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.

Чуть с опозданием подбили итоги года. Год в целом оказался неплохой, движения на рынке были, на них удалось заработать. К сожалению, были и ошибки. Далее будет много графиков с разными цифрами и пояснения к ним.

Основное – это самый крупный счет на несколько сотен тысяч долларов, который управлялся комплексным подходом. Т.е. часть объема аллоцирована на алгоритмическую торговлю фьючерсами, часть торгуется на опционах и часть на сделки по акциям с различным горизонтом.

За год результат по данному счету +14.63% при просадке -17.9%, за 7.5 лет +222.32% при максимальной просадке -22.65%.

Риск по данному счету ограниченный, поэтому объемы стоят далеко не максимальные. Соотношение дохода к просадке по году плохое, это к слову об ошибках: просели долгосрочные инвестиционные позиции в акциях, алгостратегия на акциях застагнировала, с комиссиями и проскальзываниями ушла в минус, в феврале на опционах поймали неприятную просадку на повышенном объеме, до 3 квартала на фьючерсном алгопортфеле был аллоцирован относительно небольшой лимит. Все это негативно повлияло на результат. Выводы сделали… Тем не менее, восьмой год подряд закрыт в плюс.

Он просто не умеет алго готовить))
1. Мовчану выгодно говорить, что алго не работает, чтобы все несли деньги в его облигационный фонд.
2. Много примеров успешных алгофондов и команд в Америке и в России. И моя положительная статистика алгоритмической торговли подтверждает, что на алго можно зарабатывать.
3. Если он не смог заработать на алго, это еще не значит, что оно не работает. Дело не в алго, а в конкретной стратегии. Если какая то стратегия перестает работать, нужно просто искать другие. Алго — это просто способ реализации стратегии. Доля сделок роботами в любом случае будет расти, независимо от состояния рынка. Автоматизация всех процессов- это естественный процесс развития во всех сферах нашей жизни, в том числе на бирже.
4. Единственное, в чем он прав, это то что активная торговля (алго в том числе) трудно масштабируема. Т.е. сложно туда пропихнуть миллиарды долларов. Но у нас пока такой задачи не стоит. Пока и нет таких объемов. Будем решать проблемы по мере их поступления.
5. У господина Мовчана психотип консервативного инвестора, поэтому он боится любых рискованных инвестиций.

Начнем мы с уже ставшей привычной таблицы, которую я публикую тут с 2016 года

Как видно из этой таблицы, RI резво начал год, но потом попал в «пилу» по эквити, видимо, «заразившись» от Si.  Si «подсластил пилюлю» в декабре, но год, как и ожидалось в конце ноября, закончил в минусе. Ну а самым стабильными в моем портфеле оказались акции, если не считать апрельского провала.

Кстати, обратите внимание, что в любом компоненте моего портфеля можно найти пару месяцев подряд, принесших мне более 11% потерь. Однако подневная просадка меньше – 9,5%, а помесячная еще меньше – 7,6%.  Это лишнее подтверждение тому, что диверсификация даже по коррелированным активам – это один из ключевых методов риск-менеджмента (см. мой бесплатный курс по риск-менеджменту