<< Пред. стр. 3 (из 5) След. >>
Список литературы по разделу
Подобно ракете, которой необходим толчок, чтобы преодолеть земное притяжение и выйти на орбиту, цены продолжили движение в прежнем направлении под действием "толчка": закон "рыночного притяжения" на время перестал действовать. Опыт показывает, что подобные рыночные ситуации являются экстремальными. Например, в данном случае чрезмерная перекупленность рынка отнюдь не свидетельствует о повышенном риске для покупки или о благоприятных условиях для продажи. Наоборот, она указывает на исключительно благоприятную возможность для покупки в силу невероятно стремительного характера роста цен. Ажиотажное стремление купить в данной ситуации не связано с образованием ценового пика. Как правило, в подобных случаях равновесие спроса и предложения так резко нарушается внезапно возникшей волной спроса, что требуется весьма значительное время, чтобы ажиотаж рассеялся. Я уже давно заметил, что различные состояния дисбаланса на рынках имеют очень схожие проявления.
В результате длительных исследований мне удалось установить, что в определенных случаях состояния перекупленности и перепроданности рынка сигнализируют об изменении направления движения цен. В частности, если индикатор указывает на умеренное состояние перекупленности/перепро-данности, следует ожидать разворота цен. С другой стороны, если индикатор сигнализирует о чрезмерной перекупленности или перепроданности рынка, такого разворота не происходит, что вызывает крайнее недоумение и раздражение большинства аналитиков. Я пришел к заключению, что в таких случаях необходимо, чтобы кривая индикатора вышла из экстремальной области в нейтральную, а затем со второй (или, если понадобится, с третьей) попытки зафиксировала умеренное состояние перекупленности/перепроданности. Только после этого можно говорить о предстоящем развороте цен (см. рис. 3.2).
Рис. 3-2 Индикатор показывал состояние перекупленности (выше отметки 65) в течение длительного периода в июле и в августе и недолго в сентябре.
Моя собственная интерпретация понятий перекуплен-ность/перепроданность противоречит тому, во что верят и чему учат большинство других аналитиков. В частности, чтобы как-то объяснить, почему сигналы, выдаваемые их индикаторами, зачастую оказываются слишком преждевременными, некоторые аналитики прибегают к так называемому анализу расхождений (divergence analysis). Этот подход ничего не проясняет: он регистрирует симптом, а не причину. Поясню свою мысль. Независимо от степени перекупленности/пере-проданности рынка, главной детерминантой является время. Сама же степень перекупленности/перепроданности - вторична и несущественна. Методом проб и ошибок мне удалось установить, что если значения индикатора находятся в области перекупленности/перепроданности в течение пяти или менее дней (возможно использование других единиц времени), то данное состояние можно назвать умеренным. С другой стороны, если индикатор фиксирует состояние перекупленнос-ти/перепроданности дольше пяти дней, то это состояние можно назвать экстремальным. Из этого следует, что ключевой переменной является время (см. рис. 3.3).
Рис. 3.3 Обратите внимание, что состояние перекупленное(tm) в марте длилось недолго, что совпало с ценовым пиком.
И все-таки встречаются редкие примеры, когда значения индикатора держатся на почти предельном уровне в течение достаточно длительного периода времени. Это означает то же, что и умеренное состояние перекупленности/перепродан-ности, то есть существует большая вероятность изменения направления движения цен (см. рис. 3.4).
Рис. 3.4 Рынок находился в состоянии перекупленности в течение такого длительного времени, что спрос, наконец, исчерпал себя. Это - исключение из общего правила.
В данном случае индикатор располагается на таком экстремальном уровне, что оказывается как бы за пределами графика.
Общая ситуация на рынке
Для оценки и интерпретации показателей различных индикаторов могут быть использованы и другие методы. В частности, чтобы лучше представлять общее направление движения рынка, следует тщательно анализировать долгосрочные тенденции ценовой динамики. Иными словами, определив общую тенденцию развития рынка, следует совершать сделки только в направлении этой тенденции. Например, если тенденция восходящая и индикатор указывает на состояние умеренной перепроданное(tm), то можно выходить на рынок. И, наоборот, если тенденция нисходящая, а индикатор показывает состояние умеренной перекупленности, можно выходить на рынок. Если же показания индикатора противоречат господствующей тенденции, лучше ничего не предпринимать.
Мой опыт показывает, что большинство аналитиков не разграничивают понятия умеренной и чрезмерной перекуплен-ности/перепроданности рынка. Я объясняю это нежеланием заниматься собственными исследованиями и отсутствием творческой жилки. Тем не менее, я не собираюсь утверждать, что разработанная мною процедура превосходит все, что было сделано ранее. Это всего лишь еще один способ интерпретации индикаторов - весьма оригинальный и универсальный.
Индекс расширения диапазона (Range Expansion Index - REI) и индикатор Демарка (DeMarker Indicator)
В этом разделе речь пойдет о двух созданных мною индикаторах, которые я использую довольно давно: 1) индекс расширения диапазона (REI) и 2) индикатор Демарка. Я предлагаю их вашему вниманию как своего рода альтернативу многом широко известным и используемым индикаторам, часть из которых, кстати, также была разработана мной.
Индикатор Демарка и REI регистрируют области ценового истощения, которые обычно совпадают с ценовыми пиками и впадинами. Приведенные выше соображения относительно правильной интерпретации показаний индикаторов о состоянии перекупленности/перепроданности в полной мере относятся и к этим двум индикаторам. Однако в связи с тем, что данные индикаторы рассчитываются арифметически, а не экспоненциально, вероятность того, что они будут регистрировать длительные экстремальные состояния, существенно снижена. Кроме того, для расчета индикатора REI используют период в восемь дней, поэтому показания чрезмерной пере-купленности/перепроданности почти не появляются, а если и появляются, то на достаточно короткий период времени. Ниже я представляю логическое обоснование и формулы для указанных индикаторов.
Индекс расширения диапазона (REI)
У меня всегда вызывали подозрение индикаторы, которыми пользуется большое число трейдеров. Мне кажется, что подобная универсальность применения сводит на нет все положительные черты таких индикаторов. Поэтому я всегда пытался либо как-то усовершенствовать имеющиеся индикаторы, либо создать свои собственные. Индекс расширения диапазона (RED - один из таких индикаторов. Мне хотелось создать индикатор, который фиксировал бы периоды постепенного роста и снижения цен, но не реагировал бы на спокойное движение цен в "горизонтальном" направлении, а также на резкие взлеты и падения. Для этого я сравниваю ценовые максимум и минимум в определенный день с максимумом и минимумом за два дня до этого. Положительная разность фиксируется тогда, когда максимальная цена выше, чем два дня назад. Отрицательная разность фиксируется тогда, когда эта максимальная цена меньше, чем два дня назад. Если минимальная цена выше минимальной цены два дня тому назад, то фиксируется положительная разность. Если она меньше, чем два дня назад, то фиксируется отрицательная разность. Затем два полученных значения суммируются и определяется значение для данного дня.
В таблице 3.1 показаны четыре возможных варианта соотношения между дневными диапазонами цен сегодня и два дня тому назад. Относительно ценового максимума и минимума два дня тому назад:
1) как ценовой максимум, так и ценовой минимум сегодняшнего дня выше;
2) и максимум, и минимум меньше или равны соответствующим показателям два дня тому назад;
3) максимум выше, а минимум ниже или равен минимуму два дня тому назад;
4) максимум ниже или равен максимуму два дня тому назад, а минимум выше или равен минимуму два дня тому назад.
