раз. То есть мы покупали на циклических минимумах и продавали на циклических максимумах. Однако в этот раз мы принимали сигналы на покупку, только, если годовой цикл указывал вверх. Годовое изменение DJIA рассчитывалось на дневном базисе (Годовой цикл получается при помощи традиционного календаря, который основан на положении земли по отношению к солнцу. Т.е. рассчитывается солнечный цикл. Методология определения годового цикла была той же самой, что и для лунного цикла). Результат показан на графике 11. Вам наверняка известны специалисты по техническому анализу, которые применяют сезонный цикл. Этот цикл демонстрирует рост в следующие периоды года:
26 января – 9 февраля
23 февраля – 12 марта
1-18 апреля.
28 мая – 12 июня.
24 июня – 15 июля.
29 июля – 5 сентября.
30 сентября – 5 октября.
26 октября – 6 ноября.
24 ноября – 3 декабря
18 декабря – 11 января.
Таким образом, мы принимали сигнал на покупку, генерируемый лунным циклом, только если он выпадал на один из этих периодов. Т.е. оба цикла и лунный, и солнечный должны были указывать нам на восходящее направление. Сигналы на покупку, которые выпадали за день до указанных периодов, также принимались. Мне показалось, что разворот годового цикла через 1 день вверх, достаточное условие для открытия длинной позиции. Сигналы на покупку, которые давались за 1 день до окончания этих временных периодов, игнорировались. Это делалось в связи с тем, что более краткосрочный лунный цикл в таком случае плыл против течения более сильного годового цикла, который через 1 день должен был сформировать вершину.
Правда есть одно «но». Годовой цикл мог иметь другую форму в 1960-х и 1970-х годах. В результате нам пришлось мы менять указанные выше периоды. Однако, как кажется, в годы после второй мировой войны сезонность была достаточно постоянной.
Нельзя сказать, что результаты были уж очень впечатляющими. Количество сделок сократилось с 420 до 182. Количество прибыльных сделок 102 или 56%. Наш теоретический портфель вырос с 1.000 долларов до 1.875 долларов.
Максимумы и минимумы DIJA и цикл.
Мы провели другой тест, чтобы понять, отличается ли цикл постоянством. Мы сгенерировали список максимумов при помощи фильтра в 10% из книги Артура Мерила «Behavior of Prices on Wall Street and Filtered Waves». То есть мы отфильтровали все движения индекса на менее, чем 10% для периода с 1885 до 1994 года. Это дало нам 249 максимумов и минимумов. Затем мы отсортировали эти даты таким образом, чтобы понять, где они будут находиться в границах 29-дневного цикла. Для этого мы разделили цикл на 8 автономных фаз. Эти 8 фаз отмечены на рисунке 12 восемью вертикальными линиями. Внизу отмечено название фазы. Процентные значения представляют собой процент отфильтрованных при помощи нашего максимума максимумов, которые исторически приходились на эту фазу. Например, 8.9% всех максимумов пришлось на фазу новолуния.
Если бы максимумы были пропорционально разделены между фазами, то на одну фазу должно было бы приходиться 12.5% максимумов. Если цикл действительно работает, тогда максимумы должны группироваться около циклического максимума, т.е. в первой четверти луны. Меньше циклических максимумов можно ожидать около циклического дна в третьей четверти луны. Результаты отражают несколько большую вероятность того, что максимумы концентрируются в первой четверти и в соответствующих 2 и 3 фазах и меньшую вероятность того, что максимум придется на циклическое дно в третьей фазе.
Эту же операцию мы произвели для отфильтрованных минимумов (график 13). Меньше всего минимумов (16.8%) пришлось на две фазы около нашего циклического максимума. Больше всего минимумов (29.6%) пришлось на последние две фазы около нашего циклического минимума.
Рисунок 12.
Рисунок 13.
Мы провели тот же самый тест с использованием 5%-го фильтра для максимумов и минимумов на данных с 1885 по 1995 год. Это дало нам 851 разворотную точку. Мы сделали это, поскольку 29-дневный цикл можно считать краткосрочным, тогда как фильтр в 10% дал нам только 2.5 разворотных точки в год. На графике 14 представлено распределение 5%-х максимумов. Самая большая их концентрация пришлась на вторую, третью и четвертые фазы – т.е. фазы, соответствующие циклическому максимуму и около него. На графике 15 представлено распределение минимумов, выбранных при помощи фильтра в 5%. Мы видим, что минимумы имеют тенденцию к формированию там, где цикл формирует дно.
