Am vazut intr-un alt articol ca semnalele date de indicatorul MACD prin intersectarea lui cu media mobila nu sunt mai bune decat o strategie de “dat cu banul” cu toate acestea pe piata romaneasca par sa fi avut un foarte mic avantaj fata de alegerea intamplatoare a semnalelor si in acest test ne propunem sa vedem cum ar fi performat o strategie data de indicatorul MACD pe piata de actiuni din Romania. Articolul de fata isi propune sa testeze gradul de profitabilitate al unui indicator/a unei strategii prin apelarea la metode exclusiv automate de tranzactionare. Analiza pietei necesita implicarea traderului/analistului in procesul decizional, evolutia cotatiilor fiind influentata de o multitudine de factori si cititorii trebuie sa inteleaga ca acest test si altele care probabil vor urma au doar un rol educativ indifferent de rezultatul lor si nu se afirma aici ca o strategie va performa conform testelor , exista multe limite inevitabile ale unor asemenea teste si sisteme, in primul rand ele sunt facute pe date din trecut si performantele trecute nu garanteaza performante si in viitor iar in al doile rand exista multi alti factori care afecteaza rezultatele unei strategii, factori care pot sa nu fie luati in considerare in aceste teste.
Pentru acest test vom folosi semnalele date de MACD la trecerea lui peste media mobila pentru a intra in piata si ca semnale de vanzare trecerea MACD sub linia de semnal ca in graficul de mai jos"
Grafic Metastock
Vom simula aceasta strategie pe intreg portofoliul de actiuni listate la Bursa de Valori Bucuresti si pentru a ne edifica asupra rezultatului vom compara performanta si celelalte statistici date de simulare cu performanta indicilor bursieri BET, BET-C si BET-FI. Teoretic vom vedea daca o strategie atat de simpla ar fi putut performa mai bine decat o strategie Buy&Hold pe componentele indicilor respectivi.
Simularea va incerca sa imite cat mai indeaproape realitatea unei astfel de strategii din 2003 si pana in prezent. Stabilim termenii in care se va desfasura simularea astfel:
Pozitii: LONG
Capital de pornire: 50000 RON
Comision: 1% pe tranzactie
Intrari iesiri: deschidere zilei de dupa ziua semnalului de cumparare/vanzare
Lichiditate: in medie peste 20 000 RON pentru ca semnalul sa fie valabil
Capital alocat fiecarei tranzactii: 10% din capitalul total in orice moment
Obiectul simularii: Toate actiunile listate la Bursa de Valori Bucuresti, piata Regular
Perioada: ianuarie 2003 – septembrie 2009
Pentru ca o simulare pe un intreg portofoliu de actiuni sa dea statistici relevante avem nevoie de o simulare Monete Carlo, adica o simulare care sa testeze toate combinatiile posibile de semnale pentru ca in cazul aplicarii unei strategii pe un portofoliu de actiuni, doi traderi care utilizeaza exact aceiasi strategie pot obtine rezultate diferite datorita faptului ca aleg semnale diferite. De exemplu daca intr-o zi apar 6 semnale pe 6 actiuni diferite insa capitalul care nu este blocat in alte tranzactii ajunge numai pentru luarea a doua semnale, cei doi traderi desi au aceiasi strategie si aceleasi semnale pot alege 2 semnale diferitesi acest lucru va influenta rezultatul final al fiecaruia. Asadar cea mai buna metoda de rezolvare a acestei probleme este utilizarea unei simulari care testeaza toate combinatiile posibile si face o medie a rezultatului aratand tendinta sistemului, acest tip de simulare se numeste simulare Monte Carlo si fara o asemenea simulare nu este posibil sa se gaseasca statistici relevante pentru un sistem. O simulare simpla alege doar o cale „de actiune” insa pe un portofoliu exista numeroase alte posibilitati si o singura cale nu are absolut nici o relevanta pentru a putea trage concluzii despre posibila performanta a unui sistem. Un alt factor care influenteaza puternic performanta unui sistem este metoda de investitie sau modul in care fiecarei tranzactii ii este alocat capitalui. Exista numeroase metode insa pentru testul de fata am ales invetirea a 10% din capitalul total pe fiecare semnal atat timp cat avem capital disponibil. Rezultatul unei astfel de simulari Monte carlo pe actiunile Bursi de Valori Bucuresti incepand cu 2003 sunt prezentate mai jos:
