В предыдущих главах были определены сущность и главные постулаты технического анализа, рассмотрены основные понятия в этой области и описаны такие инструменты технического ана­лиза, как трендовые и бестрендовые графические модели и осцил­ляторы. В первой главе утверждалось, что одним из основных положений технического анализа является существование на фи­нансовых рынках трендовых движений цен, или тенденций. Це­новые тренды были определены как направленные движения цен со взаимозависимыми приращениями. Также утверждалось, что значительную часть времени рынки не находятся в трендовых состояниях, а изменяются без определенного направления в не­которых ценовых диапазонах. Подобные состояния условно назы­ваются «боковыми» трендами.
Таким образом, можно утверждать, что изменения финансо­вых рынков представляют собой совокупность череды растущих, падающих и «боковых» трендов. Графические модели и осцилля­торы технического анализа помогает аналитикам делать выводы о том, в каком состоянии находится исследуемый рынок в теку­щий момент времени, и давать соответствующие торговые реко­мендации.
В техническом анализе существуют два основных подхода к рас­смотрению взаимосвязи трендовых движений рынков.
 •  Первая часть исследователей придерживается той точки зре­ния, что последовательность тенденций рынка является абсо­лютно случайной, т.е. величины, направления и длительнос­ти трендов являются случайными, не зависящими друг от друга величинами. Соответствующие этой точке зрения торговые рекомендации базируются на сигналах открытия и закрытия позиций по признакам начала или конца тренда. В этом случае не прогнозируется ни величина, ни длительность тенден­ций, а следовательно, не предсказываются ни ценовые цели, ни временные ограничения движений рынков.
 • Другая часть аналитиков, напротив, считает, что в последова­тельности рыночных тенденций существуют определенные взаимозависимости параметров рыночных трендов между со­бой и от времени. Эта группа исследователей пытается уста­новить характер подобных взаимосвязей и на этой основе раз­работать методы прогнозирования рыночных движений. Приведенное деление, разумеется, условно, и большинство технических аналитиков, в целом придерживающихся первой точ­ки зрения, признают существование определенных взаимосвязей между различными трендами. В частности, практически обще­признанными являются существование зон поддержки и сопро­тивления, коррективных движений после резких изменений цен и пр. Однако, признавая подобные факты, аналитики первой груп­пы не считают эти эффекты определяющими для прогнозиро­вания.
Теории циклов в техническом анализе представляют собой груп­пу методов анализа финансовых рынков, соответствующих взгля­дам второй группы исследователей. Основу этих теорий составля­ет признание цикличности, т.е. повторения характера поведения фи­нансовых рынков во времени, а значит, и взаимозависимости между величинами и длительностями составляющих циклы трен-довых движений.
В данной главе мы кратко опишем основные положения и ме­тоды теории временных рыночных циклов и волновой теории, по­лучившей название теории Эллиотта.

В настоящее время одним из наиболее популярных осцилля­торов технического анализа является индекс относительной силы (RSI-relative strength index), предложенный в 1978 г. Уэллесом Уайлдером. Индекс относительной силы сравнивает прирост цен в торговые периоды, когда цена закрытия оказалась выше цены закрытия предыдущего периода, с величиной падения цен в пе­риоды с закрытием ниже предыдущего; причем для такого срав­нения рассматривается определенное число последних временных баров. Чем больше вычисленный таким образом прирост по от­ношению к вычисленному падению, тем более сильным считает­ся рыночный тренд.



Для вычисления индекса Уайлдер ввел величину относитель­ной силы. Относительную силу Уайлдера следует отличать от од­ноименной величины, характеризующей поведение некоторого финансового инструмента по отношению к другому инструменту или к группе финансовых инструментов.
Относительная сила (RS) в техническом анализе определяется как отношение среднего значения положительных изменений цен закрытия за некоторое число последних торговых периодов к сред­нему значению абсолютных величин отрицательных изменений цен закрытия за то же число торговых периодов. Например, что­бы найти относительную силу за последние 10 торговых дней, не­обходимо выбрать все дни, в которые был зафиксирован прирост цен на закрытие, и подсчитать величину среднего прироста за эти дни. Далее надо выбрать торговые дни, в которые наблюдалось падение цен, и вычислить среднюю абсолютную величину паде­ния за эти дни. Отношение полученных средних величин даст искомую относительную силу.
Формула расчета индекса относительной силы выглядит сле­дующим образом:
RSI= 100-[100/(1 + RS)].
Далее будет показано, что формула данного вида дает ряд пре­имуществ индексу относительной силы перед осцилляторами, рассмотренными ранее.
Величина относительной силы RS изменяется от нуля (при от­сутствии баров с ценовым ростом за рассматриваемый период) до бесконечности (при отсутствии баров с падением цен за этот же период). В случае равенства средних положительных и отрицатель­ных приращений за период величина RS равна единице. Предло­женная Уайлдером формула RSI ограничивает диапазон изменения индекса относительной силы значениями 0 (снизу — сила падаю­щего тренда максимальна) и 100 (сверху — сила растущего тренда максимальна). При RS= 1 («боковой» тренд) значение RSI= 50. Таким образом, все значения индекса относительной силы на­ходятся в диапазоне с фиксированными верхней и нижней гра­ницами, причем середина этого диапазона соответствует рынку в бестрендовом состоянии (рис. 5.18). Благодаря наличию четких границ изменения осциллятора появляется возможность зафикси­ровать уровни перекупленности и перепроданности для индекса относительной силы.

Чаще всего рекомендуется использовать в этом качестве пары уровней со значениями 70 и 30 или 80 и 20.


Кроме признаков перекупленности/перепроданности для ана­лиза рынка с помощью индекса относительной силы используются признаки расхождения (рис. 5.19, 5.20), а также описанные ранее методы, применяющиеся для исследования графиков цен. На гра­фике индекса относительной силы часто возможно построить уровни поддержки/сопротивления, трендовые линии и линии ка­нала (рис. 5.21). Кроме того, иногда график RSI демонстрирует некоторые повторяющиеся графические модели, служащие призна­ками определенного дальнейшего движения данного осциллятора. Для построения индекса относительной силы необходим все­го лишь один числовой параметр — период усреднения относи­тельной силы.

Осцилляторы технического анализа, о которых шла речь выше, описывали относительно простые формулы, применимые для по­строения индикаторов независимо от поведения рыночных пара­метров. Существуют и более сложные осцилляторы, требующие для своего построения многошаговых процедур. Одним из при­меров таких функций является ТD-индекс расширения диапазона, предложенный Томасом ДеМарком. Подобно индикаторам на­правленного движения, TD-индекс расширения диапазона срав­нивает диапазоны ценовых изменений различных торговых пери­одов, однако его особенность состоит в том, что при расчете это­го индекса не учитываются неперекрывающиеся ценовые бары, характерные для периодов сильных движений трендов. Эта осо­бенность ТD-индекса расширения диапазона препятствует слиш­ком быстрому достижению осциллятором зон перекупленности и перепроданности во время сильных тенденций, затрудняюще­му в такие периоды эффективное использование большинства ос­цилляторов. ДеМарк описывает последовательность построения своего индекса следующим образом:
• На первом этапе вычисляются две разности: ценовых макси­мумов и ценовых минимумов последнего бара и два бара на­зад. Цель сравнения именно этих баров заключается в том, чтобы учитывать только ценовые движения, длящиеся более одного торгового периода. Затем полученные разности скла­дываются, а значение суммы запоминается.





На втором этапе проверяется выполнение ряда условий, не­ обходимых для решения вопроса, учитывать или нет получен­ное на первом этапе значение для расчета индикатора. Усло­вия требуют, чтобы диапазон текущего ценового бара захваты­ вал ценовую активность пяти-шести предыдущих баров или чтобы ценовой диапазон двух предыдущих баров пересекался с диапазоном цен закрытия семи-восьми баров, ближайших к текущему.
На третьем этапе рассчитывается значение, равное числу, оп­ределенному на первом этапе, в случае выполнения условий второго этапа, или равное нулю при невыполнении этих условий. Далее вычисляется скользящее среднее этих значений за последние пять временных баров. Таким образом, получа­ется числитель дроби, отражающей искомый индикатор.
Четвертый этап позволяет определить знаменатель индикато­ра. Для этого находится сумма абсолютных значений диапа­зонов пяти последних баров при условии, что каждый из них попадает под условие перекупленности.
На последнем этапе ТD-индекс расширения диапазона вычи­сляется как частное полученных числителя и знаменателя. Такая конструкция ТD-индекса расширения диапазона приво­дит к более плавному по сравнению с другими рассмотренными осцилляторами изменению индекса при сильных трендовых дви­жениях цен. Индекс расширения диапазона позже других инди­каторов достигает уровней перекупленности  или перепроданности, которые ДеМарк рекомендует выбирать равными +40 и -40 соответственно.
В рамках данного пособия мы не затрагиваем вопрос о том, насколько эффективной получилась предложенная ДеМарком методика, поскольку наша цель заключается в том, чтобы приве­сти пример многоэтапной последовательности построения осцил­ляторов технического анализа с рассмотрением ряда условий. Для построения своего индикатора ДеМарк использует как минимум четыре числовых параметра.
В данной главе рассмотрена сущность понятия осцилляторов технического анализа, приведены примеры построения функций осцилляторов и охарактеризованы некоторые общие принципы их анализа с целью прогнозирования движения рыночных цен. Спи­сок известных осцилляторов технического анализа весьма велик и постоянно пополняется, что свидетельствует о разнообразии способов, с помощью которых может быть оценена сила рыночных тенденций.

Группа индикаторов направленного движения (directional movement), разработанная, как и индекс относительной силы, Уэлессом Уайлдером, основана на измерении доли диапазона цен последнего торгового периода, выходящей за пределы диапазона предыдущего ценового бара. Логично предположить, что чем боль­шая часть последнего диапазона цен выходит за пределы преды­дущего, тем более направленным является движение цен и тем сильнее наблюдаемый на рынке тренд.
Группа индикаторов направленного движения состоит из че­тырех индикаторов:
направленное движение +DМ;
направленное движение -DМ;
индекс направленного движения DХ;
усредненный индекс направленного движения АDХ. Индикатор направленного движения +DМ выражает усреднен­ную за несколько последних торговых периодов долю торгового диапазона, превышающую максимальную цену предыдущего бара. Для измерения торгового диапазона используется величина, по­ лучившая название истинного диапазона (true range, TR). Истин­ ным диапазоном называется наибольшее значение:
из разности максимума и минимума последнего бара;
разности между максимумом последнего бара и ценой закры­тия предыдущего бара;
разности между минимумом последнего бара и ценой закры­тия предыдущего бара.

Два последних варианта встречаются при разрывах между ба­рами. Формула +DМ выглядит следующим образом:
+DМ= МА[(НН1)/TR], если  H больше H1
 +DМ= 0, если H не превышает Н1,
где Н— максимальная цена последнего бара; Н1 — максимальная цена предыдущего бара; ТR — истинный диапазон; МА — функ­ция скользящей средней.
Индикатор направленного движения -DМ, напротив, отражает усредненную за такое же число торговых периодов долю торгово­го диапазона, расположенную ниже предыдущего бара. Формула индикатора направленного движения -DМ:
-DМ = МА[(L{ L)/ТR, если L меньше L1;    -DМ = 0, если L не меньше L1.
Очевидно, что на растущем рынке индикатор направленного движения +DМ увеличивается, а индикатор -DМ уменьшается. Наоборот, на падающем рынке +DМ уменьшается, а –DМ увели­чивается (рис. 5.24). При увеличении силы тренда индикаторы направленного движения расходятся друг от друга, а при ослаб­лении тренда — сходятся. Во время «бокового» рыночного движе­ния оба индикатора находятся вблизи друг от друга, время от вре­мени пересекаясь. Величина разности значений индикаторов на­правленного движения может служить мерой силы рыночной тенденции. Абсолютная величина такой разности, нормированной на сумму значений индикаторов, образует значение индекса на­правленного движения (рис. 5.25):
DХ = 100 х [(+DI) (-DI)] / [(+DI) + (-D1)].

Пересечение индикаторов направленного движения, приводя­щее в этот момент к нулевому значению DХ, может служить сиг­налом критического ослабления предыдущего тренда, свидетель­ствующего о необходимости закрытия соответствующих торговых позиций. Последующее расхождение индикаторов друг от друга на определенную величину можно использовать для открытия про­тивоположных позиций.
Чтобы сгладить колебания индекса направленного движения, чаще используют усредненный за несколько периодов индекс на­правленного движения (рис. 5.26):
АDХ= МА(DХ),
Если значение усредненного индекса не превышает определен­ного порогового значения, то можно считать, что сила текущего тренда относительно невелика и рынок находится в «боковом» движении. Превышение АDХ данного порога можно рассматривать как признак нахождения рынка в трендовом состоянии (рис. 5.27, 5.28).














Поведение индексов DХи АDХ возможно также исследовать с точки зрения наличия у них признаков расхождения и перекупленности/перепроданности.
Тот факт, что группа индикаторов направленного движения позволяет определить как наличие тренда и его силу (по величи­не АDХ), так и направление тенденции (по взаимному располо­жению индикаторов +DI и -DI), отражается в популярности данных индикаторов среди широкого круга технических анали­тиков.
Формулы +DIи –DI содержат один числовой параметр, к ко­торому добавляется второй период усреднения скользящей сред­ней в выражении для АDХ.

В результате описанных этапов циклического анализа из ис­ходной ценовой информации выделяется статистически значимая периодическая составляющая (или несколько периодических со­ставляющих). Далее найденные циклические зависимости возмож­но спроецировать в будущее с целью прогнозирования движения цен. При этом необходимо учитывать следующие факторы:
Реальные рыночные циклы не являются гармоническими, т.е. их форма отличается от синусоидальной. Наблюдения пока­зывают, что даже после «снятия» направленности длительность разных фаз циклических изменений зависит от направления текущего движения тренда. Замечено, что изменения рыноч­ных цен в направлении главного тренда продолжаются доль­ше, чем циклические изменения в противоположном направ­лении. Говорят, что у циклов при общем растущем тренде ча­сто наблюдается правое («бычье») смещение, а при падающем долгосрочном тренде — левое («медвежье») (рис. 6.5). По этой причине положение максимумов и минимумов реального ры­ночного цикла, как правило, будет отличаться от положений экстремумов, полученных в результате циклического анализа. Этот факт необходимо обязательно учитывать при прогнозе влияния периодичности на реальный рынок.


Цикл без смещение Рис. 6.5. Смещения циклов
Периодическая ценовая зависимость является лишь одной из составляющих изменения рыночных цен. Кроме циклов на рынок существенное влияние оказывают трендовые (имеются в виду тренды, более длительные, чем входящие в состав рас­сматриваемых циклов) движения и случайные колебания. Из­менения цен такого рода могут либо сильно исказить, либо вообще устранить влияние цикличности. Таким образом, цель прогнозирования моментов ценовых максимумов или мини­мумов с помощью циклического анализа является, по видимому, труднодостижимой. Однако учет периодических волн как одного из факторов, влияющих на рыночные цены, может оказаться достаточно полезным с практической точки зрения. Эффективность применения выделенных в результате цикли­ческого анализа зависимостей будет определяться, с одной стороны, стабильностью периодических ценовых колебаний по
частоте и фазе и, с другой стороны, значительностью этих ко­лебаний по амплитуде (по сравнению с величиной случай­ных изменений). Необходимо учитывать, что любое измене­ние внешних или внутренних рыночных условий может ока­зать влияние на частоту или изменить фазу циклов, что, в свою очередь, существенно снизит результативность данного метода.

1. Графические модели технического анализа являются нагляд­ным отображением повторяющихся закономерностей в пове­дении цен финансовых инструментов.
2. Графические модели могут быть моделями трендового рын­ка или моделями бокового движения цен. Модели бокового движения, в свою очередь, подразделяются на модели про­должения тенденции и модели разворота.
3. Наиболее распространенными графическими моделями про­должения для линейных и шриховых графиков являются модели треугольников, флагов, вымпелов и клиньев.
Среди наиболее известных моделей разворота — ^образные, двойные и круглые вершины и впадины, «голова и плечи» и «перевернутая голова и плечи», алмазная формация и пр.
Относительно надежные графические модели образуются, как правило, после сильных трендов.
Основным признаком типа модели является направление про­ боя этой модели. Пробой модели должен быть значительным.
Подтверждающим признаком модели является существенное увеличение торгового объема при пробое границ модели.
При анализе графических моделей могут использоваться та­ кие дополнительные признаки разворота, как шипы, разры­вы, разворотные и широкодиапазонные бары и пр.

1. Осцилляторы технического анализа представляют собой ма­тематические функции рыночных параметров (прежде всего цены), количественно характеризующие силу рыночной тенденции.
2. Для построения осцилляторов технического анализа могут использоваться различные свойства трендовых движений цен.
3. Общим признаком ослабления тренда является расхождение между направлением изменения цен и направлением движе­ния осциллятора. В случае ослабевания растущего тренда такое расхождение называется «медвежьим» расхождением, а в слу­чае падающего тренда — «бычьим». Уменьшение силы тен­денции не всегда ведет к слому тренда, более того — далее тренд может снова усилиться.
4. В качестве признака возможного будущего ослабления трен­да может рассматриваться достижение осцилляторами нео­бычно высоких или необычно низких значений — зон пере­купленное и перепроданности. При использовании данного признака необходимо учитывать, что во время сильных трен­дов рынок может достаточно длительное время оставаться в зонах перекупленное и перепроданности.
5. Поведение осцилляторов зависит от ряда числовых парамет­ров, выбор которых определяется каждым аналитиком само­стоятельно в зависимости от стоящей задачи.

Основой циклических методов технического анализа финан­совых рынков является предположение о наличии повторя­ющихся взаимосвязей между различными рыночными трен­дами.
Повторяющиеся формы участков движения цен называются рыночными циклами. Рыночные циклы могут быть перио­дическими и непериодическими.
Теория временных рыночных циклов построена на предпо­ложении существования в движении рыночных цен перио­дической составляющей с относительно неизменной часто­ той колебаний.
Целью циклического анализа финансовых рынков является выделение периодической зависимости из функции измене­ния цен финансовых инструментов от времени. Эта цель осуществляется в несколько этапов, включающих отбор исход­ных данных, предварительную обработку временного ряда, выявление и проверку статистической значимости возмож­ных циклов.
При практическом использовании выявленных циклов путем их экстраполяции необходимо учитывать отличие формы ре­альных рыночных циклов от формы гармонических колеба­ний, наличие (кроме периодической) трендовой и случайной составляющих в движении цен, а также существенное влия­ние на частоту и фазу циклов изменения внешних и внутрен­них рыночных условий.
Волновая теория Эллиотта является примером непериодиче­ской циклической теории технического анализа. Ее основное положение заключается в том, что развитие финансовых рынков происходит по определенным повторяющимся по форме моделям, состоящим из нескольких взаимосвязанных волн.
Согласно волновому принципу Эллиотта волновые модели рынка, реализуясь друг за другом, образуют более крупные модели. Эти модели, в свою очередь, составляются из таких же, но более мелких моделей.
Пропорции между параметрами волн Эллиотта подчиняют­ся определенными соотношениям, значительную роль в ко­торых играют коэффициенты Фибоначчи.
Доводы в защиту циклической теории Эллиотта являются эмпирическими, а существенная трудность в практическом применении данной теории заключается в возможности не­ однозначного составления волновой картины рынка.

Информация о поведении рыночных параметров может ото­бражаться различными графическими способами. Анализ различных графических способов отображения рыночных данных имеет свои особенности и предоставляет специфиче­ские возможности прогнозирования.
Наиболее часто применяемыми в техническом анализе гра­фиками являются линейные и штриховые графики цен. При­мерами других подходов к отображению данных являются графики японских свечей, графики типа «крестики-нолики» и диаграммы рыночных профилей.
Благодаря специфической форме японских свечей эти графи­ки образуют наглядные графические модели разворота и про­должения, состоящие всего из нескольких графических сим­ волов. Наличие таких моделей — основная особенность гра­фиков японских свечей.
Построение линий трендов и каналов на графиках японских свечей полностью совпадает с аналогичными построениями для штриховых графиков.
Графики типа «крестики-нолики» представляют собой метод отображения ценовой информации, включающий элементы частичной обработки данных. Особенностями данного метода является фильтрация относительно небольших колебаний цен и нелинейная шкала времени.
Пункто-цифровые графики как метод обработки ценовых данных обладает числовыми параметрами — ценовым масш­табом и значением реверсировки. Ценовой масштаб отража­ет степень фильтрации малых колебаний цен в направлении тренда. Параметр реверсировки определяет ценовую фильт­рацию коррекционных движений. Оптимизация данных чи­словых параметров является существенным этапом анализа графиков «крестиков-ноликов».
Способ построения линий трендов и каналов на пункто-цифровьтх графиках с одноклеточной реверсировкой является обычным, но может приводить к результатам, отличным от штриховых графиков. Линии тренда на графиках с трехклеточной реверсировкой строятся особым образом и всегда имеют угол наклона, равный 45°, к осям координат.
Диаграмма рыночного профиля отображает соотношение между диапазоном изменения рыночных цен за определен­ный период и частотой фиксации цен в этом временном ди­апазоне. Форма рыночного профиля отражает специфику те­кущего состояния рынка и связана с понятиями равновесия и неравновесия рынка.
Изображения рыночных профилей образуют специфические графические модели, которые могут рассматриваться как признаки определенного дальнейшего развития рыночной ситуации.

