W poprzednim artykule pokrótce omówiliśmy podstawowe zasady, na których opiera się Trading Chaos. W rzeczywistości Williams ulepszył teorię fal Elliotta, uzupełniając ją o specyficzne kryteria identyfikacji momentu zakończenia i początku fal.
Ale aby uzupełnić obraz, dzisiaj będziemy nadal rozważać techniki handlowe Billa, które znacząco zwiększają zyski ze spekulacji, a może zacznijmy od fraktale.
W jednej z naszych wcześniejszych publikacji poruszyliśmy już temat identyfikowania i konstruowania fraktali (w tym za pomocą wskaźników). Dlatego nie będziemy ponownie powtarzać tej teorii, zauważymy tylko, że fraktal jest formacją, której ekstremum centralne znajduje się powyżej (poniżej) odpowiednich ekstremów czterech sąsiednich taktów.
Cała logika analizy fraktalnej w Trading Chaos opiera się na poszukiwaniu wyłamań z ekstremów, ale w przeciwieństwie do późniejszych strategii handlowych opracowanych przez innych traderów, oryginalny model Williamsa składa się ściśle z trzech elementów:
- Start fraktalny - pierwsze ekstremum poprzedzające sygnał;
- fraktal sygnałowy - powstaje w kierunku przeciwnym do fraktala wyjściowego;
- Fractal stop jest największym szczytem trendu spadkowego (lub dołem trendu wzrostowego) z dwóch ostatnich fraktali.
W ten sposób, analiza fraktalna całkowicie eliminuje niepewność w podejmowaniu decyzji, a jednocześnie pozwala wyeliminować wiele fałszywych sygnałów (ale tylko wtedy, gdy panujący trend jest wiarygodnie znany).
Mówiąc o trendach, w teorii Chaosu Williamsa problem ten rozwiązuje się sam, ponieważ fraktale stają się integralną częścią analizy falowej, a fala (lub struktura falowa) jest trendem. Jednocześnie, w celu maksymalizacji zysków i dalszego tworzenia piramidy, po starcie fali dopuszczalne jest przejście na niższe ramy czasowe.
Piramidowanie to wzrost pozycji zgodnie z kierunkiem trendu po zmiennym zysku na pierwszej transakcji pozwala przenieść zlecenie stop na całość zleceń do progu rentowności, podczas gdy wolumen każdej nowej transakcji jest albo równy stałej, albo podzielone przez pewien współczynnik.
Załóżmy na przykład, że na rynku rozpoczęła się trzecia fala, na którą polują wszyscy wahający się, w tym przypadku algorytm działań tradera będzie wyglądał następująco:
Oprócz, bez analizy fraktalnej każda próba poszukiwania struktur falowych jest skazana na niepowodzenie – jest to fakt, który został zweryfikowany przez kilka pokoleń traderów, choć Bill przed tym ostrzegał. W swoich „pięciu punktach” przedstawionych w dziewiątym rozdziale Trading Chaos, Williams wymienił główne oznaki końca trendu:
- Na MACD wystąpiła rozbieżność między trzecią a piątą falą;
- Aktualna cena znajduje się w strefie docelowej, tj. piąta fala, zgodnie z przybliżonym oznaczeniem, powinna już się rozpocząć (ale nie fakt, że uformuje się całkowicie), z reguły początkujący używają poziomów Fibonacciego do budowania stref, ale znacznie częściej sytuację ocenia się wizualnie;
- Na kolejnym szczycie utworzył się fraktal podczas byczego trendu, a na dole podczas byczego trendu;
- Wśród trzech maksymalnych (minimalnych) słupków pojawił się „przysiad” (patrz poprzednia publikacja);
- Słupki histogramu MACD przecinały linię sygnału w kierunku przeciwnym do ostatniego trendu.
Podsumowując, zauważamy, że pomimo uniwersalności i dobrych wyników praktycznych, teoria Williamsa ma na co narzekać. Na przykład Bill twierdzi, że rynek nie kieruje się tradycyjnymi prawami fizycznymi, ale jednocześnie zachowuje się podobnie do przypływów morskich, które de facto wiążą się z grawitacyjnym wpływem Księżyca i Słońca na Ziemię – czy to nie jest prawo?
Dlatego nie należy szukać ukrytego znaczenia w Trading Chaos, Williams po raz pierwszy był w stanie po prostu opisać zachowanie tłumu na rynku za pomocą narzędzi analizy technicznej, czyli z grubsza rzecz biorąc matematyki, która i tak zasługuje na szacunek.
Fraktale są dość popularne wśród wielu traderów. Zainteresowanie analizą fraktalną pojawiło się po opublikowaniu kilku prac Billa Williamsa na ten temat. Fraktale zostały wynalezione przed nim, ale były określane pod inną nazwą. Williams, badając rynki finansowe, doszedł do wniosku, że ruchy kursów wielu instrumentów finansowych są chaotyczne. W wyniku badań udowodnił, że wykres zmian kosztów bawełny jest podobny do linii brzegowej i przepływu krwi w organizmie człowieka.
W swoich badaniach Williams doszedł do wniosku, że rynki są systemami chaotycznymi, a nie liniowymi, więc stosowanie wskaźników opartych na funkcjach liniowych jest bezużyteczne. Jego zdaniem stabilność na rynkach występuje tylko w niewielkim ułamku czasu, a we wszystkich innych przypadkach panuje na nich chaos.