Рисунок 14.
Рисунок 15.
Большие однодневные движения вверх/вниз и циклы.
Мы получили от Delafield, Harvey, and Tabell список самых больших движений вверх и вниз за один день в пунктах и процентах для индекса DJIA. Мы сделали апдейт этого списка, так что на момент проведения исследования в нем находилось 102 дня для каждого из случаев. Как и в предыдущем тесте, мы хотели определить лунную фазу, во время которой произошли эти движения. Результаты представлены на графиках 16 и 17 в нижней их части (также как были репрезентованы результаты на графиках 14 и 15).
Самый большой процент движений вверх пришелся на молодой месяц и на полную луну. На молодой месяц приходится циклический рост, таким образом, здесь мы видим согласование с циклом. Однако большое количество однодневных движений вверх в полнолуние не согласуется со структурой цикла. Возможно это связано с тем, что по своей природе вершины и донья как бы выпускают пар.
Дистрибуция 1-дневных снижений в большей степени может быть согласована с циклической линией. Большинство снижений (35.3%) приходятся на убывающую луну и третью четверть, на которые также выпадает дно нашего цикла. Мы повторили этот анализ, использовав данные по 100 дням с наибольшими движениями вверх и вниз в процентном исчислении, а не в пунктах. Процентный метод дал больше всего дней для 1930-х годов, тогда как в пунктах больше всего движений пришлось на 1980-90-е годы. Результаты показаны в верхней части графиков 15 и 16.
Больше всего движения вверх за один день в процентах выпало на первые три фазы, что соответствует структуре цикла. Самая большая разница заключается в том, что в полнолуние процент сильных однодневных движений вверх сократился с 20.6% до 9.0%.
Что касается движений вниз, то здесь самые большие отличия также выпали на полнолуние, где оказался вдвое больше.
Сравнение с предыдущими исследованиями.
Фрэнк Гуарино в конце 1970-х годов провел исследование под названием «Взаимосвязь фондового рынка с лунным циклом» в рамках защиты магистерской работы в университете Пасе. Гуарино протестировал изменение индекса Доу Джонса в контексте лунных фаз с 1950 по 1973 гг. Он также рассчитал количество ценовых движений вверх и вниз и средние этих изменений между фазами. Реальные коэффициенты изменений сравнивались со средними коэффициентами изменений. Он также рассчитал диапазон и средние отклонений. Среднее отклонение рассчитывалось как арифметическое среднее абсолютных значений отклонений коэффициентов изменений от арифметического среднего.
1) Период от последней фазы луны до новолуния (первая фаза) продемонстрировал самый большой средний коэффициент роста и самый маленький средний коэффициент снижения. На период от полнолуния до последней фазы выпал самый большой средний коэффициент снижения и самый маленький средний коэффициент роста.
2) Самый большой средний коэффициент изменений выпал на 2 фазы около новолуния.
3) Рост DJIA (количество случаев роста) был превалирующим между новолуниям и фазой первой четверти.
4) Анализ диапазонов продемонстрировал, что период между первой четвертью и полнолуние характеризуется самыми широкими границами. Для него также характерно самое большое среднее отклонение. Период с третьей четверти до новолуния характеризуется самыми узкими диапазонами и самым маленьким средним отклонением.
Гуарино заключил, что период от полнолуния до убывающей луны является наименее благоприятным для открытия длинных позиций. Период убывающей луны и новолуния – наиболее благоприятен для быков. Его исследование охватывало разные аспекты для периода, более короткого, чем наше исследование, отраженное на графике 1. Обратите внимание, что самый большой средний коэффициент изменений и самое большое количество случаев роста цен пришлось на фазы на дне цикла. Также отмечено наименьшее отклонение цен около циклического дна и наиболее около вершины. Иными словами поведение цены около циклического дна подпадает под определение формирования базы. Гуарино также продемонстрировал, что имеется тенденция к большим флуктуациям около циклической вершины. Как хорошо известно волатильность вырастает около рыночных вершин.