Механическая торговая система (торговая стратегия) пред­ставляет собой набор формализованных правил, чаще всего выраженных в виде компьютерных программных алгоритмов, позволяющих инвестору в любое время определить свое от­ ношение к определенному рынку: момент, размер и направ­ление открытия торговой позиции, а также момент ее за­крытия.
Работа на финансовых рынках в соответствии с торговыми стратегиями имеет ряд преимуществ по сравнению с действиями, не основанными на формализованных правилах торгов­ ли. Использование торговых стратегий позволяет проверить применяемые торговые принципы на исторических рыноч­ных данных и снизить влияние субъективного фактора на торговые решения.
Полная механическая торговая система состоит из алгорит­мов определения момента входа в рынок, цены открытия торговой позиции, объема открываемой позиции, а также момента и цены выхода из позиции.
В соответствии с используемыми торговыми принципами автоматизированные стратегии можно условно разделить на три типа: системы следования за трендом, противотрендовые системы и стратегии распознавания моделей.
Процедура разработки торговой стратегии включает выбор торговых правил, определение начальных параметров соот­ветствующих этим правилам алгоритмов, тестирование получившейся системы на исторических данных с целью решения вопроса о работоспособности выбранных правил, оптимизацию параметров стратегии, выбор методики управления раз­мером открываемой позиции, повторное тестирование и оп­тимизацию параметров методики управления капиталом.
Целью процедуры тестирования торговой стратегии на исто­рических данных и оптимизации параметров является отбор стратегий, проявивших следующие свойства: достаточный уровень доходности; приемлемый уровень риска; устойчи­вость к изменению параметров; стабильность показателей стратегии на разных временных периодах.
В качестве показателей доходности торговой стратегии может быть использовано значение среднемесячной доходности, средней прибыли на одну сделку или другие параметры.
В качестве меры риска торговой стратегии могут применяться коэффициент Шарпа, отношение прибыли к максимально­му паданию стоимости активов (RRR), отношение средней прибыли удачных сделок к средним потерям убыточных сде­лок или другие соотношения. С этой же целью может быть использован графический метод «подводных кривых».
Для визуального анализа устойчивости показателей торговой стратегии к изменениям параметров могут использоваться трехмерные диаграммы.
Показатели работоспособности некоторых торговых страте­гий могут быть улучшены за счет использования методик управления размером открываемой торговой позиции. Дан­ные методики, как правило, основываются на различных спо­собах ограничения риска позиции, а также на анализе стати­стических свойств рассматриваемой стратегии.

Метод рыночного профиля был разработан П. Стайдлмайером (P.Steildmayer) в начале 1980-х гг. и представляет собой метод тех­нического анализа, основанный на изображении рыночной информации в специфическом графическом виде, отображающем распределение биржевых цен в течение одной или нескольких торговых сессий.
Название «рыночный профиль» получила диаграмма, которая показывает, как часто в течение торговой сессии фиксировались те или иные рыночные цены, и, таким образом, отражает распре­деление цен рыночных инструментов по частоте их наблюдения. Кратко опишем процедуру построения подобного рыночного про­филя для одного торгового дня. Для того чтобы изобразить рыноч­ный профиль торгового дня, как правило, осуществляются следу­ющие шаги:
Время торговой сессии делится на 30-минутные временные интервалы.
Далее для каждого 30-минутного интервала на графике строится столбец, подобный обычному ценовому бару, но состоя­щий из букв латинского алфавита. Каждому интервалу соответствует своя буква, например в период с 8:00 до 8:30 ставится буква «А», в период с 8:30 до 9:00 — «5» и т.д. Для рынков, открывающихся ранее 8:00 (облигации, валюты, металлы и пр.), первым двум 30-минутным интервалам соответствуют маленькие буквы «у» и «z». Буквы, изображаемые на рыночных профилях, получили название ТРО (time-price-oppotunity). Как и на штриховом графике, нижняя буква каждого столбца соответствует минимальной цене периода, а верхняя — мак­симальной цене. Пометки для цен открытия и закрытия не ставятся. Число букв, которые помещают в столбце, опреде­ляется выбранным ценовым масштабом. Отметим, что разные поставщики биржевой информации одним и тем же времен­ным периодам могут ставить в соответствие различные буквы, например на Чикагской срочной товарной бирже (СВОТ) принято буквой «А» обозначать период с 0 часов до 0 часов 30 минут.
После того как все столбцы букв (ТРО) построены, произво­дится сдвиг букв влево. Сдвиг происходит таким образом, что буквы всех столбцов, начиная со второго, перемещаются параллельно горизонтальной оси на незанятые другими буквами места как можно ближе к левому краю, определяемому первым столбцом.
• В результате такого сдвига получается диаграмма рыночного профиля, состоящая из горизонтальных строк различных ТРО, имеющих общий левый край. Число ТРО в каждой строке (т.е. длина строки) отражает число 30-минутных интервалов торговой сессии, в которые была зафиксирована соответству­ющая данной строке цена. Первый столбец диаграммы явля­ется самым высоким, а его высота соответствует ценовому ди­апазону всего торгового дня (рис. 7.95).
Построенный таким образом рыночный профиль графически отражает информацию о том, какие цены наблюдались на рынке чаще во время торговой сессии, а какие — реже. Длинные строки профиля означают, что цена провела относительно много време­ни на данном уровне, а короткие — что сделки с данной ценой фиксировались относительно редко. Форма рыночного профиля по­казывает соотношение между диапазоном изменения цен в тече­ние торгового дня и характерной длительностью сохранения цен из этого диапазона. Метод рыночного профиля предполагает, что данная форма является различной в зависимости от того, в каком состоянии находится рынок— равновесном или неравновесном. В свою очередь, равновесие или неравновесие рынка имеет суще­ственное значение для выработки оптимальных рыночных стра­тегий. Целью построения рыночного профиля является определение типа текущего состояния рынка и выдача на этой основе соответ­ствующих торговых рекомендаций. В этой связи важным являет­ся вопрос, как данный метод понимает термины рыночного рав­новесия и неравновесия.
При рассмотрении рыночных профилей рынок считается на­ходящимся в состоянии равновесия, или в равновесной фазе ры­ночного цикла, если в данный момент рыночный спрос сбалан­сирован рыночным предложением, а вся известная информация отражена в ценах. В равновесной фазе на рынке присутствуют лишь случайные колебания цен около некоторой равновесной ры­ночной цены. Если вести речь в рамках гипотезы эффективных рынков, то абсолютно эффективные рынки всегда находятся в рав­новесных фазах, а переходы между различными фазами равнове­сия в этом случае должны осуществляться мгновенно. В случае равновесия форма рыночного профиля должна иметь колоколообразный вид с максимумом, соответствующим равновесной цене (здесь мы не рассматриваем вопрос о возможном аналитическом описании формы профиля). В равновесной фазе оптимальной торговой тактикой может быть продажа активов по ценам выше рав­новесной цены и покупка этих активов по ценам ниже равновесной.



Одним из ключевых допущений технического анализа является положение о том, что финансовые рынки изменяются трендами, т.е. на рынках существуют продолжительные состояния перехода из одного равновесного состояния в другое. В течение трендов, т.е. не­равновесных состояний (или в неравновесной фазе рыночного цикла), предложение и спрос явно не сбалансированны, а форма рыночного профиля должна существенно отличаться от колоко-лообразной. В такое время на рынке наблюдается направленное движение цен и действия трейдеров должны соответствовать на­правлению этого движения. На рис. 7.96, 7.97 и 7.98 видно, что рыночные профили торговых дней в отсутствие и при наличии рыночной тенденции существенно различаются между собой.
Наблюдения показывают, что в изменениях формы рыночно­го профиля существуют определенные повторяющиеся особенно­сти, связанные с переходом рынков из равновесных состояний в неравновесные и обратно. Исследование данных особенностей может дать полезную информацию для прогнозирования дальней­ших ценовых изменений. Изучение формы рыночного цикла мо­жет быть полезным для определения текущей фазы рынка, а со­ответственно, и оптимального способа торговли.

Модой рыночного профиля называется средневзвешенная за вре­мя профиля цена с весами усреднения, равными длинам соответ­ствующих строк профиля. Мода рыночного профиля, как прави­ло, обозначается звездочкой в начале соответствующей моде стро­ки профиля. Ценовая область в пределах одного стандартного отклонения от моды профиля получила название зоны стоимости. Зона стоимости на графике обозначается вертикаль­ной чертой справа от профиля. В случае равновесного рыночного профиля зона стоимости располагается в центре и в нее попадает около 70% площади профиля. В неравновесном случае как мода, так и зона стоимости могут находиться в любой части рыночного профиля. Среди других терминов методики рыночного профиля отметим «исходный баланс», обозначающий ценовой диапазон пер­вого часа торговли, и «расширение диапазона», представляющее собой любой выход цен за пределы исходного баланса.
При рассмотрении рыночного профиля полагается, что исход­ный баланс формируется в основном краткосрочными трейдерами (работающими во внутридневном временном диапазоне), а любой существенный выход цен за пределы исходного баланса осуществ­ляется более долгосрочными инвесторами.






П. Стайдлмайер выделяет четыре типа дневных рыночных профилей.
Нормальный день. В такие дни долгосрочные трейдеры отно­сительно неактивны и краткосрочные спекулянты определя­ют торговый диапазон дня в течение первого часа сессии. Рынок находится в состоянии равновесия. Для нормальных дней характерна симметричная (или почти симметричная) форма рыночного профиля, свидетельствующая о том, что рынок находится в состоянии равновесия (рис. 7.99).
День нормального отклонения. Долгосрочные трейдеры активи­зируются и расширяют ценовой диапазон за пределы исход­ного баланса. Рыночное равновесие нарушается. Профиль становится несимметричным, поэтому возможно появление двух пиков. Расширение исходного баланса в такие дни составляет до двойной величины исходного баланса (рис. 7.100).


Трендовый день. Долгосрочные трейдеры особенно активны. Расширение диапазона существенно превышает исходный ба­ланс, цены движутся в одном направлении, а сессия закрывается вблизи ценового экстремума. Рынок — в сильно нерав­новесном состоянии (рис. 7.101).
Нейтральный день. В нейтральные дни рынок находится в со­ стоянии неопределенности. Долгосрочные трейдеры сначала расширяют диапазон в одну сторону от исходного баланса, затем разворачиваются и расширяют его уже с противополож­ной стороны. Нейтральные дни, как правило, означают, что участники торговли не уверены в продолжении тренда и ожидают либо его подтверждения, либо появления признаков раз­ ворота. Относительно небольшая зона стоимости рыночного профиля в сочетании с расширениями диапазона в обе стороны от исходного баланса свидетельствует о приблизительном равенстве сил «быков» и «медведей» на рынке. Формирование профиля с такими чертами может означать перерыв в действии предшествующей тенденции. Хотя форма профиля в этом слу­чае может быть симметричной, в нейтральные дни рынок не находится в состоянии равновесия (рис. 7.102). Основной задачей исследования рыночных профилей являет­ся своевременное определение момента повышения активности долгосрочных участников биржевой торговли и прогноз того, ка­кое влияние эта активность окажет на рынок.
В частности, одним из признаков усиления активности дол­госрочных трейдеров является увеличение зоны стоимости рыноч­ных профилей. Расширение зоны стоимости в течение тренда может рассматриваться как подтверждение действующей тенденции.











Напротив, уменьшение зоны стоимости в течение тренда мо­ жет свидетельствовать об ослаблении тенденции и рассматриваться как опережающий признак разворота тренда.
Определенные выводы о состоянии рынка можно также сде­лать при рассмотрении взаимного расположения исходного балан­са профиля и зоны стоимости предыдущего торгового дня. Напри­мер, «медвежьим» сигналом считается расположение максимума исходного баланса ниже зоны стоимости предшествующей сессии.
Описание различных признаков развития рынков на изобра­жениях рыночных профилей можно найти в дополнительных ис­точниках информации в конце главы.
Кроме изучения отдельных особенностей поведения дневных рыночных профилей интерес представляет рассмотрение рыноч­ных профилей различных рыночных фаз. Длительность периодов равновесия и неравновесия на рынке постоянно изменяется и, как правило, не равна одной торговой сессии. Следовательно, если стоит задача построить рыночный профиль для всей равновесной или неравновесной фазы, то выбирают период времени, отличный от торгового дня, таким образом, что на графике образуется по­следовательность рыночных профилей, построенных за различные периоды времени и отражающих разные состояния движения рынка. Следует отметить, что разделение истории движения цен на фазы со своими рыночными профилями может быть осуществ­лено неоднозначно и определяется в значительной мере субъек­тивным решением аналитика.
Метод рыночного профиля основан на существенно отлича­ющемся от рассмотренных ранее способе представления рыноч­ной информации. Новый подход к отображению данных приво­дит и в этом случае к новым возможностям прогнозирования. Как и в других видах графического анализа, здесь также необходимо принимать во внимание наличие нескольких параметров (цено­вой масштаб, выбор длительности бара для построения профиля (30 минут, 15 минут) и пр., от значения которых может зависеть результат анализа.

В качестве важного признака продолжения текущего тренда мы уже упоминали окна — разрывы цен на графиках японских све­чей. Кроме того, что окна являются фигурами продолжения трен­да, в анализе японских свечей утверждается, что цены в областях окон становятся важными зонами поддержки или сопротивления тренду. Считается, что если окно образуется на растущем тренде, то последующее понижательное коррекционное движение цен должно завершиться где-то внутри этого окна. Точно так же су­ществующее окно на падающем тренде ограничивает его после­дующую повышательную коррекцию.
































Окна в традиционном японском анализе также являются эле­ментами более сложных моделей продолжения тренда. К ним от­носятся: «разрыв тасуки», «игры на разрывах» и «отрыв смежных белых свечей».
«Разрыв тасуки вверх» происходит после роста цен, когда после белой свечи, образующей ценовой разрыв, появляется черная све­ча. Цена открытия черной свечи должна находиться в пределах тела белой свечи, а цена закрытия — ниже тела белой свечи. Тела обеих свечей должны быть примерно одинаковы (рис. 7.49). В этом случае утверждается, что закрытие черной свечи часто является окончанием коррекции и может служить хорошим моментом для покупки. Однако если разрыв заполняется («окно закрывается»), а цены продолжают падать, то модель считается неудавшейся и сиг­нал на покупку отменяется. Обратное справедливо для «разрывов тасуки вниз».

а)            Ь)

Рис. 7.49. «Разрывы тасуки» вверх (а) и вниз (А)

Для продолжительных рыночных тенденций характерна ситу­ация, когда после существенных повышений или понижений цен рынок берет передышку и некоторое время находится в состоя­нии «бокового» движения в ценовом диапазоне вблизи достигну­тых экстремумов. Если после периода такого движения на графике цен появляется японская свеча, образующая разрыв (окно) с пре­дыдущим диапазоном, то появляется возможность игры в направ­лении предыдущего тренда, а такая ситуация называется «играми на разрывах» (рис. 7.50). Соответственно, когда текущий тренд яв­ляется растущим, то фигура является «играми на разрывах вверх», а когда текущий тренд является падающим, то — «играми на раз­рывах вниз».


Если при восходящей тенденции появляется белая свеча, об­разующая поднимающееся окно с предыдущей свечой, а за ней следует еще одна белая свеча почти такого же размера, причем обе белые свечи имеют близкие цены открытия, то данная фигура на­зывается «отрывом вверх смежных белых свечей». «Отрыв вверх смежных белых свечей» является «бычьей» моделью продолжения тенденции. На графиках встречается также модель, называемая «отрыв вниз смежных белых свечей», которая образуется на нис­ходящем тренде и рассматривается как «медвежья» модель продол­жения тенденции (рис. 7.51).
Перечислим еще несколько характерных для анализа японских свечей моделей продолжения тренда, уже не связанных с образо­ванием ценовых разрывов.


Модель « три метода» является японским аналогом западных графических моделей консолидации типа «флаг» или «вымпел». «Три метода» имеют «бычью» и «медвежью» разновидности. «Бы­чья» фигура «три метода» образуется, во-первых, длинной белой свечой, во-вторых, группой понижающихся свечей с небольши­ми телами и, в-третьих, еще одной длинной белой свечой. Все свечи модели должны удовлетворять следующим требованиям: группа понижающихся свечей не должна выходить за пределы ценового диапазона первой свечи (включая тени), цена открытия последней свечи должна быть не ниже цены закрытия предыду­щей, а цена закрытия последней свечи должна быть выше цены закрытия первой свечи фигуры (рис. 7.52).


а)            Ь)
Рис. 7.52. «Бычья» (а) и «медвежья» (Ь) модели «три метода»
«Медвежья» фигура «три метода» формируется аналогично, но с той разницей, что первая и последняя свечи являются черными, а свечи в центральной группе повышаются. И в «бычьей», и в «мед­вежьей» модели свечи центральной группы могут быть любого цвета, но, как правило, их цвет не совпадает с цветом крайних све­чей модели. Чаще всего в центральной группе образуется три све­чи, но их может быть две или больше трех.


Модель «разделение» является признаком возобновления дви­жения в направлении тренда после временной коррекции. Когда на восходящем тренде после черной свечи образуется белая све­ча, то говорят о формировании «бычьей» модели типа «разделе­ние», если выполняются следующие условия: цена открытия бе­лой свечи близка к цене открытия предшествующей черной све­чи и является минимальной ценой данного периода. Напротив, когда на нисходящем тренде после белой свечи формируется чер­ная, причем ее цена открытия близка к цене открытия предыду­щей белой свечи и является максимальной ценой периода, гово­рят о «медвежьем» разделении.






Мы перечислили лишь несколько типов графических фигур из большого многообразия моделей, используемых в анализе япон­ских свечей Краткое описание данных фигур имеет цель приве­сти пример того, как иной способ графического представления ценовой информации приводит к появлению другой, представля­ющей новые возможности совокупности графических моделей технического анализа (по сравнению с рассмотренными ранее моделями на линейных и штриховых графиках). Уже из приведен­ных моделей видно, что в отличие от рассмотренных ранее запад­ных графических структур японские фигуры, состоящие всего из нескольких (чаще всего двух-трех) свечей позволяют получить существенный материал для прогнозирования.
Более подробное и систематическое описание метода анализа японских свечей можно получить из приведенных в конце главы дополнительных источников информации.
Интерпретация японских свечей, как и любой другой вид гра­фического анализа, не является вполне точной и однозначно оп­ределенной процедурой. При рассмотрении графической структу­ры состоящей из японских свечей, перед аналитиком неизбежно встает ряд вопросов. Например, насколько длинной должна быть нижняя тень свечи и насколько короткой верхняя, чтобы эту свечу можно было считать молотом? Насколько близки должны быть цены открытия и закрытия свечи, чтобы определить ее как доджи?








Как велик должен быть ценовой разрыв между первыми двумя свечами в структурах типа «звезд»? Можно ли рассматри­вать фигуру как «звезду», если такого разрыва вообще нет, а тела первых свечей только касаются друг друга? Каков должен быть разрыв в окне, чтобы оно представляло собой значимую фигуру продолжения тенденции? С аналогичной ситуацией мы уже встре­чались при анализе традиционных западных графиков.
При рассмотрении фигур, описанных в четвертой главе, как правило, приходится решать вопросы, насколько значимым явля­ется пробой того или иного уровня, насколько уверенно цены выходят за пределы ограничивающих модель линий и пр. Разные аналитики вправе давать на эти вопросы различные ответы. При ис­следовании как классических графических моделей, так и фигур, состоящих из японских свечей (равно как и любых других струк­тур), часто может оказаться полезным использовать дополнитель­ные признаки.
В частности, при исследовании обычных графических фигур подтверждением истинности пробоя можно считать увеличение торгового объема или наблюдение за направлением изменения цен после завершения модели. При анализе японских свечей торгово­му объему также придается большое значение. Поскольку факти­чески определяющей для классификации «свечной» фигуры явля­ется форма заключительной свечи модели (именно она, как пра­вило, определяет направление дальнейшего движения цен), то резкое увеличение объема торгов в течение последней свечи мо­жет служить дополнительным подтверждением правильности ин­терпретации.

Перечисляя разновидности одиночных японских свечей, мы отмечали ранее, что признаками разворота рыночных тенденций служат формирование доджей, молотов, висельников и падающих звезд. Характерное для перечисленных свечей малое тело говорит о выравнивании сил покупателей и продавцов, что после сильно­го тренда может свидетельствовать, как минимум, об ослаблении предшествующей тенденции. Таким образом, названные свечи можно считать разворотными графическими моделями, состоящи­ми из одной свечи.
Примерами моделей разворота, состоящих из двух японских свечей, являются «поглощение», «темные облака» и «просвет в об­лаках».
Если в течение падающего тренда на графике после черной свечи образуется белая свеча, причем тело белой свечи перекры­вает тело предшествующей черной, то говорят, что на рынке на­блюдается «бычье» поглощение (рис. 7.20, а). Аналогично, если пос­ле растущего тренда за белой свечой следует такая черная, что ее тело перекрывает тело предшествующей белой, то говорят о «мед­вежьем» поглощении (рис. 7.20, Ь). Чем больше тело второй свечи по сравнению с телом первой, тем более значимой считаются та­кие фигуры. Фигуры поглощения в анализе японских свечей рас­сматриваются как важные признаки разворота тенденции, по­скольку они означают, что в определенный момент тренд ослабе­вает настолько, что становятся возможными сильные движения цен в противоположном этому тренду направлении.


а)            Ь)

Рис. 7.20. «Бычье» (в) и «медвежье» (А) поглощение
Примеры «бычьего» и «медвежьего» поглощения изображены на рис. 7.21-7.24.

Рис. 7.24. Пример «бычьего» поглощения на графике цен акций РАО ЕЭС России
 «Медвежьей» разворотной фигурой являются «темные облака». «Темные облака», как и «медвежье» поглощение, образует на рас­тущем тренде следующая за белой свечой черная. Однако здесь черная свеча еще не полностью перекрывает белую. В случае «тем­ных облаков» требуется, чтобы открытие второй свечи было выше закрытия первой свечи, а закрытие второй свечи находилось внут­ри тела первой близко к ее открытию (рис. 7.25, а). В данной си­туации «темные облака» отражают неспособность «быков» закре­питься на достигнутых ценовых максимумах, что может свидетель­ствовать об ослаблении восходящей тенденции.


Аналогично «темным облакам» «бычья» разворотная фигура называется «просветом в облаках». Зеркально предыдущей моде­ли «просвет в облаках» образуется после падающего тренда в виде черной (первой) и белой (второй) свечи, причем цена открытия второй свечи находится ниже цены закрытия первой, а цена за­крытия второй свечи располагается внутри тела первой вблизи цены ее открытия (рис. 7.25, Ь). Здесь достижение ценами новых минимумов с закрытием ниже закрытия предыдущего периода сигнализирует о возможном сломе падающего тренда.


а)            Ь)

Рис. 7.25. «Темные облака» (а) и «просвет в облаках» (Ь)

Примеры моделей «темные облака» и «просвет в облаках» при­ведены на рис. 7.26—7.31.
Следующие разворотные фигуры, как правило, образуются двумя либо тремя японскими свечами и отличаются от других фигур наличием в их составе «звезд».