Fraktal to powtarzająca się formacja, która występuje w takiej czy innej formie na dowolnych wykresach cenowych. Fraktale brzegowe, podobnie jak fraktale giełdowe, mają tę samą naturę. Fraktal składa się z co najmniej pięciu taktów.
Fraktale w górę iw dół mogą znajdować się w tej samej grupie słupków. Czasami górne i dolne fraktale tworzą się jednocześnie na tym samym takcie. Kiedy powstaje fraktal, jest obdarzony wszystkimi właściwościami.
Oceniając górny fraktal należy zwrócić uwagę na jego maksimum. Podczas studiowania odpowiednio niższego minimum. Fraktal start powstaje z dwóch kolejnych fraktali skierowanych w różnych kierunkach. Sygnał fraktalny pojawia się po przeciwnej stronie początku. Przystanek fraktalny znajduje się za dalekim fraktalem. Jeśli pojawi się przeciwny sygnał, anuluje poprzednie.
Ta technika pozwala zwiększyć procent zyskownych transakcji, ale średnia stratna transakcja będzie wyższa. Ponieważ stop lossy przy takiej strategii będą rzadkie, w końcu możesz liczyć na dobry zysk. Analiza fraktalna rynku nie zawsze daje 100% zyskownych transakcji. W związku z tym nie powinien być używany tylko w systemie transakcyjnym. Inne narzędzia są zalecane do walidacji lub filtrowania sygnału.
Podczas korzystania z analizy fraktalnej ważne jest również badanie danych z różnych ram czasowych. System, który Bill Williams opisał w swoich pismach, jest modny. Aby prawidłowo z niego korzystać, należy najpierw określić dominujący trend na rynku, odwołując się do starszego okresu.
System powinien również uwzględniać „dźwignię fraktalną”. To jest nazwa możliwej amplitudy podczas wycofywania. Możesz ocenić „fraktalną dźwignię” za pomocą standardowych linii Fibonacciego dostępnych w MT4. Korekty do 38% Fibonacciego świadczą o silnym ruchu trendu. W tym przypadku fraktalna dźwignia jest silna. Odwrotna sytuacja ma miejsce, jeśli cofnięcia wynoszą 62% fibo lub więcej.
Fraktale i teoria fal
Fraktale mogą być również używane w połączeniu z teorią falową. Rzeczywiście, w swej istocie fraktal to nic innego jak początek lub koniec ruchu impulsowego lub fali. Pojawia się tu pewna złożoność, ponieważ w różnych okresach wykresów powstają różne impulsy. Inwestorom, którzy zdobyli doświadczenie w korzystaniu z teorii fal, nie jest trudno dokładnie zidentyfikować konkretną falę w określonym przedziale czasowym.
Jeśli kilka grup fraktali utworzy się na tym samym poziomie, to jeśli ten poziom zostanie przełamany, należy spodziewać się długiego i silnego trendu. Analiza fraktalna rynku daje bardzo dobre wyniki w obecności trendów. Gdy cena pozostaje w kanałach przez długi czas, strategia fraktalnego przełamania przynosi straty. Trudność polega na tym, że dość trudno jest rozpoznać powstające mieszkanie.
Jak zastosować strategię fraktalną w mieszkaniu?
Powinieneś handlować tylko w przypadku wybicia w kierunku wyraźnego trendu. Nie powinieneś martwić się kilkoma stratami z rzędu. Przyszły zysk z pewnością pokryje wszystkie straty, które strategia poniosła podczas wahań w korytarzu. Dobry efekt uzyskuje się pracując w małych odstępach czasu. Jeśli trader wejdzie w wybicie fraktalne w oparciu o wykres dzienny, wówczas stop loss można ustawić w oparciu o H4. Zwykle im więcej fraktali znajduje się na tym samym poziomie i im dłużej trwa mieszkanie, tym silniejszy i bardziej ukierunkowany będzie przyszły ruch.
Aby wiarygodnie określić, czy przebicie fraktalne jest prawdziwe, czy fałszywe, możesz użyć analizy świecy przebicia. Jeśli świeca przebicia jest „mocna”, to znaczy ma duży korpus, a jej poziom zamknięcia znajduje się daleko od skupisk fraktali, to istnieje duże prawdopodobieństwo, że ruch będzie kontynuowany w wybranym kierunku. Korzystając z tego wniosku, możesz z powodzeniem handlować na małych wykresach w celu zwiększenia zysków. Na przykład, jeśli wczoraj nastąpiło załamanie na D1, to dziś możemy rozważyć wybicia na wykresie czterogodzinnym.
Jeśli po rozpadzie skupiska fraktali utworzy się formacja odwróconej świecy, to w przyszłości rynek najprawdopodobniej będzie płaski, pojawią się nowe fraktale. W związku z tym wiele uwagi należy poświęcić analizie świecy przebicia. Aby zwiększyć efektywność, warto zapoznać się przynajmniej z podstawami Price Action (analiza świecowa).