4. Заключение.
Наше исследование показано, что в среднем индекс Доу Джонса начинает движение вверх в дни, предшествующие новолунию. Это движение завершается через 6-7 дней после новолуния. Это подтверждается разбивкой цикла на декады, равно как и исследованием Гуарино. Кроме того наш тест на покупку продажу, продемонстрировал, что покупка на минимумах дает лучшие результаты, чем покупка на максимумах. Хотя средняя прибыльных сделок не уменьшается, если мы будем использовать максимумы для покупок, амплитуда прибыли сжимается, так как амплитуда убытков растет.
Цикл является слишком слабым, чтобы опираться при реальной торговле исключительно на него. Наш анализ показывает, что стратегия покупок и продаж по циклам намного хуже обычной стратегии долгосрочного инвестирования. Только 54% сделок на открытие длинной позиции были прибыльными. Этот процент примерно соответствует проценту дней с восходящим закрытием для индекса Доу Джонса, который рассчитал Артур Мерил. Конечно, эти два показателя нельзя сравнивать, однако тот факт, что наша стратегия дает нам результат лишь 54% успешных длинных сделок нельзя назвать хорошим. Методики, которые мы применил для увеличения прибыльных сделок, не дали результата. Добавление технических осцилляторов для подтверждения сделок, покупки и продажи на основании годового цикла оказались не в состоянии существенно улучшить результат. Если вы покупаете торговые системы, то вам лучше подумать дважды, прежде чем вы заплатите деньги за систему, основанную на лунном цикле. Однако плачевные результаты нашего исследования не должны расстраивать тех, кто пытается найти связь между ценовыми циклами и событиями за пределами рыночных площадок.
Сам по себе лунный цикл плохо работает как стратегия. Однако анализ поведения DJIA показал, что, начиная от фазы предшествующую новолунию до фазы, непосредственно следующей за ним, наблюдается тенденция к движения индекса вверх. Также отмечена тенденция движения вниз после циклического пика. Для краткосрочный трейдеров, которые используют плечо, эта информация может оказаться весьма полезной.
Таблицы
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Джон Мерви в своей работе «Технический анализ фьючерсных рынков» пишет: «Существует еще один краткосрочный цикл, который влияет на большинство товарных рынков – 28-дневный торговый цикл. Другими словами большинство рынков имеют тенденцию к формированию нового торгового минимума каждые 4 недели. Одно из возможных объяснений этой циклической тенденции – лунный цикл. Бёртон Пью в 1903-х годах изучал 28-дневный цикл на рынке пшеницы и выяснил, что луна оказывает некоторое влияние на разворотные точки на этом рынке. Согласно его теории пшеницу необходимо покупать при полнолунии и продавать при новолунии. Пью, однако, признал, что лунный эффект не очень силен, и другие более важные циклы или новости могут свести на нет его влияние».
Джон Мак Гинли в Technical Trends однажды заметил, что Артур Мерил провел исследование поведения рынков при полнолуниях и новолуниях и обнаружил сильную корреляцию. Из последних исследований можно отметить статью Марка Лебовит в Volume Reversal Survey от 27 февраля 1994 года, в которой он утверждает, что заметил корреляцию между лунным циклом и действиями Федерального резерва. Крис Кэролан отметил в своей работе, посвященной спиральному календарю, что ему удалось достичь некоторого успеха в прогнозировании при помощи лунных фаз. Многие традиционные общества используют лунный календарь. Наш западный календарь основан на движении земли вокруг солнца. Те, кто, используя технический анализ, используют годовой цикл (средний процентный рост за год, например, индекса Доу Джонса), опираются на астрономический солнечный цикл.
2. Методология.
Лунный цикл определяется астрономами, как период, который начинается и заканчивается соединение солнца и луны. Считается, что два тела находятся в соединении, когда они находятся в одном и том же градусе. Луна двигается быстрее, чем солнце со 360-градусной сфере, а затем соединяется с солнцем снова, тем самым завершая цикл. Этот процесс занимает 29 дней, 12 часов, 44 минуты и 2.78 секунд. Этот период может варьироваться на 13 часов.
