Адаптивный метод

Адаптивный метод - Преобразование Фурье

Первоначально преобразования Фурье разрабатывались как метод научного исследования повторяющихся явлений, таких как вибрация струн музыкальных инструментов или крыла самолета в полете. В качестве инструмента технического анализа преобразования Фурье применяются для выявления циклических закономерностей в движении цен.
Подробное объяснение анализа Фурье выходит за рамки настоящей книги. Дополнительные сведения по данному вопросу можно найти в следующих номерах журнала Technical Analysis of Stocks and Commodities: т. 1, № 2,4 и 7; т. 2, № 4; т. 3, № 2 и 7 (Understanding Cycles); т.4, № 6; т. 5, № 3 (In Search of the Cause of Cycles) и 5 (Cycles and Chart Patterns); т. 6, № 11 (Cycles).
Общая теория анализа Фурье называется спектральным анализом. Мы рассмотрим лишь так называемое быстрое преобразование Фурье (Fast Fourier Transform ("FFT")). FFT — это сокращенная процедура расчета, которая выполняется в считанные минуты. FFT не учитывает фазовые соотношения, а рассматривает только периоды циклов и их амплитуды.
FFT позволяет выявлять доминирующий цикл (циклы) в числовом ряду данных (напр., значений индикатора или цен).
Концепция FFT основана на том, что любой конечный, упорядоченный во времени набор данных можно приближенно представить в виде набора синусоидальных волн. Каждая синусоидальная волна имеет определенный период, амплитуду и фазовые соотношения с другими синусоидальными волнами.
Использование FFT для анализа цен осложняется тем, что этот метод разрабатывался применительно к ненаправленным, периодическим данным. Движение же цен часто носит направленный характер, но это препятствие можно устранить путем снятия направленности (detrending) с помощью, например, линии тренда линейной регрессии или скользящего среднего. Кроме того, ценовые данные не являются строго периодическими, поскольку торги не проводятся в выходные и некоторые праздничные дни. Чтобы учесть и это обстоятельство, ценовые данные обрабатываются с помощью сглаживающей функции, называемой «прессующим окном» (hamming window).


Выше уже говорилось, что полное рассмотрение анализа FFT выходит за рамки настоящей книги. Поэтому ограничимся рассмотрением «готового» варианта индикатора быстрого преобразования Фурье (Fast Fourier Transforms FFT) из компьютерной программы MetaStock. Индикатор определяет длительность трех доминирующих циклов и относительную силу каждого из них.
На следующем рисунке представлен готовый индикатор FFT курса акций US Steel. Из графика индикатора видно, что доминирующие циклы в динамике курса акций из US Steel имеют длительность 205, 39 и 27 торговых дней.
Готовый индикатор FFT всегда показывает наиболее значимый цикл (в данном случае 205 дней) слева, а наименее значимый (27 дней в данном примере) — справа. Длительность каждого цикла определяется численным значением индикатора (шкалы на оси У по обеим сторонам графика).
Чем дольше индикатор сохраняет определенное значение, тем более выражен соответствующий цикл в рассматриваемом наборе данных. Например, на приведенном выше графике 205дневный цикл в пять раз сильнее 39дневного, поскольку индикатор находился на уровне 205 намного дольше (205 приблизительно в пять раз больше, чем 39, но это просто совпадение).
Зная период доминирующего цикла, можно использовать его в качестве параметра для других индикаторов. Например, если ценная бумага имеет 35дневный цикл, можно построить для ее анализа 35дневное скользящее среднее или 35дневный RSI.

