В основе использования осцилляторных методов лежат понятия перекупленного и перепроданного рынка. Перекупленным рынок считается тогда, когда цена находится около своей верхней границы, т.е. ее дальнейшее повышение невозможно. Перепроданный рынок характеризуется такой низкой ценой, что на данный момент ее дальнейший спад невозможен. Другим важным индикатором является расхождение (дивергенция) между направлениями цены и кривой осциллятора. Расхождение – сигнал о повороте.
К наиболее известным и важным осцилляторам можно отнести: осцилляторы, основанные на цене (Момент, Норма Изменения, Индекс Относительной Силы, Стохастические Линии) и осцилляторы, рассчитываемые с использованием изменения объема торговли (Накопление Объема, Денежного Потока).
Самый простой способ построения осциллятора называют Моментом. Каждое значение Момента вычисляется как разница между значениями цены через определенный временной интервал.
M=Pt – Px ,
где P - цена закрытия,
t - сегодняшний день, а х – х дней назад ,
Еще один простейший вид осциллятора – Норма Изменения. Его отличие от Момента в том, что значения вычисляются не как разница, а как частное от деления цены закрытия сегодняшнего дня на цену закрытия несколько дней назад (какой-то фиксированный период), обычно при использовании полученное значение умножают на сто, получается изменение, выраженное в процентах.
Сигнал скользящих
к продаже
(график составлен с использованием программы MetaStock)
Лучше всего использовать осцилляторы при боковых трендах. В противном случае их сигналы могут оказаться преждевременными или вообще ложными.
Волновая теория Эллиотта.
Волновая теория Эллиотта – одна из старейших торий технического анализа. Со времени ее создания никто из пользователей не вносил в нее каких-либо заметных новшеств. Наоборот, все усилия были направлены на то, чтобы принципы, сформулированные Эллиоттом, вырисовывались более и более четко. Теория Эллиотта не очень проста в использовании, но качество прогнозов, получаемых при ее использовании достаточно высоко.
Главное открытие Ральфа Нельсона Эллиотта (1871-1948) состояло в том, что поведение «толпы» –будь то римские рабы или участники биржевой игры – подчиняется характерным законам. По его мнению, социально-массовое психологическое поведение последовательно проходит стадии экспансии, энтузиазма и эйфории, за которыми следует успокоение, упадок и депрессия. Эта схема прослеживается в различных периодах времени, начиная с нескольких минут и заканчивая веками.
Изменения массовой психологии хорошо видны по изменению цен на товары и услуги, ценные бумаги, валюты и промышленные индексы.
Основой Теории служит так называемая волновая диаграмма. Волна- это ясное различимое ценовое движение. Следуя правилам развития массового психологического поведения, все движения цен разбиваются на пять волн в направлении более сильного тренда, и на три – при движении (коррекции) вниз.
Для обозначения пятиволнового тренда используют цифры, а для противоположного трехволнового – буквы. Каждое из пятиволновых движений называется импульсным, а каждое из трехволновых – коррективным.
5
В
3
А
1 4
С
2
Волны сочетаясь друг с другом, представляют собой кирпичики для волн гораздо большей протяженности. Но имеющих ту же структуру, как и они сами.
Эллиотт был одним из первых, кто четко определил действие Геометрии Частей в природе, в данном случае – в ценовом графике.
В основе теории Эллиотта лежит особенным образом формирующаяся волновая диаграмма, соотношения внутри которой задаются коэффициентами Фибоначчи. Эллиотт первым подал идею использовать Числовую последовательность Фибоначчи для составления прогнозов в рамках технического анализа. Торговая стратегия с ее использованием дает возможность выявлять поворотные точки на рынке. Определив будущие появления максимумов и минимумов любого ценового движения, можно отдать своевременный приказ о продаже или покупке. Риск вступления в сделку снижается до приемлемого уровня, а возможная прибыль увеличивается благодаря тому, что момент принятия решения об открытии торговой позиции рассчитывается очень близко к экстремальным значениям цены. Кроме того, у трейдера возникает возможность не только поймать тот или иной пик или спад цены, но и определить уровни приказов о минимизации возможных убытков, т. е. уровень стоп-лосс.
Если рассматривать волны с точки зрения биржевой психологии, можно отметить следующие индивидуальные особенности каждой волны.
Волна 1. Может быть очень сильна, если представляет собой новое явление (т.е. подъем после длительного спада), или более слабой, когда подобные движения особенной новостью не являются. В любом случае эту волну сопровождает атмосфера некоторой нерешительности: никто не уверен, что предыдущее падение цены уже закончилось, и многие ждут его возвращения.
Волна 2. Развивается в атмосфере страха. Некоторые игроки считают ее возвратом медвежьего рынка и начинают продажи. Эта волна обычно весьма глубока.
Волна 3. Представляет собой уверенный и сильный подъем цен. Такая волна сопровождается большим объемом торговли и значительным открытым интересом. По ней с наибольшей уверенностью можно идентифицировать пятиволновую диаграмму. Наиболее выгодно заключать сделки именно в это время.
Волна 4. Ее глубина обычно невелика и хорошо предсказуема. Рынок еще достаточно силен, но уже нуждается в отдыхе.
