Виды данных

Исторические ценовые данные по фьючерсным рынкам поставляются как для индивидуальных контрактов, так и для непрерывных фьючерсов. Данные по индивидуальным контрактам — это ценовая история отдельных фьючерсных контрактов.
На фьючерсных рынках в каждый момент времени могут проходить торги по нескольким контрактам. Большинство спекулянтов на бирже торгует контрактами на ближайший месяц — наиболее ликвидными и близкими к исполнению, но еще не прошедшими дату первого уведомления. Когда каждый из контрактов приближается к истечению или проходит дата первого уведомления, трейдер «переносит» любую открытую позицию в следующий контракт. Следовательно, использование индивидуальных контрактов может значительно усложнить тесты. Следует учитывать не только сделки, создаваемые системой, но и переводы позиций и выбор соответствующих контрактов.
Для упрощения системы и тестирования были изобретены непрерывные фьючерсы, состоящие из индивидуальных контрактов, связанных в непрерывную последовательность. При истечении старого контракта и открытии нового производится несложная обработка данных, закрывающая ценовые разрывы между двумя контрактами. Простая обратная настройка, видимо, является самым осмысленным и популярным методом закрытия разрывов (Schwager, 1992). Она проводится с помощью вычитания из ценовых данных постоянного числа, что позволяет сохранить все линейные отношения (изменения цены со временем, уровни волатильно-
сти, торговые диапазоны). Моделирование торговой активности, проводимое с использованием обратной настройки, зачастую требует только коррекции стоимости переноса позиции при обработке полученных результатов. После этой коррекции полученные при моделировании данные будут идентичны показателям, которые были бы получены при использовании индивидуальных контрактов. Впрочем, поскольку торговые решения зависят от абсолютных ценовых уровней, процентных или других соотношений цен, то для проведения тестов будут необходимы дополнительные серии данных (помимо постоянных контрактов с обратной настройкой).
Данные о ценах на конец дня как для индивидуальных, так и для посто-янных контрактов представляют собой серию дневных котировок. Каждая котировка, каждый день или точка данных обычно включают семь по-казателей: дата, цена открытия, максимальная цена, минимальная цена, цена закрытия, объем и открытый интерес.
Объем и открытый интерес обычно не сообщаются до закрытия следующего дня. Поэтому при тестировании торговых методов, основанных только на исторических значениях этих показателей, можно получить великолепную, но совершенно неработоспособную систему! Цены открытия и закрытия (или расчетная цена), максимальная и минимальная цены публикуются каждый день вскоре после закрытия рынка.
Внутридневные ценовые данные состоят из последовательности баров, каждый их которых отражает фиксированный временной интервал, или из индивидуальных тиков. Показатели точки данных включают дату, время, цену открытия, максимальную цену, минимальную цену, цену закрытия и тиковый объем. Тиковый объем отличается от объема дневных торгов: для внутридневных данных — это количество тиков, происходящих в пределах бара, вне зависимости от количества контрактов или сделок в каждом из этих тиков. Для индивидуальных тиков сообщается только дата, время и цена, но не объем. Внутридневные тиковые данные могут быть легко конвертированы в данные с фиксированным временным интервалом при помощи доступных программ, которые часто предоставляются поставщиком данных без дополнительной оплаты.
Кроме данных о ценах товаров, существуют другие ценные данные. Например, долговременные данные об активности солнечных пятен, по-лученные из Бельгийской Королевской Обсерватории, использованные в главах о влиянии Солнца и Луны. Изменения температуры и осадков оказывают влияние на рынок сельскохозяйственных продуктов. Различные данные из самых разных областей экономики — от уровня инфляции до цен на жилье — могут помочь в успешной торговле на товарной бирже. Не забывайте просматривать сводки, отражающие настроения участников рынка, такие как обзоры «Взгляды Трейдеров» (Commitment of Traders), опросы, отражающие преобладание бычьих или медвежьих настроений, соотношения опционов пут и колл. Кроме того, при тестировании систем можно использовать и нечисленные данные — например, новости в прессе. Поиск необычных данных часто открывает интересные и выгодные возможности — зачастую, чем более необычны и труднодоступны данные, тем они ценнее!
<< | >>
Источник: Джеффри Оуэн Кац, Донна Л. Маккормик. Энциклопедия торговых стратегий. 2007

Еще по теме Виды данных:

  1. Банк данных, его состав, модели баз данных
  2. 9.4. Обработка данных: собственный анализ данных или счетчик?
  3. Избыток данных
  4. Информационные базы данных
  5. ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДАННЫХ И ИХ ИСТОЧНИКИ
  6. непротиворечивость данных
  7. Качество данных
  8. Этап 2: сбор и анализ данных
  9. Временные масштабы данных
  10. Применение Недельных Данных
  11. Поставщики и источники данных
  12. Шаг 1: сбор данных
  13. Тестер исторических данных
  14. Контроль защиты данных АСОИ
  15. Платные базы данных
  16. Глава 3. База данных интернет-приложения
  17. Описание базы данных
  18. Накопление персональных данных о сотрудниках