Приложение C Торговые модели следования тренду

Приложение C Торговые модели следования тренду

Пол Малвени, директор по информационным технологиям Mulvaney Capital Management, Ltd., предоставил следующие наглядные модели следования тренду (графики C.1 и C.2):

По Малвени, график C.1, напоминающий хоккейную клюшку, иллюстрирует, каким образом классические модели следования тренду генерируют платежи, аналогично длинным опционным позициям. Из теории опционов известно, что ценность опциона обусловлена событиями с низкой вероятностью и большим значением. Диагональная линия направлена вверх к бесконечности. Торгующие по тренду не прогнозируют амплитуду ценовых колебаний, а стремятся воспользоваться значительными, существенно превышающими среднюю величину изменениями цен в течение длительных периодов времени. Горизонтальная линия изображает ограничение риска при помощи «стоп-сигнала» и может быть сравнена с уплатой ограниченной суммы премии за опцион.

График С.1. Механизм генерирования платежей в классических моделях следования тренду (Источник: Mulvaney Capital Management Ltd.)

Малвени отмечает, что следование тренду не опирается на однонаправленную позицию на единственном рынке в отличие от стратегии «покупай и держи». Одна модель следования тренду содержит в себе множество источников прибыли, адаптируясь к любой ситуации на рынке. Как видно из приведенного выше графика прибылей и убытков Mulvaney Capital Management (график С.2), типичный портфель торгующего по тренду хорошо диверсифицирован, что позволяет трейдеру зарабатывать на тенденции к периодическому возникновению трендов на рынке.

Малвени заключает: «Из эмпирических данных можно извлечь два урока. Изменения цен на финансовых и товарных рынках практически не коррелируют между собой и соответственно непредсказуемы. Это правило мартингейла: лучший прогноз завтрашней цены – это сегодняшняя цена. Это совершенно не означает, что создание прибыльной системы невозможно, а говорит лишь о том, что средняя величина дохода не может быть оценена заранее, в строгом эконометрическом смысле. Это наблюдение лежит в основе стратегии максимизации прибыли. В противоположность ей систематическое изъятие прибыли с рынка, т. е. установление ее целевых показателей, – это форма оценки средней величины, что необосновано. С другой стороны, волатильность финансовых и товарных рынков изменяется с течением времени и демонстрирует автокорреляцию. Повторные возникновения сходных показателей имеют тенденцию к образованию кластеров с течением времени. Волатильность, как правило, имеет циклическое проявление, таким образом, для финансовых рынков характерны периоды стабильности и волатильности. Обычно за значительными изменениями цен следуют также значительные изменения, а за небольшими – небольшие, но с противоположным знаком. Это позволяет разработать модели прогнозирования волатильности. Это означает, что в таких моделях мы действительно можем оценивать волатильность прибыли, выявляя зарождающиеся тренды, когда изменения цен превышают прогнозируемую оценку волатильности и начинают формироваться статистические “выбросы”» (Пол Малвени, директор по информационным технологиям Mulvaney Capital Management Ltd).