Bill Williams zalecił nie tylko patrzenie na odwróconą świecę, ale także analizę wolumenu. Jeśli świeca ma duży korpus, ale objętość jest mała, sygnał jest słaby. Sygnały pochodzące z klastrów fraktali są silne, gdy tworzą się na wykresach długoterminowych (tak jak w przypadku analizy świecowej). Sam Williams polecił obejrzenie D1. Jednocześnie konieczna jest analiza innych ram czasowych. Jak już wspomniano w tym artykule, analizę fraktalną najlepiej połączyć z czymś innym, aby zwiększyć opłacalność strategii, ponieważ żadne narzędzie nie może pochwalić się 100% dokładnymi sygnałami.
Film zawiera przydatne informacje na dany temat.
Najlepsi brokerzy Forex i opcji binarnych
| Pośrednik | Założony | Regulator | Min. depozyt |
Analiza fraktalna rynków finansowych to stosunkowo nowy sposób przewidywania zachowania kursów walutowych na rynku. Zamiast mechanicznych systemów i wskaźników ten rodzaj analizy wykorzystuje zupełnie nowe podejście oparte na fraktalach. Dzięki temu stał się nie tylko alternatywą dla analizy technicznej, ale także pozwolił pozbyć się jej mankamentów. Zanim zaczniesz mówić o samej analizie fraktalnej, musisz zrozumieć, na czym się ona opiera:
W rzeczywistości wykonał świetną robotę, zanim oświadczył, że rynki są w rzeczywistości w ciągłym ruchu, który jest podobny do ruchu chaotycznych systemów i wcale nie jest liniowy, jak wcześniej sądzono. Z tego samego powodu Bill Williams stanowczo stwierdził, że analizując chaotyczny rynek, głupotą jest wyciąganie wniosków ze zwykłych, liniowych wskaźników. W końcu chaotyczny ruch na rynku jest stały, podczas gdy stabilność jest zmienna. Jeśli podamy przykłady, możemy powiedzieć, że ceny zbóż, bawełny czy akcji, a także ruch wody w fajce czy krwi mają identyczną strukturę.
Następnie metoda fraktalnej analizy rynku stała się powszechna wśród tak wielu traderów, dzięki książkom Williamsa, takim jak „Trading Chaos”, „Trading Chaos Second Edition” i „New Dimensions in Stock Trading”.
Analiza fraktalna rynku forex
Mimo pozytywnych wyników takiej analizy należy pamiętać, że analiza ta nie sprawdza się w 100%. Pojawiają się tu również błędne sygnały, dlatego nie należy używać go w czystej postaci – jest to przede wszystkim kolejna metoda analizy, która może stać się główną lub dodatkową dla tradera. Ponadto trader musi wziąć pod uwagę, że stosując tego typu analizę, będzie musiał opanować technikę łączenia ram czasowych dla swojej strategii. Technikę syntezy wprowadził również Bill Williams, który zastosował ją tylko do pozycji zyskujących popularność w oparciu o trendy z wyższych ram czasowych.
Ponadto ważnym punktem w tego typu analizach jest „dźwignia fraktalna” – głębokość cofnięcia poprzedniego ruchu. Aby zmierzyć ten ruch (dźwignia fraktalna) konieczne jest rozciągnięcie siatki Fibonacciego do ostatniego ruchu. Jeśli wycofanie na siatce jest mniejsze niż 38%, jest to silna fraktalna dźwignia i pewny ruch. Jeśli wycofanie jest większe i wynosi 62% na siatce Fibonacciego, wówczas dźwignia fraktalna jest niewielka, a ruch bardzo słaby.
Ponieważ analiza fraktalna nie jest skuteczna w 100%, większość traderów używa jej w połączeniu z Elliot Waves. W końcu fraktal jest w rzeczywistości punktem zwrotnym, w którym formuje się początek lub koniec następnej fali. Sam Bill Williams w swojej książce „Trading Chaos” zaleca używanie tych fal. Ale ponieważ dość trudno jest poprawnie obliczyć fale, również początkującemu będzie bardzo trudno wykonać poprawną prognozę za pomocą fraktali bez pewnego doświadczenia w określaniu fal. Dlatego dla początkujących potrzebne jest coś prostszego, na przykład linie trendu.
Jak zacząć korzystać z analizy fraktalnej?
Początkujący trader musi najpierw nauczyć się, jak tworzyć małe, krótkoterminowe prognozy, ponieważ wymagają one mniej danych zewnętrznych. Aby to zrobić, lepiej jest użyć znanej pary walutowej, towaru lub innego aktywa, z którym trader już pracował. Trader musi sporządzić prognozę i sprawdzić, czy jest to uzasadnione, czy nie. Jeśli prognoza jest nieprawidłowa, trader musi zrozumieć powód, dla którego tak się stało. Dowiedz się, gdzie leży jego błąd, być może nie wziął czegoś pod uwagę w swojej analizie.
Jeśli trader kilkakrotnie wykonał poprawną prognozę i poprawnie określił zmianę ceny, jeszcze zanim wyznaczony przez niego trend stał się widoczny dla innych uczestników, to jest to doskonały wynik.
Co więcej, początkujący trader ma przewagę. Ponieważ brokerzy oferują swoim klientom konta demo z rzeczywistymi notowaniami rynkowymi, początkujący trader może ćwiczyć bez ryzyka.