Таблица 3.1 Сравнение дневных диапазонов цен
Ценовой максимум сегодня выше, чем ценовой максимум два дня тому назад
И
Ценовой минимум сегодня ниже или равен ценовому минимуму два дня тому назад
ИЛИ
Ценовой максимум сегодня ниже или равен ценовому максимуму два дня тому назад
И
Ценовой минимум сегодня ниже или равен ценовому минимуму два дня тому назад
ИЛИ
Ценовой максимум сегодня выше, чем ценовой максимум два дня тому назад
И
Ценовой минимум сегодня выше, чем ценовой минимум два дня тому назад
ИЛИ
Ценовой максимум сегодня ниже или равен ценовому максимуму два дня тому назад
И
Ценовой минимум сегодня выше, чем ценовой минимум два дня тому назад
В данном случае мы не сравниваем диапазоны цен текущего и предшествующего дней. Благодаря этому устраняется краткосрочная статика цен и показания индикатора, сигнализирующие о наличии тенденции, становятся более надежными. Еще одно условие для данного индикатора состоит в том, чтобы либо максимальная цена два дня тому назад была выше цены закрытия семь-восемь дней тому назад, либо сегодняшняя максимальная цена была выше максимальной цены пять-шесть дней тому назад. Это является доказательством того, что падение цен замедлилось и есть гарантия, что покупка не придется на период резкого падения цен. В то же время минимальная цена два дня тому назад должна быть меньше, чем цена закрытия семь-восемь дней тому назад, или сегодняшняя минимальная цена должна быть меньше, чем минимальная цена пять-шесть дней тому назад. Точно так же это доказывает, что скорость роста цен не является чрезмерной и помогает предотвратить продажу в период резкого ценового подъема. В обоих случаях, если динамика цен не подтверждает снижения темпов роста или падения цен, индикатору приписывается нулевое значение. Положительные и отрицательные значения за восемь дней суммируются и делятся на абсолютное значение изменения цен (положительное или отрицательное). Созданный таким образом индикатор колеблется в пределах от 100 до -100.
Из своего опыта я знаю, что, если показания REI превышают 60, а затем опускаются ниже 60, это говорит об очевидной слабости рынка. И, наоборот, если REI опускается ниже - 60, а затем поднимается выше -60, это свидетельствует о силе рынка. Примеры подобных явлений показаны на графиках, помещенных на рисунках 3.5 и 3.6.
Рис. 3.5 Показания RH ниже -60 обычно связывают с ценовыми впадинами. И, наоборот, показания RE1 выше +60 типичны для ценовых пиков.
Рис. 3.6 Оба примера (на рисунках 3.5 и 3.6) отражают взаимосвязь менаду показаниями REI и графиками цен. Показания индикатора выше +60 и ниже -60 обычно совпадают с ценовыми ликами и впадинами. В частности, если кривая индикатора пересекает отметку -60 снизу вверх или отметку +60 сверху вниз, то это можно считать признаками разворота цен.
В таблице 3.2 приводится текст компьютерной программы расчета индикатора REI.
Таблица 3-2 Восьмидневный индикатор REI
ATTR MACRO REI2 (SECURITY sec. PERIOD TimePeriod )
DEFINE
COLUMN MACRO sub^values (SECURITY see )
VARS
var1
var2
nuni_zero
nuia_zero2
INITIALIZE
var1 := High of sec - High of sec 2 units ago
AND
var2 := Low of sec - Low of зес 2 units ago
AND
nunLzero :=- if High of sec 2 units ago < Close of sec 7 units ago AND
High of sec 2 units ago < Close of sec 8 units ago AND
High of sec < Low of sec 5 units ago AND
High of зес < Low of sec 6 units ago then 0 Else 1 Endif AND
num_zero2 := if Low of sec 2 units ago > Close of sec 7 units ago
AND
Low of sec 2 units ago > Close of sec В units ago AKD Low of sec > High of sec 5 units ago AND
Low of sec > High of sec 6 units ago then 0 Else 1 Endif
RETURN
{ nuinLzero * num_2ero2 * varl ) + { var2 * nuni_zero * nuia^zero3 )
EHDHACRO
COLUMN HACRO AbsDailyVal { SECURITY sec }
VARS
var3
var4
INITIALIZE
var3 := AbsVal { High of sec - High of sec 2 units ago )
AND
var4 := AbsVal ( Low of see - Low of sec 2 units ago )
RETURN
var3+ var4
ENDMACRO
RETURN
TiraePeriod sum of eub__valuea ( sec ) / TimePeriod sum of AbsDailyVal ( sec )
ENDHACRO
Индикатор Демарка
Индикатор Демарка строится на основе следующих сопоставлений. Внутридневной максимум текущего дня сравнивается с внутридневным максимумом предыдущего дня. Если внутридневной максимум текущего дня выше, то регистрируется соответствующая разность. Если внутридневной максимум меньше или равен внутридневному максимуму предыдущего дня, то регистрируется нулевое значение. Затем полученные таким образом разности за 13 дней суммируются. Полученное значение становится числителем индикатора Демарка и делится на ту же самую величину плюс сумма разностей между ценовыми минимумами предшествующего и текущего дней за 13 дней. Если ценовой минимум текущего дня больше того, который был день тому назад, то фиксируется нулевое значение. Таким образом, создан простой и чувствительный индикатор, способный предсказывать поведение цен.
На рисунках 3.7 и 3.8 это явление наглядно продемонстрировано. На графике показано, как индикатор колеблется от О до 100. Когда показания индикатора опускаются ниже отметки 30, то ожидается разворот цен вверх. Когда показания инди катора поднимаются выше отметки 70, то ожидается разворот цен вниз.
Как и индикатор REI, индикатор Демарка предназначен для выявления областей с высоким и низким риском для покупки. Но если ВЫ, чтобы определить истинную тенденцию на рынке, сравнивает цены через день, индикатор Демарка сравнивает цены данного и предыдущего дней. Кроме того, REI рассчитывается с помощью ценовых значений, полученных за 8 дней, а Индикатор Демарка - за 13 дней. (Временной параметр обоих индикаторов может быть свободно изменен.) Ниже приводится текст компьютерной программы расчета индикатора Демарка (см. таблицу 3.3).
Таблица 3.3 Тринадцатидневный индикатор Демарка
ATTR MACRO DeHarker (SECURITT Sec. PERIOD TimePeriod )
RETURH
MovingAvg ( If High of Sec > High of Sec 1 unit: ago
then High of Sec - High oЈ Sec 1 unit ago Else 0
Endif, TimePeriod ) /
MovingAvg ( if High of Sec > High of Sec 1 unit ago
then High of Sec - High of Sec 1 unit ago Else 0
Endif + If Low of Sec > Low of Sec 1 unit ago Then 0
else Low of Sec 1 unit ago - Low of Sec endif, TimePeriod )
ENDMACRO
Я рекомендую работать как с долгосрочными, так и с краткосрочными вариантами этих индикаторов. Использование более длительных периодов расчета позволяет зацепиться за долгосрочную тенденцию в развитии рынка. Индикаторы с короткими периодами позволяют выходить на рынок в точке с наименьшим риском и планировать момент заключения сделки так, чтобы она была в русле основной тенденции.
