При четко выраженном тренде хорошие результаты

Недостатки классических технических индикаторов.
При четко выраженном тренде хорошие результаты прогнозирования дает одна группа
индикаторов. Когда цены колеблются в узком диапазоне, более уместно применение
других индикаторов. Как было бы замечательно найти индикатор, который давал бы
хорошие результаты на любом рынке.
Хотя это и большое упрощение, существует два типа рынка, по крайней мере, с
технической точки зрения. Первый тип рынка - с ярко выраженным трендом. Такой рынок
движется ступенчато, образуя ряд более высоких максимумов и минимумов при
восходящем тренде, и ряд более низких максимумов и минимумов при нисходящем
тренде. Позиции открываются на откате и только по направлению тренда, и даже при
убыточности сделки на краткосрочной перспективе, время работает на трейдера и она все
равно приносит прибыль (при условии, что тренд не совершает разворот).
Второй тип рынка - колеблющийся рынок или рынок с тесными ценовыми границами, он
подходит только для “краткосрочных” трейдеров. Так как четко выраженного тренда нет,
риск достаточно велик.
Технический анализ предлагает ряд индикаторов, которые работают лучше при
определенном типе рынка. При рынке с выраженным трендом такими индикаторами
являются скользящие средние и трендлинии. На рынке с тесными ценовыми границами
лучше всего работают осцилляторы и индикаторы типа моментум.
Всем, кто хотя бы немного занимается торговлей ясно, что попытки использовать
трендлинии или скользящие средние на рынке без выраженного тренда - не очень
хорошая идея. А вот почему не стоит использовать осциллятор как основной индикатор на
трендовом рынке - это не так очевидно. На первый взгляд кажется, что осциллятор должен
хорошо работать и при тренде, но когда вы осознаете его принцип действия, вы поймете, в
чем дело.
При сильном восходящем тренде, такие осцилляторы как индекс относительной силы
(RSI), индекс торгового канала (CCI), предельный осциллятор, индекс денежного потока
(MFI) или стохастик находятся в верхней части графика, изредка образуя сигнал к покупке
до тех пор, пока тренд не ослабнет. Сигналы к продаже могут генерироваться, когда цена
начинает совершать колебательные движения, однако линия осциллятора редко
откатывается на достаточное расстояние, чтобы сгенерировать сигнал к покупке.
Противоположное справедливо при сильном нисходящем тренде. Осцилляторы образуют
сигналы к покупке, но редко к продаже, до тех пор, пока не происходит разворот тренда.
Также любой из этих осцилляторов при длительном тренде движется в over зоне и
разворачивается в сторону противоположную тренду, еще до того как движение тренда
закончится, чем и вводит в заблуждение, т. е. по осциллятору тренд разворачивается, а на
сомам деле этого не происходит. Такое явление называется - "эффект сжатия".
Любой трейдер, использующий на трендовом рынке только стандартный осциллятор (
покупая на нисходящем тренде и продавая при восходящем тренде), а при боковом
движении рынка - пересечение скользящих средних, очень скоро лишится всех своих
денег!
Перед выбором индикатора, с которым вы намерены работать, необходимо сначала
определить тип рынка, на котором вы находитесь. Определять состояние рынка можно поразному. В рамках данной статьи мы предлагаем комплексный подход, основанный на
фундаментальном анализе причин движения рынка в ту или иную сторону и на
современных методах определения и следования тренду.
Для начала сразу оговоримся, мы не будем использовать технические и/или
аналитические инструменты доступные большинству трейдеров, т. к. эффективность этих
инструментов, да и вообще классического тех. анализа вызывает сомнения. Мы будем
использовать скользящие средние и их производные построенные таким образом, чтобы
уменьшить задержку и увеличить сглаживание.
Современные аналоги скользящих средних и осцилляторов на их основе.
Скользящие средние (Moving Averages) по праву считаются одним из самых популярных
инструментов Технического Анализа. В самом общем случае, скользящая средняя
представляет собой индикатор, который показывает среднее значение цены, вычисленное
определенным образом за определенный период времени.