Мы сравнили 29-дневный лунный цикл с дневным поведением индекса DJIA. Расчет делался при помощи компьютера, также как обычно проводятся расчеты других циклов. Разница между этим циклом и любым другим, таким как годовой цикл, кроется только в методе выбора начальной дате. Стартовой датой читается день новолуния. Завершающей датой считается день следующего новолуния. На самом деле никакой причинно-следственной связи между луной и рыночными ценами может не быть, но временной ряд, который будет использован для определения цикла, будет определяться движением луны, также как годовой цикл в нашем календаре определяется движением земли вокруг солнца.
Наше исследование включало в себя несколько шагов.
1) Мы рассчитали список дат всех лунных циклов с 1915 до 1994 года, см. таблицу 1.
2) Затем эта база данных была наложена на дневные котировки DJIA из ценовой базы данных. Программа отобрала цену DJIA в первое новолуние 1915 года. В следующую ячейку вставляется котировка индекса за следующий день и так далее до дня следующего новолуния. Когда оно приходилось на выходные, программа использовала пятничное закрытие. Результатом был ряд цен. Этот процесс повторялся для каждого года с 1915 по 1994. В году примерно 13 лунных циклов. Таким образом на весь тестовый период пришлось более 1000 циклов.
3) Полученная совокупность цен затем сглаживалась.
4) Отдельные циклы после этого комбинировались с целью получения составного цикла при помощи векторного сложения. Полученный результат отражает среднее процентное изменение DJIA от новолуния до новолуния в период с 1915 по 1994 год.
5) Затем мы использовали апроксимацию по методу наименьших квадратов Фурье, чтобы определить уравнение линии цикла. Линия нанесена на график, см. график 1.
6) Мы протестировали линию цикла, сравнив ее со стратегий долгосрочного инвестирования по данным с 1960 до 1993 г, чтобы определить ее прогностическое значение.
3. Обсуждение результатов.
На графике 1 мы видим краткое резюме. Горизонтальная ось представляет собой 29-дневный цикл. Пунктирные вертикальные линии делят цикл на 10%-е доли или на 2.9 дня. Вертикальная ось отображает среднее процентное изменение DJIA. Например, индекс в среднем вырос на 0.1% от новолуния до циклического пика через примерно 7 дней. Индекс затем упал на 0.22% от циклического пика до циклического дна.
На графике 1 легко увидеть, что в среднем DJIA имеет тенденцию к росту с дня новолуния в течение примерно 7 дней. Примерно за 4 дня до следующего новолуния индекс имеет тенденцию к образованию дна. После появления полной луны снижение цены имеет тенденцию к усилению. Это, кстати, объясняет, почему Артур Мерил не нашел разворотных точек около полнолуния или новолуния, в реальности вершина и дно цикла оказываются между ними.
Графики 2-9 дают нам те же самые данные, только разбитые на сегменты. На графике 3 данные приведены для периода с 1915 по 1920 год. На графике 4 приведены данные для периода с 1920 по 1930. Оставшиеся графики представляют нам следующие 10-летние сегменты до 1990 года. Период с 1920 по 1930 гг (график 3) демонстрирует нам самые большие отличия от графика 1. График 7, на котором представлены данные для периода с 1960 по 1970 год, похож на средний, однако самый большой пик на нем формируется через 1-2 дня после новолуния. В 1970-х (график 8) дно формировалось ранее, чем на усредненном графике на рисунке 1. В оставшихся примерах мы видим, что 10-летние кривые очень похожи на среднюю кривую цикла. Цикл 80-х совпадал со средним.
Рисунки 2-9
Рисунок 10.
Мы провели то же самое исследование по данным с 1950 по 1994 год для индекса S&P 500. Его результаты показаны на рисунке 10. Форма кривой примерно такая же. Это исследование было добавлено, чтобы вы могли убедиться, что циклический эффект наблюдается и на графике этого популярного индекса.
Сравнение со стратегией долгосрочного инвестирования.