Ponadto, korzystając z analizy fraktalnej, trader powinien zwracać większą uwagę na czynniki, które kształtowały cenę w określonym czasie. Odbywa się to po to, aby przedsiębiorca mógł być bardziej pewny swojej prognozy. W końcu, jeśli czynniki społeczne, polityczne i inne są zbieżne, istnieje duże prawdopodobieństwo, że cena zachowa się dokładnie tak samo, jak wcześniej w podobnej sytuacji. Dlatego analiza fraktalna, oprócz wiedzy o powstawaniu samego fraktala, wymaga od tradera również wiedzy. W związku z tym bardzo pomocne byłoby poznanie przynajmniej podstaw analizy fundamentalnej.
Analiza fraktalna rynku jest bardziej skomplikowana niż się wydaje na pierwszy rzut oka i wymaga od tradera wiedzy w różnych obszarach analizy rynku finansowego: analiza fundamentalna (która już sama w sobie jest trudna), synteza ram czasowych, wskaźniki ekonomiczne i inne, które współpracują ze sobą w celu filtrowania fałszywe sygnały i tak dalej. Ale jednocześnie analiza fraktalna umożliwia przedsiębiorcy odkrywanie relacji między cenami przeszłymi i przyszłymi. Co z kolei pozwala dokładniej określić przyszły wzrost lub spadek cen wcześniej niż inni handlowcy. Bo w zasadzie czekają, aż rynek potwierdzi swoje zamiary.
Ze względu na swoją złożoność z takiej analizy korzystają już doświadczeni i silni traderzy. Ale z drugiej strony warto zrozumieć tę metodę analizy, ponieważ jest równie skuteczna, co złożona.
14 października 2010 roku odszedł Benoit Mandelbrot - człowiek, który w dużej mierze zmienił nasze rozumienie otaczających nas przedmiotów i wzbogacił nasz język słowem „fraktalna”, czyli „struktura składająca się z części, w pewnym sensie podobna do całości „1. Teraz to dzięki Mandelbrotowi wiemy, że wokół nas są fraktale. Niektóre z nich nieustannie się zmieniają, jak poruszające się chmury lub płomienie, podczas gdy inne, jak linie brzegowe, drzewa czy nasze układy naczyniowe, zachowują ewolucyjną strukturę. Jednocześnie rzeczywisty zakres skal, w których obserwuje się fraktale, rozciąga się od odległości między cząsteczkami w polimerach do odległości między gromadami galaktyk we Wszechświecie. Najbogatszy zbiór takich obiektów zawiera słynna książka Mandelbrota „Fraktal Geometry of Nature” 2 .
Najważniejszą klasą naturalnych fraktali są: chaotyczne szeregi czasowe, czyli uporządkowane w czasie obserwacje cech różnych procesów przyrodniczych, społecznych i technologicznych. Wśród nich są zarówno tradycyjne (geofizyczne, ekonomiczne, medyczne), jak i te, które stały się znane stosunkowo niedawno (codzienne wahania poziomu przestępczości czy wypadków drogowych w regionie, zmiany liczby odsłon niektórych stron w Internecie itp. ). Szeregi te są zwykle generowane przez złożone układy nieliniowe o bardzo różnym charakterze. Jednak dla wszystkich wzorzec zachowania powtarza się w różnych skalach. Najpopularniejszymi ich przedstawicielami są finansowe szeregi czasowe (przede wszystkim ceny akcji i kursy walut).
Samopodobna budowa takich serii była znana od bardzo dawna. W jednym ze swoich artykułów Mandelbrot napisał, że jego zainteresowanie notowaniami na giełdzie zaczęło się od oświadczenia jednego z handlowców giełdowych: „... Ruchy cen większości instrumentów finansowych są pozornie podobne, w różnych skalach czasowych i cenach . Na podstawie wyglądu wykresu obserwator nie może stwierdzić, czy dane dotyczą zmian tygodniowych, dziennych czy godzinowych. Mandelbrot, zajmujący bardzo szczególne miejsce w naukach finansowych, miał opinię „podważającego fundamenty”, wywołując wśród ekonomistów wyraźnie niejednoznaczną postawę. Od czasu pojawienia się nowoczesnej teorii finansów, opartej na koncepcji równowagi ogólnej, był jednym z jej głównych krytyków i do końca życia starał się znaleźć dla niej akceptowalną alternatywę. Jednak to Mandelbrot opracował system pojęć, który po odpowiedniej modyfikacji, jak się okazało, pozwala nie tylko zbudować skuteczną prognozę, ale także zaproponować, jak się wydaje, jedyne w tej chwili uzasadnienie empiryczne. klasyczny teorie finansów.
Koncepcja rynku fraktalnego
Główną cechą struktur fraktalnych jest wymiar fraktalny D wprowadzony przez Felixa Hausdorffa w 1919 roku. W przypadku szeregów czasowych częściej stosuje się indeks Hursta. h, co jest związane z wymiarem fraktalnym przez relację D = 2 – h i jest wskaźnikiem trwałości (zdolności do utrzymania pewnego trendu) szeregu czasowego. Zazwyczaj na rynku mogą istnieć trzy zasadniczo różne reżimy: h= 0,5 zachowanie ceny jest opisane przez model błądzenia losowego; w h> 0,5 ceny są w stanie trendu (kierunkowy ruch w górę lub w dół); w H< 0,5 цены находятся в состоянии флэта, или частых колебаний в достаточно узком диапазоне цен.