А теперь представьте себе скользящие средние, которые изменяют свой период
усреднения в зависимости от того, в каком состоянии находится рынок, при этом имеют
нулевое запаздывание относительно текущей цены, учитывают спектральные
характеристики цен и являются достаточно сглаженными. Попытки создания таких
скользящих ведутся давно. Примерами являются JMA, AMA, VIDYA, но у каждой из этих
скользящих есть один главный недостаток - запаздывание.
Для того чтобы разработать необходимые нам индикаторы, нужно определить
какие гармонические компоненты присутствуют в спектре входного сигнала – цен
закрытия. Не будем вдаваться в подробности методов цифровой фильтрации, т. к. это
обсуждение лежит за рамками данной статьи, нас интересует лишь конечный результат, а
именно скользящие средние, выявляющие тренд с минимальным запаздыванием и
обладающие достаточным сглаживанием. Для этого мы будем использовать
Спектральный анализ Фурье, Wavelet – анализ и Сингулярный спектральный
анализ(Singular Spectrum Analysis или Eigendecomposition).
Целью этих преобразований является получение оценок долгосрочной и краткосрочной
тенденции цен закрытия часового и дневного графика USDJPY. Мы берем внутридневной
график для того, чтобы можно было оценить, насколько точно полученные скользящие
описывают тенденции и циклы зашумленного рынка. Напомним, что
среднестатистический уровень шума для дневных графиков составляет 20-35 пунктов и
чем меньше таймфрэйм, тем больше шумовая компонента рыночных колебаний. Почему
мы выбираем сразу три метода спектрального разложения? Причина этого кроется в
нестационарности колебаний валютных курсов. Так, например, анализ Фурье
предназначен для стационарных процессов, а Вейвлет и Сингулярный – как для
стационарных, так и для нестационарных.
Производим разложение Фурье. Отсекаем высокие частоты, т. к. это шумовая
составляющая спектра. Рис. 1 Рис. 2
Рис. 1 Спектральный анализ Фурье для дневного графика Йены.
Рис. 2 Спектральный анализ Фурье для часового графика Йены.
Как видно из спектрограмм, чтобы выделить тренд для часового графика необходимо,
чтобы фильтр пропускал только самые низкие частоты. Для дневного графика диапазон
пропускания больше в два раза, т. к. в дневном спектре намного меньше шумов. В
результате получаем сглаженные линии тренда, при чем с нулевой задержкой, что очень
важно для дальнейшего построения торговой системы.
Рис. 3 Цифровой фильтр для дневного графика Йены.
Рис. 4 Цифровой фильтр для часового графика Йены.
Таким образом, мы получили цифровые фильтры, отсеивающие быстрые и средние
колебания рынка, т. е. высокие и средние частоты.
На основе анализа вейвлет спектра отсекаем все частоты выше частоты медленного
меняющегося тренда.
Рис. 5 и 6. Спектры часового и дневного графиков Йены.
Спектры часового дневного графика значительно отличаются, что говорит о том, что
каждому из графиков присущи собственные циклы и, что уровень шума больше на
часовом таймфрэйме.
Рис. 7 Цифровой вейвлет-фильтр низкой частоты для дневного графика Йены.
Рис. 8 Цифровой вейвлет-фильтр низкой частоты для часового графика Йены.
На основе Wavelet-преобразования мы получили очень медленно меняющиеся линии
тренда – оценки глобального тренда на часовом и дневном таймфрэймах.
Теперь нам нужно создать подобие осциллятора циклов, который будет показывать только
быстрые циклы рынка. Для этого мы используем Сингулярный спектральный анализ.
После сингулярного разложения получаем набор компонент исходного ряда, каждая из
которых соответствует тренду, гармонике или шуму. Поскольку нам нужен именно
осциллятор, мы отсекаем первую компоненту, отвечающую за тренд. Далее отсекаем
шумовые компоненты ряда. Каким именно образом определяется принадлежность
компонент к шуму или гармоникам подробно описано в книге Elsner J.B. and Tsonis A.A.
Singular Spectrum Analysis. A New Tool in Time Series Analysis. New York and London:
Plenum Press, 1996.
Рис. 9 Циклические составляющие ряда. Верхнее окно – часовой, нижнее – дневной
графики Йены.
Рис. 10 Полосовой фильтр для часового графика Йены.
Рис. 11 Полосовой фильтр для дневного графика Йены.
Таким образом, с помощью SSA мы получили полосовой фильтр типа RBCI –
ограниченный по полосе пропускания индекс товарного канала. Для этого мы удалили
тренд (низкочастотные колебания) и шум (высокочастотные колебания) при этом в полосу
пропускания попадают основные циклы рынка, включая часть частот доминантного
цикла. Что это значит? Это значит, что когда подобный осциллятор приближается к
верхней или нижней границе диапазона, цены тоже приближаются к верхней или нижней
границе торгового канала.
А теперь посмотрим, как же выглядят полученные цифровые фильтры в MetaStock и
MetaTrader4.
Рис. 12 Медленный Wavelet (Morlet) для дневного графика Йены (MetaStock).
Рис. 13 Медленный фильтр низкой частоты (Фурье) для дневного графика Йены
(MetaStock).
Рис. 14 Медленный Wavelet (Добеши) для дневного графика Йены (MetaTrader4).
Полученные индикаторы не имеют задержек или имеют очень маленькую задержку 1 – 2
бара, тенденция определяется очень просто, несмотря на зашумленность.
Упрощенный Фундаментальный анализ рынков.
В этой главе речь пойдет не конкретно о фундаментальном анализе, а о причинах
движения валютных пар. Наверно многие трейдеры задумывались над тем, почему
вообще движутся валюты, обусловлено ли это движение ростом Доллара или его
падением, ростом Евро или падением Евро. Мы имеем ввиду не рост/падение пары
Евродоллар, а именно абсолютное движение Доллара или любой другой валюты. Идея
применения индексов на валюты для прогнозирования движения на FOREX по сути
является попыткой сочетать технический и фундаментальный анализ. Фундаментальная
сторона подхода заключается в попытке определить «абсолютную» цену доллара с учетом
всех его соотношений с другими валютами. Если основную роль в движениях валютной
пары играет доллар (EURUSD, GBPUSD, USDJPY, USDCHF и т. д.), то при помощи
индекса Доллара можно с уверенностью определить причину движения или
флэта/коррекции валютной пары. Точно так же можно рассчитать индексы других валют.
Рассчитывать индекс Доллара можно по-разному, мы используем формулу с весами, так
как именно по этой формуле первоначально был рассчитан USDx, торгуемый на NYBOT.
Теперь касательно практического применения индекса доллара, а также индексов других
валют. Если посмотреть на полученные кривые, то мы увидим определенную корреляцию
между ними и движением валютных пар. С помощью индексов эффективно
прогнозируются долгосрочные движения валют, наблюдение за ними позволяет уверенно
торговать в направлении общей тенденции. Можно ли было это предсказать по графикам
валютных пар? Да, можно, но если использовать индексы параллельно, то надежность
существенно возрастает. Основной принцип использования индексов – построение
одновременного прогноза по паре и по составляющим ее индексам. Прогнозы по самой
паре и по индексам составляющих должны соответствовать друг другу (если не
соответствуют – это первый сигнал ошибки). Кроме того, прогноз по индексу часто
оказывается более определенным и четким. Также замечена особенность – в движении
любой пары один из составляющих индексов обычно является определяющим и движется
с некоторым опережением, а вот это уже серьезное торговое преимущество.
Еще один вариант применения индексов подобен тому, что часто делают, прогнозируя
кросс-курс по создающим его основным курсам. Идея очевидна, – сильное движение
валютной пары начинается при одновременном противоположном прорыве (или отскоке)
индексов валют, составляющих пару. Кроме того, полезными оказываются дивергенции
между движением валютной пары и индекса – если индекс не может подтвердить
движение пары, значит, это движение слабеет и нужно ожидать разворота.
Самой большой проблемой использования индексов валют является огромная
волатильность. Для устранения чрезмерных колебаний индексов, по всей видимости,
нужно применить сглаживание, но вот какое? Если использовать скользящие средние, то
образуется задержка, которая уменьшит эффективность индекса, сглаживание же с
маленьким периодом не даст ощутимого результата – волатильность все равно будет
очень высокой. В этой ситуации целесообразно применить Wavelet-преобразование. С
помощью этой процедуры можно максимально сгладить индексы и избежать искажений в
спектре самого сигнала, т. е. задержек.
Рис. 15 Индекс Евро и Wavelet-преобразование индекса.
Рис. 16 Wavelet-преобразование индекса Доллара и индекса Евро.
Правила интерпретации индикаторов:
- взаимное расхождение индексов EURx и USDx – бычий тренд по EURUSD. В этом
случае движение обусловлено ростом абсолютной цены Евро и падением абсолютной
цены Доллара, т. е. Евро растет по отношению ко всем валютам, а Доллар по отношению
ко всем валютам падает;
- взаимное схождение индексов EURx и USDx – медвежий тренд по EURUSD. Движение
обусловлено ростом абсолютной цены Доллара и падением абсолютной цены Евро, т. е.
Доллар растет по отношению ко всем валютам, а Евро по отношению ко всем валютам
падает;
Другие комбинации движения индексов определяют начало коррекции, пилы и флэта, еще
до появления явных признаков наличия движения рынка в коридоре:
- EURx растет, а USDx горизонтален – вялотекущий рост, обусловленный покупками Евро
или восходящая коррекция;
- EURx падает, а USDx горизонтален – вялотекущее падение, обусловленный продажами
Евро или нисходящая коррекция;
- EURx горизонтален, а USDx горизонтален – флэт или пила.
Правила интерпретации для других индексов аналогичны описанным выше.
Для прогнозирования будущего движения валют необходимо использовать два индекса,
составляющих валютную пару. Разберем пример на рис. 16. Напомним, что когда растет
пара EURUSD, это означает что растет Евро и падает Доллар. А теперь посмотрим, так ли
это. Индекс Доллара – красно-зеленая пара, индекс Евро – красно-голубая.
В нулевой зоне бычий тренд по EURUSD начался из-за взаимного расхождения индексов
этих валют. Перед самой вершиной этого движения индекс Евро стал снижаться, что
обусловило небольшой флэт. Как только оба индекса начали взаимное схождение, пара
стала снижаться.
В первой зоне большой восходящий тренд обусловлен взаимным расхождением,
коррекция перед большой взрывной свечей, сформировалась из-за общего снижения
стоимости Евро на мировых рынках, а не ростом Доллара. Участок “Пилы”
сформировался на фоне стабилизации цен на Доллар в мире.
Во второй зоне сильный медвежий тренд обусловлен взаимным схождением индексов,
небольшая консолидация сформировалась из-за консолидации индекса Евро.
В третьей зоне растущий тренд сформировался под воздействием роста Евро. Большой
“провал” на графике вызван резким по сравнению с Евро ростом Доллара.
В четвертой зоне причиной взрывообразного роста пары стали известия о разрушениях,
причиненных ураганом Катрина. Индекс Доллара резко упал, что свидетельствовало о
резком падении USD во всем мире.
В пятой зоне причиной падения EURUSD послужило взаимное схождение индексов восстановление Доллара после урагана и общее падение Евро.
В шестой зоне коррекция обусловлена консолидацией обоих индексов.
Эти линии не являются скользящими средними, т. к. не усредняют цены закрытия, они
фильтруют частотные компоненты ценового ряда. Низкочастотные фильтры отсеивают
все частоты выше заданных. Именно это и позволяет быстро реагировать при изменении
тренда.
Из всего выше изложенного можно сделать выводы о том, что современные методы
анализа рынков намного более эффективны в сравнении с любыми классическими
методами анализа.