Айсмонтас Б.Б. 1 страница

Циклы

Большая часть технического анализа позволяет прогнозировать изменение цен, однако не дает метких рекомендаций по прогнозированию времени наступления того или иного события. Один из подходов состоит в попытке найти значимые временные промежутки, как в теории Эллиота, а второй - в стремлении выявить временные и ценовые циклы. То, что существует цикличность большинства явлений реального мира, наверное, не требует долгих доказательств и объяснений. Причем она наблюдается даже в психологии человека. Другое дело, что для большинства процессов (кроме таких, как день и ночь) очень трудно дать объяснение происхождению цикличности и точно выделить циклы. Тем не менее, даже не зная причин, которые обусловливают эти циклы, их можно искать и находить.

Идеальный цикл характеризуется двумя параметрами: амплитудой и периодом. Амплитуда - расстояние между максимумом и минимумом, т.е. это величина максимального размаха колебаний. Период измеряется между двумя соседними минимумами, т.е. показывает как часто (быстро) повторяются циклы.

В реальной жизни редко встречаются «чистые» циклы. Обычно любой процесс представляет собой интерференцию (сумму) циклов с разными периодами и амплитудой (см. рис. 6-56). В результате такого суммирования мы получаем картину изменений, по виду которых иногда весьма трудно предположить их периодическую природу.

Рассматривая одновременно несколько циклов, как правило, выделяют следующие характеристики, которые описывают их сочетаемость: гармоничность и синхронность. Гармоничными называются циклы, у которых отношение периодов выражается целым числом, т. е. период большего цикла содержит целое число периодов меньшего цикла. Если при этом некоторые минимумы этих циклов совпадают, то такие циклы называют синхронными, поскольку оба цикла начинаются одновременно. Также можно рассматривать пропорциональность циклов, которая заключается в том, что амплитуды колебаний двух циклов прямо пропорциональны их периодам.

Проссумировать простые циклы - легкая процедура. Но перед нами обычно стоит обратная задача - выявить простые циклы, которые составляют сложные ценовые колебания. Для решения ее необходим сложный математический аппарат. Обсуждение таких математических методов не входит в задачи данной книги. Кроме того, точное исследование абстрактным математическим методом ценовых колебаний представляется нам мало продуктивным для целей прогнозирования, ибо в основе любого элементарного подцикла должно лежать какое-то фундаментальное обоснование, а не математическая точность. Более того, мы считаем, что цикличность на рынке не является абсолютно точной. На наш взгляд, на рынке, так же как и в экономике, не существует циклов с периодом, например, точно в 10 лет. Действительно, у экономических подъемов и спадов, имеющих циклическую природу, могут быть только приблизительное значение периода и амплитуды.

Поэтому интересно рассмотреть возможность проведения простота и быстрого визуального анализа графика для выявления возможных циклов. Попытка выявить последовательность ценовых пиков и временных интервалов между ними на обычном графике, как при анализе волн Эллиота, обычно не приводит к успеху. Для выявления циклических колебаний более информативным является график, у которого снята направленность (см. рис. 6-57). Это делается следующим образом:

· строим линию движущегося среднего (moving average);

· строим вспомогательный график, рассчитывая разность между ценами и средним значением.

При этом мы получаем график, у которого отсутствует тренд и который напоминает синусоиду. Визуальный анализ данного графика значительно более информативен, чем исходного. Скользящее среднее должно соответствовать величине цикла, который мы хотим выявить. Если нам нужен долгосрочный цикл, то мы берем 40-дневное среднее, если хотим найти краткосрочный цикл, то берем 5-дневный средний. Если следовать теории Эллиота, то надо выбирать такие периоды для среднего, которые соответствуют числам Фибоначчи. Замеры расстояний между пиками графика со снятой направленностью и измерение амплитуд позволяют определить характеристики доминирующих циклов.

