Беседа с Джоном Эйлерсом 2023

После четырех десятилетий предоставления продуктов, услуг и обучения трейдеров через свою компанию MESA Software Джон Ф. Эйлерс объявил о своем уходе на пенсию. Мы поздравляем его с долгой и успешной карьерой!

Джон Ф. Эйлерс был редактором журнала “Technical Analysis of StockS & Commodities” с 1983 г., т.е. со дня основания журнала. Он написал для журнала более 100 статей – больше, чем любой другой автор. Эйлерс является пионером в области использования циклов и цифровой обработки сигналов ЦОС (DSP – digital signal processing) в техническом анализе. В начале 1980-х годов он основал компанию MESA Software, разработав методику спектрального анализа максимальной энтропии применительно к трейдингу и анализу рынка. Компания MESA Software сосредоточилась на предложении алгоритмических торговых стратегий, адаптирующихся к различным рынкам и рыночным условиям. Трейдеры и технические аналитики пользуются исследованиями, учебными пособиями, инструментами, программным обеспечением и знаниями, которые он предоставил в своих работах, продуктах, выступлениях и ежегодных семинарах, которые он проводил до 2022 года и в которых делился некоторыми наработками своей жизни по анализу рыночных данных. Он продолжает публиковать в этом журнале статьи, основанные на его последних исследованиях. В этом номере вы найдете статью, в которой он представляет практический и эффективный способ сглаживания рыночных данных. До создания компании MESA Software он был старшим инженером компании Raytheon и работал над специальными проектами, включая SkyLab. Именно во время работы там он начал интересоваться изучением рыночных данных и анализом циклов. Связаться с Эйлерсом можно через его сайт MESAsoftware.com.

В январе 2023 года обозреватель Кевин Джей Дейви взял у Джона Эйлерса интервью по электронной почте, чтобы обсудить его подход к торговле и анализу, его мнение о том, куда движется количественный финансовый анализ, а также его многолетний и значимый вклад в области технического анализа и количественного финансового анализа.

Джон, Ваш многолетний вклад в развитие трейдингового сообщества огромный и далеко идущий. Это делает трудным новичку в алгоритмической торговле или новичку в Ваших материалах извлечь реальную пользу из Вашей замечательной работы. Поэтому давайте начнем с архивов этого журнала. Из более чем 100 статей, написанных Вами для STOCKS & COMMODITIES, какие одна или две выделяются для Вас и почему?

Для меня важность статьи напрямую связана с моим вкладом в технический анализ. Так, лучшей своей статьей я считаю “Техническое описание рыночных данных для трейдеров”, которая вышла в майском номере S&C за 2021 год.

В ней я доказал, что волатильность ортогональна (то есть не связана) с сигналами “market-timing”.

 

“Market timing” – Стратегия принятия решений о покупке или продаже финансовых активов путем попытки предсказать будущие изменения рыночных цен. Прогноз может основываться на прогнозе рыночных или экономических условий, полученном в результате технического или фундаментального анализа. Это инвестиционная стратегия, основанная на прогнозе совокупного рынка, а не конкретного финансового актива. “

 

Опытные разработчики стратегий могут сэкономить огромное количество времени, просто избегая волатильности при попытке улучшить свои сигналы. Вместо этого они могут использовать волатильность для определения пороговых значений амплитуды, чтобы повысить вероятность успешной сделки.

Я также установил, что сигнальная информация в данных аналогична частотной модуляции или фазовой модуляции радиоволн. Из этой взаимосвязи следует, что полосно-ограничительные фильтры могут восстанавливать торговую информацию с большей точностью, чем обычные технические индикаторы.

Общеизвестно, что рыночные данные являются фрактальными, а статистическая форма рыночного спектра – это розовый шум. Это означает, что амплитудные колебания частотных составляющих прямо пропорциональны их длине волны, что делает измерение циклов весьма затруднительным. На самом деле циклы эфемерны, и измерения показывают, что они повсюду. Поэтому использовать измеренную частоту в качестве параметра для настройки фильтров или индикаторов просто нецелесообразно.

Мне также нравится статья “Predictive And Successful Indicators” в январском номере 2014 года, потому что там я представил фильтры SuperSmoother и highpass.

Полосовой фильтр я представил в статье “The Bandpass Indicator” в сентябрьском номере за 1994 год.

Сглаживающий фильтр FIR (с конечным импульсным откликом) с окном Ханна я осветил в статье “Окно” в сентябрьском выпуске 2021 года.

В этих статьях, безусловно, есть что почерпнуть. В первой статье, на которую Вы ссылаетесь, Вы упоминаете о том, что волатильность не коррелирует с сигналами рыночного тайминга. Не могли бы Вы немного расширить эту мысль? Например, вы хотите сказать, что полосы Боллинджера, которые дают сигналы и используют стандартное отклонение в качестве меры волатильности для верхней и нижней полос, могут быть улучшены или модифицированы с учетом идей, изложенных в этой вашей статье? Если да, то не могли бы Вы кратко пояснить?

Хочу подчеркнуть, что я имею в виду свинг, или возврат к среднему, стиль торговли. При таком стиле трейдер пытается войти в длинную позицию в нижней точке циклического колебания и выйти или развернуться в короткую позицию в верхней точке этого колебания. Легко добавить правило волатильности, чтобы, казалось бы, улучшить процент победителей или коэффициент прибыли в историческом тестировании. Я доказал, что такое правило иллюзорно, и полученная стратегия будет менее надежной при использовании вне выборки. Правила выбора времени для свинговой торговли должны зависеть исключительно от положения фазовращателя. Я не думаю, что полосы Боллинджера следует использовать для свинговой торговли по нескольким причинам, в основном из-за вычислительного запаздывания. Полосы Боллинджера в первую очередь требуют скользящей средней, на основе которой вычисляется стандартное отклонение. Запаздывание скользящей средней составляет примерно половину длины средней, и одного этого достаточно, чтобы сделать сигналы свинговой торговли неэффективными.

В других упомянутых Вами статьях вводятся фильтры. Рекомендуете ли Вы в качестве оптимальной практики сначала проанализировать рыночные данные с помощью этих индикаторов и фильтров, чтобы понять, можно ли их настроить на конкретный рынок, или Вы предпочитаете, чтобы люди просто включали фильтры в разрабатываемые ими стратегии?

Продолжение интервью тут: https://finware.ru/john-ehlers-2023/