Статистическое прогнозирование для построения эффективных торговых стратегий на валютном рынке Литинский Денис Семенович
480 руб. | 150 грн. | 7,5 долл. ‘, MOUSEOFF, FGCOLOR, ‘#FFFFCC’,BGCOLOR, ‘#393939’);» onMouseOut=»return nd();»> Диссертация — 480 руб., доставка 10 минут , круглосуточно, без выходных и праздников
Автореферат — бесплатно , доставка 10 минут , круглосуточно, без выходных и праздников
Литинский Денис Семенович. Статистическое прогнозирование для построения эффективных торговых стратегий на валютном рынке : Дис. . канд. экон. наук : 08.00.12 : Москва, 2003 159 c. РГБ ОД, 61:03-8/3398-7
Содержание к диссертации
Глава 1. Международный валютный рынок FOREX и прогнозирование валютных курсов 10
1.1. Статистический анализ рынка FOREX 10
1.2. Прогнозирование валютных курсов с помощью технического анализа 18
1.3. Анализ методов прогнозирования валютных курсов с помощью осцилляторов 30
1.4. Проведение спекулятивных операций во время действия ценовых трендов 43
Глава 2. Разработка эффективных торговых стратегий и статистических моделей для прогнозирования курсов валют 48
2.1. Методика построения эффективных торговых стратегий FOREX 48
2.2. Методика построения статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени 58
2.3. Методика апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют, критерии оценки качества моделей и торговых стратегий 66
Глава 3. Практическое применение разработанных методик на рынке FOREX 77
3.1. Практическое построение эффективных торговых стратегий FOREX 77
3.2. Практическое построение статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени 91
3.3. Апробация статистических моделей для прогнозирования курсов валют, оценка качества моделей и торговых стратегий 99
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В связи с интеграцией Российской Федерации в мировое экономическое сообщество российские инвесторы получили широкий доступ к мировым финансовым рынкам. Это дает огромные возможности по проведению различного рода финансовых операций. Одним из самых привлекательных является международный валютный рынок FOREX, который характерен большим объемом сделок, высокой ликвидностью и доходностью.
Ежедневный объем операций мирового рынка FOREX составляет около 2 триллионов долларов США. При таком значительном объеме операций никто из участников в отдельности не может повлиять на ход торгов, а движение цен определяется лишь как результат массовых действий всех участников торгов. Такая ситуация наиболее благоприятна для прогнозирования конъюнктуры рынка, что нельзя сказать про российский валютный рынок, который находится на начальной ступени своего развития. Годовой объем всех межбанковских торгов иностранной валюты на Московской межбанковской валютной бирже (ММВБ) в 2002 году составил всего 65 млд. долларов США. Ввиду своего сравнительно небольшого объема операций российский валютный рынок подвержен сильному влиянию со стороны крупных инвесторов. Прогнозы могут очень часто оказаться неверными из-за неожиданного вмешательства крупных инвесторов в ход торгов.
Несомненно, работа на мировом рынке FOREX имеет преимущества для российского инвестора и трейдера перед работой по проведению операций с иностранной валютой на ММВБ. Следует также сказать, что проводимые ими операции не могут быть успешными без применения методов статистического прогнозирования, используемых всеми мировыми финансовыми институтами.
Отметим также что, несмотря на целый ряд открывшихся перед российскими инвесторами возможностей, работа по проведению операций на
рынке FOREX может оказаться неэффективной без учета реальных российских экономических условий. Под такими условиями понимаются в основном условия по проведению сделок, которые предлагают российские брокерские компании. Для учета таких условий на рынке FOREX первостепенное значение имеет разработка научно-методологического обеспечения участников операций. Важнейшим инструментарием такого обеспечения являются статистические методы анализа и прогнозирования курсов валют.
Тем не менее, при огромном практическом интересе к работе на рынке FOREX в отечественной научной печати уделяется мало внимания разработке соответствующего научно-методологического обеспечения.
Все это обусловило выбор темы диссертации, ее актуальность в научном и практическом плане.
Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке методики статистического прогнозирования курсов валют для получения эффективных торговых стратегий на международном валютном рынке FOREX.
В связи с целью были поставлены и решены следующие задачи:
-провести статистический анализ рынка FOREX;
-осуществить экономический анализ российских условий выполнения валютных операций на рынке FOREX;
-рассмотреть вопросы построения и апробации статистических моделей, отражающих влияние различных характеристик инструментов «технического анализа» на формирование результатов прогноза движения валютного курса;
-выявить основные особенности построения эффективных торговых стратегий на рынке FOREX, использующих статистические модели для прогнозирования курсов валют;
-сформулировать проблемы оценки качества моделей и торговых стратегий и определить пути их решения.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступает международный валютный рынок FOREX. Предметом исследования является процесс статистического прогнозирования валютных курсов, а также эффективность процесса принятия решения об инвестировании на рынке FOREX.
Методологическая база исследования. Теоретической и методологической основой диссертации являются научные труды ведущих российских и зарубежных ученых в областях: статистики, эконометрики, прогнозирования, «технического анализа», машинной обработки данных. В качестве статистического инструментария использовались методы корреляционного и регрессионного анализа, методы «технического анализа» по прогнозированию валютных курсов, включая, скользящие средние, осцилляторы, теорию циклов, графические фигуры.
Для решения задач исследования использовались следующие пакеты прикладных программ: MetaStock 7.0, STATISTICA 6.0, Excel 97.
Информационная база исследования. Информационную базу исследования составили котировки рынка FOREX информационного агентства «REUTERS»,, а именно, часовые и дневные изменения курсов EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY, CHF/USD за 1999 — 2002 годы. Также использовались материалы периодической печати, информация, полученная непосредственно с веб-сайтов российских брокерских компаний.
Научная новизна диссертации заключается в разработке методик построения и апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют, позволяющих повысить эффективность торговых стратегий на рынке FOREX.
В результате выполненного исследования сформулированы и обоснованны следующие результаты, выносимые на защиту:
-показаны возможности получения высоких прибылей от спекулятивных операций на рынке FOREX для российских трейдеров и инвесторов;
-выбраны наиболее эффективные условия российских брокеров по проведению сделок;
-разработаны методики построения и апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени;
-предложена методика построения эффективных торговых стратегий на рынке FOREX с использованием разработанных статистических моделей;
-разработаны критерии оценки качества моделей и торговых стратегий и апробированы на примере использования Индекса Относительной Силы и Стохастического осциллятора.
Практическая значимость результатов исследования. Разработанные методики могут применяться для краткосрочного статистического прогнозирования (от 1 часа до нескольких дней) валютных курсов. Данные методики могут быть использованы широким кругом российских инвесторов и трейдеров. Выводы и рекомендации диссертации могут быть также использованы ЦБ РФ при разработке отдельных мероприятий курсовой политики, Госкомстатом РФ в анализе тенденций валютного рынка.
Апробация и реализация работы. Основные положения и выводы диссертации доложены и получили положительную оценку на Международной научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (МЭСИ 2002 г.), на семинарах кафедры Математической статистики и эконометрики и кафедры Высших финансовых вычислений. По теме диссертации опубликовано 7 статей общим объемом 3 п. л. Статистические модели для прогнозирования курсов валют, предложенные в данной диссертации, внедрены в КБ Содбизнесбанк.
Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, глоссария и приложений.
Во введении: поставлены цель и задачи исследования, раскрыта актуальность темы, обоснована практическая значимость работы и научная новизна.
В первой главе:«Меэюдународный валютный рынок FOREX и прогнозирование валютных курсов» дан статистический анализ рынка FOREX, критический обзор современных методов прогнозирования валютных курсов с помощью «технического анализа», особое внимание уделено анализу методов прогнозирования с помощью осцилляторов.
Во второй главе:«Разработка эффективных торговых стратегий и статистических моделей для прогнозирования курсов валют «.
В этой главе рассмотрены основные методологические вопросы построения эффективных торговых стратегий на рынке FOREX. Разработаны методики построения и апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени. Предложены критерии качества моделей и торговых стратегий.
В третьей главе:«Практическое применение разработанных методик на рынке FOREX» рассмотрены практические аспекты применения разработанных методик: построение эффективных торговых стратегий; построение и апробация статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени. Оценка качества моделей и торговых стратегий позволила сделать рекомендации об их практическом применении.
По теме диссертации опубликованы следующие работы:
Литинский Д. С. Кризис на фондовом рынке США в апреле 2000. Сб. Математико-статистический анализ в социально-экономических исследованиях. — М.: МЭСИ, 2001 г. -0,2 п. л.
Литинский Д. С. Сопоставление технического и фундаментального анализа курса USD^Y за период 1982-2000 год. Сб. Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. — М.: МЭСИ, 2002 г. -0,2 п. л.
Литинский Д. С. Сопоставление технического и фундаментального анализа курса GBP/USD за период конец 1998-на начало 2001 года. Сб.
Математико-статистический анализ социально-экономических процессов. -М.:МЭСИ, 2002 г.-0,2 п. л.
4. Литинский Д. С. Методология построения моделей для обобщенного анализа сигналов осцилляторов на примере Индекса Относительной Силы. Экономика и Финансы. № 19 (21) — М.: Тезарус, 2002 г.-0,9 п. л.
5. Литинский Д. С. Построение оптимальных стратегий на основе осцилляторов для работы на рынке FOREX. Экономика и Финансы. № 19 (21) — М.: Тезарус, 2002 г.-1Д п. л.
Литинский Д. С. Апробация работы модели для обобщенного анализа сигналов Стохастического осциллятора. Сб. Математико-статистический анализ социально-экономических явлений. — М.: МЭСИ, 2003 г.-0,2 п. л.
Литинский Д. С. Методология проверки адекватности модели для обобщенного анализа сигналов Стохастического осциллятора. Сб. Математико-статистический анализ социально-экономических явлений. -М.:МЭСИ, 2003 г.-0,2 п. л.
Статистический анализ рынка FOREX
На рынке FOREX заключаются конверсионные сделки. Конверсионные сделки — это сделки по обмену одной национальной валюты в другую по согласованному курсу на определенную дату. Конверсионные сделки делятся на операции типа спот и форвард. Операция тип спот — это операция обмена валют с датой поставки на следующий день после заключения сделки. Операция типа форвард — это операция обмена валют со сроком поставки от нескольких дней до нескольких лет.
По данным Банка международных расчетов (Швейцария, г. Базель) ежедневный объем мировых конверсионных операций в 1989 году составил 932 млрд. долларов США, а в конце1993 года ежедневный объем составлял 1100 млрд. долларов США. Ежегодный прирост объемов международной торговли валютами составляет 5-7%. На рис. 1 показано распределение ежедневного объема конверсионных операций по рынкам мира (%).
В конце 2002 года ежедневный объем конверсионных операций в мире составлял около 2 триллионов долларов США.
Отличительной особенностью рынка FOREX является круглосуточная активность. Участники рынка в течение 24 часов в разных точках мира производят сделки с различными валютами. Из-за разности часовых поясов в одних точках мира у участников рынка заканчивается рабочее время, в других точках мира рабочее время начинается. Такой режим работы рынка FOREX стал возможным благодаря развитию современных информационных технологий. Участники рынка FOREX для своей круглосуточной деятельности используют высокотехнологичные каналы связи, спутниковые и компьютерные системы.
Современный международный валютный рынок возник в начале 70-х годов, но основы его развития были заложены в 1944 году в Бреттон-Вуддсе, США. В Бреттон-Вуддсе были заключены соглашения, по которым на мировом финансовом рынке действовала система фиксации обменных валютных курсов.
Эта система заключалась в том, что конвертируемость валют стала совершаться на основе фиксированных валютных паритетов, выраженных в долларах США. Одна тройская унция золота приравнивалась к 35 долларам США. Свободные рыночные колебания валют не могли превышать 1% в каждую сторону от официальных паритетов. Международный валютный рынок был подвержен сильному государственному регулированию. Рынок был неликвидным. Система фиксированных обменных курсов существовала до начала 70-х годов. В начале 70-х США отказались от золотого содержания доллара, курс стал определяться рыночным спросом и предложением (свободно плавающий курс). У всех основных мировых валют на данном этапе развития рынка установлен свободно плавающий курс.
Основной объем всех операций на рынке FOREX приходится сейчас на следующие валюты: доллар США (USD), евро (EUR), британский фунт стерлингов (GBP), японская иена (JPY), швейцарский франк (CHF).
Высокая ликвидность рынка FOREX, а также развитие информационных технологий, позволяющих использование для торгового процесса различных информационных каналов, дали развитие механизма мароісевой торговли (от англ. margin — сумма депозита (залога) трейдера в брокерской фирме или банке, покрывающая риск от потерь при операциях, связанных с изменением цены валюты). При марэюевой торговле всегда происходит купля или продажа валюты по одной цене (открытие позиции) и продажа или купля валюты по другой цене (закрытие позиции). Открывая позицию, трейдер вносит сумму залога, составляющую несколько процентов кредита, предоставляемого для сделки. Сумма залога вносится с депозита трейдера в брокерской фирме. Этот депозит чаще всего называется залоговым (margin). Благодаря этому депозиту трейдер может продать, например, 100000 долларов за швейцарские франки, имея на депозите сумму от 500 до 2000 долларов в зависимости от кредитного плеча. Кредитное плечо (leverage) -это финансовый механизм, позволяющий кредитовать спекулятивные операции под залоговую сумму. Плечо 1:100 означает, что трейдер для оперирования суммой в 100000 долларов должен предоставить залог 1000 долларов. После закрытия позиции в случае прибыли залоговая сумма возвращается. В случае убытков потери вычитаются из залоговой суммы. В случае возникновения прибыли от изменения валютных курсов, она начисляется на счет трейдера. Стандартная сумма, которой трейдер оперирует на торгах, называется лотом.
Рассмотрим пример валютной позиции по швейцарскому франку с кредитным плечом 1:100, рис. 2. Позиция открыта 19 августа 2002 года в 9.00, куплено 100000 долларов за франки по цене 1,4922 франка за доллар (затрачено 149220 франков). Через 7 часов позиция закрыта, 100000 долларов продано за франки, но уже по цене 1,5028 франка за доллар (получено 150280 франков). Разница между затраченными и полученными франками равна 1060 франков. По курсу 1,5028 франка за доллар это составляет 705,35 долларов, это и есть прибыль. Для проведения такой операции при плече 1:100 требуется задействовать сумму залогового депозита равную 1000 долларов. Получено 70,53 % прибыли. Получение прибылей такого высокого уровня отличает работу на рынке FOREX от других видов бизнеса.
Методика построения эффективных торговых стратегий FOREX
Формальное использование осцилляторов вне строгой рыночной стратегии может обернуться очень большими убытками, поскольку осциллятор может предсказать тенденцию, но никогда не бывает точно ясна величина предсказанного подъема или спада.
Возникает необходимость контроля уровня прибыли, при которой следует закрывать сделку во время открытой позиции. Также возникает необходимость контроля уровня потерь, при котором следует закрывать сделку во время открытой позиции, поскольку опять же точно не известна величина движения в невыгодном для игрока направлении.
Несомненно, учитывая все вышеперечисленные аспекты применения осцилляторов, трейдер может рассчитывать на достижение более высоких успехов, поэтому возникает вопрос проверки эффективности разработанных правил в рамках торговой стратегии. Несомненно, лучшей проверкой торговой стратегии является ее реальная эксплуатация, но такой путь может привести к большим рискам. Поэтому на практике вновь созданную стратегию тестируют на исторических данных. Это позволяет заранее учесть возможные слабые места стратегии еще до ее реальной эксплуатации. Под построением эффективной стратегии в данной работе наряду с выработкой торговых правил будет также пониматься и тестирование торговой стратегии, а также и внесение корректировок в работу стратегии по результатам тестирования.
Исходя из вышесказанного, для более эффективной работы использовать осцилляторы всегда следует в рамках строгой рыночной стратегии, учитывающей как свойства осцилляторов полезные для прогнозирования, так и экономические условия работы. Для решения перечисленных выше проблем диссертантом разработана методика построения эффективных торговых стратегий на рынке FOREX. Блок-схема методики представлена на рис. 14. Далее подробно описаны этапы данной методики.
Этот этап является первичным, так как без сведений об экономических условиях проведения сделок невозможно будет рассчитывать реальные прибыли и убытки. В начале этого этапа происходит сбор сведений об существующих на рынке экономических условиях. Собирается следующая информация о брокерских компаниях: минимальный размер залогового депозита; кредитное плечо; минимальный размер рыночного лота для открытия позиции; величина спреда; величина комиссии; котируемые валютные пары.
После обобщения вышеуказанных данных следует сделать выбор брокерской компании, через которую следует ввести работу на рынке. Полученные в результате анализа данные в дальнейшем используются для подсчета экономического эффекта от проведения сделок на основе построенных стратегий.
Под определением средней продолжительности сделок понимается, как долго будет длиться в среднем операция: несколько часов, дней, недель и т. д. Продолжительность сделки влияет на принципы, на которых будет базироваться стратегия. Выбор средней продолжительности сделки осуществляется посредством изучения рекомендаций для рынка, изложенных в теоретических работах. Кроме того, на принятие решений о продолжительности сделки влияют средние значения изменения курсов за основные торговые периоды (час, день, неделя и т. д.). На основе значений средних изменений курсов и экономических условий сделок можно предположить оптимальное значение средней продолжительности сделок с точки зрения прибыли. А после этого уже можно сделать и вывод о том, на каких данных будет происходить тестирование стратегии и анализ текущей рыночной ситуации для принятия решения о заключении сделки. Эти данные будут давать средний масштаб данных. Кроме того, следует также определить краткосрочный и долгосрочный масштабы.
Практическое построение эффективных торговых стратегий FOREX
В данной главе для проведения практических исследований основных принципов, изложенных в предыдущих главах, используются исторические данные котировок FOREX информационного агентства «REUTERS». База данных котировок взята с ресурса www.fxclub.org.
Для проведения практического исследования построим 4 торговые стратегии на основе:
— Стохастического осциллятора для сделок купли (Стратегия 1);
— Стохастического осциллятора для сделок продажи (Стратегия 2);
— Индекса Относительной Силы для сделок купли (Стратегия 3);
— Индекса Относительной Силы для сделок продажи (Стратегия 4). Построение эффективных стратегий будем проводить по алгоритму, предложенному в пункте 2.1.
Для выбора наилучших условий проведения сделок произведен экономический анализа российских условий выполнения валютных операций.
На первом этапе анализа была рассмотрена информация об условиях 10 наиболее известных брокерских компаний Российской Федерации. В прил. 5 приведены условия проведения сделок этих компаний. Эти сведения получены на основе анализа их веб-сайтов.
Все дилинговые центры предлагают практически одинаковые условия. На данном этапе развития подобного бизнеса существует разделение условий на 2 основные группы по величине минимального лота. Первая группа -минимальный лот до 100000 базовых единиц. Вторая группа — минимальный лот от 100000 базовых единиц. Внутри этих групп условия также практически одинаковы. Условия второй группы характеризуются отсутствием комиссии, спредом в 5 пунктов. В среднем издержки на проведение операции составляют 5 пунктов, и все они образуются за счет покрытия спреда. Все исследуемые дилинговые центры предлагают условия этой группы. Первая группа характеризуется несколько большими издержками на проведение торговых операций. Практически все центры вводят комиссионный сбор, исчисляемый в пунктах. Комиссионный сбор взимается с каждой операции. Некоторые увеличивают спред или одновременно увеличивают спред и комиссию. В среднем издержки на проведение операции составляют 10 пунктов, что в 2 раза больше, чем у условий второй группы. Условия этой группы предлагают такие дилинговые центры как: МеритБанк, FXCLUB, КБ Сембанк, АЛЬПАРИ. Наименьшие минимальные значения депозитов для первой и второй групп 100 и 1000 USD соответственно.
Исходя из всего, сказанного выше, наиболее эффективно использовать условия проведения сделок второй группы, так как издержки на проведение сделок меньше в 2 раза. Кроме того, более эффективно остановить свой выбор на дилинговых центрах, предлагающих наименьшие минимальное значение депозита — 1000 USD, так как это условие дает преимущество в том, что для доступа на рынок требуется наличие меньшего количества средств.
В результате экономического анализа российских условий выполнения валютных операций выявлен набор наиболее эффективных условий. Данный набор снижает в 2 раза издержки на покрытие комиссионных расходов брокера при прочих равных условиях, по сравнению со средними расходами по всем брокерам: кредитное плечо -1:100; минимальный лот -100000 единиц базовой валюты; спред — 5 пунктов; комиссия — 0, минимальный размер залогового депозита — 1000 USD. Стратегии разрабатываются с учетом этого набора условий. Вышеперечисленный набор условий предлагают дйлинговые центры: FXCLUB КБ, Сембанк, АЛЬПАРИ, Inforex.
Статистическое моделирование
Статистическое модели́рование — исследование объектов познания на их статистических моделях. «Статистические модели необходимы для теоретического изучения влияния флуктуаций, шумов и т.п. на процессы. При учёте случайных процессов движение системы будет подчиняться уже не динамическим законам, а законам статистики. В соответствии с этим могут быть поставлены вопросы о вероятности того или иного движения, о наиболее вероятных движениях и о других вероятностных характеристиках поведения системы». [1]
Содержание
Виды статистических и эконометрических моделей [ править | править код ]
Линейная регрессия (OLS)
Регрессии на бинальные переменные
Авторегрессионная модель
Система одновременных уравнений (SEM)
Модель линейной вероятности (LPM)
Логит модель (Logit)
Пробит модель (Probit)
и др.
Применение [ править | править код ]
В физике [ править | править код ]
Основное применение статистические модели получили в физике.
В частности, «математический аппарат для изучения статистических процессов в колебательных системах составляют так называемые уравнения Эйншнейна — Фоккера». [1]
В социальных и экономических науках [ править | править код ]
Эконометрическое модели́рование — разновидность статистического моделирования, используемое для исследований экономических процессов и явлений.
С целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений или показателей, интересующих исследователя, используют, в частности, в эконометрике, в эконофизике, или для обработки массивов данных, имеющихся в распоряжении современных разработчиков лекарств [2] .
Примеры [ править | править код ]
Примером регрессионной эконометрической модели может послужить функция потребления Кейнса:
Ещё одним примером статистической модели может служить Нормальное Распределение:
которое, например, может хорошо моделировать распределение роста людей в общей совокупности всех населяющих какую-нибудь страну.
«Дневник трейдера»: объективная статистика в онлайн-режиме
«Статистика трейдера» — это усовершенствованный дневник трейдера. Благодаря улучшенному функционалу и онлайн-фиксации вы можете качественнее анализировать свою торговлю. А значит, делать ее более прибыльной!
Почему «Статистика для трейдеров» – это умная тетрадь сделок
Анализ сделок — это тот волшебный инструмент, который позволяет отточить торговую систему до идеала. Но в реальной жизни трейдер часто забывает вносить записи об ордерах. Из-за этого часть ценной информации теряется.
Онлайн-журнал трейдера решает эту проблему раз и навсегда! Все совершенные операции вносятся в дневник форекс-трейдера автоматически. После этого данные обрабатываются, сортируются и предстают в удобном для понимания виде. Занимает данный процесс доли секунды.
Торговый дневник обеспечивает индивидуальный подход к каждому клиенту. Ведь при анализе сделок учитывается ваша личная торговая стратегия, динамика торгов и модель поведения. В результате у вас появляются более глубокие и фундаментальные данные, которые увеличивают эффективность трейдинга. Это лучший способ взглянуть на себя со стороны.
Используя тестер стратегий, вы можете оценить:
общую доходность;
процент прибыльных и убыточных сделок;
соотношение Short- и Long-позиций;
методы входа в ордер/выхода из ордера и др.
«Статистика трейдера»: Функционал и его особенности
Что представляет собой «Статистика трейдера»? Это набор таблиц и диаграмм с возможностью сортировки и изменения параметров. В нем есть как данные, выведенные автоматически, так и информация, внесенная вручную. Например, комментарии по какой-либо позиции или ее субъективная оценка. Это помогает трейдеру ориентироваться в дневнике, а качество анализа повышается.
В журнал автоматически попадает информация с торговой платформы и из отчета брокера. В нем есть также встроенный редактор сделок. Это необходимо для самостоятельного внесения данных.
Дневник сделок трейдера позволяет сравнивать и группировать операции по определенным параметрам. Узнайте, какие позиции приносят вам наибольшую прибыль, а какие тянут депозит на дно! Откройте свой секрет успеха и пользуйтесь им для получения дохода.
Что можно анализировать
Для составления максимально полной и грамотной аналитики в сервисе есть:
21 сводная таблица;
37 цифровых показателей;
77 графиков и диаграмм.
Каждая деталь вашей торговой стратегии под контролем!
Журнал сделок трейдера включает в себя:
Качественный анализ информации по заданным параметрам. Это временные периоды, финансовые инструменты и пр.
Оценку эффективности стратегий и управления капиталом.
Динамику торговли. Оцените свой стиль трейдинга, проторгованный объем, стратегию, способы входа в рынок и выхода из него, направление позиций и размеры лотов.
Формирование результатов по доходности.
Возможность добавления собственной статистики. С ее помощью трейдеру легче анализировать, как меняется его торговля.
Возможность ведения личного дневника, где проходит работа с эмоциональными состояниями.
И это не полный перечень возможностей сервиса, а лишь его основные функции. Используйте достоверную аналитику, которая всегда под рукой!
* «Статистика трейдера» предоставляется бесплатно сроком на 1 год при условии пополнения счета от $1000.
Мы предлагаем больше, чем традиционный Форекс. Мы предлагаем инновации, комфорт и надежность.
Индикатор «Real Market Volume»
Уникальный индикатор увеличит кол-во успешных сделок на 50%.
Риск-менеджер
Минимизирует убытки, сохраняет депозит.
TIMA
Для прибыльных инвестиций и доходной торговли.
50 оттенков Форекса
Актуальная книга для трейдера и инвестора.
Торговый алгоритм
Разрабатывает ТС на основе наработок трейдера.
Статистика трейдера
Сильные и слабые стороны вашей торговой системы.
Статистические модели
Пример простейшей статистической модели
\[y_i = 135.16 + \epsilon_i,\]
где \(\epsilon_i\) — это остатки модели, имеющие нормальное распределение со средним значением 0 и стандартным отклонением 16.96: \(\epsilon_i \sim N(0, 16.96)\). Остатки рассчитываются как разница между реально наблюдаемыми значениями переменной \(Y\) и значениями, предсказанными моделью (в рассматриваемом примере \(\epsilon_i = y_i — 135.16\)). Из этого второго способа записи модели видно, что она представляет собой ни что иное, как линейную регрессионную модель, у которой нет ни одного предиктора (подробнее см. здесь). Модели, у которых нет предикторов, часто называют «нулевыми» (англ. null models).
нахождение границ доверительных интервалов для параметров модели;
оценка уровня неопределенности в отношении предсказываемых моделью значений зависимой переменной;
оценивание статистической мощности (и сопутствующая задача — нахождение минимального объема наблюдений, необходимого для ответа на стоящий перед исследователем вопрос);
сравнение искусственно сгенерированных значений зависимой переменной с реально наблюдаемыми значениями (с целью выяснить, насколько хорошо модель подходит для описания изучаемого явления).
Как мы уже выяснили, альтернативным способом генерации тех же значений будет следующий:
Рис. 2. Гистограммы значений кровяного давления, симулированных на основе 20 альтернативных реализаций нулевой модели.
Рис. 3. Гистограмма значений ИКР, рассчитанных для каждого из 1000 симулированных распределений кровяного давления. Вертикальная синяя линия показывает ИКР реально наблюдаемых значений кровяного давления (из рис. 1).
Пример модели с одним количественным предиктором
Предположим, что помимо кровяного давления мы также измеряли у каждого испытуемого его/ее возраст (в годах):
Рис. 4. Связь между возрастом и систолическим кровяным давлением. Небольшие отрезки светло-серого цвета по краям графика соответствуют наблюдаемым значениям возраста (вверху) и кровяного давления (справа). Подробнее об этом типе диаграмм см. здесь. Для визуализации тренда в данных добавлена регрессионная линия (синего цвета).
Согласно полученным результатам, модель кровяного давления можно записать как
где \(\epsilon_i \sim N(0, 8.953).\)
Графически эта модель изображена выше на рис. 4 в виде линии тренда. Обратите внимание: помимо высокой значимости параметров подогнанной модели (P Зачем нужны статистические модели?
В общем виде истинную функцию зависимости переменной \(Y\) от набора предикторов \(X\) можно обозначить как \(Y = f(X) + \epsilon\). В сущности, статистическое моделирование (или «статистическое обучение«, от англ. statistical learning, см. James et al. (2013) An Introduction to Statistical Learning. Springer) представляет собой набор подходов, позволяющих оценить \(f\) на основе ограниченной совокупности наблюдений. Существуют две основные причины для нахождения \(f\):
Предсказание: часто у нас в распоряжении имеется набор значений предикторов (например, уровень доходов, уровень образования, опыт работы, пол, возраст, кредитная история), на основе которых мы хотели бы предсказать определенный отклик \(Y\) (например, риск невозврата кредита). Поскольку остатки модели в среднем равны 0 (см. выше), мы можем их проигнорировать и предсказать \(Y\) как \(\w В таких случаях мы также оцениваем \(f\), но не для осуществления предсказаний, а для понимания характера взаимоотношений между переменной-откликом и предикторами (например, насколько силен отклик при изменении того или иного предиктора, какой из предикторов наиболее важен, и т.п.). Так, в примере выше мы выяснили, что возраст тесно связан с уровнем систолического давления — информация, которая может оказаться очень важной для практикующего врача.
В этом сообщении я постарался раскрыть суть понятия «статистическая модель», но обсудил лишь некоторые аспекты построения и применения статистических моделей. Тема эта бесконечна. Например, ничего не было сказано о параметрическом и непараметрическом типах моделей, методе максимального правдоподобия как универсальном методе оценивания параметров моделей, линейных и нелинейных моделях, проверке адекватности модели (хотя эта тема частично была затронута на примере симуляций), выборе «оптимальной» модели, переобучении, перекрестной проверке, и др. Об всем этом я обязательно напишу в будущих сообщениях — подписывайтесь на рассылку, чтобы не пропустить ничего интересного 🙂
Что такое статистика Форекс
Статистика Форекс играет очень важную роль, так что любой спекулянт, который желает добиться успеха, должен ее вести. Любой трейдер должен периодически проводить анализ своей торговой стратегии. Никто вам не может запретить вести торговлю хаотично, без применения определенной торговой методики, да и такая торговля тоже может приносить прибыль, но в этом случае результативность в большей степени будет зависеть от фортуны.
При этом вовсе не обязательно вести торги вручную, так как на сегодняшний день существует большое количество советников, которые всю работу делают самостоятельно. Но стоит отметить, что нужно регулярно вести статистику, чтобы точно знать потенциальную прибыль и убытки.
Проверка торговой стратегии на эффективность
Любая торговая методика должна содержать описание причин закрытия сделок, что позволит провести комплексный анализ, и сохранить психологическое спокойствие спекулянта, а это является очень важным моментом.
Для начала вам нужно выяснить, в течение какого времени нужно тестировать торговую стратегию, чтобы получить объективную оценку. Стратегии должны оцениваться с краткосрочной или долгосрочной точки зрения, так как в краткосрочном периоде оценивать не правильно. Дело в том, что любая торговая методика может периодически вызывать убытки, что сделает оценку необъективной.
Сразу хочу отметить, что точного времени для тестирования стратегии вам никто не скажет, так как у каждой торговой методики свой срок. В этом случае работает правило «Чем дольше, тем лучше». Так, например, если было открыто только 5 сделок, то это сильно мало, чтобы оценить стратегию, а если 30 сделок, то в таком случае можно уже делать какие-то выводы по поводу эффективности торговой методики.
Если стратегия является долгосрочной, ее целесообразно протестировать на истории в течение года, чтобы было открыто, как минимум, 30 сделок. Подведем итог: ссудить об эффективности той или иной торговой стратегии можно только после открытия, как минимум, 30 сделок.
6,0,1,0,0
Обращаем внимание на потенциальную прибыль и убыток
Статистика Форекс предполагает также учет соотношения прибыли к убыткам. Торговая стратегия считается удачной только в том случае, если она в течение длительного времени приносит прибыль, превышающую убыток.
Еще один важный момент, на который стоит обращать внимание, — это длительность серии из убыточных сделок. Конечно же, серия прибыльных сделок радует больше, чем убыточных, но рано или поздно «черная полоса» наступит. С длинной серией убыточных сделок часто сталкиваются трейдеры, предпочитающие внутридневной трейдинг, когда они надеяться на продолжительные тренды, а попадают во флет. Как раз в эти моменты, пока на рынке не зародится тренд, могут быть отрицательные сделки.
Статистика Форекс предполагает учет и этого фактора, чтобы быть к нему готовым. В противном случае трейдер может получить шок и потерять весь свой капитал. Если спекулянт будет заранее знать возможные причины появления серии убыточных сделок, он сможет вовремя обезопасить свой капитал и продолжить торги в более благоприятный период.
При составлении статистики, нужно выделить возможную длину серии убыточных сделок, чтобы быть готовым к такому развитию событий. Таким образом, вы сможете определить возможный размер убытков в зависимости от используемого начального депозита.
Показатели анализа эффективности торгов
Большинство новичков считает торговлю на валютном рынке подобием азартной игры и не понимают всю важность статистики Форекс. Они не желают вникать в особенности валютного рынка и оценивать разнообразные показатели торговли.