Циклы, как и тренды, классифицируются по продолжительности. На самом деле важно выявить доминантные циклы, т. е. те, которые вносят наибольшее влияние в изменение цен. Аналитики, изучающие циклы, утверждают, что существует обычно не менее пяти доминантных циклов (странно, что не три!). Из них наибольшее значение имеет долгосрочный цикл с продолжительностью в несколько лет и сезонный цикл с периодом в один год.

Русский экономист Николай Кондратьев в начале столетия на основе анализа движения рыночных показателей экономики развил теорию макроэкономического цикла с периодом в 54 года. Согласно этой теории в настоящий момент экономика находится во второй половине цикла, т.е. на спаде, который предположительно должен закончиться к 2005 г. Заметим, что период этого цикла близок к значению числа Фибоначчи 55.

К долгосрочным циклам на FOREX можно отнести и четырехлетний цикл между президентскими выборами в США. Так, при приближении к выборам администрация президента, который выдвигает свою кандидатуру на второй срок, старается придать экономике более привлекательный вид, пусть даже в ущерб самой экономике, т. е. возможен «перегрев».

Сезонным циклам сильно подвержены товарные рынки, особенно продовольственных товаров. На FOREX к таким сезонным колебаниям можно отнести колебания, связанные с окончанием финансового года. Так, например, в Японии существуют два финансовых полугодия: в конце марта и в конце сентября, когда ощущается повышенный спрос на иены, а после финансового отчета усиливается покупка доллара.

Анализ циклов иногда приводит аналитиков к забавным результатам. Например, на рынке существует важный 28-дневный торговый цикл. Во-первых, этот цикл равен четырем календарным неделям. Во-вторых, он почти совпадает с лунным циклом в 29,5 суток. В-третьих, он практически равен половине от числа Фибоначчи 55. Связь с лунным циклом позволила Бартону Пуху (Burton Pugh) в 1930 г. прийти к следующему выводу: необходимо покупать при полнолунии и продавать при новолунии. При этом он предупреждал, что нужно также учитывать важные фундаментальные события и многолетние циклы, которые могут нарушать его правило. Ричард Дончиан (Richard Donchian) использовал этот 28-дневный цикл для формулировки своего правила 4-х недель. Это правило гласит: следует покупать, если максимальные цены за 4 недели стали выше. Если же за это время они стали ниже, то надо продавать.

Наиболее важный результат анализа циклов, по нашему мнению, состоит в возможности пользоваться еще одним признаком подтверждения тренда. Действительно, при идеальном циклическом процессе вершина колебания должна располагаться точно посередине между его минимумами. Рассмотрим теперь «бычий» рынок как сумму двух циклов: долгосрочного цикла в момент подъема и краткосрочного цикла с частыми колебаниями. На графике, суммирующем такие циклы, мы увидим, что произошло искажение идеальной формы цикла: вершины максимумов сдвинулись вправо от середины цикла. Этому явлению можно дать объяснение: на «бычьем» рынке движение наверх более сильное и продолжительное, чем коррекция в противоположном направлении. Аналогичная, но зеркальная ситуация видна и на «медвежьем» рынке. Такое искажение идеальной формы цикла называется правым и левым смещением. Анализ этих смещений позволяет нам получать дополнительный сигнал о наличии «бычьего» или «медвежьего» тренда.

6.13. Специфика разных рынков

Каждый финансовый рынок имеет свои специфические особенности: время работы, объем торгов, количество участников, ликвидность и т.п. Поэтому, несмотря на универсальность технического анализа, не все его методы и правила должны одинаково работать на разных рынках. К сожалению, в литературе недостаточно обсуждаются особенности применения этого анализа на разных рынках. Мы попытаемся выделить несколько важных, на наш взгляд, таких особенностей относительно FOREX.

