Price Action. Исследование эффективности паттернов PPR

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

Паттерн Price Action PPR (Pivot Point Reversal – пивотная, то есть опорная точка поворота) относиться к разворотным паттернам и состоит из трех баров. Возникает, как правило, после быстрого тренда.

Бычий или медвежий паттерн PPR, как показано на рисунке выше, формируется тремя барами, 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, второй бар — это средний бар, третий — самый левый бар в паттерне. При этом, как и в предыдущих статьях по тематике Price Action, нисходящие бары окрашены красным, а восходящие — голубым цветом.

Бычьий паттерн PPR можно охарактеризовать и описать следующим образом (пункты обозначенные знаком * — дополнительные, сформулированные на основании собственного опыта; их наличие дает более сильный сигнал):

• 3-й и 2-й бары нисходящие, а 1-й бар обязательно восходящий
• минимум 2-го бара ниже 1-го и 3-го баров
• минимум 3-го бара выше минимумов 2-го и 1-го баров
• цена закрытия 1-го бара выше минимума 2-го бара
• максимум 1-го бара выше максимума 2-го бара
• нижняя тень 2-го бара больше его верхней тени *
• тело 2-го бара меньше тел 1-го и 3- го баров *

В случае медвежьего паттерна PPR — ситуация зеркальная: второй бар показывает новый максимум, а третий закрывается ниже второго, но не выше открытия первого.

Рекомендуется заключать сделку после закрытия первого бара в направлении, которое показано на рисунке стрелками для каждого типа паттерна PPR.

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 был написан скрипт, который «отлавливает» и сохраняет данные параметров по паттернам Price Action PPR. 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 PPR 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 26 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 PPR, которое встречается на рассматриваемых таймфреймах и инструментах:

Число паттернов PPR 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: USDCAD, GBPUSD и USDJPY.

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 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, поэтому он приведен для отображения результатов 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 — 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, 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

Сформулируем главные выводы по анализу проведенного исследования статистических показателей паттернов Price Action PPR. Для выбранных инструментов на рассмотренных  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 ТФ 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 практические результаты проведенных исследований и полученные статистические данные параметра PL можно сказать, что наиболее целесообразно использовать паттерны PPR в практической торговле, используя следующие подходы:
   • по каждому рассмотренному инструменту можно торговать минимум на двух периодах;
   • для рассмотренных инструментов предпочтительно торговать на периодах: М5, М15 и Н4.

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.