Тестирование стохастического осциллятора на исторических данных

Тестирование стохастического осциллятора на исторических данных

          В данной статье нас интересует возможность проверить на исторических данных эффективность использования стохастического осциллятора для прогнозирования будущего движения цены. Данный индикатор технического анализа показывает положение текущей цены относительно диапазона цен за определенный период в прошлом и измеряется в процентах.  Чтобы рассчитать значение стохастического осциллятора можно воспользоваться следующей формулой: K = (C – L_min)/(H_max-L_min)*100,

         где С – цена сегодняшнего закрытия,

         L_min – минимальная цена за расчетный период,

         H_max — максимальная цена за расчетный период.

         В качестве расчетного периода будем использовать период равный 5 дням. При этом считается, что стохастический осциллятор дает сигнал на покупку когда K был < 20%, а потом повысился и стал больше 20%, а сигнал на продажу данный индикатор дает тогда, когда K был > 80%, а потом понизился и стал меньше 80%.

         Прежде, чем перейти к тестированию эффективности использования стохастического осциллятора на исторических данных, давайте определимся, как мы будем оценивать результаты покупки (продажи) с использованием этого индикатора. Т.е. как мы будем определять, правильно ли определил стохастический осциллятор рост/падение или нет. Я предлагаю устанавливать стоп-лосс и тэйк-профит на уровне одной среднедневной волатильности по акции за 10 дней (волатильность – это разница между максимальной и минимальной ценой дня). Например, если после нашей покупки акция выросла на одну среднедневную волатильность за 10 дней, мы считаем, что стохастический осциллятор был прав, а если цена упала на одну среднедневную волатильность за 10 дней, то считаем, что стохастический осциллятор ошибся.

         Теперь у нас все готово для того, чтобы проверить на исторических данных эффективность использования стохастического осциллятора для прогнозирования будущего движения цены. Итак, я собрал статистику по 30 наиболее ликвидным бумагам МосБиржи за период с начала торгов по каждой бумаге и по 30 декабря 2016 года (т.е. если Лукойл торгуется на ММВБ с 22 сентября 1997, а Газпром с 23 января 2006, то статистика по Лукойлу берется с 22.09.1997 по 30.12.2016, а для Газпрома с 23.01.2006 по 30.12.2016). Статистика использовалась  дневная, т.е. в качестве максимальной, минимальной цены, а также цен открытия и закрытия использовались цены одного торгового дня. Проведем тестирование в случае, когда стохастический осциллятор дает сигнал на покупку, т.е. когда K был < 20%, а потом повысился и стал больше 20%. Ниже приведена таблица тестирования стохастического осциллятора на дневном интервале (таблица 1).

Таблица 1. Результат тестирования стохастического осциллятора (сигнал на покупку).

         Теперь проведем тестирование в случае, когда стохастический осциллятор дает сигнал на продажу, т.е. когда K был > 80%, а потом понизился и стал меньше 80%. Ниже приведена таблица тестирования стохастического осциллятора на дневном интервале (таблица 2).

    Таблица 2. Результат тестирования стохастического осциллятора (сигнал на продажу).

         Итак, по результатам тестирования мы видим, что в первом случае (сигнал на покупку) стохастический осциллятор был чаще прав, чем не прав (4085 правильных предсказаний против 3600 ошибочных), а во втором случае (сигнал на продажу) стохастический осциллятор чаще ошибался (4014 правильных предсказаний против 4387 ошибочных). Таким образом, общий итог 8099 правильных прогнозов против 7987 ошибочных.

         Какие же выводы отсюда можно сделать? Выводов на самом деле несколько. Итак:

1. По результатам проведенного тестирования точность прогноза движения цен на основе стохастического осциллятора можно считать неудовлетворительной, т.к. точность предсказания не превысила статистическую погрешность в рамках 50% вероятности.
2. При определении эффективности использования стохастического осциллятора для прогнозирования будущего движения цены были произведены расчеты на большом количестве разнообразных параметров (использовались различные параметры покупки/продажи, а также различные значения стоп-лосса и тэйк-профита) и ни в одном случае не удалось добиться точности прогноза, существенно превышающей 50%.
3. Учитывая пункты 1-2 можно сделать следующий вывод: построить эффективную торговую систему ТОЛЬКО на основе стохастического осциллятора представляется, на мой взгляд, крайне сложной, а, скорее всего, просто невыполнимой задачей.

Берегите свои деньги! Торгуйте грамотно!