ru
Фундаментальный анализ Макроэкономические индикаторы Технические индикаторы

Фундаментальный анализ как фильтр технических сигналов

Елена Берсенева 26 мая 2021 1K

Работая на финансовых рынках, трейдеры стремятся спрогнозировать направление движение цены финансовых инструментов.


Некоторые применяют для этого технический анализ, предполагающий визуальный анализ графиков, индикаторов, поиск свечных паттернов, графических фигур и так далее.


Другие предпочитают фундаментальный анализ, основанный на изучении экономики какой-либо страны, ее политической ситуации, монетарной политики, занятости и безработицы, инфляции и тому подобное.


В этом отчасти трейдеру помогает экономический календарь, где публикуются и обновляются экономические данные разных стран.


Нет единого мнения, какой из подходов лучше: технический или фундаментальный.


Каждый трейдер выбирает удобный для себя подход в прогнозировании, иногда сочетая оба.


В предыдущих наших исследованиях была выявлена польза в прогнозировании рынка такого сигнала технического анализа, как «Развороты по Боллинджеру», особенно при условии авторского закрытия позиций и в связке с индикатором AD.


К этому сигналу мы применим фильтр «макроэкономического фона» и посмотрим, увеличится ли доходность с его применением.


Гипотеза
К выводам

Средневзвешенная доходность сочетания сигналов фундаментального и технического анализа выше доходности "чистого" технического сигнала.

К выводам
Используемые данные

Показатели доходности сигналов авторской стратегии «Развороты по Боллинджеру» в связке с индикатором AD. В анализе использовано 3208 сделок за тестовый период с января 2010 по декабрь 2020 года.


Показатели макроэкономической отчетности ведущих экономик мира:

  • США
  • Канада
  • Еврозона
  • Великобритания
  • Швейцария
  • Япония
  • Австралия
  • Новая Зеландия


Инструменты: 28 валютных пар


Таймфрейм: D1

Сигналы стратегии «Развороты по Боллинджеру» будем фильтровать с помощью макроэкономического фона (далее по тексту будем использовать сокращение - МФ). Под макроэкономическим фоном будем иметь ввиду состояние фундаментальных экономических показателей стран.


В качестве фильтра МФ возьмем семь показателей для каждой из 8 экономик. Подробный перечень показателей представлен в приложении.


Фильтр МФ «включается в работу» в том случае, когда 8 оценок из 14 макроэкономической отчетности однонаправлены с сигналом «Развороты по Боллинджеру».


В ситуации 7 оценок из 14 – воздерживаемся от сделок.


Пример:


Сигнал ТА «Развороты по Боллинджеру» предлагает купить пару EURUSD.


Показатели макроэкономического фона на текущий момент для Еврозоны таковы:

Процентная ставка, ВВП, Торговый баланс, Деловая уверенность, Инфляция и Уровень безработицы выросли, а Розничные продажи снизились.



Показатели макроэкономического фона на текущий момент для США следующие:

Процентная ставка, ВВП, Уровень безработицы и Торговый баланс снизились, а Деловая уверенность, Инфляция и Розничные продажи выросли.


Показатель МФ
Базовая валюта EUR
Котируемая валюта USD
1.Процентная ставка регулятора
покупка
покупка
2.ВВП
покупка
покупка
3.Уровень безработицы
продажа
продажа
4.Розничные продажи
продажа
продажа
5.Торговый баланс
покупка
покупка
6.Инфляция
покупка
продажа
7.Деловая уверенность
покупка
продажа


В данном случае 8 из 14 оценок фильтра МФ сигнализируют о покупке пары EURUSD, что подтверждает текущий сигнал «Развороты по Боллинджеру» на покупку. Значит, покупаем пару EURUSD.


«Настроение» фильтра будем определять путем сравнения:

  1. новых фактических значений показателей МФ с предыдущими;
  2. новых фактических значений показателей МФ с прогнозными.