Считается, что торговый день начинают новички, а заканчивают профессионалы. Поэтому цена закрытия дня выражает профессиональный итог дня. Теперь становится понятным, почему данная цена имеет такое важное значение для технического и компьютерного анализа. На FOREX, который функционирует круглосуточно, этот важный психологический ее смысл несколько размывается. Большое значение имеет цена закрытия недели, ибо большинство профессионалов стараются закрыть свои позиции в пятницу, чтобы не оставлять открытых позиций на выходные дни. Что касается анализа цен закрытия часового или 15-минутного периода времени, то значимость такого анализа вызывает большое сомнение. При исследовании компьютерных индексов, которые построены по ценам закрытия, тоже необходимо отдавать себе отчет в том, насколько значимы данные показатели.

Если зарегистрировать объем торговли на рынке ценных бумаг или акций достаточно легко, то на FOREX точная регистрация объемов практически невозможна, поскольку торговля рассредоточена по всему миру, операции происходят круглосуточно и очень быстро. Поэтому все, что говорилось об объемах, нужно применять к FOREX достаточно осторожно.

При использовании правил технического и компьютерного анализа следует учитывать, что FOREX более подвижный и быстрый рынок, чем все остальные, поэтому колебания цен имеют большую амплитуду.

Заметим, что технический анализ создавался и испытывался в те времена, когда FOREX в нынешнем его состоянии еще не существовало. Такой мощный всемирный и круглосуточный рынок тогда даже и представить было трудно. Поэтому механический перенос всех методов этого анализа на FOREX является опасным.

Отдельно стоит обсудить возможность применения технического анализа на российских финансовых рынках.

Мы относимся к этой попытке достаточно осторожно, так как:

• во-первых, российские финансовые рынки пока мало напоминают настоящий рынок, поскольку очень велико валюнтаристское влияние государства с его неожиданными и непрогнозируемыми решениями;
• во-вторых, слишком малочисленны участники и незначительны объемы торгов, что позволяет крупным операторам легко влиять на этот рынок;
• в-третьих, для того, чтобы заработали приемы технического анализа, необходимо следующее: большинство участников рынка должны пользоваться этим анализом. К сожалению, этого еще нет на российских рынках.

7. Компьютерный анализ

Визуально-графический анализ изменения цен, хотя и является на самом деле весьма полезным и эффективным, содержит в себе очень много субъективных моментов. Кроме того, как мы видели, ценовые палочковые графики содержат много статистического шума, который визуально довольно трудно отделить. Поэтому так понятны стремления аналитиков найти какие-то интегральные математические показатели, которые давали бы объективные замеры состояния рынка. В действительности эта объективность обусловлена магией цифр и сложностью используемых формул. Мы уже не раз говорили, что трудность анализа финансовых рынков состоит в их рефлексивности, когда участники рынка обладают способностью самостоятельно анализировать ситуацию и возможностью принимать решения, которые, в свою очередь, влияют на состояние рынка. Поэтому исследование рынка с помощью методов естественных наук, и в частности математики, на наш взгляд, невозможно. Однако интегральные характеристики, замеряющие движение цен, существенно уменьшают количество информации, которую нужно обработать по сравнению с тем количеством данных, которое нам приходится проанализировать на палочковых графиках. Таким образом, компьютерные индексы обычно «сжимают» исходную информацию и отсекают статистические шумы.

Существуют яростные приверженцы компьютерного анализа рынка, так же как и поклонники технического анализа. Недостатки и преимущества отдельных видов анализа мы уже не раз обсуждали, но, тем не менее, подчеркнем самые важные принципы использования того или иного вида анализа. Во-первых, ни один из них не имеет значительного преимущества перед другими. С нашей точки зрения, оптимальным является использование сразу нескольких или всех видов анализа. Во-вторых, даже такое использование не помогает прогнозировать со 100%-ой точностью, поэтому при работе на финансовых рынках так важна системность.

