fenandweed
Пользователь
Эти прогнозы разрабатываются на основании скрупулезного анализа данных за достаточно долгий период времени, моделей ценовых движений в отдельные годы, а также того, что принято называть рыночными циклами. Затем я комбинирую полученные результаты, если угодно – смешиваю, и выдаю полученную смесь в качестве прогноза на каждый год. Трудность в том, что исторические данные охватывают очень большой период времени, вследствие чего, бывает трудно определиться с масштабом будущего колебания. Как видно из графика, мы сумели отследить общие колебания рынка, но определение масштабадвижения остается для нас трудноразрешимой загадкой. В настоящее время я работаю над решением этого вопроса. Суть в том, что прогнозы выдаются на основании рыночной активности, имевшей место за много лет до того, как совершился переход на электронный вид торговли, а их приходится использовать для точного прогнозирования событий, происходящих в новую эру электронного трейдинга. Циклисты имеют дело исключительно со временем. Но попробуй-ка найти банкира, который позволит вести счет на дни, недели или месяцы! Я имею в виду, что циклист может докопаться до определения рыночного минимума – скажем, 18-летнего минимума, но цена может и не пойти от него резко вверх, а будет с трудом карабкаться по той вертикальной шкале долларов, определяющей размер вознаграждения в этой игре. В теории, идентификация крупного цикла, как минимума или максимума, если бы вам действительно удалось сделать это, вызвала бы движение некоторой величины. Но в реальном мире, где я живу и торгую, такое редко случается, гораздо чаще цикл быстро сходил на нет. Несомненно, цена останавливалась там во времени и болталась примерно на одном месте на протяжении нескольких дней или недель, но не было достаточной ценовой величиныдля извлечения прибыли. Я докажу свою точку зрения на примере фактического изучения ценовой активности в прошлом
Я запустил свой компьютер, запрограммировав его покупать, когда краткосрочная скользящая средняя (moving average) цены превысит скользящую среднюю более длительного периода. Это стандартный прием технического анализа. Единственной переменной было время, число дней в скользящей средней. Таким образом, эта схема подвержена воздействию цикла. Скользящая средняя – это просто средняя цена закрытия за некое количество дней. Нет никаких других переменных, только временные
Наш первый тест проводился на ценах на сою за период с 29/4/75 по 1/1/87 и охватывал всевозможные комбинации краткосрочной скользящей средней от 5 до 50 дней с более долгосрочной (второй) скользящей средней от 10 до 60 дней. Лучший результат за рассматриваемый временной период был достигнут при использовании 5-дневных средних против 25дневных средних. Эта основанная на времени система сделала 40075$, получив 54 прибыльные сделки из общего количества 153. Неужели мы наконец-то открыли машину, делающую деньги? Из Рисунка 2.3 видно, что получилось бы, торгуй мы по этой системе с 1/1/87 по 23/4/98. Больше всего в работе над вторым изданием книги мне нравится то, чтов ней приводятся результаты моих прошлых исследований. Благодаря этому можно проследить поведение рынков и понять, что именно подходит для использования в работе сегодня. Вполне возможно использовать многие из старых идей в сочетании с результатами текущего анализа. Результаты совсем не обнадеживают. В то время, как наша точность улучшилась -31 процент прибыльных из 163 сделок, в действительности мы потеряли деньги, а именно: 9100$, причем по ходу дела проигрывали (система уходила в минус, прежде чем вернуться к положительным показателям, это – дродаун (drawdown)) на 28612$. Вложить 28612$, чтобы потерять 9100$ – едва ли это можно назвать хорошей ставкой! Средняя прибыль по сделке: -55$. Что же случилось с первоначальным циклическим или временным влиянием? Поди, пойми
Возможно, – засомневаетесь вы, – проблема не в том, что время не работает, а в том, что соя недостаточно следует тренду. Наилучший случай представлен исследованием системы пересечения скользящих средних на графике фьючерса на британский фунт стерлингов, рынок которого отличается сильной трендовостью. В период с 1975 по 1987 годы оптимальной системой пересечения была комбинация 5-дневной и 45-дневной скользящих средних, принесшая прибыль, равную 135443$./
На протяжении последующего временного периода – с 1987 по 1997 год– та же система сделала неплохие деньги – 45287$, однако ей пришлось выдержать существенный дродаун в 29100$! Не слишком заманчивая ставка. Лучшим вариантом системы пересечения при использовании этого набора, для 10-летних данных, оказалась комбинация 20/40, принесшая 121700$, но беда в том, что система сделала лишь 26025$ в первом периоде времени, к тому же просев на 30000$. Извините, но проблема не в сое или фунте, а в том, что исследования, основанные на временном факторе, просто-напросто не срабатывают. Использование времени, как исключительного аргумента, для принятия решений при спекуляциях на рынке – один из самых верных известных мне путей попасть в богадельню
