Замечания относительно структуры исследования

По своей природе исследовательские расчеты, использован­ные при создании данного вида модели выбора момента времени, име­ют тенденцию задействовать процессы, часто выдающие такие резуль­таты, которые оптимизированы для периода времени, охваченного данными исследования, и которые не повторяются в реальном време­ни в будущем. Способ уменьшения, если не полного устранения, этих связанных с оптимизацией проблем состоит в том, чтобы протестиро­вать модель на двух или большем количестве промежутков времени. Параметры устанавливаются на основе одного периода времени, а за­тем применяются к последующим периодам, чтобы посмотреть, про­должает ли модель работать так же хорошо в гипотетически обозна­ченном будущем, как делала это в прошлом.

Модель выбора на основе тройного темпа движения была создана и протестирована следующим образом. Во-первых, ее параметры уста­навливались, опираясь на отрезок времени с сентября 1972 г. по 31 декабря 1988 г. Эти параметры затем были применены к остальной части проверяемого периода времени, с 1 января 1989 г. по 5 мая 2004 г. Сравнительные результаты представлены в таблице.

Функционирование модели выбора времени на основе тройного темпа движения по периодам

 

 

Хотя в функционировании модели тройного темпа движения на­блюдалось определенное ухудшение между периодом ее создания (1972-1988 гг.) и последующим проверочным периодом (1989-2004 гг.), ее результаты фактически оставались относительно стабильными, учитывая рост ежедневной волатильности NASDAQ Composite в те­чение 1989-2004 гг., широкие и беспорядочные подъемы в 1999 г. и падения во время рынка «медведей» (не говоря о снижении повсед­невного интереса к NASDAQ Composite после 1999 г.). В своем иссле­довании я обнаружил, что в последние годы лишь очень немногие мо­дели выбора времени сохранили свою эффективность и что модель тройного темпа движения работала значительно лучше большинства из них.

Между прочим, исследования показывают, что принципы модели тройного темпа движения могут с успехом применяться и к другим рынкам (например, к рынку государственных казначейских облига­ций США). Тестирование задним числом подтверждает, что на этом очень трудном для работы рынке можно значительно снизить свои риски с минимальными последствиями для прибыльности.