Волна 5. Выглядит менее впечатляюще, чем волна 3. Даже если она достаточна длинна, объем торговли невелик. При этом наиболее силен ажиотаж у околорыночной публики, а наиболее информированные киты начинают понемногу закрывать длинные позиции и ближе к концу открывать короткие.
Волна А. Публика убеждена, что спад всего лишь временный, и продолжают покупать. Киты начинают массовые продажи.
Волна В. С рынком творится что-то странное. Движение вверх не удается, и понемногу начинают сдаваться самые убежденные быки.
Волна С. Почти так же сильна, как волна 3. Многие считают ее подтверждающей новый медвежий тренд, другие спешат закрыть убыточные позиции.
Волновая Теория Эллиотта доказала свою работоспособность не только при прогнозировании цен на различных рынках. Но и при предсказании реальных событий. Эллиоттовские аналитики построили даже график экономического развития человечества и проанализировали его. Оказалось, что мы находимся на пике развития, и перед нами, возможно, лежат долгие годы депрессии…
Перспективы совершенствования методов анализа и увеличения точности прогнозов.
В классическом техническом анализе уже существует несколько направлений, работа в которых обещает увеличение точности прогнозов, снижение риска от сделок, увеличение доходов. Это подбор параметров для уже имеющихся индикаторов, поиск наиболее удачных комбинаций индикаторов, а также создание новых. Работа в этих направлениях активно ведется в США, на родине большинства методов технического анализа. Так, группа Мэррилл Линч провела исследования работы на нескольких товарных и финансовых рынках с целью выяснения эффективности работы с применением различных видов скользящих средних и их сочетаний. Было статистически доказано преимущество простых средних скользящих по сравнению с экспоненциальными и взвешенными, а также сочетания двух скользящих с сочетанием порядков 1:4, по сравнению с одиночными и комбинацией трех скользящих. Многие профессиональные трейдеры постепенно приходят к созданию собственных индикаторов, или специфических методов анализа, хорошо адаптированных для конкретного рынка.
Быстрое развитие компьютерных технологий открывает новые перспективы для работ в области прогнозирования ситуаций на финансовых и товарных рынках. Наиболее значительным прорывом в этой области большинство специалистов считают развитие нейрокомпьютинг.
Нейрокомпьютинг - это научное направление, занимающееся разработкой вычислительных систем шестого поколения - нейрокомпьютеров, которые состоят из большого числа параллельно работающих простых вычислительных элементов (нейронов). Элементы связаны между собой, образуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требуют внешнего управления. Большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивают высокое быстродействие. В настоящее время разработка нейрокомпьютеров ведется в большинстве промышленно развитых стран. Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффективностью решать целый ряд "интеллектуальных" задач. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования (в т.ч. в финансово-экономической сфере), диагностики и т.д.
Толчком к развитию нейрокомпьютинга послужили биологические исследования. По данным нейробиологии нервная система человека и животных состоит из отдельных клеток - нейронов. В мозге человека их число достигает 1010 -1012 . Каждый нейрон связан с 103 -104 другими нейронами и выполняет сравнительно простые действия. Время срабатывания нейрона - 2-5 мс. Совокупная работа всех нейронов обуславливает сложную работу мозга, который в реальном времени решает сложнейшие задачи.
В настоящее время наиболее массовым направлением нейрокомпьютинга является моделирование нейронных сетей на обычных компьютерах, прежде всего персональных. Моделирование сетей выполняется для их научного исследования, для решения практических задач, а также при определении значений параметров электронных и оптоэлектронных нейрокомпьютеров.
Нейросеть – это компьютерная программа, имитирующая способность человеческого мозга классифицировать примеры, делать предсказания или принимать решения, основываясь на опыте прошлого. Стремительное развитие технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов началось лишь в конце 80-х годов, и пока остается уделом немногочисленной группы специалистов, как правило, теоретиков в области искусственного интеллекта. Но в России уже начали появляться нейронные сети, хорошо зарекомендовавшие себя на Западе, ведутся разработки собственных программ, для прогнозирования самых различных событий. Упрощая, технику применения нейронных сетей для прогнозов на фондовом рынке можно условно разбить на следующие этапы:
- подбор базы данных,
- выделение «входов» (исходные данные) и «выходов» (результаты прогноза). Входами можно сделать цены открытия, закрытия, максимумы, минимумы за какой-то период времени, статистика значений различных индикаторов (например, индексы Доу Джонса, Никкей, комбинации курсов валют, доходность государственных ценных бумаг, отношения фундаментальных и технических индикаторов и др.), обычно выбирается от 6 до 30 различных параметров. Количество выходов рекомендуется делать как можно меньше, но это могут быть цены открытия, закрытия, максимумы, минимумы следующего дня,
- выделение в массиве данных тренировочных и экзаменационных участков,
- обучение нейросети: на этом этапе нейронная сеть обрабатывает тренировочные примеры, пытается дать прогноз на экзаменационных участках базы данных, сравнивает полученную ошибку с ответом, имеющимся в примере (базе данных), а также с ошибкой предыдущего этапа обучения и изменяет свои параметры так, чтобы это изменение приводило к постоянному уменьшению ошибки.
- введение срока прогноза,
- получение значения прогнозируемых данных на выходе нейросети.
Литература:
«Технический анализ фьючерсных рынков. Теория и практика»
Джон Мэрфи
«Технический анализ товарных и финансовых рынков»
Анна Эрлих
Страницы: 1, 2