Также проведем анализ в двух вариантах «работы» фильтра:

  • значение показателей МФ не меньше предыдущих/прогнозных, либо ниже их (обозначим: «>=, <»);
  • значение показателей МФ отличаются от предыдущих/прогнозных (обозначим: «>,<»).


Сигналы, не подтвержденные фильтром МФ, игнорируются.


Обозначим «работу» фильтра МФ:

  • F0 – исходные данные сигнала «Развороты по Боллинджеру», без применения фильтра МФ;
  • F8 – 8 из 14 оценок макроэкономической отчетности, однонаправленных с сигналом «Развороты по Боллинджеру»;
  • F9 – 9 из 14 оценок макроэкономической отчетности, однонаправленных с сигналом «Развороты по Боллинджеру»;
  • F10 – 10 из 14 оценок макроэкономической отчетности, однонаправленных с сигналом «Развороты по Боллинджеру»;
  • F11 – 11 из 14 оценок макроэкономической отчетности, однонаправленных с сигналом «Развороты по Боллинджеру»;
  • F12 – 12 из 14 оценок макроэкономической отчетности, однонаправленных с сигналом «Развороты по Боллинджеру»;
  • F13 – 13 из 14 оценок макроэкономической отчетности, однонаправленных с сигналом «Развороты по Боллинджеру»;
  • F14 – 14 из 14 оценок макроэкономической отчетности, однонаправленных с сигналом «Развороты по Боллинджеру».


Примем условные обозначения для типов выхода с рынка:

  • BB – закрытие позиции при касании ценой противоположной полосы Боллинджера;
  • %B – закрытие позиции при пересечении процентной полосой пропускания (%В) противоположного уровня.


Результаты представим в диаграммах.


Развороты по Боллинджеру (сравнение новых фактических значений показателей МФ с предыдущими)

Развороты по Боллинджеру (сравнение новых фактических значений показателей МФ с прогнозными)

Результаты «работы» фильтра при сравнении новых фактических значений показателей МФ с предыдущими:


Фильтр МФ позволил увеличить доходность авторского выхода с рынка (%В) разворотов по Боллинджеру при 9 оценках из 14 ко входу в рынок при «работе» фильтра с условием отличия новых фактических значений показателей от предыдущих. Доходность выросла с 0,43% до 0,57%.


При этом, количество входов в рынок после фильтрации существенно сократилось с 3195 до 94.



Результаты «работы» фильтра при сравнении новых фактических значений показателей МФ с прогнозными:


Применение фильтра МФ к разворотам Боллинджера позволило увеличить доходность авторского выхода с рынка (ВВ, %В) при «работе» фильтра с условием отличия новых фактических значений показателей от предыдущих. Количество оценок фильтра МФ ко входу в рынок составило 8 из 14.


При выходе с рынка касанием ценой противоположной полосы Боллинджера (ВВ) доходность выросла с 0,36% до 0,61%. Однако, количество входов в рынок снизилось с 3208 до 99.


При выходе с рынка с пересечением процентной полосой пропускания (%В) противоположного уровня доходность выросла с 0,43% до 0,75%. Но количество входов в рынок снизилось с 3195 до 97.

Выводы

Рост доходности с применением фильтра макроэкономического фона отмечен при условии отличия новых фактических значений показателей как от прогнозных, так и от предыдущих.


При 8 оценках из 14 фильтра МФ ко входу в рынок и авторском выходе сигналы «развороты по Боллинджеру» показали рост доходности на 70%. При этом, количество входов в рынок сократилось более чем в 30 раз.



Польза фильтра макроэкономического фона выявлена.

Подробные результаты представлены в приложении.

XLSX (0.34 MB)Application to the article 'Applying the macro-economic background filter to TA signals'.xlsx

Комментарии

Написать комментарий

Правила комментирования
Только авторизованные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.
Только пользователи с подтвержденным email могут оставлять комментарии. Для активации перейдите по ссылке в письме, которое было отправлено на Вашу электронную почту . Отправить письмо для активации повторно.

Подпишитесь на нашу рассылку и будьте в курсе всех новостей!