«Звездой» называется японская свеча с маленьким телом, об­разующим ценовой разрыв с большим телом предыдущей свечи. Допускается пересечение теней этих двух свечей, причем цвет звезды значения не имеет (рис. 7.32.). Если «звезда» представляет собой доджи, то она называется «звездой доджи» (рис. 7.33.). Формирование «звезд» свидетельствует о том, что силы «медве­дей» и «быков» на рынке стали равны, а значит, можно говорить об ослаблении тенденции. Примеры «звезд» на реальных ценовых графиках изображены на рис. 7.34—7.37.
Кроме уже описанной «падающей звезды» различают и другие разновидности звезд:
«утренняя звезда»',
«вечерняя звезда»;
«звезды доджи».



Рис. 7.26. Пример «темных облаков» на графике цен акций


« Утренняя звезда» является моделью разворота, образующей­ся в основании (низшей фазе) рынка. «Утренняя звезда» состоит из черной свечи с длинным телом, следующей за ней с разрывом свечи с маленьким телом (ее цвет значения не имеет) и третьей, белой свечи, тело которой перекрывает значительную часть тела пер­вой свечи (рис. 7.38, а). «Утренняя звезда» демонстрирует, что после временного равновесия сил «быки» одержали верх и произошел слом господствовавшей до этого момента нисходящей тенденции.
«Вечерняя звезда» — зеркальный аналог «утренней звезды», напротив, является сигналом «медвежьего» разворота рынка. «Ве­чернюю звезду» образуют длинная белая свеча, следующая за ней «звезда» и черная свеча с телом, существенно перекрывающимся телом первой свечи этой же конструкции (рис. 7.38, Ь). Как для «утренней звезды», так и для «вечерней звезды» главным крите­рием значимости фигуры считается степень взаимного перекры­вания тел первой и третьей свечей. Разрыв между телами третьей и второй
свечей данных моделей также повышают вероятность последующего разворота.
























Как отмечалось ранее, « падающая звезда» также представляет собой модель, предупреждающую о возможном окончании роста цен, однако «падающая звезда» считается в анализе японских све­чей менее значимой фигурой, чем «утренняя звезда» и, тем более, чем «утренняя звезда доджи».
Примеры проявления «звезд» различного типа приведены на рис. 7.40-7.48.

После того как определены основные торговые принципы, составлены алгоритмы выдачи торговых сигналов и выбраны не­обходимые числовые параметры, получившийся предварительный вариант механической торговой системы нуждается в проверке работоспособности. Кроме того, если имеются несколько возмож­ных вариантов торговых систем, необходимо определить, какой вариант стратегии или какой набор параметров является наибо­лее предпочтительным для реальной торговли на конкретном фи­нансовом рынке. Единственное, что можно предпринять в этом направлении, — проанализировать, как рассматриваемые страте­гии работали бы в предыдущее время. Это означает, что можно проверить и сравнить, как изменялся бы торговый капитал инве­стора, если бы этот инвестор действовал, исходя из данных стра­тегий, в некоторые предшествовавшие временные периоды.
При выборе временного промежутка для подобного тестиро­вания торговых стратегий обычно руководствуются следующими соображениями:
Период тестирования должен быть достаточным для того, что­ бы проверить работоспособность торговой стратегии в различ­ных рыночных ситуациях. Обычно считается, что для заслуживающей доверия проверки временной интервал должен по­ зволять системе выдать сигналы не менее чем на 100 сделок.
Одновременно период проверки не должен быть настолько велик, чтобы за это время рыночные условия изменились на­ столько, что тестирование системы на начальном этапе этого периода не представляло бы существенного интереса.
В оптимальном варианте следовало бы проверить торговую стратегию на достаточно длительном временном отрезке (напри­мер, 5 лет), а затем рассмотреть результаты ее работы как для всего этого интервала в целом, так и для отдельных составляющих вре­менных промежутков. Такой подход позволяет оценить времен­ную устойчивость стратегии, т.е. способность системы показывать удовлетворительные результаты на различных временных интер­валах. В частности, стратегия, общий положительный результат которой получен в основном за первый год тестирования, вызы­вает меньше доверия, чем стратегия, показавшая близкие резуль­таты за все годы или хотя бы за большую часть лет, на которых производилась проверка.
О критериях оценки торговых стратегий пойдет речь ниже, но при любой проверке систем следует понимать, что оценить резуль­тативность их работы можно лишь на прошлых данных. Такая оценка нисколько не гарантирует успешности стратегий в буду­щем — в новых рыночных ситуациях. Можно сузить круг исполь­зуемых стратегий путем отказа от систем, которые уже показали неудовлетворительные результаты на исторических ценовых дан­ных, и надеяться, что грядущие рыночные изменения будут не настолько значительными, чтобы существенно ухудшить резуль­тативность оставшихся систем.
Основой оценки работоспособности торговой стратегии на прошлых данных является анализ кривой дохода, полученной в результате симуляции использования данной стратегии на определенном историческом интервале. Предполагается, что инвестор вкладывает определенный капитал (например, 1000 долл.) в тор­говую позицию на основании сигналов механической торговой системы, и рассматривается зависимость величины торгового счета от времени. Имеющиеся компьютерные программы тестирования торговых стратегий, как правило, предлагают два варианта пост­роения кривой дохода.
Первый вариант исходит из того, что в каждую сделку вкла­дывается один и тот же фиксированный капитал. Второй вариант предполагает реинвестирование прибыли от сделок, т.е. каждая позиция открывается на всю текущую величину торгового счета инвестора. Первый подход представляется более корректным, так как в этом случае доли всех позиций в общем результате имеют одинаковый вес. Следует отметить, что в данном подразделе об­суждается оценка торговых систем, не включающих методы оп­ределения оптимального размера торговой позиции.
Механические торговые системы могут содержать правила открытия как длинных, так и коротких торговых позиций. Чтобы отделить оценки результативности позиций обоих типов друг от друга, как правило, такие системы рассматриваются как совокуп­ность двух торговых систем: стратегии, содержащей только длин­ные позиции, и стратегии, содержащей только короткие позиции. Выбор параметров таких стратегий также производится независимо.


При оценке торговых стратегий по кривым дохода определя­ющими являются четыре главных критерия:
показанная на исторических данных доходность стратегии;
сопряженная с доходностью степень неопределенности, или торгового риска;
устойчивость стратегии к изменению параметров;
временная стабильность стратегии.
Историческая доходность стратегии является величиной, по­казывающей, насколько прибыльной в принципе может быть дан­ная торговая стратегия и имеет ли смысл ее практическое исполь­зование. Наиболее часто применяемым способом измерения дан­ной величины служит вычисление средней месячной доходности стратегии, т.е. отношение полученной за месяц прибыли/убытков к вложенному капиталу с учетом трансакционных затрат (комис­сии биржи, расчетной и клиринговых организаций, вознагражде­ние брокера и т.д.).
Другим способом оценки доходности системы может являть­ся подсчет средней величины прибыли, полученной в результате одной сделки. Последний подход имеет тот недостаток, что он применим только для сравнения стратегий с одинаковым числом сделок в единицу времени. Это же ограничение присуще величи­не средней доходности одной сделки, иногда называемой средним геометрическим стратегии и равной среднему отношению капи­талов после и до сделки.
Кроме средней относительной доходности торговой системы для анализа стратегии важно оценить уровень изменений парамет­ров стратегии (в частности, той же доходности) за период тести­рования. Степень колебаний кривой дохода может рассматривать­ся как мера риска инвестора при использовании торговой страте­гии. Способы количественной оценки колебаний доходности могут быть различными: в частности, в качестве меры риска мо­жет использоваться стандартное отклонение средней месячной доходности стратегии. Предполагается, что, чем больше отклоне­ние месячной доходности от среднего значения, тем больше не­определенность прибыли и тем более рискованным является ин­вестирование по данной стратегии.
При работе на финансовых рынках бывают случаи, когда ин­вестору необходимо закрыть торговую позицию до поступления соответствующего сигнала системы, поэтому иногда в качестве дополнительной оценки риска представляет интерес подсчет мак­симального изменения стоимости торгуемого актива против от­крытой позиции. Такое изменение в англоязычной литературе обычно носит название дродаун (дгсмдощп) в отличие от движения цен в сторону открытой позиции, называемом ран-ап (гип-ир).
Путем оценки доходности и риска, показанных торговой стра­тегией на исторических данных, из набора возможных стратегий и параметров должны быть отобраны системы с приемлемыми значениями этих показателей. Однако недостаточно зафиксиро­вать набор параметров стратегии, показывающий хорошие резуль­таты на прошлых временных отрезках. Важно также убедиться, что данный набор параметров не является случайным. Если опреде­ленный ряд параметров не является случайно подогнанным под кон­кретные данные, то набор близких по значениям параметров должен приводить к сходным результатам при тестировании системы.
Это свойство стратегии называется устойчивостью к измене­нию параметров. Целью проверки стратегии на такого рода устой­чивость является поиск относительно широких областей измене­ния параметров, дающих приемлемую результативность системы. В случае использования в стратегии двух числовых параметров может быть применено построение трехмерных графиков, где по одной оси изображается величина результативности (например, доходность), а на двух других откладываются значения парамет­ров. При этом искомые области параметров должны представлять собой относительно пологие максимумы (или минимумы — в слу­чае исследования меры риска), а области резких пиков должны быть отброшены.
Принцип устойчивости к изменению параметров является клю­чевым при проведении оптимизации торговых стратегий. Выбор па­раметров системы представляет существенное, если не определя­ющее значение для результативности стратегии в будущем. Путем усложнения стратегии, увеличения числа и подгонки значений ее параметров можно добиться того, что на исторических данных стратегия будет демонстрировать очень хорошие результаты.

Однако наблюдения показывают, что такие системы, как пра­вило, неудовлетворительно работают в реальной торговле. Это происходит из-за того, что наилучший набор параметров для не­которого промежутка времени не является таковым для другого периода. Более успешные торговые результаты показывают сис­темы с относительно небольшим числом оптимизируемых пара­метров, область приемлемых значений которых является достаточно широкой. Выбор параметров из средней части данной области, как правило, позволяет добиться необходимой устойчивости стратегии.
Кроме того, как отмечалось ранее, удовлетворительный выбор принципов и параметров торговой стратегии должен обеспечивать ее временную стабильность, т.е. такое поведение, когда хорошая результативность должна воспроизводиться системой в течение большей части тестируемого периода, а не быть результатом не­скольких интервалов сверхприбыльной торговли.
Кроме показателей, измеряющих по отдельности доходность и риск торговой стратегии, для анализа механических систем мо­гут быть использованы показатели, оценивающие систему с точ­ки зрения отношения этих двух характеристик.
В качестве одной из таких характеристик может применяться коэффициент Шарпа, обычно используемый для решения сход­ной задачи — оценки деятельности финансового управляющего:
SR = (E-I)/sd,
где Е— средняя доходность в прошлом; I— безрисковая процент­ная ставка; sd— стандартное отклонение прибыли.
Часто используется сокращенная форма вычисления коэффи­циента Шарпа, не учитывающая безрисковую ставку:
          
            SR = E / sd
При вычислении стандартного отклонения доходности важно правильно выбрать интервалы, за которые считаются отдельные доходности. С этой целью, как правило, используются недельные или месячные периоды.
Коэффициент Шарпа характеризует отношение доходности торговой стратегии к риску, показанное на прошлых ценовых дан­ных. Аналогично подходам, связанным с рассмотрением других показателей работы стратегий, после вычисления данной величи­ны выбираются стратегии с наиболее высокими коэффициента­ми Шарпа, и предполагается, что на будущих данных система по­кажет близкие результаты.
Иногда в качестве средней доходности (недельной, месячной и пр.) используют не среднее арифметическое, а среднее геомет­рическое значение, выраженное в процентах годовых. Такой под­ход позволяет оценить будущую доходность не только за следу­ющий временной интервал (неделю, месяц), но и за более широ­кий период с учетом реинвестирования прибыли.


Стандартное отклонение, использующееся в коэффициенте Шарпа, оценивает волатильность доходности, не делая различий между колебаниями доходности вверх и вниз от среднего значе­ния. Очевидно, что для целей оценки рискованности стратегии такой подход не вполне точен. Следующий коэффициент, пред­ложенный для оценки торговых систем Д. Швагером, не имеет этого недостатка. Величина RRR (return retracement ratio) представ­ляет собой отношение прибыли к максимальному падению сто­имости активов и рассчитывается по формуле
RRR = R / AMR
где R — отношение прироста активов за год к стоимости активов на начало года при условии реинвестирования прибыли; АМR — усредненное за год максимальное месячное снижение стоимости активов, являющееся большей из следующих величин:
максимального снижения с момента предыдущего пика сто­имости активов;
максимального снижения до последующего минимума стоимости активов.
Видно, что коэффициент RRR (в отличие от коэффициента Шарпа) оценивает риск по отрицательным изменениям стоимо­сти торгуемых активов, не учитывая, таким образом, отклонения доходности в большую сторону.
Для оценки работы торговых стратегий на исторических дан­ных также могут оказаться полезными графические методы, в частности рассмотрение графиков размера чистых активов и «под­водных кривых».
График зависимости величины чистых активов (NAV —net asset value) показывает размер активов инвестора в каждый момент времени исходя из предположения, что размер начального капи­тала составляет, например, 1000 долл. Крутизна данного графика характеризует прибыльность используемой инвестором торговой стратегии, а изломанность кривой дает наглядное представление о риске системы.
«Подводная кривая» соединяет точки, изображающие относи­тельные снижения стоимости активов на конец месяца, измерен­ные от последнего максимума. «Подводная кривая» отражает наи­больший процентный убыток в конце месяца исходя из того, что позиция была открыта на предыдущем максимуме стоимости ак­тивов, или, другими словами, показывает наихудшую переоцен­ку активов за торговый месяц. Точки с определенными таким об­разом ординатами изображаются под горизонтальной шкалой гра­фика (отсюда название — «подводная кривая»). Если в текущем месяце был достигнут новый максимум величины активов, над нулевой линией изображается вертикальный штрих. Чем меньше амплитуда «подводных кривых», тем менее рискованной можно считать исследуемую торговую стратегию.
Каждый из перечисленных показателей эффективности рабо­ты торговых систем характеризует работоспособность стратегии со своей стороны. Выбор тех или иных показателей для заключения об удовлетворительном или неудовлетворительном поведении стратегии во многом определяется индивидуальными соображе­ниями аналитика, однако обязательным является наличие оцен­ки с помощью данных показателей механической торговой сис­темы с двух точек зрения — с точки зрения доходности и с точки зрения уровня риска.

Одной из наиболее важных задач технических аналитиков яв­ляется по возможности более раннее и достоверное выявление на­чала и завершения рыночных трендов. Поэтому интерес представ­ляют попытки количественного описания силы существующих в текущий момент на рынке тенденций. Математические функ­ции рыночных параметров (цены, объема и пр.), конструируемые с целью количественного описания рыночных трендов, получили название осцилляторов технического анализа.
Использование термина «осцилляторы», по-видимому, вызва­но специфическим поведением данных функций, которые, как правило, являются ограниченными сверху и снизу и изменяются в некотором диапазоне между минимальными и максимальными значениями («осциллируют»). Если графические модели представ­ляют собой совокупности качественных признаков развития или завершения рыночных тенденций, то осцилляторы являются ин­струментом технического анализа, численно характеризующим силу наблюдаемой тенденции или свидетельствующим об ее отсут­ствии. Увеличение описанной подобным образом силы тренда может расцениваться как признак зарождения новой или усиле­ния имеющейся тенденции, тогда как уменьшение данной вели­чины может свидетельствовать о приближающемся сломе тренда. В отличие от рассмотренных ранее методик технического анали­за финансовых рынков построение и исследование осцилляторов, вообще говоря, не является графическим методом. Хотя для изу­чения осцилляторных функций строятся графики, в данном слу­чае графическое построение не является обязательным в отличие, например, от метода графических моделей. Исследование пове­дения осцилляторов может использоваться в техническом анали­зе как совместно с рассмотрением графических моделей (трендовых и бестрендовых), так и самостоятельно.
В данной главе будут рассмотрены примеры построения по­добных функций, описаны возможные приемы их анализа и ис­пользования в торговле. Выбор приведенных в качестве примеров осцилляторов не означает, что именно эти функции являются наиболее полезными и эффективными для изучения рыночных трендов, а лишь служит цели описать типичные методики разра­ботки и применения данного инструмента технического анализа. Далее будут кратко рассмотрены следующие осцилляторы:
Скорости рынка.
Темпа изменений.
Двойной скользящей средней.
Схождения—расхождения скользящих средних.
Индекса относительной силы.
Стохастический.
Уильямса.
Индикаторов направленного движения.
Параболических индикаторов.
TD-индекса расширения диапазона.

В третьей главе, когда шла речь о способах распознавания рыночных трендов, был описан метод определения тенденций, свя­занный с построением скользящих средних значений цен. В част­ности, утверждалось, что признаком зарождения или слома рыноч­ных трендов может являться изменение направления движения скользящих средних. Скользящие средние кривые с относитель­но небольшим периодом усреднения («быстрые» скользящие) быстрее изменяют свое направление с изменением направления движения цен, чем скользящие с большим периодом усреднения («медленные» скользящие). В качестве одного из способов фик­сации момента изменения направления скользящей средней воз­можно использовать точку пересечения «быстрой» скользящей средней более «медленной» скользящей средней кривой. Однако скользящие средние могут быть полезны не только для определе­ния начала и конца тенденций, но и для характеристики силы трендов.
Поскольку скользящие средние с относительно небольшими периодами усреднения быстрее «медленных» скользящих отслежи­вают динамику цен, то, чем сильнее меняются цены на рынке, тем сильнее должны отличаться друг от друга «быстрая» и «медлен­ная» скользящие. Это наблюдение лежит в основе построения сле­дующего осциллятора технического анализа — осциллятора двой­ной скользящей средней.













Двойная скользящая средняя (ДСС) — это пара скользящих средних кривых с разными периодами усреднения. Для того чтобы получить осциллятор двойной скользящей средней, надо из значения «быстрой» скользящей средней вычесть значение «медленной» скользящей средней. При растущей тенден­ции значение осциллятора ДСС принимает положительные зна­чения, при падающей тенденции, напротив, значение осциллятора ДСС становится отрицательным (рис. 5.12). Предполагается, что чем сильнее текущая тенденция, тем больше абсолютное значе­ние осциллятора ДСС. Рост осциллятора ДСС в положительной области означает усиление восходящего тренда; падение осцилля­тора ДСС, находящегося в отрицательной области, означает уси­ление нисходящего тренда. Уменьшение значения положительного осциллятора ДСС свидетельствует об ослаблении растущего тренда и может являться опережающим признаком его слома («медвежье» расхождение) (рис. 5.13). Аналогично рост отрицательного осцил­лятора ДСС говорит об ослаблении падающего тренда («бычье» расхождение) (рис. 5.14). Если кривая осциллятора сильно изре­зана, то для определения направления движения осциллятора не­обходимо рассматривать взаимное расположение его максимумов и минимумов или сглаживать кривую путем построения скользя­щих средних. Пересечение осциллятором ДСС нулевой линии является подтверждающим признаком смены рыночной тенден­ции на противоположную.


Так же как и в случае осцилляторов скорости рынка и темпа изменений, нахождение осциллятора ДСС в областях, близких к экстремальным значениям (зонах перекупленное™ и перепро­данное™), может рассматриваться либо как ранний признак пос­ледующего ослабления тренда, либо как дополнительный признак условий «бычьего» и «медвежьего» расхождения (рис. 5.15).
Для построения осциллятора ДСС можно использовать все типы скользящих средних значений: простой, линейно-взвешен­ный и эспоненциалъно- взвешенный. Выбор типа скользящей и па­раметра усреднения производится каждым исследователем само­стоятельно, исходя из условий стоящей перед ним задачи. Чаще всего встречаются упоминания об использовании для построения осциллятора ДСС экспоненциально-взвешенных скользящих средних.
Осциллятор ДСС зависит от значений двух числовых парамет­ров — периодов усреднения «быстрой» и «медленной» скользящих средних.
Модификацией описанного осциллятора ДСС является осцил­лятор, в котором разность двух скользящих средних дополнитель­но делится на значение «медленной» скользящей.
















Таким образом получается относительная разность скользящих средних, позво­ляющая, подобно осциллятору темпа изменений, нивелировать влияние изменения общего уровня рыночных цен на поведение осциллятора.

Осциллятор Ларри Уильямса %R основан на том же принци­пе, что и стохастический осциллятор, и фактически представляет собой модифицированную формулу быстрой линии %K стохастика:

%R = 100x[(Hn – C)/(Hn – Ln)]
где С— последняя цена закрытия; Lп — минимальная цена за по­следние п торговых периодов; Hn — максимальная цена за послед­ние п торговых периодов.
Шкала осциллятора Уильямса перевернута, и максимальной силе растущего тренда здесь соответствует нулевое значение ос­циллятора, а максимальной силе падающего тренда — значение, равное 100 (рис. 5.23).




К функции % К применимы все основные принципы анализа осцилляторов.
Формула осциллятора Уильямса также содержит один число­вой параметр.

Первый этап циклического анализа является исключительно важным для достижения конечного успеха и заключается в пра­вильном выборе данных для исследования. Кратко перечислим ос­новные принципы, которыми должны руководствоваться аналити­ки при отборе ценовой информации для последующего анализа:
В начале исследования должны быть сделаны хотя бы прибли­зительные предположения о возможных временных характе­ристиках (период, частота) предполагаемых периодических зависимостей. Основой таких предположений могут быть раз­ личные доводы, в частности гипотезы о природе циклов, ви­зуальный анализ графиков и пр.
Временной промежуток предстоящего исследования данных должен быть выбран таким образом, чтобы охватывать достаточное для обнаружения периодичности число периодов предполагаемых циклов. С этой точки зрения интервал исследова­ния должен быть как минимум на порядок больше характер­ного времени предполагаемого цикла. Одновременно период анализа не должен быть чрезмерно велик, так как на слишком больших интервалах в циклах могут случаться многочисленные смещения фаз из-за воздействия различных внешних фак­торов. Обычно рекомендуется выбирать отрезок исследования порядка 20—30 возможных периодов анализируемых циклов.
Тип временного бара (годовой, квартальный, месячный, не­ дельный, дневной, часовой и т.д.) исследуемого графика дол­ жен быть таким, чтобы его длительность была значительно меньше периода предполагаемой цикличности. Невыполнение этого требования, очевидно, приведет к невозможности выде­лить данный цикл.
Особое внимание должно быть уделено моментам резких из­менений рыночных цен. Экстремальные движения на финан­совых рынках могут быть вызваны существенным изменени­ем внешних условий, влияющим на параметры цикличности рынка. Таким образом, характеристики циклов до и после дан­ных изменений могут различаться. По этой причине рекомендуется выбирать для исследования участки ценовых графиков, не содержащие необычно резких пиков.
На первом этапе необходимо также качественно охарактери­зовать силу и длительность трендовой составляющей движения цен. Присутствует ли на выбранном временном интерва­ле тренд и каково характерное время трендовых изменений в выбранном временном масштабе, можно оценить путем визуальной проверки ценового графика.
Второй этап анализа заключается в предварительной обработке выбранной информации. С отобранными на первом этапе данны­ми обычно производят следующие действия:
Сначала все ценовые данные должны быть переведены в ло­гарифмический масштаб с целью частичного устранения вли­яния на циклическую составляющую изменения общего уровня цен, которое может происходить в результате трендовых движений. Если не логарифмировать данные, то появятся иска­жения в амплитуде цикла при высоких и низких уровнях цен.
Далее проводится сглаживание ценового ряда для устранения случайных колебаний. Если предположить, что период случай­ ной составляющей ценового движения существенно меньше периода предполагаемой циклической составляющей (соответственно, частота случайных колебаний больше частоты пери­ одических колебаний), то с этой целью можно использовать построение скользящей средней ценовых значений с периодом усреднения не менее характерного времени случайных изменений, но короче периода возможного цикла. В этом случае применение скользящей средней играет роль разновидности методов частотной фильтрации, разделяющих составляющие движений цен с различными частотами колебаний.
Третий этап исследования представляет собой собственно вы­деление циклической зависимости. Этот этап состоит, во-первых, из более точного, чем на первом этапе, определения вероятных пе­риодов циклов и, во-вторых, из снятия направленности данных, т.е. отделения циклической составляющей от трендового движения цен.

Хотя визуальный анализ ценовых графиков позволяет оценить характерные периоды некоторых циклов, эта оценка является очень приблизительной. Более того, визуально трудно выделить комбинацию нескольких наложенных друг на друга периодических колебаний с разными периодами. Для точной количественной оценки присутствующих в изменениях цен колебаний в настоя­щее время чаще всего используют спектральный анализ. Метод спектрального анализа заключается в том, что наблюдаемая зави­симость изменения исследуемой величины (в нашем случае — рыночных цен) от времени представляется в виде суммы гармо­нических колебаний с разными частотами. Вклады разных слага­емых данной суммы, как правило, различаются и определяются амплитудой колебаний на определенной частоте. Зависимость такой амплитуды от частоты составляющих гармонических ко­лебаний называется спектром исследуемой временной функции (в нашем случае — функции цены от времени). Разложение ис­следуемых функций на гармонические составляющие и определе­ние амплитуд этих составляющих требуют большого объема вы­числений и проводятся с помощью компьютерных методов.
Если спектр, полученный в результате проведенного анализа, представляет собой горизонтальную прямую, значит, вклады всех частотных составляющих одинаковы. Исследуемая зависимость в этом случае называется белым шумом, в котором нельзя выде­лить никаких преимущественных колебаний. В том случае, если в полученном спектре некоторым частотам соответствуют суще­ственно более высокие значения, чем соответствующие остальным частотам, можно утверждать, что у исследуемых данных есть цик­лическая волновая составляющая на данных частотах. Таким об­разом, пики частотного спектра изменений цен должны соответ­ствовать частотам возможных временных циклов. Однако колеба­ния с экстремальными спектральными значениями не всегда являются статистически значимыми, т.е., проявляясь в течение некоторого числа периодов, они далее могут не повторяться. Следовательно, эти возможные циклические составляющие необхо­димо подвергнуть соответствующей проверке.
При рассмотрении результатов спектрального анализа необхо­димо учитывать, что наличие в ценовых движениях трендовой составляющей влияет на форму получающихся спектров и это вли­яние может серьезно исказить результаты последующих проверок циклов на статистическую значимость. Поэтому, прежде чем при­ступать к подобным проверкам, из исследуемой зависимости не­обходимо попытаться удалить трендовую составляющую.
Для удаления из данных трендовой составляющей, или сня­тия направленности, используют, так же как и в случае удаления случайных колебаний, предполагаемый факт различия характер­ных периодов изменения трендов и циклов. Поскольку считает­ся, что время трендового движения существенно превышает пе­риод предполагаемого цикла, то скользящая средняя с периодом усреднения, близким к периоду цикла, полностью устранит влияние цикличности и в наименьшей степени исказит форму трен­да. Такая скользящая средняя отражает только трендовую зависи­мость, и ее вычитание из исходных данных должно привести к вре­менному ряду, в котором тренд уже отсутствует. Предшествующий этому шагу спектральный анализ необходим для того, чтобы как можно более точно определить период усреднения скользящей средней, поскольку скользящие, усредненные по времени, существенно отличающемуся от времени цикла, будут значительно искажать этот цикл (рис. 6.4).
После проведенного таким образом «снятия» направленности, как правило, снова проводится спектральный анализ и фиксиру­ются скорректированные значения частот возможных циклов.
Проверка статистической значимости циклов с частотами, выявленными при спектральном анализе, представляет четвертый этап циклического анализа. Целью статистической проверки воз­можного цикла является определение того, насколько случайным является зафиксированное проявление периодичности. Проверка статистической значимости циклов осуществляется стандартны­ми методами математической статистики, и ее результатом, как правило, является величина вероятности случайности цикла. Чем ниже полученное в результате проверки значение, тем меньше ве­роятность того, что наблюдаемый цикл является случайным. В ка­честве примеров используемых статистических тестов чаще всего приводят тест Бартелса и тесты, связанные с вычислением F-коэффициента и величины χ2 .
Тест Бартелса сравнивает реальные ценовые ряды и гармо­ническую кривую с периодом, равным периоду вероятного цик­ла. Чем точнее совпадение этих двух зависимостей, тем выше счи­тается статистическая надежность такого цикла.

Для проведения следующих тестов необходимо построение так называемой периодограммы — формы расположения данных, час­то применяемой в циклическом анализе. Периодограмма пред­ставляет собой таблицу, в которой зарегистрированные ценовые данные располагаются в колонках, число которых равно периоду исследуемой циклической зависимости. Число строк данной таб­лицы определяется длиной исследуемого ценового ряда и пока­зывает, сколько периодов может повторяться в данный вероятный цикл. Обычно для каждой строки и каждой колонки периодограм­мы вычисляются средние значения.
F-коэффициент для периодограммы равен отношению диспер­сии средних значений колонок периодограммы к дисперсии сред­них значений строк этой периодограммы.




Предполагается, что чем больше значение F-коэффициента, тем более значимым является рассматриваемый цикл. Действительно, при отсутствии в ценовых рядах периодической зависимости с данным периодом средние значения колонок периодограммы не должны существенно разли­чаться между собой. В этом случае дисперсии средних значений колонок и строк периодограммы будут представлять собой близ­кие величины, а F-коэффициент не должен существенно отличать­ся от единицы. Если же для исходных данных характерна циклич­ность, то дисперсия средних значений колонок будет превышать дисперсию средних значений строк исследуемой периодограммы, а F-коэффициент будет существенно больше единицы. Таким об­разом, величина F-коэффициента может служить мерой статис­тической значимости анализируемого цикла.
Тест χ2 проверяет статистическую надежность фазы вероятно­го цикла. В этом тесте строки периодограммы ценового ряда раз­биваются на семь равных отрезков и подсчитывается число цено­вых максимумов, появляющихся в каждом отрезке в разных стро­ках периодограммы. В случае идеального цикла все максимумы должны попасть в центральный отрезок; будет наблюдаться вы­сокая дисперсия распределения максимумов, а по отрезкам она должна равняться нулю. При отсутствии цикла максимумы дол­жны быть распределены по отрезкам равномерно и дисперсия числа максимумов в отрезках будет низкой. Следовательно, отно­шение дисперсии числа ценовых максимумов в реальном случае к дисперсии максимумов, вычисленной для полностью случайного поведения цен, также можно использовать для проверки стати­стической надежности проверяемых циклов.
Методы статистического исследования значимости возможных циклов показывают, как сильно проявляется периодичность сре­ди случайных колебаний цен, и исключительно важны для того, чтобы понять, насколько успешным может быть практическое использование данных закономерностей.

Как было описано во второй главе, японские свечи отобража­ют информацию о рыночных ценах за определенный период вре­мени. Последовательность японских свечей отражает историю развития рыночных цен и образует график японских свечей. Для построения японских свечей используется цена открытия вре­менного периода (цена первой сделки периода), максимальная цена актива за период, минимальная цена актива за период и цена закрытия (цена последней сделки периода). Сама свеча представ­ляет собой прямоугольник фиксированной ширины («тело» све­чи), горизонтальные стороны которого находятся на уровнях цен открытия и закрытия. К верхней и нижней сторонам прямоуголь­ника примыкают вертикальные отрезки («тени» свечи), заканчи­вающиеся на уровнях максимальной и минимальной цен периода соответственно.
Дополнительная информация заключается в цвете свечи, ко­торый, как правило, выбирается белым, если цена закрытия пре­вышает цену открытия, и черным — в противоположном случае. Так же как и в случае графиков в виде баров, для построения япон­ской свечи требуется четыре значения цен. Однако прямоуголь­ники разного цвета, используемые в «свечном» анализе, позволя­ют более наглядно воспринимать и анализировать графические комбинации. Длинное белое тело свечи означает, что в течение рассматриваемого периода на рынке господствуют покупатели и преобладает рост цен. В пользу противоположной ситуации го­ворит длинное черное тело свечи: продавцы оказываются сильнее, и отмечается падение цен. Относительно небольшое тело свечи означает, что в данном промежутке времени силы покупателей и продавцов примерно равны. Заметим, что графики японских свечей можно строить для интервалов любой длительности — от нескольких минут до нескольких лет.
Прежде чем приступить к перечислению графических моде­лей, приведем термины, описывающие различного вида свечи.
Японская свеча, у которой цены открытия и закрытия примерно равны, получила название доджи (в литературе можно встретить «дожи»). У доджи практически отсутствует тело, поэтому почти не делается различий между белым и черным доджи (рис. 7.1). По­явление доджи на графике цен означает, что в этот период силы «быков» и «медведей» на рынке становятся приблизительно оди­наковыми. Это обстоятельство не имеет большого значения на «бо­ковом» рынке, но может служить важным сигналом ослабления тренда во время развития рыночных тенденций. Конечно, как не­однократно подчеркивалось ранее, после временного ослабления тренд может опять усилиться, но в любом случае появление доджи является важным предупреждением.



Рис. 7.1. Доджи

Свеча с маленьким (но не отсутствующим, как у доджи) те­лом и очень длинной нижней тенью называется молот (рис. 7.2). Здесь также не делается различий между белым и черным моло­том. Для молота также характерна очень короткая верхняя тень или ее полное отсутствие. Форма молота показывает, что на дан­ном интервале цены, достигнув минимума, почти вернулись к уров­ню открытия. Если молот появляется во время падающего тренда, он может служить признаком последующего разворота (рис. 7.3, а). Считается, что чем длиннее нижняя тень и чем короче верхняя тень молота, тем более значимым является формирование данной свечи.


Рис. 7.2. Молоты
В том случае, если молот образуется после предшествующего восходящего тренда, его часто называют висельник. Висельник также является признаком разворота предшествующего тренда, но представляет собой уже «медвежью» фигуру анализа японских све­чей. Отмечается, что часто до разворота тренда за одним молотом или висельником следует еще один с тем же (или почти тем же) ценовым минимумом (рис. 7.3, b).


Рис. 7.3. Молот на развороте падающего тренда (а) и висельники на развороте растущего тренда (b)


Свеча с маленьким телом, длинной верхней и очень короткой нижней тенью в «свечном» анализе получила название падающая звезда. Подобно тому как молот, образующийся после нисходя­щего тренда, сигнализирует о возможном сломе тенденции, па­дающая звезда, формирующаяся после восходящего тренда, так­же является признаком вероятного разворота, но уже растущей тенденции (рис. 7.4).


Рис. 7.6. «Поднимающееся окно»

Подобная падающей звезде свеча, но образующаяся в течение падающего тренда, называется перевернутым молотом. Перевернутый молот также имеет маленькое тело, расположенное в ниж­ней части ценового диапазона свечи, и большую верхнюю тень. Как и обычный молот, перевернутый молот является «бычьим» сигналом (рис. 7.5).


Рис. 7.7. «Падающее окно»

Ценовые разрывы в анализе японских свечей принято назы­вать «окнами». «Поднимающееся окно» образуется на графике цен, если минимум нижней тени некоторой свечи оказывается выше максимума верхней тени предыдущей свечи (рис. 7.6). Аналогич­но, «падающее окно» возникает, когда максимум верхней тени не­которой свечи находится ниже минимума нижней тени предше­ствующей свечи (рис. 7.7). Окна, как правило, возникают в такие периоды движения рынков, когда большинство участников тор­говли одинаковым образом прогнозируют направление дальней­шего движения цен. Окна относят к важным признакам продол­жения тенденции.
Примеры проявления японских свечей перечисленных типов на графиках цен различных финансовых инструментов приведе­ны на рис. 7.8-7.19.
Подчеркнем, что к исследованию графиков японских свечей применяются те же общие подходы, что и к анализу обычных ли­нейных графиков или графиков в виде баров. Более того, признаки трендовых движений рыночных цен проявляются на графиках японских свечей таким же образом, как и на штриховых графи­ках. Аналогичным образом, используя локальные ценовые макси­мумы и минимумы, на графиках свечей можно провести трендо-вые линии и линии каналов. Своеобразие «свечного» анализа про­является прежде всего в оригинальных графических моделях разворота и продолжения тенденций. Далее будут кратко описаны наиболее популярные из таких моделей.

Наиболее простой характеристикой рыночного тренда может служить величина изменения цены закрытия последнего вре­менного периода по сравнению с ценой закрытия, зафиксирован­ной определенное количество аналогичных временных периодов тому назад. Определенные, таким образом, для каждого времен­ного бара значения образуют функцию, называемую осциллятором скорости рынка (the momentum oscillator). Формула осциллятора скорости рынка выглядит следующим образом:
М=С-Сп,
где С— последняя цена закрытия; С„ — цена закрытия п времен­ных периодов тому назад.
Например, для вычисления 5-дневного осциллятора скорости рынка необходимо из сегодняшней цены закрытия вычесть цену закрытия 5 торговых дней тому назад, а для определения 6-часового осциллятора нужно из цены закрытия последнего торгового часа вычесть цену закрытия, зафиксирован­ную на 6 торговых часов ранее. Для n = 1 осциллятор скорости выражает ценовые приращения соседних временных баров, при увеличении значения п чувствительность и частота колебаний ос­циллятора уменьшаются (рис. 5.1, 5.2). В данном случае значение п представляет собой параметр осциллятора, от значения которо­го зависит поведение функции. Вообще говоря, формулы осцил­ляторов технического анализа могут содержать различное число параметров, величина которых может меняться при использова­нии данных формул различными аналитиками в разных рыноч­ных условиях. Выбор оптимальных параметров определяется тор­говой стратегией, применяемой специалистами на том или ином рынке, и является сложной задачей, некоторые подходы к реше­нию которой будут рассмотрены в главе, посвященной разработ­ке торговых систем.
Поскольку осциллятор скорости рынка графически иллюстри­рует приращение цены за несколько торговых периодов, то есте­ственно предположить, что если в течение определенного време­ни значение осциллятора скорости рынка является положитель­ным, то в это время рыночная цена повышается и на рынке наблюдается повышательный тренд. Напротив, если в течение некоторого периода осциллятор скорости рынка отрицательный, то в это время цены на рынке снижаются и существует понижа­тельный рыночный тренд (рис. 5.3). В случае когда осциллятор принимает то положительные, то отрицательные значения, по­стоянно меняя свой знак, для рынка характерен «боковой» тренд, т.е. бестрендовое состояние (рис. 5.4). Величина отрезка времени, в течение которого осциллятор должен сохранять свой знак, для того чтобы можно было судить о существовании того или иного трен­да, зависит от масштаба времени проводимого исследования рын­ка. Пересечение осциллятором скорости рынка нулевой горизон­тальной линии может рассматриваться как сигнал разворота тренда.
Для анализа текущей рыночной тенденции интерес представ­ляет не только знак осциллятора скорости, но и характер поведе­ния данной функции. Если значение осциллятора скорости на некотором временном промежутке монотонно возрастает, остава­ясь положительным, цена в это время увеличивается еще более значительно, то можно сделать вывод, что растущий тренд уси­ливается. Аналогично, если осциллятор скорости на определенном временном отрезке монотонно убывает, оставаясь отрицательным, то можно говорить о том, что усиливается падающий тренд.











В обратном случае, если положительный осциллятор скорости начинает убывать, изменения цен становятся меньше, а это озна­чает замедление текущей повышательной тенденции, которое может перерасти в слом тренда. Необходимо учитывать, что лю­бому слому тренда предшествует его замедление, но замедление или ослабевание тенденции не обязательно приводит к ее прекра­щению. Подобным образом, повышение осциллятора рынка, на­ходящегося в области отрицательных значений, свидетельствует об ослабевании падающего рыночного тренда.


Таким образом, исследуя поведение осциллятора скорости рынка, можно выявить некоторые необходимые (но не достаточ­ные) признаки возможного зарождения или окончания рыночных трендов. Ценность подобных сигналов заключается в том, что появление таких признаков всегда предшествует точкам разворо­та тенденций, т.е. поведение осциллятора является опережающим по отношению к движению цен. Опасность использования сигна­лов осциллятора скорости (как и других осцилляторов) состоит в том, что осциллятор отражает лишь замедление или ускорение тренда, которые не всегда приводят к слому тенденции.
В случае осциллятора скорости рынка признаком замедления растущего тренда является снижение кривой осциллятора, нахо­дящейся в положительной области, а признаком замедления па­дающего тренда — рост кривой осциллятора, находящейся в от­рицательной области. Использование перечисленных признаков поведения осциллятора скорости рынка является примером при­менения общего метода анализа осцилляторов технического ана­лиза — метода расхождения (divergence). В данном случае имеет­ся в виду расхождение между поведением цены и осциллятора скорости. В случае замедления растущего тренда наблюдается рас­хождение между ростом цены (осциллятор положителен) и паде­нием осциллятора, и данное расхождение называется «медвежьим» (поскольку может привести к слому «бычьей» тенденции). В слу­чае ослабевания падающего тренда также фиксируется расхожде­ние между падением цены (осциллятор отрицателен) и ростом ос­циллятора, а расхождение называется «бычьим», т.е., возможно, приводящим к слому «медвежьего» тренда (рис. 5.5, 5.6).
Здесь необходимо отметить, что, так же как и ценовой график, график осциллятора, как правило, не является гладким с участ­ками монотонного роста или падения. Случайные ценовые коле­бания проявляются в поведении осцилляторов, делая их кривые сильно изрезанными. Для определения общего направления дви­жения осцилляторов на исследуемом интервале времени приме­няются те же способы, что были описаны для задачи анализа на­правления ценовых трендов направление движения осциллятора может определяться по направлению линии, соединяющей максимумы или миниму­ мы осцилляторной кривой;
направление осциллятора может определяться направлением построенной для этого осциллятора скользящей средней;
разворот кривой осциллятора может фиксироваться в момент ее пересечения со своей скользящей средней и др.
В случае использования максимумов и минимумов кривой осциллятора для определения ее направления правило расхождения может быть сформулировано следующим образом: если очередной ценовой максимум превышает предыдущий ценовой максимум, в то время как последний максимум осциллятора не превосходит предшествующий максимум осциллятора, то наблюдается «медве­жье» расхождение. Аналогично, если последний минимум цены оказывается ниже предыдущего минимума цены, а последний минимум осциллятора не опускается ниже предшествующего, то на­блюдается «бычье» расхождение. Если признаки «бычьего» и «мед­вежьего» расхождения заключаются в противоположности направ­лений движения осцилляторов и цен, то еще одна группа призна­ков возможного изменения трендов связана с достижением осцилляторами необычно высоких или необычно низких значений.

График осциллятора скорости рынка, как и графики других осцилляторных функций, обычно находится в определенной поло­се значений, отклоняясь то вверх, то вниз от некоторой оси. Этот факт можно объяснить тем, что осцилляторы, по сути, отражают силу рыночной тенденции, которая с течением времени то уси­ливается, то ослабевает, то сменяется противоположной. За дос­таточно протяженный период времени на рынке можно наблюдать смену различно выраженных тенденций, имеющих разные направ­ления. Факт постоянных усилений, ослаблений и смен тенденций отражается в характере поведения осцилляторных функций тех­нического анализа. Нахождение графика осциллятора в некоторой полосе значений подтверждает, что на данном рынке сила трен­дов изменяется в пределах именно этой зоны. Наблюдения пока­зывают, что после приближения осцилляторов к границам поло­сы часто график осциллятора разворачивается и движется по на­правлению к противоположной границе. Такие наблюдения стали основой метода анализа осцилляторов, связанного с построением так называемых уровней перекупленности и перепроданности или зон перекупленности и перепроданности.










Считается, что рынок находится в состоянии перекупленно­сти, если сила восходящего тренда находится вблизи своих максимальных значений за все время наблюдения. Соответственно, исследуемый осциллятор технического анализа в состоянии пере­купленного рынка должен также находиться вблизи своих макси­мумов, или в зоне перекупленности. Зона перекупленности для данного осциллятора может определяться как область значений ос­циллятора, находящаяся выше некоторого уровня перекупленности. Уровень перекупленности всегда связан с максимальными значениями данного осциллятора, но методика его построения может быть различной для разных осцилляторных функций.