Мы не можем однозначно утверждать, но считаем, что если освоить только компьютерные индикаторы и систематически их применять в своей работе, то мы должны получить статистически положительный результат. Для проверки этого спорного утверждения необходимо провести достаточный по времени опыт, чтобы можно было оценить эффективность таких индикаторов. К тому же интересен был бы эксперимент, когда параллельно с ними оценивалась бы и эффективность других методов анализа рынка. К сожалению, одному человеку провести такой опыт достаточно сложно, так как результаты одного вида анализа обязательно будут использоваться, пусть подсознательно, при употреблении другого вида.

Компьютерный анализ помогает нам строить вспомогательные графики, являющиеся интегральными показателями важных изменений в цене. Поскольку большинство из них очень неудобно и трудоемко строить вручную, то используется компьютер, который может быстро рассчитать сложные формулы и построить графики. Поэтому мы и называем эти показатели компьютерными, хотя они с полным правом могут относиться к техническому анализу, ибо анализируют изменение цен.

Отметим, что большая часть компьютерных показателей построена на основе первичных данных: наибольшей и наименьшей цены, цены закрытия и объема торгов за определенный промежуток времени. Во всех индикаторах так или иначе предпринимается попытки усреднить результат за счет применения цен нескольких предыдущих временных периодов, чем достигается статистическая фильтрация шумов. Очевидно, что результат таких расчетов является вторичным по отношению к ценам и несколько запаздывающим по отношению к текущему состоянию рынка, так как большой вес в этих индексах имеет изменение цен в прошлом. Компьютерные индикаторы обычно дают нам однозначные сигналы к покупке или продаже. К сожалению, эти простые сигналы часто бывают ложными. Однозначность сигналов компьютерных индикаторов особенно хорошо видна при анализе прошлых периодов времени. Для текущей ситуации на рынке компьютерные индикаторы, являясь запаздывающими по отношению к изменению цен, не дают таких точных и однозначных сигналов. Чтобы принять решение на основании анализа этих индикаторов, все равно необходимо прогнозировать их возможное изменение в будущем. Таким образом использование этих индикаторов для прогноза оказывается настолько же неоднозначно и рискованно, как и применение обычного технического анализа. Единственное, что помогает при техническом анализе, - это возможность сконцентрировать внимание на интегральных показателях, которые облегчают анализ и зрительное восприятие, уменьшая количество данных.

Главной целью создания компьютерных показателей является стремление выявить благоприятные моменты для покупки или продажи, а также получить сигналы продолжения или разворота тренда. Таким образом, компьютерный анализ требует применения классического технического анализа графиков, чтобы выявить тренды. В отличие от классического технического анализа, компьютерный анализ не дает нам цели для возможной величины изменения цен. Таким образом, применение компьютерного анализа возможно только совместно с техническим анализом.

Компьютерные индикаторы строятся как вспомогательные графики в виде линий, которые располагают под ценовым графиком так, чтобы было видно соответствие между ценами и значениями индикаторов. Графики всех индикаторов по своей форме повторяют форму ценового графика, но размах максимальных и минимальных значений индикатора отличается от размаха колебаний цен. Например, очередной максимум на ценовом графике может оказаться выше предыдущего максимума, тогда как у компьютерного индикатора второй максимум может оказаться ниже предыдущего. Эти различия в графиках содержат существенную информацию для анализа.

Один из главных параметров, который определяет любой компьютерный индикатор, - период времени, за который усредняются данные. Период времени говорит о том, насколько далекое прошлое мы будем учитывать при расчете этого индикатора. Выбор этого параметра является важным и творческим моментом при построении индикатора. Для некоторых индикаторов существуют фиксированные периоды, которые были предложены создателями этих индексов, и, скорее всего, их не стоит менять. Для других индикаторов можно экспериментировать с этим параметром. Причем необходимо, на наш взгляд, чтобы при выборе периода соблюдалась осмысленность такого решения. Аналитики рекомендуют выбирать периоды, которые соответствуют числам последовательности Фибоначчи и количеству рабочих дней в неделе. FOREX функционирует не только круглосуточно, но и ежедневно, хотя по субботам и воскресеньям практически не совершается операций. Но даже те несколько сделок, которые происходят в выходные дни, фиксируются системой, поэтому также может являться осмысленным выбор и периода равного 7, что близко по значению к Фибоначчи 8. Период величиной в 21 день соответствует трем календарным неделям и числу Фибоначчи.

