22 августа 2009
Словосочетание «сезонный фактор» очень часто употребляется, когда речь заходит о товарных и фондовых рынках, однако идея о том, что рынок может иметь тенденцию к формированию отдельных паттернов в определенные периоды года (или месяца, или дня недели и так далее) намного реже упоминается по отношению к валютному рынку.
На товарных рынках сезонные паттерны часто рассматриваются в контексте циклов роста запасов или производства определенного товара. На финансовых рынках подобного рода паттерны намного менее заметны, однако многие трейдеры принимают в расчет такой фактор как время года (например, период с октября по март обычно является бычьим для фондового рынка) или особенности поведения рынков, связанные с релизом определенных экономических репортов.
В последних публикациях доказывается, что определенные периоды месяца могут лучше подходить для торговли по определенным стратегиям моментума, чем другие периоды. В частности, хотелось бы порекомендовать статью «Эффект месяца дня и его влияние на стратегии торговли при помощи моментума на валютном рынке», авторами которой являются Ричард Д. Харри, Эврист Стоя и Фатих Йилмаз, которая была опубликована в первом номере «Трейдерского журнала» за этот год. “Day-of-the-Month Effects in the Performance of Momentum Trading Strategies in the Foreign Exchange Market,” Richard D. F. Harris, Evarist Stoja, and Fatih Yilmaz.
Исследование основано на анализе стратегии, основанной на моментуме, применительно к тому, как она работает в те или иные периоды месяца. Для оценки результатов авторы использовали Коэффициент Шарпа. Коэффициент Шарпа это показатель эффективности инвестиционного портфеля, который вычисляется как отношение среднего дохода к волатильности, которая представлена в виде среднего отклонения от этого дохода.
Чем выше коэффициент Шарпа, тем лучше работа системы с коррекцией на риск. Авторы проанализировали работу «стратегии, основанной на моментуме» на портфеле валют стран «Большой десятки» (евро, британский фунт, канадский доллар, японская иена, швейцарский франк и шведская крона) взвешенных против американского доллара, сравнив коэффициенты Шарпа и максимальные просадки для каждого дня.
В исследовании использовалась базовая стратегия, основанная на моментуме, которая просто сравнивает сегодняшний курс с курсом, который был месяц назад. Если сегодняшняя цена выше, чем та, которая была месяца назад, мы покупаем валюту и удерживаем ее в течение месяца. Если текущая цена ниже, чем та, которая была месяца назад, мы продаем валюту и удерживаем короткую позицию в течение месяца.
Для исследования был применен 10-летний тестовый период с мая 1997 по май 2007. При тестировании учитывались проценты на вложенный капитал, однако торговые затраты, которые кажутся «неважными для долгосрочной торговли на рынке форекс», игнорировались.
Итоги исследования.
Исследование показало, что коэффициент Шарпа был низким для первых 10 дней месяца (это означает, что доходы с коррекцией на риск были небольшими), однако с 12 по 15 фиксировался резкий рост коэффициента. Самым большим коэффициент Шарпа был для 13-го дня. В течение нескольких следующих дней он оставался относительно низким, но около 22 формировал второй максимум, после чего вновь оставался низким до конца месяца.
Согласно авторам это означает, что к концу второй недели месяца (дни с 12 по 15) и в начале четвертой недели (день 22) доходы являются более постоянными и менее связаны с внутренней волатильностью рынка, чем в другие периоды месяца. Анализ также обнаруживает, что просадки в эти периоды месяца ниже. Средние максимальные просадки были в целом больше в начале месяца, на 8-й день средняя максимальная просадка достигала пика 19%. Однако затем просадки устойчиво снижались с 10-го по 14-й день, к 12%. С 21 по 25 числа максимальная дневная просадка значительно снижалась (падала ниже 10%), однако к концу месяца вновь начинала расти.
Когда фиксировались максимальные значения коэффициента Шарпа, стандартное дневное отклонение было самым маленьким. Как отмечают авторы исследования: «Сезонный паттерн волатильности в течение анализируемого периода очень близко совпадает с сезонным паттерном коэффициента Шарпа. В частности, волатильность значительно ниже во второй половине месяца, особенно в дни с 13 по 15 и с 20 по 23». С ростом волатильности возможность прогнозировать ценовые движения снижается, что оказывает негативное влияние на работу стратегий, основанных на моментуме.
Объяснение паттерна.
В своей работе авторы связывают итоги исследования с релизами важных экономических новостей. Признавая, что отследить все новости, которые могут влиять на форекс невозможно, авторы сфокусировались на 36 макроэкономических релизах по США, а затем проследили даты релизов для каждого месяца в течение 10-летнего периода.
Они обнаружили, что в период с 21 по 23 день была самая низкая концентрация новостных релизов, чем любой другой период времени. Это заставило из предположить, что не только стратегии, основанные на моментуме, дают дополнительный доход, независимый от роста риска, но также и, что применение этих стратегий во время менее волатильных периодов между новостными релизами может потенциально улучшить результаты торговли.