Я неоднократно дублировал эти исследования на различных временных отрезках, при сильно различающихся исходных данных и пока еще не видел, чтобы лучший результат одного цикла, хотя бы близко, напоминал лучший результат другого цикла. Мой вам совет: забудьте о временных циклах – это всего лишь призрачные огоньки Уолл-Стрита. Существуют циклы (возможно, имеющие вид графических фигур) движения цен, которые вы можете быстро увидеть на любом графике, в любой временной структуре, на любом рынке, в любой стране мира, где мне приходилось торговать. Стоит добиться понимания этих фигур, и вы сможете лучше улавливать степень вероятности направления будущего движения. На протяжении долгих лет я идентифицировал и классифицировал три следующих цикла: (1) малый диапазон/большой диапазон (small range/large range); (2) скользящие закрытия внутри диапазонов (moving closes within ranges); (3) закрытия, противоположные открытиям (closes opposite openings). Пришло время вашего первого урока чтения графиков, и начнем мы с изучения того, как изменяются диапазоны. Говоря о диапазонах, я имею в виду все расстояние, пройденное акцией или товарным фьючерсом за любой интервал времени – день, неделю, месяц, год или даже одну минуту. Думайте о диапазоне, как о дистанции, пройденной ценой в любой исследуемый вами период времени. Вы узнаете, что правила работают для всех трех циклов одинаково хорошо в любых временных масштабах. Открытые мной правила универсальны и с равным успехом приложимы, как к различным рынкам, так и ко всем временным периодам
Я запустил свой компьютер, запрограммировав его покупать, когда краткосрочная скользящая средняя (moving average) цены превысит скользящую среднюю более длительного периода. Это стандартный прием технического анализа. Единственной переменной было время, число дней в скользящей средней. Таким образом, эта схема подвержена воздействию цикла. Скользящая средняя – это просто средняя цена закрытия за некое количество дней. Нет никаких других переменных, только временные
Наш первый тест проводился на ценах на сою за период с 29/4/75 по 1/1/87 и охватывал всевозможные комбинации краткосрочной скользящей средней от 5 до 50 дней с более долгосрочной (второй) скользящей средней от 10 до 60 дней. Лучший результат за рассматриваемый временной период был достигнут при использовании 5-дневных средних против 25дневных средних. Эта основанная на времени система сделала 40075$, получив 54 прибыльные сделки из общего количества 153. Неужели мы наконец-то открыли машину, делающую деньги? Из Рисунка 2.3 видно, что получилось бы, торгуй мы по этой системе с 1/1/87 по 23/4/98. Больше всего в работе над вторым изданием книги мне нравится то, чтов ней приводятся результаты моих прошлых исследований. Благодаря этому можно проследить поведение рынков и понять, что именно подходит для использования в работе сегодня. Вполне возможно использовать многие из старых идей в сочетании с результатами текущего анализа. Результаты совсем не обнадеживают. В то время, как наша точность улучшилась -31 процент прибыльных из 163 сделок, в действительности мы потеряли деньги, а именно: 9100$, причем по ходу дела проигрывали (система уходила в минус, прежде чем вернуться к положительным показателям, это – дродаун (drawdown)) на 28612$. Вложить 28612$, чтобы потерять 9100$ – едва ли это можно назвать хорошей ставкой! Средняя прибыль по сделке: -55$. Что же случилось с первоначальным циклическим или временным влиянием? Поди, пойми
Возможно, – засомневаетесь вы, – проблема не в том, что время не работает, а в том, что соя недостаточно следует тренду. Наилучший случай представлен исследованием системы пересечения скользящих средних на графике фьючерса на британский фунт стерлингов, рынок которого отличается сильной трендовостью. В период с 1975 по 1987 годы оптимальной системой пересечения была комбинация 5-дневной и 45-дневной скользящих средних, принесшая прибыль, равную 135443$./
На протяжении последующего временного периода – с 1987 по 1997 год– та же система сделала неплохие деньги – 45287$, однако ей пришлось выдержать существенный дродаун в 29100$! Не слишком заманчивая ставка. Лучшим вариантом системы пересечения при использовании этого набора, для 10-летних данных, оказалась комбинация 20/40, принесшая 121700$, но беда в том, что система сделала лишь 26025$ в первом периоде времени, к тому же просев на 30000$. Извините, но проблема не в сое или фунте, а в том, что исследования, основанные на временном факторе, просто-напросто не срабатывают. Использование времени, как исключительного аргумента, для принятия решений при спекуляциях на рынке – один из самых верных известных мне путей попасть в богадельню
Я неоднократно дублировал эти исследования на различных временных отрезках, при сильно различающихся исходных данных и пока еще не видел, чтобы лучший результат одного цикла, хотя бы близко, напоминал лучший результат другого цикла. Мой вам совет: забудьте о временных циклах – это всего лишь призрачные огоньки Уолл-Стрита. Существуют циклы (возможно, имеющие вид графических фигур) движения цен, которые вы можете быстро увидеть на любом графике, в любой временной структуре, на любом рынке, в любой стране мира, где мне приходилось торговать. Стоит добиться понимания этих фигур, и вы сможете лучше улавливать степень вероятности направления будущего движения. На протяжении долгих лет я идентифицировал и классифицировал три следующих цикла: (1) малый диапазон/большой диапазон (small range/large range); (2) скользящие закрытия внутри диапазонов (moving closes within ranges); (3) закрытия, противоположные открытиям (closes opposite openings). Пришло время вашего первого урока чтения графиков, и начнем мы с изучения того, как изменяются диапазоны. Говоря о диапазонах, я имею в виду все расстояние, пройденное акцией или товарным фьючерсом за любой интервал времени – день, неделю, месяц, год или даже одну минуту. Думайте о диапазоне, как о дистанции, пройденной ценой в любой исследуемый вами период времени. Вы узнаете, что правила работают для всех трех циклов одинаково хорошо в любых временных масштабах. Открытые мной правила универсальны и с равным успехом приложимы, как к различным рынкам, так и ко всем временным периодам