12,1,0,0,0
На самом деле, спекулянту для оценки ситуации на рынке не нужно использовать огромное количество разнообразных формул. Для успешного ведения торгов, достаточно выбрать самые важные показатели и своевременно выполнять их оценку.
Одним из самых важных показателей, который необходимо обязательно принимать во внимание, является фактор восстановления. Этот показатель отображает соотношение выбранной методики создания позиций с максимальной просадкой, которая возникает при ее использовании.
Процесс вычисления фактора восстановления состоит из трех этапов:
В самом начале следует выявить объем дохода, который был получен в результате применения выбранной торговой системы. Итоговая прибыль вычисляется путем вычитания из объема успешных позиций объема неудачных.
На следующем этапе нужно определить максимальное значение просадки. В качестве максимального объема просадки следует воспринимать потери от самой продолжительной серии убыточных позиций.
Затем необходимо разделить итоговый доход на размер максимальной просадки.
Формула, которая применяется для вычисления фактора восстановления, отображена на следующем фото.
Чем выше значение фактора восстановления, тем более эффективной является применяемая вами методика ведения торгов. Оптимальными принято считать торговые методики, значения фактора восстановления которых превышает значение 2.
Профит фактор
Вторым показателем, который в обязательном порядке необходимо учитывать в процессе ведения торгов на валютном рынке, является профит фактор. Этот показатель представляет собой соотношение объема всех успешных позиций и объема всех неудачных ордеров. Вычисляется профит фактор довольно просто. Формула, которая применяется для расчета этого показателя, отображена на следующей картинке.
18,0,0,1,0
Вашу методику создания позиций можно считать удачной, если значение ее профит фактора превышает 2. Некоторые создатели торговых методик и советников убеждают трейдеров, что для получения стабильного дохода достаточно, чтобы значение профит фактора было не менее 1,5, но на самом деле, это не так.
Практика показывает, что длительное применение советника и стратегии, профит фактор которых ровняется 1,5, может в итоге привести к полному обнулению депозита. Чтобы избежать подобного варианта развития ситуации, рекомендуется применять торговые методики со значением профит фактора не менее 2.
Важно четко осознавать, что если вы используете торговую систему со значением профит фактора более 2, то это не значит, что вы будете получать высокий доход, не прилагая особых усилий. Для получения желаемого дохода, спекулянту нужно научиться справляться с собственными эмоциями, таким как жадность и страх, которые мешают строго следовать правилам выбранной методики создания позиций.
Существует такой показатель, как достоверный профит фактор, который отображает, насколько эффективно трейдер использует получаемые от выбранной методики создания позиций сигналы.
Чтобы вычислить значение достоверного профит фактора, вам необходимо отнять от общего дохода объем самой успешной сделки, а результат разделить на размер максимальной просадки.
24,0,0,0,1
Этот показатель позволяет более точно выявить эффективность применяемой стратегии. Высокое значение этого показателя говорит о том, что стратегия является действительно эффективной.
Методология моделирования динамики валютного курса
Рубрика: 9. Финансы, деньги и кредит
Статья просмотрена: 4150 раз
Библиографическое описание:
Крюков П. А. Методология моделирования динамики валютного курса [Текст] // Экономика, управление, финансы: материалы Междунар. науч. конф. (г. Пермь, июнь 2011 г.). — Пермь: Меркурий, 2011. С. 66-72. URL https://moluch.ru/conf/econ/archive/10/748/ (дата обращения: 02.10.2020).
Понятие валютного рынка (ВР) включает в себя многообразие финансовых инструментов и институтов, органы регулирования и пр. участников, которые оказывают разнонаправленное влияние на динамику валютного курса (ВК), что приводит к его изменчивости, которая, в свою очередь, является основной причиной его неопределенности. Поэтому для всех участников валютного рынка актуален вопрос прогнозирования возможных изменений курса (направления движения — рост, падение) с целью минимизации потерь и обеспечения прибыльности совершаемых операций.
Для прогнозирования валютного курса используют методы фундаментального (ФА) и технического (ТА) анализа, которые являются основой инструментария валютного дилинга. Все методы ТА можно разделить на три группы: графический, теория циклов и математико-статистический. К последней группе относят методы, в основе которых лежат формализованные модели, описывающие закономерности поведения макроэкономических показателей (валютного курса), построенные с помощью известных математических и экономических теорий.
Для прогнозирования валютного курса в практической деятельности трейдера широко применяются все три группы методов технического анализа. Общим недостатком методов можно указать «ручной» способ и субъективизм принятия решения в реализации торговых операций. Известно, применимость индикаторов и осцилляторов в реальной торговле невысока [1]. Кроме того, низкая достоверность применяемых методов ТА, на которую указывают исследования М. Чекулаева и В.Н. Якимкина [2], объясняется тем, что они предполагают временные ряды ВК однородными и подчиняющимися одному закону распределения (нормальному в теории эффективного рынка).
С развитием вычислительной техники и средств коммуникаций, появлением сети Интернет появилась возможность автоматизировать процесс принятия решения в виде механической торговой системы трейдера, позволяющей формализовать правила торговли, научно обосновать элементы принятой торговой стратегии. Исследования, опыт создания прогностических механических торговых систем на финансовых рынках практически не представлены в научной литературе.
В статье приводится обзор современных эмпирических исследований методов анализа и прогнозирования валютного рынка и описание нового методического подхода к моделированию динамики валютного курса с позиции решения задачи типологической классификации его состояний методами факторного шкалирования и логистической регрессии.
Обзор эмпирических исследований методов моделирования валютного рынка
В работе Рычкова В.В. [3] предложена методика анализа и прогнозирования валютного рынка, включающая систему генерации сигналов торговой системы (купить, продать, удерживать, закрыть текущую позицию). Для генерации и идентификации сигналов используется анализ пересечения нескольких экспоненциальных скользящих средних с разными периодами усреднения. Критерием открытия позиций на куплю/продажу являются эмпирически найденные пороговые значения величины среднего количества всех подаваемых сигналов. Критерием закрытия позиции – уровень прибыли/ убытка, задаваемый экспертом. Сравнение эффективности методики на разных частотах временного ряда показывает, что наибольшая эффективность достигается на часовых данных. Недостатком является использование скользящих средних, известно, что они часто дают ложные сигналы, особенно во флэте, запаздывание сигнала во время тренда и разворота тенденции, что приводит к потере прибыли. Достоинством методики является простота использования, недостатком – неточность сигналов описания рыночной ситуации, низкая эффективность при боковом тренде.
В работе Зинина А.Н. [4] предложены модели прогнозирования доходности валют (и портфеля инвестора) на ВР FoRex , построенные на основе выделения периодических компонент ряда доходности методами сингулярного спектрального анализа. Анализируется ряд доходности в виде логарифмических разностей валютного курса. Для определения периодических компонент и их характеристик применяется метод предсказания главных компонент ( PCLP ) Д. Тафтса и Р. Кумаресана. Расчеты по предложенным моделям в соответствии с разработанными методиками представляют собой вычислительную задачу большой емкости. Указанный недостаток ограничивают возможности использования данного подхода для активной стратегии трейдера на рынке Forex в быстро изменяющихся условиях.
В работе Литинского Д.С. [5] предложена методика построения эффективных трендовых торговых стратегий с использованием индикатора PCC и осцилляторов RSI , Stohastic . Модели представляют собой уравнения регрессии, в которых управляющая переменная (УП) представляется линейной функцией некоторых характеристик осцилляторов. Значения УП интерпретируются как критерии достоверности сигналов на вход в рынок (выход с рынка). В торговой стратегии для определения текущей (долгосрочной) тенденции используется технология «тройного выбора» и индикатор PCC , т.е. идентификация текущего тренда осуществляется вне модели. Получено четыре модели для четырёх стратегий. Результаты апробации моделей на часовых данных курса GBP / USD для всех четырех стратегий показывают, что добавление управляющей переменной (модели) к стандартным стратегиям (без модели) практически не меняет ситуацию.
В работе Болотовой Л.Р. [6] представлены методы и модели исследования временного ряда валютного курса пары евро-доллар и ряда его приращений с целью выявления долговременной памяти, её глубины, трендоустойчивости, циклов. Используются методы фрактального анализа и аппарат теории нечетких множеств. Для определения уровня риска используется фрактальная характеристика временного ряда – показатель Херста. Результаты фазового анализа временных рядов подтверждают наличие долговременной памяти, которая объясняется присутствием циклов. Предложена шестицветная кусочно — автоматная прогнозная модель, в которой исходный числовой ряд приращений ВК преобразуется в лингвистический путем замены числовых значений термами (лингвистическими переменными) с учетом глубины памяти исследуемого ряда. Результат прогноза (величина приращения ВК на день) представляется в виде нечеткого множества, который затем трансформируется в числовой эквивалент с помощью процедуры дефазификации. Модель и метод прогнозирования предназначены для предпрогнозного этапа исследования ВР. Автор определяет область применения полученных результатов – краткосрочное прогнозирование критических тенденций на валютном рынке в качестве дополнительного инструмента трейдера.
В работе Смирнова С.В. [7] сделан акцент на исследование экономико-математических моделей влияния макроэкономических факторов на валютные курсы, в основу которых положено понятие индекса меновой ценности валюты. Предложены показатели инвариантных индексов меновой ценности валюты (аддитивный и мультипликативный), которые использованы для модификации стандартных (структурных) моделей для определения равновесного ВК. Рассмотрены модель Манделла-Флеминга, монетарные модели с гибкими и с жесткими ценами Дорнбуша. Предложена методика факторно-регрессионного анализа влияния агрегированных факторов на номинальные и «инвариантно — индексные» курсы валют, с помощью которой разработаны новые эконометрические модели регрессии меновой ценности валюты на выделенную группу агрегированных факторов. Построена регрессия индекса меновой ценности британского фунта на выделенные 4 главные компоненты. Низкие значения коэффициента детерминации уравнения регрессии — 0, 309 и величин удельного влияния каждого агрегированного фактора на валютный индекс британского фунта свидетельствуют о невысокой практической значимости полученной модели для прогнозирования ВК (не все факторы учтены).
В работе Муравьева Д.Г. [8] предложен алгоритм (модель) прогноза биржевых котировок на основе «многомерного нелинейного регрессионного метода, частным случаем которого, являются слоистые нейронные сети». Исходные данные в модели предварительно сглаживаются с помощью полинома Чебышева. В качестве нелинейной функции регрессии (индикаторной функции) использован гиперболический тангенс. С помощью оцененной модели осуществлялся прогноз значения валютного курса на день вперед. Для сравнения эта же модель, полученная нейросетевым методом, применялась для прогнозирования направления движения валютного курса. Автор делает вывод, что регрессионный метод показал лучший результат. Недостатком предложенного подхода является относительно низкий процент правильных прогнозов (60%). Кроме того, знак значения гиперболического тангенса «+/-» интерпретируется как рост / падение (восходящий / нисходящий тренд) курса соответственно, в том числе и на участках бокового тренда, что резко снижает ценность модели для использования в трендовой стратегии.
Исследование на указанную тему предложено Гуляевой О.С. [9]. Автор в своей работе указывает на «смешанную» (неоднородную) природу ВК и возможности разбиения временной кривой на «фрактальные интервалы». В качестве показателя неоднородности кривой временного ряда ВК автор использует фрактальную размерность, метод определения которой, состоит в измерении длины кривой в различных масштабах времени. Автор выделил три интервала изменений значений фрактальной размерности: персистентный (соответствует тренду), стохастический (соответствует флэту) и антиперсистентный интервал (предупреждает о смене тренда). Недостатками являются: субъективный выбор «характерных участков» временной кривой для расчета фрактальной размерности, предпрогнозный характер метода и низкий процент точности прогноза на двух последних интервалах.
В работе Панилова М.А. [10] предложена новая теоретическая модель равновесного валютного курса, динамика которого формируется в результате агрегированного спроса и предложения на валюту участников валютного рынка: экспортеров, импортеров, домашних хозяйств (населения), центральных банков. В основе модели лежат подмодели динамики основных фундаментальных показателей, влияющих на формирование ВК: дефициты торгового и платежного балансов, индексы инфляции и пр. Получены спецификации моделей для каждого участника рынка. Эмпирическая проверка синтетической модели формирования ВК рубля на основе моделей спроса и предложения со стороны участников рынка проводилась на месячных данных ВК рубля по отношению к доллару США и евро за 1999 – 2008 годы. Прогнозирование динамики осуществлялось на основе модели Ингла – Гренжера. Предложенная модель может применяться для средне- и долгосрочного прогнозирования динамики валютного курса в биржевой практике. Модель не учитывает влияние валютных спекулянтов на формирование ВК, тогда как в краткосрочной перспективе в каждый момент времени они обеспечивают высокую ликвидность рынка.
Кратко сформулируем основные выводы обзора. Все подходы к проблеме моделирования динамики ВК различны с точки зрения определения понятия прогнозирования. Большинство работ акцентирует внимание на прогноз как определение направления тренда, а не на непосредственно предсказание будущего значения цены инструмента. Анализируя работы, посвященные моделированию динамики валютного курса, можно сделать вывод, что вся методология в публикациях по характеру используемых методов может быть сгруппирована в три основные категории. Первая категория посвящена непосредственно прогнозированию будущего значения ВК методами множественной регрессии.
Вторая группа работ использует сигнальный метод в рамках решения задачи диагностики (разладки) временного ряда. В качестве математического аппарата для построения моделей используются:
спектральный и фрактальный анализы для классификации (периодизации) временной кривой с целью выделения однородных участков динамического поведения ВК;
формализация индикаторов вероятностей на основе многомерной нелинейной регрессии и нейросетей;
формализация управляющей переменной на основе сигналов известных индикаторов и осцилляторов.
Третья группа исследователей пытается прогнозировать динамику номинального и реального валютных курсов на основе товарного подхода (модели потока на основе теории ППС, модель Манделла – Флеминга) и монетарного подхода – монетарные модели с жесткими и гибкими ценами.
Указанные недостатки рассмотренных подходов не позволяют построить эффективные торговые стратегии для реальной торговли на валютном рынке с автоматизацией процесса принятия решений. Поэтому дальнейшим направлением развития теории и практики прогнозирования ВК является применение современных методов, позволяющих повысить точность прогноза, в частности, за счет уточнения границ однородных выборок (участков временной кривой) по текущему состоянию временного ряда ВК.
Методический подход автора к моделированию динамики ВК
В основе нового подхода лежит методология моделирования динамики ВК как сложной динамической системы с позиции решения задачи типологической классификации его состояний, учитывающая фактическую неоднородность временной кривой валютного курса. В качестве инструмента решения задачи используются методы логистической регрессии (вероятностный подход) и факторного шкалирования (функционально – структурный подход) на разных частотах временного ряда. Под методологией будем понимать систему принципов и методов, применяемых для описания и исследования динамики ВК, объединенных общей концепцией. Основа концепции – объектно — ориентированный взгляд на динамику ВК в смысле методов дискретной классификации. Формально методологию можно представить в виде набора элементов: Mt =< Pr , < Ar , Op >, In > , где Pr – принципы; Ar – архитектура формальных моделей с соответствующими описаниями (представлениями) Op ; In – инструментальные средства – отражение принципов, архитектуры и метода < Ar , Op >, реализующие соответствующие моделирующие алгоритмы. Основу формализуемых методов моделирования в данной методологии составляет корреляционно – регрессионный анализ многомерных данных. Сформулируем принципы методологии ( Pr ):
Наблюдаемая фактическая неоднородность временной кривой ВК определяет возможность разбиения её на кластеры – участки однородных наблюдений.
Состояние ВК в момент времени t интерпретируется как объект, описываемый вектором, координаты которого — значения показателей, оказывающих существенное влияние на динамику ВК.
Прогноз – идентификация (диагностика) текущего состояния ВК (текущей ситуации) – отнесение к определенному типу динамического поведения временной кривой (восходящий, нисходящий, боковой тренд). В силу инерционности экономических процессов, прогноз будущего направления движения – текущий тренд продолжится.
Подробное описание методики моделирования динамики ВК в рамках нового подхода, строгое обоснование моделей, полученных на основе методов логит-регрессии и факторного шкалирования, приводятся в предыдущих работах автора [11, 12]. Информационной базой исследования являются котировки рынка FoRex – часовые и дневные изменения курса EUR / USD c 2004 по 2009 годы [13]. Кратко рассмотрим основные этапы моделирования и применение полученных моделей к построению эффективных торговых стратегий на ВР FoRex .
Моделирование динамики ВК на часовых данных
В общем случае, задача прогнозирования валютного курса решается путем построения нелинейной динамической системы, восстанавливающей функцию условного математического ожидания, описывающую стохастическую зависимость валютного курса вида , где — вектор – функция предварительного преобразования переменных. Качество прогноза оценивается с помощью функции – индикатора вероятности вида: , , то есть , где ψ – некоторый порог отсечения, α – параметр, принадлежащий множеству Α . P f ( L ( X , &#; )) — монотонная функция распределения, область значений которой — интервал от 0 до 1. В качестве индикаторной функции выбрана функция логистического распределения . Линейный предиктор L ( X ,α) имеет вид: , где x j &#; X ( j = 1,…, k ) – переменные, однозначно определяющие состояние рынка (системы) в момент времени t . Для разработки и идентификации модели используется логит – регрессия. Применение интеграла вероятности в качестве преобразования некоторой линейной функции позволяет получить результат в интервале от 0 до 1. Для доказательства адекватности полученных моделей использованы стандартные статистические критерии и процедуры. Для оценки качества модели логит — регрессии используется инструмент ROC — анализ . Структура индикатора представляет собой общий индекс, описывающий множественную классификацию сигналов от различных известных индикаторов, осцилляторов и индексов различных показателей динамики валютного курса (переменных модели), выражающий совпадение сигналов для идентификации текущего динамического поведения цены инструмента.
В результате предварительного анализа отобраны следующие переменные (факторы). В качестве динамического показателя колебаний относительно среднего уровня в момент времени t (волатильность доходности) принимаем линейное отклонение логарифмических приращений курсов валют, к значению которого применено преобразование (для укрупнения). В модели – это переменная корЛинОткл .
В качестве показателя сигнала точки разворота используем величину d -разность значений оперативной и сигнальной линий индикатора MACD , к которой применено преобразование . В модели – это переменная Кор MACD разн . Знак значения индикатора идентифицирует направление тренда: «+» – восходящий, «-» – нисходящий тренд, смена знака – точка разворота.
Осцилляторы индекс относительной силы RSI и Stochastic без запаздывания (а иногда и с опережением) показывает назревающие развороты трендов. Величина dR= (RSI(8)- MA(8)) →0 дает пересечение осциллятора со своей средней MA(8) и предупреждает о развороте цены. В модели – это переменные RSI разПР и RSI _100 . RSI _100 – это величина dR/100 , а RSI разПР – значение, полученное в результате применения преобразования Фишера к RSI _100 . Знак значения индикатора идентифицирует направление тренда: «+» – восходящий, «-» – нисходящий тренд; смена знака и значение, близкое к нулю, предупреждает о развороте тенденции.
Стохастический осциллятор Stochastic предсказывает разворот с большой точностью, состоит из 2-х линий: медленной и быстрой. Пересечение медленной и быстрой линий d2=%K — %D →0 предсказывает точку разворота. В модели – это переменная % D пр , значение которой получено в результате применения преобразования Фишера к переменной % D /100 . Для вычисления значений индикатора и осцилляторов используются известные расчетные формулы.
Для идентификации точки разворота тенденции и областей тренда используем средний темп роста и прироста цены закрытия за n=10 последних баров. В модели – это переменная корСрПрирост , к которой применено преобразование . Знак значения индикатора идентифицирует направление тренда: «+» – восходящий, «-» – нисходящий тренд; смена знака предупреждает о развороте тенденции. Для восходящего / нисходящего тренда средний прирост (цен закрытия за последние 10 периодов) увеличивается с ростом / падением цены и уменьшается при корректировке цены.
Обозначим переменные: корЛинОткл – x 1 , корСрПрирост – x 2 , и RSI _100 – x 3 , Кор MACD разн – x 4 , RSI разПР — x 5 , % D пр – x 6 . Результаты оценки моделей с помощью программы Statistica 6.0 подробно изложены в работе автора [11]. Пороги отсечения моделей найдены по двум критериям: максимальной суммарной чувствительности и специфичности, баланса между чувствительностью и специфичностью. Получены модели:
L ( x ) = 6,0 + 11,1992 &#; x 2 — 20,0 &#; x 3 — 19,8217 &#; x 1 (М1);
L ( x ) = 18,0056 &#; x 4 — 7,6658 &#; x 5 + 6,0 &#; x 6 — 4,42162 (М2.2);
L ( x ) = 19,0 &#; x 4 — 12,1016 &#; x 5 — 1,0 (М2.1).
Пригодными для прогнозирования валютного курса признаны все три модели [11]. Лучшие результаты (в том числе с позиции полученной прибыли) показала модель М2.1 с порогом отсечения ζ м 2 =0,22 .
Моделирование динамики ВК на дневных данных
Под факторным шкалированием (ФШ) в данной работе понимаем факторный анализ с целью выделения скрытых факторов, объясняющих закономерности поведения валютного курса, и шкалирование — вычисление значений выделенных факторов для каждого объекта (состояния курса) через значения наблюдаемых переменных. В данном исследовании сначала проводится разведочный ФА методом главных компонент, затем по величине собственных значений и процента дисперсии определяется необходимое число факторов и проводится повторный ФА, решение которого принимается окончательным.
В качестве исходных переменных, характеризующих текущую ситуацию на рынке в момент времени t , использованы цена закрытия и средняя цена. В общем случае, текущую ситуацию на рынке описывает вектор с координатами X t =< x 1 , x 2 , x 3 , x 4 >, где: Верхняя_цена – x 1 , Нижняя_цена – x 2 , и Верхняя_средняя – x 3 , Нижняя_средняя – x 4 . Каждая из указанных величин представляет собой скорость изменения тренда в одинаковых единицах измерения и соответствует тангенсу угла наклона линии поддержки или сопротивления к оси времени, проведенной через соседние пики (префикс в имени – «Верхняя») или впадины (префикс в имени – «Нижняя»). Каждая впадина или пик является точкой разворота промежуточной тенденции. Вычисляется угловой коэффициент прямой, соединяющей две соседние впадины или два соседних пика по известной формуле. Угловой коэффициент пересчитывается в пунктах. Значения x 1 и x 2 вычислены по цене закрытия.
Для получения факторного отображения в данной работе используется МГК (метод главных компонент). Для проверки адекватности однофакторного решения используются различные критерии в том числе, с целью оценки значимости решения — метод максимального правдоподобия (ММП) [12].
Выделенный фактор используется для ФШ, цель которого – определение значений общего фактора через наблюдаемые переменные. Проекции случаев (объектов) на фактор — план подтверждают гипотезу о типе поведения валютного курса и его возможной типологической классификации. Классы состояний ВК (объектов) нисходящий/ восходящий тренд, флэт хорошо разделяются и не пересекаются. Значение фактора Factor 1 > 1,25 стандартных отклонения определяет состояние как нисходящий тренд; Factor 1 — как восходящий тренд и значение, лежащее в интервале 1,25 > Factor 1 > -1,1 , определяет тип поведения ВК как флэт [12]. Скрытый первый фактор может иметь название – тип тренда, которое раскрывает экономический смысл выявленной закономерности.
Верификация модели проводилась в два этапа: классификация объектов, поиск пороговых значений и реализация простой торговой стратегии на экзаменационной выборке объема 1249 наблюдений [12]. Вычислены факторные координаты случаев, использована факторная шкала, полученная в программе Statistica 6.0:
Для поиска пороговых значений факторной шкалы, применен ROC – анализ, в результате которого найдены пороговые значения: П1=-19,66 и П2=22,83, доставляющие максимальную прибыль торговой стратегии [12].
Проведена классификация валютного курса по правилу: если -19,66 , то наблюдается флэт; если ФК , то – восходящий тренд; если ФК > 22,83 , то – нисходящий тренд (ФК – значение факторной шкалы). Результаты классификации: тип тренда – 0, процент правильной классификации — 86,52%; тип тренда – 1, процент правильной классификации — 91,67%; тип тренда – 2, процент правильной классификации — 94,23%; общий процент правильной классификации — 89,46%. Результаты тестирования торговой стратегии (в пунктах): количество сделок – 106, прибыль — 29522,9961, убыток — -95,9992, чистая прибыль — 29426,9961.
Эффективность торговых стратегий на основе использования системы
«двойного выбора» сигнала открытия позиции
Сравним результаты применения моделей логит-регрессии и факторного шкалирования на одном и том же интервале наблюдений (интервал построения и тестирования логит-моделей): дневные данные – 38, часовые данные – 873 (период с 17.06.2004 по 6.08.2004 г.). Рассмотрим три торговые стратегии. Оценим их эффективность по критерию максимальной прибыли.
Стратегия 1. Торговля с применением ФШ на дневных данных. Используются пороги отсечения: порог 1 =-19,66 и порог 2=22,83. Описание стратегии: вход на покупку по сигналу – ФК (тренд восходящий); вход на продажу по сигналу – ФК > 22,83 (тренд нисходящий); если -19,66 , то наблюдается флэт (не торговать во флэте); смена соответствующего сигнала – закрытие текущей и открытие разворотной позиции.
Стратегия 2. Торговля с применением логит — регрессии на часовых данных без отсечения флэта . Используется модель индикатора вероятностей М2.1 с порогом отсечения ζ м =0,22:
Описание стратегии: вход на покупку по сигналу – прогнозное значение вероятности &#; > 0,22 (тренд восходящий); вход на продажу по сигналу — &#; (тренд нисходящий); смена соответствующего сигнала – закрытие текущей и открытие разворотной позиции.
Стратегия 3. Торговля с применением логит-модели М2.1 на часовых данных с отсечением флэта на дневных данных с помощью ФШ. Используется система «двойного выбора»: одновременно анализируются сигналы моделей на разных частотах временной кривой. Описание стратегии: вход на покупку – сигнал на часовых данных – нисходящий, а на дневных — восходящий тренд (вход на продажу – наоборот); если сигнал на дневном диапазоне флэт, – не торговать; смена соответствующего сигнала – закрытие текущей и открытие разворотной позиции. Результаты работы стратегий (в пунктах) приведены в табл. 1.
Оценка эффективности стратегий
Статистика рынка Форекс
Успешные трейдеры – это 8-10 процентов от общего числа тех, кто пытается сделать свое состояние на торговле финансовыми активами. Такова статистика Forex. Однако стоит отметить, что эти цифры – лишь общая статистика. Ее можно встретить на сайте практически любой компании, предлагающей услуги по доступу на Форекс.
На самом деле, цифры эти не являются постоянными. Они могут варьироваться в зависимости от ситуации. Дело в том, что часть тех, кто пытался и ничего не добился (и входил, соответственно, в те самые 90 процентов) могут попытаться снова заработать. И если им это удастся сделать, то они войдут уже в 8-10 процентов. И в этом случае, статистика Forex изменится.
В этой статье мы попробуем разобраться в том, как определяется процент успешных сделок на рынке Форекс и вообще, зачем нужен этот показатель. Вернемся к брокерам Форекс. У одной компании, статистика Forex может быть 5 процентов успешных трейдеров.
Другая компания демонстрирует более высокие результаты. У нее тех, кто зарабатывает, окажется 8 процентов. У третьей компании процент успешных трейдеров Форекс может достигать 10. Как видите, данные действительно разные. Поэтому статистика рынка Форекс тоже может быть разной.
Как быть в такой ситуации? Реально ли высчитать процент трейдеров, которые добиваются успеха или это все миф? На самом деле, есть масса вариантов, как именно это сделать. Один из американских трейдеров и экономистов Талеб предложил свою методику.
Такая статистика рынка Форекс рассчитывается с учетом временного фактора. То есть в основе метода лежит расчет процента успешных в зависимости от того, как долго они торгуют.
Пример работы с методом Талеба
Допустим, у нас есть статистика рынка Форекс от одного трейдера. В качестве определяющего периода берется один год. Вероятность того, что этот трейдер либо увеличит, либо уменьшит свой депозит составляет 50/50.
Если отталкиваться от этих исходных данных, то из 10 000 человек, которые пришли в трейдинг уже через 5 лет останется лишь 313 трейдеров, которые будут успешными. Соответственно, у нас этот показатель будет равняться трем процентам.
Работая с этим методом, вы сможете без труда рассчитать, каков процент успешных трейдеров составил на конец года или даже нескольких месяцев.
Почему успешных трейдеров так мало?
Как видите, статистика Форекс неумолима. Тех, кто зарабатывает регулярно, крайне мало. Ведь даже если мы возьмем двух разных трейдеров, в совершенно одинаковых обстоятельствах они могут показывать противоположные результаты.
Как показывает практика и статистика Форекс, успешные трейдеры – это, в первую очередь, те, кто имеет несколько иное мышление. Зачастую, эти люди умеют предугадывать ситуацию и делать точные прогнозы.
К тому же, статистика выигрыша в Форекс говорит еще и о том, что успешные спекулянты умеют управлять капиталом и рисками. Даже если мы возьмем двух трейдеров с одинаковым количеством прибыльных и убыточных сделок и одним и тем же стартовым депозитом, далеко не факт, что их результат будет одним и тем же.
Проблема в том, что те, кто ничего не добиваются в трейденге, обычно отводят управлению капиталом и рисками второстепенное значение. Очень многие новички ошибочно полагают, что успешный трейдер – это большое количество прибыльных сделок и мизерное убыточных.
Но рынок Форекс хорош тем, что даже если соотношение прибыльных и убыточных сделок будет примерно одинаковым, исключительно за счет управления капиталом и рисками можно добиться позитивного результата.
Приведем пример. Допустим, трейдер открыл десять сделок. Из них пять убыточных и пять прибыльных. На первый взгляд, его убытки будут примерно равны доходу. Но есть одно важное «но!». Предположим, по системе, трейдер соблюдает соотношение риска к профиту как 1 к 3.
Переведем это в пункты. Предположим, что трейдер рискует 20 пунктами, а цели по профиту находятся на дистанции 60 пунктов. Соответственно, по итогам 10 сделок трейдер теряет 100 пунктов, а зарабатывает 150.
Пример очень прост, но он нагляден. При одном и том же количестве прибылей и убытков, статистика торговли на Форекс показывает совершенно разные результаты!
Зачем вообще знать всю эту информацию? Прежде всего, она нужна для того, чтобы понимать, что каждый трейдер может перейти из группы тех, кто теряет, в группу тех, кто зарабатывает.
Показатель этот действительно динамичен. Успех в трейдинге – это сочетание различных аспектов, в том числе умение прогнозировать, соблюдать правила управления капиталом и рисками, контроль над эмоциями.
Все самое лучшее от Академии только нашим подписчикам
Математическое моделирование и анализ адаптивных методов прогнозирования валютного курса
Математические методы прогнозирования могут разрабатываться на основе различных функций, динамических рядов и аналитических зависимостей. Для математического моделирования и прогнозирования валютных рынков в качестве входной информации могут выступать как ценовая динамика и ее производные (значения индикаторов, значимые уровни и т.п.), так и рыночные макроэкономические показатели. В математических моделях прогнозирования финансовых временных рядов в качестве входной информации используется ценовая динамика. Однако иначе происходит работа с информационными моделями временных рядов, которые являются описаниями объектов-оригиналов с помощью схем, графиков, формул, чертежей и т.п. Одним из важнейших видов информационного моделирования является математическое, когда описания формулируются на языке математики. Соответственно, и исследование таких моделей ведется с использованием математических методов.
Математически задача прогнозирования валютного курса может быть сведена к задаче аппроксимации многомерных функций и, следовательно, к задаче построения многомерного отображения. В зависимости от типа выходных переменных аппроксимация функций может принимать вид: классификации или регрессии. Следовательно, в моделях прогнозирования валютных курсов можно выделить две крупные подзадачи: 1. построение математической модели; 2ю обучение экспертных сетей, реализующих решение задачи. В результате изучения предметной области должна быть разработана математическая модель прогнозирования, включающая набор входных переменных; метод формирования входных признаков и метод обучения экспертной системы.
Аналитические зависимости
Рассмотрим особенности модели прогнозирования валютного курса на базе аналитических зависимостей.
Данная модель строится на основе анализа механизма образования валютного курса. Вид формулы в данном случае будет зависеть от характера и вида взаимодействующих факторов, влияющих на формирование валютного курса. За основу модели берется гипотеза о паритете покупательной способности. Далее в процессе рассмотрения реальных экономических систем добавятся новые факторы, и обобщенная модель выберет основные факторы, влияющие на образование валютного курса.
Повышение эффективности краткосрочных операций с валютой — одна из важных задач в деятельности банков и других инвесторов, которые продают и покупают различные валюты в значительных объемах, стремясь придать движение имеющимся в наличии свободным резервам, чтобы избежать потерь от конъюнктурных колебаний курсов и получить дополнительную прибыль. Причем валютные операции осуществляются с большой скоростью через Internet, так как очень важно выйти на валютный рынок с предложением раньше конкурентов. Все это – составная часть непрерывного процесса формирования оптимальной структуры валютных резервов.