Jednak dla rzetelnej kalkulacji h(tak jak D) wymaga zbyt dużej ilości danych, co wyklucza możliwość wykorzystania tych cech jako wskaźników determinujących lokalną dynamikę szeregów czasowych.
Jak wiadomo, podstawowym modelem finansowych szeregów czasowych jest model błądzenia losowego, po raz pierwszy uzyskany przez Louisa Bacheliera w celu opisania obserwacji cen akcji na giełdzie w Paryżu. W wyniku ponownego przemyślenia tego modelu, co jest czasem obserwowane w zachowaniu cen, powstała koncepcja efektywny rynek ( efektywnyrynekHipoteza, EMH), gdzie cena w pełni odzwierciedla wszystkie dostępne informacje. Aby taki rynek istniał, wystarczy założyć, że posiada on dużą liczbę w pełni poinformowanych racjonalnych podmiotów, które natychmiast reagują na napływające informacje i dostosowują ceny, doprowadzając je do stanu równowagi. Wszystkie główne wyniki klasycznej teorii finansów (teoria portfela, model CAPM, model Blacka-Scholesa itp.) uzyskano w ramach takiego właśnie podejścia. Obecnie koncepcja efektywnego rynku nadal odgrywa dominującą rolę zarówno w teorii finansów, jak iw biznesie finansowym 3 .
Na początku lat 60. badania empiryczne wykazały, że silne zmiany cen na rynku występują znacznie częściej niż przewidywał główny model rynku efektywnego (model błądzenia losowego). Mandelbrot jako jeden z pierwszych poddał koncepcję efektywnego rynku kompleksowej krytyce. Rzeczywiście, jeśli poprawnie obliczymy wartość wskaźnika h dla każdego zapasu prawdopodobnie będzie się różnić od h= 0,5, co odpowiada modelowi błądzenia losowego. Mandelbrot znalazł wszystkie możliwe uogólnienia tego modelu, które mogą mieć znaczenie dla rzeczywistego zachowania cen. Jak się okazało, są to z jednej strony procesy, które nazwał Lot Levi's(lot Levi), a z drugiej strony procesy, które nazwał uogólniony ruch Browna(Ułamkowy ruch Browna). Zachowanie szeregu czasowego, dla którego (dość często obserwowane na rynku rzeczywistym) można oznaczyć za pomocą dowolnego z tych procesów.
Do opisu zachowania cen używa się zwykle koncepcja rynku fraktali (FraktalrynekHipoteza, FMH), która jest zwykle uważana za alternatywę dla EMH. Koncepcja zakłada, że na rynku istnieje szeroka gama agentów o różnych horyzontach inwestycyjnych, a co za tym idzie różnych preferencjach. Te horyzonty zmieniają się od kilku minut do dzienny traderów do kilku lat dla dużych banków i funduszy inwestycyjnych. Stabilna pozycja na takim rynku to reżim, w którym „średnia stopa zwrotu nie zależy od skali, z wyjątkiem pomnożenia przez odpowiedni współczynnik skali” 4 . W rzeczywistości mówimy o całej klasie trybów, z których każdy jest określony przez własną wartość wskaźnika h. W tym samym czasie wartość h= 0,5 okazuje się być jedną z wielu możliwych, a zatem równą dowolnej innej wartości (). Te i inne związane z nimi względy wzbudziły poważne wątpliwości 5 co do istnienia realnej równowagi na giełdzie.
Efektywność cenowa
Badanie własności fraktalnych cen spółek rosyjskich (w indeksie MICEX) i amerykańskich (wchodzących w skład Dow Jones Internet Index) wraz z odpowiadającymi im indeksami w ciągu ostatnich dziesięciu lat podkreśla szczególną pozycję wartości h= 0,5. W tym celu konieczne jest jednak zastosowanie nowego wskaźnika fraktalnego (wskaźnika fraktaliczności) wprowadzonego przez autorów tego artykułu w osobnym artykule 6 . Jest to związane z indeksem h wskaźnik, ale jego wyznaczenie z akceptowalną dokładnością wymaga o dwa rzędy wielkości mniej danych niż dla wskaźnika h, dlatego może być uważany za lokalną cechę fraktalną. Okazuje się, że za pomocą wskaźnika fraktalności można uzasadnić współczesną teorię finansów, a także przewidzieć silne wahania na giełdzie.
W pierwszym przybliżeniu ogólny obraz obserwowany we wszystkich seriach jest następujący. Wskaźnik fraktalności (i fraktalny wymiar szeregu finansowego) powoduje quasi-okresowe fluktuacje wokół pozycji = 0,5 (ten tryb odpowiada błądzeniu losowemu). Jednocześnie szereg czasowy stale zmienia swój tryb, oddalając się od trendu (< 0,5) через состояние случайного блуждания во флэт (>0,5) i odwrotnie. Od czasu do czasu dla każdej serii pojawiają się i znikają stany o względnie stabilnych wartościach innych niż 0,5. W tym przypadku tryb c = 0,5 zajmuje wyraźnie uprzywilejowaną pozycję. Dla każdego szeregu czasowego jest to najdłuższy ze wszystkich przedziałów zawierających osiem lub więcej punktów.