Эксперименты с выбором периода могут приводить к интересным результатам. Так, анализируя японскую иену, аналитики нашли периоды 90- и 21-дневные, при этом графики средних линий с такими периодами пересекаются лишь два раз в год, что воспринимается как важный сигнал. Такому сигналу даже присвоили специальное название "золотое пересечение". "Золотое пересечение", которое давало сигнал на продажу иены, совпало в 1995 г. с разворотом многолетнего «медвежьего» тренда иены. Однако в апреле 1996 г. «золотое пересечение», дающее сигнал на покупку иены, не подтвердилось движением цен. Так что эксперименты экспериментами, а рынок ведет себя по своим законам.

Выбирая маленький период, мы делаем тот или иной индикатор более чувствительным к текущим изменениям цен. Чем более длительный период мы выбираем, тем большее значение придаем прошлой «истории» ценового изменения. В первом случае получаем индикатор очень чувствительный к изменению цен - быстрый, во втором - менее чувствительный - медленный. Очень быстрый индикатор будет давать много сигналов, среди которых окажется и большое количество ложных. Очень медленный индикатор, наоборот, будет давать мало сигналов, а значит, возможен пропуск важного сигнала. Для того чтобы избежать этих двух крайностей, обычно строят две и более линии с разными периодами - медленные и быстрые. Анализ каждой из них и Сравнение их сигналов позволяют получать более точные прогнозы.

Осмысленность выбора временных периодов нередко связана с анализом циклов (см. 6.12). Наиболее значимыми бывают базовые календарные периоды в 14, 28 и 56 дней. Так, для RSI используется 14-дневный период - половина от 28. Напомним, что периоды в 28 дней (четыре недели) и 20 торговых дней являются основными месячными доминантами. Также важны величины, которые равны по 1/2 или ¼ этих базовых периодов, поэтому наиболее часто используют периоды в 5, 7, 10, 14, 20 и 28 дней.

При выборе временных периодов необходимо, на наш взгляд, понимать, что оптимальные периоды могут зависеть от особенностей рынка, который мы анализируем. Например, для товарного рынка оптимальные периоды могут быть отличны от таких же периодов для FOREX. Более того, на FOREX оптимальные периоды для одной валюты могут отличаться от оптимальных периодов для другой. Более сложную проблему ставит следующий вопрос: существуют ли вообще оптимальные периоды?

Существование большого количества компьютерных индикаторов (более 100) приводит к тому, что вы не можете анализировать сразу все индикаторы. Поэтому надо последовательно осваивать их один за другим и никогда не изучать сразу несколько индикаторов. Когда вы попытаетесь применить новый индикатор, то через некоторое время вы уже сможете решить, помогает он вам или нет. Если он вам не помогает, то смело можно забыть о нем, так как есть множество других - не менее хороших - индикаторов. Если же он вам помогает, то вы берете его на вооружение и пробуете освоить еще один индикатор. Использование в работе более 7-10 индикаторов вряд ли возможно и целесообразно. Во-первых, вам не хватит времени внимательно проанализировать их все. Во-вторых, при анализе большого количества индикаторов вы получите очень много противоречивой информации, что затруднит процесс принятия решения. В-третьих, как утверждают психологи, внимание человека способно удерживаться одновременно только на 7+-2 объектах.

Компьютерные индикаторы можно разбить на две группы: статистические показатели и осцилляторы.

7.1. Статистические показатели

Статистические показатели фильтруют статистические шумы в движении цен. Для построения этих компьютерных индикаторов используются стандартные методы математической статистики и теории вероятностей. Применение данных методов указывает на то, что цены рассматриваются как случайные величины. Все наши предыдущие рассуждения о рынке и ценах, а также возможность прогноза движения последних опровергают предположение о случайном характере ценового изменения. Однако существует немало сторонников вероятностного подхода к рынку, когда изменение цен рассматривается как чисто случайный процесс.