Дополнительные тесты.
Чтобы получить дополнительную информацию по этому вопросу, мы также решили протестировать подобную стратегию на данных за период с 14 июля 1999 года по 14 июля 2009 года. Сигналом на вход в нашей стратегии был пробой 20-дненого закрытия.
1) Открываем длинную позицию, если текущий уровень закрытия выше, чем уровень закрытия 20 дней назад .
2) Открываем короткую позицию, если текущий уровень закрытия, ниже, чем уровень закрытия 20 дней назад.
3) Через 20 дней после открытия закрываем все позиции.
Стратегия тестировалась на том же самом портфеле валют, который использовался в академическом исследовании. Открывалось максимально возможное количество одновременных сделок. Комиссии и проскальзывания не принимались во внимание. В Таблице 1 приведены итоги работы системы за тестовый период. Из 496 заключенных сделок 49% были прибыльными, что при усреднении дало 2.4% прибыли на прибыльную сделку. В целом убыток при работе по системе составил -3% за 10 лет.
Таблица 1. Итоги тестирования системы 20-дневного пробоя. Убыток при тестировании на 10-летних данных моментум-стратегии составил -3%.
На рисунке 1 приведены данные по количеству сделок по дням месяца от 1 до 29. Большая часть сделок приходится на вторую половину месяца, значительный рост отмечается с 20 числа.
Рисунок 1. Количество сделок по дням месяца. Количество сделок растет во второй половине месяца.
На рисунке 2 приведены данные по средней дневной прибыли. Мы видим два периода, которые дают относительно постоянную прибыль: с 9 по 13 и с 21 по 27 дни. Однако поскольку система рассчитана на большой период удерживания позиции, непосредственный эффект рыночных движений, которые были поймана системой, трудной различить.
Рисунок 2. Средняя прибыль на день месяца. На графике видны два периода – в середине месяца и в конце месяца, которые давали более постоянную прибыль, чем другие периоды.
Однодневные движения.
На рисунке 3 показаны данные по средней прибыли по системе с такими же сигналами на вход, но с периодом удержания позиции 1 день. Это сделано для того, чтобы проиллюстрировать направленный моментум, который следует за торговым сигналом. Результаты дают нам период с 10 по 17 число, на который пришлась прибыль большая, чем в любой другой период месяца. Однако в данном случае итоги второй половины месяца значительно хуже.
Рисунок 3. Период удержания позиции 1 день. Большая часть прибыли приходится на середину месяца.
Сокращение длины сделки до одного дня резко увеличило количество сделок, более чем в 3 раза до 1.528 сделок. Несмотря на рост количества сделок, однако, процент прибыльных сделок и частая прибыль остались почти неизменными. 49% сделок были прибыльными, убыток по итогам тестового периода составил -3%.
На рисунке 4 приведены данные по количеству сделок, открывавшихся в каждый день недели. Второй период роста активности приходится на середину месяца. Результаты далеки от определенности, однако они, как кажется, немного укрепляют нас в предположении, что определенные периоды месяца могут быть более дружественными по отношению к стратегиям, основанным на моментуме. Чтобы еще раз проверить нашу гипотезу, мы протестировали стратегию 20-дневного пробоя, использовав на этот раз сигналы, которые давались с 10 по 15 и с 20 по 25 дни. Эти период совпадают с наиболее прибыльными периодами, идентифицированными как в академическом исследовании, так и в нашей работе.
Рисунок 4. Торговая активность. На середину и конец месяца приходится больше сигналов, чем на другие периоды.
Из данных, которые приведены в Таблице 2 видно, что ограничение сигналов этими двумя периодами повысило прибыльность системы с -3% до -1.1%. Почти все показатели итогов тестирования улучшились.
Таблица 2. Ограничение дней для торговли. Система не стала прибыльной, но итоги работы улучшились.
В Таблице 3 приведены итоги последнего теста, для которого мы использовали систему 10-дневного пробоя, при этом позицию удерживалась в течение 5 дней. Хотя чистая прибыль осталась примерно той же, мы видим, что улучшился показатель дохода с коррекцией на риск.
Таблица 3. 10-дневный пробой. Итоги работы улучшились. Экспозиция снизилась при том, что уровень прибыльности остался тем же.
Проверяем календари.
Как отмечается в академическом исследовании, определенные периоды месяца могут быть более волатильными, чем другие периоды. Наша торговая стратегия может извлечь преимущества из этого фактора. Фокусировка на периодах месяца, которые наиболее благоприятны для системы, может быть не превратить убыточную систему в прибыльную, однако позволит вам уменьшить период времени, который вам надо проводить на рынке и улучшит характеристики стратегии, связанные с коэффициентом риска к прибыли.
© CHRIS PETERS, CURRENCY TRADER
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба