Тиковая МТС и результаты ее использования Часть 1 – на примере акций “РАО ЕЭС России” (ММВБ) Юрий Чеботарев Vis Futures Investment Ltd. (Cyprus) «Есть две новости - хорошая и

Тиковая МТС и результаты ее использования
Часть 1 – на примере акций “РАО ЕЭС России” (ММВБ)

Юрий Чеботарев Vis Futures Investment Ltd. (Cyprus)

«Есть две новости - хорошая и плохая.
Плохая - прогнозировать рынок невозможно.
Хорошая - для того, чтобы зарабатывать на финансовом рынке,
прогнозировать рынок не нужно».
Брюс Бэбкок

Уроки из дискуссионной неоистории
Дискуссии о возможности прогнозирования финансового рынка продолжаются. Это и понятно: всем хочется быть оракулами современного финансового рынка. Оракулы предполагают, что единственной объективной информацией на рынке являются прошлые цены на финансовые активы. Поэтому основой торговли могут быть только устойчивые закономерности в ценах. У такой постановки задачи вопросов больше, чем ответов. Почему прошлые цены на финансовые активы (исторические ряды данных) являются объективной информацией? Видимо, потому что с их помощью можно найти устойчивые закономерности? Но, этого еще никто не доказал.

Реальная жизнь финансового рынка показывает, что никто не знает устойчивых закономерностей формирования цен на финансовом рынке. Отсюда можно предположить: устойчивых закономерностей в ценах не существует, и основой для торговли эти закономерности быть не могут.

Малейшее, и зачастую необоснованное, доказательство существования устойчивых закономерностей на финансовом рынке порождает лавину аналитической информации в финансовой прессе. Финансовые прогнозы сыплются, как из рога изобилия. Финансовые аналитики своими сентенциями превращают прогнозирование в угадывание, что скорее напоминает известный афоризм: «Мне цыганка на руке гадала. За 50 баксов я узнал, что я лох». Опыт финансового рынка показывает, что никто из даже самых влиятельных участников рынка не в состоянии сделать корректный прогноз движения цен на финансовые активы.

Известно и другое - принципиальная не прогнозируемость финансовых рынков свойственна широкому классу объектов, известных как хаотические системы. Не удивительно, что опыт с генератором случайных чисел легко воспроизводит подобие цен на финансовом рынке. Реальный процесс идет не по траектории совершенных прогнозов, а по пути проб и ошибок, которые сами по себе могут привести к реализации новых сценариев развития событий (в том числе и фундаментальных). Хаотические системы – вот основа для создания реально действующей торговой системы без всяких прогнозов и поисков устойчивых закономерностей.

От слов к делу
Подавляющее большинство из нас привыкло представлять динамику цен на финансовые активы в виде баров (равно как и японскими свечками). Но, это же большинство, забывает, что бары (равно как и японские свечки) – это всего лишь условность, придуманная людьми для удобства их размышлений. Реальный рынок мы видим, ощущаем и понимаем, когда подключаемся к биржевому серверу – это лавинообразный поток тиков. Вот из этих тиков и создаются бары (или свечки).

Рассмотрим на интервале времени Δt = (t_i - t_i-1) произвольный поток тиковой информации. Введем определения:

- T_i^Open - первое значение тика на интервале времени (t_i - t_i-1), аналогичное значению Open;
- T_i^Close - последнее значение тика на интервале времени (t_i - t_i-1), аналогичное значению Close;
- T_i^Max - максимальное значение тика на интервале времени (t_i - t_i-1), аналогичное значению High;
- T_i^Min - минимальное значение тика на интервале времени (t_i - t_i-1), аналогичное значению Low.

Понятно, что по этим четырем значениям можно построить бар (равно как и японскую свечку) для интервала времени .

На интервале времени можно построить «прорывную» торговую систему, которая будет выставлять ордера на пробой T_i^Max и T_i^Min.

Осталось дело за малым – как выбрать Δt? Большинство спекулянтов привыкло работать с интервалами времени 10 мин, 15 мин и т.д. Редко кто использует интервалы времени, например 17 секунд или 9 секунд. Оказалось, что именно эти короткие интервалы времени позволяют выявить интересные тенденции в поведении хаотического потока тиковой информации. На этом пока и остановимся. Поскольку механизм выбора Δt для принятия решения о входе и выходе из рынка является, в настоящий момент, «know-how» автора.

Скажем лишь, что основные принципы построения торговой системы описаны автором в работе [1]. А в работе [2] показаны первые результаты использования подобной торговой системы.

Достоинствами тиковой МТС являются:
- отсутствие каких-либо параметров, которые необходимо оптимизировать по историческим данным;
- отсутствие сложного математического аппарата, для описания рыночных процессов;
- условия выставления ордеров по входу в рынок и требования по выходу из рынка тривиальны;
- нет необходимости держать историю тиков за длительные интервалы времени.

Акции РАО «ЕЭС России», как объект извлечения прибыли
На рисунках 1-5 с помощью платформы Omega Research PtoSuite 2000i показаны графики с результатами работы МТС на внутри дневных операциях за прошедшую неделю (18-22 апреля 2005 г.). В верхней части рисунка (белым цветом) показаны 1 минутные бары. В средней части (Income(%) - желтым цветом) – кривая дохода за день, в %. В нижней части (Profit_per_bar - зеленым цветом) – доход/убыток на интервале времени 1 минута, в рублях с одной акции. Комиссионные – 0.01%.

В таблице 1 приведены итоговые результаты тестирования тиковой МТС.
Табл.1.

Доход за неделю составил 1.44%, что в пересчете на годовую доходность дает 74%.

Продолжение следует
(часть 2 будет опубликована после майских праздников на примере акций НК
«ЛУКойл» и результатов обсуждения)

Литература
1. Чеботарев Ю. Еще раз о прогнозе и построении системы // Валютный спекулянт, 2004, № 3, с.48-51.
2. Чеботарев Ю. Роботы на службе инвестиционных трастов // Валютный спекулянт, 2005, № 2, с. 41-43.

Рисунки
Рис. 1-5. Динамика цен акций РАО «ЕЭС России» с 18 по 22 апреля 2005 г.