Monte Carlo Report
(MACD Crossover1)
Simulation Summary
Simulation Date: 01.09.2009
Simulation Time: 13:36:54
Simulation Duration: 37.41 seconds
Trade Parameters
Initial Capital: 50,000.00 $
Portfolio Limit: 100.00%
Maximum number of open positions: 100
Position Size Model: Equal Percent Units
Trade Size (% of total cap): 10.00%
Pyramid profits: Yes
Transaction cost rate (Trade Entry): 1.00%
Transaction cost rate (Trade Exit): 1.00%
Margin Requirement: 100.00%
Trade Preferences
Trading Instrument: Stocks
Break Even Trades: Process separately
Trade Position Type: Process all trades
Entry Order Type: Default Order
Exit Order Type: Default Order
Minimum Trade Size: 0.00 $
Accept Partial Trades: No
Volume Filter: Ignore Volume Information
Pyramid Trades: Yes
Favour Trade Pyramid: Yes
Simulation Stats
Number of trade simulations: 5000
Trades processed per simulation: 2632
Maximum Number of Trades Executed: 883
Average Number of Trades Executed: 837
Minimum Number of Trades Executed: 790
Standard Deviation: 13.16
Profit Stats
Maximum Profit: 119,189.33 $ (238.38%)
Average Profit: 18,321.50 $ (36.64%)
Minimum Profit: -23,394.60 $ (-46.79%)
Standard Deviation: 19,531.09 $ (39.06%)
Probability of Profit: 82.26%
Probability of Loss: 17.74%
Percent Winning Trade Stats
Maximum percentage of winning trades: 34.14%
Average percentage of winning trades: 31.35%
Minimum percentage of winning trades: 28.76%
Standard Deviation: 0.76%
Percent Losing Trade Stats
Maximum percentage of losing trades: 71.24%
Average percentage of losing Trades: 68.65%
Minimum percentage of losing trades: 65.86%
Standard Deviation: 0.76%
Average Relative Dollar Drawdown Stats
Maximum of the Average Relative Dollar Drawdown: 8,182.24 $
Average of the Average Relative Dollar Drawdown: 3,128.76 $
Minimum of the Average Relative Dollar Drawdown: 1,662.37 $
Standard Deviation: 694.52 $
Average Relative Percent Drawdown Stats
Maximum of the Average Relative Percent Drawdown: 3.5571%
Average of the Average Relative Percent Drawdown: 2.3211%
Minimum of the Average Relative Percent Drawdown: 1.7837%
Standard Deviation: 0.2372%
Maximum Peak-to-Valley Dollar Drawdown Stats
Maximum Absolute Dollar Drawdown: 386,484.84 $
Average Absolute Dollar Drawdown: 213,403.22 $
Minimum Absolute Dollar Drawdown: 97,010.68 $
Standard Deviation: 46,850.13 $
Maximum Peak-to-Valley Percent Drawdown Stats
Maximum Absolute Percent Drawdown: 88.7955%
Average Absolute Percent Drawdown: 81.0578%
Minimum Absolute Percent Drawdown: 67.9139%
Standard Deviation: 2.8638%
Statisticile arata ca o asemenea strategie ar fi avut 82% sanse de a obtine un profit de 36% dupa cei 6 ani de folosire ceea ce face ca aceasta strategie sa nu fie una care sa fi meritat urmarita chiar si numai din acest punct de vedere. Oricum acest rezultat trebuie comparat cu performanta indicelui bursier pe acesti ani pentru a vedea daca aceasta performanta de 36% este satisfacatoare: performanta indicelui BET-C din 2003 si pana in prezent este de peste 100% cu o cadere maxima peste 80% de la cel mai inalt varf in timp ce strategia MACD are o performanta actuala medie de numai 36% cu o cadere maxima de peste 80% si numai acest lucru este suficient pentru a ne opri din analiza rezultatelor. In cazul in care aceste rezultate ar fi fost mai bune decat cele ale indicelui ar fi trebuit studiate si alte statistici cum sunt de exemplu distoibutia profitului ca in imaginea de mai jos (in cazul strategiei MACD acest lucru este intutil, strategia fiind clar una inutila)
Profitul Net in raport cu Pierderea Maxima a sistemului