Эффективность валютных операций существенным образом зависит от надежности прогнозов колебания курсов валют. Именно поэтому краткосрочное прогнозирование курсов имеет большое практическое значение для оперативной деятельности банков и прочих инвесторов. А вопрос о возможности применения статистических методов для этой цели представляется актуальным и естественным. Проблема краткосрочного прогнозирования курсов валют с применением статистических моделей рассматривается исходя из того, что для успешного ведения валютных операций требуется получение прогнозов на одни сутки вперед. Как, например, в фильме «Пи» математик Макс Коэн в течение многих лет пытается найти и расшифровать универсальный цифровой код, согласно которому изменяются курсы всех биржевых акций. По мере приближения к разгадке, мир вокруг Макса превращается в мрачный кошмар: его преследуют могущественные аналитики с Уолл-стрит, чтобы обнаружить код вселенского мироздания. Находясь на грани безумия, Макс должен сделать решающий выбор между порядком и хаосом и решить, способен ли он совладать с могущественной силой, которую сейчас пробудил его гениальный разум. Но это – фантастика. В реальности не тяжкий труд, а ход мысли определяет инвестиционный доход, при этом для оценки эффективности идеи может служить только адекватное математическое моделирование.
Адаптивные методы прогнозирования
Трудно провести четкую грань, отделяющую адаптивные методы прогнозирования от неадаптивных. Уже прогнозирование методом экстраполяции обычных регрессионных кривых содержит некоторый элемент адаптации, когда с каждым новым получением фактических данных параметры регрессионных кривых пересчитываются и уточняются. Через достаточно большой промежуток времени может быть заменен даже тип кривой. Однако здесь степень адаптации весьма незначительна; к тому же с течением времени она падает вместе с увеличением общего количества точек наблюдения и соответственно с уменьшением в выборке удельного веса каждой новой точки.
Последовательность процесса адаптации выглядит следующим образом. Пусть модель находится в некотором исходном состоянии, и по ней делается прогноз. Когда истечет одна единица времени (шаг моделирования), анализируем, насколько далек результат, полученный по модели, от фактического значения ряда. Ошибка прогнозирования через обратную связь поступает на вход системы и используется моделью в соответствии с ее логикой для перехода из одного состояния в другое с целью большего согласования своего поведения с динамикой ряда. На изменения ряда модель должна отвечать компенсирующими изменениями. Затем делается прогноз на следующий момент времени, и весь процесс повторяется. Таким образом, адаптация осуществляется интерактивно с получением каждой новой фактической точки ряда. Однако каковы должны быть правила перехода системы от одного состояния к другому, какова логика механизма адаптации?
В сущности, этот вопрос решается каждым исследователем интуитивно. Логика механизма адаптации задается априорно, а затем проверяется эмпирически. При построении, модели мы неизбежно наделяем ее врожденными свойствами и, вместе с тем, для большей гибкости должны позаботиться о механизмах условных рефлексов, усваиваемых или утрачиваемых с определенной инерционностью. Их совокупность и составляет логику механизма адаптации. В силу простоты каждой отдельно взятой модели и ограниченности исходной информации, зачастую представленной единственным рядом, нельзя ожидать, что какая-либо одна адаптивная модель годится для прогнозирования любого ряда, любых вариаций поведения. Адаптивные модели достаточно гибки, однако на их универсальность рассчитывать не приходится. Поэтому при построении и объяснении конкретных моделей необходимо учитывать наиболее вероятные закономерности развития реального процесса, динамические свойства ряда соотносить с возможностями модели. Необходимо закладывать в модель те адаптивные свойства, которых хватит для слежения модели за реальным процессом с заданной точностью.
Вместе с тем нельзя надеяться на успешную самоадаптацию модели, более общей по отношению к той, которая необходима для отражения данного процесса, ибо увеличение числа параметров придает системе излишнюю чувствительность, приводит к ее раскачке и ухудшению получаемых по ней прогнозов. Таким образом, при построении адаптивной модели приходится выбирать между общей и частной моделью и, взвешивая их достоинства и недостатки, отдавать предпочтение той, от которой можно ожидать наименьшей ошибки прогнозирования. Поэтому необходимо иметь определенный запас специализированных моделей, разнообразных по структуре и функциональным свойствам. Для сравнения возможных альтернатив необходим критерий полезности модели. Несмотря на то, что в общем случае такой критерий является предметом спора, в случае краткосрочного прогнозирования признанным критерием обычно является средний квадрат ошибки прогнозирования. О качестве модели судят также по наличию автокорреляции в ошибках. В более развитых системах процесс проб и ошибок осуществляется в результате анализа как последовательных во времени, так и параллельных (конкурирующих) модификаций модели [2].
Краткосрочное прогнозирование валютного курса
Информация о динамике курсов валют создает впечатление хаотического движения: падение и рост курсов сменяют друг друга в каком-то случайном порядке. Даже если за большой интервал времени отмечается тенденция, например, к росту, то на графике легко можно увидеть, что эта тенденция прокладывает себе путь через сложные движения временного ряда курса валюты. Направление ряда все время меняется под воздействием нерегулярных и часто неизвестных сил. Исследуемый объект в полной мере подвержен воздействию стихии мирового рынка, и точной информации о будущем движении курса нет. Необходимо сделать прогноз. При этом совершенно очевидно, что прогнозировать даже знак прироста курсаочень сложно. Делать это обычно поручают экспертам, которые анализируют текущую конъюнктуру, а также пытаются выделить факторы, регулярным образом связанные с движением курса (фундаментальный анализ). При построении формальных моделей также пытаются выделить круг существенных факторов и на их основе сконструировать какой-либо индикатор, но ни эксперты-практики, ни формальные методы не дают пока хороших устойчивых результатов. Полагаем, объясняется это, прежде всего, тем, что если и есть действительно какой-либо круг факторов, влияющих стабильным образом на курс, то их воздействие надежно скрыто наложенной случайной составляющей и управляющими воздействиями центральных банков.
В результате эти факторы и их влияние выделить довольно трудно. Поэтому необходимо считать краткосрочное прогнозирование курса по существу задачей прогнозирования последовательного движения изолированного временного ряда, причиной которого является главным образом массовое поведение на валютном рынке мелких и крупных финансовых игроков, совершающих основной объем финансовых операций с валютой. Такой подход можно отнести к техническому анализу. Конечно, отдельно взятый участник валютной игры волен совершенно произвольно менять свою стратегию. И все же можно предположить, что поведение всей массы участников через соотношение спроса и предложения, влияющее на курс валюты, обладает в текущий период времени какой-то определенной доминирующей логикой, обнаруживающейся через закон больших чисел. Например, при падении курса валюты ее могут скупать, ожидая в дальнейшем повышения курса. И такой массовый спрос валюты действительно ведет к росту ее курса. Или наоборот, если после падения курса валюты доверие к ней падает и ожидается ее дальнейшее обесценение, то преобладает массовое предложение и курс падает еще ниже. Заметим, что при таком упрощенном подходе саму динамику временного ряда можно прочитать как хронологическую запись о массовом поведении участников валютного рынка. Это дает возможность при построении модели исходить из самого ряда, не привлекая дополнительной информации, а все рассуждения о массовом поведении участников рынка использовать лишь для качественной интерпретации. Если бы удалось найти в динамике ряда хотя бы краткосрочные закономерности, реализующиеся с вероятностью более 50%, то это дало бы основания рассчитывать на успех. Тогда стало бы возможным применение статистических методов для прогнозирования курсов, улавливающих более или менее устойчивые отношения последовательных событий временного ряда [2,4].
В данном случае ставится следующая задача. Во-первых, выяснить применимость для краткосрочного прогнозирования валютных курсов каких-либо статистических методов, назначение которых – описывать повторяющиеся события или ситуации, характеризующиеся относительно устойчивыми связями. Во-вторых, если статистические методы применимы для решения поставленной задачи, то установить их наиболее перспективный класс, указать характерные особенности этих методов, особое внимание уделить простейшим из них. В-третьих, показать на примере практические результаты. Отметим, что вопросам прогнозирования курсов валют всегда уделялось большое внимание. Из публикаций на близкую тему укажем, например, работу К. Гренжера и О. Моргенштерна (Granger Clive W.J., Morgenstern Oscar. Predictability of stock market prices. Massachusetts, 1970), в которой исследуется динамика курсов акций и приведена обширная библиография. В этой монографии фактически сделан вывод о том, что если и есть какая-либо корреляция в рядах подобного рода, то наиболее вероятно, что она имеется между смежными приростами курсов. Однако возникает вопрос, не пытаемся ли мы прогнозировать совершенно случайные колебания курсов валют. Ответ на этот вопрос находится в специальном исследовании [5].
Современное прогнозирование
Новый взгляд на роль прогнозирования утвердился как обязательный элемент процесса принятия решения. Логическим следствием усиления роли прогнозирования явилось повышение требований к обоснованности и надежности прогнозных оценок. Однако уровень соответствия аппарата современной прогностики этим новым требованиям остается чрезмерно низким. Даже применение адаптивных моделей, с помощью которых удается, как правило, достичь необходимого уровня адекватности в описании прогнозируемых процессов, только частично решает проблему повышения надежности. Современная экономика порождает процессы со столь сложной динамикой, что идентификация ее закономерностей аппаратом современной прогностики часто оказывается неразрешимой задачей. Совершенствование этого аппарата, прежде всего, нуждается в новых идеях и новых подходах, на основе которых возможна реализация механизмов и способов отражения динамики, формируемой под воздействием эффектов, возможность появления которых в будущем не обнаруживается в данных исторического периода. Возникает явное противоречие, преодоление которого будет способствовать формированию нового взгляда на прогнозирование как упреждающее отражение в вероятностной среде представления об исследуемом процессе в виде траектории, построенной на основе объективных тенденций и субъективные ожидания.
В рамках экономического прогнозирования развитие адаптивного подхода происходит по трем направлениям. Первое из них ориентировано, в основном, на усложнения адаптивных прогнозных моделей. Идея второго направления состоит в совершенствовании адаптивного механизма моделей прогнозирования. В третьем направлении реализуется подход совместного использования адаптивных принципов и других методов прогнозирования, в частности, имитационного моделирования. Разработке адаптивно-имитационных моделей посвящены труды В.В. Давниса [3].
Развитие рынка определяется фундаментальными факторами, но также верно и обратное – фундаментальные факторы определяются рынком, т.е. поведением участников рынка, их оценками и ожиданиями. При этом умение давать правильную оценку развитию рыночных ситуаций зависит от способности предвосхищать превалирующие ожидания участников рынка, а не от способности прогнозировать изменения в реальном мире [6, 7]. Поэтому идеи развития математического аппарата прогнозирования не в достаточной степени учитывают свойства активности экономических систем, что снижает даже при высокой интерполяционной точности уровень правдоподобности прогнозных оценок. В то же время прогнозы, основанные только на субъективной информации, ориентированы на предсказание качественных характеристик, и поэтому их использование возможно только в специальных случаях. Это выводит на первый план проблему построения прогнозов на основе комбинирования экстраполяционных и субъективных оценок. Проводились исследования в данной области, однако анализ результатов этих исследований показал преобладание в них творческого характера, что свидетельствует, по сути, о начальном уровне разработанности проблемы построения комбинированных прогнозов.
Литература
1. Соболев В.В. Валютный дилинг на финансовых рынках/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск, 2009. – 442 с. 2. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с. 3. Давнис В.В., Тинякова В.И. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах. – Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. ун-та, 2006.– 380 с. 4. Мишкин Ф. Экономическая теория денег, банковского дела и финансовых рынков: Учебное пособие для вузов/ Пер. с англ. Д.В. Виноградова под ред. М.Е. Дорошенко. – М.: Аспект Пресс, 1999. – 820 с. 5. Лукашин Ю.П. О возможности краткосрочного прогнозирования курсов валют с помощью простейших статистических моделей // Вестник МГУ. -1990. — Сер. 6. Экономика. -№ 1.-С. 75-84. 6. Соболев В.В. Финансисты/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ).–Новочеркасск, 2009.–315 с. 7. Сорос Дж. Алхимия финансов : Пер.с англ. – М.: “Инфра-М”, 1996. – 416 с.
Статистическое прогнозирование для построения эффективных торговых стратегий на валютном рынке тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.12, кандидат экономических наук Литинский, Денис Семенович
Специальность ВАК РФ 08.00.12
Количество страниц 159
Скачать автореферат
Читать автореферат
Оглавление диссертации кандидат экономических наук Литинский, Денис Семенович
Глава 1. Международный валютный рынок FOREX и (>i прогнозирование валютных курсов.
1.1. Статистический анализ рынка FOREX.
1.2. Прогнозирование валютных курсов с помощью технического анализа.
1.3. Анализ методов прогнозирования валютных курсов с помощью осцилляторов.
1.4. Проведение спекулятивных операций во время действия ценовых трендов.
Глава 2. Разработка эффективных торговых стратегий и статистических моделей для прогнозирования курсов валют. г 2.1. Методика построения эффективных торговых стратегий на рынке FOREX
2.2. Методика построения статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени.
2.3. Методика апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют, критерии оценки качества моделей и торговых стратегий.
Глава 3. Практическое применение разработанных методик на рынке
3.1. Практическое построение эффективных торговых стратегий на рынке FOREX.
3.2. Практическое построение статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени.
3.3. Апробация статистических моделей для прогнозирования курсов валют, оценка качества моделей и торговых стратегий.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Бухгалтерский учет, статистика», 08.00.12 шифр ВАК
Математические методы разработки и оценки стратегий торговли на межбанковском валютном рынке Forex 2006 год, кандидат экономических наук Муравьев, Дмитрий Георгиевич
Разработка методики оценки и оптимизации валютного риска при спекулятивных операциях на рынке FOREX 2003 год, кандидат экономических наук Сорокожердьев, Кирилл Геннадьевич
Модели доходности и прогнозирование риска портфеля инвестора на международном валютном рынке: На примере рынка FOREX 2003 год, кандидат экономических наук Зинин, Александр Николаевич
Современный валютный рынок Forex: динамика и методы ее оценки 2008 год, кандидат экономических наук Кулаков, Никита Владимирович
Статистический анализ и прогнозирование развития российского фондового рынка 2006 год, кандидат экономических наук Горбачев, Виктор Викторович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистическое прогнозирование для построения эффективных торговых стратегий на валютном рынке»
Актуальность темы исследования. В связи с интеграцией Российской Федерации в мировое экономическое сообщество российские инвесторы получили широкий доступ к мировым финансовым рынкам. Это дает огромные возможности по проведению различного рода финансовых операций. Одним из самых привлекательных является международный валютный рынок FOREX, который характерен большим объемом сделок, высокой ликвидностью и доходностью.
Ежедневный объем операций мирового рынка FOREX составляет около 2 триллионов долларов США. При таком значительном объеме операций никто из участников в отдельности не может повлиять на ход торгов, а движение цен определяется лишь как результат массовых действий всех участников торгов. Такая ситуация наиболее благоприятна для прогнозирования конъюнктуры рынка, что нельзя сказать про российский валютный рынок, который находится на начальной ступени своего развития. Годовой объем всех межбанковских торгов иностранной валюты на Московской межбанковской валютной бирже (ММВБ) в 2002 году составил всего 65 млд. долларов США. Ввиду своего сравнительно небольшого объема операций российский валютный рынок подвержен сильному влиянию со стороны крупных инвесторов. Прогнозы могут очень часто оказаться неверными из-за неожиданного вмешательства крупных инвесторов в ход торгов.
Несомненно, работа на мировом рынке FOREX имеет преимущества для российского инвестора и трейдера перед работой по проведению операций с иностранной валютой на ММВБ. Следует также сказать, что проводимые ими операции не могут быть успешными без применения методов статистического прогнозирования, используемых всеми мировыми финансовыми институтами.
Отметим также что, несмотря на целый ряд открывшихся перед российскими инвесторами возможностей, работа по проведению операций на рынке FOREX может оказаться неэффективной без учета реальных российских экономических условий. Под такими условиями понимаются в основном условия по проведению сделок, которые предлагают российские брокерские компании. Для учета таких условий на рынке FOREX первостепенное значение имеет разработка научно-методологического обеспечения участников операций. Важнейшим инструментарием такого обеспечения являются статистические методы анализа и прогнозирования курсов валют.
Тем не менее, при огромном практическом интересе к работе на рынке FOREX в отечественной научной печати уделяется мало внимания разработке соответствующего научно-методологического обеспечения.
Все это обусловило выбор темы диссертации, ее актуальность в научном и практическом плане.
Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке методики статистического прогнозирования курсов валют для получения эффективных торговых стратегий на международном валютном рынке FOREX.
В связи с целью были поставлены и решены следующие задачи: -провести статистический анализ рынка FOREX;
-осуществить экономический анализ российских условий выполнения валютных операций на рынке FOREX;
-рассмотреть вопросы построения и апробации статистических моделей, отражающих влияние различных характеристик инструментов «технического анализа» на формирование результатов прогноза движения валютного курса;
-выявить основные особенности построения эффективных торговых стратегий на рынке FOREX, использующих статистические модели для прогнозирования курсов валют;
-сформулировать проблемы оценки качества моделей и торговых стратегий и определить пути их решения.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступает международный валютный рынок FOREX. Предметом исследования является процесс статистического прогнозирования валютных курсов, а также эффективность процесса принятия решения об инвестировании на рынке FOREX.
Методологическая база исследования. Теоретической и методологической основой диссертации являются научные труды ведущих российских и зарубежных ученых в областях: статистики, эконометрики, прогнозирования, «технического анализа», машинной обработки данных. В качестве статистического инструментария использовались методы корреляционного и регрессионного анализа, методы «технического анализа» по прогнозированию валютных курсов, включая, скользящие средние, осцилляторы, теорию циклов, графические фигуры.
Для решения задач исследования использовались следующие пакеты прикладных программ: MetaStock 7.0, STATISTICA 6.0, Excel 97.
Информационная база исследования. Информационную базу исследования составили котировки рынка FOREX информационного агентства «REUTERS»,, а именно, часовые и дневные изменения курсов EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY, CHF/USD за 1999 — 2002 годы. Также использовались материалы периодической печати, информация, полученная непосредственно с веб-сайтов российских брокерских компаний.
Научная новизна диссертации заключается в разработке методик построения и апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют, позволяющих повысить эффективность торговых стратегий на рынке FOREX.
В результате выполненного исследования сформулированы и обоснованны следующие результаты, выносимые на защиту:
-показаны возможности получения высоких прибылей от спекулятивных операций на рынке FOREX для российских трейдеров и инвесторов;
-выбраны наиболее эффективные условия российских брокеров по проведению сделок;
-разработаны методики построения и апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени;
-предложена методика построения эффективных торговых стратегий на рынке FOREX с использованием разработанных статистических моделей;
-разработаны критерии оценки качества моделей и торговых стратегий и апробированы на примере использования Индекса Относительной Силы и Стохастического осциллятора.
Практическая значимость результатов исследования. Разработанные методики могут применяться для краткосрочного статистического прогнозирования (от 1 часа до нескольких дней) валютных курсов. Данные методики могут быть использованы широким кругом российских инвесторов и трейдеров. Выводы и рекомендации диссертации могут быть также использованы ЦБ РФ при разработке отдельных мероприятий курсовой политики, Госкомстатом РФ в анализе тенденций валютного рынка.
Апробация и реализация работы. Основные положения и выводы диссертации доложены и получили положительную оценку на Международной научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов (МЭСИ 2002 г.), на семинарах кафедры Математической статистики и эконометрики и кафедры Высших финансовых вычислений. По теме диссертации опубликовано 7 статей общим объемом 3 п. л. Статистические модели для прогнозирования курсов валют, предложенные в данной диссертации, внедрены в КБ Содбизнесбанк.
Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, глоссария и приложений.
Похожие диссертационные работы по специальности «Бухгалтерский учет, статистика», 08.00.12 шифр ВАК
Минимизация рисков дилерской деятельности 2006 год, кандидат экономических наук Господарчук, Сергей Александрович
Разработка модели эволюции валютных котировок 2011 год, кандидат экономических наук Анненков, Александр Петрович
Торговая стратегия управления портфелем ценных бумаг 2009 год, кандидат экономических наук Наказной, Андрей Сергеевич
Статистико-математическое моделирование поведения трейдеров на рынке FOREX 2009 год, кандидат экономических наук Поляков, Дмитрий Юрьевич
Модели динамики валютных пар на основе фундаментальных показателей экономики 2013 год, кандидат экономических наук Тимофеев, Сергей Алексеевич
Заключение диссертации по теме «Бухгалтерский учет, статистика», Литинский, Денис Семенович
Выводы. Исследование по апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют показало, что использование моделей, построенных по методике, описанной в пункте 2.2, в целом значительно увеличивает годовую прибыль. В некоторых случаях увеличение прибылей может происходить почти в 2 раза.
Использование алгоритмов апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени и проверки устойчивости работы модели к случайным изменениям на рынке дает положительные результаты. В результате применения данных алгоритмов получены пригодные для использования модели.
Тем не менее, в некоторых случаях модели были признаны непригодными для использования либо как не дающие увеличения основных показателей доходности, либо как не прошедшие тест на устойчивость к случайным изменениям на рынке. Стратегии, для которых разрабатываются такие модели, следует признавать негодными и отвергать, так как в таком случае нельзя утверждать, что стратегии учитывают влияние характеристик осцилляторов.
На основании проделанной работы по разработке методики статистического прогнозирования курсов валют для получения эффективных торговых стратегий на международном валютном рынке FOREX можно сделать нижеследующие выводы.
1. Статистический анализ рынка FOREX, проведенный в данной диссертации, выявил возможности получения высоких прибылей от спекулятивных операций на рынке FOREX для российских инвесторов и трейдеров.
Результаты анализа говорят о том, что спекулятивные операции длительностью от 1 часа до нескольких дней при залоговом капитале от 1000 долларов США и кредитном плече 1:100 потенциально могут дать до 100 % прибыли от вложенных средств.
2. Экономический анализ российских условий выполнения валютных операций, проделанный в данной работе, выявил набор наиболее эффективных условий. Данный набор позволяет снижать в 2 раза издержки на покрытие комиссионных расходов брокера при прочих равных условиях, по сравнению со средними расходами по всем брокерам.
Проведение дальнейших исследований в рамках данной работы проводилось с учетом этого набора наиболее эффективных условий, что внесло свой вклад в обеспечение конкурентоспособности полученных эффективных торговых стратегий.
3. Разработана методика построения статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени. Предложенные автором в рамках данной методики 4 множественные регрессионные модели, выражающие зависимость управляющей переменной от характеристик осцилляторов, были успешно построены, о чем говорят статистические показатели качества данных моделей. Полученные модели адекватны, что позволяет применять модели в целях анализа и прогнозирования.
4. Разработана методика апробации статистических моделей для прогнозирования курсов валют на определенных интервалах времени.
Данная апробация позволила сделать вывод, что использование моделей для торговых стратегий, построенных по предложенной методике, в целом значительно увеличивает годовую прибыль по сравнению со стратегиями, которые не используют данные модели. В некоторых случаях увеличение прибылей может быть почти в 2 раза.
5. С помощью предложенной методики были успешно построены эффективные торговые стратегии, с использованием разработанных статистических моделей. Данные стратегии обеспечивают получение прибыли не ниже 15 % в год, при условии, что стратегии строятся отдельно для сделок на покупку и отдельно для сделок на продажу.
6. Разработаны критерии оценки качества моделей и торговых стратегий и апробированы на примере использования Индекса Относительной Силы и Стохастического осциллятора. Оценка качества моделей позволила выявить пригодные для использования модели, обеспечивающие устойчивость к случайным изменениям на рынке и максимальное увеличение основных показателей доходности. Оценка качества торговых стратегий позволила выявить эффективные стратегии с использованием разработанных моделей, которые для определенного диапазона изменения курса валюты, дают максимальные показатели прибыльности с учетом анализа характеристик осциллятора для данного диапазона по сравнению с другими возможными стратегиями/Под другими возможными стратегиями понимаются стратегии,
Ill использующие для определенного диапазона изменения курса валюты такой же вид осциллятора, такие же правила для открытия и закрытия позиции.
7. В процессе проведения исследования был успешно задействован пакет технического анализа MetaStock 7.0. Расчет уравнений моделей при возникновении сигнала осциллятора производился автоматически. Решение на основании правил торговой стратегии и величины оптимального порогового значения а о заключении сделки в момент появления сигнала также происходило автоматически. Из всего выше сказанного следует, что материалы данной работы можно рекомендовать для использования в качестве наглядного пособия для программной реализации разработанных моделей и стратегий для работы на рынке FOREX.
Ask — предложение о продаже брокером определенной валюты по указанной цене.
Bid — предложение о покупке брокером определенной валюты по указанной цене.
FOREX — международный валютный рынок (Foreign Exchange Market) представляет собой совокупность операций по купле-продаже иностранной валюты и предоставлению ссуд на конкретных условиях (сумма, обменный курс, процентная ставка) с выполнением на определенную дату.
Базовая валюта — первая валюта в коде котировки.
Бар — графическое представление деловой активности цены. Отображает максимальную, минимальную цены рассматриваемого периода, а также цены открытия и закрытия рассматриваемого периода. Период может равняться минуте, часу, дню и т. д.
Боковой тренд — это тенденция, при которой цена почти не меняется.
Бычий тренд — это тенденция, при которой цена движется вверх.
Волатилъность — это характеристика величины возможных курсовых колебаний цены финансового инструмента за выбранный промежуток времени, дисперсия колебаний.
Восходящий тренд см. бычий.
Длинная сделка — это операция при игре на повышение. Вначале происходит купля определенного количества валюты, затем трейдер ожидает повышения цены на эту валюту.
Залоговый депозит — счет трейдера в брокерской фирме, покрывающий риск потерь от операции.
Комиссия — это увеличение или уменьшение цены валюты в пользу брокера. Взимается при каждой операции.
Короткая сделка — это операция при игре на понижение. Вначале происходит продажа определенного количества валюты, затем трейдер ожидает понижения цены на эту валюту.
Котировка — значение отношения валют друг к другу.
Кредитное плечо — это финансовый механизм, позволяющий кредитовать спекулятивные операции под залоговую сумму.
Лот — это сумма, которой трейдер оперирует в процессе проведения спекулятивной операции.
Максимальный убыток (stop-loss) — стоповый приказ, который закрывает позицию, как только уровень убытков начнет превышать максимально допустимый уровень.
Маржевая торговля — механизм спекулятивных операций, при котором возможно оперировать суммами, которые выдаются под залог депозита трейдера. Данные суммы могут значительно превышать депозит трейдера.
Медвежий тренд — это тенденция, при которой цена движется вниз.
Нисходящий тренд см. медвежий.
Перекупленность рынка — характеристика, при которой цены повысились слишком высоко и слишком быстро, следовательно, будет понижение цен.
Перепроданностъ рынка — характеристика, при которой цены понизились слишком низко и слишком быстро, следовательно, будет повышение цен.
Плановая прибыль (stop-profit) — стоповый приказ, закрывающий позицию, сразу после достижения уровня запланированной прибыли.
Позиция — открытый контракт, указывающий на интерес на рынке длинный или короткий.
Пункт — последняя цифра в котировке (1,5921).
Расхождение — рассогласование в движении кривой цены и технического индикатора. Например, цена достигла нового пика, а осциллятор — нет.
Спред — разница между ценой покупки и ценой продажи брокера в один и тоже момент времени (между bid и ask).
Стоповый приказ — инструкция к закрытию для брокера позиции в зависимости от достигнутого уровня прибыли или убытка.
Стратегия «купить и держать». Эта стратегия подразумевает, что открытие позиции происходит по первой цене диапазона исторических данных, а закрытие позиции по последней цене диапазона исторических данных.
Уровень поддержки — прямая, проведенная не менее чем через две минимальные цены.
Уровень сопротивления — прямая, проведенная не менее чем через две максимальные цены.
Чарт — график отображения цены.
Японская свеча — графическое представление деловой активности цены. Отображает максимальную, минимальную цены рассматриваемого периода, а также цены открытия и закрытия рассматриваемого периода. Период может равняться минуте, часу, дню и т. д. Свеча светлая, если торговый период закрылся на более высокой отметке, чем открылся. В противоположном случае свеча имеет темный цвет.
Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Литинский, Денис Семенович, 2003 год
1. Айвазян С А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. В 2 томах. — М.: ЮНИТИ, 2001.
2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика в задачах и упражнениях. М.: ЮНИТИ, 2001.
3. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. М.: Металлургия -1968.
4. Айвазян С.А., Бухштабер В. М., Енкжов И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.
5. Айвазян С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1993.
6. Айвазян С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. -М.: Финансы и статистика, 1985.
7. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.
8. Афиди А., Эйзен С. Статистический анализ: подход и использование ЭВМ.-М.: Мир, 1982.
9. Бамбаева Н. Я. Статистический анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка корпоративных ценных бумаг. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.11.-М.: МЭСИ, 1999.
10. Ю.Башина О. Э. и др. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2001.
11. П.Беляевский И. К., Короткое А. В. Биржевые индексы и оценки конъюнктуры. В сборнике научных трудов МЭСИ: Проблемы статистики рыночных отношений. — М.: 1992.
12. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. М.: Финансы и статистика, 1983.
13. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1. -М.:Мир, 1974.
14. Болч Б., Хуань К. Д. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979.
15. Боровиков. В. П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. -М.: КомпьютерПресс, 2001.
16. Боровков А. А. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1972.
17. Венецкий Н.Г., Кильдишев Г. С. Основы математической статистики. М.: ЦСУ СССР 1963.
18. Вентцель Е. С., Овчарова JI. А. Прикладные задачи теории вероятностей. -М.: Радио и связь, 1983.
19. Вишнев С. М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977.
20. Герчук Я. П. Графические методы в статистике. М.: Статистика, 1968.
21. Голуб Н. И. Теория статистических показателей динамики. М.: Высшая школа, 1977.
22. Горчаков А. А. Орлова И. В. Компьютерные экономико-математические модели. М.: ЮНИТИ, 1995.
23. Громыко Г. Л. Общая теория статистики. М.: МГУ, 1987.
24. Громыко Г. JI., Крысина М. В., Воробьев А. Н. и др. Теория статистики. -М: ИНФРА-М, 2000.
25. Давыдов Э. Г. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1990.
26. Демарк Т.Р. Технический анализ новая наука. /Пер. с англ. — М.: Диаграмма, 1997.
27. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1971.
28. Джонстон Д. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.
29. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. -М.: Статистика, 1978.
30. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000.
31. Дубров А. М., Мхитарян B.C., JI. И. Трошин. Математическая статистика (для бизнесменов и менеджеров). М.: МЭСИ, 2000.
32. Дубров А. М., Мхитарян B.C. Статистические методы многомерной классификации в экономике. М.: МЭСИ, 1984.
33. Дубровский С. А. Прикладной многомерный статистический анализ. М.: Финансы и статистика, 1982.
34. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1986.
35. Елисеева И. И. Комплексное использование индексного и регрессионного методов анализа. -Л.: ЛФЭИ, 1981.
36. Елисеева И. И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982.
37. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1995.
38. Ефимова М. Р. Применение метода группировок в анализе эффективности управления. -М.: МЭСИ, 1987.
39. Ефимова М. Р. Статистические методы в управлении производством. М.: Финансы и статистика, 1988.
40. Ефимова М. Р., Рябцев В. М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1991.41.3адорожный С. И., Турундаевский В. Б. Марковские случайные процессы в экономике. М.: МЭСИ, 1996.
41. Зайцев А. И. Технический анализ валютных и фондовых рынков. Мировой опыт и проблемы применения в России. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.14., 08.00.10 М.: Финансовая академия при правительстве РФ, 1999.
42. Ивахненко А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975.
43. Карасев А. И., Кремер Н. Ш, Савельева Т. И. Математические методы и модели в планировании. -М.: Экономика 1987.
44. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.
45. Кильдишев Г. С. Статистический анализ динамических рядов. М.: Статистика, 1974.
46. Ковалева Л. Н. Многомерное прогнозирование на основе рядов динамики. -М.: Статистика, 1980.
47. Кобелев Н. Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей. М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000.
48. Королев Ю. Г., Шмойлова Р. А. и др. Статистическое моделирование и прогнозирование. -М.: МЭСИ, 1985.
49. Короткое В. А. Методология статистического исследования социально-экономических явлений в условиях рыночной экономики. М.: Статистика, 1992.
50. Колби Р. В., Мейерс Т. А. Энциклопедия технических индикаторов рынка. /Пер. с англ. М.: Альпина, 1998.
51. Колемаев В. А. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 1991.
52. Комлев А. Н. Экономико-математические методы и средства технического анализа при краткосрочном инвестировании в ценные бумаги. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.13. М.: Государственный Университет Управления, 1999.
53. Королев Ю. Г. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях. -М.: Статистика, 1980.
54. Кочович Е. Финансовая математика. М.: Финансы и статистика, 1994.
55. Крастинь О. П. Изучение статистических зависимостей по многолетним данным. М.: Финансы и статистика, 1991.
56. Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика. М.: ЮНИТИ, 2002.
57. Кузин. Ф. А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок защиты. Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени. М.: Ось-89, 2000.
58. Кузнецов М. В. Технический анализ рынка ценных бумаг. На прим. рынка ГКО/ОФЗ. Автореф. дис. . канд. экон. наук: 08.00.10. М.: Российская экономическая академия им. Г. В. Плеханова, 1999.
59. Кузнецов М. В., Овчинников А. С. Технический анализ рынка ценных бумаг. М.: ИНФРА-М, 1996.
60. Кулаков И., Чихачев Н. Трейдер и аналитик вместе или врозь? //Рынок ценных бумаг, №9,1997.
61. Курс социально-экономической статистики. Под ред. Назарова М.Г. М.: Финансы и статистика, 1985.
62. Литтл Джефри, Роудс Люсьен. Как пройти на Уолл-Стрит. /Пер. с англ. -М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1998.
63. Лиховидов В. Н. Фундаментальный анализ мировых валютных рынков: методы прогнозирования и принятия решений. -В.: 1999.
64. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. -М.: Статистика, 1979.
65. Лукашин Ю.П. Финансовая математика. М.: МЭСИ, 2002.
66. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс.- М.: Дело, 1997.
67. Мамчиц P. %R Вильямса: стохастик или осциллятор? //Валютный спекулянт, №7 (21), 2001.
68. Меладзе В. Э. Курс технического анализа. М.: Серебряные нити, 1997.
69. Мину М. Математическое программирование. -М.: Наука, 1990.
70. Миронов. В., Беденков Д. Технический анализ: проблема выбора индикаторов. //Рынок ценных бумаг, №5,1997.
71. Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Статистические методы изучения связей экономических явлений. М.: МЭСИ, 1983.
72. Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Статистический анализ многомерных совокупностей. М.: МЭСИ, 1992.
73. Найман. Э. Л. Малая энциклопедия трейдера. К.: Альфа капитал: Логос, 1997.
74. Нисон С. Японские свечи: графический анализ финансовых рынков. /Пер.с англ. М.: Диаграмма, 1998. 76.Общая теория статистики. Под ред. Боярского А. Я., Громыко Г. JI. — М.: МГУ, 1985.
75. Общая теория статистики. Статистическая методология в коммерческой деятельности. Под ред. Спирина А. А., Башиной О. Э. М.: Финансы и статистика, 1994.
76. Овчинников О. Г. Игры на рынке валютных фьючерсов. М.; Инфра-М,1995.
77. Окунь Я. Факторный анализ. М.: Статистика, 1974.
78. Панин В. Восток -дело тонкое.//Валютный спекулянт, №1 (1), 2000.
79. Первозванский А. А., Первозванская Т. Н. Финансовый рынок: Расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994.
80. Пискулов. Д. Ю. Теория и практика валютного дилинга. М.: ИНФРА-М,1996.
81. Половников В. А. 1 Анализ и прогнозирование транспортной работы морского флота. М.: Транспорт, 1983.
82. Половников В. А., Горчаков А. А. Методы и модели экономического прогнозирования. -М.: МЭСИ, 1980.
83. Половников В. А., Скучалина JI. М. Обобщение моделей экономического прогнозирования. М.: МЭСИ, 1982.
85. Прохоров A.M. и др. Советский Энциклопедический Словарь. М.: Советская Энциклопедия, 1980.
86. Статистический словарь. Под ред. Королева М. А. М.: Финансы и статистика, 1989.
87. Статистическое моделирование и прогнозирование. Под ред. Гранберга А. Г. -М.: Финансы и статистика, 1990.
88. Суслов И. П. Общая теория статистики. М.: Статистика, 1978.
89. Тейл Г. Прикладное экономическое прогнозирование. М.: Статистика, 1990.
90. Теселюк И. Е. Статистика финансов. Минск: Высшая школа, 1994.
91. Трошин JI. И., Мхитарян В. С. Корреляционный и регрессионный анализ. -М.: МЭСИ, 1981.
92. Теория и практика технического анализа. //Рынок ценных бумаг, №22, 1997.
93. Федосеев В. В. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ, 2002.
94. Фестер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа.-М.: Финансы и статистика, 1983.
95. Френкель А. А. Производительность труда. Проблемы моделирования роста. М.: Экономика, 1984.
96. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.
97. Хлебина Ю. А. Статистический анализ состояния российского фондового рынка и прогнозирование курса акций корпоративных эмитентов. Автореф. дис. канд. экон. наук: 08.00.11. М.: МЭСИ, 2000.
98. Шмойлова Р.А., Бесфамильная Е.Б. и др. Теория статистики. М: Финансы и статистика, 1998.
99. Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже. /Пер. с англ. М.: КРОН-ПРЕСС, 1996.
100. Эрлих. А. А. Технический анализ товарных и финансовых рынков. -М.: ИНФРА-М, 1996.
101. Якимкин. В. Н. Волатильность рынка FOREX. //Валютный спекулянт, №8 (22), 2001.
102. Якимкин. В. Н. Рынок Форекс Ваш путь к успеху. — М.: Светоч JI, 1999.
103. Якимкин. В. Н. Стоп лоссы на рынке FOREX. //Валютный спекулянт, №10(24), 2001.
104. Achelis, Steven В. Technical Analysis from A to Z. Chicago: Irwin, 1995.
105. Anderson T. W., Rubin H. Statistical inferences in factor analysis. Proc. 3 Berkeley Symp. Math. Statist. And Propab. Univ. Cailf. Press, 1956.
106. Appel, Gerald and Hitscher, Fred. Stock Market Trading Systems. Homewood: Dow Jones Irwin, 1980.
107. Balan, Robert. Elliott Wave Principle Applied to the Foreign Exchange Markets. New York: BBS Financial Publication, 1989.
123. Pring, Martin J. Technical Analysis Explained. 3-rd edition. New York: McGraw-Hill, 1991.
124. Scarlew, Arthur. Techniques of a Professional Commodity Chart Analyst. New York: Commodity Research Bureau, 1980.
125. Wilder, Welles J. New Concepts in Technical Trading Systems. Greensboro: Trend Research, 1978.
126. Williams, Larry R. How I Made $1,000,000 Trading Commodities Last Year, 3-th edition. Carmel Valley: Conceptual Management, 1979.125
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.
Научная электронная библиотека disserCat — современная наука РФ, статьи, диссертационные исследования, научная литература, тексты авторефератов диссертаций.
Стратегия форекс «Математик»
Стратегия форекс «Математик» заинтересовала, прежде всего, своим нестандартным и интересным подходом к торговле, она не требует от трейдера ни знания индикаторов, ни умения делать графические построения, ни понимания ценовых закономерностей, требуется лишь способность и любовь к простым математическим вычислениям.
Да, именно «любовь», потому что считать порой придется довольно часто и быстро, по этой причине ее тестирование на истории занятие достаточно затратное по времени и требует терпения.
У меня его хватило только на полтора месяца (с 01,09,2014 по 15,10,2014) и за этот период стратегия принесла бы по паре EUR/USD 714 пунктов при максимальной просадке 102 пункта (4 убыточные сделки подряд).
Конечно, период довольно короткий, но в любом случае, если эта стратегия Вас заинтересует, обязательно проверьте ее на большем периоде.
Валютная пара – рекомендуется EUR/USD и GBP/USD . На прочих парах стоит протестировать более скрупулезно.
Временной интервал – 1Н .
Время торговли – с 06:00 GMT до 19:00 GMT (на данный момент по Альпари (GMT+3) это с 9:00 до 22:00).
Условия для входа в рынок по Стратегии форекс «Математик»:
1) На момент открытия очередной свечи определяем ближайший ценовой уровень с окончанием (по четырехзначному брокеру) 00 или 50 .
а) цена открытия – 1,2724, ближайший уровень 1,2700
б) цена открытия – 1,2726, ближайший уровень 1,2750
2) Для установки отложенных ордеров buy stop и sell stop следует выполнить следующие действия:
— округлить значение цены на момент открытия свечи, до первых двух цифр и без запятой умножив на 10.
цена открытия 1,2716 = 1,3
— полученное значение умножить на 2 (13 х 2 = 26 пунктов) и именно на таком расстоянии (26 пп) от круглого уровня (1,2700) установить снизу sell stop, а сверху buy stop.
Buy stop = 1,2700 + 26 пп = 1,2726
3) Stop loss для обоих ордеров устанавливается на расстоянии 26 пп (13х2) от цены открытия сигнальной свечи.
Stop loss for buy = 1,2716 – 26 = 1,2690
Stop loss for sell = 1,2716 + 26 = 1,2742
4) Размер тейк-профита получаем в результате умножения цены открытия свечи на 100 и обнулении цифр следующих за второй цифрой.
Take profit = 1.2716 x 100 = 127.16 далее обнуление после второй цифры и получаем 120 пунктов.
Это расстояние откладываем от точки входа в рынок.
Take profit for sell = 1,2674 – 120 = 1,2554
Take profit for sell = 1,2726 + 120 = 1,2846
5) Размер трейлинг стопа составляет 2,5 округленной цены открытия (13)
Trailing stop = 2.5 х 13 = 32,5 округлим до 32
Для простоты установки оредров с одинаковыми стопами, профитами и на заданном расстоянии + с равными трейлинг-стопами для 2-х ордеров, ИДЕАЛЬНО подходит:
Советник «Трейлинг-стоп от 1 пункта» >>> или Трейлинг-стоп универсальный >>> (в нем так же есть трейлинг от 1 пункта).
6) Время действия каждого ордера 1 час, если открывается новая свеча, а ордера еще не были активированы, то их следует удалить и провести вычисления по цене открытия новой свечи.
7) При активации одного ордера, противоположный ордер следует немедленно удалить.
8 ) В 20:00 GMT следует:
— если сделка в положительной зоне, перевести в Б/У
— если сделка в отрицательной зоне, закрыть по текущей цене или, хотя бы, тейк-профит переставить на уровень открытия сделки.
Видео Стратегия форекс «Математик»:
Похожие статьи:
57 комментариев
Алексей спасибо за очередную интересную стратегию. Буду пробовать на демке)
Занятно выглядит, попробую, но не понятно, на что вся эта «математика» опирается. О результатах отпишусь. кто-нибудь уже работал по стратегии? Что получилось?
Вопрос к автору. А можно это как-то увидеть в виде торгового робота? Или кто-то может уже решил для себя сделать?
Есть подозрение, что стратегия основана на статистике и поведении вышеупомянутых пар. Буду пробовать. Уже сделал считалку в Excel, чтобы не пересчитывать каждый час параметры.
А зачем высчитывать уровень отложенников на каждой свече? Разница получится если цена уйдёт за уровень 1.35 или 1.24,да и то будет составлять 1-2 пункта. Не проще ли их ставить на 25 пунктов от ближайшего уровня,да и всё? Да и тейк-профит странный…
Вадим, по описанным условиям есть статистика, по вашим — пробуйте, никто не заставляет следовать условиям четко и без изменений. Если они позволят получить лучший результат или так удобнее торговать, то все будут только «За» и признательны вам за улучшения и тесты или результаты.
ADMG, можно поробовать это скриптом или роботом написать в МТ4. Будет свободное время — попробую, и, если Алексей Лобода одоюрит, то можно будет прикрепить.
etomoynick, прикреплю, присылайте
хммм…. если уж и писать робота, то надо делать все «по взрослому», а именно: нужно понимать принцип расчета констант для определения: 1). Округления для расчете ТП 2). Округления для расчете SL 3). Размера Trailing Stop;
подозреваю, что при низкой волатильности, константы нужно будет пересматривать в сторону уменьшения.
З.Ы. это всего лишь ИМХО, приветствую любую критику.
Владимир, не в даваясь в подробности программирования, нужно уточнить как ТС ведет себя на трендовых рынках и в боковике у Алексея Лободы или Сергея Гаспаряна ( кто из них тестировал), я думаю они уточнят что к чему. А округление можно задать до определенного знака после точки — это в коде цикла открытия/выставления стоп лосс и тейк профит.
etomoynick, вопрос больше к Сергею — он тестировал стратегию
etomoynick, Алексей. я сегодня начал тестировать данную стратегию на центовом счете Ф4Ю. К пятницу постараюсь дать информацию о результатах недели.
уточню свои вопросы по поводу констант: 1). «Пример: цена открытия 1,2716 = 1,3; 1,3 х 10 = 13 пунктов» …почему 10? а не 9 или 11.. 2). «определяем ближайший ценовой уровень с окончанием (по четырехзначному брокеру) 00 или 50.» ….почему не 00…33, 33…66, 66…00 например? 3). «полученное значение умножить на 2 (13 х 2 = 26 пунктов)»…почему умножаем на 2, а не на 2,1 или 1,9 например?
по моему мнению это немаловажные вопросы. тем более, с июня волатильность по eur/usd увеличилась, да и к концу года пары всегда «колбасит» больше чем обычно. т.е. было было логично сделать вышеупомянутые константы динамическими, чтобы система имела возможность «подстраиваться» под ситуацию на рынке. но для этого надо анализировать первоисточники, на основании которых базировался расчет констант.
Владимир, вопросы опять же к Сергею больше, он прислал стратегию! он по свободе ответит, я ему написал
etomoynick, наличие тренда желательное условие, но не обязательное. Главное в этой стратегии высокая волатильность. По крайней мере на промежутке, который был мною просмотрен (не путать с протестированным), где-то с начала года, бывало что брали хорошие профиты за один день в обоих направлениях.
Владимир, на сколько мне известно стратегия разработана после тщательного наблюдения за ценой и выявления математических закономерностей причем по большинству валютных пар. Так например при торговле с йеной, рекомендуется мысленно переносить запятую за первую цифру и только потом начинать все вычисления. 1) Я написал «умножаем на 10», чтоб было более точно видно, но на самом деле можно просто сказать «убираем запятую», и тогда бы вопроса «а почему именно на 10» не возникло бы. Тоже самое касается и профита, можно просто сказать: «убираем запятую, берем две первых цифры и добавляем ноль»
2) подобные уровни принято считать психологическими.
3) Тут, я так понимаю, выявлена некая закономерность величины ложного пробоя этих уровней, то есть после прохождения определенного расстояния от этих уровней вероятность продолжения движения увеличивается (то есть пробой подтвержден). При чем учтен и характер и особенности относительно этих уровней каждой валютной пары в отдельности.
Еще уточню такой момент, может где-то не так выразился или кто-то не так поймет. Если цена больше или равно 1.25 хоть на один пункт, то есть 1,2500 или 1,2501, то тут так же получаем 13, если меньше (1,2499), то 12.
Сергей, большое спасибо за комментарии.!
Есть тройка вопросов по технике торговли:
1) Если на 20:00 GMT ордер не закрылся, но в положительной зоне, то его надо переводить в безубыток всегда? или можно установить SL+профит (n пунктов) и? или установить трейлинг, но не расчетный, а, например — 10 пунктов? как бы вы поступили?
2) Если на 20:00 GMT ордер не закрылся, но в положительной зоне, нужно ли ждать его закрытия на следующий день и продолжить торговлю после закрытия ордера? или, «оставить ордер в покое» и открывать новую расчетную пару ордеров на следующий день с 06:00 GMT? как бы вы поступили?
3). Если ордер выполнил условия стратегии в середине дня и закрылся, нужно ли прекратить торговлю и ждать следующего дня? или можно делать расчет для выставления пары ордеров уже сразу после закрытия предыдущего ордера? как бы вы поступили?
ЗЫ я понимаю, что ответы на некоторые вопросы могут быть понятны интуитивно, но я не считаю себя профи на форексе, поэтому мне интересно мнение опытных трейдеров. ЗЗЫ ОТЧЕТ ТЕСТИРОВАНИЯ. вчерашний ордер закрылся с профитом 33 пункта. сегоднешний ордер — трейлинг зафиксировал профит 37 пунктов на данный момент.
1) По условиям стратегии следует в этом случае только перевести в Б/У, но если в процессе Вы заметите, что предложенные Вами условия улучшают отдачу, то ничто не мешает делать именно так… и с нами не забудьте поделиться результатом… 2) Пока имеется активный ордер, даже с предыдущего дня, никаких действий не предпринимаем. 3) Если закрывается текущий ордер, то на открытии следующей свечи снова начинаем делать вычисления и расставлять ордера.
Владимир , если не секрет, на какой паре и на какой свече вы вошли в рынок и получили 33 пункта. Спасибо заранее.
Сергей, спасибо! Обязательно поделюсь результатами тестирования. На данный момент могу выслать несложную считалочку параметров ордеров в экселе, на основе правил расчета из статьи. Если, конечно, интересно. Считалочка сводит время расчета к 1 секунде и экономит время :). Запрос высылайте на почту.
Владимир, почту вашу никто не увидит, потому можете прислать мне, я могу прикрепить к комментарию и кому нужно будет, тот скачает
Андрей, пара eur/usd вход на рынок: 2014.10.20 12:12:42. сработал ордер buy. закрылся 2014.10.21 10:43:15
по правде, где-то в 22.00 мск, я изменил трейлинг с расчетного 32 на 15 пунктов, т.к. исходил из логики: если уж евро имеет тенденцию к снижению в среднесрочной перспективе, а новости США в последнее время имеют положительную динамику, то на следующий день возможно снижение пары. И если оно будет (а оно произошло), то лучше зафиксировать больше профита при трейлинге 15, нежели при 32.
Алексей, файл выслал вам на почту.
Прикрепляю «Считалку от Владимира»: СКАЧАТЬ
за 2 дня торговли — 3 сделки(евро-доллар) 1 лось 2 по б/у — лось покрыт с прибылью Кто еще на каких-нибудь парах пробовал данную стратегию(кроме вышеуказанных)?
Владимир, доброго дня, спасибо, что тестируете стратегию и спасибо за табличку.
напишите кто-нибудь торгового робота на основе этой стратегии
Всем добрый вечер! на сегодня: 1-й ордер сработал на buy — зафиксирован профит 12 пунктов, ордер закрылся. 2-й ордер в данный момент открыт и имеет профит +12 пунктов. Решил не менять правила торговли для чистоты эксперимента. Всё по расчету.
Согласен с AMDG. Было бы неплохо, если бы нашелся кодер-энтузиаст, который написал бы робота под эту стратегию. Вроде несложный алгоритм для написания. Робот сэкономил бы кучу времени, которое может занять тестирование вручную.
Апдейт: итоги дня. 2 ордера. 1-й (sell) закрылся по трейлингу в 13:13. профит +12 пунктов. 2-й (sell) «задушил» собственноручно только что (чтоб войти в новый день со спокойной душой). профит + 19 пунктов. Итого +31 пункт за сегодня.
ЗЫ: заметил интересную вещь в расчете. при значениях равноудаленных от «психологических» границ (например 1,2725-для buy или 1,2775-для sell) разница между ценой открытия и buy/sell-стопами — 1 пункт. так-что при данной цене открытия защита от ложных пробитий не сработает. получается, что в идеале надо открываться ближе к «психо-уровням». ИМХО. поправьте если я ошибаюсь.
Пишу бот по этой стратегии. К сожалению все промежуточные тесты указывают на превосходящий минус чем плюс. Помимо этого (может у меня брокер такой), часто невозможно открыть отложенный ордер, так как его цена слижком близко к текущей. Приходится создавать виртуальный отложенный ордер в самом боте, и уже бот открывает сделку в нужное время. В общем, на длительных тестах бот сидит в уверенном минусе.
И меня заинтересовало опробовать эту стратегию. Тоже пишу робота с таким же принципом виртуального отложенного ордера. Реально подавать отложенные ордера мне показалось заморочно, т.к. потом это надо отслеживать и закрывать другой. Но пока не очень получается + это моя первая прога под mql4.
Дописал бота, вот только радости это не принесло. Слижком много негативных сделок удовлетворяющих всем условиям стратегии. Те два дня (3 и 6 октября) идеально вписываются в стратегию, остальные же вбольшинстве своем собирают лосей. Я уже как только не извращался: добавил мартина, разрешил открытие нового ордера, при условии, что старые ордера висят уже в безубытке, итд. Но ничего не спасает. Не понимаю, что я делаю не так. Все условия стратегии соблюдаются.
Апдейт: за сегодня два лося дали в сумме -75 пунктов. За 4 дня общий результат +63 пункта.
Alsimexa, при спреде 2 пункта, согласно расчету, невозможно открыть отложку по sell при цене открытия х,хх76, т.к. в этом случае разница между отложкой и ценой открытия — 1 пункт. то же самое будет происходить при цене x,xx25 для отложки по buy.
Стратегия конечно интересная, но из-за ложных сигналов ведет к плавному сливу депозита. Явно не хватает какого-то фильтра, который будет блокировать негативные сделки. Но, понятное дело, такую стратегию не найти в открытом доступе.
Alsimexa, я не кодер, поэтому хотел предложить вам следующие изменения данной стратегии для теста:
1. предположим, что одна из отложек сработала и цена прошла достаточно, чтобы включился трейлинг. возможно сделать так: как только включился трейлинг, обнуляем тейкпрофит у ордера и сразу делаем новый расчет, т.е. выставляем две разнонаправленные отложки.
ЗЫ. ИМХО основные лоси у данной стратегии — при флэте, и данная стратегия трендовая. поэтому надо избегать флэта.
Владимир, немного не то теме, но, пожалуйста, не употребляйте к программистам слово «кодер». Т.к. для хорошего разработчика оно будет оскорбительным.
Написал бота для этой стратегии. Это мой первый бот и первый опыт в программирование MQL5. Поэтому камнями не кидать. Работает бот соответственно в MT5. Протестируйте его корректность ну и прибыльность — matematik.rar
В принципе, именно это я и делал, когда писал про открытие сделок, когда старые уже в безубытке — тоесть включился трейлинг.
Также была идея увеличить снятие сливок путем уменьшения трейлинга (до 15 пунктов) при достижении профита в 120 пунктов. Тут конечно возможны разные гипотизы: собрать уж точно 120 пунктов или только 105, но с возможностью взять больше 120.
Оба вырианта влияют на длительность блокировки следующей сделки. При преодолении безубытка получается дополнительная возможность открыть еще одну сделку, но естественно надо учитывать, что рынок уже прошел долгий путь в одном направлении, и будет ли у него достаточно сил, чтобы накопить безубыток для второй сделки по тому же тренду… Если же сделка откроется в противоположном направлении, то также нет гарантий, что рынок не пройдет еще немного по инерции или откорректируется с лосем. Поэтому мне кажется, что открытие сделки сразу после перевода предыдущей в безубыток — вредно. Вот например после того как трейлинг выбился, мне кажется шанс на благополучную сделку немного выше.
Я не считаю себя экспертом в этой области, и вполне могу ошибаться. Так что на выходных проведу несколько тестов на известной истории, тестируя разные гипотизы.
Кстати, вот автор стратегии получил 714 пунктов с 1.9 по 15.10. Мне таких результатов с оригинальным набором правил добиться не удалось. Вот и не пойму, неужели fxopen так сильно меняет котировки.
Внес изменения в процедуру трейллинг стоп, немного некорректно работала — matematik25_10.rar
makcon, я понял. честно говоря был не в курсе. исправлюсь. спасибо.
AMDG, спасибо. попробую потестить. на МТ4 пойдет?
Alsimexa, может попробовать по принципу ММ. если считать T/P=S/L х 2….3?
апдейт: сегодня 1 сделка. закрыл по причине окончания торгового дня с убытком 7 пунктов.
А я вот проспал. Теперь у меня висят две сделки. Чувствую, нахватают свопа и скорее всего выбьются лосями по гэпу в понедельник…
ПС. бектестами я добился интересных результатов при торговле с 8 до 19(включительно) GMT, трейлингом в 21 и множителем 3 (вместо 2, который используется при определении отложенных ордеров buystop и sellstop). Другими словами вместо 26 пунктов отступа от уровня используется 39 пунктов.
Доброго времени суток. Подскажите пожалуйста, можно ли эту стратегию переделать под 5-и значного брокера. Я попробовал как обычно брать все в 10 раз больше, но тогда не чего не выходит…
Виктор^ для 5-ти значного брокера, просто откидывайте последнее число после запятой (5-й знак) и все считайте как на сайте
Кто-нибудь уже тестировал моего написанного торгового робота? Если кому-то что-то не понятно, в исходниках есть мои данные для связи.
Прикрепляю советник в формате ex4 — для MT4
Однозначно нужно оптимизировать советник / стратегию или добавлять фильтр
Если у кого-то что-то получится — делитесь!
Добрый вечер, сет с 2010 по сегодня для советника плюс 4827 п.п., вроде нормально, но 13 год провалился. сет кому нужен сдезззььь:
Апдейт по ручному тестированию. на 31.10.14 результат: +37 пунктов за 2 недели. Поэтому тестирование заканчиваю, т.к. результат низкий. Тестировал сов для МТ4 по стратегии. на длинном периоде (от года) сов сливает депо.
Что хорошего для меня? Узнал неплохой метод выставления ордеров. Если таким методом входить на рынок + сигнал 2-3 индикатора + ММ, то вполне можно выработать прибыльную стратегию. ИМХО.
Алексей, здравствуйте Заинтересовала стратегия Математик. Вопросы вот какого рода.
Первая часть примера с вашего сайта. Цена открытия 1,2724, ближайший уровень 1,2700
Чуть-чуть изменим Цена открытия 1,2224, ближайший уровень 1,2200.Такое, несомненно, возможно
По правилам округления, округлив 1,2224, получаем 1,2 Умножаем на 10, получаем 12 Умножаем 12 на 2, получаем 24 Итак, мы должны выставить Ордер BuyStop по цене 1,2224, то есть прямо по нашей цене открытия, что, если я правильно разобрался в механизме вычислений, никакой брокер не сделает Аналогичная ситуация может возникнуть и с ордерами StopLoss
Суть вопросов такова 1. Правильно ли я понял механизм расчетов? 2. Если да, и моя иллюстрация верна, то как обойти такую ситуацию 3. Как определить ценовой уровень 00 или 50, если цена открытия, например, 1,2225.
С уважением, Игорь
Игорь, лучше на ваш вопрос ответит Сергей, ожидайте!
Игорь, 1) механизм расчета Вы правильно поняли.
2) Обходить ее не надо, входите по рыночной цене, в чем проблема?!
3) 1,2225 округляем в сторону большего, так как в этом случае нужно учесть тот момент, что реальная цена находится между ценой аск и бид. В большинстве терминалов построение идет по цене бид. Следовательно реальная цена немного выше 1,2225 и ближе к уровню 1,2250. Но эту логику включаем только при цене 1,2225 ровно…
Статистика Форекс на вооружении у успешных трейдеров
Каждый трейдер должен всегда анализировать эффективность своей торговой системы, потому что стратегия диктует условия построения рабочего процесса трейдера. Никто, конечно, не запрещает торговать хаотично – без определенной торговой системы и такие действия могут дать положительный результат, но он будет больше зависеть от везения и удачи и вряд ли будет устойчивым на дистанции.
Опытные трейдеры никогда не рассчитывают на удачу, так как этот фактор сегодня есть, а завтра нет. И в связи с тем, что работа ведется с риском для своих реальных денег, то необходимо использовать эффективную торговую стратегию со строгими правилами входа и выхода из сделок. Причем сейчас необязательно даже торговать самостоятельно, так как есть большее количество автоматизированных стратегий, роботов и тому подобного. Однако здесь очень важно, чтобы велась статика, трейдинг ведь во многом дело случая, поэтому всегда следует трезво оценивать вероятностные шансы на успех.
Как проверить ТС на эффективность
Любая нормальная стратегия должна содержать информацию о причинах открытия и закрытия сделки, что позволяет анализировать торговлю, а заодно и спасает психику трейдера. Это важный момент, так как та же статистика Форекс показывает наличие наибольшего количества проблем, кроющихся в психологии трейдера. Ниже будут рассмотрены основные критерии того, как можно проверить эффективность торговой системы или робота.
Общее количество сделок
Первое, с чего стоит начать, так это определить, сколько же нужно совершить торговых операций, чтобы получить эффективную статистику, трейдинг, как всегда нужно помнить, оценивается лишь с позиций получения прибыли в среднесрочной или долгосрочной перспективе, так как обойтись без разовых убыточных сделок или даже целых серий неудач подряд, к сожалению, вряд ли удастся. Сразу стоит отметить, что точной цифры сделок, которая подойдет для проведения статистического анализа действий на Форекс, не существует, поэтому идеального ответа на такой вопрос нет.
Таким образом, приходится придерживаться простого правила, чем больше сделок, тем лучше. К примеру, 5 сделок не позволит провести качественный анализ. Как минимум 30 сделок могут дать какую-то пищу для размышлений, а еще лучше соизмерять число сделок с временным периодом, так как результаты стратегии могут быть связаны с сезонными факторами. Поэтому, если речь не о пипсовке, то лучше проверить системы на истории за год, чтобы число сделок было 30 и выше.
Заканчивая разговор о числе сделок, нужно предупредить, ни в коем случае статистика интернет трейдинга не должна делаться на основе малого числа сделок, так как вполне возможна ситуация, когда стратегия даст длинную серию безубыточных торговых операций длиной в 10-15 успешных закрытий. Это, несомненно, вызовет эйфорию и включит очень опасную эмоцию, которая есть у каждого трейдера – жадность!
Средняя величина прибыли и убытка
Следующий важный параметр – это соотношение средней величины убытка и прибыли. Здесь в первую очередь следует опираться на простой принцип, согласно которому значение доходности на дистанции должно превышать размер убыточности. Причем, статистика трейдинга обязательно должна составляться за длительный период времени – от полгода и выше. Особенно это касается автоматизированных советников, которые могут давать прибыль месяц или два подряд, а потом слить весь депозит под ноль.
Серия убыточных сделок
В трейдинге, как и в жизни, может наступить «черная полоса». Конечно, всегда приятно наблюдать, как реализуется положительные сделки, поскольку это приносит моральное и материальное удовольствие. Но всегда рано или поздно наступает полоса убыточных сделок, которая может быть как короткой (2-5 сделок), так и длинной. С последней особенно хорошо знакомы те трейдеры, которые работают внутри дня и рассчитывают на продолжительные движения, так как во время флэта может наступить самая настоящая «пила» – состояние рынка, когда цены совершают хаотичные движения в духе «туда-сюда».
Когда составляется статистика, трейдинг и его специфика должны учитываться, то есть ничего слишком плохого в череде неудачных сделок нет, если стратегия подразумевает вменяемое соотношение убытка/прибыли, так как профит рано или поздно будет получен и позволит перекрыть урон от неудачного периода. Однако для анализа эффективности торговой системы трейдер всегда должен учитывать продолжительность серии убыточных сделок. Такую информацию можно получить непосредственно в торговом терминале, если проводится анализ работающей стратегии, или, когда оценивается потенциал новой, то можно попробовать сделать проверку на истории.
Когда оценивается статистика Форекс торговли и проводится анализ серии убыточных сделок, необходимо выразить значение такой черной полосы в численности неудачных торговых операций подряд, в суммарном торговом объеме потерь и общем денежном и процентном эквиваленте, исходя из размера депозита.
Показатели оценки эффективности торговли
Многие трейдеры не учитывают важность того, что дает статистика, трейдинг они видят, как легкий и увлекательный процесс перепродажи с хорошей прибылью. В их желание вовсе не входит становиться теоретиками и анализировать различные показатели своей торговли. Понять таких «практиков» можно, но трейдеру вовсе не обязательно окружать себе множеством сложных формул, вполне достаточно выбрать несколько простых, но эффективных, которые подойдут для всех, вне зависимости от уровня образования.
Фактор восстановления
Первый из таких показателей показывает, насколько итоговая прибыль по выбранной торговой системе превышает максимальную просадку по депозиту. Для того чтобы рассчитать фактор восстановления необходимо выполнить всего лишь три действия:
определить прибыль, полученную в результате торговли, которая рассчитывается как разница всех положительных S(Pi) и отрицательных S(Li) сделок, и выражается буквой P.
затем необходимо выявить максимальную просадку, то есть посмотреть как раз на ту самую «черную» полосы или на убыток по максимальной неудачной серии;
выявив эти моменты, остается итоговую прибыль разделить на величину просадки.
Все вышесказанное отображает следующая простая формула с детальным описанием ее отдельных составляющих.
Полученное значение имеет большое значение для статистики Форекс, и интерпретировать его весьма просто – чем выше рассчитанная цифра, тем лучше. В идеале необходимо иметь значение фактора восстановления 2 и выше, так как это указывает на эффективность применяемой стратегии и стабильность ее результатов в долгосрочной перспективе.
Профит фактор
Второй показатель, который должна содержать всесторонняя статистика трейдинга, – это профит фактор. Он показывает соотношение суммы всех положительных сделок к сумме всех отрицательных. Рассчитывается он весьма просто по следующей элементарной формуле. Кстати, все, кто торгуют через МТ4, могут его даже не рассчитывать вручную, так как программа делает это сама вместо трейдера.
При оценке профит фактора действует та же логика, что и в случае с восстановлением, то есть, чем выше значение, тем лучше, и оптимально, чтобы оно было больше двух, так как это является признаком хорошей торговой стратегии.
Многие продавцы торговых роботов и ручных систем говорят о том, что для стабильного заработка достаточно значения профит-фактора 1,5-1,6. Но статистика упорно свидетельствует о том, что на длинной дистанции работа с такими стратегиями все же может привести к сливу, поэтому лучше придерживаться классического подхода и работать только в том случае, если торговые алгоритмы обеспечивают профит-фактор на уровне 2-х единиц и выше.
Статистика и трейдер
При этом следует понимать, что наличие в руках торговой системы с показателем 2 или даже 3 вовсе не обозначает, что трейдер стабильно будет заколачивать большие деньги, так как, прежде всего, ему следует решить две свои самые основные проблемы. Они связаны с психологическим состоянием трейдера, которое сильно влияет на принятие решений.
Речь идет о контроле эмоций, в частности, двух наиглавнейших – страха и жадности. Это враги номер один, а их действие подчас оказывается столь незаметным, что трейдер, который сливает депозит при наличии хорошей торговой стратегии, с удивлением потом сидит и думает «А кто это только что торговал?! И почему допускались такие неадекватные решения?!»