Считается, что рынок находится в состоянии перепроданности, если сила падающего тренда приближается к своим мини­мальным значениям за время наблюдения. Исследуемый осцил­лятор технического анализа в состоянии перепроданного рынка должен также находиться вблизи своих минимумов, или в зоне пе­репроданности. Зона перепроданности для данного осциллятора может определяться как область значений осциллятора, находя­щаяся ниже некоторого уровня перепроданности. Уровень пере­купленности всегда связан с минимальными значениями данно­го осциллятора, но методика его построения может быть для раз­ных осцилляторов различной.
В случае осциллятора скорости рынка, выражающего прира­щение рыночных цен за несколько периодов времени, не суще­ствует точных числовых границ для значений осциллятора и уров­ни перекупленности и перепроданности привязываются к исто­рическим максимумам значений в течение всего времени наблюдения за рынком (рис. 5.7). Уровни перекупленности и пе­репроданности возможно принять равными 90% соответственно от максимального и минимального значений осциллятора за время наблюдения. Можно также построить уровни перекупленности и перепроданности осциллятора скорости рынка таким образом, чтобы за время наблюдения осциллятор находился 90% времени вне зон перекупленности и перепроданности, а 10% времени — внутри этих зон.
Нахождение осцилляторов в зонах перекупленности и пере­проданности часто сопровождается дальнейшим ослаблением или разворотом тенденции, а потому может рассматриваться в каче­стве опережающего признака возможного слома тренда. Более того, поскольку достижение зон перекупленности и перепродан­ности наступает до разворота осциллятора (ослабления тренда), этот признак является более ранним по сравнению с признаками «медвежьего» и «бычьего» расхождения. Однако такое свойство признака нахождения осцилляторов в зонах перекупленности и перепроданности достигается за счет относительно низкой надеж­ности сигналов. Наблюдения показывают, что при сильных, дол­говременных трендах осцилляторы могут находиться в зонах пере­купленноcти или перепроданности достаточно долгое время, в те­чение которого цены продолжают двигаться в направлении текущей тенденции. В это время тренд может временно ослабе­вать, а затем снова усилиться; поэтому использование в торговле сигналов, связанных с уровнями перекупленности  и перепродан­ности, будет приводить к ощутимым потерям. Заметим также, что уровни перекупленности и перепроданности являются своеобраз­ными аналогами уровней сопротивления и поддержки, о которых шла речь при исследовании ценовых графиков.
Для того чтобы повысить надежность торговых сигналов, при­знаки нахождения осцилляторов технического анализа в зонах перекупленности и перепроданности, как правило, используют со­вместно с признаками разворота осцилляторов (признаками рас­хождения). Выполнение условия разворота осциллятора, находя­щегося в зоне перекупленности или перепроданности, считается более надежным предвестником последующего слома тренда. От­метим еще раз, что разворот осциллятора может фиксироваться различным образом: изменение направления графика самого ос­циллятора, разворот соответствующей скользящей средней, пере­сечение графиком осциллятора своей скользящей средней, сни­жение или повышение экстремумов и пр.
Необходимо отметить, что использование методов анализа осцилляторов требует задания дополнительных числовых парамет­ров, таких, как параметры скользящих, используемых для опре­деления момента разворота осциллятора, значения уровней пере­купленности и перепроданности и др.
Одним из недостатков определенного выше осциллятора ско­рости рынка является отсутствие у него фиксированных верхней и нижней границ колебаний. Поскольку в данном случае уровни перекупленности и перепроданности привязываются к максиму­мам и минимумам значений осциллятора, зарегистрированным за период наблюдения, эти уровни необходимо корректировать с те­чением времени. Частично избавиться от этого недостатка позво­ляет нормирование осциллятора скорости рынка на величину, равную произведению периода расчета осциллятора на максималь­но допустимое изменение цены за время торгов, устанавливаемое на большинстве торговых площадок. Данная величина представ­ляет собой теоретически возможное максимальное значение ос­циллятора скорости рынка, а нормированные величины будут принимать значения в диапазоне от -1 до +1. В данном варианте нормированный осциллятор скорости располагается в полосе с чет­ко определенными границами, для которых можно зафиксировать уровни перекупленности и перепроданности. Возможны также иные варианты ограничения диапазона колебаний, которые будут рассмотрены при описании других осцилляторов.

Исследуя движения биржевых цен, Р.Н. Эллиотт предполо­жил, что чередование трендов на финансовых рынках подчиня­ется определенным моделям, повторяющимся по форме, но не обязательно по времени и амплитуде. Эллиотт описал эти модели и их связи между собой. Кроме того, Эллиотт предположил, что в своей взаимосвязи модели образуют более крупные свои анало­ги, которые, в свою очередь, объединяются в структуры еще боль­шего размера.


Развитие этого процесса Эллиотт назвал волновым принципом, а описанные модели получили название волн Элли­отта. Структура и взаимосвязи волн объясняются в теории Элли­отта внутренними рыночными закономерностями, смысл которых до сих пор четко не определен. Следует заметить, что выводы Эллиотта основываются в основном на наблюдениях, а значит, по­лученные им зависимости можно рассматривать как трактуемые определенным образом экспериментальные факты. Справедли­вость и практическая ценность предложенного Эллиоттом описа­ния вызывают многочисленные споры в среде технических ана­литиков и, видимо, могут быть оценены лишь торговыми резуль­татами, полученными на основе использования данного принципа. Далее перечислим основные положения волнового принципа Эл­лиотта и приведем краткое описание предложенных им циклов.
Волновой принцип предполагает, что движение рыночных цен принимает форму волн определенной структуры. Каждому пери­оду движения рынка ставится в соответствие основное направле­ние изменения цен — рост или падение. По отношению к основ­ному направлению движения рыночные волны бывают двух ви­дов: движущие волны и коррективные волны. Соответственно, направление движущих волн совпадает с основным направлени­ем рынка, а направление коррективных волн противоположно ос­новному направлению (рис. 6.6). Коррективная волна возникает в качестве реакции на предыдущую движущую волну и соверша­ет лишь частичный возврат цен, как бы «корректируя» результа­ты основного движения. Структуры движущих и коррективных волн различаются. Движущие волны состоят из пяти участков, представляющих собой волны меньшего размера (рис. 6.7). Кор­рективные волны, в свою очередь, имеют трехволновую структу­ру (рис. 6.8).
Пятиволновая модель движущей фазы развития рынка явля­ется главной моделью волнового принципа и основной формой движения рыночных цен. Все остальные модели волновой теории составляют лишь части данной последовательности. Пять состав­ляющих эту модель волн, в свою очередь, также различаются по структуре и направлению. Три из пяти волн (первая, третья и пя­тая) структуры соответствуют движениям цен в основном направ­лении. Вторая и четвертая волны направлены противоположно и являются коррективными для первой и третьей соответственно. Эл­лиотт выделяет три постоянных свойства пятиволновой структуры:
волна 2 никогда не пересекает стартовую точку волны 1;
волна 3 никогда не бывает самой короткой;
волна 4 никогда не достигает начала волны 1.

Коррективная фаза рыночного движения, по Эллиотту, состо­ит из трех волновых участков: А, В и С. Волны А и С движутся по направлению коррекции, а волна Б — против.
Таблица 6.1 Волновые структуры рынка



В соответствие с положениями волнового принципа полный рыночный цикл состоит из восьми волн, соответствующих двум фазам (рис.6.9). Пять волн принадлежат первой, движущей фазе рынка, и Три последующие волны принадлежат второй, коррек­тивной фазе. Когда такой восьмиволновой цикл заканчивается, за ним следует новая последовательность, также состоящая из вось­ми волн. Две идущие подряд восьмиволновые структуры и следу­ющая за ними пятиволновая фаза образуют, в свою очередь, бо­лее крупную пятиволновую модель развития. Эта укрупненная мо­дель корректируется затем трехволновой структурой того же масштаба. В этом масштабе первый и третий участки корректив­ной волны направлены так же, как и вся трехволновая модель. Со­ответственно, эти участки имеют пятиволновое строение. Второй участок коррективной волны направлен противоположно, а зна­чит, состоит из трех волн.
Вообще говоря, по Эллиотту, для изменений цен любых мас­штабов справедливо, что движение цен в направлении тренда большего масштаба разбивается на пять волн, в то время как кор­рекция, направленная против направления тренда большего мас­штаба, состоит из трех волн.
Более крупные модели волнового принципа образуют еще бо­лее масштабные структуры, и напротив, каждая волна некоторой модели имеет свою, более мелкую волновую структуру. По мыс­ли Эллиотта, такая прогрессия является бесконечной в обоих на­правлениях (рис. 6.10).


Для того чтобы помечать волны различного масштаба на це­новых графиках, приведем схему, позволяющую классифициро­вать волны различных стадий и фаз циклов Эллиотта (табл. 6.1).
При помощи данной классификации аналитики, использу­ющие волновой принцип, определяют роль каждого зафиксиро­ванного на рынке тренда, соответствующую общей модели Эллиотта. Таким образом, на графике зависимости рыночных цен от времени образуется волновая картина и текущая тенденция полу­чает в данной картине свое место. Далее в зависимости от опре­деления роли текущего тренда и типа развивающейся волновой структуры делаются предположения о дальнейшем развитии со­бытий на рынке. Здесь следует заметить, что от того, каким обра­зом определить соответствие реальных трендов волнам того или иного типа, зависит результат прогнозирования в рамках данной теории. Одна из трудностей применения волнового принципа как раз состоит в том, что часто подобное соответствие можно про­вести по-разному, и такая неоднозначность существенно затруд­няет практическое использование метода.
Для того чтобы сделать предположения не только о качествен­ном характере последующего развития рыночных цен, но и о воз­можных целях такого движения, в рамках волновой теории Эл­лиотта рассматриваются количественные соотношения между со­ставляющими частями волн различной структуры. Далее мы кратко перечислим основные результаты данного исследования.

Большинство механических торговых систем в соответствии с лежащими в их основе торговыми идеями можно отнести к од­ному из следующих трех типов:
системы следования за трендом, или трендследящие системы;
противотрендовые системы и системы торгового диапазона;
системы распознавания моделей.
Системы следования за трендом основаны на использовании трендовых движений цен. Такие системы должны, по возможно­сти, раньше определить момент зарождения рыночной тенденции и выдать сигнал к открытию торговой позиции в направлении тренда. Далее трендследящая стратегия выявляет признаки окон­чания тенденции и дает сигнал к закрытию имеющейся позиции.
Противотрендовые системы, напротив, открывают позиции в направлении, противоположном предшествующему движению цен, и используют коррекционные ценовые движения. Закрытие позиций происходит по признакам окончания коррекций.
Системы торгового диапазона близки по используемым мето­дам к противотрендовым стратегиям, они работают в периоды «бокового» движения рыночных цен и основаны на покупке ак­тивов вблизи одной границы ценового диапазона и продаже этих активов вблизи другой границы.
Задача торговых стратегий распознавания моделей заключается в выявлении в поведении рыночных параметров определенных ти­пичных картин. Реализация таких картин рассматривается в стра­тегиях этого типа как признак того или иного дальнейшего дви­жения цен, а следовательно, может служить основой для выдачи торговых сигналов. Модели могут распознаваться на графиках различного типа — штриховых, свечных, «крестики-нолики» и др. К этому же типу механических торговых систем можно отнести стратегии, использующие циклические модели и модель волн Эл­лиотта.
Приведенное деление механических торговых систем имеет условный характер, поскольку элементы стратегий разных типов могут объединяться в одну систему.
Отдельно стоит упомянуть торговые системы, основанные на нейросетевых и генетических алгоритмах. Нейросетевые и гене­тические алгоритмы представляют собой компьютерные методы обработки информации, в результате которых определяются свя­зи между различными данными и прогнозируется поведение од­них величин в зависимости от поведения других. Если на вход таких алгоритмов поступает информация о поведении параметров некоторого финансового рынка, а на выходе получается прогноз­ное значение цены финансового инструмента данного рынка, то нейросетевые и генетические методы формально можно отнести к методам технического анализа. Однако особенность этих мето­дов состоит в том, что характер выявленных нейросетевыми и ге­нетическими способами связей между рыночными параметрами остается неизвестным пользователю. Компьютерные программы такого рода представляют собой своеобразный «черный ящик», внутри которого осуществляется обработка информации в соот­ветствии с выявленными этим «черным ящиком» закономерно­стями. Возможно, нейросетевые и генетические алгоритмы являются полезными в целях прогнозирования рыночных движений, но их рассмотрение выходит за рамки настоящего пособия.
Далее рассмотрим более подробно основные типы торговых стратегий и приведем примеры торговых идей, лежащих в основе используемых алгоритмов.

Циклические изменения цен на финансовых рынках происхо­дят по различным причинам и выражаются в разных формах. Со­ответственно, графики рыночных циклов могут иметь различную форму. Для того чтобы вести речь об определенных количествен­ных характеристиках циклов, упрощенно поставим в соответствие реальному рыночному циклу колебания синусоидальной формы с тем же периодом и амплитудой, близкой к амплитуде реальных колебаний:

Р= Р0x sin(ωxT),
где Pо — амплитуда колебаний; ω — частота колебаний, а величи­на Т= 2 х р / ω  представляет собой период гармонических коле­баний (рис. 6.2). Гребнем цикла называют самую высокую точку, а впадиной — самую низкую точку волны. Под фазой цикла под­разумевают положение определенной точки волны относительно ближайшего гребня или впадины. У любого цикла существуют фазы падения и роста.
Как упоминалось ранее, циклические аналитики полагают, что на рынке происходят изменения цен трех типов: трендовые движения, циклические волны и случайные колебания. Здесь следует помнить, что деление на трендовые и циклические движения цен условное и зависит от периода исследования. Действительно, рас­сматриваемый в определенном масштабе времени тренд может являться частью взятого в более крупном масштабе цикла, а лю­бой цикл, в свою очередь, можно представить в виде ряда чере­дующихся растущих и падающих трендов (рис. 6.3).



Рис. 6.3. Тренд (а) может являться частью цикла (Ь), я цикл может состоять из трендов (с)
Выявление циклической составляющей движений рыночных цен может иметь практический смысл только тогда, если величи­на периода колебаний (а значит, и частота) за время, на котором исследуется поведение рынка, изменяется несущественно. Более того, необходимо, чтобы амплитуда циклических изменений была как минимум сравнимой с величиной случайных колебаний цен. Далее мы опишем примерную последовательность действий, позволяющую выделить циклические движения из всей совокуп­ности изменений цен.

Противотрендовые торговые стратегии работают после силь­ных движений рыночных цен и открывают позиции противопо­ложного по отношению к этим движениям направления. Откры­ваемые согласно таким стратегиям торговые позиции используют либо коррекции, наблюдаемые после сильных трендов, либо, на­против, открываются после коррекционных движений в направ­лении предшествовавшего коррекции тренда.
Простейшим вариантом противотрендовой стратегии являет­ся торговая система, в которой сигнал к покупке возникает, если рост цены относительно предыдущего максимума превышает некоторую минимально необходимую величину (абсолютную или относительную). Аналогично сигнал к продаже поступает при па­дении цены относительно предыдущего минимума на минималь­но необходимую величину.
Другим вариантом противотрендовой системы является осцилляторная стратегия, в которой сигналы вырабатываются при до­стижении осцилляторами некоторых предельных значений. Отли­чие этой противотрендовой стратегии от упомянутой в предыду­щем параграфе осцилляторной системы следования за трендом состоит в том, что в данном случае сигналы выдаются, не дожи­даясь разворота осцилляторов.
Противотрендовыми являются также системы, в которых ко­манды на покупку или продажу поступают при приближении цен к границам трендовых каналов: сигнал к покупке возникает при приближении цены к нижней границе канала, тогда как сигнал к продаже вырабатывается при приближении цены к верхней гра­нице канала.
Принцип определения границ волатильности может быть ис­пользован не только для разработки систем следования за трендом, но и для построения контртрендовых стратегий. Однако в проти-вотрендовых системах сигнал к покупке поступает не после про­рыва ценами верхней границы волатильности, а при приближе­нии цен к его нижней границе. Аналогично сигнал к продаже в системах такого рода поступает при приближении рынка к верх­ней границе волатильности торгуемого инструмента.
Примером торговой стратегии, целью которой является откры­тие позиций во время коррекционных движений, является систе­ма, использующая скользящие средние для определения возмож­ной цели коррекции. В этой стратегии сигнал к открытию длин­ной позиции поступает при касании сверху быстрой скользящей средней медленной скользящей средней. Подобным образом ко­роткая позиция должна быть открыта при касании снизу быстрой скользящей своего более медленного аналога.
Если трендследящие и противотрендовые торговые системы используют направленные движения рынка, то системы торгово­го диапазона разрабатываются для работы в периоды ненаправлен­ного изменения цен. Суть этих систем заключается в определении торгового диапазона, в котором колеблются рыночные цены. Тор­говые сигналы к продаже возникают в данных стратегиях при приближении цен к верхней границе диапазона, а сигналы к по­купке генерируются, когда цены находятся вблизи нижней гра­ницы. В этом смысле системы торгового диапазона близки к противотрендовым стратегиям с той разницей, что в последних тор­говый диапазон используется не как горизонтальный, а как на­клонный ценовой канал.
В системах торгового диапазона для выдачи команд также могут использоваться факты приближения цен к границам цено­вого канала, нахождение рынка вблизи границ волатильности, признаки перекупленное™ и перепроданности рынка на основа­нии поведения осцилляторов и пр.
В отличие от торговых стратегий следования за трендом контртрендовые системы и системы торгового диапазона успешно ра­ботают на «боковых» и трендовых рынках с относительно глу­бокими коррекционными движениями. При сильных тенденциях с небольшими коррекциями такие системы, как правило, неэф­фективны.
Одновременно трендследящие стратегии часто являются убы­точными при нахождении рынка в «боковом» движении и дают преждевременные выходы из позиций при глубоких коррекциях.
Выбор оптимального типа механической торговой системы зависит от текущего состояния торгуемого финансового рынка и искусства и опыта аналитика. С целью получения более равно­мерных торговых результатов возможно одновременное примене­ние стратегий различного типа, стратегий одного типа, но с раз­личными наборами числовых параметров (грубый и чувствитель­ный варианты), а также использование торговых систем на данных различного временного масштаба.
Далее кратко остановимся на методах оценки разрабатываемых торговых стратегий и способах выбора оптимального набора чи­словых параметров данных систем.

Во второй главе была кратко описана процедура построения графиков рыночных цен в виде «крестиков-ноликов», иначе на­зываемых пункто- цифровыми графиками. Пункто-цифровое ото­бражение ценовых зависимостей существенно отличается как от штриховых графиков, так и от графиков японских свечей. Оно опирается на тот факт, что движения цен в некоторые торговые периоды более значимы для анализа, чем ценовые изменения в дру­гое время. На линейных штриховых графиках и графиках свечей горизонтальная шкала представляет собой линейную шкалу вре­мени и каждому торговому периоду выбранного масштаба соответствует свой единственный графический образ (точка, бар, свеча и пр.). Напротив, на пункто-цифровых графиках в активный пе­риод торговли может быть построено значительное количество крестиков или ноликов, тогда как во время затишья на рынке гра­фик может продолжительное время оставаться без изменений. Таким образом, активные торговые периоды приобретают на этих графиках существенно более высокое значение, чем спокойные интервалы, а сами графики позволяют наглядно отражать измене­ние торговой активности и волатильности рыночных цен, предо­ставляя тем самым новые возможности для графического анализа.
Как отмечалось во второй главе, кроме характерного для всех графиков параметра длительности временного периода, вид пунк­то-цифровых графиков определяется еще двумя величинами: це­новым масштабом и параметром реверсировки. Ценовой масштаб, или величина одной клетки графика, отражает изменение цены актива, минимально необходимое для изображения на графике но­вого символа — крестика или нолика. Параметр реверсировки оп­ределяет, насколько существенным должно быть изменение на­правления движения цены, чтобы на графике был построен но­вый столбец. На практике чаще всего используется значение параметра реверсировки, равное либо одному ценовому масшта­бу (одноклеточная реверсировка), либо трем ценовым масштабам (трехклеточная реверсировка). Примеры графиков типа «крести­ки-нолики», построенных на одних и тех же ценовых данных, но с различными значениями параметра реверсировки, приведены на рис. 7.60-7.64.
В данном подразделе мы приведем несколько примеров гра­фиков типа «крестики-нолики», выполненных в варианте одно­клеточной и трехклеточной реверсировки.
Кратко повторим порядок построения пункто-цифрового графика с одноклеточной реверсировкой. Если цена исследуемого актива за выбранный промежуток времени увеличивается, то на графике в виде вертикального столбца изображается соответствующее ценовому масштабу количество крестиков. Далее если рост цены продолжа­ется, то в этом же столбце откладываются следующие крестики. Если цены начинают падать, но падение не превышает величины одной клетки (одного ценового масштаба), то никаких изменений в график не вносится. Если же цены падают более значительно, то на графике строится новый столбец в виде ноликов, начинаю­щийся на одну клетку ниже и правее последнего крестика. Сле­дующий столбец крестиков требует выполнения того же условия реверсировки и т. д.





Графики такого типа могут быть построены не только для из­менений цен в течение определенных временных интервалов, но и в «тиковом» варианте, когда крестики и нолики изображают­ся в зависимости от цены каждой сделки. Разрывы на пункто-циф-ровых графиках, как правило, не отображаются, т.е. все клетки графика должны быть заполнены крестиками или ноликами. По­скольку после изображения первого символа нового столбца еще не ясно, вверх или вниз будет направлен этот столбец, то иногда пункто-цифровые графики с одноклеточной реверсировкой строят из одних крестиков, которые используют как для периодов роста, так и для периодов падения цен. В этом случае направление дви­жения цен в столбце можно определить, сравнив этот столбец с предыдущим и последующими столбцами графика.

Пункто-штриховые графики с одноклеточной реверсировкой обладают существенными свойствами, которых нет у графиков, использующих линии, штрихи или японские свечи. Во-первых, в процедуру построения графиков типа «крестики-нолики» зало­жена фильтрация ценовой информации, не допускающая изобра­жения небольших (по сравнению с ценовым масштабом) движе­ний цен. Таким образом, столбцы крестиков и ноликов представ­ляют собой движения рыночных цен, из которых удалены мелкие ценовые колебания, а следовательно, такие столбцы можно рас сматривать как своего рода малые тренды.