Выявленный нами цикл тестировался в качестве краткосрочного инструмента тайминга. Мы покупали индекс на каждом циклическом дне, и продавали на каждом циклическом максимуме. Покупки осуществлялись на каждой «длинной» стрелке, которая на графиках отмечена как lo
Схема 1
В таблице 2 суммируются результаты 1993 года
При тестировании использовались данные с 1960 по 1993. Годовые результаты, отраженные в таблице 2, суммируются в годовой форме в таблице 3.
1. Сигналы, полученные от циклов, увеличили наш депозит с 1.000 до 2.138 долларов. Возврат по стратегии долгосрочного инвестирования за этот период составил 5.526 долларов.
2. Из 421 сигналов на покупку 228 или 54% были прибыльными.
3. Результат при торговле по циклам дал лучший результат, чем стратегия долгосрочного инвестирования для 11 из 34 лет теста.
4. Доходность при торговле по циклам дала лучший возврат в 1987 году (21% против 2.9%) и в 1988 году (15.4% против 11.9%).
5. Худший результат при торговле по циклу был получен в 1973 году (убыток -23% против убытка -16.6%).
Три попытки улучшить результаты.
Мы сделали несколько попыток улучшить результаты при торговле по циклам, используя в качестве сигналов подтверждения сигналы осцилляторов с периодом 14 дней, таких как RSI или стохастик. Однако эти тесты не повлекли за собой значительного улучшения результатов.
1. Усовершенствованная стратегия принесла худшие результаты, чем оригинальная стратегия и чем стратегия долгосрочного инвестирования. Ее итог составил всего $1,416.
2. Из 420 сигналов на покупку 239 или 57% были прибыльными.
3. Торговля по циклу дала лучшие по сравнению со стратегией долгосрочного инвестирования результаты для 11 из 34 лет.
4. Торговля по циклу дала лучший возврат в 1975 году (19%), однако этот результат был хуже, чем для стратегии долгосрочного инвестирования (38.2%).
5. Худший результат был получен в 1990 году (убыток 18% против убытка в 4.5%).
Мы сделали еще одну попытку улучшить результаты. Тест бай/селл проведен также как и в первый раз. То есть мы покупали на циклических минимумах и продавали на циклических максимумах. Однако в этот раз мы принимали сигналы на покупку, только, если годовой цикл указывал вверх. Годовое изменение DJIA рассчитывалось на дневном базисе (Годовой цикл получается при помощи традиционного календаря, который основан на положении земли по отношению к солнцу. Т.е. рассчитывается солнечный цикл. Методология определения годового цикла была той же самой, что и для лунного цикла). Результат показан на графике 11. Вам наверняка известны специалисты по техническому анализу, которые применяют сезонный цикл. Этот цикл демонстрирует рост в следующие периоды года:
26 января – 9 февраля
23 февраля – 12 марта
1-18 апреля.
28 мая – 12 июня.
24 июня – 15 июля.
29 июля – 5 сентября.
30 сентября – 5 октября.
26 октября – 6 ноября.
24 ноября – 3 декабря
18 декабря – 11 января.
Таким образом, мы принимали сигнал на покупку, генерируемый лунным циклом, только если он выпадал на один из этих периодов. Т.е. оба цикла и лунный, и солнечный должны были указывать нам на восходящее направление. Сигналы на покупку, которые выпадали за день до указанных периодов, также принимались. Мне показалось, что разворот годового цикла через 1 день вверх, достаточное условие для открытия длинной позиции. Сигналы на покупку, которые давались за 1 день до окончания этих временных периодов, игнорировались. Это делалось в связи с тем, что более краткосрочный лунный цикл в таком случае плыл против течения более сильного годового цикла, который через 1 день должен был сформировать вершину.
Правда есть одно «но». Годовой цикл мог иметь другую форму в 1960-х и 1970-х годах. В результате нам пришлось мы менять указанные выше периоды. Однако, как кажется, в годы после второй мировой войны сезонность была достаточно постоянной.
Нельзя сказать, что результаты были уж очень впечатляющими. Количество сделок сократилось с 420 до 182. Количество прибыльных сделок 102 или 56%. Наш теоретический портфель вырос с 1.000 долларов до 1.875 долларов.
Максимумы и минимумы DIJA и цикл.
