Система BWS: статистика за январь и февраль 2019

В таблице 1 приведена статистика торгов по системе BWS за январь и февраль 2019 года.

  Таблица 1. Статистика системы BWS за 2 месяца 2019 года.

Замечания к проведенной статистике:

1. Данные по дням недели в таблице 1 (первые 5 строк) приведены без учета комиссионных издержек и дивидендов. Реальная ваша доходность будет отличаться от доходности, приведенной в таблице 1.
2. Покупка/продажа рассчитывались по ценам закрытия торгового дня.
3. Результаты моего портфеля приведены с учетом всех комиссионных издержек и полученных дивидендов от НЛМК. Я обновлял свой портфель по вторникам все время кроме одного раза, когда обновил в понедельник.
4. Итоговый результат указан с учетом реинвестирования прибыли.
5. По итогам двух месяцев оказалось, что выгоднее всего было обновлять портфель по пятницам, а наименее выгодно обновлять по понедельникам. Тем не менее, по итогам января именно понедельник был наиболее выгодным днем для обновления портфеля лучших бумаг недели.
6. По итогам тестирования за 10 лет мне не удалось обнаружить день недели, когда было бы наиболее предпочтительно обновлять свой портфель. Каждый раз бывает по-разному. Тем не менее, пятница смотрится очень даже неплохо, пока это единственный день недели, который обогнал индекс и в январе и в феврале. Интересно, что же будет в марте?

Введение

В своей первой статье на смартлабе я уже приводил тестирование на исторических данных гипотезы о том, что лучшие бумаги, как правило, остаются лучшими.  Вот эта статья:

Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)

В той первой статье я проводил тестирование на примере акций, которые торгуются на МосБирже. Многим, как и мне, наверное, интересно, а как же ведут себя акции на крупнейшем фондовом рынке мира, на бирже NYSE? Будут ли и там лучшие бумаги оставаться лучшими или это только свойство нашего фондового рынка? Ответ на этот вопрос я и хочу дать в этой статье.

Разумеется, доказать строго математически то, что покупка лучших бумаг способна обогнать индекс, невозможно, но мы можем провести тестирование подобной стратегии на исторических данных и проанализировать полученные результаты.

Параметры тестирования

В данной статье для теста используются данные по акциям 30 компаний, которые входят в расчет индекса DJIA. Данные используются за период с 29.12.2006 года по 29.12.2018 включительно. Тестирование осуществляется следующим образом: мы выбираем 8 акций, показавших наибольший рост за предыдущий год, и покупаем эти бумаги по цене закрытия последнего дня года. При этом общая сумма денег, выделенных на покупку акций, делится на 8 равных частей, на которые и покупаются эти акции. В конце следующего года мы продаем купленные ранее бумаги и покупаем новые 8 лучших бумаг за прошедший год. Таким образом, у нас в портфеле постоянно находятся 8 лучших акций прошлого года. Полученные результаты мы сравниваем с изменением индекса DJIA за то же время.

Введение

Многие из нас часто встречали подобную фразу: “рубль укрепился благодаря наступлению налогового периода ” или такую “без поддержки налогового периода рубль начал снижаться”. Так очень любят писать почти все аналитики валютного и фондового рынка. В данном случае основная идея заключается в том, что для выплаты налогов экспортеры будут продавать часть валютной выручки, что может вызвать укрепление рубля. Так ли это на самом деле и насколько сильно влияние налогового периода на укрепление рубля, я и постараюсь выяснить в этой статье.

В данной статье курс рубля будет рассчитываться по отношению к доллару США. Т.е. фраза “рубль укрепился” будет означать, что, в соответствии с курсом ЦБ России, за один доллар США стали давать меньше рублей.

Параметры тестирования

Для проведения тестирования я скачал статистику курса рубля по отношению к доллару США с 01.01.2015 по 31.12.2018, т.е. за 4 полных года. Я специально начал тестовый период с 2015 года, чтобы исключить 2014 год, когда колебания курса рубля были очень велики.

Тестирование модели медвежье харами на исторических данных

Введение

          В данной статье нас интересует возможность проверить на исторических данных эффективность использования модели медвежье харами для прогнозирования будущего движения цены. Модель медвежье харами выглядит примерно так, как показано на Рис. 1.

          Рис. 1. Модель медвежье харами.

Эта модель возникает тогда, когда выполнены следующие три условия:

• На рынке есть ярко выраженная восходящая тенденция.
• Тело первой свечи белое (цена открытия меньше цены закрытия), а второй свечи черное (цена открытия больше цены закрытия).
• Тело второй свечи полностью поглощается телом первой.

Модель медвежье харами считается разворотной моделью, т.е. после того, как на восходящей тенденции встретилась эта модель, то, в соответствии с канонами свечного анализа, стоит ожидать падение.

Тестирование модели завеса из темных облаков

Введение

          В данной статье нас интересует возможность проверить на исторических данных эффективность использования модели завеса из темных облаков для прогнозирования будущего движения цены. Модель завеса из темных облаков выглядит примерно так, как показано на Рис. 1.

                      Рис. 1.

Эта модель возникает тогда, когда выполнены следующие четыре условия:

• На рынке есть ярко выраженная восходящая тенденция.
• Тело первой свечи белое (цена открытия меньше цены закрытия), а второй свечи черное (цена открытия больше цены закрытия).
• Первая свеча имеет сильное тело.
• Цена открытия второй свечи выше цены закрытия первой, и тело второй свечи более чем на 50% перекрывает тело первой свечи.

Тестирование модели медвежье поглощение

Введение

                    Рис. 1.

Эта модель возникает тогда, когда выполнены следующие три условия:

• На рынке есть ярко выраженная восходящая тенденция.
• Тело первой свечи белое (цена открытия меньше цены закрытия), а второй свечи черное (цена открытия больше цены закрытия).
• Тело второй свечи поглощает тело первой.

         Модель медвежье поглощение считается разворотной моделью, т.е. после того, как на восходящей тенденции встретилась эта модель, то, в соответствии с канонами свечного анализа, стоит ожидать снижение.