На примере индикаторов RE] и Демарка я показал, как просто создавать собственные индикаторы. Помимо небольшой творческой жилки для этого требуется искреннее желание стать лучше большинства других трейдеров. Когда я впервые поставил перед собой такую цель, в моем распоряжении не было ни компьютеров, ни программного обеспечения. Сегодня все изменилось. Иными словами, если вы твердо намерены добиться успеха как трейдер, у вас нет оправданий, чтобы не делать то, что делаю я.
Рис. 3.7 Обратите внимание, что движения кривой индикатора Демарка выше 70, а затем ниже 70 соответствуют ценовым ликам, и, наоборот, движения ниже 30, а затем выше 30 совпадают с ценовыми впадинами.
Рис. 3.8 Обратите внимание, что показания индикатора ниже 30 и выше 70 указывают на возможность перелома тенденции.
ГЛАВА IV
ВОЛНОВОЙ АНАЛИЗ (WAVE ANALYSIS)
В начале семидесятых годов сразу после знакомства с теорией волн Эллиота я начал искать специалистов в этой области, которые могли бы мне помочь в совершенстве овладеть приемами волнового анализа. К сожалению, я знал только о двух аналитиках, использующих на практике теорию волн: Джо Коллинзе из Сент-Луиса и Джеке Фросте из Канады. Они назвали мне ряд инвесторов, экспериментировавших с теорией волн Эллиота и числами Фибоначчи. В частности, мне порекомендовали двух врачей из Флориды, которые, по слухам, хорошо владели предметом. Информация, которую я смог от них получить (вернее, полное отсутствие таковой), и сыграла решающую роль в создании моего собственного подхода к волновому анализу.
О моей неудачной попытке пополнить свои знания в области теории волн Эллиота лучше всего говорят два не связанных друг с другом события. Я пригласил одного из врачей в Висконсин, чтобы он поделился с моими коллегами опытом использования волнового анализа. Когда я приехал в аэропорт, самолет уже приземлился и пассажиры вышли, но моего врача нигде не было. Я позвонил в его офис, чтобы узнать, не опоздал ли он на самолет. Секретарша уверила меня, что он вылетел (она сама его провожала) и что он обязательно найдет меня. В конце концов ко мне подошел человек и спросил: "Вы Том?" Он заявил, что сразу меня узнал, поскольку в траектории, которую я описывал, блуждая по аэропорту, просматриваются углы Фибоначчи. Я сразу понял, с кем имею дело, и во мне зародилось дурное предчувствие. Оно меня не подвело: встреча оказалась абсолютно пустой и безрезультатной. На этом я не сдался, но решил побеседовать со вторым специалистом в области теории волн сначала по телефону, прежде чем приглашать его в Висконсин. Жизнь подтвердила мудрость этого шага. Оказалось, что доктор является страстным поклонником Эллиота и Фибоначчи и что его жизнь полностью основывается на их теориях. В частности, он был три раза женат, у него пять детей, он работает восемь дней подряд, а затем тринадцать дней отдыхает. Я все понял и решил самостоятельно заняться изучением предмета. Я был уверен, что в указанных теориях есть "жемчужное зерно", но мне предстояло найти его самостоятельно. В конце концов последовательность Фибоначчи лежала в основе самых разных явлений: начиная от Ед-ипетских пирамид и кончая пересчетом километров в мили. Однако ее роль, равно как и роль теории волн в развитии рынков предстояло еще выяснить. Мой подход к использованию отношений Фибоначчи в расчете величины коррекции уже был описан в главе 2. В этой главе я остановлюсь на применении разработанных мной методик волнового анализа.
Еще в начале семидесятых годов о теории волн почти никто и не вспоминал, сегодня же ее признание и популярность просто ошеломляют. Примерно двадцать лет тому назад я буквально выбивался из сил, пытаясь найти на графике волны и использовать их для анализа рынка. В ретроспективе все получалось прекрасно, но применить данный метод для прогнозирования движения цен было почти невозможно. Не существовало четких и ясных правил, как в процессе развития той или иной волны точно определить момент ее завершения, не говоря уже о ее зарождении. Как будто пытаешься поймать дым: вроде бы и видно, да в руки не дается.
Некоторые известные приверженцы теории волн успешно применяют ее на практике, но их объяснения конкретных вопросов и ситуаций, как правило, весьма туманны и изобилуют большим количеством исключений и оговорок. Особенное беспокойство у меня всегда вызывал тот факт, что одна и та же теория интерпретируется по-разному разными аналитиками. Я часто шучу по этому поводу: если бы десяти "экспертам" по теории волн Эллиота дали один и тот же график, то получили бы десять совершенно различных истолкований. Как можно доверять методикам, основанным на данной теории, например, методу расчета величины коррекции, если сама теория столь туманна? Чтобы разрешить свои сомнения и в то же время взять все лучшее из волнового принципа, я разработал свою собственную методику идентификации волн. От общепринятой она отличается простотой, четкостью формулировок и внутренней логикой.
Элементы числовой последовательности Фибоначчи прочно вплетены в структуру волнового принципа Эллиота, начиная от числа волн и заканчивая величиной коррекции и ценовыми ориентирами. К сожалению, до того, как появился мой полностью механический метод волнового анализа, не было создано ни одной сколько-нибудь объективной методики. В общих чертах, в основе моего подхода - D-волнового анализа - лежат ценовые конфигурации, характеризующиеся определенной последовательностью ценовых максимумов и минимумов. Временной период для каждой такой последовательности определяется числом Фибоначчи. Могут использоваться различные числа из последовательности, но все они должны отвечать одному и тому же требованию. В каждом случае должно накопиться достаточное количество данных для выявления некоего рабочего шаблона. В частности, я выделяю максимальную цену закрытия за 13 дней, такую, что она выше ценовых максимумов всех предшествующих 13 дней. Далее я выделяю первую цену закрытия (после максимальной цены закрытия за 13 дней), которая является минимальной за 8 дней, то есть ниже всех цен закрытия за предыдущие 8 дней. Если эти точки определены, первую волну можно считать завершенной. Вторая волна начинается тогда, когда регистрируется максимальная цена закрытия за 21 день, такая, что она выше всех цен закрытия за предшествующий 21 день. Вторая волна считается завершенной, когда зафиксирована наименьшая цена закрытия за 13 дней, такая, что она ниже всех цен закрытия за предшествующие 13 дней. И, наконец, третья волна начинается, когда реализуется 34-дневный максимум - максимальная цена, превышающая максимальные цены за предшествующие 34 дня. Третья волна считается завершенной, когда регистрируется 21-дневный ценовой минимум, такой, что он ниже всех минимальных цен за предшествующий 21 день (см. рис. 4.1).
Рис. 4.1 Этот график является иллюстрацией моей концепции D-волны. В точке А зарегистрирован 21-дневный ценовой минимум - минимальная цена, которая расположена ниже всех ценовых минимумов за предшествующий 21 день. Движение цен вверх, помеченное цифрой 1, фактически было выявлено за четыре дня до ценового пика - в день, когда цена закрытия превысила все ценовые максимумы за предшествующие 13 дней. Первая D-волна формально завершилась, когда была зарегистрирована цена закрытия ниже, чем цены закрытия за предшествующие 8 дней. Началом следующей восходящей волны является день, когда цена закрытия превысила все цены закрытия за предшествующий 21 день. Она завершилась после того, как была зарегистрирована цена закрытия ниже, чем все цены закрытия за предшествующие 13 дней. И, наконец, последняя восходящая волна началась, когда был зарегистрирован 34-дневный максимум - максимальная цена, превышающая максимальные цены за предшествующие 34 дня. Волна завершилась, когда после этого был зафиксирован 21-дневный минимум. В данной методике время не является решающим фактором, за исключением выбора числа дней для завершения волн. Гораздо более важным является само движение цен.
