Сколько времени валюты проводят в трендах? Исследование с помощью Python
Полезные материалы, которые хорошо бы почитать перед продолжением:
Содержание
Видео
Методика тренд-замеров
Чтобы классифицировать торговый день как трендовый или флэтовый, мы использовали три простые скользящие средние. Набор этот был постоянным, варьировались только периоды этих скользящих.
Трендовым считается тот участок графика, на котором три скользящие средние развернуты вверх либо вниз, не переплетаясь. Соответственно, флэтовый участок тот, на котором SMA переплетаются.
Работа велась с помощью Python и Jupyter Notebook’а, в котором создавался датафрейм (таблица), и в него добавлялись столбцы со значениями скользящих средних.
Чтобы не прописывать значения всех скользящих вручную, попробуем умножать период каждой следующей скользящей на некий коэффициент, пусть это 1.75. Тогда с первой скользящей с периодом 20 следующие периоды это 20*1.75=35 и 35*1.75=61.
При сравнении скользящих средних получаем состояние «тренд» или «флэт».
Далее вычислим, какой процент времени наш рынок проводит в трендах, а сколько во флэте. Просто разделим сумму единичек в столбцах downtrend и uptrend на общее число строк в таблице. По фунту, например, результат такой:
За 1 час поможем разобраться с факторами успеха и причинами неудач на финансовых рынках. Бесплатно
Сканирование набора валютных пар на предмет «тренд-флэт»
Теперь этот принцип применим к целому набору валютных пар: EURUSD, GBPUSD, AUDUSD, NZDUSD, USDCAD, USDJPY, EURJPY, GBPJPY, EURGBP. Сканирование отдельного инструмента — это первый этап. На следующем этапе в пределах этого инструмента будем изучать состояния рынка не по одному набору из трех скользящих, а по 8-ми наборам.
Поскольку 2-я и 3-я скользящие вычисляются от первой, мы будем задавать только период первой скользящей, самой легкой. В эксперименте использовались следующие значения для легкой SMA: 5, 10, 20, 30, 50, 100, 150, 200.
Все готово: есть 9 инструментов и 8 наборов скользящих средних. Узнаем, сколько процентов времени каждый из 9-ти инструментов, с точки зрения 8-ми наборов скользящих средних, проводит в тренде. Чтобы упростить восприятие результатов, время в тренде усредним по всем 8-ми наборам SMA.
EUR/USD
По каждой валютной паре из списка получаем такой отчет: за названием тикера следуют актуальные даты, в которых есть значения скользящих средних (помним, что для 100-периодной SMA первые 99 дней не дают значений), затем результат по среднему времени в трендах, и, наконец, график с данными по каждому набору скользящих средних.
На примере евро видим, что время в трендах упало по мере увеличения периодов скользящих средних. Самый последний набор — это SMA с периодами 200, 350, 612.
GBP/USD
Фунт: в среднем 68,12% времени проводит в трендах.
В нашем Telegram-канале есть то, чего не публикуем на сайте 📈
AUD/USD
Австралийский доллар: 71,12% в трендах.
NZD/USD
Новозеландский доллар: 69,84% — тренд.
USD/CAD
Канадский доллар: 69,84% в трендах.
USD/JPY
Иена: 71,83% времени в трендах.
EUR/GBP
Евро к фунту: 67,33% в трендах.
EUR/JPY
Евро к иене: 71,35% времени проводит в трендах.
GBP/JPY
И наш рекордсмен по трендам:
Самый крупный процент времени в тренде показывает фунт/иена — это 73%. Но в целом все инструменты дают значения около 70%, с которого мы начали этот пост.
Как создавать торговые стратегии на основе статистики и данных, способных работать 24/5
Не упустите возможность получить прибыльные торговые стратегии.
Вывод
Валютный рынок предлагает инструменты, которые большую часть времени проводят в трендах.
Значение 70% остается стабильным для практических всех наборов скользящих средних, которыми эти состояния измерялись. Так мы получаем дополнительный ответ, почему трендоследящие стратегии успешно работают на форексе по сей день.
Поделиться статьей
С радостью ответим на ваши комментарии
Читайте также
Роман Молодяшин
Сооснователь Empirix. Алгоритмический трейдер, автор 11 курсов и 80+ статей о трейдинге. На форекс с 2008 года. Исследует микроструктуру финансовых рынков, разрабатывает торговые алгоритмы, управляет системным фондом. E-mail для связи: roman@empirix.ru