Мы провели другой тест, чтобы понять, отличается ли цикл постоянством. Мы сгенерировали список максимумов при помощи фильтра в 10% из книги Артура Мерила «Behavior of Prices on Wall Street and Filtered Waves». То есть мы отфильтровали все движения индекса на менее, чем 10% для периода с 1885 до 1994 года. Это дало нам 249 максимумов и минимумов. Затем мы отсортировали эти даты таким образом, чтобы понять, где они будут находиться в границах 29-дневного цикла. Для этого мы разделили цикл на 8 автономных фаз. Эти 8 фаз отмечены на рисунке 12 восемью вертикальными линиями. Внизу отмечено название фазы. Процентные значения представляют собой процент отфильтрованных при помощи нашего максимума максимумов, которые исторически приходились на эту фазу. Например, 8.9% всех максимумов пришлось на фазу новолуния.
Если бы максимумы были пропорционально разделены между фазами, то на одну фазу должно было бы приходиться 12.5% максимумов. Если цикл действительно работает, тогда максимумы должны группироваться около циклического максимума, т.е. в первой четверти луны. Меньше циклических максимумов можно ожидать около циклического дна в третьей четверти луны. Результаты отражают несколько большую вероятность того, что максимумы концентрируются в первой четверти и в соответствующих 2 и 3 фазах и меньшую вероятность того, что максимум придется на циклическое дно в третьей фазе.
Эту же операцию мы произвели для отфильтрованных минимумов (график 13). Меньше всего минимумов (16.8%) пришлось на две фазы около нашего циклического максимума. Больше всего минимумов (29.6%) пришлось на последние две фазы около нашего циклического минимума.
Рисунок 12.
Рисунок 13.
Мы провели тот же самый тест с использованием 5%-го фильтра для максимумов и минимумов на данных с 1885 по 1995 год. Это дало нам 851 разворотную точку. Мы сделали это, поскольку 29-дневный цикл можно считать краткосрочным, тогда как фильтр в 10% дал нам только 2.5 разворотных точки в год. На графике 14 представлено распределение 5%-х максимумов. Самая большая их концентрация пришлась на вторую, третью и четвертые фазы – т.е. фазы, соответствующие циклическому максимуму и около него. На графике 15 представлено распределение минимумов, выбранных при помощи фильтра в 5%. Мы видим, что минимумы имеют тенденцию к формированию там, где цикл формирует дно.
Рисунок 14.
Рисунок 15.
Большие однодневные движения вверх/вниз и циклы.
Мы получили от Delafield, Harvey, and Tabell список самых больших движений вверх и вниз за один день в пунктах и процентах для индекса DJIA. Мы сделали апдейт этого списка, так что на момент проведения исследования в нем находилось 102 дня для каждого из случаев. Как и в предыдущем тесте, мы хотели определить лунную фазу, во время которой произошли эти движения. Результаты представлены на графиках 16 и 17 в нижней их части (также как были репрезентованы результаты на графиках 14 и 15).
Самый большой процент движений вверх пришелся на молодой месяц и на полную луну. На молодой месяц приходится циклический рост, таким образом, здесь мы видим согласование с циклом. Однако большое количество однодневных движений вверх в полнолуние не согласуется со структурой цикла. Возможно это связано с тем, что по своей природе вершины и донья как бы выпускают пар.
Дистрибуция 1-дневных снижений в большей степени может быть согласована с циклической линией. Большинство снижений (35.3%) приходятся на убывающую луну и третью четверть, на которые также выпадает дно нашего цикла. Мы повторили этот анализ, использовав данные по 100 дням с наибольшими движениями вверх и вниз в процентном исчислении, а не в пунктах. Процентный метод дал больше всего дней для 1930-х годов, тогда как в пунктах больше всего движений пришлось на 1980-90-е годы. Результаты показаны в верхней части графиков 15 и 16.
Больше всего движения вверх за один день в процентах выпало на первые три фазы, что соответствует структуре цикла. Самая большая разница заключается в том, что в полнолуние процент сильных однодневных движений вверх сократился с 20.6% до 9.0%.
Что касается движений вниз, то здесь самые большие отличия также выпали на полнолуние, где оказался вдвое больше.
Сравнение с предыдущими исследованиями.