Достоверный профит фактор
Для того чтобы статистика сигналов Форекс от используемой стратегии или робота давала объективную оценку возможностей, используется в трейдинге еще один крайне важный показатель – достоверный профит фактор. В отличие от прошлого показателя, этот в МТ4 не рассчитывается автоматически, поэтому для определения его значения необходимо использовать следующую простую формулу:
Для расчета необходимо взять общую сумму в деньгах всех положительных сделок, после чего отнять от нее денежный эквивалент самой успешной. То есть, если на практике трейдер заработал 1500 USD, а убытки составили 500 USD, то обычный профит фактор будет равен 3. Это весьма хороший показатель и такая статистика должна бы порадовать трейдера. Но, допустим, трейдеру удалось в одной очень успешной сделке вытянуть 1000 USD. Таким образом, достоверный профит фактор равен (1500-1000)/500=1. Это уже характеризует систему не с такой хорошей стороны, как раньше.
То есть, достоверный профит фактор позволяет исключить случайные хорошие трейды, которые время от времени случаются у всех. Если же стратегия и без этого даст высокое значение достоверного профит фактора, то это станет еще одним ценным доказательством ее эффективности!
Статистика рынка форекс.
Рынок форекс является одной из самых больших площадок, где проходит торговля валютой, статистика форекс говорит, что ежедневно его обороты достигают нескольких триллионов долларов.
При этом не все валюты одинаково популярны, предпочтение отдается американскому доллару, евро и некоторым другим инструментам торговли.
Торговлю на самом рынке осуществляют несколько сотен крупных брокеров, они являются представителями тысяч мелких брокерских компаний, которые в свою очередь работают с физическими лицами именуемыми трейдерами.
Статистика форекс говорит сама за себя из ее анализа можно почерпнуть немало полезной информации для использования в практической торговле, при этом основными разделами являются следующие пункты:
Основные показатели статистики на форекс
1. Средний суточный оборот рынка – около 5 триллионов долларов США.
2. Самые популярные валюты — доллар США -41%, евро-30%, британский фунт-7%, японская йена-5%, швейцарский франк-5%, австралийский и канадский доллар менее 2%.
3. Самые популярные валютные пары — EUR / USD — 30% от общего оборота сделок, USD / JPY – 13% преимущественно торгуется во время азиатской сессии, GBP / USD – 12%, USD / CHF – 5%, USD / CAD – 4%.
4. Наиболее волатильными валютными парами в течении одной сессии в пунктах являются — GBR/CHF – 150, GBR/JPY – 145, USD/CHF – 117, GBR/USD – 112, GBR/JPY – 110, EUR/USD – 97, EUR/JPY 75. Подробно о торговле ими — http://time-forex.com/pary/volatilnye-valutnye-pary
5. Среднее кредитное плечо с которым работает большинство трейдеров 1:100, минимальное 1:1, максимальное 1:2000. При этом существуют ограничения при торговле криптовалютами и ценными бумагами.
6. Наибольшие объемы сделок заключаются на европейской и американской торговых сессиях, третье место занимает азиатская.
7. Самая высокая активность рынка наблюдается в районе 10 утра по Московскому времени и 16 часов дня.
Основным статистическим показателем, который интересует большинство начинающих трейдеров, это прибыльность торговли.
Данные по заработку на форекс
1. Трейдеры теряющие свой первый депозит в течении первых дней работы – 85%. В течении первого месяца еще 10% остаются без начального капитала.
2. Средняя прибыльность сделок в месяц по отношению к сумме начального депозита – 10% или 120% годовых.
3. Максимальная прибыль полученная за месяц в процентах по отношению к сумме депозита от суммы депозита составляет более – 3000%.
4. Максимальный заработок в течении нескольких суток – 1 миллиард долларов США, причем это официальный рекорд.
Статистика форекс дает возможность сделать вывод, что торгуя на валютном рынке реально как заработать, так и потерять свои деньги, все зависит от вашей квалификации и личных качеств.
Статистика игроков на Форекс
Статистика игроков на Форекс: можно ли ей верить?
В Сети размещены десятки сайтов на тему торговли на Форекс, авторы которых в красках описывают собственные «истории успеха». Рассказы таких трейдеров, которые очень хотят показаться профессионалами, повествуют о применении торговых стратегий. Все это проиллюстрировано графиками, цифрами, доказательствами и должно убедить читателя в эффективности стратегии.
Также эти трейдеры дают советы по выбору брокеров и убеждают посетителей сайта, что только их подход принесет реальные деньги. В завершении приводится статистика игроков на Форекс, которая подтверждает все вышеизложенное.
Нередко это производит впечатление на начинающего трейдера, который пока плохо ориентируется на рынке и не знает, какой может быть настоящая доходность. Многие приходят на Forex с убеждением, что им положена фиксированная зарплата и особых усилий для этого прилагать не придется. Таких наивных трейдеров быстро ожидает разочарование, ведь «единственно верная стратегия» в большинстве случаев не срабатывает.
Статистика игроков Форекс: первые шаги на валютном рынке
Трейдинг — это не азартная игра, и это нужно понять всем трейдерам вне зависимости от выбранного рынка. Можно выбрать сферу валюты, бинарных опционов, акций, облигаций, но вести себя на торгах как в казино категорически не рекомендуется. Именно поэтому публикуемая на разных сомнительных сайтах статистика игроков Форекс не должна вводить новичка в заблуждение.
Доходность на валютном рынке зависит от целого множества факторов:
правильного понимания сути трейдинга и условий заключения успешных сделок;
грамотного выбора брокеров;
учета всех специфических нюансов биржевой торговли.
Этот бизнес связан с повышенными рисками. Сегодня те же бинарные опционы могут иметь одну цену, а уже завтра — совсем другую. Трейдер должен оперативно реагировать на колебания курсов и котировок. Не стоит пытаться объять необъятное, пробуя одновременно с рынком валюты узнать все об опционах и других финансовых активах. Выберите свою нишу, изучите ее досконально и подберите эффективную торговую стратегию.
Какой может быть доходность на Форексе?
В 2020 году международный валютный рынок Forex представляет собой крупнейшую торговую площадку, на которой сосредоточено больше всего «игроков». Этот термин намеренно взят в кавычки, поскольку в реальности бизнес на колебаниях курсов значительно сложнее, чем рулетка. Никогда не знаешь, какой будет выигрышная комбинация, но курс USD или EUR вполне можно предсказать.
Доходность на бирже во многом зависит от качества составленного прогноза движения цен.
Это лишь на первый взгляд стоимость бинарных опционов, долларов, акций и других финансовых инструментов меняется хаотично. На самом деле сделки заключаются на фоне ожиданий инвесторов, дилинговых центров, трейдеров, фондов, банков и других участников торгов.
От понимания того, как формируются эти ожидания, и зависит доходность на бирже. На курс USD оказывают влияние тысячи факторов — конечно, все учесть невозможно. Однако основные параметры вполне можно отследить.
Например, действия Федерального резерва США за несколько календарных дней, особенно в отношении процентной ставки. Показатели по безработице, экономическому росту и другим важным параметрам в 2020 году отследить очень просто. Ведь все, что нужно сегодня трейдеру Forex, заключено в одном компьютере с доступом к Интернету. Также ему требуется надежный брокер, который предоставляет кредитное плечо — доступ к международным торгам.
Бесплатно научим трейдингу любого!
Процент от торговли и общая доходность зависят от качества предварительной подготовки к работе на «Форекс». При заключении успешных сделок можно приобрести хорошую репутацию и далее торговать на деньги инвесторов. Сделать первые шаги в одиночку очень сложно, поэтому компания LiteForex предлагает всем новичкам посетить бесплатный вводный курс! Мы объясним, как использовать советники, как прибыль зависит от спреда, что нужно для открытия торгового счета и покажем, как заключается сделки в терминале MetaTrader. Чтобы записаться на курс, регистрируйтесь на сайте LiteForex прямо сейчас!
Содержание данной статьи является исключительно частным мнением автора и может не совпадать с официальной позицией LiteForex. Материалы, публикуемые на данной странице, предоставлены исключительно в информационных целях и не могут рассматриваться как инвестиционный совет или консультация для целей Директивы 2004/39 /EC.
Форекс фигуры
(!) П оявилась программа, которая выявляет фигуры технического анализа в режиме реального времени, рисует разметку, определяет уровни поддержки и сопротивления.
Работает в веб интерфейсе или в мт4 (после установки плагина
Показывает графические модели, уровни фибоначи, индикаторы онлайн
Точность сигналов более 70%
Бесплатное использование
Опредление уровней поддержки и сопротивления
Встроенная статистика позволит отследить точность отработки моделей
В предыдущих разделах мы рассмотрели основу технического анализа это:
Эти знания послужат основой для продолжения обучения. Стоит ввести в наш арсенал прогноза форекс фигуры . Что это такое?
Время от времени на графике будут возникать узнаваемые модели, какие-то формации, которые будут выглядеть похожими. Трейдеры используют это в своих целях, ведь за каждым образованием стоит человеческая психология, а она, как правило, не меняется со временем. Значит логично пользоваться тем, что уже давно работает. И так начнем.
В основе всего лежит тенденция. Фигуры могут предзнаменовать либо ее разворот, либо продолжение. Если это разворот, то тренд меняется на противоположный. Продолжение же предполагает просто остановку «отдых», после которого ход возобновляется с новой силой.
Еще одной ценностью моделей является возможность оценки потенциала для хода. Ведь на бирже очень часто соблюдаются определенные пропорции в движениях.
Обращаю ваше внимание, что как таковые объемы, которые вы видите в своем терминале, показывают не реальный объем, а тиковый, — по сути эти объемы ничего не значат. Поэтому о нем я ничего и не буду писать. Хотя в фильмах и говорится про объемы, но там рассматривается не форекс, а фондовый рынок. А фигуры и прочие правила технического анализа работает одинаково хорошо на любом рынке.
Модели перелома тенденции
Для перелома тенденции нужно, чтобы до этого на форексе был четкий тренд. Вы согласны, что невозможно сломать, то чего нет?
Сначала цена пробивает линию тенденции
Потенциал фигуры зависит от ее размера
Модели, которые появились на предполагаемой вершине короче по времени, чем те, которые появились на основании.
Фигуры, появившиеся в основании, характеризуются меньшим разбросом цен и занимают больше времени, чем те, которые на вершине
Фигуры перелома тренда на рынке форекс
1.Голова и плечи
Это первая фигура, с которой мы будем знакомиться, и на нее стоит обратить особое внимание. Дело в том, что она является логичным продолжением тех знаний, которые мы уже получили о тренде, линии поддержки и сопротивления и прочих.
Поняв, как она работает, будет легче разобраться с остальными формациями.
Фигура начинает свое образование с точки А. Здесь пока нет и намека на разворот. Затем как полагается, цена отбивается от линии тренда В. И идет волна на повышение. Однако эта волна В-С уже проявляет признаки слабости. Ей не далеко удается уйти от цены А. Затем происходит пробой цены вершины А. Мы помним, что в восходящей тенденции пики выступают как уровни поддержки. Но здесь этот уровень легко пробивается. И цена подходит в плотную к цене В. Этот ход дает еще один намек на то, что возможно, происходит коренной перелом. Линия восходящего тренда оказалась пробитой. Затем цена с точки D начинает подъем. Как правило, размер этой уже коррекции равен 1/3 или 2/3 (вспомним про величину коррекций→). Помним, что тренд направлен вверх, если новый пик выше предыдущего. Здесь точке Е не может преодолеть точку С. Но пока еще рано открывать позиции. Мы может быть уверенными, в том, что тренд как минимум сменился на горизонтальный (флет). Но вот закрыть свои покупки стоит.
А теперь разберем сигнал, который дает данная формация. Проводим предполагаемую линию шеи через точки В и D . Скорее всего, это будет линия направленная не много вверх (реже чуть вниз). Она и является сигнальной. Для того, чтобы модель считать таковой, нужен четкий прорыв этого тренда В-D .
Теперь есть все условия, считать тенденцию развернувшейся:
имеем пробой тренда В-D
прорыв поддержки D .
пики и спады попадают под определение тенденции (они убывают) С, D, Е, F
Часто после пробоя шеи, происходит вновь возврат курса к линии сопротивления G (этой линией является шея). Нужно быть к этому готовым.
И так, чтобы фигура «Голова и Плечи» считалась фигурой нужно:
1-й способ . Измеряем расстояние (перпендикуляр) от линии шеи до «макушки» головы. После пробоя шеи есть потенциал на такой же по размеру ход.
2-й способ . Можно увеличить размер хода СD на 2. Это и будет возможный ход после пробоя.
Данные способы хороши для определения минимального возможного хода. Но часто курс идет до самого основания тренда.
Фигура перевернутая голова и плечи
Выше мы рассмотрели голову и плечи как переломную фигуру для тренда на повышение. Существует еще одна фигура, но уже для перелома нисходящего тренда.
Несмотря на схожесть с моделью голова и плечи, данная фигура имеет свои особенности. Выше отмечалось, что модели основания, как правило, более продолжительны по времени. (на развороты рынок тратит больше времени, чем на обрушение «под собственной тяжестью».
Сложная фигура голова и плечи
Помимо простой «головы и плеч» существует еще и более сложная ее разновидность. Данная фигура может иметь 2 головы или двойные плечи. Главное, что нужно запомнить, модель всегда обладает симметрией, значит, если она образованна 1 м плечом (левым), то и правое, скорее всего тоже будет одиночным. Если 2 плеча, то скорее всего, будет 2 правых плеча.
После того, как рынок дает сигнал на вход, пробив линию шеи, цены не должны вновь за нее вернуться. Если это происходит, то скорее всего данная фигура не сработала. Надо понять одно, ни один метод на форексе не может работать всегда. Это всего лишь закономерности, очень хорошие закономерности, но они не есть правила. Может поступить информация, которая сделает любой прогноз ошибочным. Так что не привязывайтесь к вашим сделкам. Чтобы здесь выжить, нужно уметь вовремя закрыться, когда все начинает идти «не так».
2. Тройная вершина
Следующую фигуру, которую следует разобрать это 3-я вершина. Формация очень похожа на предыдущую «Голову и плечи». Хотя она и реже встречается.
Особенность : простая, состоит из трех пиков. Которые находятся на одном уровне, в горизонтальном канале.
Формация считается таковой после пробоя линии поддержки, которую образовали 2 предыдущих спада.
Оценка потенциала : минимальный потенциал это высота формации то есть ширина образованного канала.
Работает в обе стороны.
Нужно осознавать, что цена может снова подойти к линии пробитой поддержки. Но такой откат должен быть ограниченным. Курс не должен вновь уйти за линию пробитой поддержки. Теперь поддержка становится сопротивлением.
3. Двойная вершина (двойное основание)
Самая часто встречающаяся формация на форексе . По этому обратите на нее особое внимание.
Состоит из двух пиков. Цена не способа пробить пик и отскакивает от него.
Фигура считается таковой после того как цена прорывает точку В. (предыдущий спад)
Надо быть готовым к ретесту пробитой поддержки (теперь уже сопротивления) образованную в точке В.
Потенциал такой же как и у предыдущих: можно рассчитывать на то, что цена уйдет на такое же расстояние равное высоте формации. (минимальная оценка)
Работает в обе стороны.
С ложности двойной вершины
Еще надо сказать, что на форексе редко встречаются идеальные модели, когда курс действует точно по схеме. В двойной вершине, например, 2-я вершина пипс в пипс доход до уровня предыдущей и т д. Бывает и так, что 2-я вершина может слегка пробить первую. Очень многие трейдеры будут убеждены, что цена пробила уровень, а значит начнут совершать сделки в сторону пробоя. Но не тут-то было. Курс может вернуться вновь за уровень и сделает все таки 2-ю вершину. О том, как судить об истинности пробоя можно почитать из прошлых уроков→
Нельзя путать эти рисунки с моделью двойная вершина. Эти ходы являются логичным продолжением тренда. Двойная вершина считается сформировавшейся фигурой, только после того, как происходит пробой предыдущего пика/спада
4. Фигура Блюдце
Самая редкая формация из всех описанных ранее. Характеризуется закруглением вершины. Ход плавный без резких колебаний.
Самая необычная из всех представленных выше формаций. До этого мы имели дело с фигурами, в которых изменения тенденции происходили постепенно, поэтапно. Все не так с фигурой «Шип». Здесь все происходит мгновенно, стремительно. Эта формация самая сложная в идентификации на рынке форекс. Ей присущ сначала сильный тренд в одном направлении, а затем стремительный разворот — ход против него.
Для предпосылок к появлению этой формации нужен очень стремительный тренд, в котором даже нет остановок (коррекций). Курс идет стремительно, резко. Но трейдер должен понимать, что за такой эйфорией может последовать не слабая депрессия, а потому следует быть очень внимательным.
Далее ход может обернуться вспять, начинается он, как правило, с сильного импульса против тренда и сохраняет свое направление и дальше.
Расширение фигуры «Шип»
Были рассмотрены самые главные фигуры перелома тенденции это: голова и плечи (и ее вариации) 3-я вершина, 2-я вершина, блюдце, шип.
Модели продолжения показывают не разворот тенденции, а просто обозначают период «отдыха» рынка перед продолжением тенденции. Как правило, они менее продолжительны во времени в отличие от фигур перелома тенденции.
Существуют следующие виды треугольников:
симметричный
восходящий
нисходящий
расширяющийся
Образован 2 линиями: растущей поддержкой и падающим сопротивлением
Для построения симметричного треугольника нужны минимум 4 точки (1,2,3,4).
Это связано с тем, что для построения линии тренда нужны 2 точки с каждой стороны.
Этот вид треугольника отличается от восходящего и нисходящего. Так как сама по себе эта фигура нейтральная. Но она прогнозирует дальнейшее продолжение основной тенденции. Куда направлен тренд, в ту же сторону стоит ждать прорыва.
Когда ждать прорыва?
Существует еще одна закономерность, можно спрогнозировать, когда ждать прорыва. Для этого надо построить треугольник, провести линию сопротивления и поддержки до их пересечения. Прорыва стоит ждать на расстоянии от 1/2 до 3/4 ширины этого треугольника. Если рынок уходит за три четверти, тогда потенциал фигуры падает.
Выход цены за одну из линий дает сигнал о завершении формации. Может наблюдаться затем возврат к уровню сопротивления/поддержки. Но затем должен последовать отскок от нее и возобновление движения.
В восходящем треугольнике одна из линий находится примерно на одном уровне, другие точки — последовательно повышаются. Данная формация считается бычьей (предсказывает рост рынка) так как продавцы держат цену на одном уровне — пассивны, покупатели же, умудряются последовательно поднимать курс, повышая точки поддержки.
Определяется так же как и у предыдущего. Просто замерьте ширину формации, это и будет минимальная цель.
Данный вид может выступать моделью основания рынка при завершении нисходящей тенденции. Но и тогда правила будут теми же. Прорыв линии сопротивления — будет бычьим сигналом.
Как можно заметить следующий вид треугольника является противоположностью восходящего. Работают те же правила, только пробой ожидаем вниз.
Нисходящий треугольник изредка может появляться на вершине рынка и служит переломом восходящей тенденции.
Последний вид самый сложный и неоднозначный.
Трейдер может попасть в ловушку в точке 4, когда происходит пробой поддержки 2. Здесь пригодятся фильтры о которых говорилось ранее. Далее происходит ход до точки 5. Здесь рынок уже проявляет слабость так как не может значительно выше уйти от цены точки 3.
Формация считается завершенной после пробоя поддержки 2-4. Но затем может произойти откат (чаще около 50%). Чаще всего такой треугольник состоит из 5-ти волн.
Чаще всего эта редкая модель появляется на вершине форекс рынка и является фигурой перелома.
Следующая фигура для рассмотрения — алмаз. Довольно редкая модель. Первая ее половина это расширяющийся треугольник, вторая — симметричный. Внешне формация напоминает алмаз: сначала линии расходятся, затем сходятся.
Чаще всего является переломным образованием. Возникает на вершине. Хотя изредка может и быть сигналом к продолжению тенденции.
Измеряется аналогично — просто измерьте самую широкую часть и отмерьте это расстояние от точки прорыва.
Дает сигнал после пробоя линии тренда во 2-й части фигуры
Считается надежной фигурой продолжения. Работает в обе стороны. До появления на рынке должен быть очень крутой тренд. Данная формация — это потребность в остановке для продолжения хода.
Флаг напоминает прямоугольник — цена находится в канале образованном двумя линиями.
Возникает после пробоя линии
Как правило, он возникает в середине движения. Значит, можно ожидать ход рынка на такое же расстояния, какое он прошел до появления формации
Рыночная статистика форекс
Компания Инстафорекс всегда заботится о своих клиентах, и о их благополучии, поэтому для основных валютных пар, торгуемых на forex, мы предлагаем 70 видов рыночной статистики.
Теперь трейдеры имеют практически полный доступ к информации о ходе событий и сможет успешно совершать торги на рынке форекс.
Так к какой же информации дает доступ рыночная статистика:
средние точки входа;
количество бычьих сделок;
средние точки отложенных ордеров;
с учетом открытых сделок, суммарная активность по валютной паре;
суммарная активность по валютной паре с учетом отложенных сделок;
расчетная цена курса по валютной паре, на основе суммарного количества сделок клиентов.
Вся рыночная статистика в Инстафорекс имеет свои символы. Все символы рыночной статистики можно найти в группе Market Depth в терминале Metatrader 4, они доступны как для реальных счетов, так и для демо. Кликнув в терминале правой кнопкой «Обзор рынка», а потом выбрать следующий пункт «Отобразить все символы» — можно посмотреть полный список всех символов рыночной статистики.
Практически вся рыночная статистика форекс доступна в режиме реального времени в клиентском терминале Инстафорекс. Такой вид статистики дает представление о текущем состоянии валютного рынка и возможность спрогнозировать его изменения с течением времени.
Статистика forex показателей от компании Инстафорекс выглядят так:
XXDepth — суммарная позиция по определенной валютной паре. Этот показатель говорит о направленности рынка на покупку или продажу, а также указывает объем этой направленности.
XXBuyLevel – показатель среднего на покупку по валютной пары. Показывает средние точки входа быков и медведей, на основе этих точек покупалась и продавалась валюта в различные временные интервалы. При расчете значений, применялись все открытые в тот момент позиции с учетом их количества и лотов.
XXSellLevel – показатель среднего уровня на продажу по валютной паре. В расчете применялись значения всех отрытых на тат момент позиций с учетом их числа и лотов.
XXTrades — процент сделок от общего числа по данной валютной паре. Количество сделок по каждому финансовому инструменту наглядно показывает активность трейдеров по той или иной паре. Роста числа сделок по определенной валютной паре показывает увеличение интереса к данному инструменту.
XXOrders — процент отложенных ордеров от общего числа сделок по данной валютной паре. Этот показатель говорит о готовности рынка входить в позиции по определенной валюте, при условии начала движения в сторону повышения. Преимущество данного показателя в том, что лн учитывает те позиции, которые рынок готов открыть, то есть показывает, что может случиться в будущем.
XXVolume — процент денежных средств, вложенных в сделки по данной валютной паре, от общего числа средств, задействованных в сделках. Показывает объем рынка в настоящий момент. Этот показатель говорит о заинтересованности трейдеров в торгах по конкретной валюте.
XXEstimated – показатель расчетного уровня по данной валютной паре, строящийся на основе точек входа и объема открытых сделок на покупку и продажу. Говорит об общем значении точек входа по всем позициям на рынке.
XXBuyLimit/BuyStop – показатель среднего уровня отложенных ордеров быков на покупку. Включает в себя две линии, отражающие средний уровень отложенных ордеров и указывает готовность трейдеров покупать данную валютную пару.
XXSellLimit/SellStop – показатель среднего уровня отложенных ордеров медведей на продажу. Включает в себя две линии, отражающие средний уровень отложенных ордеров и указывает готовность трейдеров продавать данную валютную пару.
ХХ – стоящие впереди показателя рыночной статистики, показывают, для какой валютной пары строится график. ХХ обозначения могут изменяться, в зависимости от выбранной валюты.
ХХ обозначают две первые буквы названий валютных пар, например:
На сегодняшний день Инстафорекс – это единственный брокер, который транслирует полную рыночную статистику в торговый терминал для своих клиентов, тем самым еще раз показывая и подтверждая свой высокий профессионализм и серьезность подхода к обслуживанию клиентов.
Мы выражаем искренние слова благодарности нашим клиентам, за выбор в качестве своего брокера и представителя на валютном рынке форекс, компанию Инстафорекс.
Наши преимущества
Открой счёт и получи
до 40% к каждому пополнению
Зарабатывай на forex
Лучшие условия от 1.5 пунктов
Весь Форекс на одном канале
Счета в разных валютах:
Новости форекс (forex)
Торговые инструменты
Лучшие инструменты для успешной on-line торговли на Forex
Киевский форекс дилинговый центр на Украине предоставляет доступ к международным торговым forex площадкам интернет трейдинга в режиме online. Наши клиенты управляют своими средствами на валютном рынке forex, не выходя из дома или офиса. Помимо получения информации о последних событиях в финансовом мире и чтения forex прогнозов вы можете пройти обучение форекс трейдингу, получив бесплатный демонстрационный счет биржи forex. С нашим дилинговым центром процесс forex обучения максимально упрощен. У нас отсутствуют любые ограничения на размер депозита и сделок на forex. Контрагентами форекс компании являются ведущие форекс брокеры по всему миру. Работа с западными брокерами позволяет обеспечить круглосуточное перекрытие всех клиентских сделок на бирже forex. Именно поэтому, открывая счет в дилинговом центре, вы получаете прямой доступ к рынку и валютным операциям forex.
Ни один брокер forex не дает гарантии получить прибыль. Игра на валютной бирже форекс несет в себе риски полной или частичной потери средств. Мы предоставляем возможность играть на рынке без своп. Это должен учитывать каждый трейдер, планирующий заработать на Forex инвестициями. Рынок форекс является высокодоходным и высокорисковым средством инвестирования денежных средств. Тем не менее, форекс брокер гарантирует сохранность средств своих клиентов и надежную защиту от неторговых рисков для средств на форекс-счетах клиентов. Лучшие торговые условия для forex счетов и система поощрения форекс бонусами в размере 30% — это качественная помощь каждому трейдеру валютного рынка forex / форекс в его ежедневной торговле. Мы не гарантируем вашу прибыль на форекс, но мы предоставляем торговые условия, повышающие вероятность прибыльного результата вашей forex торговли в большей мере, чем это делают наши конкуренты.
Мы предоставляем возможность играть на рынке форекс без свопов и спредов в зависимости от предпочтений трейдера. Мы обеспечиваем фиксированные спреды и максимальное торговое плечо. Для клиентов с торговыми форекс счетами от 100 000 USD предусмотрена гарантия защиты средств через сегрегированные форекс счета. Наши торговые условия для работы на форекс призваны сделать валютный трейдинг максимально комфортным и прибыльным. На сегодняшний день более 200 000 трейдеров выбрали международного форекс брокера в качестве своего брокера для игры на бирже forex используя платформу MetaTrader. По состоянию на 1 января 2010 года открыто более 200 представительств группы forex компаний по всему миру. Признание уровня и качества работы позволило компании получить премию “Лучший брокер в Азии” за 2009-2011 годы от международного экономического журнала World Finance. Международный форекс брокер — международный лидер рынка брокерских услуг на рынке forex.
Статистические вероятности графических моделей
Результаты Бычьего Рынка
Мы будем рассматривать как бычьи, так и медвежьи графические формации. Изучив модели, мы увидим, какие из них самые прибыльные, какие пройдут длинный путь, прежде чем исчерпают себя, а какие — самые надежные. Следующие формации являются бычьими:
1 Адаптирована из книги Profit and Probability — Technical Analysis of the Price Fluctuations of Common Stocks, Робертом Йорл Дэвисом, адъюнкт профессором Химии Университета Purdue, авторское право Р. И. Дэвиса, 1965 год. (Прим. автора)
Как вы, наверное, без труда видите, в показателях каждой из этих формаций имеются изменения: это доля прибыльных исходов в среднем значении заработка, а также в среднем значении времени. Каждый из этих элементов является важным, но некоторые трейдеры считают одни элементы важнее других. Каждый, однако, определяет свой собственный подход. Если вы усредните вышеуказанные модели, то увидите, что:
1. Прибыльность — 83,7% 2. Средний заработок — 29,5% 3. Среднее время — 7,2 месяца
Результаты Медвежьего Рынка
Вот результаты медвежьего рынка. Помните, что вы можете заработать деньги по обе стороны рынка, если готовы играть на любой стороне. Опять-таки, правильно используя анализ «крестики-нолики», можно получить следующие результаты:
Усредняя вышеуказанные цифры, получаем:
1. Прибыльность — 86,9% 2. Средний заработок — 24,8% 3. Среднее время — 3,9 месяца
Бычий Рынок в сравнении с Медвежьим Рынком
Сравнение результатов, полученных на основании данных по бычьему и медвежьему рынкам, позволяет нам сделать некоторые заключения:
Первый вывод на основании этой таблицы состоит в том, что продавать в шорт на медвежьем рынке менее рискованно, нежели покупать на бычьем рынке. Средний заработок на медвежьем рынке на 4,7% меньше, чем на бычьем рынке, но это с лихвой компенсируется тем, что среднее время для заработка на медвежьем рынке на 3,3 месяца короче, чем на бычьем рынке.
Следовательно, трейдеры, которые не продают в шорт на медвежьем рынке, действуют вопреки собственным интересам. За меньший период времени, при меньшем риске продажа в шорт на медвежьем рынке принесет денег больше длинной позиции на бычьем рынке.
Прибыль бычьего рынка имеет ставку 4,09 процента в месяц, в то время как прибыль медвежьего рынка имеет ставку 6,36% в месяц. Настоящие трейдеры не могут себе позволить упустить возможность заработать прибыль. Они должны учиться приспосабливаться к тому, чтобы играть по обе стороны рынка.
Убытки
А каюке убытки? Торговые формации со всеми своими вариантами подходящих условий, при наличии которых должна быть установлена торговля, еще не гарантируют постоянную прибыль. Трейдеру следует учитывать вероятность возникновения убытков, а также то, как их регулировать. Вероятности убытков таковы:
Усреднение приведет к следующим показателям:
1. Не приносит прибыли в 15,2% случаев 2. Средний убыток 9,0% 3. Среднее время 3,0 месяца
Два правила должны быть выведены из приведенной статистики:
1. Никогда не позволяйте убыткам превышать 10%.
2. Предоставьте торговой сделке около трех месяцев для работы в вашу пользу. Если она не оправдывает себя за это время, закройте по- зицию.
Это — основные правила по сокращению убытков до минимума и совершению сделок, которые могут быть более прибыльными.
Результаты исследования говорят о том, что вероятности будут в вашу пользу, если вы дождетесь завершения формирования правильной графической модели, прежде чем сделаете заключение относительно поведения акции. В повседневном процессе анализа и реальной торговли на рынках мы обнаружили, что приверженность к бычьим графическим моделям при открытии длинной позиции и к медвежьим моделям при открытии короткой позиции, как правило, дает наилучшие результаты.
Вероятности, описанные в исследовании, достаточно привлекательны в смысле денег. В то время как на рынке нет никаких гарантий, вы, пользуясь простыми правилами, изложенными в книге, несомненно, сумеете увеличить вероятность достижения успеха.
Если бы я все это знал, когда работал брокером, я смог бы избавить себя от лишней головной боли. Мы всегда старались рекомендовать акции, устойчивые с фундаментальной точки зрения, но мы никогда не знали в тот момент, где находимся — на 1-95 Южной или 1-95 Северной. Это элементарный набор правил, но до сих пор большинство брокеров и инвесторов не придают им никакого значения.
Однажды мой хороший клиент позвонил мне, чтобы обсудить возможные сделки на рынке. А я только что узнал об опционной стратегии, называющейся «выписывание покрытого опциона» (covered writing), которая включала в себя покупку акции и одновременную продажу опциона колл против позиции по акции. Мы обстоятельно поговорили об акции. Мы побеседовали о том, какой прекрасной компанией была компания Burlington Industries (в то время лидер в текстильном бизнесе).
Клиенту понравилась концепция выписывания покрытого опциона, и мы совершили сделку: купили акцию и продали опцион колл против позиции по акции. Я продал эту рекомендацию клиенту как консервативную стратегию. Я действительно был приятно взволнован тем, что смог объяснить понятие покрытой продажи по телефону.
После завершения рабочего дня я отправился с приятелями-брокерами в клуб «Быки и Медведи», как мы делали это каждый вечер, чтобы попить пива и обсудить наши дела. Я упомянул о проведенной мною сделке покрытой продажи и о том, что инструментом, лежащим в основе стратегии, была акция компании Burlington Northern.
Один из моих приятелей сказал: «а да, знаю — железная дорога». Я покрылся холодным потом. Я ответил, что нет: я купил акцию текстильной компании, а не железной дороги.
Как оказалось, я купил клиенту акцию железной дороги, несмотря на то, что мы столько времени говорили о текстильной компании. Названия Burlington Industries и Burlington Northern — похожи, не такли? Да, названия могут быть похожими, но их деятельность — все равно, что Южный и Северный полюсы.
Сделка оказалась удачной, мне повезло с акциями железной дороги даже больше, чем, если бы это были акции той самой текстильной компании. На самом деле, акции Burlington Industries не имели тогда опционного рынка. Таким образом, говоря о необходимости набрать больше очков в свою пользу, я тем не менее закрыл глаза и просто выстрелил в темноту.
Хорошо, теперь приступим к графическим моделям. Изучайте их внимательно, так как они станут для вас самым важным инструментом.
Двойная Вершина
В предыдущей главе вы научились поддерживать свои графики. Основными графическими моделями являются Двойная Вершина (Double Тор) и Двойное Основание (Double Bottom). Двойная вершина требует 3 колонки: две колонки «X» и одну колонку «О». Ключ к интерпретации графических моделей в определении того, где цена акции проходит уровень сопротивления или поддержки.
