Исследование эффективности паттерна Pin Bar. Price Action

Целью данной статьи и исследования является определение эффективности использования в трейдинге паттернов Price Action Pin Bar. Мы рассмотрим эти ценовые модели на различных финансовых инструментах и таймфреймах.

Содержание

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

О паттерне Pin Bar

Исследуя паттерн Price Action Pin Bar (РВ), я не буду останавливаться на происхождении его наименования (читайте сказку Карло Коллоди о Пиноккио), ибо в интернете достаточно информации по этому вопросу. При этом нужно понимать, что сам РВ — это бар (свеча), у которого маленькое тело, длинный хвост с одной стороны и небольшой с другой, а паттерн РВ — в классическом варианте это модель из трех баров, обладающих определенными признаками. Также хочу отметить, что рассматриваемый паттерн РВ является достаточно сильным сигналом о предстоящем развороте тренда или переходе к флету, так как сила предыдущего движения цены уже исчерпалась. Поэтому паттерн РВ формируется, как правило, после быстрого тренда.

Правда следует заметить, что некоторые трейдеры работают по данному паттерну уже при сформировании первых двух баров, то есть когда Пиноккио — РВ «высунул» свой «нос». Но давайте все рассмотрим по порядку ибо в настоящем исследовании будут определяться и анализироваться полноценные классические трехбарные паттерны РВ.

Бычьи или медвежьи полноценные классические паттерны РВ, как показано на рисунке выше, состоят из трех баров, которые в ходе описания паттерна будем нумеровать также, как они нумеруются в терминале Metatrader 4: справа — налево.

Таким образом: первый бар — это последний или правый бар в паттерне (называется «правый глаз»), второй бар — это средний бар который собственно и является РВ (называется «нос»), а третий — самый левый бар в паттерне (называется «левый глаз»). При этом, как и в предыдущих статьях по тематике Price Action, нисходящие бары окрашены красным, а восходящие — голубым цветами. Сформируем основные признаки паттерна РВ.

Бычий паттерн РВ можно охарактеризовать (см. правую часть на рисунке выше) и описать следующим образом (звёздочкой отмечены дополнительные положения, сформулированные на основании практического опыта и значительно усиливающие сигнал):

• «нос» — второй бар должен «высунуться», то есть быть значительно ниже точек минимумов (Low) первого и третьего баров;
• нижняя тень второго бара должна быть больше его верхней тени;
• тело самого РВ (второго бара) обязательно должно находится внутри диапазона предыдущей свечи (третьего бара), то есть между его точками максимума и минимума (High и Low) и располагаться ближе к его точке закрытия;
• цена закрытия первого бара выше цен открытия и максимума (High) третьего бара;
• третий бар — должен быть нисходящим, а первый — восходящим;
• тело первого бара должно быть больше тела третьего бара и значительно больше тела самого РВ (второго бара);
• перед паттерном, дающим сильный сигнал, имеет место нисходящий ценовой тренд*;
• перед паттерном, дающим сильный сигнал, имеет место «чистое поле» — то есть левее на уровне точки минимума (Low) второго бара на значительном расстоянии нет никаких движений цены*.

В случае медвежьего паттерна РВ — ситуация зеркальная (см. левую часть на рисунке выше): второй бар показывает новый максимум, а 1-й бар закрывается ниже уровня открытия 3-го бара.

Рекомендуется заключать сделку после закрытия первого бара в направлении, которое показано на рисунке стрелками для каждого типа паттерна РВ. Возможны различные варианты входа в сделку (от консервативного до агрессивного), но в настоящей статье не буду акцентировать на них внимание.

Принципы сбора информации

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

При этом, как всегда, из обработки исключен минутный таймфрейм (М1) как рискованный и малоперспективный, где встречается 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 РВ на этих таймфреймах не значительно (как правило, меньше 300) и не может использоваться для выводов математической статистики.

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 Metatrader 4, при его стандартных настройках, на 23 февраля 2019 .

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 РВ, которое встречается на рассматриваемых таймфреймах и инструментах:

Число паттернов РВ 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 младших таймфреймах. При этом, чем выше таймфрейм, тем меньше количество сформировавшихся паттернов.

Также, беглый взгляд на данные в таблице по дневному таймфрейму D1 позволяет, согласно положениям математической статистики (непредставительность ряда), исключить из дальнейшего рассмотрения этот таймфрейм.

Отметим, что таймфрейм Н4 также можно было бы исключить, но вынужден его оставить из-за интересных данных по инструментам: AUDUSD и USDJPY. А еще хочу отметить, что полученные данные для паттернов РВ порадовали меня своей работоспособностью и стабильностью количественных значений, то есть их небольшим разбросом, по всем инструментам и таймфреймам. Эти данные подтверждают известную истину, что паттерн РВ является одним из достаточно сильных, и в то же время легко распознаваемых, свечных паттернов в графическом анализе.

Статистические показатели паттернов

В качестве основных оставим те же параметры, которые будем получать аналогично предыдущим исследованиям паттернов Внутренний бар, Поглощение, DBLHC и DBHLC, TBL и TBH, Rails и CPR, 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, ибо он 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 максимально — желательно более 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, поэтому он применен мною для отображения результатов данного исследования.

Ниже для каждого фрагмента исследования вы можете увидеть 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 — иногда чрезвычайно значительными, 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 Take Profit к Stop Loss встречаются чаще, а это более перспективно для трейдинга.

Сравнение показателя прибыль/риск по активам

Теперь можно приступить к проведению исследований и сравнению показателей паттерна по всем инструментам для конкретного ТФ. Для этого применим подходы, котрые были описаны и в предыдущих исследованиях – то есть будем рассматривать все выбранные инструменты на конкретном таймфрейме.

Резюме

Сформулирую главные выводы по анализу проведенного исследования статистических показателей паттернов Price Action PinBar (PB). Для выбранных инструментов на рассмотренных основных временных периодах можно утверждать следующее:

1. Характер движения цены обуславливает статистические особенности параметра PL — максимальное отношение прибыли к риску. Это позволяет утверждать, что однозначно отдать предпочтение какому-то одному инструменту или таймфрейму достаточно непросто. При реальной торговле нужно комплексно рассматривать все особенности финансового инструмента, сочетая при этом различные подходы анализа и оценки ситуации.
2. Следует отметить, что наиболее подвержены разбросу статистические параметры PL рассматриваемых паттернов — верхние границы их третьего и четвертого квантилей для рассмотренных инструментов и таймфреймов.
3. Опираясь на статистические результаты, полученные в проведенных исследованиях для параметра PL можно сказать, что наиболее целесообразно использовать паттерны PB в практической торговле, используя следующие подходы:
   • по рассмотренным таймфреймам в лидерах для торговли зарекомендовали себя инструменты GBPUSD и AUDUSD, а в аутсайдерах оказался EURUSD ;
   • при рассмотрении возможностей практической торговли по инструментам предпочтительно торговать на периодах М5 и Н4, а в аутсайдерах оказались периоды М15 и М30.

Как и в предыдущих статьях по исследованиям паттернов, подчеркиваю, что выводы, полученные в результате настоящего исследования, целесообразно применять как одну из компонент вашей торговой системы.