Все методики в этой книге (в том числе и волновой анализ) проиллюстрированы на дневных графиках. Это вовсе не означает, что они действуют только в пределах данного временного интервала. Указанные принципы применимы к анализу любых графиков - как часовых, так и месячных.
Из последовательности чисел, необходимых для определения трех волн, видно, что число дней, необходимых для установления ценовых минимумов, составляет 0,618 от числа дней, необходимых для установления ценовых максимумов. Особенно важно зарегистрировать точку зарождения волны. Первая D-волна зарождается только после того, как регистрируется минимальная цена закрытия за 21 день (см. рис. 4.2). Если трейдер овладел методикой выявления D-волн, то можно использовать метод расчета уровней коррекции, включая определение критической цены и применение TD-квалификато-ров коррекции, так же, как описано в главе 2.
Рис 4.2 Точка А обозначает наименьшую цену закрытия за 21 день и тем самым является началом первой D-волны. После того как зафиксирована наивысшая цена закрытия за 13 дней, а затем наименьшая цена закрытия за 8 дней, D-волна I завершается. Обратите внимание на точку А, точку самой низкой цены закрытия за 21 день.
Для идентификации волн можно использовать и другие числа Фибоначчи. Последовательность не обязательно должна начинаться с числа 13. Например, числа 21, 34, 55 и так далее позволяют выбрать более долгосрочную перспективу, но уж если выбрано первое чисзк), то все последующие должны подчиняться закономерностям числового ряда, а число дней, в которое регистрируется ценовой минимум, должно составлять 0,618 от числа дней, необходимых для регистрации ценового максимума (см. рис 4.3).
Рис. 4.3 На графике отчетливо прослеживается зарождение D-волны 1,"хорошо выражено движение к точке 5. Те же самые закономерности и взаимоотношения соблюдались бы, если бы этот график был не дневным, а, скажем, часовым.
После идентификации первой D-волны можно определить ценовые ориентиры. Для этого первая волна умножается на различные коэффициенты Фибоначчи: 1,618, 2,618, 3,618 (см. рис. 4.4 и 4.5).
Рис. 4-4 Умножив длину первого восходящего отрезка А-В на 1,618, 2,618, 3,618 и 4,618. получаем последующие ценовые ориентиры в точках С, D и Е.
Рис. 4.5 Обратите внимание, что ценовые ориентиры С, D и Е получены путем умножения длины D-волны I (точки А-В) на коэффициенты 1,618, 2,618 и 3,618.
Я всегда полагал, что по длительности биржевые сделки можно охарактеризовать как краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные. Большинство трейдеров также используют эту терминологию. Однако мы вкладываем разный смысл в эти слова. Трейдеры связывают их с различными временными интервалами, а я связываю их с движением цен. В последние годы заметно возросла нестабильность финансовых рынков. Раньше изменение цен на 10% занимало не менее одного-двух месяцев, изменение на 10%-20% - от двух до шести месяцев, изменение на 20%-30% - свыше шести месяцев. Сейчас цены изменяются значительно быстрее вследствие того, что множество фондов и других финансовых организаций, располагающих огромными капиталами, одновременно принимают решение о продаже или покупке, поскольку все они пользуются схожими методиками анализа тенденции и имеют доступ к одним и тем же источникам информации. То, что раньше занимало недели, теперь может произойти в считанные минуты. Это одна из основных причин непредсказуемости рыночных циклов. Вот почему сегодня было бы неосмотрительно концентрировать внимание на временных интервалах, а не на движении цен. Самое ценное в D-волновом анализе - это как раз признание важности движения цен.
Описание D-волнового анализа в данной главе весьма поверхностно, но из него вытекает одно очевидное следствие:
если аналитик признает, что подъемы и падения на рынке происходят волнообразно, то ему будет несложно перевести ценовые движения в ряд объективных, легко определяемых на графике ценовых моделей. Это значительно упрощает процедуру расчета ценовых ориентиров и величины коррекции, а также обеспечивает последовательность и универсальность методики выявления волн.
ГЛАВА V
НАКОПЛЕНИЕ/РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (ACCUMULATION/DISTRIBUTION)
Мое знакомство с традиционным техническим анализом, в котором присутствует немало субъективных, почти художественных определений, произвело на меня гнетущее впечатление. Я взбунтовался и впал в другую крайность: начал искать объективные, чисто механические процедуры графического анализа. В то же время, используя свое экономическое и математическое образование, я занялся разработкой моделей спроса-предложения, которые позволяли бы определять благоприятные условия для покупки и для продажи. Данная глава всецело посвящена тому, как мне удалось решить поставленные задачи.
Хотя моя методика первоначально предназначалась для анализа фондовых рынков, дальнейшие исследования показали, что она (после внесения незначительных корректив) может успешно применяться и на рынке фьючерсов. Внимательно ознакомившись с различными концепциями и формулами, учитывающими взаимосвязь цены и объема торговли, я создал свой собственный метод, полностью отвечающий моим целям. Согласно основополагающему экономическому постулату, увеличение спроса при статичном или уменьшающемся предложении приводит к повышению цен. И, наоборот, увеличение предложения при постоянном или понижающемся спросе приводит к снижению цен.
Вооруженный этим постулатом, я приступил к исследованию всех имеющихся методик, так или иначе связывающих движение цен с объемом. В том числе были рассмотрены и основные подходы к изучению балансового объема (on-balance volume), применяемые различными аналитиками. В частности, в этих случаях динамика цен сравнивалась с различными индикаторами, в расчете которых использовались показатели объема. В основе данного типа анализа лежит представление об объеме как о своего рода топливе, которое толкает ценовой поршень то вверх, то вниз. Трейдер может успешно сыграть, если точно выяснит, как ведут себя крупные покупатели: накапливают или распределяют свои позиции, то есть покупают или продают. Как правило, купля-продажа больших пакетов акций связывается с крупными, хорошо информированными и хорошо знающими свое дело инвесторами. Можно получить неплохой выигрыш, воспользовавшись информированностью и прочной аналитической базой этих инвесторов, если ваша собственная рыночная модель будет чутко улавливать сдвиги спроса и предложения, вызванные их действиями.