Особенность моделей Чарльза Доу, которыми пользовались преуспевающие инвесторы того времени, заключалась в точной графической идентификации уровней распределения и накопления. Распределение соответствует вершине (сопротивлению), а накопление — основанию (поддержке). Сопротивление — это точка, в которой акция достигает определенной цены и сталкивается с давлением со стороны продавцов.
Вернемся к теме спроса-предложения и сразу увидим, что это одновременно еще и точка, где предложение превышает спрос. Например, IBM поднялась до $60 и встретилась с давлением продавцов. Это давление продавцов превышает спрос на этом уровне цены, и акция естественным образом отступает назад, по крайней мере, на несколько пунктов. Помните, что требуется разворот на три клетки, чтобы сменить колонки.
В этом примере, если давление со стороны продавцов было бы достаточным, чтобы оттолкнуть IBM обратно к $57 или ниже, то график развернулся бы в колонку «О» из колонки «X». По аналогии с теннисным матчем, предложение выиграло один сет в свою пользу. Но матч продолжается.
Скажем, через несколько недель спрос опять приблизился к акции на уровне $57, что привело к подъему цены до $60 за одну акцию. Это еще один разворот на три клетки, ведущий нас обратно в колонку «X», a IBM теперь находится на том же самом ценовом уровне, на котором в прошлый раз столкнулась с предложением.
Вопрос теперь состоит в том, продолжают ли находиться здесь продавцы, столкнувшие акцию в прошлый раз. Я наблюдал, как акции наталкивались на сопротивление бесчисленное количество раз на протяжении многих месяцев до тех пор, пока давление со стороны продавцов окончательно не ослабевало.
Рисунок 3.1 Двойная Вершина
Единственный способ узнать, находятся ли все еще продавцы на этой цене, посмотреть, как ЮМ ведет себя на этом уровне. Если она опять отброшена, тогда продавцы все еще там. А если движется к $61, то мы можем сказать, что спрос превалирует на этой цене, превышая уровень, на котором прежде контроль оставался за предложением.
Превысив уровень сопротивления, график «крестики-нолики» дает свой самый главный сигнал к покупке: Двойную Вершину. Естественно, необходимо рассмотреть еще и другие аспекты, прежде чем приобретать акцию, но, судя по самой простейшей модели, мы можем сказать, что спрос здесь совершенно точно имеет контроль.
Если по IBM нет больше никакой другой информации, тогда моим решением будет покупка акции. Поскольку IBM вышла за пределы уровня сопротивления, мы можем сказать, что спрос победил в этом матче. Графическая модель будет подобна той, что представлена на рисунке 3.1.
Рассмотрим Двойное Основание. В этой модели матч выигрывает предложение. Скажем IBM вместо преодоления предыдущей точки сопротивления разворачивается и опускается ниже границы поддержки.
На рисунке 3.2 вы можете увидеть, что акция упала во второй колонке до $56, где спрос побеждает предложение, и акция разворачивается обратно в колонку «X». На уровне $59 акция вновь сталкивается с давлением продавцов, отбрасывающим IBM обратно вниз, на уровень $56, что видно в третьей колонке графика, где спрос, ранее сумевший взять контроль, должен обеспечить поддержку.
Рисунок 3.2 Двойное Основание
Рисунок 3.3 Двойное Основание с сопротивлением
На этот раз, однако, тех покупателей, что были прежде, здесь уже нет, и давление продавцов продолжается, что приводит к тому, что акция проходит сквозь этот уровень поддержки. Матч закончен. Предложение выиграло, а вероятностями являются низкие цены. Причина, по которой предложение взяло власть над спросом, не имеет ровно никакого значения. Как акция реагирует на спрос и предложение — вот, что важно, ведь в конце концов именно спрос и предложение, и ничто другое, приводит акцию в движение, толкая цены на нее вверх и вниз.
Теперь вы понимаете, почему мы называем модели Двойной Вершиной и Двойным Основанием? Акция поднимается или падает на тот же уровень дважды. Вы, возможно, уже догадались, как мы назвали модель, в которой акция поднимается или падает на тот же самый уровень трижды.
На рисунке 3.3 вы можете увидеть, что, когда акция поднялась обратно до $60, она была отброшена второй раз. Логика подсказывает нам, что на этом уровне существует мощное сопротивление и что сигнал к продаже здесь намного важнее. Изучая график, мы можем сказать, что верхним потенциалом здесь является только $60. Естественно, все может измениться, но на данный момент это все, с чем мы должны продолжать иметь дело. Продавцы в шорт всегда хотят знать точки сопротивления, потому что проникновение сквозь уровни сопротивления может стать сигналом разворота существующего тренда.
Рисунок 3.4 показывает нам, что на $55 имеется хорошая поддержка, потому что на этом ценовом уровне акция перестает идти вниз в двух отдельных случаях. По каким-то причинам на этом уровне есть покупатели.
Рисунок 3.4 Двойная Вершина с поддержкой
Мы рассматриваем этот уровень, как уровень накопления или поддержки. Сигнал Двойной Вершины к покупке является более важным, чем предыдущий, потому что мы располагаем большим объемом информации, позволяющей нам принять решение. Тот факт, что акция нашла поддержку дважды на уровне $55, подсказывает нам, что акция будет держаться там в случае, если в дальнейшем ее позиции ослабеют — маленькая деталь, которой на графике, данном на рисунке 3.1, нет.
Бычий Сигнал
На этот раз мы добавляем к модели еще один аспект, дополнительную деталь. Заметьте, что на рисунке 3.5 последняя колонка «О» не продолжается ниже предыдущей колонки «О». Мы называем это поднимающимся основанием. Оно символизирует, что предложение становится все менее влиятельным фактором, определяющим движение акции. Другой стороной медали является то, что спрос становится сильнее, так как последняя колонка «X» превышает предыдущую колонку «X».
Поднимающееся основание — не столь важный фактор, но он становится дополнительным ориентиром при оценивании взаимоотношений между спросом и предложением на акцию. Среди трех двойных вершин, о которых мы говорили до сих пор, эта является самой сильной и служит основанием для важнейшего вывода.
Самый лучший способ понять эти модели — взять тетрадь и карандаш и просто написать несколько слово том, что вы видите (как если бы семилетний ребенок написал сочинение о том, что он видит в комнате). Итак, на рисунке 3.5 я вижу:
Теннисный матч, который состоял всего из четырех сетов (колонок), заканчивается.
Я вижу два сета, в которых Макинрой выиграл (колонка «О»), и два сета, в которых побеждает Коннорс (колонки «X»).
Последняя колонка «X» превышает предыдущую колонку, давая сигнал Двойной Вершины к покупке.
Вторая колонка «О» не упала настолько, насколько снижалась предыдущая колонка «О», что говорит о том, что Макинрой теряет силы.
Последняя колонка «X» превышает предыдущую колонку «X», что говорит о том, что Коннорс набирает силу.
Подведение модели к общему знаменателю с выделением характерных черт значительно облегчает анализ.
Рисунок 3.5 Двойная вершина с поднимающимся основанием
Медвежий Сигнал
Медвежий Сигнал противоположен Бычьему. Рисунок 3.6 показывает, что спрос в этом случае становится менее сильным, так как последней колонке «X» не удается достичь предыдущего уровня. Давление со стороны продавцов тем не менее увеличивается, о чем свидетельствует нижняя колонка «О». Эти детали просто-напросто говорят о том, что спрос теряет силу, а предложение набирает ее. Слишком часто инвесторы покупают акции именно в такой ситуации, а потом наблюдают, как в дальнейшем они слабеют.
Итак, мы обсудили Двойное Основание и Двойную Вершину. Все другие модели, которые мы будем рассматривать, являются производными от этой основной формации. Теперь вы сами видите, насколько этот метод прост для восприятия. Давайте перейдем к сигналу покупки Тройной Вершины.
Тройная Вершина
Тройная Вершина (Triple Top) потому так и называется, что это графическая модель, которая демонстрирует подъем цен на определенный уровень три раза. Первые два раза, когда акция поднимается на этот уровень, она отталкивается продавцами. В третий раз, когда акция поднимается на этот уровень, она образует тройную вершину. Сигнал к покупке возникает в тот момент, когда акция превышает уровень, при достижении которого до этого акция разворачивалась вниз. Эта модель показана на рисунке 3.7. Рисунок 3.6 Двойное Основание с опускающейся вершиной
Рисунок 3.7 Тройная Вершина
Существует много причин, почему акция сталкивается с предложением на определенных уровнях. Вспомните то время, когда вы купили акцию, думая, что она была на основании или, по крайней мере, на подходящем ценовом уровне для покупки, но вместо того, чтобы подняться, акция внезапно начала падать. У каждого был хотя бы один такой печальный опыт.
Когда вы увидели, что акция теряет в цене, у вас, возможно, промелькнула мысль позвонить своему брокеру и попросить его вывести вас из торга, если акция пойдет обратно и достигнет уровня безубыточности. Это абсолютно нормальная человеческая реакция. Когда ваш брокер размещает ордер, чтобы вытащить вас из торгов, вы фактически создаете предложение на этом уровне.
Если продавцов, желающих продать свои акции, на этом уровне больше покупателей, готовых купить, акция падает. Узнать, ослабело ли давление со стороны продавцов на каком-то определенном уровне, можно единственным способом — нужно определить, превышает ли акция эту цену.
Если акция отброшена опять, продавцы все еще находятся там. Я наблюдал, как акции отскакивали рикошетом от определенных цен на протяжении 18 месяцев. Так, Coca-Cola не могла пройти через уровень $45 в течение полутора лет.
Наконец, в сентябре 1994 года акция смогла превысить $45 и устремиться прямо к $50 без остановки, демонстрируя, что верхний потенциал акции не ограничивается значением $45, если давление со стороны продавцов остается недостаточным.
Чем больше акция отскакивает рикошетом от уровня сопротивления, тем сильнее будет прорыв, когда он наступит. Много лет тому назад было определено, что высота подъема акции прямо пропорциональна времени, которое уходит у акции на приготовления к этому движению. Другими словами, чем шире основание, от которого возникает прорыв, тем выше поднимется цена.
Сигнал к Продаже Тройного Основания
Сигнал к продаже Тройного Основания (Triple Bottom), также как и Тройная Вершина, имеет высокую степень надежности. Когда я веду семинары на эту тему, то использую рисунок 3.8, чтобы показать, насколько опасно для инвестора исключать технический анализ при покупке акции.
Представим себе инвестора, покупающего акцию по $31, а затем уезжающего в отпуск. Он часто просматривает финансовые газеты и отмечает, что его акция все еще около той цены, по которой он ее приобрел, и лишь упала на один пункт. Неплохо для рынка, который был волатильным в последний месяц. Относительно поведения акции он чувствует себя достаточно спокойно.
Фундаментальные показатели хорошие, все на своих местах. Но что он пропустил в этой мозаике? А пропустил он то, что исход всего теннисного матча между спросом и предложением закончился в пользу предложения. Вероятность падения цены очень высока. Тройное основание вовсе не означает того, что акция сразу же сдастся, оно лишь указывает на то, что риск нахождения в этой позиции увеличился невероятным образом.
Решит ли инвестор что-либо предпринять относительно этого сигнала или нет, но ему следует, по крайней мере, о нем знать. Если инвестор не предпринимает ничего, но осведомлен о потенциальном падении, то он находится в гораздо более выгодном положении, чем инвестор, который ничего об этом не знает. Другие факторы, такие, как индекс относительной силы, доля бычьего сегмента, преобладающая рыночная кондиция, а также линии тренда, — все это будет рассмотрено в последующих главах.
Рисунок 3.8 Тройное Основание
Анализируя модель Тройного Основания, обращайте особое внимание на поднимающиеся основания и падающие вершины. Вспомните формацию Двойная Вершина. Если акция упала, но была не в состоянии снизиться до уровня, куда она опускалась прежде, то подразумевается, что давление со стороны продавцов ослабевает. Эти две детали
соответственно наделяют модель большими бычьими или медвежьими свойствами. Данный подход распространяется на любую графическую модель.
В 80-е годы Тройная Вершина была особенно эффективно работающей моделью. Прорывы, как правило, хорошо срабатывали, так как все акции имели тенденцию роста на протяжении этого периода. Вслед за крахом 1987 года Тройная Вершина наилучшим образом использовалась в обратных движениях. Расширение модели до Тройной Вершины просто является способом рассмотрения формаций, которые не завершаются при создании двух пиков.
Такие модели, как Четыре Вершины (Quadruple Тор) или Пять Вершин (Quintuple Top), встречаются крайне редко. Как правило, чем больше вершин имеет модель, тем она более является бычьей, а также чем быстрее развивается модель, тем у нее более выраженный бычий характер.
Формации некоторых акций, выпущенных такими компаниями, как предприятия общественного пользования, требуют больше времени на то, чтобы оформиться из-за присущей им низкой волатильности.
Учитывайте, что при исследовании графика должны приниматься во внимание также и все остальные факторы. В последующих главах мы объединим их с уже описанными моделями.
Бычья и Медвежья Формация Катапульты
Рисунок 3.9 Бычья формация Катапульты
Катапульта (Catapult) является комбинацией Тройной Вершины и Двойного Основания (рисунок 3.9). Эта модель — надежный строитель. Катапульта включает в себя сигнал к покупке Тройной Вершины, вслед за которым происходит корректирующее движение, что приводит к созданию поднимающегося основания.
После завершения коррекции акция продолжает начатый тренд, подавая сигнал Двойной Вершины к покупке. Взгляните на модель, представленную на рисунке 3.9. Обратите внимание на сигнал Тройного Основания к покупке,
вслед за которым происходит обратное движение, проявляющееся в создании колонки «О». Заметьте, что колонка создает основание на уровне выше. Возобновление тренда заканчивается катапультой, генерируя сигнал покупки Двойная Вершина.
Давайте рассмотрим катапульту по частям, чтобы лучше понять, что она нам дает. Тройная Вершина говорит о том, что у акции есть высокая вероятность подъема в цене, предполагая, что рынок имеет бычий настрой. В действительности, этот вид модели имеет вероятность успеха 87,5 % при бычьем рынке.
Разворот, возникающий вслед за выходом наверх и создающий растущее основание, предполагает, что предложение начинает иссякать или становится менее значимым фактором влияния. Возобновление тренда и последовательно генерируемый сигнал Двойной Вершины к покупке просто подтверждает Тройную Вершину.
До этого я говорил, что катапульта — надежный строитель восходящего движения. Это модель, к которой вы должны относиться самым серьезным образом, когда рынок в целом демонстрирует бычьи настроения, а сведения фундаментального характера по акции хорошего качества.
Процесс выбора акции по сути напоминает подготовку к автомобильному турне из Вирджинии в Нью-Йорк. Прежде, чем вы начнете свое путешествие, вам необходимо позаботиться о некоторых вещах, а именно: заправить машину, проверить масло и воду в радиаторе. Затем вы должны определить самый прямой маршрут в Нью-Йорк (1-95 Северная).
Заправка машины, проверка масла и так далее похожи на проверку фундаментальных показателей акции. Выбор правильной дороги, по которой следует ехать, напоминает оценку технической картины (спрос и предложение) в отношении акции. Многие инвесторы старательно выполняют исследования фундаментального характера по акции, которую они хотят купить, но совсем не придают значения оценке вероятности подъема ее цены.
Покупка фундаментально устойчивой акции, только что завершившей графическую модель, предполагающую нахождение акции в условиях низких, а не высоких цен, равнозначна проведению всех подготовительных работ к путешествию в Нью-Йорк, но взятию курса на Флориду по дороге 1-95 Южная.
Идея состоит в том, чтобы набрать как можно больше очков в свою пользу до начала путешествия. Но все это еще не гарантия. Несмотря на то, что большинство считает инвестиции наукой, они остаются искусством.
Я провел бесчисленное количество занятий на эту тему с учениками начальных классов, и каждый раз у меня уходило всего 30 минут на инструктаж о правильном выборе при оценке медвежьего и бычьего графиков. Вся прелесть преподавания детям заключается в том, что их не приходится перепрограммировать.
У взрослых мнение о том, как рынок собирается работать, в основном складывается под влиянием телевизионных программ, посвященных инвестиционной индустрии. Мы же стараемся обнаружить с помощью анализа моделей, что контролирует акцию: спрос или предложение.
Если вы пойдете куда-либо дальше этого, то очень быстро заблудитесь. Будьте проще! Закон спроса и предложения приводит к изменениям в цене, будь то супермаркет или фондовый рынок.
Торговые тактики с использованием катапульты
Катапульта является подтверждающей моделью — заключительная Двойная Вершина, завершающая катапульту, просто подтверждает предыдущую Тройную Вершину. Это является подтверждением того, что спрос, создаваемый в данный момент в трендовом движении акции, — хозяин положения. Первая часть модели — базовая Тройная Вершина.
Прежде я говорил, что в 90-е годы покупка на рыночных отскоках или при реакции на прорывах предполагала высокую вероятность успеха сделки. Как только Тройная Вершина превысила предыдущую колонку «X», а затем отскочила назад, возникает потенциал для катапульты. Инвесторы должны рассматривать покупку в половину планируемой позиции при развороте на три клетки от Тройной Вершины.
Это обеспечивает им хорошую точку входа в первую часть позиции и дает возможность создавать торговлю, находясь близко к точке защитной остановки. Давайте немного поговорим о стопе. В какой точке инвесторам следует установить защитную остановку вводимой позиции, если они оказались не правы в своем предположении, что акция поднимется?
В таком случае при работе с одним источником информации — графической моделью, единственным логическим стопом будет тройное основание. Находясь на этом уровне, модель предполагает, что предложение контролирует ситуацию. Если выбранная для торговли акция имеет сильные фундаментальные показатели, мощные показатели индекса относительной силы и торгуется над линией бычьей поддержки, то вероятность неудачи в развитии модели очень мала.
Помните, что при бычьем рынке тройная вершина имеет 87,5 процента успеха, как мы уже говорили выше. Но инвестор по-прежнему должен продолжать думать, что ему делать, если дела пошли не так, как ожидалось. Должен существовать план действий на случай, если сделка начнет разваливаться. Помните, что все это — не точная наука, а скорее, искусство.
Как только куплена половина позиции на развороте в три клетки и установлена защитная остановка, инвесторы могут начинать исполнять свой план по покупке другой половины позиции на завершении катапульты, помещая соответствующий ордер через своего брокера.
Трейдеры здесь могут поднять свой стоп к новому сигналу продажи Двойного Основания, который образуется, когда акция разворачивается обратно наверх, чтобы попытаться завершить катапульту. Долгосрочные инвесторы будут сохранять свою остановку на уровне нарушения линии бычьей поддержки, которая по-другому называется линией тренда.
На рисунке 3.10 нам придется предположить, что предложение взяло контроль в свои руки, если акция нарушила линию тренда, одновременно дав сигнал двойного основания к продаже. Точка стоп-лосса перейдет к уровню $42, как только формация катапульты будет завершена.
Просто имейте в виду, что, пока акция торгуется выше линии бычьей поддержки, мы считаем ее бычьей. Долгосрочные инвесторы разместят свои стопы только на нарушении линии тренда. Трейдеры будут рассматривать каждый сигнал, который может быть независим от линии тренда.
До настоящего момента, согласно нашему ордеру, основанному на использовании катапульты, мы приобрели половину запланированной на будущее позиции на возвратном движении вниз к $43, введя защитную остановку на $40. Теперь переходим ко второй части нашей запланированной позиции.
Ордер, называемый «Действителен до отмены» (GTC — «Good Until Cancel»), может быть размещен через брокера. Ордер GTC просто позволяет вам выбрать цену, которую вы готовы заплатить за акцию, и ордер остается зарегистрированным у специалиста до тех пор, пока акция не достигнет этой цены. В этом случае вы могли бы разместить через своего брокера стоп-ордер на покупку остатка позиции по $47 — на уровне, где бычья формация катапульты будет завершена.
Рисунок 3.10 Защитная Остановка
Рисунок 3.11 Торговля с Бычьей формацией Катапульты
Теперь вы можете увидеть, где купили вторую половину своей запланированной позиции. Заметьте, что стоп поднялся к новому сигналу Двойного Основания к продаже, который сформировался на $42. Этот новый стоп позволяет нам защитить прибыли, если предложение внезапно возьмет контроль над акцией в свои руки. Важно, что долгосрочные инвесторы используют только линию тренда для остановки своих позиций.
Трейдеры, которые по сути своей ведут краткосрочные операции, могут избрать в качестве ориентира для своего стопа процент от цены входа. А. В. Коэн, автор книги How to Use the Three-Point Reversal Method of Point and Figure Stock Market Trading, всегда полагал, что риск инвесторов не должен превышать 10 процентов на акцию.
На сегодняшних более волатильных рынках 10-процентный спад может случиться очень быстро. Мы полагаем, что более полезным было бы внимательно выбрать свою точку входа, а затем предоставить акции немного пространства для развития.
Рассматривая формацию катапульты, вы можете увидеть много других комбинаций точек входа, которые можно использовать. Ключ здесь в том, чтобы иметь четкий и логический ориентир, помогающий найти точки входа и точки выхода при инвестировании. Никакие другие графики, которые я знаю, в этом просто не смогут вам помочь.
Графики «крестики-нолики», без всяких сомнений, являются лучшим и самым точным ориентиром для любого инвестора.
Медвежья Формация Катапульты
Медвежья формация Катапульты (Bearish Catapult formation) может быть представлена как точная противоположность бычьей формации Катапульты, и она особенно полезна при краткосрочных коротких продажах. Точки входа и выхода выбираются тем же самым способом, как и в случае с бычьей Катапультой.
Точки защитных остановок особенно важны при коротких продажах. Риск при короткой продаже теоретически ничем не ограничен. В реальности, хотя это случается и нечасто, я наблюдал ситуации, когда контрольный пакет приобретался по цене, значительно превышающей текущую стоимость акций на рынке.
Проблема короткой позиции в столь необычных ситуациях заключается в том, что акция открывается по значительно более высокой цене, нежели она закрылась в предыдущей торговой сессии. Соответственно, те, кто находился в коротких позициях, могут потерпеть очень большие убытки, не имея при этом возможности покинуть торговлю на всем отрезке разрыва цен. К счастью, эти ситуации достаточно редки.
Тем не менее очень важно запланировать свою точку входа с тем, чтобы иметь приемлемую цену стопа. Продавец в шорт может запланировать продажу половины своей позиции в короткую на первом реверсивном развороте наверх в графической модели, следуя за сигналом Тройного Основания к продаже. Это позволит ему войти в короткую продажу относительно близко к точке защитной остановки.
Линии тренда для короткой продажи еще более важны. Вторая половина, запланированная к созданию короткой позиции может быть инициирована, когда акция начнет разворачиваться снова вниз и завершит медвежью формацию Катапульты. Давайте посмотрим на рисунок 3.12.
Рисунок 3.12 Бычья формация Катапульты
Вы видите, что эта модель является точной противоположностью Бычьей Катапульты (Bullish Catapult). Внимательно наблюдайте за этой моделью, так как она явно предполагает низкие цены акции.
Понимаете вы построение графика «крестики-нолики» или нет, но если вы посмотрите на две фундаментально устойчивые акции из одной группы, одна из которых с медвежьей формацией Катапульты, а другая с бычьей формацией Катапульты, то у вас не уйдет много времени на то, чтобы определить, какую акцию вы хотите купить.
Мне бы хотелось ненадолго перенести наше обсуждение с акций на опционы. Те же самые модели используются для того, чтобы помогать инвестору на опционных рынках. Я всегда расценивал опционы колл и пут, как суррогаты акции, лежащей в их основе.
Мы используем только опционы колл или пут в деньгах 2 , потому что дельта (величина, на которую изменится цена опциона по сравнению с 1-пунктовым движением акции, лежащей в его основе) более близка к единице. Если длинный опцион колл в деньгах используется как заменитель покупки базовой акции, тогда используйте те же самые точки входа и выхода, которые бы вы использовали, если бы покупали саму акцию.
То же самое подходит и для покупки опционов пут как заменителей короткой позиции. Другим способом, помогающим ориентироваться при покупке опционов, является предположение о том, что премии становятся вашим стопом: никогда не покупайте больше опционов на стандартные сделки по акции, чем требует ваш аппетит: будь то длинные либо короткие позиции. Другими словами, если вы обычно покупаете 300 акций, тогда покупайте только 3 опциона.
Если вы сделаете премии вашим стопом, тогда у вас появится стимул удержать позиции до срока истечения. Я наблюдал огромное количество раз, как акция сильно падала на начальной стадии сделки, а спустя несколько месяцев опять набирала силу.
Мы можем посвятить всю книгу этой теме, но давайте пока ограничимся тем, что графические модели «крестики-нолики» могут быть очень полезны инвестору в выборе точек входа и выхода для опционной торговли, — все точно также, как и при торговле акциями (см. главу 9 для получения дополнительной информации об опционах) . А теперь давайте продолжим изучение и перейдем к одной из моих самых любимых формаций для опционной торговли — Треугольнику.
Треугольная Формация
Формация Треугольника (Triangleformation) является комбинацией моделей, которые мы уже видели ранее. Ключ к пониманию графических моделей в умении сесть с карандашом и листком бумаги и записать на нем все, что видишь. Не рассматривайте модель как единое целое, а старайтесь разобрать ее на части. Исследуйте части и тогда вы поймете всю формацию в целом.
Рисунок 3.13 Формации Треугольников
На рисунке 3.13 вы можете без особых усилий увидеть поднимающиеся основания и нисходящие вершины. Чтобы формацию можно было назвать треугольной, модель должна иметь пять вертикальных колонок. Поднимающиеся основания предполагают, что предложение иссякает или становится фактором, все меньше влияющим на движения цены. Вы также видите ряд нисходящих вершин.
Уменьшающиеся вершины предполагают, что спрос становится менее влиятельным фактором для определения движения цены. В нашей аналогии с теннисом игроки устают все больше и больше после каждого сета, и в этой связи они имеют равные шансы на окончательную победу. В конце концов, кто-нибудь проиграет.
Один из игроков приобретет второе дыхание или возьмет всю игру в свои руки. Это именно тот момент, когда мы должны быть готовы к принятию решения в отношении того, что нам делать с акцией. И ничего не надо предпринимать заранее, надо только ждать и наблюдать за игрой. Если модель сама себя подстегнет наверх, то она создаст сигнал Двойной Вершины к покупке. Сигнал Двойной Вершины к покупке просто-напросто предполагает, что спрос выиграл этот матч, и возникла большая вероятность достижения более высоких цен.
Теперь посмотрите на Медвежий Треугольник, который представлен на рисунке 3.13 справа. Заметьте, что предложение выигрывает матч. Сигнал Двойного Основания к продаже предполагает высокую вероятность достижения более низких цен по акции. Эти модели являются настоящими дорожными картами. Но они — не магический кристалл. Возвращаясь к вероятностям, описанным в книге Коэна, мы выясняем, что Бычий
Треугольник имеет среднее значение заработка 30,9 процента. Среднее значение времени -5,4 месяца. Эта модель очень хорошо приспосабливает саму себя к опционной торговле. Потенциальный заработок здесь самый высокий из всех моделей, что помогает оправдать премию, заплаченную за опцион. Временной промежуток в 5,4 месяца — вполне подходящий, так как находится в пределах сроков жизни опционов, доступных большинству опционных рынков. Это настоящая, твердая модель.
Как правило, вы будете наблюдать образование треугольника во время того, как акция находится в тренде вверх или вниз. Это предполагает некий период замешательства как в лагере спроса, так и предложения. Поднимающиеся основания говорят, что предложение иссякает, а нисходящие вершины дают возможность предположить, что спрос также становится менее значительным.
Следите внимательно за развитием этой модели. Один из лучших способов оценки груды акций — это ежемесячное приобретение книги графиков Chartcraft. Она вмещает в себя около 10.000 графиков — это почти все зарегистрированные на бирже акции, а также многие незарегистрированные. Мы тоже пользуемся этой книгой. Я настоятельно рекомендую Chartcraft в качестве источника графиков «крестики-нолики». График, взятый из нашего ежедневного отчета Equity Market Report, представленный на рисунке 3.14, свидетельствует о потенциале прибыльности треугольника.
Вариации Тройной Вершины
Я называю эту модель Диагональной Тройной Вершиной (Diagonal Triple Top), но тем не менее мне кажется, что оно звучит слишком сложно. Возможно, лучшим названием для нее будет Бычий Сигнал (Bullish Signal). Я уже говорил много раз, что если инвестирование становится трудным для семиклассника, тогда система слишком усложнена без всякой необходимости.
Важно относиться с легкостью к теме вообще, а в особенности — к техническому анализу. Обычно мы не называем эту модель Тройной Вершиной, но более ранние публикации дали ей именно такое название. Эта вариация является просто-напросто двумя последовательными сигналами Двойной Вершины к покупке, идущими друг за другом. Это признак хорошего и сильного восходящего тренда.
Акция в сильном восходящем тренде образует поднимающиеся основания и поднимающиеся вершины, что именно и демонстрирует данная модель. Обратите внимание на то, что на рисунке 3.15 наблюдаются просто две последовательные Двойные Вершины с двумя поднимающимися основаниями.
Вариации Тройного Основания
Эта модель всего-навсего является противоположностью вышеупомянутой Диагональной Тройной Вершины, или Бычьего Сигнала. Она характеризуется чередой опускающихся вершин, вслед за которыми возникают нисходящие основания. Взглянув на рисунок 3.16, можно сразу увидеть, что предложение контролирует ситуацию.
Это все, что нужно, чтобы модель вас предупредила. Посмотрев на ситуацию по-иному, мы видим два последовательных сигнала Двойного Основания к продаже. Мы почти никогда не называем эту модель Тройным Основанием, хотя А. В. Коэн определяет ее именно так.
Спрэд Тройной Вершины и Основания
Эта модель является просто Тройной Вершиной, которая для завершения своего формирования занимает чуть больше места на графике. Вы увидите разрывы, возникающие между вершинами, обратившись к рисунку 3.17.
Рисунок 3.14 Intuit (INTU)
[INTU] INTUIT прорвала двойную вершину на 45. Это — пробитие модели треугольника. Такие модели, как правило, приводят именно к таким быстрым взрывным движениям. Основной тренд — восходящий, с ценой, торгуемой над линией медвежьего сопротивления. Тест прорыва: максимум графика на 50. Если все «OK», то покупайте INTU здесь, с защитной остановкой на 38, так как тут уровень прорыва линии восходящего тренда.
Рисунок 3.15 Диагональная Тройная Вершина
Именно здесь и наблюдается та протяженность во времени, о которой только что было сказано. Обычная Тройная Вершина не имеет разрывов между вершинами. Та же самая философия, что применяется к Тройной Вершине, применяется и на этом графике. В каждом случае подъема, акция вырастает до определенного ценового уровня, отталкиваясь от него два раза.
Третья попытка преодолеть эту цену оказывается удачной, что находит свое выражение в формировании колонки «X», превышающей точку сопротивления. Так как акция дважды была отброшена от того же самого уровня, то на нем, по всей вероятности, имеются ордера на продажу. Причина не имеет никакого значения. Важно то, что на этом конкретном уровне находятся продавцы.
Единственный способ узнать, сможет ли спрос преодолеть давление со стороны продавцов, посмотреть, как снова поведет себя акция на том же уровне. Все очень просто: если акция снова отталкивается здесь от уровня сопротивления, то продавцы все еще находятся там. Большего даже и не надо знать.
Если акция превысила этот уровень, спрос преодолел предложение, которое прежде разворачивало цены. Вот почему перед тем, как сделать свой выбор между длинной и короткой позицией, мы всегда ждем, чтобы был перейден определенный уровень. В 80-е годы мы просто покупали или продавали на прорывах. В 90-е мы обнаружили, что лучше всего покупать на отскоках.
Рисунок 3.16 Диагональное Тройное
Рисунок 3.17 Спрэд Тройная Вершина и Тройное Основание
В 80-х годах акции по большей части росли. В 90-е и по настоящее время мы наблюдаем более нормальный рынок, в котором акции движутся как вверх, так и вниз. Это текущие обстоятельства, на которые надо ориентироваться, выбирая акции. Вероятней всего, в обозримом будущем ситуация будет оставаться именно такой. График на рисунке 3.17 показывает, что представляет модель и для Спрэ-да Тройной Вершины (Spread Triple Top) и для Спрэда Тройного Основания (Spread Triple Bottom) 3 .
Заметьте, что в этих двух моделях акции торгуются по одинаковой цене. Допустим, что обе акции с фундаментальной точки зрения достаточно устойчивы, и каждая из них могла бы быть рекомендована крупной фирмой с Уолл-Стрит для покупки.
Обе компании находятся в одной промышленной группе, и по ним платят почти одинаковые дивиденды. Вы изучили фундаментальные показатели обеих фирм, а теперь пытаетесь определить, акции которой из них приобрести. Наступает момент истины. Какую акцию вы выбираете? Без моделей, показанных здесь, вы явно оказались бы в затруднительном положении.
Если смотреть только лишь на фундаментальные показатели, то обе бумаги равнозначны, а следовательно, обе должны вести себя одинаково в будущем. Но это совсем не так. Если у вас есть такое преимущество перед остальными, как возможность оценить ситуацию, опираясь на график «крестики-нолики», как на рисунке 3.17, то процедура выбора станет намного легче. Имея информацию, которую я только что вам дал, какую акцию вы бы выбрали?