Большинство методов статистики основано на предположении о том, что исследуемые данные подчиняются нормальному закону распределения. Указанная нами математическая модель борьбы спроса и предложения (см. 2.6) полностью идентична нормальному распределению. Поэтому если рынок действительно регулируется только спросом и предложением, то цены должны изменяться по закону, близкому к нормальному. Тогда применение статистических методов вполне обосновано и правомерно.

7.1.1. Moving average

Движущиеся средние - это один из старейших простых, и поэтому наиболее часто используемых, показателей. Данный показатель является просто средним арифметическим цен закрытия фиксированного числа предыдущих периодов времени, включая текущий период.

MA = (Сn + Сn-1 +... + С1) / n,

где МА — движущееся среднее, Сn, Сn-1,..., C1 - цены закрытия предыдущих периодов, С1 — цена закрытия последнего периода, n - количество рассматриваемых периодов.

При добавлении очередного данного последовательность, которая берется для вычисления среднего, сдвигается на одну позицию вправо, поэтому среднее как бы движется вслед за ценами. Понято, что чем большее количество данных усредняется, тем медленнее изменяется среднее вслед за ценами, так как в нем содержится большое количество прошлых данных, и наоборот, среднее за небольшой временной промежуток быстрее следует за ценовым изменением.

Обычно используют две линии средних с разными периодами: одну более быструю с коротким периодом, а другую более медленную с длинным периодом. В верхней части графика (см. рис. 7-1) вместе с ценовыми палочками изображены две линии движущихся средних. Видно, как одна из них быстро следует за изменением цен, a другая - медленно.

Линии движущихся средних используются как линии поддержки и сопротивления, которые подтверждают тренд.

• Пока на «бычьем» рынке ценовые папочки находятся выше средних, «бычий» тренд подтверждается.
• Пока на «медвежьем» рынке ценовые палочки находятся ниже средних, «медвежий» тренд подтверждается.

Таким образом, пока палочки графика четко расположены выше или ниже средних, сила тренда подтверждается. Касание или пересечение ценами линий средних сигнализирует о возможном развороте тренда, особенно когда и цена закрытия тоже пересекает средние. Нахождение цен между средними говорит о неопределенности движения. При анализе необходимо учитывать период линии - быстрая она или медленная, а также рекомендуется использовать более двух линий. Пересечение ценами быстрой линии может свидетельствовать о кратковременном развороте, тогда как пересечение ценами все более медленных линий - о сильном и долговременном развороте. Для повышения точности определения сигнала возможного разворота надо ввести некоторые ограничения, которые позволят вам заключать, насколько значимо пересечение средних и не является ли это ложным сигналом. Рекомендуется применять следующие правила и методы для более точного определения сигнала разворота.

• Следует дождаться существенного пересечения линий средних ценовой палочкой. Существенным считается пересечение величиной не менее, чем на пять минимальных изменений цен.
• Можно провести критические границы на фиксированном расстоянии от линии среднего. Эти линии определят полосу, выход за которую дает сигнал о важном пересечении ценами линии среднего.
• Полосу достоверного пересечения средних можно провести не на фиксированном расстоянии, а используя построение линий средних для максимальных и минимальных цен.
• Нужно выждать некоторое время для исчезновения ложного сигнала. В частности, можно дождаться следующего периода времени, чтобы палочка этого периода тоже подтвердила пересечение линии среднего.
• Можно попробовать сдвинуть линии средних вперед или назад на несколько временных периодов, чтобы ускорить получение сигналов или избежать ложных сигналов.

· Возможно использование нескольких (от трех до пяти) линий средних с разными периодами, тогда возникновение сигнала и его сила при пересечении ценами средних идут по возрастающей от более быстрых линий к более медленным. Такие последовательные пересечения ценами все более медленных линий можно рассматривать как разворот краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного трендов.

Важным подтверждением серьезного изменения тренда является также пересечение медленной и быстрой линий средних при одновременном подтверждении этого пересечения последней ценой закрытия, т.е. эта цена должна быть соответственно ниже или выше точки пересечения средних (см. рис. 7-3). Но данный сигнал обычно очень сильно отстает от движения цен, особенно после резкой смены быстрого движения.

Наиболее эффективно применять средние при выраженном тренде, когда они его подтверждают. При развороте средние существенно запаздывают, и их сигналы малопригодны для торговли. При стабилизации цен в узком горизонтальном диапазоне значимость средних еще меньше, так как средние тоже стабилизируются в этом диапазоне и дают много ложных сигналов.

Недостатком средних является то, что они используют только цены закрытия и игнорируют величину разброса цен и объемы. То есть они используют не всю первичную информацию, Хотя, как мы уже говорили, цена закрытия для дневных и недельных графиков имеет очень важное значение.

Вычисляя средние, мы складываем все цены с одинаковыми весами, тем самым значимость прошлых цен точно такая же, как и текущих. Более интересным может оказаться применение взвешенных средних, когда берется не простое арифметическое среднее, а взвешенное среднее - складываются цены закрытия с разными весовыми коэффициентами. Причем значимость прошлых цен за счет подбора таких коэффициентов значительно понижается по сравнению с последними данными. Этот подход позволяет ускорить появление сигналов. В дальнейшем мы столкнемся с экспоненциально сглаженным средним при обсуждении такого осцилятора, как MACD (см. 7.2.8). При построении ЕМА - экспоненциально сглаженного среднего - каждое следующее его значение получается как сумма текущей цены закрытия с большим коэффициентом и с маленьким коэффициентом берется «историческое воспоминание о прошлом».

EМА(t) = k x C(t) - (1-k) x ЕМА(t-1),

где t - текущий период времени, C(t) - последняя цена закрытия, EMA(t) предыдущее значение экспоненциального среднего, k - коэффициент. Величина коэффициента лежит в пределах от 0 до 1. Начальное значение для EMA в этой рекурсивной формуле берется равным цене закрытия того периода, с которого мы начинаем вычисления.

Из формулы для ЕМА видно, что чем ближе к 1 выбирается коэффициент k, тем меньшее значение имеет предыдущее изменение цен. Наоборот, чем ближе этот коэффициент к 0, тем больше значения придается прошлому.

Использование ЕМА аналогично использованию обычного среднего и дает те же самые сигналы.

7.1.2. Bollinger bound

Границы Боллингера. Этот индикатор так же естествен с точки зрения прямолинейного применения статистики и теории вероятностей к исследованию набора ценовых данных, как и вычисление движущихся средних.

При построении данного индикатора рассчитывается не только среднее, но и стандартное отклонение этой же последовательности цен закрытия. Стандартное отклонение - мера разброса случайных величин от среднего значения, которая равна квадратному корню из дисперсии. Затем проводятся три линии: среднее и две границы, которые отстоят от него на величину стандартного отклонения или удвоенного значения стандартного отклонения (см. рис. 7-4).

По теории вероятностей если от среднего значения отложить в обе стороны отрезки величиной со стандартное отклонение, то в этот промежуток попадет не менее 68,26% значений случайной величины. Если же отложить от среднего отрезки величиной в два стандартных отклонения, то в такой промежуток попадет не менее 95,44% значений. Если же отложить отрезки величиной в три стандартных отклонения, то в такой промежуток попадет более 99,73% значений. Эти утверждения верны для совокупности случайных величин, которые близки по своему характеру к нормальному распределению. Ценовые колебания на FOREX, по-видимому, можно рассматривать как подчиненные закону распределения близкого к нормальному (см. 2.6).

Дата добавления: 2015-04-25