Исследование паттерна CPR

Целью данного исследования является определение эффективности использования в трейдинге паттерна Price Action CPR. Мы рассмотрим эти ценовые модели на различных финансовых инструментах и таймфреймах.

Название паттерна — Closing Price Reversal — можно перевести как «разворот цены на закрытии». Основными критериями определения бычьего паттерна Price Action CPR являются:

• присутствует разрыв между ценой закрытия предыдущего бара и ценой открытия первого сигнального бара;
• цена открытия сигнального бара расположена возле low предыдущего;
• сигнальный бар закрывается выше минимума бара, стоящего перед ним;
• как правило, нижняя тень сигнального бара больше его верхней тени.

Для медвежьего паттерна актальные те же критерии в зеркальном отображении.

Содержание

• Принципы сбора информации
• Статистические показатели паттернов
• Сравнение показателя прибыль/риск по таймфреймам
• Сравнение показателя прибыль/риск по активам
• Резюме

Принципы сбора информации

Для проведения данного исследования написан скрипт, который «отлавливает» и сохраняет данные параметров по паттернам Price Action CPR. Исследование проводилось на выбранных основных таймфреймах для каждого финансового инструмента.

При этом, как всегда, из обработки исключен минутный таймфрейм (М1) как рискованный и малоперспективный — слишком много «шума». Также исключены из рассмотрения недельный (W1) и месячный (МN) таймфреймы, так как они дают не представительные выборки статистических данных. То есть количество сформировавшихся паттернов CPR на этих таймфреймах не значительно, как правило, меньше 300 и не может использоваться для статистических выводов.

Для исследований выбраны следующие инструменты: XAUUSD, GBPUSD, USDCAD, USDJPY, EURUSD и AUDUSD. Временной диапазон исследования для каждого актива задавался на основании тех котировок, которые были доступны в терминале на 11 августа 2018.

Следует заметить, что точки начала тестирования различаются для всех таймфреймов и инструментов в силу доступности различного количества котировок для конкретной валютной пары и таймфрейма. Также подчеркиваю, что проводилось исследование эффективности «чистых» паттернов без использования дополнительных инструментов анализа рынка.

В таблице ниже отображено число паттернов CPR, которое встречается на рассматриваемых таймфреймах и инструментах:

Число паттернов CPR в разрезе конкретного таймфрейма, как видно из приведенной таблицы, различается в зависимости от характера движения цены инструмента. Больше всего паттернов формируется и соответственно собирается для всех инструментов на таймфреймах М5, M15, M30 и H1. При этом, чем выше таймфрейм, тем меньше количество паттернов.

Следует отметить, что количество сформированных паттернов существенно зависит и от инструмента — валютной пары, то есть от характера движения его цены. Как иллюстрация этого аспекта могут выступать XAUUSD и USDJPY, на которых сформированные и обнаруженные паттерны рассматриваемого типа представляют собой совсем непредставительные выборки с точки зрения математической статистики и соответственно для практической торговли трейдера. Поэтому XAUUSD и USDJPY исключаем из дальнейшего рассмотрения. При желании вы сможете получить данные для этих инструментов по индивидуальному запросу.

Взгляд на данные дневного таймфрейма в таблице позволяет, согласно вышеупомянутого положения математической статистики (непредставительность ряда), также исключить этот период из дальнейшего рассмотрения.

Статистические показатели паттернов

В качестве основных оставим те же параметры, которые будем получать аналогично предыдущим исследованиям паттернов Внутренний бар, Поглощение, DBLHC, DBHLC , TBL, TBH и Rails, но все же приведем их полный перечень:

• time — дата и время формирования паттерна (в формате DD.MM.YYYY HH:MM);
• risk — риск в пунктах при входе в рынок после формирования паттерна и установке стоп-лосс ниже минимумов данного паттерна (для позиций на продажу — выше максимумов);
• riskINATRS — риск в ATR;
• priceMove — максимальное движение рынка после формирования паттерна в благоприятном направлении. Близкое к нулю значение указывает на ситуацию, когда рынок сразу после формирования паттерна двигался в противоположном направлении;
• PL — максимальное отношение прибыли к риску, рассчитывается как priceMove / risk;
• patternSize — размер паттерна в пунктах;
• patternSizeINATRS — размер паттерна в ATR;
• ATR — размер ATR на дату формирования паттерна.

Статистика указанных параметров была собрана по всем указанным выше финансовым инструментам и таймфреймам. Конечно, очевидно, что для нас наиболее интересный параметр из описанных выше — PL. Чем выше потенциальное отношение прибыли к рискам, тем лучше, ведь показатель в определенном смысле отражает статистический потенциал ожидаемой прибыли. В определении наиболее перспективного значения этого параметра и заключается смысл данного исследования. Я имею ввиду, что для успешного трейдинга целесообразно работать там, где соотношение Take Profit к Stop Loss не ниже 2.

Теперь можно перейти к более детальному разбору статистики по параметру PL для каждого инструмента и таймфрейма.

Для наглядного отображения информации по показателю PL для каждого паттерна, как и в предыдущих статьях, мы будем использовать график, который называется ящик с усами, (англ. box-and-whiskers plot, box plot). Он компактен, нагляден и активно используется в описательной статистике. Особенности применения такого подхода я уже освещал в предыдущих статьях по паттернам.

На всех закладках и рисунках, размещенных на них для каждого таймфрейма и финансового инструмента, публикуются два графика. Первый график (слева) отражает всю ситуацию по рассматриваемому аспекту целиком. А на втором графике (справа) отсечены «выбросы» со значением PL > 5, то есть информация о «выбросах», которая имеется после четвертого квантиля – после верхнего уса. При этом оба графика позволяют увидеть представляемые данные в более удобном для восприятия масштабе (если «кликнуть» мышкой на каком-то из них).

Сравнение показателя прибыль/риск по таймфреймам

На каждом левом рисунке в закладках отражена вся статистика вместе с выбросами — чрезвычайно высокими, но относительно редкими значениями PL. Сразу бросается в глаза число выбросов на небольших таймфреймах — сделки с чрезвычайно высокими отношениями прибыль/риск тут встречаются на порядок чаще в сравнении с крупными таймфреймами. Это свойство мелких таймфреймов вполне ожидаемо. Остановимся подробнее на правых рисунках всех закладок, где график ограничен значениями прибыль/риск, равными 5:1, что более удобно для рассмотрения и анализа.

Нас интересует верхняя граница «бокса» и значения, которые находятся выше. Это примерно 25% паттернов, которые отражают сделки с наибольшим соотношением прибыль/риск. Чем выше находится верхняя граница бокса и верхняя граница «тени», то есть верхнего уса для рассматриваемого инструмента и таймфрейма, тем лучше, поскольку в этом случае сделки с высоким отношением профит/лосс встречаются чаще.