Я всегда считал технических аналитиков своего рода паразитами, поскольку они зачастую не знают, да и не желают знать никаких фундаментальных факторов, определяющих ту или иную инвестиционную политику. Их единственная цель - определить тенденцию и "оседлать" ее. Подтверждением моих слов может служить история, случившаяся несколько лет тому назад, в которой представлены типичные черты "чистого" трейдера. Как-то я познакомил своего близкого друга с одной из своих торговых систем. Его буквально заворожила ее способность механически определять и прогнозировать развитие ценовых тенденций, и он заключил сделку, вложив в нее собственные деньги, основываясь на сигнале этой системы. Мне об этом мой друг ничего не сказал. Во время случайного разговора со мной по телефону он на секунду отвлекся, чтобы прослушать информацию о розничных продажах. Очевидно, новости оказались неожиданными для него, и я услышал, как он пробормотал: "Плакали мои денежки." На мой вопрос, что он имеет в виду, приятель рассказал, как, находясь под впечатлением моей системы, он последовал ее сигналу и открыл позицию по акциям одной компании. А только что услышанные им новости фундаментального характера могут полностью перечеркнуть сделанный им выбор. Я заметил, что он не фундаменталист и что ему не следует обращать особое внимание на новости. Приятель согласился, но удивленно заметил, что, в то время как другие акции отрицательно реагируют на полученные новости, его позиция становится более выгодной. На мой вопрос, по каким акциям он заключил сделку, последовал ответ: "Дискаунт Корпорейшн". И я не смог сдержать смеха. Мой приятель представлял собой истинный образец рыночного аналитика. О компании, в которую он вложил свои средства, он не знал абсолютно ничего и не имел ни малейшего представления о том, чем она занимается. Он думал, что сфера интересов его компании - розничная торговля, а она оказалась брокером по правительственным ценным бумагам. Этот трейдер был техническим аналитиком до мозга костей и, за исключением описанного случая, не позволял, чтобы экономическая информация как-то влияла на сигналы, выдаваемые его системой. Этот пример, безусловно, крайность; тем не менее он демонстрирует, насколько некоторые трейдеры отрицают значение фундаментальной информации и концентрируют внимание на сигналах своих торговых систем. Для них не существует серого цвета - только белый и черный.
В то время как движение цен в течение длительного промежутка времени определяется фундаментальными факторами, краткосрочные изменения цен лучше всего анализировать с помощью методик и инструментов технического анализа. Иногда краткосрочные движения цен успешно маскируют глубинные ценовые тенденции, в основе которых лежит деятельность крупных участников рынка. Однако, поскольку объем обычно опережает цены, в этих случаях господствующую тенденцию можно определить, анализируя изменение цены и объем торговли.
Одна из самых простых методик для определения основной тенденции состоит в суммировании показателей дневного объема. Например, если цена закрытия возросла по сравнению с предыдущей, то величина объема за этот день прибавляется к общей накопленной сумме. И, наоборот, если цена закрытия понизилась, то величина объема за этот день вычитается из общей накопленной суммы. Полученный индекс сравнивают с фактическим дневным изменением цен, выявляются расхождения, посредством которых и прогнозируется движение цен (см. рис. 5.1).
Рис. 5.1 Этот метод основывается на простом теоретическом положении: объем опережает движение цены. Если цена закрытия возросла по сравнению с предшествующим днем, то происходит накопление. Если цена закрытия понизилась по сравнению с предшествующим днем, то доминирует распределение. Приверженцы данного метода полагают, что за внешне случайными изменениями цен скрывается кумулятивный индекс накопления и распределения. Благодаря ему бдительные трейдеры способны рассмотреть истинную ситуацию на рынке.
Еще один, более сложный метод заключается в том, чтобы анализировать каждую сделку (тик) и постоянно пересчитывать индекс, умножая величину изменения цены на количество акций (контрактов). Некоторые аналитики предпочитают анализировать только крупные сделки (более 10 000 акций), полагая, что они совершаются хорошо информированными, опытными инвесторами, чья агрессивность определяется ценовыми уступками, на которые они готовы пойти. Еще одна группа аналитиков также учитывает изменение цены и объем, но рассчитывает индекс по итогам всего торгового дня. В этом случае изменение цены за день умножается на объем торговли данного дня (см. рис. 5.2).
Рис. 5.2 Можно усовершенствовать индекс накопления/распределения, если принимать во внимание не только объем торговли, но также степень изменения цены закрытия по сравнению с предыдущей.
Все описанные выше методы оказались полезными, но ни один из них так и не смог разрешить все поставленные мною задачи. Мне была нужна более точная и чувствительная методика анализа. Мой близкий друг и коллега-аналитик Ларри Уильямс (Larry Williams) работал в то время над теми же самыми проблемами. Он убедил меня, что истинной точкой отсчета является цена открытия текущего дня, а не цена закрытия накануне. Все информационные службы, начиная с ежедневных газет и других масс медиа и заканчивая специализированными агентствами, распространяющими биржевые котировки, сообщают данные об изменении цены по сравнению с ценой закрытия предшествующего дня. Однако эта информация не дает правильного представления о накоплении или распределении. Ведь все, что случилось вчера, - это уже история. Не исключено, что под влиянием важных событий или новостей цена открытия резко скакнет вверх или вниз, и цена закрытия данного дня окажется выше или ниже цены закрытия накануне. В результате то, что на первый взгляд кажется накоплением или распределением при сравнении текущей и предшествующей цен закрытия, на самом деле будет полной противоположностью, если сравнивать текущие цены открытия и закрытия (см. рис. 5.3).
Рис. 5-3 То, что произошло вчера, - уже история. Соотношение между ценой открыли текущего дал и ценой закрытия в тот же день является более значимым, чем соотношение цен закрытия. Если цена закрытия больше цены открытия, произошло накопление. Если цена закрытия меньше цены открытия, произошло распределение.
Для таких исключительных случаев, когда цена открытия существенно отличается от цены закрытия накануне, можно ввести дополнительную корректирующую формулу, учитывающую ценовой разрыв и сглаживающую движение цен от цены открытия к цене закрытия текущего дня.
Очевидно, что очень важным компонентом измерения накопления и распределения является диапазон цен (price range) текущего дня. Сравнивая разницу между ценами закрытия и открытия текущего дня с разницей между ценовым максимумом и минимумом, а также учитывая фактор объема торговли, можно получить основу для создания эффективной модели спроса и предложения. Однако, несмотря на очевидные достоинства, данный подход, на мой взгляд, все же несколько грубоват. В конце концов мне удалось создать другую модель - более сложную и более чувствительную к изменениям спроса и предложения. Дело в том, что соотношение между динамикой цен и индексом позволяет прогнозировать направление движения цен, но с его помощью невозможно оценить относительную привлекательность тех или иных ценных бумаг в связи с разницей в объемах торговли. Ниже я подробно остановлюсь на том, каким образом мне удалось решить вопросы как сравнения, так и ранжирования ценных бумаг.
Высказываемые здесь соображения по поводу сравнения изменения цены и объема торговли отнюдь не означают, что предлагаемый мною подход является самым совершенным, но он возник как результат тщательного изучения множества других методик. Его несомненными достоинствами являются логичность, простота и универсальность, а также то, что он объединил в себе лучшие черты других методик. Он позволяет сравнивать широкий спектр ценных бумаг, имеющихся на рынке. В идеале трейдер сможет делать заключения о причинах движения цен, - например, является ли всплеск цен началом новой восходящей тенденции или всего-навсего результатом массового покрытия коротких продаж? Вместо того, чтобы перечислять многочисленные достоинства данного подхода, я представлю его на суд читателя.
Все приводимые ниже методики взаимосвязаны и представляют собой единый комплексный подход, который развивался и совершенствовался на протяжении ряда лет. Самым важным элементом этого процесса было создание ядра. Очень часто я задавался вопросом относительно правильности и обоснованности своих исходных предположений. Однако, ознакомившись со всеми известными разработками и исследованиями в данной области, я убедился в верности основы своего подхода, а следовательно, и всех производных методик. Как уже отмечалось выше, главным моментом в разграничении накопления (спроса) и распределения (предложения) является выбор ценовой точки отсчета. Через много лет после того, как я пришел к выводу, что истинной точкой отсчета при измерении накопления/распределения является цена открытия, эта точка зрения получила подтверждение одного из крупнейших биржевиков. Никто не будет спорить с тем, что на Нью-йоркской фондовой бирже работают весьма авторитетные и опытные специалисты. У меня сложились доверительные отношения с одним из наиболее уважаемых из них. Я поделился с ним своими соображениями по поводу анализа накопления и распределения, подчеркнув при этом особую важность цены открытия. Он был поражен: в четкой, математической форме я выразил то, что он интуитивно сознавал в течение многих лет, работая в торговом зале. Он и представить себе не мог, что все это можно переложить на язык формул, позволяющий инвестору одновременно отслеживать большое количество ценных бумаг. Его поддержка укрепила мою веру в собственный метод и стимулировала дальнейшие исследования.