3 Не слишком удачное название, особенно если ориентироваться на устоявшуюся рыночную терминологию. Если рассматривать данную модель с точки зрения ее растянутости, что явствует из описания по тексту, то лучше бы назвать формацию примерно так: «Растянутая Тройная Вершина (Основание)», что могло бы выглядеть как: «Extended Triple Top (Bottom)». Если же видеть здесь разбалансировку между спросом и предложением на разных сторонах рынка, возникающее на границах его ценового коридора, что находит свое проявление в некоторой «пилообразное™» бокового тренда, то авторское определение действительно корректно, но явно входит в противоречие с самим описанием. (Прим. научн, ред.)
Не требуется слишком глубокого понимания метода, чтобы определить, что акция «А» находится в восходящем тренде при наличии высокой вероятности роста цен в будущем, в то время как акция «В» идет в нисходящем тренде с высокой вероятностью в перспективе падающих цен. Я показывал точно такой же пример семиклассникам, и почти в каждом случае для покупки они выбирали акцию «А».
Это простое упражнение объясняет, почему графики так важны и почему вы можете достичь лучших результатов на рынке, если будете использовать и фундаментальный, и технический анализ. Фундаментальное исследование отвечает на вопрос «Какая?», а техническое — на вопрос «Когда?». Оба исследования одинаково важны.
На первый вопрос отвечать просто, потому что фундаментальное исследование доступно повсюду на Уолл-Стрит. На Уолл-Стрит существует несколько крупных фирм, имеющих возможность предоставить вам какое угодно фундаментальное исследование за весьма незначительную плату. Например, компания Value Line, являющаяся одной из самых известных.
Каждый, кто имеет дело с брокером из крупной фирмы на Уолл-Стрит, обладает доступом ко всем фундаментальным идеям, разрабатываемым фирмой, наряду с соответствующими исследованиями. Хороший технический анализ найти гораздо сложнее, но вы сумеете выполнить его самостоятельно, как только закончите книгу.
Остается добавить, что 75 процентов риска по любой конкретной акции составляют рынок и сектор. Проблема, с которой сталкиваются большинство инвесторов, состоит в том, что они концентрируют 75 процентов своих усилий на оценке конкретных фундаментальных показателей. Чрезвычайно важно покупать акции, когда вы являетесь хозяином положения (рынок имеет бычий настрой).
Необходимые рыночные индикаторы мы раскроем в последующих главах. Еще раз, прежде чем предпринимать какие-либо действия в отношении акции, наберите как можно больше очков в свою пользу. Я не знаю, сколько раз знакомые подходили ко мне и просили совета насчет акции, о которой они узнавали от своих друзей. Как правило, они говорили, что это весьма солидный и надежный источник.
Мой ответ на это всегда был один и тот же, и его же я повторю и для вас: «Если это инсайдерская информация, то у вас ее уже нет. Потому что, как только вы ее получили, она тут же стала внешней, доступной всем, информацией, а те, кто знали о ней, давно уже что-то предприняли». Почти в каждом случае вы можете взглянуть на графики «крестики-нолики» и увидеть, где действовали инсайдеры.
Как только вы научитесь пользоваться этим методом, вот уже более ста лет остающимся надежным помощником биржевика, вы поймете, почему график «крестики-нолики» равнозначен инсайдерской информации. Модель Треугольника (см. рисунок 3.13) является прекрасным примером эффективности данного метода. Вы должны следовать за очередностью событий, прежде чем принимать решения относительно своих действий по акции. Шаг 1 состоит в оценке рынка в целом, а шаг 2 — в оценке сектора, интересующего вас, и, наконец, шаг 3 заключается в выборе непосредственно акции.
Бычья формация «Вытряхивание»4
Это — одна из моих любимых формаций. Мы внимательно следим за такими моделями, так как они имеют высокую степень надежности. «Вытряхивание» не была среди тех моделей, которые изучались в университете Purdue, но мы обнаружили, что она очень полезна в применении к реальной жизни. Майк Бурке, редактор Chartcraft, представил ее нашему вниманию несколько лет назад, и с тех пор мы ее успешно используем.
Когда бы мы ни сталкивались с одной из этих моделей, мы всегда стараемся обратить внимание на нее в нашем отчете Equity Daily Report. Она названа «Вытряхивание», потому что с легкостью вводит инвесторов в заблуждение при создании сигнала к продаже.
Существует большая разница между аналитиком и техническим аналитиком: многие аналитики оперируют только графическими моделями без использования каких-либо иных вспомогательных сведений, в то время как технические аналитики используют множество индикаторов, помогающих им в анализе ценовых движений акций.
Не слишком привязывайтесь к самим моделям: существуют и другие аспекты, которые надо принимать во внимание во время выбора акции для торговли. Графические модели должны использоваться для определения того, что в настоящий момент контролирует поведение акции: спрос или предложение. В силу большого риска, связанного с рынком и сектором, крайне важно скрупулезно оценивать оба фактора, прежде чем принимать решение относительно ценового поведения акции.
Если вы покупаете акции на понижающемся рынке, то вы почти наверняка потеряете деньги. Если вы продаете акции в шорт на поднимающемся рынке, то вы также, скорее всего, потеряете деньги. Вот почему в этой книге мы посвятили столь много страниц изучению индикаторов, применяемых для оценки рынка в целом и секторов.
Модель «Вытряхивание» следует использовать только на бычьем рынке. Мы не добились большого успеха, как может себе кто-то представить, используя эту модель на медвежьем рынке. Чтобы модель была действительно моделью «Вытряхивание», она должна иметь следующие шесть атрибутов:
4 Shakeout (shake out) — «вытряхивание», разорение мелких инвесторов из-за падения курсов на бирже, вытеснение спекулянтов с рынка. В общем смысле, ситуация в отрасли, которая ведет слабые структуры к банкротству. В области биржевой торговли: такое изменение рынка, которое заставляет спекулянтов покидать свои позиции. (Прим. перев. и научн. ред.)
Акция должна находиться в сильном восходящем тренде.
Акция должна торговаться выше линии бычьей поддержки.
Акция должна подняться до уровня, где она образует две вершины на одинаковом ценовом уровне.
Последующий разворот акции от этих двух вершин должен подать сигнал Двойного Основания к продаже.
Этот сигнал к продаже должен быть первым в этом восходящем тренде.
Графическое представление относительной силы должно свиде- тельствовать в пользу покупки.
Слишком много всего, не правда ли? Но на самом деле это совсем не сложно. В нашей повседневной работе мы немного фальсифицируем эти параметры, но, в основном, «Вытряхивание» обладает всеми обозначенными свойствами. Вы можете подогнать многие из этих параметров под свой собственный инвестиционный стиль.
Помните, вся суть использования графических моделей заключается в определении того, что контролирует ситуацию: спрос или предложение. Не забывайте этого и не слишком задумывайтесь об этом, потому что, как правило, обдумывание позиции приводит только к убыткам. Лучшая машина — это та, которая имеет наименьшее количество движущихся частей.
Мы используем модель, показанную на рисунке 3.18, для сугубо торговых целей. Причина этого кроется в том, что для «Вытряхивания» акция должна уже находиться в сильном восходящем тренде. Другие модели вовлекают инвесторов в позиции несколько раньше. «Вытряхивание» начинается с генерации сигнала Двойного Основания к продаже.
Мы никогда не знаем, до какого уровня опустит акцию сигнал к продаже, поэтому наша точка действия для входа в позицию по акции будет находиться на первом развороте на три клетки назад, вверх по графику (см. рисунок 3.19). Это единственная точка, о которой мы знаем, что спрос снова взял контроль в свои руки.
Рисунок 3.18 Формация «Вытряхивание»
Рисунок 3.19 Точка действия при «Вытряхивании»
Как только акция разворачивается обратно вверх, выстраиваясь в колонку «X», позиция может быть инициирована. Следующее, что необходимо рассмотреть, -план действий в случае, если все пойдет не так, как ожидалось. Где точка стоп-лосса? Мы всегда используем Двойное Основание, которое образуется, когда акция разворачивается обратно наверх, рассматривая ее как точку выхода.
Обычно это риск в 4 пункта. У нас есть много клиентов, которые не ждут разворота. Они немедленно инициируют свой торг, когда начинается «Вытряхивание». Это и в самом деле неплохо, пока они понимают, что действуют преждевременно. Надежность модели, как и любой другой бычьей модели, уменьшается, когда рынок в целом пребывает в медвежьем настроении.
Посмотрите на рисунок 3.20, чтобы увидеть, как размещаются точки входа и выхода. Если торг установлен в точке действия, и акция сразу же развернулась, то точка остановки будет первым сигналом к продаже, который подает акция. Стоп — на $15 1/2.
Помните, это главным образом — торговая модель. Покупка опционов колл «в деньгах» может быть использована в качестве замены длинной позиции по акции.
Реверсивные Формации «Вытряхивание»
Эту модель я так назвал просто оттого, что она является точной противоположностью бычьему «Вытряхиванию» (bullish Shakeout).
Рисунок 3.21 Обратная формация «Вытряхивание»
Моя логика строилась на рассуждении, что поскольку формация «Вытряхивание» так хорошо работает в бычьей торговле, то почему бы не рассмотреть еще и обратную сторону медали? Оказалось, что у этой модели есть свои плюсы, и она стоит того, чтобы быть упомянутой в книге. Модель создается таким же способом, о котором мы только что говорили, только наоборот (см. рисунок 3.21). Акция должна обладать следующими свойствами:
Рисунок 3.22 Стоп-лосс на реверсивном «Вытряхивании»
Акция должна иметь отрицательные показатели относительной силы.
Акция должна торговаться ниже линии медвежьего сопротивле- ния.
Акция должна находиться в сильном нисходящем тренде.
Графическая модель должна образовать два основания на одинако- вом ценовом уровне.
Сигнал к покупке, который создает поведение акции, должен быть первым в нисходящем тренде.
Это чисто торговая модель и, следовательно, должна хорошо работать с длинными опционами пут как заменителями коротких продаж. Требования, необходимые для принятия этой модели за основу, должны применяться к любой акции, которую вы рассматриваете для короткой продажи.
Давайте поговорим немного о защитной остановке: что мы будем делать, если все пойдет не так, как ожидалось. Стоп для короткой продажи первоначально будет ориентироваться на сигнал Двойной Вершины к покупке, данный, когда акция разворачивалась вниз, инициируя в этом месте точку действия.
Если все пойдет не по плану, вам потребуется логически выбранная точка для ограничения убытков (стоп-лосс). Сигнал Двойной Вершины к покупке просто предполагает, что спрос снова взял поведение акции под свой контроль.
Длинный Хвост Вниз
Это одна из моделей-фаворитов Chartcraft. Чтобы акция стала называться Длинный Хвост Вниз (Long Tail Down), она должна упасть на 20 или более клеток без всякого промежуточного разворота, или без коррекции. После такого падения первый разворот наверх обычно предоставляет очень хорошую торговую возможность. Мы применяли эти модели очень успешно, рекомендуя их в нашем отчете Equity Market Report. Я помню время, когда мы думали, что модель вообще непогрешима.
Она успешно работала для целых цепочек сделок, поэтому мы решили поставить многое на ту сделку, с которой будем иметь дело в следующий раз. Кажется, что Закон Мэрфи всегда тут как тут, особенно когда вы предупреждаете всех о наличии прибыльной ситуации (вы наверняка знаете о Законе Мэрфи: если что-то может произойти не так, то это обязательно случится).
Однажды мы столкнулись с Длинным Хвостом Вниз в Apple Computer. Apple — активно торгуемая акция, так как волатильность ее высока, и, кажется, каждый когда-либо имел с ней дело. Так случилось, что Apple как раз прошла через 20 клеток вниз в одной из своих моделей. Мы знали, что у нас есть победитель среди моделей.
На этот раз мы были завалены рекомендациями о покупке акции при первом развороте на три клетки наверх, согласно графическому построению. Когда разворот произошел, то я думаю, что большинство наших клиентов не упустили возможность войти в торг, а многие из них — очень крупные компании.
Наверное, вы уже догадались: акция поднялась на один пункт или что-то около того, а затем благополучно упала вниз. Мечты, которым не суждено было сбыться. Всегда кажется, что будет также, как и было. Но мечта, о которой рассказываешь всем, неизбежно обманывает тебя. В сопоставлении с прочими формациями, это хорошая торговая модель.
Идея, заложенная в ней, проста. Когда акция упала на 20 или более клеток, вы обозначаете первый разворот на три клетки обратно наверх как свою точку действия. Стоп-лосс — сигнал Двойного Основания к продаже, который устанавливается, когда акция разворачивается наверх в колонку «X».
Чем дольше во времени акция падает на 20 клеток, тем менее надежной является эта модель. Она подходит исключительно для торговых целей, а не для инвестирования. У акции, упавшей на 20 клеток или более, как правило, что-то не так в отношении фундаментальных показателей.
Один из лучших способов сыграть в этой сделке — это провести ее через опционный рынок, используя для этого длинный колл. Это даст вам возможность проявить достаточно терпения и дождаться истечения срока. Кроме того, вам не надо будет беспокоиться о том, что ваш стоп достигнут. Если акция поднимается от вашей точки входа, то вы сумеете передвигать свой стоп последовательно к каждому вновь образующемуся сигналу к продаже.
Это позволит вам обрести свободу действий, если не будут создаваться никакие сигналы к продаже. Это также оградит вас от быстрого выхода из торговли и взятия ограниченной прибыли. Всегда позволяйте своей прибыли накапливаться как можно больше и исключайте столько субъективности из формулы торгов, сколько возможно. На рисунке 3.23 показана модель Длинного Хвоста Вниз.
Рисунок 3.23 Длинный Хвост Вниз
Та же самая философия может быть применена к длительному созданию «X», но с меньшей степенью успеха. По мере того, как акция поднимается, фундаментальные показатели проявляют себя в полной мере, что обеспечивает снижение числа неудовлетворенных инвесторов, которых, в конце концов, просто не остается.
По этой причине мы просто не видим достаточного давления со стороны продавцов, чтобы гарантировать нашу приверженность к торговле в отношении акции, которая поднимается на 20 клеток без всякого промежуточного разворота. Отскоки в таких сильных акциях возникают как возможность купить, а не продать, и очень даже просто могут создать дополнительный спрос.
Помните: на вершинах неудовлетворенных инвесторов просто не существует. Конечно, и здесь есть ловкачи, умеющие извлечь выгоду. Я не могу. Я больше склонен торговать на 20-клеточ-ном падении вниз.
Предупреждающая Формация Высокая Мачта
Эта модель была открыта покойным графом Блюменталем. Майк Бурке, редактор Chartcraft, проделал немало работы также и с этой моделью. Несколько раз, когда мы действовали согласно модели Высокая Мачта, мы, как правило, всегда использовали ее как предупреждающую. Эта модель более надежна на медвежьих рынках.
Чтобы получить название Высокая Мачта (High Pole), график «крестики-нолики» должен превысить предыдущую колонку «X», как минимум, на 3 клетки. Вслед за подъемом акция должна отскочить вниз, по крайней мере, на 50 процентов на графике от этого последнего выхода наверх. Идея формации заключается в том, что во взаимосвязи между спросом и предложением явно что-то не так, если акция вслед за подъемом откатывается сразу на целых 50 процентов от своего продвижения вверх.
Это — предупреждение о том, что предложение, по всей вероятности, берет контроль над поведением акции. В таких случаях я обычно предоставляю акции больше места и делаю большее ударение на использовании линии тренда, рассматривая его в качестве ориентира для размещения потенциальной остановки.
Кроме того, Высокая Мачта увеличивает мою осведомленность относительно потенциального изменения той взаимосвязи, что существует в настоящее время между спросом и предложением акции. Рисунок 3.24 является примером Предупреждающей формации Высокой Мачты (High Pole Warning formation).
Формация Низкой Мачты
Формация Низкой Мачты (the Low Pole formation) была открыта Майком Бурке из Chartcraft. Я обнаружил, что эта модель более полезна, нежели Высокая Мачта просто потому, что инвесторы больше склонны делать выводы насчет акции, которую можно купить дешевле, чем продавать акцию, которая хорошо им послужила для получения прибыли от подъема цен.
Рисунок 3.24 Предупреждающая Высокая Мачта
Низкая Мачта просто означает, что давление со стороны продавцов, опустившее цены на акцию вниз, возможно, чрезмерно, даже слишком. Это не значит, что вам следует хвататься за акцию с неукротимым энтузиазмом. У компании, возможно, все еще есть проблемы. Помните, что вы хотите покупать акции, являющиеся фундаментально устойчивыми. Это ваша первая линия защиты.
Краткосрочные трейдеры, напротив, могут попытаться сделать деньги на критическом снижении цены акции. Лучшее, что могут предпринять трейдеры, — это дождаться отскока, возникающего вслед за появлением Низкой Мачты, и ввести позицию по акции именно здесь (см. рисунок 3.25). Покупка на отскоке установит точку входа ближе к уровню стопа.
Рисунок 3.25 Предупреждающая Низкая Мачта
Что также создаст потенциал для использования приятного во всех отношениях сигнала Двойной Вершины к покупке на последующем развороте обратно, вверх по графику. Обычно лучше всего позволить акции дойти до прогнозируемого уровня, если, конечно, это возможно.
Формация Расширяющейся Вершины
Формация Расширяющейся Вершины (the Broadening Top formation) просто является вариацией «Вытряхивания». Разница между ними в том, что Расширяющаяся Вершина дает сигнал к покупке, прежде чем будет дан сигнал к продаже. Давайте ненадолго вернемся назад. Если у вас нет твердого представления о «Вытряхивании», тогда вернитесь к ней и посмотрите еще раз на эту модель (представленную на рисунках 3.18-3.20).
Вы видите, что акция поднималась до определенного уровня пару раз, но не была в состоянии превзойти этот уровень при второй попытке. Акция, по существу, образовала Двойную Вершину. В последующем она развернулась и сформировала первый сигнал к продаже в восходящем тренде. В случае с формацией Расширяющейся Вершины акция превышает предыдущую вершину, образованную прежде. Другими словами, она создает сигнал Двойной Вершины к покупке. Последующий разворот генерирует сигнал к продаже.
Комбинация поднимающейся вершины и опускающегося основания представляет собой расширение модели. Чтобы закончить модель, акция делает реверс, двигаясь вверх по графику, чтобы создать другой сигнал к покупке на Двойной Вершине (см. рисунок 3.26).
Рисунок 3.26 Формация Расширяющейся Вершины
Если вы посмотрите на эти две идущие друг за другом Двойные Вершины, то увидите модель Диагональной Тройной Вершины в разделе «Вариации Тройной Вершины», с единственной разницей — наличием сигнала к покупке. Когда я оцениваю график «крестики-нолики», то подхо
жу исключительно с точки зрения экономической теории. Что мне говорит эта наука? Силами, приводящими к изменениям цен на все что угодно, являются такие простые понятия, как спрос и предложение. Так как эти модели являются логически организованным методом ведения учета спроса и предложения, ответ следует искать в основных экономических принципах, создающих спрос и предложение.
Формация Расширяющейся Вершины, как правило, возникает после приличного подъема акции. Основное, о чем говорит нам эта формация, заключается в том, что спрос и предложение имели равную силу в той точке, откуда модель стала расширяться. Сигнал Двойной Вершины к покупке предполагает, что спрос все еще имеет контроль над рынком.
Двойное Основание предполагает, что предложение взяло штурвал в свои руки и реальность восходящего тренда переходит в разряд «под вопросом». Последующий сигнал к покупке явно указал нам, что спрос все еще имеет контроль над ситуацией и что акция нашла достаточную поддержку со стороны покупателей для того, чтобы двигаться выше.
Реверсивный Медвежий Сигнал
Мы почти всегда играем при возникновении этой модели. Она редко встречается, но, когда появляется, вам следует уделять ей особое внимание. Инвесторы могут заметить формирование модели в момент ее образования, что позволяет им планировать свою сделку. Очень часто мы показываем эту модель своим клиентам и обсуждаем акцию, лежащую в основе формации, в своих отчетных докладах до той поры, пока модель не завершится.
В этом огромном шахматном турнире она сильно помогает планировать будущие действия. Модель должна иметь семь колонок, чтобы стать Реверсивной Медвежьей формацией (the Bearish Reverse formation). Каждая колонка «X» должна быть ниже предыдущей, а каждая колонка «О» должна спускаться ниже, чем предыдущая. По аналогии с теннисным матчем, игрок, названный «X», играет явно хуже игрока под именем «О». Это очень легко увидеть. Помните, что не надо ничего усложнять.
Посмотрите на модель с точки зрения теннисного матча, где каждая колонка в модели представляет собой один сет матча. Вы можете увидеть, что, когда колонка «О» берет контроль над сетом, она опускается ниже предыдущей колонки. Действие, подобное этому, говорит о том, что предложение становится сильнее. Когда колонка «X» берет контроль в свои руки, она не может подняться настолько высоко, насколько сумела предыдущая колонка.
Оценивая модель с такой точки зрения, можно легко понять, что предложение сильнее спроса, а также существует высокая вероятность понижения цен. Теперь обратимся к реверсу. Разворот наверх, что приводит к выстраиванию в колонку «X», с последующим сигналом Двойной Вершины к покупке, явно показывает изменение во взаимоотношении между спросом и предложением.
Здесь произошло нечто, приведшее к ситуации, что спрос выиграл не только сет, развернувшись обратно вверх, но и матч, превзойдя предыдущую вершину и таким образом дав сигнал к покупке. Что сделало сигнал к покупке еще более важным, так это то, что он превзошел ряд нисходящих вершин.
По существу, он разрушил все магические чары и сбросил пелену неопределенности. Рисунок 3.27 показывает эту модель — Реверсивный Медвежий Сигнал (the Bearish Signal Reversed).
Разворот часто возникает вследствие того, что некоторая информация была не слишком широко распространена или не была воспринята в свое время на Уолл-Стрит. Инсайдеры, как правило, действуют именно в этот момент. Задайте себе вопрос.
С какой стати модель, столь негативно характеризующая рынок, где явно контролирует ситуацию предложение, внезапно изменяет ход своего развития, причем на середине пути? Может, приближающийся отчет о доходах превысил ожидания на Уолл-Стрит? Видимо, происходит некоторое изменение в фундаментальных показателях компании, которое вначале не известно широкой публике.
Таблица Результатов Бычьего Рынка, показанная ранее в этой главе, отражает тот факт, что обсуждаемая модель имеет высокую вероятность успеха.
Реверсивный Бычий Сигнал
Рисунок 3.27 Реверсивный Медвежий Сигнал
Эта модель, являющаяся противоположностью Реверсивного Медвежьего Сигнала, была включена в исследования вероятностей, которые проводились Университетом Purdue. Реверсивный Бычий Сигнал (the Bullish Signal Reversed) требует образования семи колонок из поднимающихся оснований и возрастающих вершин — все в точности до наоборот по сравнению с его медвежьим аналогом (см. рисунок 3.28). Когда последняя вершина образуется в седьмой колонке, акция разво
рачивается и без наличия периода распределения падает, генерируя сигнал Двойного Основания к продаже, одновременно прорывая ряд поднимающихся оснований. Мы наблюдали, что такое часто происходит в фармацевтической отрасли, когда не было получено своевременного одобрения со стороны Управления по контролю за продуктами и лекарствами на какое-либо определенное лекарство. Как правило, кто-нибудь узнавал об этом раньше, чем Уолл-Стрит. Существует много других причин быстрого разворота цен, вызываемых инсайдерами. Когда я говорю инсайдеры, я не всегда имею в виду управление компании, -это может быть просто инвестор, располагающий информацией, пока еще не слишком широко распространенной в финансовых кругах на Уолл-Стрит. Я честно могу сказать, что никогда не делал деньги на так называемой инсайдерской информации. Когда кто-нибудь сообщает полученные частным образом сведения, то Уолл-Стрит обычно об этом уже знает. Когда человек сообщает их вам, спросите себя, зачем он предоставляет вам эту «ценную» информацию. В конечном счете вы обнаружите, что этот «жучок» информирует вас по той причине, что у него есть акция на продажу.
Недавно в Ватпюп’s я видел интервью с известным руководителем отдела регулирования денежных операций. Интервьюер попросил его назвать какие-либо наиболее удачно сделанные выборы акций, в ответ на что он с открытой душой перечислил некоторые бумаги, имевшие, по его предположению, огромную ценность, находясь на текущей цене.
На обратной стороне газеты я увидел список акций, которые покупали и продавали взаимные фонды, и вот — пожалуйста: его фонд продавал акцию, которую он назвал. Так что было достаточно всего лишь перевернуть страницу, чтобы обнаружить подоплеку, разворачивающую нас на 180 градусов. Если этот аналитик действительно покупал эту акцию, тогда зачем бы он опубликовывал сведения об этом?
Для того чтобы инвесторы помогли ему закончить операцию с успехом и, вполне возможно, даже подтолкнуть цену наверх? Не совсем. Вероятней всего, он купил акцию раньше, но по более выгодной цене. Остерегайтесь подобной частной информации, особенно полученной во время коктейля. Я могу целые главы посвятить этой теме, рассказывая о том, как это происходит на самом деле.
Прежде, чем мы закончим с Реверсивным Бычьим Сигналом, давайте посмотрим на рисунок 3.28 и обсудим модель, проведя аналогию с теннисным матчем. Каждый раз, когда «X» выигрывает сет (подъемы в колонке), он делает это все более убедительно, каждый раз превышая уровень, достигнутый в последний раз.
Рисунок 3.28 Реверсивный Бычий Сигнал
Всякий раз, когда «О» выигрывает матч (падения в колонке), он делает это с меньшей убедительностью, так как не может упасть настолько, насколько падал в прошлый раз. Затем без каких-либо колебаний на вершине (распределение) он падает в виде прямой колонки, подавая тем самым сигнал к продаже, одновременно прорывая ряд поднимающихся оснований.
С точки зрения экономики, предложение взяло акцию под контроль на уровне $24. Это точка, где вам следует вводить свою короткую позицию. С защитной остановкой немного сложнее. На рисунке 3.28 точка вашего стопа будет сигналом Двойной Вершины к покупке на $30, что составляет $6 риска. Так как эта модель обычно ведет акцию вниз достаточно быстро, то точка стопа первого реверса на три клетки, вверх по графику, будет весьма подходящей для хорошей торговли.
Например, если акция разворачивается и движется наверх до $27 от вашей точки входа $24, то вам, пожалуй, следует рассмотреть возможность остановки торговли просто потому, что модель не ведет себя так, как ожидалось. Мы можем просмотреть все виды примеров стопов, но в реальном мире инвестиций они не могут определяться столь упрощенно.
Приходится взвешивать множество факторов, из которых не последним является темперамент инвестора. В большинстве случаев долгосрочные инвесторы используют в качестве стопов только лишь линии тренда. У трейдеров же совсем другие проблемы. Понаблюдайте за этой моделью. Она нечасто проявляется, но, когда такое происходит, действуйте немедленно!
Формация Бычьего Треугольника
Треугольные формации являются вариациями формаций Бычьего и Медвежьего Сигналов. Мы часто используем эту модель как сигнал о возможности покупки опциона. Эта модель, показанная на рисунке 3.29, говорит о том, что спрос и предложение вошли в период равновесия, имея при этом одинаковый вес в данной точке в определенный момент времени.
Рисунок 3.29 Формация Бычьего Треугольника
Это можно увидеть, благодаря ниспадающим вершинам и поднимающимся основаниям. В действительности, обе стороны рынка теряют силу примерно с одинаковой скоростью. По мере того, как вершины снижаются, спрос становится менее сильным. С другой стороны, по мере того, как основания поднимаются, предложение становится менее значимым фактором. Какая-то из сторон должна сдаться первой.
Модель падает к точке, где линия тренда, образованная ниспадающими вершинами, встречается с линией тренда, образованной поднимающимися основаниями. В этом случае акция пойдет по одному из путей. Когда акция пойдет по восходящему тренду, а затем образует треугольник, тогда этот треугольник будет называться бычьим. Вероятность будет определяться тем, что акция снова получит поддержку и прорвет треугольник вверх.
Модель должна иметь пять вертикальных колонок, чтобы ее можно было назвать формацией Бычьего Треугольника (the Bullish Triangle formation). Часто мы видим треугольники с большим числом колонок. Точка действия к покупке возникает, когда генерируется сигнал Двойной Вершины к покупке. Что отличает эту модель от основной Двойной Вершины, так это то, что акция еще и прорывает ряд нисходящих вершин.
Это явно говорит о том, что спрос снова берет контроль в свои руки, и можно ожидать повышение цены. Однако прорыв треугольника не всегда происходит наверх, поэтому крайне важно дождаться сигнала. Эта модель напоминает мне двух боксеров, теряющих темп к седьмому раунду, каждый из которых начинает крепко хвататься за другого, пытаясь при этом набраться сил. На восьмом раунде один из них начинает побеждать, что явно говорит о том, что у него открылось второе дыхание.
Следующие три раунда — его. Это хорошая модель для опционной торговли, потому что прорыв создает хороший и близко расположенный стоп, если акция вдруг терпит провал. Таблица Результатов Бычьего Рынка предполагает вероятность успеха в 71,4 процента для среднего заработка в 30,9 процента, на который уйдет 5,4 месяца.
Формация Медвежьего Треугольника
Те же самые параметры, применимые к Бычьему Треугольнику, применяются и к Медвежьему Треугольнику (theBearish Triangle). Эта ситуация имеет большую вероятность успеха и протекает быстрее. Обращаясь к таблице Результатов Медвежьего Рынка, можно увидеть, что Медвежий Треугольник прибылен в 87 процентах времени при среднем заработке в 33,3 процента и среднем времени для срабатывания модели в 2,5 месяца.
Такое впечатление, что на медвежьи модели влияют силы притяжения. Эта модель очень хорошо подходит к сделкам с опционами пут из-за той скорости, с которой обычно работает модель. Образуется тот же самый треугольник, но в этом случае акция прорывает его на нижней стороне, генерируя сигнал к продаже на уровне $23 (см. рисунок 3.30).
Бычьи и Медвежьи Ловушки Майка Бурке
Эти модели разработал Майк Бурке. Я часто называю Майка Шерлоком Холмсом индустрии инвестирования. Он постоянно выискивает новые приемы, способствующие дальнейшему развитию искусства технического анализа. Он настоящий первооткрыватель в своем деле. Майк имел прекрасную возможность обучаться у А.В. Коэна, первого редактора Chartcraft.
В настоящее время Майк является редактором этой сервисной службы. Он также выпускает информационный бюллетень, называемый Investors Intelligence. После того, как вы прочитаете книгу, вам, скорее всего, захочется подписаться на это издание, так как многие из индикаторов, рассматриваемых в книге, приводятся и в этом бюллетене.
Рисунок 3.30 Формация Медвежьего Треугольника
Рисунок 3.31 Медвежья Ловушка
Медвежья Ловушка (the Bear Trap) является моделью, зачастую предполагающей наличие основания акции. Когда бумага переживала дол
гое падение и торгуется на уровне, где нашла основание в прошлом, тогда мы и наблюдаем Медвежью Ловушку. Она характеризуется тем, что акция создает сигнал Тройного Основания к продаже, который проникает в основание только на одну клетку (см. Рисунок 3.31). Затем акция сразу же разворачивается наверх, выстраиваясь в колонку «X». Эта модель говорит о том, что последние спекулянты, желающие обогатиться за счет роста цен акции, наконец-то, сдались. Это может быть связано с новыми публикациями о компании. Возможно, она урезает дивиденды или журнал опубликовал совсем нелицеприятную статью. Инвесторы загнали акцию вниз, в конце концов, сдавшись. В последнюю минуту они махнули рукой, думая примерно так: «XYZ Magazine должно быть прав, для Auto’s все кончено». В этой точке на акцию не осталось больше никакого спроса. Также никого не осталось, кто бы продал. Взаимосвязь между спросом и предложением по этой акции изменилась. Маятник склонился теперь в сторону спроса. В этой точке все, что нужно, — это горстка покупателей, и акция поднимется, оставив инвестора г-на Джонса в очередном тупике.
Рисунок 3.32 Бычья Ловушка
Бычья Ловушка (the Bull Trap) — точная противоположность (см. рисунок 3.32). Причиной возникновения этой ловушки стала какая-то удачная статья или выпуск новостей, которые заставили г-на Джонса зайти за грань благоразумия. Акция дает сигнал Тройной Вершины к покупке, после чего сразу же разворачивается. Опять меняется взаимосвязь между спросом и предложением. Больше не осталось покупателей, все кто хотел быть в игре — уже в ней. Все, что нужно в этот момент, — это немного продавцов, и акция обязательно опустится. Бычья ловушка более эффективна на уровнях, где акция образовывала в прошлом вершину.
Форекс фигуры и графические модели продолжения тенденции-тренда в виде японских свечей
Привет всем читателям блога WebMasterMaksim.ru, в последнее время я сильно увлекся свечным анализом, просто каждая фигура на графике МетаТрейдера 4, может говорить о направлении цены, а кто будет знать ее направление, тот будет очень богатым человеком, вот я с головой и ушел в изучение различных моделей.
И сегодня разговор пойдет о модели продолжения тренда, в предыдущей статье я подробно говорил о модели поглощения, кто не читал, читайте! Технический анализ при помощи японских свечей решает два важных вопроса: во-первых, он позволяет отслеживать текущую ситуацию с котировками, рассматривать изменения на рынке ретроспективно. Однако более важной возможностью является прогноз появления тренда, прогноз силы тренда, прогноз разворота тренда (изменение направлений).
В этом отношении имеют важность так называемые фигуры продолжения. Такое название они получили по причине того, что влекут за собой определенные изменения на рынке форекс.
Форекс фигуры и графические модели продолжения тенденции в виде японских свечей.