Фрэнк Гуарино в конце 1970-х годов провел исследование под названием «Взаимосвязь фондового рынка с лунным циклом» в рамках защиты магистерской работы в университете Пасе. Гуарино протестировал изменение индекса Доу Джонса в контексте лунных фаз с 1950 по 1973 гг. Он также рассчитал количество ценовых движений вверх и вниз и средние этих изменений между фазами. Реальные коэффициенты изменений сравнивались со средними коэффициентами изменений. Он также рассчитал диапазон и средние отклонений. Среднее отклонение рассчитывалось как арифметическое среднее абсолютных значений отклонений коэффициентов изменений от арифметического среднего.
1) Период от последней фазы луны до новолуния (первая фаза) продемонстрировал самый большой средний коэффициент роста и самый маленький средний коэффициент снижения. На период от полнолуния до последней фазы выпал самый большой средний коэффициент снижения и самый маленький средний коэффициент роста.
2) Самый большой средний коэффициент изменений выпал на 2 фазы около новолуния.
3) Рост DJIA (количество случаев роста) был превалирующим между новолуниям и фазой первой четверти.
4) Анализ диапазонов продемонстрировал, что период между первой четвертью и полнолуние характеризуется самыми широкими границами. Для него также характерно самое большое среднее отклонение. Период с третьей четверти до новолуния характеризуется самыми узкими диапазонами и самым маленьким средним отклонением.
Гуарино заключил, что период от полнолуния до убывающей луны является наименее благоприятным для открытия длинных позиций. Период убывающей луны и новолуния – наиболее благоприятен для быков. Его исследование охватывало разные аспекты для периода, более короткого, чем наше исследование, отраженное на графике 1. Обратите внимание, что самый большой средний коэффициент изменений и самое большое количество случаев роста цен пришлось на фазы на дне цикла. Также отмечено наименьшее отклонение цен около циклического дна и наиболее около вершины. Иными словами поведение цены около циклического дна подпадает под определение формирования базы. Гуарино также продемонстрировал, что имеется тенденция к большим флуктуациям около циклической вершины. Как хорошо известно волатильность вырастает около рыночных вершин.
4. Заключение.
Наше исследование показано, что в среднем индекс Доу Джонса начинает движение вверх в дни, предшествующие новолунию. Это движение завершается через 6-7 дней после новолуния. Это подтверждается разбивкой цикла на декады, равно как и исследованием Гуарино. Кроме того наш тест на покупку продажу, продемонстрировал, что покупка на минимумах дает лучшие результаты, чем покупка на максимумах. Хотя средняя прибыльных сделок не уменьшается, если мы будем использовать максимумы для покупок, амплитуда прибыли сжимается, так как амплитуда убытков растет.
Цикл является слишком слабым, чтобы опираться при реальной торговле исключительно на него. Наш анализ показывает, что стратегия покупок и продаж по циклам намного хуже обычной стратегии долгосрочного инвестирования. Только 54% сделок на открытие длинной позиции были прибыльными. Этот процент примерно соответствует проценту дней с восходящим закрытием для индекса Доу Джонса, который рассчитал Артур Мерил. Конечно, эти два показателя нельзя сравнивать, однако тот факт, что наша стратегия дает нам результат лишь 54% успешных длинных сделок нельзя назвать хорошим. Методики, которые мы применил для увеличения прибыльных сделок, не дали результата. Добавление технических осцилляторов для подтверждения сделок, покупки и продажи на основании годового цикла оказались не в состоянии существенно улучшить результат. Если вы покупаете торговые системы, то вам лучше подумать дважды, прежде чем вы заплатите деньги за систему, основанную на лунном цикле. Однако плачевные результаты нашего исследования не должны расстраивать тех, кто пытается найти связь между ценовыми циклами и событиями за пределами рыночных площадок.
Сам по себе лунный цикл плохо работает как стратегия. Однако анализ поведения DJIA показал, что, начиная от фазы предшествующую новолунию до фазы, непосредственно следующей за ним, наблюдается тенденция к движения индекса вверх. Также отмечена тенденция движения вниз после циклического пика. Для краткосрочный трейдеров, которые используют плечо, эта информация может оказаться весьма полезной.
Таблицы
/Элитный Трейдер, ELITETRADER.RU/
(C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter