В пределах выборки по показателю средней прибыли со сделки наилучшие результаты дали системы на основе простого скользящего среднего, наихудшие — на основе адаптивного скользящего среднего. Другие два варианта скользящих средних дали промежуточные результаты, причем экспоненциальное среднее работало лучше в моделях на основе пересечения, а треугольное с передним взвешиванием — в моделях на основе наклона. Из всех моделей на основе пересечения по показателю ДОХ% также лучше всего работали простые скользящие средние. В общем, модели на основе пересечения работали так же или немного лучше, чем модели на основе наклона, возможно, ввиду их более быстрой реакции на рыночные изменения. Вне пределов выборки простое скользящее среднее было однозначно лучшим для моделей, основанных на пересечении, а треугольное с передним взвешиванием — лучшим для моделей, основанных на наклоне. По показателю ДОХ% экспоненциальное скользящее среднее, видимо, было лучшим для моделей, основанных на пересечении, а треугольное с передним взвешиванием — опять- таки лучшим для моделей, основанных на наклоне.
При рассмотрении отдельных тестов обнаруживается, что вне пределов выборки наилучшие показатели имела модель, испытанная в тесте 21 : основанная на наклоне, использующая треугольное скользящее среднее с передним взвешиванием и вход по стоп- приказу. Результаты вне пределов выборки для моделей на треугольном скользящем среднем с передним взвешиванием были, в общем, лучше при всех видах приказов. Видимо, между различными факторами во всех тестах присутствовали сильные взаимосвязи, например для моделей с пересечением в пределах выборки вход по рыночному приказу при открытии следующего дня всегда был наихудшим, вход по стоп- приказу давал средние результаты и вход по лимитному приказу был всегда наилучшим вне зависимости от вида использованного скользящего среднего.
Вне пределов выборки результаты были менее закономерны. При использовании простого скользящего среднего результаты были более всего близки к полученным в пределах выборки; при использовании экспоненциального среднего лимитные приказы работали хуже всего, а стопприказы лучше всего; рыночные приказы давали средние результаты. Вне пределов выборки при использовании треугольного скользящего среднего с передним взвешиванием стоп- приказы были самыми худшими, а лимитные приказы — наиболее эффективными. Таким образом, существует взаимодействие между скользящимсредним, входом и временем.
Модели, основанные на наклоне, всегда плохо работали при рыночном приказе; лимитные и стоп- приказы давали близкие результаты: в двух случаях был предпочтителен лимитный приказ (при простых скользящих средних и адаптивных скользящих средних) и в двух случаях — стоп- приказ (при экспоненциальных и треугольных скользящих средних). Как и ранее, вне пределов выборки отмечалось большее разнообразие результатов.
Для простых скользящих средних лучше всего работали лимитные приказы, а хуже всего стоп- приказы. При использовании экспоненциальных средних наблюдалась отмеченная ранее типичная картина: рыночный приказ работает хуже всех, лимитный приказ — лучше всех, а стопприказ дает средние результаты. Как уже было сказано, треугольное скользящее среднее в сочетании со стоп- приказом работало очень необычно.
Для адаптивного скользящего среднего наилучшим был лимитный приказ, наихудшим — стоп- приказ, а рыночный приказ при открытии следующего дня работал немного лучше стоп- приказа.