Информатика и технология программирования тут

Адаптивный метод - определение циклов



Существующие в природе циклы позволяют точно предсказывать множество событий: миграции птиц, приливы и отливы, движение планет и т.д. С помощью циклического анализа можно прогнозировать и изменения на финансовых рынках, хотя не всегда так же точно, как природные явление.
В поведении цен на ряд товаров обнаруживаются сезонные циклы. Как следствие сельскохозяйственной природы большинства товаров, эти циклы вполне объяснимы и понятны. Однако объяснить цикличность в поведении некоторых других финансовых инструментов бывает гораздо сложнее. В теориях цикличности финансовых рынков рассматриваются самые разнообразные причины такого поведения, начиная от погоды и пятен на солнце и кончая расположением планет и основами человеческой психологии. Мне представляется, что главная причина — в психологии.
Известно, что цена отражает совпадение ожиданий участников рынка. Эти ожидания постоянно изменяются, вызывая смещение линий спроса и предложения и заставляя цены колебаться между уровнями перекупленности и перепроданное™. Таким образом, колебания цен — это естественный процесс перемены ожиданий, закономерным следствием которого является цикличность.
Попытки использования циклической природы цен для повышения эффективности торговли привели к созданию множества технических индикаторов и инструментов. Среди них— индикаторы перекупленности/ перепроданности (напр., стохастический осциллятор и индекс относительной силы [RSI]), которые предназначены для определения экстремальных границ цикла.
На следующем рисунке показаны основные компоненты цикла.




Адаптивный метод - интерпретация циклов



Теме циклов и их анализа можно посвятить целую книгу. Поэтому здесь я лишь кратко охарактеризую некоторые наиболее известные циклы. Чтобы больше узнать о циклах и техническом анализе в целом, рекомендую обратиться к книге Дж. Мэрфи «Технический анализ фьючерсных рынков».
Согласитесь, что задним числом во всем можно найти цикличность. A для успешной торговли на основе циклического анализа необходим опираться только на циклы, имеющие устойчивый характер, и использовать их в сочетании с другими торговыми инструментами.
28 дневный цикл. В результате проведенных в 30е годы исследований на рынке пшеницы был обнаружен 28дневный цикл. Некоторые связывают это с влиянием лунного цикла. Так или иначе, но многие рынки, включая и рынок акций, действительно имеют 28дневный цикл (т.е. 28 календарных дней, или приблизительно 20 торговых).
10,5 месячный фьючерсный цикл. Хотя цикличность каждого товарного рынка строго индивидуальна, в динамике индекса CRB (индекс исследования товарных рынков) обнаружен цикл длительностью 9-12 месяцев.
Эффект января. Рынок акций проявил мистическую закономерность заканчивать год на более высоком уровне, если в январе цены росли, и на более низком, если в январе они падали. Как говорится, «каков январь таков и весь год». В период между 1950 и 1993 годами эффект января подтверждался 38 раз из 44 — с точностью 86%.
4летний цикл (волна Китчина). В 1923 году Джозеф Китчин (Joseph Kitchin) обнаружил, что многие финансовые показатели Великобритании и Соединенных Штатов в период с 1890 по 1922 год подчинялись 40месячному циклу. Позднее сильное влияние этого 4летнего цикла было замечено и на рынке акций между 1868 и 1945 годами.
Хотя цикл называется «четырехлетним», его длина варьируется в пределах 40-53 месяцев.
Президентский цикл. Этот цикл связан с президентскими выборами в США происходящими каждые четыре года. Его объясняют так: после выборов рынок акций начинает падать в результате принятия вновь избранным президентом непопулярных мер по урегулированию экономики Затем, в середине президентского срока, рынок начинает расти в надежде на укрепление экономики ко времени следующих выборов.
9.2 летний цикл (волна Джаглара). В 1860 году Клемент Джаглар (Clemant Juglar) обнаружил, что во многих сферах экономики наблюдается цикл длительностью приблизительно 9 лет. Последующие исследования доказали заметное влияние этого цикла в период с 1840 по 1940 год.
54 летний цикл (волна Кондратьева). Названный в честь российского экономиста этот долгосрочный, 54летний цикл проявляется в динамике цен и экономических показателей. Поскольку длина цикла очень велика, его действие на рынке акций отмечено лишь трижды.
Для восходящей волны цикла характерны рост цен, развитие экономики и умеренный подъем рынка акций. Пологий участок кривой цикла (плато) — это стабильные цены, пик экономической активности и стремительный рост рынка акций. Нисходящая волна характеризуется падением цен, резким спадом на всех рынках и нередко крупным военным конфликтом.
На следующем графике (взятом из еженедельника The Media General Financial Weekly от 3 июня 1974 года) представлены волна Кондратьева и динамика оптовых цен в США.



    Биржевая торговля: Стратегии - Инструменты - Софт