При этом данную информацию оптимально использовать в качестве прогноза, что позволит более точно определить ближайшие ориентиры в торговой деятельности.
Общие аспекты методологии использования японских свечей
Японские свечи – это интервальный и динамичный способ отражения котировок и направления тренда. Это практичный и перспективный способ, имеющий сходства с западноевропейской методикой, в которой используются бары.
Однако свечи от них отличает наличие теней, что предоставляет более гибкие возможности для построения графических фигур.
Причем их разнообразие позволяет четко видеть внутренние (спровоцированные инвесторами) изменения на рынке. Потому к фигурам Форекс, то есть моделям продолжения, стоит относиться максимально внимательно.
Существует несколько типов технического анализа с применением фигур. Первый – это так называемая стратегия СВИНГ торговли.
Она очень практичная для быстрых рынков, потому и учитывать в ней стоит моментальные изменения баров. Именно наличие типовых видов фигур свечей и позволяют получить доход от 20 до 70 позиций во внутридневных торговых сессиях.
При этом данные модели оптимально подходят и для внутринедельных торгов, однако в таком случае стоит выбрать часовой график отображения цен.
Вторая стратегия, которая возможна благодаря наличию свечного анализа, — это «моментум». Данное направление еще более узкое, нежели СВИНГ, а потому требует максимальной концентрации.
Типовые фигуры в этом сильно помогают, потому как позволяют отфильтровать ложные торговые сигналы и уловить реальные предпосылки для открытия нисходящего или восходящего тренда.
Еще дальше пошел Грегори Моррис, акцентировавший свое внимание на всех аспектах анализа при помощи свечей. Он дал возможность увидеть типовые фигуры, состоящие из нескольких свечей.
Им впоследствии были присвоены ассоциативные названия, позволяющие распознавать их моментально. Потому в качестве основы для биржевой торговли стоит изучить:
Труды Ниссона и Морриса, которые вы можете скачать бесплатно с моего блога:
15,0,1,0,0
Современные концепции свечного анализа
Анализ теней свечи и тел
Фигуры продолжения
Ложные типы фигур и их влияние на тренд
Труды Морриса и Нисона выдержаны временем. Этим книгам уже примерно 20 лет, и они на данный момент все равно являются одними из самых понятных и адаптированных для начинающих трейдеров и опытных технических аналитиков.
В дополнение рекомендую ознакомится со статьей — фигура Гартли
Виды фигур продолжения
Основными видами фигур продолжения тенденции принято считать треугольники (читай статью — форекс треугольники). Но форекс треугольники, так же могут являться фигурами неопределенности, перейдите по ссылке и узнайте об этом виде фигур и вот смотри видео
Смотреть
Их можно построить при помощи произвольных линий – инструментов торгового терминала МетаТрейдер 4 или припомощи программы Autochartist, которая сама определяет эти фигуры.
Построить треугольники на графике котировок можно очень просто: нужно проводить произвольные линии поверх верхних и нижних значений теней японских свечей. При этом становится понятной конфигурация треугольников.
На основе этого их принято делить на:
Симметричные,
Расходящиеся,
Нисходящие,
Восходящие треугольники.
Смотреть о видах треугольников
Вот смотрите видео о видах форекс треугольников:
Общие правила построения треугольников
Построить треугольники можно просто, однако не каждый трейдер делает это правильно. Потому имеет важность указать несколько принципов построения, которые помогают не ошибиться в заключениях относительно трейда.
Поведение цены на входе в треугольник определяет вероятность направления цены: если цена входит сверху, то вероятнее всего трейд будет нисходящим. Если цена подходит к треугольнику снизу, то трейд будет восходящим.
При боковом движении цены в основном треугольники не строятся. Редко можно построить расходящийся треугольник, однако он будет неполноценным и не будет адекватно отображать направление предстоящих движения.
При этом по мнению Грегори Морриса, движение в бок предшествует повышению котировки, что вероятно на 30%. Уорен Баффет оказался менее оптимистичным, говоря о том, что данная информация вовсе ничего не решает, перейдите по ссылкам, там вы сможете скачать книги этих великих людей.
Модели продолжения тенденции — симметричные треугольники
В дополнение ко всему, читайте статью — технический анализ форекс фигуры, там подборка моделей, которыми я больше всего пользуюсь.
30,1,0,0,0
Данный вид фигур характеризуется тем, что вершина треугольника располагается примерно на середине средних колебаний цен.
Это, как правило, наблюдается в том случае, когда из рынка уходит большее число крупных инвесторов, а сами торговые процессы отличаются малой склонностью к отклонениям.
Наличие такого треугольника обуславливает наступление бокового тренда. Он бесперспективен, пока не начнется движение котировок.
Стоит объяснить это с точки зрения теории насыщенности рынка по Вильямсу: как только рынок демонстрирует нисходящий трейд (цена в треугольник входит сверху), то это говорит о тенденции к снижению интенсивности падения медвежьих направлений.
Значит, рынок пока не перепродан (читай — перекупленность и перепроданность), а требует стабильности, а потому трейд либо будет продолжать движение вбок, либо станет нисходящим. Аналогичная ситуация и с входом цены снизу: котировка сначала растет, потом медленно прекращает свой рост, а потом повышается снова.
графические модели продолжения тенденции — симметричный треугольник продолжения тенденции — симметричный треугольник Модель продолжения — симметричный треугольник
Фигуры продолжения тренда — расходящиеся треугольники
Построение таких треугольников является достаточно сложной задачей, потому как не всегда на рыночном графике в виде японских свечей для этого можно найти место.
Поверх их теней строится произвольная линия. Она позволяет установить границы треугольника, угол которого будет открыт в сторону движения трейду.
Анализировать ситуацию можно следующим образом: если наблюдался восходящий тренд и цена вошла снизу, то стабильность рынка внутри треугольника будет недолгой, после чего котировка снова пойдет вниз.
Если же трейд был нисходящим и вошел сверху, то котировка после некоторого периода стабильности внутри треугольника пойдет вверх.
Расходящиеся треугольник
Свечные модели форекс — восходящий и нисходящий треугольники
Эти виды фигур чаще всего вызывают опасения у трейдеров, не отдающих предпочтения техническому анализу.
При этом данный способ очень эффективен. Восходящий треугольник называется так только потому, что предвещает восходящий тренд: верхняя граница его строится поверх уровней котировок, а нижняя располагается внизу ценовой шкалы.
В результате верхняя граница выстраивается на уровне сопротивления, а нижняя показывает направление трейда. Внимательный торговец скажет, что в данный момент уже идет трейд на повышение, снижая амплитуду медвежьих процессов.
На самом деле, это так, потому торги можно начинать и ранее. Однако никакой гарантии в том, что котировка преодолеет уровень сопротивления, не имеется. Потому лучше подождать выхода цены из верхней линии.
45,0,0,1,0
Если цена пробивает его, то будет намечен нисходящий тренд. Причем до момента пробития торговые сделки лучше не заключать или делать это в малых объемах, каждый раз постепенно увеличивая их по мере приближения к зоне отбития. Также это можно делать и по Мартингейл стратегии.
Восходящий треугольник Нисходящий треугольник
Вот посмотрите все виды треугольников данного типа:
Нисходящий треугольник — начало с растущего тренда:
Свечные модели форекс — нисходящий треугольник начало с растущего тренда
Нисходящий треугольник — начало с понижающегося тренда:
Нисходящий треугольник — начало с понижающегося тренда
Восходящий треугольник с восходящего тренда:
Восходящий треугольник с восходящего тренда
Восходящий треугольник с нисходящего тренда:
51,0,0,0,0 Восходящий треугольник с нисходящего тренда
Смотреть о моделях продолжения
Вот смотрите видео, которое дополнит тему: форекс — модели продолжения:
52,0,0,0,0
Вывод в отношении японских свечей и графических фигур продолжения
В качестве вывода стоит отметить, что Грегори Моррис и Стин Нисон, являющие основными персонами в становлении графиков в виде японских свечей на западном биржевом рынке, написали свои труды уже примерно 20 лет назад.
53,0,0,0,0
Нетрудно догадаться, что рынок за этот период претерпел многие изменения. В частности, практически сменилось поколение инвесторов.
54,0,0,0,0
По этой причине меняется и психология рынка. Если ранее труды данных авторов полностью расшифровывали все аспекты графических фигур, подразумевая непоколебимую точность прогноза, то на данном этапе рынка Форекс эти тенденции несколько угасают.
55,0,0,0,0
Однако они все равно являются эффективными как средства технического анализа. Различие между прошлым и настоящим в биржевой торговле лишь такое, что существенно снизились объемы роста и падения котировок.
56,0,0,0,0
Рынок выравнивается и с этим мало что можно поделать. По этой причине трейдеры на данный момент получают меньше прибыли от внутридневной торговли, хотя внутринедельные и месячные сделки дают аналогичные результаты доходности.
57,0,0,0,0
Потому как средства прогноза японские свечи и фигуры, образованные ими, в частности, модели продолжения, до сих пор являются надежными средствами прогноза.
58,0,0,0,0
Различие лишь в том, что получать по 500-700 позиций в данном случае не получится. А потому внутридневная торговля с японскими свечами и фигурами является успешной, если на сделке наращено примерно 50-70 позиций.
59,0,0,0,0
Это обезопасит депозит, а также позволит получать средства каждый день. И снова лучше оговориться, что типовые фигуры продолжения – это одни из самых точных методик технического анализа.
60,0,0,0,0 61,0,0,0,1
В следующих статья, я буду подробно разбирать другие графические модели форекс, кому интересна данная тема, подписывайтесь на рассылку! Вот к примеру читайте — фигура голова и плечи, доджи на форексе, фигура вымпел, стратегия 1 2 3 и двойная вершина Фигура форекс, там вы найдете подробное видео по торговле с помощью данных фигур.
(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Статистика рынка Форекс. Процент успешных сделок на бирже
Процент успешных сделок, как показывает статистика рынка Форекс и данные ее неумолимы, составляет в среднем от 8% до 10%. Но сразу отметим, что это только статистические данные, которые тот или иной брокер показывает на своем официальном веб-ресурсе.
Данный показатель может изменяться, ведь многие из тех, кто проиграл в начале своего пути трейдера, может вновь вернуться в рынок, но уже с новыми и надежными идеями, которые из разряда неуспешных переведут его в разряд успешных трейдеров.
Статистика рынка Форекс — как определяется процент успешных сделок на бирже?
Сегодня, можно все чаще услышать вопрос о том, какова статистика рынка Форекс, касательно процента успешных сделок. Если честно, то статистика рынка Форекс может быть достаточно противоречивой.
Один брокер показывает, что среди его клиентов 10% успешных трейдеров, другой, заявляет о 5%, третий говорит о 8% и так далее.
Но опять же, успешных трейдеров согласно рейтингам может быть разное количество. Но как бы там ни было в среднем процент успешных сделок, как показывает статистика рынка Форекс, варьируется в пределах 10% (имеется ввиду не в течение 1 торгового дня, а за продолжительное время, предположим год).
РЕКОМЕНДУЕМ: ТОП 2 ЛУЧШИХ БРОКЕРА НА 2020 ГОД
Не требуется верификация! Фиксированные выплаты! обзор/отзывы | НАЧАТЬ С 10$ 2014 год. Дарит безрисковую сделку. обзор/отзывы | ИНВЕСТИРОВАТЬ С 5$
Как же рассчитать процент успешности?
Известный американский экономист и трейдер Нассим Николас Талеб, предложил один из замечательных вариантов расчета количества успешных участников рынка в зависимости от срока их непосредственного присутствия на Форекс, то есть продолжительности их торговли. Суть данного расчета достаточно проста.
Предположим, что вероятность того, что на протяжении года трейдер может либо увеличить, либо уменьшить свой депозит, составляет 50%. Учитывая это, через 5-ть лет из 10 тыс. человек, которые пришли на Форекс, будет 313 тех, кто каждый год показывал положительные результаты, то есть заключал успешные сделки. В нашем примере, это составит 3%.
Важным моментом является то, что при любых обстоятельствах будет существовать определенное количество трейдеров, которые вне зависимости от своих навыков торговли и ситуации складывающейся на рынке, будут показывать успешные результаты. Кстати этот метод расчета, применим и к рыночным аналитикам. Среди них, также можно встретить тех, у кого процент правильности и точности прогнозов очень высокий, и тех, кто угадывает рыночные события благодаря случайным стечением обстоятельств.
О статистике по рынку Форекс. О самом важном
Почему процент успешных сделок на Форекс так невысок согласно статистике?
Как показывает статистика рынка Форекс, два одинаковых участника рынка, у которых один и тот же брокер, одна и та же стратегия, одинаковый депозит и так далее, могут показывать совершенно разные результаты торговли, то есть один из них постоянно терпит убытки, а второй также постоянно увеличивает свой капитал. Причем, как показывает статистика рынка Форекс, % удачных сделок намного меньше, чем убыточных.
Чем же объясняется такая разница в результатах трейдинга?
Все просто, как заявляют сами успешные трейдеры, при всех абсолютно равных условиях, процент успешных сделок у них больше потому, что думают они принципиально по-другому в отличие от тех, кто постоянно терпит неудачи. Другими словами, разница между поражениями и победами полностью заключается в способе мышления и умения использовать свои мысли на практике. То есть от 3-х до10-ти процентов трейдеров мыслят иначе, чем остальные, поэтому и добиваются успеха.
90% трейдеров думают, что на рынке можно получать доход не прикладная к этому ни каких усилий. Но все это иллюзии, приводящие к убыткам. Поэтому успешных трейдеров согласно рейтингам, сегодня намного меньше, нежели неуспешных – такова реальная картина. Сразу отметим, что данная проблема существует уже на довольно долго.
Хотя сегодня в сети, можно найти много различных обучающих материалов (обучающие программы, книги, вебинары, видео уроки), автоматических торговых систем и так далее, но процент успешных сделок при этом все равно остается низким, так как даже успешные проекты (которых до сих пор остается не так много) не могут оказать положительное влияние на такой большой процент убыточных сделок.
ЛУЧШИЕ ФОРЕКС БРОКЕРЫ, ПО ДАННЫМ РОССИЙСКОГО РЕЙТИНГА НА 2020 ГОД:
ТОП 2 ЛУЧШИХ БРОКЕРА БИНАРНЫХ ОПЦИОНОВ 2020 года:
Из них можно выделить две основных:
Первая, это личный подход к валютному рынку. Большинство видит большой потенциал и неограниченные возможности Форекс, глаза их загораются, и они начинают мечтать о быстром обогащении (тысячи и миллионы долларов).
А это неизбежно приводит к тому, что такие трейдеры начинают принимать большое количество необдуманных решений и быстро уходят в убыток.
Вторая основная ошибка – неумение пользоваться полезной информацией. Большинство новичков, прошедших начальный этап обучения (освоили основные рыночные понятия), на этом прекращают учиться и сразу пытаются зарабатывать.
Этого делать ни как нельзя, ведь даже опытные трейдеры, добившись успехов, не перестают учиться. Чтобы Ваш профит постоянно увеличивался, необходимо постоянно изучать и впитывать любую полезную информацию о валютном рынке.
Со статистикой успешных сделок мы разобрались. Но многих интересуют не сухие статистические данные о проценте успешных сделок. А то, чем же основная разница между успешными трейдерами и теми, кто терпит убытки? И как можно попасть в число успешных участников рынка, что для этого надо?
Статистическая оценка. От чего зависит процент успешных сделок на рынке Форекс?
Итак, как же войти в такой малый процент успешных сделок, совершаемых на валютном рынке? Какая разница между успешными и убыточным трейдерами?
Начнем с того, что большинство успешных трейдеров согласно рейтингам, имеют реалистичные ожидания (планы) относительно своих заработков по отношению к собственному капиталу, который они держат на торговом счете. Они не ждут того, что разбогатеют в ближайшие дни.
Для успешной торговли реалистичное ожидание получаемой прибыли с учетом количества собственных средств, а также эффективное управление собственным капиталом, являются важнейшими компонентами.
Также, процент успешных сделок зависит от умения фиксировать прибыль по заранее установленной торговой системе. Успешные трейдеры четко знают, что означает соотношение прибыль/убыток, и что именно это и есть одним из основных ключей к успешной торговле.
Другими словами, успех трейдеров согласно рейтингам, зависит от умения управления рисками, а не в простой фиксации дохода. Прибыль неизбежно образуется естественным образом, когда Вы начнете понимать, как правильно сохранять баланс между доходами и убытками и научитесь управлять рисками при совершении каждой сделки.
Статистика по рынку Форекс. Что мы имеем?
Ну, и в заключение отметим, как показывает статистика рынка Форекс, процент успешных сделок зависит от выбранной стратегии и чем она будет проще, тем лучше.
Среди успешных трейдеров согласно рейтинга больше именно тех, кто использует простые (несложные) стратегии, так как на самом деле победителя от проигравшего отделяет не сложность используемой стратегии, а умение управлять собственными эмоциями и оставаться дисциплинированными.
Освоив даже самую простую, но эффективную стратегию и придерживаясь ее правил, трейдер обязательно добьется успеха. Те же трейдеры, которые проигрывают, не имеют этих навыков, они занимаются перескакиванием от одной сложной стратегии к другой (еще более сложной), бесконечно пытаясь найти идеальное решение, не освоив до конца предыдущее.
Как видите, попасть в разряд успешных трейдеров, и увеличить % успешных сделок по рынку Форекс, не слишком сложно, соблюдая несколько простых, но при этом действенных правил.
РЕКОМЕНДУЕМ ПРОВЕРЕННЫХ ФОРЕКС БРОКЕРОВ, РАБОТАЮЩИХ ПОРЯДКА 20 ЛЕТ!
РЕКОМЕНДУЕМ ПОСМОТРЕТЬ: Успешный трейдинг без опыта на рынке Форекс!
Статистические модели для Форекса
Довольно часто опытные спекулянты оценивают финансовые рынки как случайные процессы и работают преимущественно с вероятностями. Разумеется, узнав об этом, новички также пытаются применить в торговле свои воспоминания из курса высшей математики, в результате чего появляются различные математические стратегии форекс.
К сожалению, подобные решения приводят в лучшем случае к потере времени, в худшем – крупных сумм. Дело в том, что под «математическими» системами понимается, как правило, мартингейл, который является самым примитивным подходом к управлению случайным процессом и не имеет ничего общего со сложными регрессионными моделями и статистическими выкладками.
Поэтому, так как новички этой темой интересуются из поколения в поколение, сегодня рассмотрим преимущества и недостатки мартингейла как системы. Прежде всего, напомним, данная методика пришла на финансовые рынки из казино, точнее из игорных домов. Точная дата её реального практического применения достоверно не известна, но, если грубо округлить оценки, то появилась она на стыке 18 и 19 веков, а широкую популярность обрела в 20 веке.
В общем случае, это такая стратегия в азартной игре, которая после каждого нового проигрыша удваивает ставку до тех пор, пока не будет получен выигрыш. Таким образом, игрок несёт неограниченные риски, но выиграть может только сумму, эквивалентную начальной ставке в серии. Подобный подход получил название «базовый мартингейл», который неопытные спекулянты и пытаются применить на рынке.
Важные нюансы, которые необходимо учесть, изучая математические стратегии форекс
Судя по опросам на независимых форумах, слив депозита чаще всего становится следствием использования мартингейла. Разумеется, многие обвиняют дилинговые центры (далее ДЦ) в недобросовестной работе, но, на самом деле, ДЦ в данной ситуации честны как никогда, и во всех своих бедах трейдер виноват сам. Ниже постараемся рассмотреть основные ошибки новоиспечённых «математиков».
Самое главное и фатальное заблуждение теоретиков заключается в попытках перенести принцип «монетки» (или красное-чёрное) на математические стратегии форекс без поправок и модификаций, что неверно в корне. Для ответа на вопрос, почему подобный подход недопустим, снова обратимся к истории.
Изначально в игровой рулетке было только два поля чёрное и красное, соответственно, с точки зрения теории вероятности, исходы подбрасывания монетки и ставки в казино были полностью идентичные, т.е. в каждом отдельном испытании вероятность успеха составляла 50%. Результатом такой игры при постоянной ставке является следующая кривая:
Для того чтобы условный пример оказался сопоставимым с торговлей, начальный депозит был определён в размере 100$, а риск на одну ставку ограничен 1$, т.е. 1% от депозита. Казалось бы, вот он грааль, ведь теоретически, даже без наращивания ставки можно получать прибыль. Но не тут-то было, позже в игорных заведениях в шкалу рулетки был добавлен бесцветный нуль, который на дистанции нейтрализовал подобные системы, так как вероятность успешного исхода стала менее 50%.
С этого момента началась история эволюции мартингейла, ведь без увеличения ставок удержаться на плаву уже стало невозможно. При этом, даже если пренебречь нулём, в представленном выше примере на одном из участков было зафиксировано 7 непрерывных проигрышей, это значит, что если удваивать ставку после каждой неудачи, получим следующую последовательность убытков: 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64. Фактически, средств не хватит даже на открытие последнего колена.
Где мартингейл показывает лучшие результаты — в казино или на форексе?
Итак, если кратко подвести итог, то для азартной игры в рулетку можно сформулировать две особенности, во-первых, вероятность выигрыша в единичном испытании составляет менее 50% за счёт нуля, во-вторых, исход в каждом новом испытании не зависит от прошлых результатов, т.е. автокорреляция отсутствует, если конечно в заведении не используются мошеннические схемы.
Отметим, что математические стратегии форекс подвержены данным факторам в большей степени, в частности, в роли нуля, снижающего вероятность выигрыша на валютном рынке, выступает спред и комиссия ДЦ, при этом они присутствуют абсолютно в каждой сделке вне зависимости от того, прибыльная она или убыточная. На рисунке ниже представлен пример случайного процесса без удвоения сделок, результат опытов которого скорректирован на возможные потери на комиссию:
Кроме этого, в подавляющем большинстве случаев, убыточные сделки являются контртрендовыми, поэтому дальнейшее увеличение лота против преобладающей тенденции только усугубляет ситуацию. Данная ситуация является следствие упомянутой выше автокорреляции, когда каждые новые значения ряда зависят от предшествующих, что создаёт множество проблем при поиске повторных сигналов. Таким образом, мартингейл на финансовых рынках в чистом виде неприемлем.
Математические стратегии форекс на практике
Как уже становится понятно из проделанных экспериментов, идею применения «базового мартингейла» необходимо отбросить сразу, но если присмотреться внимательнее, то найти применение данному подходу всё-таки можно в двух случаях, первый из которых – это дополнение к уже существующей системе.
Предположим, что у трейдера есть некая прибыльная система (в качестве примера можно взять любую из раздела «Торговые стратегии»), предусматривающая однозначные правила для заключения сделок и установки стоп-лоссов, но математическое ожидание которой не устраивает спекулянта. Для решения этой проблемы и приходят на помощь математические стратегии форекс.
На первом этапе оптимизации алгоритма необходимо собрать статистику отработки сигналов по основной системе за продолжительный период (от шести месяцев и более). Далее рассчитывается средняя продолжительность серий из убыточных ордеров, а также самая длинная серия убытков. При этом издержки на спреды и комиссии также должны учитываться в финансовом результате.
И на заключительном этапе необходимо подобрать параметры для управления риском, которые становятся актуальными сразу после того, как была зафиксирована средняя серия убытков, например, если в среднем по системе вероятность зафиксировать четыре стоп-лосса подряд низкая, то после трёх убыточных ордеров в новой сделке разумно увеличить объём. Мультикоэффициент при этом не обязательно должен быть двойным, допустимо использовать и более консервативные варианты.
На рисунке выше представлен второй вариант применения мартингейла, т.е. усреднение в области появления сигнала. В данном случае предполагается, что первый ордер открывается минимальным объёмом, после чего объём сделки наращивается по мере движения цены против позиции.
При этом стоп-лосс устанавливается одновременно с первым ордером, а риск на совокупную позицию (с учётом усреднений) не должен нарушать правила манименеджмента. Во всех остальных случаях доливки с умножением лота приводят к обнулению счёта и не могут называться полноценными стратегиями. Источник: Dewinforex
СОПРОВОЖДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ПО АНАЛИЗУ ДАННЫХ ФОРЕКСА: первое серьезное обучение модели и результаты
Начало по ссылкам:
Важно: я решил выложить в общий доступ обучающий и валидационный наборы данных для всех желающих поэкспериментировать. Если у кого-то получится воспроизвести и возможно улучшить результаты регрессии на валидации, прошу сообщить мне.
Сегодня я представлю результаты уже довольно обширного обучения GBM на все тех же данных, проведу анализ результатов и покажу, что будет сделано дальше.
В прошлый раз мы обучили пилотную модель, сделали это на скорую руку, горизонт предсказания был наименьший — 2 минуты. Результат валидации модели был отрицательный: то есть, метрика R^2 и улучшение суммы абсолютных ошибок относительно наивного прогноза были в отрицательной зоне.
После доработки инфраструктуры для обучения, как я обещал:
нужно будет протестировать не одну, а все 18 целевых переменных. Для каждой модели буду отбирать 10 лучших наборов параметров. Думаю, что где-то может и выстрелить.
Во-первых, позвольте напомнить, какие данные у нас на руках и как мы используем данные для кроссвалидации.
Таким образом я графически изобразил структуру данных.
У нас примерно 80 лет всего в массиве. Первые 2/3 из них идут на обучение и тестирование (первая часть истории каждой пары). Обучающий набор идет от 1999 г. и заканчивается примерно на 2010.09.22.
Последние 1/3 данных каждой пары идут на валидацию. Валидация начинается примерно с 23.09.2010 и заканчивается 01.02.2020.
Есть разные подходы к кроссвалидации временных рядов. Я остановился на таком, который, как я думаю в меру своего опыта, даст наибольшее количество данных для обучения и при этом изолирует данные для тестирования во времени. Как видно из таблицы, я 5 раз беру обособленный временной промежуток в каждой валютной паре для обучения, и меньший отрезок (4/5 длины ряда), который также хронологически изолирован и совпадает по времени для каждой пары — для тестирования.
Подход к отбору обученных моделей.
GBM — это ускоренные деревья решений. Их обучение задается рядом параметров. Я взял такие диапазоны:
Всего получается 108 наборов параметров. Для каждого набора обучается модель, кроссвалидируется на 5 отрезках и усредненное значение функции потерь — вместе с соответствующим набором параметров -сохраняется.
Затем, после сортировки массива по метрике потерь я выбираю 10 лучших наборов параметров и сохраняю их для обучения моделей, которые пройдут валидацию.
Такая процедура повторяется для 18 выходных переменных по очереди (горизонт предсказания приращения цены от 2 минут до 724 минут в будущее).
Таким образом я сохраняю на свой жесткий диск 180 результатов валидации моделей: по 10 моделей на каждый горизонт предсказания. Задача — посмотреть, на каких горизонтах предсказательная способность модели сохраняется в положительной зоне.
И да, забыл, весь цикл повторяется два раза: один раз GBM минимизирует Mean Squarred Error, второй раз — Mean Absolute Error. Можно будет посмотреть какая метрика более устойчива к проверке временем.
Выбор функции потерь обосновывается данными и целью. Данные у нас толстохвостые, то есть хвосты гораздо тяжелее, чем у нормального распределения. Использование квадратных ошибок может дать худшее качество регрессии из-за того, что наибольший вес будут иметь далекие наблюдения и квадраты их ошибок.
Сначала рассмотрим на результаты валидации моделей, в которых минимизировалась абсолютная ошибка.
График validate_mae_mean — это метрика улучшения суммы абсолютных ошибок относительно среднего значения на валидационной выборке.
И, ура-ура, мы видим, что для некоторых горизонтов предсказания данная метрика находится в плюсе, то есть, модель предсказывает лучше, чем наивное среднее значение. При этом можно видеть, что
CV_mae_improve — это та же метрика на кроссвалидации (она показана зеленоватой линией) падает по ходу роста горизонта. То есть, при тестировании предсказание более отдаленного будущего дается хуже.
Синими линиями показаны метрики R^2 на валидации и тестировании для сравнения.
Замечу, что минимизиация абсолютной ошибки не обязана приводить к минимизации квадратной ошибки, и наоборот. Поэтому, R^2 на валидации (validate_r_sqr) так и не вышел в положительную зону. Заметим, что на кроссвалидации R^2 также снижается с ростом глубины заглядывания в будущее.
А теперь посмотрим на результаты валидации GBM-моделей, в которых минимизировалась средне-квадратичная ошибка.
В этом случае R^2 на валидации смог выйти в положительную зону на последнем горизонте предсказаний — 724 минуты в будущее. А улучшение абсолютных ошибок не показывает заметного улучшения, кроме как на горизонте 6 минут (как и предыдущем случае) и также на максимальном горизонте.
Повторюсь, что уменьшение квадратичных ошибок не обязательно приведет к уменьшению абсолютных ошибок.
И для сравнения значения функций потерь на валидации для моделей, построенных минимизацией MAE и MSE.
Я смог показать, что регрессия приращений цен методом GBM позволяет прогнозировать лучше, чем наивный прогноз. Иными словами, у меня уже есть модель, которая может прогнозировать форекс. При этом, лучшие показатели у моделей, которые строятся на основе минимизации средней абсолютной ошибки.
Много это или мало — 0.16 процента улучшения суммы абсолютных ошибок по сравнению со средним (наивным) предсказанием?
Прошу обратить внимание на результаты конкурса по предсказанию биржевых котировок на Kaggle, где в качестве функции потерь использовалась взвешенная средняя абсолютная ошибка.
Победитель на первом месте (получивший 20 000 долларов) смог улучшить значение метрики на 0,06 процента. Думаю, это говорит о чем-то. Однако, также замечу, что на Каггле условия были более жесткие. Там было много стоков, возможно, сотни. И данные были зашумлены.
Также стоит отметить, что для генерации профита ($$$) будет важно, насколько хорошо модель способно попадать в направления приращений (по знаку). И минимизация ошибки регрессии не обязательно приведет к лучшей точности предсказания знака. Это будет проверено в следующих постах.
Но я, как незаинтересованное лицо, хочу убедиться, что результат не случаен. Аналитически это сделать, имея непараметрическую модель леса решений, очень сложно. Поэтому я попытаюсь сделать это численно. Для этого я пойду двумя путями:
1) Построю предсказательные модели с помощью других методов ML на тех же данных. Результаты, полученные при использовании другого инструмента, позволят валидировать выводы о способности машинного обучения давать прогнозы приращения цен форекса, превосходящие случайное гадание.
2) Я собираюсь построить несколько валидационных выборок, где примеры будут выбраны из массива случайно. Напомню, что примеры в моих наборах данных взяты по следующей логике:
Выбирается случайно начальная точка данных в диапазоне с индексом от 725 до 1440 (внутри половины суток) — мой массив данных начитается с индекса 725, точки, идущие ранее нужны для расчета входов.
Далее, к этому индексу добавляется 724 (это максимальная глубина, с которой берется информация для входов и выходов) и случаное число от -50 до 50 — это нужно для равномерного распределения примеров по времени внутри суток.
Соответственно, можно сгенерировать огромное число случайных выборок. Но, эти выборки не будут независимыми, так как часть информации одной выборки всегда будет перехлестываться с информацией в наблюдениях другой выборки (артефакт взаимозависимости временных рядов).
Проведя валидацию лучших (уже известных) моделей на нескольких различных выборках, я получу представление о распределении функции потерь для каждого горизонта предсказания и сделать вывод о том, лежат ли результаты достаточно далеко от нуля — результата наивного прогноза.
Кроме того, еще не была затронута тема построения торговой системы на результатах работы предиктора. Данная тема будет развита в дальнейшем.
Я уже успел сгенерировать несколько дополнительных валидационных выборок для проверки гипотезы о том, что уменьшение суммы абсолютных ошибок на валидации действительно не случайно — значимо больше нуля.
Я сделал 49 дополнительных выборок. Каждая из них независимо от других равномерно покрывает временные точки внутри суток. Возможны межвыборочные перехлесты по заглядыванию в будущее, но они не должны быть велики и случайны.
Для каждого горизонта прогнозирования я выбрал лучшие параметры модели (не 10 моделей, как раньше, а одну), обучил модель на имеющемся обучающем множестве, а валидацию провел 49 раз на новых выборках.
Результат получился интересным.
Серым цветом обозначены 49 дополнительных выборок.
Желтым цветом обозначены результаты на исходной выборке, по которой я уже рапортовал.
Синим цветом обозначено среднее значение validate_mae_ mean (1 — сумма абсолютных ошибок прогноза / сумму абсолютных ошибок от среднего значения на валидиционной выборке). То есть интересующая нас функция потерь.
Мы видим теперь уже очень хорошо, что на горизонтах 23 и 32 минуты, а также похуже на 45 и 64 минуты, прогнозы уверенно лежат в положительном диапазоне.
Теперь можно уже с большой степенью уверенности сказать, что мы можем прогнозировать форекс надежно и наши оценки не случайны для определенных горизонтов прогноза.
Почему происходит резкий спад на 3-часовом горизонте прогнозирования пока сложно сказать. Это останется загадкой на размышление.
Файл с анализом этих данных также во вложении.
В следующий раз я также посмотрю как ведут себя модели, в которых минимизировалась сумма квадратичных ошибок, и, возможно, обучу еще одну машину (xGBoost).
Для любителей — подгрузил на Диск список (объект R), содержащий дополнительные 49 выборок. https://drive.google.com/open? >
Код с архитектурой для обучения.
Таблицы с результатами валидации моделей, с указанием параметров лучших моделей.
☆☆☆☆☆★★★★★
☆☆☆☆☆★★★★★