Во-вторых, шкала вре­мени на пункто-цифровых графиках в отличие от графиков ранее рассмотренных видов является нелинейной. Время на графиках «крестики-нолики» фактически измеряется длительностями столб­цов, т.е. длительностями тех малых трендов, которые эти столб­цы образуют. Длительности столбцов отличаются друг от друга, а значит, временной масштаб горизонтальной шкалы постоянно то увеличивается, то уменьшается.
Одноклеточная реверсировка означает, что при ее выборе не­большие изменения цен как в направлении характерного для те­кущего столбца малого тренда, так и в противоположном направ­лении фильтруются одинаковым образом. В этом смысле пункто-цифровой график с одноклеточным разворотом ближе к обычному линейному графику, чем «крестики-нолики» с другими разворот­ными параметрами. Одноклеточная реверсировка позволяет более отчетливо, чем в случае выбора другого значения разворота, ото­бразить области консолидации цен, т.е. зоны, в которых цены изменяются в диапазоне, ограниченном сверху и снизу определен­ными уровнями.
Движение цены за пределы зоны консолидации (ценовой про­рыв) рассматривается как нарушение характерного для области консолидации баланса спроса и предложения и начало нового тренда (или новой фазы тренда). Более того, часть аналитиков, изучающих пункто-цифровые графики, предполагает, что суще­ствует связь между горизонтальным размером зоны консолидации и величиной последующего прорыва цен (по вертикали графика). В частности, делается допущение, что цель ценового прорыва от­стоит от области консолидации приблизительно на такое же чи­сло клеток, как и горизонтальная протяженность данной области ценового застоя.


При таком подходе сначала в области консолидации выбира­ ется горизонтальная линия отсчета. Считается, что эта линия дол­жна содержать наибольшее число заполненных клеток. Далее под­считывается общее число столбцов в зоне консолидации, причем считаются и те столбцы, которые не пересекаются с линией от­счета. После того как таким образом определена длина области застоя, для получения ценового ориентира прорыва такое же ко­личество клеток откладывается вверх или вниз от линии отсчета (рис. 7.65). Качественно такой подход, по-видимому, может быть оправдан опытными наблюдениями, действительно показыва­ющими, что чем дольше длится период «бокового» движения ры­ночных цен, тем более существенным, как правило, является це новой прорыв. Насколько эффективна предлагаемая количествен­ная схема прогнозирования, мы предлагаем проверить самостоя­тельно на различных исторических данных.





В случае одноклеточной реверсировки методы графического ана­лиза с помощью трендовых линий на пункто-цифровых и штри­ховых графиках практически не отличаются. Восходящие линии трендов проводят через последовательные точки спадов (миниму­мы группы столбцов), а нисходящие — через последовательные ценовые пики (максимумы группы столбцов) (рис. 7.66, 7.67). Поскольку каждый столбец крестиков и ноликов можно считать малым трендом, тенденции, выявленные с помощью трендовых линий, должны рассматриваться в качестве трендов большего мас­штаба. Благодаря нелинейному характеру шкалы времени на гра­фиках «крестиков-ноликов» трендовые линии, проходящие через концы столбцов крестиков и ноликов, а также соответствующие им линии каналов будут выглядеть иначе, чем на обычных гра­фиках (рис. 7.68). Кроме того, параметры трендовых линий и ли­ний канала будут существенно зависеть от выбора ценового мас­штаба графика.
Графические модели, складывающиеся на пункто-цифровых графиках при выборе одноклеточной реверсировки, также схожи с фигурами, рассмотренными для линейных и штриховых графи­ков. Характерная для «крестиков-ноликов» фильтрация малых колебаний и изменение временной шкалы вносят определенные искажения в форму таких известных графических фигур перело­ма, как «голова и плечи», К-образные вершины и основания, двойные вершины и основания, «блюдца» и др., но общий вид и принципы использования этих моделей остаются неизменны­ми (рис. 7.69-7.76).
Специфическими для пункто-цифровых графиков являются графические модели плоских оснований и вершин, называемые соответственно «опорой» и «перевернутой опорой». «Опоры» пред­ставляют собой зоны застоя, образующиеся после существенного падения или значительного роста рыночных цен. Подобные фи­гуры характерны именно для графиков «крестиков-ноликов» с од­ноклеточной реверсировкой благодаря особенности этой раз­новидности графиков выделять зоны ценовой консолидации (рис. 7.77, 7.78). Направление движения цен после завершения формирования «опор», как и в большей части других разворот­ных моделей, определяется направлением прорыва из области застоя.





































В отличие от фигур разворота тенденции такие характерные для штриховых графиков, а также такие графические модели про­должения, как флаги, вымпелы, пробелы, на пункто-цифровых графиках, как правило, не просматриваются.
Кроме графических моделей для пункто-цифровых графи­ков могут быть построены уровни поддержки и сопротивления, причем эти уровни на графиках «крестиков-ноликов» с одно­клеточным параметром разворота выглядят даже более четко, чем на штриховых графиках или графиках японских свечей (рис. 7.79-7.81).
Для графиков типа «крестики-нолики» возможно также по­строение кривых скользящих средних. Для расчета скользящих средних используется середина каждого столбца крестиков и но­ликов (рис. 7.82). Принципы использования скользящих средних кривых для анализа рыночных тенденций на пункто-цифровых графиках могут быть такими же, как они были описаны для бо­лее привычных графиков. В частности, используется пересечение нескольких скользящих средних с различными параметрами ус­реднения. Необходимо только еще раз отметить, что сходство гра­фических фигур и аналогичные приемы их анализа могут, тем не менее, приводить к разным торговым рекомендациям в случае использования графиков разного типа. Вопрос о том, анализ ка­ких графиков приносит наилучшие результаты, должен решать самостоятельно каждый аналитик для каждой стоящей перед ним задачи.

В отличие от графиков с одноклеточной реверсировкой уве­личение параметра разворота пункто- цифровых графиков до трех приводит к значительному изменению как вида самого графика, так и формы образующихся графических моделей. Трехклеточная реверсировка означает, что при построении графика игнорируются сравнительно малые коррекционные движения цен по отношению к тем малым трендам, которые составляют столбцы крестиков и ноликов. Таким образом, трехклеточный тип реверсировки при­водит, с одной стороны, к появлению на графиках столбцов боль­шей длины, а с другой стороны — к сужению зон ценовой консо­лидации, что, в свою очередь, оказывает существенное влияние на специфику образующихся графических структур. Процедура по­строения графиков с трехклеточной реверсировкой также отлича­ется определенными особенностями.
Приведем примеры некоторых моделей, характерных для пункто-цифровых графиков с трехклеточной реверсировкой.












На приведенном рисунке видно, что в данном случае модели «крестиков-ноликов», хотя и имеют похожие названия, но суще­ственно отличаются по форме от фигур, характерных для линей­ных и штриховых графиков. Однако и в данной ситуации для выработки торговых рекомендаций используется общий подход к рассмотрению графических моделей — определение вида моде­ли и выдача торговых сигналов в соответствии с направлением прорыва ценами границ этой модели. В качестве подтверждающего признака здесь также может быть использовано условие увеличе­ния торгового объема в момент прорыва.

Принято разделять графические модели, складывающиеся из крестиков и ноликов на графиках с трехклеточной реверсировкой, на простые и сложные фигуры. Наиболее часто на графиках встре­чаются простые модели — простой сигнал к покупке и простой сигнал к продаже, а также их модификации — простой сигнал к покупке с поднимающимся основанием и простой сигнал к про­даже с опускающейся вершиной (рис. 7.83, 7.84). Для формиро­вания этих моделей достаточно всего трех или четырех столбцов, а торговые сигналы здесь возникают при пересечении последним столбцом максимального или минимального уровня предыдущих столбцов. Простые фигуры могут рассматриваться и как фигуры разворота, и как фигуры продолжения тенденции (рис. 7.85—7.87). В связи с относительно высокой частотой появления простых моделей «крестиков-ноликов» на графиках иногда рекомендуется использовать данные торговые сигналы к покупке и продаже лишь для закрытия коротких и длинных позиций соответственно.








Рис. 7.84. Простой сигнал к продаже (я) и простой сигнал к продаже с опускающейся вершиной (Ь)
Более надежными графическими фигурами считаются слож­ные модели «крестиков-ноликов» (рис. 7.88, 7.89). «Бычьими» мо­делями разворота являются «прорыв тройной вершины», «восходя­щая тройная вершина», «расширенная тройная вершина» и «про­рыв вверх за "медвежью" линию сопротивления». «Бычьими» моделями продолжения тенденции считаются «прорыв вверх из "бычьего" треугольника» и «прорыв вверх за "бычью" линию со­противления».
Аналогичным образом формируются «медвежьи» модели раз­ворота — «прорыв тройного основания», «нисходящее тройное ос­нование», «расширенное тройное основание», «прорыв вниз за "бычью" линию поддержки» и «медвежьи» модели продолжения — «прорыв вниз из "медвежьего" треугольника» и «прорыв вниз за "медвежью" линию поддержки». На графиках видно, что каждая сложная модель «крестиков-ноликов» обязательно включает про­стые сигналы к покупке или продаже. В анализе пункто-цифро-вых моделей принято считать, что чем сложнее графическая фи­гура, тем более надежными являются соответствующие ей торго­вые сигналы (рис. 7.90—7.92).


Если на графиках с одноклеточной реверсировкой линии трен­дов и каналов проводятся обычным образом, то для графиков с трех-клеточным параметром разворота характерна специфическая про­цедура построения таких линий. Особенность линий тренда на графиках с трехклеточной реверсировкой состоит в том, что они не соединяют верхние или нижние концы столбцов, а чертятся через один из экстремумов под углом 45°. Линия растущего трен­да на пункто-цифровых графиках проводится под углом 45° вправо и вверх от основания самого нижнего столбца ноликов на иссле­дуемом участке графика.






Считается, что на рынке преобладает «бычья» тенденция, пока цены, изображаемые крестиками и но­ликами, находятся выше этой линии. Аналогично линия пада­ющего тренда проводится вправо и вниз от вершины самого высо­кого столбца крестиков (рис. 7.93, 7.94).


Предполагается, что ры­ночный тренд является «медвежьим», пока крестики и нолики располагаются ниже линии падающего тренда. Если цены времен­но пересекают построенные таким образом линии тренда, а затем снова возвращаются к прежней тенденции, то проводятся новые трендовые линии, начинающиеся от экстремумов, возникших при коррекции.




Рис. 7.89. Сложные сигналы к продаже: прорыв тройного основания (а); нисходящее тройное основание (b); расширенное тройное основание (с); прорыв вниз из «медвежьего»
треугольника (d); прорыв вниз за «бычью» линию поддержки (е); прорыв вниз за «медвежью» линию поддержки (f)
Построение сорокопятиградусных трендовых линий на графи­ках «крестиков-ноликов» является довольно приблизительным ме­тодом определения направления и моментов перелома текущей тенденции. Как правило, определенное таким образом направле­ние главного тренда используется в качестве фильтра для торго­вых сигналов, подаваемых графическими моделями или каким-либо другим способом.


Такой фильтр должен подтвердить сигнал, если открываемая позиция соответствует основному направлению движения цен. В описанном способе построения еще раз проявляется характерный для анализа пункто-цифровых графиков под­ход, предполагающий связь между вертикальной (ценовой) и го­ризонтальной (временной) шкалами графиков этого типа.
















Выбор величины угла, равной 45°, как раз соответствует уже описанному при упоминании целей ценовых прорывов предположению о стрем­лении к приблизительному равенству горизонтальной и вертикаль­ной составляющих движения цен на графиках типа «крестики-нолики».
При исследовании пункто-цифровых графиков необходимо учитывать, что представление цен финансовых инструментов в ви­де столбцов крестиков и ноликов является не просто отображе­нием реальной динамики рыночных цен во времени, но также представляет собой способ ее специфического анализа. Таким об­разом, графики «крестики-нолики» сами по себе являются методом графического анализа рынка. Кроме того, как и большинство дру­гих приемов технического анализа, построение пункто-цифровых графиков требует определенного набора параметров. В данном случае это ценовой масштаб и параметр реверсировки графика. Выбор параметров осуществляется в зависимости от условий сто­ящей перед аналитиком задачи, т.е. от определенного рынка, изу­чаемого в конкретном диапазоне времени с определенным цено­вым и временным разрешением. Как правило, набор параметров выбирается исходя из результатов тестирования методики прогно­зирования на исторических ценовых данных. Процедура опреде­ления оптимальных параметров метода анализа получила название оптимизации. При этом необходимо четко понимать, что удовлет­ворительные результаты тестирования методики с определенным набором параметров на прошлых данных не означает, что данные параметры будут также эффективными в перспективе. Изменение внешних и внутренних рыночных условий может приводить к тому, что оптимальный набор параметров методики будет изменяться, что означает необходимость повторной оптимизации. Проблема оптимизации параметров, которая в техническом анализе встре­чается достаточно часто и к решению которой имеются различ­ные подходы, более подробно будет рассмотрена в следующей гла­ве. В заключение краткого описания использования пункто-циф­ровых графиков мы только подчеркнем, что само построение графиков типа «крестики-нолики» необходимо рассматривать как метод анализа рынка, причем метод, требующий выбора парамет­ров, а значит, предусматривающий процедуру оптимизации этих параметров.

Дальнейшим развитием идеи, лежащей в основе осциллятора двойной скользящей средней, является схождение —расхождение скользящих средних (МАСD — moving average convergence/divergence).
Одним из вариантов определения момента разворота одиноч­ной скользящей средней является ее пересечение с более медлен­ной скользящей кривой. Для фиксации изменения направления движения осциллятора ДСС можно использовать пересечение линии осциллятора со своей скользящей средней. Этот способ реализуется при построении двух кривых, называемых схождени­ем — расхождением скользящих средних (МАСD). Первая кривая МАСD, называемая линией МАСD, представляет собой обычный осциллятор ДСС, полученный как разность двух скользящих сред­них значений. Вторая кривая МАСО, называемая сигнальной лини­ей, — это скользящая средняя первой кривой. В качестве примера выбора параметров кривых для исследования графиков дневных значений можно привести выбор экспоненциально-взвешенных скользящих средних с периодами усреднения 12 и 26 для постро­ения линии МАСD (осциллятора ДСС) и выбор 9-периодной скользящей средней для построения сигнальной линии (рис. 5.16).
Пересечение линии МАСD сигнальной линии рассматривает­ся как подтверждение разворота линии МАСD, означающего ос­лабление текущего рыночного тренда. Пересечение линии МАСD сигнальной линии в положительной области сверху вниз означает критическое ослабление растущего тренда и может использовать­ся в качестве торгового сигнала на закрытие длинных позиций. Пересечение линии МАСD сигнальной линии в отрицательной области снизу вверх свидетельствует о критическом ослаблении падающего тренда и может являться сигналом к закрытию корот­ких торговых позиций. Переход линии МАСD нулевой отметки является подтверждением разворота тенденции.
Линия МАСD является осциллятором двойной скользящей, поэтому для нее также можно определить признаки перекупленности и перепроданности.




Следующим шагом в применении описываемой методики ана­ лиза трендов является построение гистограммы МАСD. Гисто­грамма MACD получается уже путем графического изображения разности линии МАСD и сигнальной линии (рис. 5.17). Если счи­тать, что разность, определяющая осциллятор ДСС, характеризу­ет скорость (силу) тренда, то разность между осциллятором ДСС и своей скользящей (гистограмма МАСD) должна характеризовать ускорение тенденции. Уменьшение значения гистограммы МАСD должно означать уменьшение ускорения тренда, а рост гистограм­мы — увеличение ускорения тренда. Пребывание гистограммы на нулевом уровне свидетельствует о том, что скорость (сила) трен­да в этот момент постоянная. Уменьшение ускорения тренда мо­жет сопровождаться последующим ослаблением тенденции (тор­можением), но даже в этом случае сами цены могут двигаться в направлении текущей тенденции на протяжении достаточно дли­тельного времени. Сигналы гистограммы МАСD являются опережа­ющими по отношению к сигналам самой МАСD, а значит, и ме­нее надежными. По этой причине использование одной только ги­стограммы МАСD представляется крайне рискованным и может быть полезно только в сочетании с другими признаками.
Отметим, что поведение осциллятора МА СD определяется зна­чениями уже трех числовых параметров — двух периодов усред­нения скользящих, используемых для расчета линии МАСD, и од­ного периода усреднения, применяемого для построения сигналь­ной линии.

В третьей и четвертой главах были перечислены основные под­ходы к анализу графиков рыночных цен финансовых инструмен­тов и описаны наиболее популярные графические модели, исполь­зуемые во время трендовых движений цен и периодов консоли­дации. В этих главах мы использовали чаще всего применяемые аналитиками линейные графики цен и графики в виде баров. Во второй главе пособия были названы и другие возможные виды графических отображений зависимостей цен от времени. Это — графики в виде «крестиков-ноликов», японские свечи, графики «Каги», «Ренко», профили рынка и другие. Поскольку при исполь­зовании разных типов графиков форма изображения рыночной информации различается, то каждому типу рыночных графиков соответствует специфический набор графических моделей и свои методы анализа этих моделей. В настоящей главе кратко описы­ваются главные графические модели и основные подходы к ана­лизу ценовых графиков, соответствующие графическим методи­кам японских свечей, «крестиков-ноликов» и рыночных профи­лей. Число разнообразных графических моделей, свойственных различным графическим подходам технического анализа, доста­точно велико. Однако при их изучении важно понимать, что под­ход графического анализа остается единым. Его смысл прежде всего заключается в определении по графическим признакам, в каком состоянии находится рынок — трендовом или «боковом» движении. Если на рынке присутствует тренд, то графики помо­гают определить моменты ослабления и завершения текущей тен­денции или зарождения противоположного движения. В свою очередь, если зафиксирован «боковой» рынок, то графические мо­дели могут быть использованы для прогнозирования движения цен после завершения консолидации. Для каждого набора характерных признаков рыночных состояний имеются свои виды графи­ков цен на финансовых рынках и свои признаки сохранения или изменения этих состояний.

С конца 1950-х гг. известен стохастический осциллятор (stochastic). Он также широко применяется для оценки силы ры­ночных трендов. Стохастический осциллятор построен на том, что во время сильной растущей рыночной тенденции цена закрытия торгового периода обычно находится ближе к максимальной, чем к минимальной цене за этот период. Во время сильных падающих трендов, напротив, цена закрытия обычно ближе к ценовому ми­нимуму, чем к максимуму. Построение стохастического осцилля­тора исходит из того предположения, что чем сильнее тренд, тем ближе цена закрытия торгового периода должна располагаться к соответствующему ценовому экстремуму. Стохастический ос­циллятор обычно строится в виде двух линий, которые принято обозначать %К и %D. Формула линии %К выглядит следующим образом:

%К= 100 х [(СLn)/(Нn -Ln)],
где С— последняя цена закрытия; Ln — минимальная цена за по­следние п торговых периодов; Нn — максимальная цена за послед­ние п торговых периодов.
Формула линии %D записывается в виде:
         %D=100x(CLn,3/HLn,3)
где CLn,3— сумма разностей (СLn) за три последних торговых периода; HLn,3— сумма разностей (Нn Ln) за три последних торго­вых периода. Поскольку числитель и знаменатель дроби в фор­муле %D фактически представляют собой трехпериодные простые скользящие средние соответственно числителя и знаменателя дро­би %К, линия % D) является результатом трехпериодного сглаживания линии %К (однако она не равна скользящей средней %К).





Определенные таким образом линии %K и %D)еще называются «быстрым» стохастическим осциллятором.
«Медленная» версия стохастического осциллятора, которой пользуются большинство аналитиков, также состоит из линий % К и %D но определенных другим образом: роль медленной линии %К играет быстрая линия %D а медленной линией %D) является простая трехпериодная скользящая средняя медленной %К. Ли­нию %К на графиках обычно изображают в виде сплошной кри­вой, а линию %D рисуют обычно пунктирной кривой (рис. 5.22).
Стохастический осциллятор, так же как и индекс относитель­ной силы, изменяется в пределах от 0 до 100, а середина диапазо­на его колебаний соответствует «боковому» рынку. Уровни пере­купленности и перепроданности стохастического осциллятора обычно находятся на значениях от 70 до 80 и от 20 до 30 соответ­ственно.
Кроме стандартных методов анализа осцилляторов признаком существенного ослабления текущей рыночной тенденции является пересечение линий %К и %D осциллятора, свидетельствующее о существенном изменении направления быстрой линии стоха­стика.
Если считать, что значение 3 для усреднения и сглаживания в формулах этих осцилляторов фиксируется (т.е. не является пе­ременной величиной), то поведение стохастического осциллято­ра зависит от одного числового параметра.

Полная механическая торговая система включает следующие элементы:
порядок определения момента открытия длинной позиции на
рынке;
указание, по какой цене должна быть открыта длинная позиция;
порядок определения величины открываемой длинной позиции;
порядок определения момента закрытия открытой длинной позиции;
указание, по какой цене должна быть закрыта длинная позиция;
порядок определения момента открытия короткой позиции на рынке;
указание, по какой цене должна быть открыта короткая позиция;
порядок определения величины открываемой короткой позиции;
порядок определения момента закрытия открытой короткой позиции;
указание, по какой цене должна быть закрыта короткая позиция.