Należy zauważyć, że interpretacja wahań cen na podstawie opisu zachowań podmiotów rynkowych może się znacznie różnić w różnych skalach. Tak więc na przykład w ciągu dnia, kiedy ponad połowa transakcji jest dokonywana przez roboty handlowe (na rynkach amerykańskich), zachowanie agentów jest najwyraźniej bardzo zbliżone do racjonalnego. W skali od kilku dni do kilku miesięcy ważną rolę odgrywa psychologia społeczna, która zawsze zawiera element irracjonalny. Tymczasem niezmienny charakter oscylacji z najczęściej występującym trybem błądzenia losowego jest odwzorowywany we wszystkich skalach, począwszy od najmniejszych. Sugeruje to, że natura tych wahań jest najwyraźniej oparta na ogólnym mechanizmie opóźnień towarzyszącym samemu sposobowi podejmowania decyzji przez agentów na giełdzie. Jednocześnie główny stan cen to wciąż tylko przypadkowy spacer, który pozostaje głównym sposobem przyciągania we wszystkich skalach. Innymi słowy, pomimo często występujących długoterminowych odchyleń lokalnych, ceny mają tendencję do powrotu do efektywnego zachowania, które opisuje model błądzenia losowego.
Metoda przewidywania
Obecność opisanych fraktalnych własności szeregu cenowego, obserwowanych w szerokim zakresie skal, pozwala na świeże spojrzenie na możliwość przewidywania giełdy. Generalnie zadaniem prognozy jest określenie jakościowych lub ilościowych parametrów przyszłego zachowania szeregu czasowego w oparciu o całą gamę danych historycznych. W tym przypadku szczególnie interesujące jest określenie wczesnych prekursorów krytycznego zachowania serii.
Rozważmy jedno z nowych podejść do rozwiązania tego problemu, oparte na fraktalnych własnościach cen. Udowodniono rygorystycznie 6, że jeśli wprowadzimy średnią amplitudę wahań jako średnią różnicę między maksymalnymi i minimalnymi wartościami cen uśrednionymi dla segmentów wielkości T, to średnia amplituda oscylacji będzie powiązana ze skalą obserwacji za pomocą prawa potęgowego:
,Indeks (który, podobnie jak indeks, wymaga do zdefiniowania o dwa rzędy wielkości mniej danych niż indeks) h) zbiega się z h w tych obszarach, gdzie h można obliczyć z akceptowalną dokładnością. Zależność średniej amplitudy oscylacji od skali obserwacji dla różnych wartości H przedstawia wykres 1.
Okazuje się, że znajomość prawa zależności amplitudy oscylacji od czasu w różnych trybach pozwala na uzasadnienie bardzo ciekawego efektu, który może stać się kluczem do przewidzenia pojawienia się silnego ruchu na rynku. Istotnie, załóżmy, że rynek przechodzi obecnie przejście od błądzenia losowego do silnego trendu. Oznacza to, że po pewnym czasie amplituda wahań w dużych skalach (np. kilkumiesięcznych) stanie się znacznie większa niż aktualna amplituda (strzałka 2 na wykresie 1 pokazuje przejście ze spaceru losowego do trendu w dużych skalach czasowych ). Oznacza to jednocześnie (ze względu na właściwość funkcji mocy), że w małych skalach czasowych (godziny, dni tygodnia) powinno nastąpić zmniejszenie amplitudy wahań w porównaniu z poprzednim okresem (strzałka 1 na wykresie 1 pokazuje taki przejście na małą skalę). Obserwując więc zachowanie się amplitudy w niewielkiej skali, w niektórych przypadkach można przewidzieć znaczny wzrost amplitudy wahań cen w przyszłości.
Warunki rynkowe o zwiększonej amplitudzie wahań są zwykle obserwowane w narożnikach (gwałtowne wzrosty cen na rynku) lub krach (ostre załamania). Efekt wzrostu wahań wielkoskalowych przy spadku wahań małoskalowych został teoretycznie uzasadniony przez autorów 6 . Testowanie w powyższej bazie danych finansowych wykazało, że efekt ten pojawia się z prawdopodobieństwem 70-80%. W przypadkach, w których możliwe jest zminimalizowanie wpływu czynników zewnętrznych, odsetek ten jest jeszcze wyższy.
Perspektywy-2011
Najciekawsze jest oczywiście prognozowanie tą metodą nie lokalnych ruchów poszczególnych akcji, ale globalnych wydarzeń, takich jak globalny kryzys finansowy z 2008 roku. Analizując tego rodzaju, poza zachowaniem się indeksów poszczególnych krajów należy również wziąć pod uwagę przepływ kapitału na globalnym rynku finansowym, który w ciągu ostatnich 20 lat został mocno zliberalizowany. Dlatego wybraliśmy dziewięć największych rynków akcji 7 , zarówno rozwiniętych, jak i wschodzących, zbudowaliśmy dla nich wskaźniki niestabilności i obliczyliśmy średnią dla wszystkich rynków.