Чтобы оценить мощь и потенциал элементарных, на первый взгляд, формул, я рекомендую читателю с помощью рисунка 5.4 поэкспериментировать с измерениями накопления/распределения.
Рис. 5.4 Можно построить еще один индекс, если использовать разность между ценой закрытия и ценой открытия, а также объем торговли.
Данная ниже формула является основой всех измерений:
Цена закрытия -цена открытия
--------------------- Х Объем торговли данного дня
Максимальная цена-минимальная цена
Иными словами, эта формула отражает соотношение между ценой закрытия и ценой открытия в данный день. Если эта величина положительна, то произошло накопление, если она отрицательна, то произошло распределение. Если соотнести разность цены открытия и цены закрытия с дневным диапазоном цен (от максимума до минимума), а затем умножить полученный результат на объем торговли, то можно определить интенсивность накопления/распределения. Сам по себе этот индекс при последовательном суммировании его значений и сравнении с реальной динамикой цен позволяет довольно успешно прогнозировать движение цен. Прежде чем приступить к описанию методики сравнения ценных бумаг, нужно ввести некоторые поправки в данную выше формулу, что позволит компенсировать существенные - на восемь и более процентов - разрывы в ценах открытия (см. рис. 5.5).
Рис. 5.5(а) Можно определять степень агрессивности участников рынка, если разделить разность между ценой закрытия и ценой открытия на разность между максимальной и минимальной ценой (то есть на тот "путь", который цены прошли за день). Например, если цена открытия равна дневному минимуму, а цена закрытия - дневному максимуму, то это означает, что покупка шла более интенсивно, чем в случае, когда цены открытия и закрытия зафиксированы на среднем дневном уровне.
Рис. 5.5(b) Индекс на рис. 5.5(а) учитывает объем торговли, а на рис. 5.5(6) - нет.
В таких редких случаях даже если цена в течение дня скорректируется до уровня цены открытия, необходимо ввести вместо первоначальной особую формулу, учитывающую чрезмерное завышение или занижение цены открытия. Чтобы рассчитать давление покупателей (накопление) при цене открытия или закрытия, превышающей цену закрытия предшествующего дня на восемь и более процентов, надо разность мелоду сегодняшней максимальной ценой и вчерашней ценой закрытия сложить с разностью между сегодняшней ценой закрытия и сегодняшней минимальной ценой. Из этой суммы вычитается разность между сегодняшней максимальной ценой и сегодняшней ценой закрытия. Затем полученная величина делится на разность между сегодняшней максимальной ценой и вчерашней ценой закрытия, найденное частное умножается на объем торговли, и итоговая величина складывается с кумулятивным индексом. И, наоборот, чтобы рассчитать давление продавцов (распределение), если цена открытия меньше цены закрытия предшествующего дня на восемь и более процентов, надо разность между вчерашней ценой закрытия и сегодняшним минимумом сложить с разностью между сегодняшним максимумом и сегодняшней ценой закрытия. Из полученной суммы нужно вычесть разность между сегодняшней ценой закрытия и сегодняшним минимумом. Затем полученная величина делится на разность между вчерашней ценой закрытия и сегодняшним минимумом, наиденное частное умножается на объем торговли, и итоговая величина складывается с кумулятивным индексом (см. рис. 5.6).
Рис. 5.6 Если цена открытия на восемь и более процентов выше или ниже цены закрытия предшествующего дня. то в расчеты следует внести поправку, учитывающую столь нетипичное поведение цен. Кроме того, эта формула может использоваяъся также и в том случае, если цены открытия по какой-либо причине неизвестны.
Формула, выведенная с учетом ценового разрыва, может быть также использована и тогда, когда цена открытия по какой-либо причине неизвестна. Однако для этого надо произвести некоторые преобразования:
1) Рассчитайте разность между сегодняшним максимумом и вчерашней ценой закрытия (если она меньше нуля, то ею можно пренебречь), а также разность между сегодняшней ценой закрытия и сегодняшней минимальной ценой. Сумма этих величин и будет мерой давления покупателей.
2) Определите разность между вчерашней ценой закрытия и сегодняшним минимумом (если она меньше нуля, то ею можно пренебречь), а также разность между сегодняшним максимумом и сегодняшней ценой закрытия. Сумма этих величин и будет мерой давления продавцов.
3) Сложите показатели давления продавцов и покупателей и разделите эту сумму на показатель давления покупателей, если сегодняшняя цена закрытия выше, чем накануне; или разделите эту сумму на показатель давления продавцов, если сегодняшняя цена закрытия ниже, чем накануне.
4) Умножьте полученную величину на общий объем торговли за день и сложите произведение с кумулятивным индексом (см. рис. 5-7а).
Рис. 5.7(а) В базовую формулу введены изменения, учитывающие значительный ценовой разрыв при открытии (восемь и более процентов). График 5.7(а) построен с учетом объема торговли.
Рис. 5.7(B) Данный график построен без учета объема торговли.
Все приведенные выше расчеты не являются новыми, они в тех или иных вариантах уже известны специалистам. А вот дальше я познакомлю вас с оригинальной методикой, позволяющей сравнивать различные ценные бумаги и определять их относительную привлекательность. Хотя концепция проста и однозначна, внимательно следите за каждым шагом моих объяснений. Это поможет глубже понять данный метод и овладеть им на практике.
После того как вы выбрали формулу для расчета накопления/распределения (я рекомендую ту, которая учитывает цену открытия, а также ценовые разрывы при открытии на восемь и более процентов), необходимо выбрать определенную последовательность временных интервалов. Я рекомендую ряд чисел Фибоначчи, начиная от пяти дней и далее до 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233 и 377 дней. Каждый день рассчитывается показатель давления покупателей или продавцов. Сложите все положительные величины (давление покупателей) за выбранное количество дней, а затем - все отрицательные величины (давление продавцов) за тот же период. Затем разделите сумму всех показателей давления покупателей на абсолютную величину суммы всех показателей давления покупателей плюс сумма всех показателей давления продавцов. Полученная величина определяет отношение давления покупателей к общей рыночной активности (давление покупателей плюс давление продавцов), и его можно выразить в процентах, умножив на 100.
Чтобы лучше понять динамику рынка, можно применять описанную выше процедуру к анализу различных периодов времени. Выраженные в процентах, эти величины являются мерой спроса на разных временных интервалах; они дают возможность сравнивать различные ценные бумаги по тому, насколько агрессивно происходит их накопление или распределение. Движение данного осциллятора можно представить и в виде графиков, вычерченных по каждой ценной бумаге (см. рис. 5.8).
Рис. 5-8 Довольно трудной задачей всегда было сравнение различных ценных бумаг по степени привлекательности. Эта задача успешно решается путем расчета процеигной величины, которая выражает отношение давления покупателей к общему давлению (то есть к суммарному давлению покупателей и продавцов). Создание данного индикатора представляет собой серьезный прорыв в области рыночного анализа.