Момент и цена открытия или закрытия торговой позиции, ра­зумеется, связаны между собой, поскольку в данный момент на рынке может быть лишь единственная цена. В приведенном пе­речне элементов торговых стратегий порядки определения време­ни и цены сделок разделены, так как здесь под моментом откры­тия и закрытия позиций понимается момент поступления сигнала к действию с позицией. Этот момент часто не совпадает с реко­мендуемым моментом исполнения данного сигнала, который мо­жет рассчитываться исходя из выполнения определенных условий, например при достижении рынком некоторой пороговой цены.
Реальная торговая стратегия может содержать лишь несколь­ко из перечисленных выше частей. Торговые стратегии могут быть рассчитаны на работу только с длинными или только с коротки­ми позициями. Существенная часть действующих механических систем не содержит алгоритмов оптимального управления капи­талом, рассчитывающих долю средств, выделяемых на торговлю в момент входа. Минимальным требованием к составу торговых стратегий является наличие в их составе хотя бы порядка опреде­ления момента и цены входа либо в длинную, либо в короткую позицию и порядка определения момента и цены выхода из этой позиции.
Если механическая торговая система предусматривает, что сиг­нал к закрытию длинной позиции одновременно является сигна­лом на открытие короткой позиции, и наоборот, рекомендация системы закрыть короткую позицию означает одновременную ре­комендацию открыть длинную позицию, то такая торговая стра­тегия называется реверсивной.
Алгоритмы торговых стратегий, в которых формализуются приемы технического анализа рыночной информации, в первую очередь зависят от того, в какой форме представлены анализиру­емые данные. Ясно, что должны быть использованы разные алго­ритмы, если данные о рынке поступают в «тиковой» форме (реги­стрируются параметры каждой сделки), в форме баров или япон­ских свечей, в форме «крестиков-ноликов» либо в других формах.
В настоящей главе в качестве примера разработки и анализа торговых стратегий мы коснемся систем, имеющих дело с данны­ми в виде числовых наборов, характеризующих поведение рынка за равные периоды времени: максимальная и минимальная цены, а также цены открытия и закрытия и торговый объем данного периода. Графически такая информация может быть представле­на в виде баров или японских свечей в дополнение к гистограм­мам объема либо графиками эквивалентных объемов или объемных свечей. Именно такой формат рыночной информации наи­более часто используется поставщиками данных и применяется для построения механических торговых систем.
При анализе данных в любом формате существенное значение имеет выбор временного масштаба данных. Вообще говоря, одна и та же механическая торговая система может быть использована для анализа рыночных данных за различные временные периоды. Однако алгоритмы торговых стратегий, основанные на определен­ных торговых принципах, обязательно содержат ряд числовых параметров, оптимально подобранных под те или иные рыночные условия. Если аналитические идеи, лежащие в основе механичес­ких торговых систем, могут с успехом работать при обработке дан­ных различного временного масштаба, то оптимальные наборы параметров торговой стратегии, как правило, будут зависеть от выбора длительности исследуемых баров.
Таким образом, построение механической торговой системы начинается с выбора временного масштаба анализируемых данных. Чем больше выбранный масштаб, тем более длительные движе­ния рынка будут использованы для торговли и тем реже страте­гия будет генерировать торговые сигналы.
Вторым шагом в разработке торговых стратегий является вы­бор принципов, на основании которых будут определяться момен­ты выдачи сигналов на открытие и закрытие торговых позиций. Разумеется, принципы открытия и закрытия позиций могут раз­личаться. Примеры таких торговых идей будут рассмотрены ниже. Выбранные торговые принципы могут быть формализованы в виде компьютерной программы, на выходе которой в зависимости от поступающей входной информации появляются или не появляют­ся торговые сигналы. Для работы программы грубо определяется набор числовых параметров, входящих в состав алгоритмов. В этот момент в первом приближении уже имеется некоторая торговая стратегия.
Далее для первичной оценки работоспособности выбранных торговых принципов проводится проверка получившейся торго­вой системы на имеющихся в распоряжении аналитика истори­ческих рыночных данных об исследуемом финансовом инструмен­те. Проверяется, какие торговые сигналы выдала бы система на некотором прошлом временном интервале и каким образом на этом интервале изменялась бы величина торгового капитала ин­вестора. Проверка работы торговой системы может проводиться при различных значениях числовых параметров, входящих в со­став программных алгоритмов. В соответствии с определенными принципами оценки, о которых пойдет речь ниже, поведение тор­говой стратегии в данном временном диапазоне признается удов­летворительным или неудовлетворительным. Кроме того, опреде­ляется набор параметров, при которых механическая торговая система действует оптимальным образом, поэтому данный этап иногда называется этапом оптимизации. Подчеркнем, что удов­летворительное поведение стратегии на исторических данных не гарантирует ее успешную работу в будущем, однако если некото­рая торговая система показывает неудовлетворительные результа­ты в прошлом, то эта система, безусловно, должна быть отброшена.
Следующим этапом построения торговой стратегии является выбор способа определения оптимального размера открываемой торговой позиции. Размер торговой позиции может определяться всей величиной имеющихся в распоряжении инвестора средств, некоторой фиксированной суммой, определенной долей торгового счета или каким-либо другим способом оптимального управления капиталом. После этого торговая стратегия снова проходит про­цедуру тестирования. Если в результате проверки стратегия по­казывает удовлетворительные результаты, то ее можно применять в реальной торговле.
Многие механические торговые системы построены таким образом, что предполагают периодическое изменение своих пара­метров в соответствии с меняющимися рыночными условиями. Такая периодическая оптимизация стратегии может рассматри­ваться как последний этап построения механической торговой системы.

Прежде чем описать основные количественные положения волнового принципа, перечислим главные разновидности моде­лей движущих и коррективных волн, рассматриваемые сторонни­ками волнового принципа. Разновидности волн отличаются друг от друга взаимным расположением составляющих их подволн и пропорциями между их параметрами.
Движущие волны, состоящие из пяти подволн, имеют две раз­новидности — импульсы и диагональные треугольники. Считает­ся, что в обеих разновидностях движущих волн волна 2 всегда корректирует цены менее чем на 100% движения волны 1, а вол­на 4 — менее чем на 100% движения волны 3. Также предполага­ется, что волна 3 чаще всего оказывается самой длинной.
Основная разновидность движущей волны получила название импульс. В импульсе волна 4 никогда не заходит в ценовой диа­пазон волны 1. Подволны 1, 3 и 5 импульса также являются дви­жущими волнами, а волна 3 чаще всего оказывается импульсом. Для импульсов характерен ряд свойств, которые, по мнению сто­ронников волнового принципа, выполняются в большинстве слу­чаев. В частности, таким свойством импульса является растяже­ние одной из составляющих его подволн. Растяжение, по Эллиот­ту, — это удлиненный импульс с ярко выраженными внутренними волнами. Большинство импульсов содержат растяжение только в одной из своих подволн. Утверждается, что на фондовом рын­ке, как правило, растянутой является третья волна импульса (рис. 6.11).



Рис. 6.11. Растяжение третьей волны импульса в случае растущего (а) и падающего (Ь) рынков
Для описания случая, когда в импульсе пятая волна не уходит дальше третьей волны, используется термин «усечение», или «не­удача» (failure) (рис. 6.12). Усечение может возникать за необыч­но сильной третьей подводной.


a)            b)

Рис. 6.12. «Усечение» импульса на растущем (а) и падающем (Ь) рынках

Вторая разновидность движущей волны — диагональный тре­угольник, которому присущи некоторые черты коррективных мо­делей. Для диагонального треугольника характерно частичное пе­рекрытие четвертой и первой подволн. В свою очередь, диагональ­ные треугольники подразделяются на конечные диагональные треугольники и ведущие диагональные треугольники.
Конечные диагональные треугольники представляют собой мо­дели типа «клин» и располагаются в конечных волнах более круп­ных моделей (рис. 6.13). Это может быть пятая часть движущей волны или реже — часть С коррективной волны.



Рис. 6.13. Растущий (а) и падающий (b) конечные диагональные треугольники

Ведущие диагональные треугольники также образуют клинья, но находятся в начальной стадии более масштабных моделей: волны I импульса или волны А корректирующего движения.


Подобно движущим волнам, коррективные волны также бы-кают разными. Описывается четыре разновидности:
зигзаг;
горизонтальная коррекция;
треугольник;
комбинация.
В зигзаге вершина волны В существенно ниже стартовой точ­ки волны А при понижательной коррекции на «бычьем» рынке или значительно выше начала волны Л при повышательной коррекции на «медвежьем» рынке (рис. 6.14). Утверждается, что зигзагами часто оказываются вторые волны импульсов.



Рис. 6.14. Коррективные волны типа «зигзаг»

В горизонтальной коррекции, напротив, волна В заканчива­ется недалеко от начала волны А. Горизонтальные коррекции, как правило, не такие глубокие, как зигзаги (рис. 6.15). В импульсе чаще всего горизонтальными коррекциями являются четвертые
волны.
Горизонтальные треугольники состоят уже из пяти перекрыва­ющихся подволн, обозначаемых А—В— С—D-Е (рис. 6.16). В сужа­ющихся треугольниках амплитуда волн уменьшается (рис. 6.16, a-f), а в расширяющихся, напротив, увеличивается (рис. 6.16, k-l). Горизонтальные треугольники образуются в стадии, предшествующей последней волне модели: подволна 4 импульса или подволна В коррективной волны (рис. 6.17).


Рис. 6.15. Волны типа «горизонтальная коррекция»


Комбинацией называется разновидность коррекции, состоящая из двух или трех более простых моделей: зигзагов, горизонталь­ных коррекций и треугольников (рис. 6.18).
Как видно из приведенного значительного списка типов и раз­новидностей волн, для теории Эллиотта характерен часто исполь­зуемый в техническом анализе модельный подход, а волновые структуры частично пересекаются с моделями, рассмотренными нами в четвертой главе. Особенностью волнового принципа яв­ляется такое построение моделей, которое предполагает воспро­изведение одинаковых модельных форм в графические структу­ры различного масштаба. Несколько моделей составляют более крупные аналогичные картины и, в свою очередь, сами состоят из более мелких образований того же ряда.
Кроме того, согласно положениям волнового принципа раз­ным видам волновых движений свойственно выполнение опреде­ленных эмпирических соотношений между составляющими их волнами по времени и амплитуде.


Рис. 6.16. Коррективные волны типа «горизонтальный треугольник»




  Согласно теории Эллиотта при определении пропорций меж­ду параметрами ценовых волн существенное значение имеют со­отношения Фибоначчи. Напомним, что последовательностью Фи­боначчи называется ряд натуральных чисел, первые два члена ко­торого равны единице, а последующие получаются путем суммирования двух предыдущих: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89 и т. д. до бесконечности.


После нескольких первых членов этого ряда отношение каждого члена последовательности к последую­щему приблизительно равно 0,618, а к предшествующему — при­близительно 1,618. При росте порядкового номера члена ряда эти соотношения стремятся к иррациональным числам, равным (5 -1)/2 (это число еще обозначают φ) и (5 + 1)/2 соответственно. Отношения различных членов ряда Фибоначчи называются соотноше­ниями Фибоначчи. Последовательность Фибоначчи и соотноше­ние ф, называемое также «золотым» соотношением, обладают ря­дом исключительно важных математических свойств. В частности, при прибавлении к ф единицы получается число, обратное ф (1 + ф = = 1/ф), а если из единицы вычесть ф, то получится отношение чи­сел Фибоначчи, разделенных одним членом последовательности (0,382) и многие другие. Замечено, что соотношения Фибоначчи часто встречаются в строении природных объектов, произведений музыки, архитектуры, живописи и пр.



Рис. 6.18. Комбинация коррективных волн
Последователи Эллиотта, основываясь на собственных наблюде­ниях, полагают, что соотношения Фибоначчи также могут прояв­ляться при анализе движений цен на финансовых рынках. В рам­ках волновой теории анализируются, во-первых, соотношение размера коррекции и предшествующего ей основного движения и, во-вторых, соотношения однонаправленных волн внутри более крупной волновой модели.

Считается, что для пропорции между амплитудой коррективной волны и предыдущего импульса часто характерна величина, близкая к «золотому» соотношению, т.е. к зна­чению 61,8%. Также возможна коррекция на 50% основного движе­ния. «Боковые» коррекции часто совершают возврат цен на величи­ну, близкую к другому соотношению Фибоначчи — 38,2% (рис. 6.19).



Предполагается также, что амплитуды однонаправленных подволн импульсных и коррективных волн (в том случае, если они не равны) также стремятся к пропорциям, близким к коэффи­циентам Фибоначчи — 1,618 или 2,618 (числа, обратные 0,618 и 0,382). Эти соотношения, как правило, проявляются между дли­нами растянутых и нерастянутых подволн импульса, а также меж­ду подволнами А и С во время коррекции (рис. 6.20-6.22).


Измерения реальных пропорций между величинами различ­ных трендов показывают, что соотношения волн могут быть раз­личными. Стремление данных соотношений к единице или к ко­эффициентам Фибоначчи в описываемом методе рассматривает­ся лишь в качестве тенденции, которая, однако, может позволить сделать определенные предположения о вероятных ценовых це­лях текущих рыночных процессов. После того как составлена об­щая картина волн Эллиотта и определено место текущего тренда в этой картине, необходимо измерить величины предыдущих волн и, пользуясь предполагаемыми пропорциями, определить точку вероятного завершения наблюдаемой тенденции.
Следует заметить, что в рамках волновой теории, когда идет речь о соотношениях параметров различных трендов, делаются ссылки в основном на результаты наблюдений и на гипотетиче­ски универсальное применение коэффициентов Фибоначчи. Как правило, не приводится каких-либо аналитических выкладок, объясняющих описываемые факты. Поэтому при попытках прак­тически использовать данные соотношения в торговле необходи­мо учитывать эмпирический характер предполагаемых зависимо­стей и, по возможности, исследовать эффективность предлагаемо­го метода на исторических данных исследуемого рынка.
Волновая теория Эллиотта предлагает специфическую модель поведения цен на финансовых рынках, согласно которой измене­ния цен происходят путем взаимосвязанных трендов (волн). Фор­мы волн Эллиотта могут напоминать известные графические мо­дели технического анализа. Однако между подходом к анализу рынка, связанным с рассмотрением простых графических моделей и описанным в главе 4, и подходом, характерным для волнового принципа, имеются существенные различия.
Метод графических моделей предполагает, что определенные картины поведения цен на финансовых рынках встречаются вре­мя от времени. Реализация этих картин часто сопровождается дальнейшим движением рынка в зависящую от вида конкретной графической модели сторону. Случай несовпадения реального ры­ночного движения с предполагаемым означает лишь неудачное ис­пользование единичной модели. В рамках данного подхода, как правило, не делается предположений о взаимосвязи моделей меж­ду собой и о цикличности их осуществления.
Напротив, волновой принцип Эллиотта устанавливает некую общую модель развития рынка, которая, по мысли сторонников этого принципа, осуществляется всегда. Реализация некоторого этапа волновой картины обязательно влечет за собой следующую волну определенного типа.


Неудача в определении этой волны может повлечь пересмотр всей построенной до этого момента вол­новой картины рынка. Мы упоминали ранее, что волновой прин­цип во многих случаях позволяет неоднозначно определять реализу­емые волновые модели. Большое число рассматриваемых в рамках подхода Эллиотта видов и подвидов волн позволяет приспосабли­вать реальные ценовые зависимости к теоретическим волновым картинам, однако практическая ценность таких конструкций ос­тается под вопросом. Поскольку задачей данного пособия явля­ется краткое описание известных в техническом анализе подхо­дов к исследованию финансовых рынков, мы ограничимся заме­чанием, что эффективность любого метода прогнозирования цен может быть подтверждена лишь реальными результатами исполь­зования этого метода для выдачи торговых рекомендаций.
Многочисленные наблюдения над поведением цен финансо­вых активов показывают, что элементы циклических изменений цен часто присутствуют на финансовых рынках. Процесс установ­ления новых цен при поступлении на рынки новой важной ин­формации, как правило, содержит колебательную составляющую. Кроме того, известно, что параметры таких колебаний подверже­ны постоянным изменениям. Ответы на вопросы о том, насколь­ко существенны и прогнозируемы данные изменения и можно ли успешно использовать информацию о предшествующих проявле­ниях цикличности для прогнозирования будущих движений цен, являются определяющими для оценки эффективности цикличе­ских методов технического анализа.

Другим способом сравнения рыночной цены, характерной для некоторого временного периода, с ценой рынка несколько пери­одов тому назад является расчет отношения цен закрытия этих пе­риодов. Осциллятор технического анализа, определяемый таким соотношением, называется темпом изменений (RОС — rate of chahge). Формула для вычисления темпа изменений выглядит сле­дующим образом:
RОС=С/ Сn
где С— последняя цена закрытия; Сn — цена закрытия п времен­ных периодов тому назад (рис. 5.8).
Поскольку, так же как и осциллятор скорости рынка, темп изменений сравнивает цены закрытия, разделенные определенным временным лагом, эти осцилляторы характеризуют силу рыноч­ного тренда с одной и той же точки зрения, а графики этих ос­цилляторов ведут себя схожим образом и отличаются лишь мас­штабом вертикальной шкалы. Для темпа изменений роль оси, около которой происходят колебания осциллятора, играет гори­зонтальная линия RОС= 1. Однако в практическом использова­нии темп изменений более удобен, так как в отличие от осцилля­тора скорости рынка, выражающего абсолютное приращение цен за определенное время, темп изменений основывается на относи­тельных ценовых изменениях. Известно, что при повышении или снижении уровня рыночных цен финансовых инструментов со­ответственно меняется и масштаб ценовых изменений. В этом случае размах колебаний осциллятора, определяемого абсолютным значением приращений цен, будет увеличиваться или уменьшать­ся, следуя за изменениями общего ценового уровня. Соответствен­но будут изменяться уровни экстремальных значений осциллято­ра, а значит, и характеристики зон перекупленности и перепро­данности. Нормирование такого осциллятора при значительном изменении уровня цен на рынке не принесет желаемого результата, так как периодически придется изменять значение норми­рующего множителя. Относительные ценовые изменения не дол­жны в такой степени зависеть от общего масштаба рыночных цен, причем уровни экстремальных значений для осциллятора темпа изменений менее подвержены необходимости корректировки.
Методы анализа, описанные для осциллятора скорости рын­ка, — использование признаков «бычьего»/«медвежьего» расхож­дения и перекупленности/перепроданности — применяются и для темпа изменений (рис. 5.9—5.11).
Так же как и в случае осциллятора скорости рынка, формула темпа изменений содержит один параметр — число торговых пе­риодов, прошедших между моментами, в которые сравниваются цены.

В предыдущих главах были рассмотрены наиболее популярные подходы к изучению финансовых рынков с точки зрения техни­ческого анализа. Описанные методы могут быть использованы как для определения текущего состояния рынка, так и для прогнози­рования его дальнейшего движения. Как правило, главной целью таких исследований является выдача инвесторам рекомендаций по наиболее эффективному поведению на определенном рынке.
В данном случае под наиболее эффективным поведением инве­стора мы будем понимать совершение на рынке таких торговых дей­ствий, результатом которых является максимальное повышение со­отношения доходности инвестиций к их рискованности.
Торговые рекомендации аналитика могут представлять собой совет инвестору открыть длинную или короткую позицию по не­которому финансовому инструменту, закрыть позицию по данно­му инструменту или вообще воздержаться от торговли в текущий момент. Последовательность рекомендаций технического анали­тика можно рассматривать как набор торговых сигналов, позво­ляющих инвестору в любой момент времени определить свое со­стояние по отношению к рынку. Поскольку технический подход к анализу основан на изучении поведения только рыночных па­раметров (цен, торговых объемов и пр.), представляется логичным автоматизировать выдачу торговых сигналов, для чего необходи­мо формализовать процедуру разработки торговых рекомендаций.
Формализация определения торговых рекомендаций означает разработку аналитиком четких правил обработки поступающей ры­ночной информации, позволяющих определять наилучшие моменты открытия и закрытия, а также оптимальный размер торговых пози­ций на исследуемом рынке. Совокупность таких правил получила название автоматических торговых стратегий или, иначе, механических торговых систем технического анализа, поскольку тор­говые сигналы могут выдаваться компьютерами как результат дей­ствия соответствующих компьютерных программ.
Под методами оптимального управления капиталом, как пра­вило, подразумевается та часть методов разработки торговых стра­тегий, которая сконцентрирована на определении размера откры­ваемой позиции.
Изменения цен на финансовых рынках являются в существен­ной степени нестационарными случайными процессами, т.е. про­цессами, вероятностные характеристики которых изменяются во времени. Правила, по которым строятся оптимальные торговые рекомендации для одного периода развития рынка, могут оказать­ся бесполезными в других временных диапазонах. Гипотеза об эф­фективности рынков и связанное с ней утверждение о мартин-гальности процессов ценовых приращений полностью отвергают воз­можность успешного систематического применения таких правил (как и методов технического анализа вообще). Лежащее в основе технического анализа допущение о существовании проявлений рыночной неэффективности, напротив, приводит к возможности использования методов анализа рынка в торговле; однако вопрос о том, можно ли установить правила торговли, эффективно рабо­тающие на достаточно длительных промежутках времени, остает­ся открытым. Здесь необходимо отметить, что торговые правила возможно изменять в соответствии с меняющимся характером рын­ка, но, если процедура такой оптимизации правил сама является формализованной, ее можно считать частью торговой стратегии.
Вопрос о возможности построения правил, позволяющих по­высить эффективность торговых операций на финансовых рын­ках по сравнению со стратегией «купи и держи», связан с вопро­сом, существуют ли настолько устойчивые проявления рыночной неэффективности, что могут быть использованы в течение длитель­ного времени. Наблюдения показывают, что независимо от отве­та на этот вопрос механические торговые системы могут с успе­хом применяться в периодах сравнительно неизменных рыночных условий, а такие периоды иногда оказываются достаточно продол­жительными.
Кроме подхода, связанного с выработкой формализованных торговых правил, или системного подхода, в техническом анали­зе существует подход к выдаче торговых рекомендаций на осно­вании преимущественно визуального изучения рыночной инфор­мации в графическом виде. Аналитики, придерживающиеся это­го подхода, как правило, рассматривают образующиеся на графиках модели различных типов и выявляют на них признаки того или иного дальнейшего развития рыночной ситуации. У каж­дого такого специалиста также существуют определенные прави­ла анализа, однако в данном случае они не формализованы явным образом и обладают существенной долей субъективности. Будем называть сторонников этого подхода несистемными аналитика­ми или трейдерами. И в системном, и в несистемном подходе к техническому анализу можно выделить сильные и слабые сто­роны. В пользу несистемного подхода обычно приводятся следу­ющие доводы:
В настоящее время мозг, по-видимому, эффективнее анали­зирует графические изображения (в данном случае графиче­ские модели), чем это делает подчиняющийся набору определенных правил компьютер.
Аналитик, не связанный жесткими правилами, может учиты­вать необычное поведение рынка в некоторые моменты времени, в частности отфильтровывать данные, связанные с техническими ошибками участников торгов, биржевых или ин­ формационных систем.
Опытный трейдер, вообще говоря, может быстрее выявить изменение рыночных условий, чем их зарегистрирует механическая система. Кроме того, не связанный системой трейдер может дополнительно учитывать информацию фундаменталь­ного характера.
В системном подходе к торговле выделяют следующие преиму­щества:
Механические торговые системы позволяют существенно ос­лабить влияние на торговлю субъективного фактора. Прини­мая свои решения, несистемные трейдеры подвержены влия­нию различных эмоций: страха, надежды, жадности, а также стрессовым ситуациям и разнообразным личным соображени­ям. Под действием этих эмоций аналитик или трейдер может принять решения, отличные от тех, которые были бы вырабо­таны на основе применяемого им метода анализа в более спокойной обстановке. Компьютерная торговая стратегия, разумеется, лишена этого недостатка. Более того, работа по торговым системам серьезно дисциплинирует участников торговли.
Компьютерная торговая стратегия обязывает работать на рынке последовательно, т.е. системному трейдеру необходимо следовать всем сигналам стратегии, в то время как у несистемного трейдера такой обязанности нет.
Механические торговые системы, как правило, включают ме­ханизм управления торговыми рисками. Автоматические тор­говые системы позволяют ограничивать убытки по отдельной позиции, не допуская тем самым разорительных потерь.
Влияние информации фундаментального плана на решения несистемных аналитиков может иметь и негативную сторону. Часто поведение цен активов и других рыночных параметров точнее отражает изменения рыночной ситуации, чем это мо­жет сделать аналитик, учитывающий экономические, полити­ческие и другие внешние факторы. Рынок может дать диаметрально противоположную реакцию на поступление, казалось бы, сходных внешних данных.
Компьютеризованная стратегия позволяет достаточно быстро протестировать торговые идеи на исторических данных и опре­делить, насколько эффективным может оказаться их использо­вание. Проверить эффективность неформализованных торговых принципов несистемных аналитиков значительно труднее. Торговле по механическим системам присуща серьезная про­блема: любая система приспособлена к определенному состоянию рынка, и изменение этого состояния приводит к резкому ухудше­нию результативности торговли. Однако эта проблема не исклю­чена и при несистемном подходе, особенно если решения прини­мает недостаточно опытный или недостаточно квалифицированный специалист. Наблюдения показывают, что среди сторонников активного подхода к работе на финансовых рынках некоторые вы­ дающиеся несистемные трейдеры показывают лучшие результаты, чем трейдеры, торгующие по механическим торговым системам.
Также отмечается, что в среднем результаты множества си­стемных трейдеров существенно превосходят итоги действий сто­ронников несистемного подхода. Трудно судить, насколько эти наблюдения могут служить серьезным доводом для выбора того или иного способа торговли, однако в любом случае разработка и тестирование механических торговых систем, а также работа по этим системам являются исключительно полезными для начина­ющих аналитиков.
Компьютерные торговые стратегии позволяют выработать эф­фективные торговые приемы, дать общее представление о том, что можно ожидать от использования данных приемов на рынке, и до­биться дисциплины в исполнении принятых торговых решений. Последний фактор может оказаться определяющим для результа­тивности всей торговой деятельности. Кроме того, компьютерные торговые стратегии учат последовательно работать на рынке.
В настоящее время на рынке программного обеспечения су­ществует ряд компьютерных программ, позволяющих аналитикам существенно упростить процесс разработки и тестирования тор­говых стратегий. Наиболее известными из таких программ явля­ются продукт компании Equis International, 1пс. — семейство MetaStock и разработка компании TradeStation Group, Iпс. (прежнее название — Omega Research, 1пс.) — семейство программ Trade Station.
Далее в этой главе будут перечислены основные составные части автоматизированной торговой стратегии, описаны основные этапы построения механической торговой системы, охарактери­зованы главные типы таких систем и приведены примеры торго­вых идей, которые могут быть использованы для генерации сиг­налов на открытие или закрытие рыночных позиций. Будут опи­саны основные принципы проверки работы торговых стратегий на исторических рыночных данных, способах оптимизации и пара­метрах оценки работоспособности механических торговых систем. Кроме того, будут кратко перечислены некоторые методы опти­мального управления торговым капиталом.