Wyniki obliczeń przedstawiono na wykresie 2. Tutaj wskaźniki krajów dla różnych rynków są pokazane jako linie w różnych kolorach. Wskaźnik uśredniony dla wszystkich rynków jest przedstawiony jako szeroka czerwona linia. Zwiększona wartość wskaźnika oznacza, że rynek przechodzi w tryb płaski. Zmniejszone i odwrócenie w górę - możliwy wzrost przyszłej amplitudy wahań i przejście do trybu trendu. Rysunek wyraźnie wyróżnia dwa rodzaje zachowań. Od kwietnia 2001 do kwietnia 2004 wskaźniki poszczególnych krajów zachowywały się dość niezależnie od siebie, co doprowadziło do tego, że średni wskaźnik oscylował wokół zera. W języku mikroekonomii oznaczało to widocznie, że uczestnicy poszczególnych rynków podejmowali decyzje bez większego zastanowienia się nad tym, co dzieje się na sąsiednich rynkach. Po kwietniu 2004 r. rozpoczyna się synchronizacja poszczególnych wskaźników: wszystkie maleją i rosną mniej więcej w tym samym czasie, co prowadzi do dość silnych wahań średniego wskaźnika. Od maja 2009 r. do maja 2010 r. synchronizacja jest również dość słaba, a od maja 2010 r. wszystkie wskaźniki krajowe jednocześnie zaczynają synchronicznie spadać. Co wydarzyło się w tym samym czasie na giełdach?
Na wykresie 3 średni wskaźnik wykreślony powyżej (czerwona linia przerywana) jest przedstawiony razem ze średnim zagregowanym indeksem oryginalnej serii (ciągła niebieska linia), który obejmuje indeksy giełdowe tych rynków. Takie podejście eliminuje czynnik wpływu rynków akcji różnych krajów na siebie, co jest związane z przepływem kapitału na globalnym rynku finansowym. Z wykresu widać, że wskaźnik wykazał gwałtowny spadek wahań na małą skalę, począwszy od 2001 r., dwukrotnie. Pierwszy raz miał miejsce w grudniu 2004 r., po czym sześć miesięcy później nastąpił gwałtowny wzrost wszystkich indeksów, który trwał około dwóch lat. Drugi raz miał miejsce w kwietniu 2008 r., po czym również około pół roku później, w związku z kryzysem, nastąpił gwałtowny spadek wszystkich indeksów.
Dodatkowo wykres pokazuje, że w tej chwili aktywnie formuje się nowy sygnał, który jest zwiastunem silnych wahań na giełdzie w średnim terminie (od sześciu miesięcy do roku). I choć wskaźnik nie mówi nic o kierunku, w którym nastąpi ruch, otrzymane informacje mogą wystarczyć np. do zbudowania skutecznej strategii zarządzania aktywami na giełdzie. Jeśli dokładniej zdefiniujemy prognozę, to na jej podstawie okaże się, że ożywienie będzie albo szybkie z możliwym wejściem w historyczne maksima na giełdach już w przyszłym roku (minimalna wartość indeksu RTS, która w tym przypadku zostanie osiągnięty, to 2150 pkt), lub rynki akcji pokryją coś podobnego do drugiej fali kryzysu (w tym scenariuszu minimalny cel dla indeksu RTS wyniesie 1050 pkt). Należy zauważyć, że prognoza stoi w wyraźnej sprzeczności z ogólnie przyjętym oczekiwaniem „powolnego wyjścia z recesji”.
Z punktu widzenia teorii opartej na fraktalnych własnościach cen zmniejszeniu amplitudy wahań na małą skalę powinny towarzyszyć dwa najistotniejsze efekty: ogólny spadek aktywności handlowej na rynkach oraz specjalne dostosowanie uczestników do swoich działań. Drugiego niestety nie da się obecnie zweryfikować metodami niezależnymi od analizy fraktalnej. Ale aktywność handlowa naprawdę spadła. Tym samym średni tygodniowy wolumen obrotu rosyjskimi akcjami, według MICEX, spadł do 230 miliardów rubli. za styczeń-listopad 2010 r. od 253 miliardów rubli. w tym samym okresie w 2009 roku. W Stanach Zjednoczonych spadek jest jeszcze bardziej znaczący, z 5,5 miliarda dolarów do 4,7 miliarda dolarów w tych samych okresach.
Na końcu tego artykułu powiemy kilka słów o skutkach wzrostu wahań na dużą skalę przy spadku wahań na małą skalę. W istocie efekt ten oznacza, że trendy w systemach złożonych (naturalnych, społecznych, technologicznych), które kształtują się bardzo powoli i niezauważalnie, ale mają zwiększoną stabilność, często z czasem stają się globalne, wyznaczając główny wektor rozwoju takich systemów. Zauważ, że dobrze znane spokojny efekt(tłumienie składowej hałasu o wysokiej częstotliwości), który zwykle poprzedza klęski żywiołowe (np. trzęsienia ziemi), jest szczególnym przejawem tego efektu. Tak więc wiele światowych trendów w ich ewolucji faktycznie przypomina: nasiona gorczycy z przypowieść ewangeliczną, „która, chociaż mniejsza niż wszystkie nasiona, kiedy rośnie, jest większa niż wszystkie zboża i staje się drzewem, tak że ptaki powietrzne latają i znajdują schronienie w jego gałęziach” (Mt 13:32).