Еще более важным является индикатор, показывающий скорость изменения данных процентных величин. На своем опыте я убедился, что этот индикатор является наиболее надежным с точки зрения определения наиболее перспективных объектов инвестиций. Скорость изменения рассчитывается просто: разделите процентную величину текущего дня на процентную величину Х дней тому назад. Обычно я работаю с числами Фибоначчи. Выбрав определенное число, я рассчитываю скорость изменения путем деления сегодняшней величины на величину, отстоящую от сегодняшней, по крайней мере, на четыре уровня Фибоначчи в сторону уменьшения. Допустим, я использую ряд из 89 дней. Чтобы рассчитать скорость изменения, мне нужно сравнить сегодняшнюю величину с величиной 13 дней тому назад - в последовательности Фибоначчи числа возрастают от 13 до 21, 34, 55 и затем до 89. Легко увидеть, что число 13 расположено на четыре уровня ниже, чем число 89. Если бы вы использовали ряд из 144 дней, то нужно было бы сравнивать величину текущего дня с величиной 21 день тому назад; если бы вы использовали ряд из 233 дней, то нужно было бы сравнивать величину текущего дня с величиной 34 дня тому назад. Имейте в виду, что это всего лишь рекомендации. Возможно, вы добьетесь лучших результатов, если будете использовать другую числовую последовательность или если для расчета скорости изменения вы выберете другие временные периоды. Но как только период выбран, он должен быть одним и тем же для всех сравниваемых ценных бумаг. Например, если для одного наименования акций выбран 89-дневный период и скорость изменения рассчитывается на основе процентной величины 13 дней назад, тогда те же самые временные отрезки должны использоваться при оценке относительной привлекательности других акций (см. рис. 5.9).
Рис. 5.9 Степень активности покупателей определенной ценной бумаги, а также различных ценных бумаг в сравнении можно измерить, вычислив скорость изменения процентных величин, выражающих отношение давления покупателей к общему давлению (то есть к суммарному давлению покупателей и продавцов)
Если выбран единый временной период, кривые индикатора для большинства акций будут колебаться в пределах одной и той же полосы. Поэкспери-ментировав с данным индикатором, вы сможете определить конкретные параметры, указывающие на предстоящий перелом тенденции. Как правило, индикатор скорости изменения изменяет направление движения раньше, чем происходит реальный перелом в движении цен. Совместно с другими инструментами технического анализа индикатор скорости изменения может служить для выбора моментов входа в рынок и выхода из него, а также для оценки перспективности той или иной сделки в сравнении с другими возможными сделками.
Описанная выше методика отражает модель накопе-ния/распределения для фондового рынка. Тот же самый подход можно использовать и на рынке фьючерсов, но с одним исключением. В то время как для акций нет ограничения в движении цен вверх или вниз в течение торгового дня, на фьючерсных рынках в связи со значительным эффектом рычага действуют строгие пределы дневных колебаний цен. Когда цены достигают предельных значений, торговля останавливается. Сделки могут совершаться и на этих предельных ценах, в зависимости от размера заявок на покупку или продажу, но объем торговли, который способен обеспечить рынок, может быть существенно меньшим, чем если бы подобных ограничений не существовало. Чтобы учесть такой эффект сдерживания спроса или предложения, я рекомендую объединить все дни, начиная с первого дня, когда был достигнут предел цены, до последнего дня данной последовательности. Цена открытия в первый день и цена закрытия в последний день, а также диапазон цен и объем торговли за этот период должны рассматриваться так, как будто вся эта последовательность представляет собой один день. Такой прием согласуется с описанной методикой и устраняет проблемы, связанные с наличием пределов дневных колебаний цен. Можно также полностью исключить объем торговли и воспользоваться формулой, представленной на рисунке 5.9, производя расчеты по временным периодам разной продолжительности - как длительным, так и коротким (см. рис. 5.10).
Рис. 5.10 На этом графике не учитывается объем торговли и используется другой временной период (просто 34 дня вместо 34 дня - 5 дней назад).
Легко заметить, что описанная модель имеет применение как на фондовом рынке, так и на рынке фьючерсов. Ее модификации тоже применимы на обоих рынках и дают примерно одинаковые результаты. Однако, как и в случае со всеми другими методиками, представленными в этой книге, наилучший результат может дать лишь использование данной модели а сочетании с другими проверенными инструментами технического анализа. Таким образом, я рекомендую вам поэкспериментировать с моделью накопления/распределения и включить ее в свой технический арсенал, но в то же время не отказываться и от других методов, которые согласуются с вашими правилами торговли.
ГЛАВА VI
СКОЛЬЗЯЩИЕ СРЕДНИЕ ЗНАЧЕНИЯ (MOVING AVERAGES)
В течение многих лет скользящие средние значения являются одним из самых распространенных методов следования за тенденцией (trend-following method). Этому во многом способствуют простота построения и интерпретации. К сожалению, этот аналитический инструмент дает хорошие результаты только на тех рынках, где четко прослеживаются тенденции. Мои исследования показывают, что тенденция прослеживается на рынке не так часто, большую часть времени цены колеблются в пределах так называемого торгового коридора (trading range). Обзор прошлой динамики цен показывает, что примерно от 75 до 80 процентов всего времени работы рынка цены на те или иные ценные бумаги движутся в торговом коридоре. С другой стороны, от 20 до 25 процентов времени на рынке господствует восходящая или нисходящая тенденция. Дальнейшие исследования показывают, что нисходящая тенденция развивается в два-два с половиной раза быстрее, чем восходящая. Этот феномен легко объяснить тем, что инвесторы, как правило, накапливают свою позицию в течение определенного периода времени, но как только Скользящие средние значения (moving averages) возникает угроза понижения цены, они реагируют на это мгновенно и обычно закрывают всю позицию сразу.
Самый распространенный способ расчета скользящих средних - среднеарифметический. Цены закрытия за определенный период складываются, а сумма делится на общее число дней (или других единиц времени), составляющих данный период. Полученное значение наносится на график в столбце текущего дня. К сожалению, общепринятые методы не всегда являются идеальными. Большинство аналитиков не замечает или не хочет замечать проблем, возникающих при такой трактовке скользящих средних, а именно:
•Почему каждому ценовому значению в выбранном периоде придается одинаковый вес, хотя более важной является текущая динамика цен?
•Почему полученное среднее значение наносится на график в столбце, соответствующем последнему ценовому значению периода?
•Почему среднее значение выводится только по ценам закрытия, а такие критические точки, как цена открытия, ценовой максимум и минимум не принимаются во внимание?
•Почему одни периоды расчета более популярны, чем другие?
•Почему скользящие средние столь широко распространены, если чаще всего они применяются в условиях торгового коридора, что приводит к множеству ложных сигналов и, соответственно, к большим убыткам?
Из своего опыта я знаю, что традиционные скользящие средние по эффективности мало чем отличаются от других общеизвестных технических инструментов, следующих за тенденцией. Процедуру усреднения не сложно понять, все расчеты достаточно просты; скользящие средние выводятся на экраны большинства информационных агентств, предоставляющих биржевые котировки, они являются неотъемлемой частью практически всех графических программных продуктов. Однако такая универсальность и доступность отнюдь не означают, что скользящие средние являются гарантией финансового благополучия. Я заметил, что в нашем деле широкое применение и всеобщее признание того или иного технического инструмента не всегда напрямую связано с его эффективностью. Чаще всего бывает наоборот.