Задачей трендследящей механической торговой системы явля­ется выдача сигналов к торговле в направлении рыночных тенден­ций. В каждой такой системе существует набор признаков начала тренда, появление которых ведет к сигналу к открытию торговой позиции, и набор признаков окончания данного тренда, ведущий к сигналу к закрытию позиции.
Формирование признаков возникновения тенденции всегда требует существенного движения рыночных цен в направлении этой тенденции. Аналогично признаки слома тренда всегда возни­кают только после того, как цены испытают значительное коррекционное движение. По этой причине торговые стратегии следо­вания за тенденцией никогда не могут использовать всю величину трендового движения. Чем меньшее движение цены в направле­нии тренда требуется системе для выдачи сигнала к открытию позиции и чем меньшее коррекционное изменение ведет к сиг­налу к закрытию позиции, тем чувствительнее является данная си­стема и тем больший участок тренда используется в торговле. Од­новременно чувствительные торговые системы чаще реагируют на случайные (нетрендовые) ценовые колебания и выдают много ложных сигналов.
Под ложными сигналами мы будем понимать такие торговые сигналы, после которых движение цен не получает продолжения и торговая позиция оказывается убыточной. Соответственно, сиг­налы, приведшие к прибыльной позиции, мы будем называть ис­тинными. Необходимо отметить, что в любой торговой стратегии число истинных сигналов не обязательно должно превышать число ложных. В эффективно работающих стратегиях возможна ситуа­ция, когда при меньшем количестве прибыльных сделок общий результат торговли оказывается положительным за счет того, что средняя прибыль удачных позиций оказывается больше среднего убытка неудачных сделок.
Грубые торговые стратегии в отличие от чувствительных вы­дают меньше ложных сигналов, но используют меньшую часть трендовых изменений, что также может оказаться невыгодным в период относительно небольших тенденций. Потери на одну убы­точную сделку для грубых систем, как правило, больше, чем ана­логичные потери для чувствительных систем, хотя и доход на одну прибыльную сделку также, как правило, выше.
Выбор оптимальной чувствительности представляет одну из наиболее важных задач настройки трендследящей системы и оп­ределяется конкретными условиями рынка, на котором предпо­лагается использовать стратегии.
Полагая, что ценовые изменения на финансовых рынках скла­дываются из трендовой и случайной составляющих, можно утвер­ждать, что задача идеальной системы следования за трендом — реагировать на тенденции и не реагировать на случайные колеба­ния цен. Для решения этой задачи могут быть использованы уже рассмотренные модельный подход, методы фильтрации или дру­гие приемы. Приведем несколько наиболее популярных торговых идей, лежащих в основе систем рассматриваемого типа.
Примером использования метода фильтрации являются тор­говые стратегии скользящих средних. Как отмечалось в третьей главе, существует несколько способов определения признаков за­рождения и слома рыночных тенденций с помощью скользящих средних. В частности, такими признаками может являться пере­сечение ценовым графиком графика скользящей средней или пе­ресечение двух скользящих средних с разными периодами усред­нения (быстрой и медленной). В первом случае сигнал к откры­тию длинной позиции возникает при пересечении ценами своей скользящей снизу вверх, а сигнал к закрытию этой позиции — при пересечении ценами скользящей сверху вниз. Эти же признаки могут быть использованы, соответственно, для закрытия и откры­тия коротких позиций. Во втором случае длинная позиция долж­на быть открыта (или короткая позиция — закрыта) при пересече­нии быстрой скользящей своего медленного аналога снизу вверх, а закрыта (а короткая открыта) — при пересечении сверху вниз.
Для уменьшения числа ложных сигналов во многих торговых стратегиях применяются так называемые фильтры — дополни­тельные условия, выполнение которых необходимо для соверше­ния сделки. В случае систем скользящих средних примером филь­тров может являться условие некоторого минимального расхож­дения кривых (цен и скользящей либо двух скользящих) после пересечения.
Числовыми параметрами торговых стратегий, использующих скользящие средние, естественно, будут параметры усреднения кривых и параметры фильтров (например, величина минималь­ного расхождения кривых). И те и другие величины определяют чувствительность торговой системы, а их настройка осуществля­ется на этапе оптимизации.
Более сложные торговые системы скользящих средних могут использовать переменные значения периодов усреднения в зави­симости от условий рынка, например от силы тренда (различные способы оценки силы тренда были рассмотрены в главе, посвя­щенной осцилляторам технического анализа).
Следующим примером трендследящей торговой стратегии яв­ляется система пробоя ценового канала. Системы пробоя ценово­го канала имеют несколько разновидностей, объединенных общим принципом. В частности, в одной из разновидностей таких систем длинные позиции открываются или короткие позиции закрыва­ются, если цена закрытия последнего бара превышает максималь­ную цену предыдущих /У баров. Напротив, в этой системе корот­кие позиции открываются или длинные позиции закрываются, если цена закрытия последнего бара оказывается ниже минималь­ной цены предшествовавших ./V баров. В других разновидностях систем пробоя могут сравниваться в различных комбинациях цена закрытия и экстремальные цены последнего бара с ценами закры­тия и экстремальными ценами /У предыдущих временных перио­дов. Наблюдения показывают, что в среднем все эти разновидно­сти систем пробоя работают приблизительно одинаково.
Чувствительность торговых стратегий определяется число­вым параметром длины ценового канала УУ: чем меньше ТУ, тем чувствительнее система и тем чаще она выдает торговые сиг­налы.
Так же как и в случае торговых стратегий, использующих скользящие средние, простые системы пробоя ценового канала могут быть усовершенствованы. Например, в таких системах мо­жет применяться переменная длина канала, изменяющаяся в за­висимости от характеристик рынка — силы тренда, длительности позиции и пр.
Еще одним представителем систем, следующих за трендом, является стратегия пробоя волатильности. В этой стратегии пред­полагается, что при отсутствии тренда цены финансовых инстру­ментов колеблются в некоторой области, величина которой опре­деляет волатильность рынка. Границы такой области для некото­рого временного бара могут быть построены, например, путем наложения на данный бар среднего диапазона изменения цен за последние несколько временных периодов. В качестве последней величины может быть использовано усредненное значение уже упоминавшегося истинного торгового диапазона. Одним из спо­собов наложения может являться вариант, когда середина усред­ненного истинного торгового диапазона совпадает со средней це­ной рассматриваемого бара. В качестве другого варианта расчета границ волатильности могут быть использованы следующие фор­мулы. Для нижней границы волатильности:
       Pb = HN –kv x ATRN
где HN — максимальная цена за N последних баров; ATRN— ис­тинный торговый диапазон, усредненный за N последних баров; kv — подгоночный коэффициент. Аналогично для верхней грани­цы волатильности
        Ph = LN +kv x ATRN
где LN— минимальная цена за N последних баров. Вообще гово­ря, период, за который определяются максимальная и минималь­ная цены, и период усреднения истинного торгового диапазона могут быть различными.
Выход цен за границы диапазона волатильности в торговых стратегиях данного типа расценивается как признак начала трен­да. Соответственно, пробой верхней границы волатильности оз­начает сигнал к открытию длинной или закрытию короткой по­зиции, а пробой нижней границы — сигнал к открытию короткой или закрытию длинной позиции. Если границы волатильности определяются по приведенным выше формулам, то такие входы в позицию и выходы из позиции называют подвешенными, по­скольку предельные ценовые значения здесь как бы подвеши­ваются к экстремумам цен за последнее время.
В данном случае чувствительность торговой стратегии опре­деляется как периодом определения экстремумов и торгового ди­апазона, так и величиной подгоночного коэффициента.
Механические торговые системы, основанные на пробое во­латильности, имеют то преимущество, что в периоды высокой изменчивости рыночных цен они требуют для выдачи сигналов более значительных движений цен, чем в периоды относительно спокойного рынка. Однако эти системы имеют в своей структуре больше числовых параметров, а следовательно, более сложной становится процедура их оптимизации.
И последним примером являются торговые системы на осно­ве осцилляторов. Как отмечалось ранее, осцилляторы техниче­ского анализа представляют собой математические функции ры­ночных параметров, количественно характеризующие силу рыноч­ных трендов. Торговые стратегии на основе осцилляторов используют поведение осцилляторов для выдачи сигналов к от­крытию или закрытию торговых позиций.
Например, торговая стратегия на основе одного из наиболее известных осцилляторов — индекса относительной силы (Л5У) может выдать сигнал к открытию длинной позиции, когда этот индекс разворачивается вверх, находясь в зоне перепроданности, и дает сигнал к закрытию длинной позиции, когда А$7 развора­чивается вниз в зоне перекупленное™. Моменты разворота осцил­лятора могут определяться по точкам пересечения графика само­го осциллятора с графиком его скользящей средней. Чувствитель­ность такой торговой системы зависит от периода расчета осциллятора, периода усреднения скользящей средней, значений границ областей перекупленности и перепроданности т.е. парамет­ров данной системы.
Работа торговых стратегий на основе осцилляторов обладает все­ми особенностями осцилляторных методов анализа движений цен на финансовых рынках. Необходимо учитывать, что фиксируемое ос­циллятором ослабление силы тренда не всегда ведет к прекращению тенденции. Осцилляторные стратегии неплохо работают в условиях чередования трендов с более или менее одинаковыми параметрами (величина, длительность, крутизна), но приводят к существенным потерям при появлении трендов выдающейся силы.

Определение моментов открытия или закрытия торговой по­зиции является частью полной торговой стратегии. Другой важ­ной составляющей торговой системы является решение вопроса, каким объемом средств необходимо рисковать при входе в рынок. Целью определения оптимального размера торговой позиции яв­ляется дальнейшее улучшение характеристик торговых стратегий — максимизация величины торгового счета и уменьшение соот­ветствующих рисков. Способы оценки размера торговой позиции, которые в англоязычных источниках часто называются методами, основываются на оценке и ограничении риска позиции, а также на анализе свойств торговых стратегий, проте­стированных без применения таких методик.
Подробный обзор методов управления капиталом (будем ис­пользовать буквальный перевод термина money management) вы­ходит за рамки данного пособия. В качестве примеров перечислим некоторые подходы, позволяющие инвестору определить опти­мальный объем сделки при поступлении сигнала торговой стра­тегии.
Один из подходов к определению размера позиции предусмат­ривает вход на рынок либо фиксированной суммы средств, либо фиксированного числа торгуемых инструментов (контрактов, ак­ций и пр.). Такой подход фактически означает отсутствие специ­альных методик управления капиталом. Он основан на утвержде­нии, что невозможно заранее определить или хотя бы оценить вероятность того, убыточной или прибыльной будет открываемая позиция.
Другой подход имеет цель ограничить риск убытков от от­крываемой позиции. Первый вариант этого подхода фиксирует сумму, подвергаемую риску при входе в рынок. Например, при открытии каждой позиции риск убытков не должен превышать 1000 долл. Второй вариант фиксирует долю торгового капитала, которой можно рискнуть при открытии позиции. Например, при исполнении сигнала торговой стратегии выбирается риск не бо­лее 2% торгового счета. Существенной частью данных подходов является оценка риска, принимаемого инвестором при открытии торговой позиции. Как правило, торговая стратегия, выдающая сигнал ко входу в рынок, в этот же момент определяет (точно или приблизительно) цену, при которой позиция должна быть закры­та при неблагоприятном движении рынка. Таким образом, при открытии позиции уже можно оценить величину максимально возможных убытков от данной сделки. Эта величина и использу­ется в большинстве случаев для определения риска позиции. Здесь, однако, необходимо учитывать, что рекомендуемая стратегией цена закрытия позиции и цена рынка в момент выхода с него могут не совпадать. Расхождение тем более вероятно, чем боль­шие колебания цен отмечаются в этот момент. Поэтому для корректной оценки риска сделки необходимо принимать во внима­ние текущую волатильность рынка.
Еще одна группа методов управления размером открываемой позиции использует статистику выигрышных и проигрышных сде­лок торговой стратегии. Например, если при торговле по страте­гии после прибыльной сделки чаще всего следует еще одна при­быльная сделка, то, возможно, в этом случае следует увеличить размер открываемой позиции. Напротив, если прибыльные пози­ции, как правило, чередуются с убыточными, то, возможно, раз­мер торгуемых средств стоит уменьшить. Такой подход часто называется строительством пирамиды (вверх или вниз), или под­ходом мартингейл (martingale) — прямым или обратным — в зави­симости от того, увеличивается или уменьшается размер позиции.
Следующий подход применяется к торговым стратегиям, у ко­торых наблюдаются выраженные прибыльные и убыточные пери­оды работы. По этой методике строятся быстрая и медленная скользящие средние прибыльности (или убыточности) сделок стратегии. В успешные периоды быстрая скользящая располага­ется выше медленной, в то время как при убыточности стратегии быстрая кривая опускается ниже медленной. Взаимное располо­жение таких скользящих с оптимально подобранными периода­ми усреднения может служить для инвестора указанием, открыть позицию или воздержаться от торговли.
В качестве последнего примера методик управления капита­лом приведем подход, связанный с использованием оценки мак­симального размера потенциальной прибыли во время позиции. Кон­цепция МFЕ (maximum favorable excursion ) заключается в опреде­лении торговых позиций, которые потенциально могут принести большую прибыль, чем остальные. Первым шагом такого подхо­да является сравнение максимально возможных прибылей пози­ций торговой стратегии с реально зафиксированными в результа­те этих позиций доходами. Наблюдения показывают, что суще­ствуют такие торговые стратегии, где максимально возможная (незафиксированная) прибыль большинства позиций находится ниже определенного значения, которое по аналогии с ценовыми графиками можно назвать уровнем сопротивления. Соответствен­но, реальная прибыль этих сделок лежит еще ниже. Более того, когда в таких стратегиях потенциальная прибыль позиции все же пробивает уровень сопротивления, далее прибыльность этой по­зиции, как правило, не опускается ниже этого порогового значе­ния. Если аналитик определяет, что разрабатываемая им торговая стратегия принадлежит именно к такому типу, то в этом случае можно либо зафиксировать потенциальную прибыль (или часть прибыли) позиции при ее приближении к уровню сопротивления, либо, напротив, увеличить размер текущей позиции при пробое значения потенциальной прибыли этого уровня.
Существуют многообразные методы регулирования размера сделок в торговых системах, и для их подробного изучения необ­ходимо обратиться к дополнительным источникам, приведенным в конце главы. Тестирование торговых стратегий, включающих методики управления размером позиции, производится таким же образом и на тех же принципах, что проверка работоспособности систем с неизменным размером сделок. Поскольку включение в тор­говые алгоритмы дополнительных методик всегда означает увели­чение числа параметров системы, то в этом случае, как и в случа­ях любого усложнения стратегий, возрастает вероятность новой подгонки стратегии к прошлым ценовым данным. Поэтому методики управления капиталом рекомендуется использовать в ме­ханических торговых системах только в том случае, если их при­менение приводит к существенному улучшению результатов тес­тирования — росту доходности инвестиций и/или увеличению стабильности показателей на различных периодах проверки рабо­тоспособности.

Теории временных волновых циклов предполагают наличие в ценовых изменениях периодических циклов, т.е. зависимостей цен от времени, повторяющих свою форму с определенным пе­риодом. Предполагается, что амплитуды и период таких колеба­ний остаются сравнительно постоянными. В рамках техническо­го анализа также существуют методы, в основе которых лежит по­ложение о существовании на рынках непериодических циклов. Такие непериодические циклы представляют собой следующие друг за другом повторяющиеся ценовые зависимости определенной структуры и формы, причем как временной, так и ценовой мас­штаб этих зависимостей могут со временем изменяться. Повторя­ющиеся рыночные зависимости мы уже описывали в главе, посвя­щенной методам графических моделей. Подобные модели могут рассматриваться и для групп трендов, которые образуют повторя­ющиеся структуры сходной формы. Одной из теорий, предлага­ющей подобные повторяющиеся модели, которые также можно на­звать трендовыми циклами, является волновая теория Ральфа Нельсона Эллиотта. Р.Н. Эллиотт разработал основные положе­ния своей теории еще в 1930-х гг., но популярной среди техни­ческих аналитиков эта теория стала в конце 1970-х, когда Роберт Пректер переиздал основные работы Эллиотта и опубликовал свое изложение волнового принципа.

Основным допущением теории временных рыночных трендов является наличие, наряду со случайной и трендовой, еще и периоди­ческой составляющей в движениях рыночных цен (рис. 6.1). В этой периодической составляющей общего ценового движения подъем сменяется спадом, а за падением цен с определенным запаздыва­нием следует их рост. В большом числе работ по исследованию ры­ночных циклов приводятся многочисленные свидетельства суще­ствования периодичности в поведении временных рядов цен финан­совых рынков, однако значимость и устойчивость таких циклов постоянно дискутируются.


Рис. 6.1. Случайная, периодическая и трендовая составляющие в движении рыночных цен
Кроме фундаментальных объяснений природы рыночных цик­лов, связанных с периодическим изменением уровней спроса и пред­ложения в экономике, можно привести причины колебательной составляющей ценовых изменений, непосредственно относящие­ся к механизму функционирования финансовых рынков. Изуче­ние особенности поведения участников рыночной торговли пока­зывает, что циклические колебания цен финансовых инструмен­тов можно объяснить одновременным действием двух следующих факторов:
Большая часть инвесторов склонна покупать растущие в цене финансовые активы и занимать «короткие» позиции по инст­рументам (продавать активы), цена на которые падала в течение некоторого предшествующего периода времени. Подобные предпочтения инвесторов придают финансовым рынкам «инерционность», что позволяет ценам двигаться в определенном на­ правлении, пока не найдется достаточного числа игроков, ко­торые действуют в противоположном направлении.
Определенная часть участников торговли, анализируя посту­пающую на рынки информацию, занята постоянным опреде­лением равновесной («инвестиционной», «справедливой») цены финансовых активов. Если текущая рыночная цена не­ которого актива значительно отличается от рассчитанной та­ким образом стоимости, то эти участники рынка начнут соответственно продавать или покупать данный финансовый ак­тив. Чем больше текущая цена отличается от «справедливой», тем больше будут продажи или покупки таких инвесторов. В эту же сторону двигают рынок действия участников, фиксиру­ющих прибыль после существенного роста или падения цен. Можно сказать, что последние факторы способствуют «упру­ гости» рынков, заставляющей их разворачиваться в направлении равновесных цен. В частности, это выражается в «коррек­циях» цен (движении в противоположном направлении) пос­ле сильных изменений цен.
Возникающие таким образом «инерционность» и «упругость» финансовых рынков в принципе могут привести к колебательному характеру изменений цен на рынках, как и в случаях других инерт­ных и упругих систем (механических, электрических и пр.).
Учитывая подобные доводы, в рамках технического анализа проявления цикличности финансовых рынков изучаются вне за­висимости от причин, вызвавших периодические изменения. Для технического аналитика задача исследования циклов на финансо­вых рынках сводится к выделению из общего ценового движения периодической составляющей, определению ее параметров и, по воз­можности, использованию найденной периодической закономерно­сти для выдачи торговых рекомендаций. Для того чтобы зафикси­рованные циклические изменения можно было успешно приме­нить на практике, необходимо, чтобы характерные периоды этих изменений не изменялись со временем слишком существенно, а амплитуда периодических колебаний была, напротив, — значи­тельной.