1 Historię powstania geometrii fraktalnej dostatecznie szczegółowo opisał jeden z autorów w artykule „Od MA do FRAMA poprzez EMA i fraktal”, opublikowanym w D' Nr 15 z 23 sierpnia 2010 r. (algoritmus.ru/?p=2638).
2 Mandelbrota B. Fraktalna geometria natury. San Francisco: WH Freeman, 1982.
3 Zob. Shiryaev A.N. Podstawy stochastycznej matematyki finansowej. T. 1M.: "Faza", 1998.
4 Zob. Mandelbrot B. Dziennik Biznesu. № 36, 1963; Mandelbrot B. i Van Ness SYJAMObrót silnika. № 10, 1968.
5 Zob. WM Polterowicz „ GospodarczynaukawspółczesnyRosja» . №1, 1998.
6 Zob. Dubovikov M.M., Starchenko N.S., Dubovikov M.S. Fizyka A 339 591, 2004.
7 USA, Niemcy, Francja, Japonia, Rosja, Brazylia, Chiny, Korea.
Zachowanie średniego indeksu giełdowego (niebieska linia, prawa skala, wartość początkowa w kwietniu 2001 r. jest traktowane jako jeden) i średniego wskaźnika niestabilności (czerwona przerywana linia, lewa skala)
Autor poświęcił tę książkę przedstawieniu fraktalnej hipotezy rynkowej. Książka stwierdza, że hipoteza ta jest alternatywą dla hipotezy efektywnego rynku. Fraktale są wszędzie w naszym świecie. Jednocześnie odgrywają istotną rolę w strukturze rynków finansowych, które są zdeterminowane globalnie, ale lokalnie losowe. Tak mówi autor książki. W tym wydaniu omówione zostaną również metody analizy rynków akcji, walut i obligacji w sposób fraktalny. Autor opowie o metodach wyodrębnienia niezależnego procesu.
Ponadto z książki „Fraktal Analysis of Financial Markets” poznasz metody stochastycznego procesu nieliniowego, a także procesu nieliniowego i deterministycznego. Ta książka bada wpływ takich różnic na strategie inwestycyjne użytkowników i możliwości modelowania. Takie umiejętności i strategie są ściśle związane z horyzontem inwestycyjnym użytkownika i rodzajem aktywów. Dla finansistów, zarządzających ryzykiem, analityków technicznych rynku, strategów inwestycyjnych, a dodatkowo dla spekulantów walutowych i inwestorów indywidualnych, którzy samodzielnie wchodzą na rynki finansowe na całym świecie. Wśród takich rynków są Forex oraz rynki naszego kraju.
Praca rynków według książki „Fraktal Analysis of Financial Markets”
Kiedy nadejdzie czas, aby spojrzeć na to, jak rynki działają bardziej holistycznie, konieczne będzie uznanie większej różnorodności, która leży u podstaw takich rynków. Nie wszyscy inwestorzy uczestniczą tutaj z tego samego powodu i nie stosują swoich strategii na tych samych horyzontach inwestycyjnych. Silnie powiązany z heterogenicznością inwestorów i stabilnością rynków. Z reguły dojrzały rynek jest dość niejednorodny. Niestabilność rządziłaby wszędzie, gdyby wszyscy uczestnicy inwestowali swój kapitał w tym samym celu, mieli ten sam horyzont inwestycyjny i reagowali na informacje w ten sam sposób.
Rynki dojrzałe, jak wynika z książki „Fraktal Analysis of Financial Markets” od dłuższego czasu cechują się niezwykłą stabilnością. Anonimowy handel z funduszem emerytalnym może być prowadzony przez daytradera. Fundusz handluje długoterminowymi zabezpieczeniami finansowymi i robi to rzadko, podczas gdy daytrader handluje często i dąży do krótkoterminowych zysków.
Cele książki „Analiza fraktalna rynków finansowych”
Pierwszym celem tej edycji jest potrzeba przedstawienia fraktalnej hipotezy rynku. Mówi o tym, jak i dlaczego funkcjonują rynki. Drugi cel można nazwać chęcią dostarczenia niezbędnych narzędzi do analizy rynków w granicach struktury fraktalnej. W tym celu można wykorzystać wiele istniejących narzędzi. Autor przedstawia czytelnikowi nowe narzędzia, które analitycy mogą dodać do własnego zestawu. Ponadto autor dokonuje przeglądu istniejących narzędzi w tym wydaniu.
Książka „Fraktal Analysis of Financial Markets” nie jest opowieścią, mimo że główny nacisk kładzie się na aspekty koncepcyjne. Metody analityczne są skrupulatnie badane w granicach struktury pojęciowej. Każdy, zdaniem autora, który ma solidną wiedzę na temat statystyki biznesowej, znajdzie w tej książce wiele przydatnych informacji. Główny nacisk kładzie się tutaj nie na dynamikę, ale na statystyki empiryczne. Innymi słowy, na analizie szeregów czasowych, aby dowiedzieć się, z czym każdy z nas ma do czynienia. Po przeczytaniu tej książki nie będziesz już mógł myśleć w ten sam sposób. Twoja wizja tego obszaru zmieni się na zawsze.