В результате всесторонних исследований мне удалось выявить весьма ограниченное количество рыночных ситуаций, в которых применение скользящих средних может дать неплохие результаты. В частности, по определению, скользящие средние позволяют идентифицировать перелом в развитии тенденции только после того, как этот перелом уже произошел. Как я уже отмечал выше, большую часть времени цены на рынке колеблются внутри определенного торгового коридора. Однако время от времени они из него все-таки вырываются. Изменения, внесенные мной в анализ скользящих средних, оказываются особенно полезными в таких случаях, поскольку позволяют существенно уменьшить риск заключения сделки по ложному сигналу.
Рекомендуемые мной методики использования скользящих средних по-разному решают проблему ложных сигналов, возникающих при движении цен внутри торгового коридора. Один из подходов основан на проекции скользящих средних в будущее. Другой метод состоит в усреднении максимальных, минимальных цен и цен закрытия в течение определенного периода времени. Созданная таким образом "фиктивная средняя цена" сравнивается со скользящим средним. В соответствии с третьим подходом скользящие средние используются только в тех случаях, когда цены вырываются за пределы торгового коридора. Ниже каждый метод рассматривается более подробно.
Традиционно расчетную величину скользящего среднего принято соотносить с ценой последнего торгового дня. Подобная практика, считающаяся у аналитиков чем-то священным, всегда вызывала у меня множество вопросов. Я много экспериментировал с центрированием скользящего среднего и добился некоторого улучшения результатов. Вместо того чтобы выводить скользящее среднее в той же временной точке, где выводится последняя цена, как поступает большин-ство трейдеров, я проработал методику, при которой спроецированное среднее значение соотносится с ценой текущего дня. В некотором смысле можно сказать, что 38% кривой скользящего среднего появляется раньше цены текущего дня, а 62% проецируется в будущее. Другими словами, 62% скользящего среднего спроецировано в будущее. Я обнаружил, что при подобном сдвиге сохраняется конфигурация кривой скользящего среднего и в то же время уменьшается вероятность ложных сигналов, свойственных торговым коридорам.
Другая методика решает проблему торгового коридора и ложных сигналов иначе. В этом случае рассчитываются два скользящих средних: долгосрочное и краткосрочное. При этом для регистрации сигнала к покупке необходимо, чтобы краткосрочное скользящее среднее оказалось выше долгосрочного скользящего среднего, а для регистрации сигнала к продаже краткосрочное скользящее среднее должно опуститься ниже долгосрочного скользящего среднего. В то же время оба скользящих средних должны быть выше (ниже) "фиктивного" ценового пика (впадины), рассчитываемого как среднее из максимальных (минимальных) цен за последние два дня. Более всего мне нравится работать со скользящими средними с периодом 5 и 21 день. Для проверки работы описанного метода рассчитайте каждое скользящее среднее, суммируя цены открытия, закрытия, максимальные и минимальные цены за соответствующий временной период. Далее спроецируйте оба значения в будущее: 5-дневное - на 3 дня, 21-дневное - на 13 дней. Если спроецированное 5-дневное значение выше, чем спроецированное 21-дневное значение, то предпочтительней произвести покупку; если спроецированное 5-дневное значение ниже, чем спроецированное 21-дневное значение, то предпочтительней произвести продажу.
Полученные результаты будут более надежными, если обе кривые преодолевают уровень гипотетического двухдневного ценового максимума (при покупке) или минимума (при продаже). Результаты будут еще лучше, если обе кривые вместе движутся вверх или вниз. Наконец, для еще большей надежности сигнала необходимо, чтобы при сигнале к покупке 5-дневное среднее скользящее было выше 21-дневного, а при сигнале к продаже - ниже.
Чтобы избежать большого количества сигналов при движении цен внутри торгового коридора, я создал систему, основанную на скользящих средних, которая активируется только в том случае, когда регистрируется наибольший за тринадцать дней ценовой минимум или наименьший за тринадцать дней ценовой максимум. Объясню эту мысль подробнее. Если при росте цен отмечается минимальная цена, превосходящая 12 предыдущих минимальных цен, то вводится 3-дневное скользящее среднее для минимальных цен, за которым ведется наблюдение в течение четырех торговых дней, чтобы выбрать момент для продажи. И наоборот, если при падении цены отмечается максимальная цена, меньшая 12 предыдущих максимальных цен, то вводится 3-дневное скользящее среднее для максимальных цен, за которой ведется наблюдение в течение четырех торговых дней, чтобы выбрать момент для покупки. Только в течение четырех дней после регистрации наибольшего минимума или наименьшего максимума скользящее среднее является активным. Как видите, использование скользящих средних связано с выполнением некоторых условий. Можно использовать также и другие варианты предложенной методики. Однако основным требованием для любого варианта этой методики является требование нейтральности системы при движении цен внутри торгового коридора. Как только цены прорываются за пределы коридора, методика должна быть достаточно чувствительной, чтобы различить любое движение цен, предшествующее перелому тенденции.
В результате многолетних наблюдений я пришел к выводу, что в движении цен существует важная закономерность. Она состоит в том, что цены в основном двигаются внутри полосы, границы которой определяются скользящими средними минимальных цен, умноженных на 110 процентов, и максимальных цен, умноженных на 90 процентов. Данную полосу можно сгладить. Для этого сначала следует найти трехдневные средние значения минимальных и максимальных цен, а затем полученные значения умножить на измененные множители полосы - 115 процентов и 85 процентов. Когда цены выходят за пределы такой полосы скользящих средних, рынок входит в состояние перепроданное(tm) или перекупленное(tm). Представленные в процентах множители можно подстраивать под каждый конкретный рынок.
Одну из методик, созданную мною много лет тому назад, я назвал методикой TD скользящих средних. Она предназначена для подачи сигналов к продаже и покупке в первый день, когда оба скользящих средних - долгосрочное и краткосрочное - начинают двигаться в одном направлении. Обычно первой разворачивается кривая краткосрочного скользящего среднего, а затем поступает подтверждение разворота от долгосрочного: именно в этот день следует приступать к действиям. Другими словами, сигнал возникает, как только оба скользящих средних начинают двигаться вместе вверх или вниз при условии, что в предшествующий день они двигались в разных направлениях. Обычно для расчета таких скользящих средних я использую временные периоды в 13 и 55 дней, однако совсем недавно я скорректировал последний период до 65 дней.
Существует еще одна заслуживающая внимания методика, однако мне пока не удалось ее проверить из-за отсутствия соответствующего программного обеспечения и недостатка данных. Методика включает в себя определение и усреднение отмечаемых ежедневно на определенном внутридневном интервале средних (срединных) значений цены. Сейчас, когда у меня появилось требуемое программное обеспечение, я собираюсь проверить в действии различные варианты этой методики; я лишь жду необходимых данных.
Мои методики использования скользящих средних нетрадиционны. Они были разработаны с целью решить основную проблему, стоящую перед всяким, кто пользуется методами и системами, основанными на скользящих средних: проблему работы в торговых коридорах и в условиях отсутствия ярко выраженной тенденции. Я уверен, что данные методы позволят устранить те препятствия, с которыми традиционно сталкивался рядовой трейдер. Вместе с другими идеями, представленными на страницах этой книги, они дадут рациональному трейдеру неоспоримые преимущества над его коллегами и конкурентами.
ГЛАВА VII
СЕКВЕНТА(tm) (SEQUENTIAL(tm))
<< Пред. стр. 3 (из 5) След. >>
Список литературы по разделу