Теория Обучение Литература Статьи Лучшие брокеры Forex

Влияние внешних факторов на структуру цикла

Когда мы говорили о броуновском движении, мы познакомились с таким понятием, как показатель Херста. Пришло время разобрать его более подробно. Процесс, который мы наблюдаем на рынке, можно назвать самоафинным, из-за этого утрачивает свой смысл понятие размерности подобия. То есть та размерность, которая находится в случае геометрических фракталов, явно не применима к ценовым данным. Мандельброт предложил в качестве определения размерности самоафинных процессов использовать показатель Херста!

H=logP/logT (1)?

Данный показатель характеризует меру зазубренности временного ряда. Мы не будем заниматься расчетами Н, нашей задачей будет понять влияние данного показателя к ценовой структуре. Как нам уже известно, при Н=0.5 – наблюдаемый процесс представляет собой случайные блуждания, что делает временной ряд более зашумленным по сравнению с тем, когда Н не равно 0.5 (рис.8.2).

Если показатель Н принимает значения меньше 0.5, то шум будет увеличиваться (рис.8.3), если больше 0.5, то шум будет уменьшаться (рис.8.4).

Фрактальная размерность в этом случае определяется как:

D = DT – H (2)

И характеризует то, как предмет заполняет пространство.

Волатильность на рынке есть ничто иное, как воздействие внешних сил на структуру цены. Параметр Н как раз показывает силу воздействия информации на цену.

При Н больше 0.5 процесс является персистентным, а, следовательно, все больше положительных приращений будет следовать за положительными и отрицательных за отрицательными. То есть, проще говоря, если рынок имеет слабо выраженную волатильность, то он будет склонен игнорировать плохие новости, которые могут изменить направление тренда.

«Когда плохие новости не могут опустить рынок – это хорошие новости».

Ральф Акампора?

Если Н меньше 0.5, то цена очень восприимчива к поступлению внешней информации на рынок, что будет выражаться в резких ценовых подъемах и спусках.

Изучение данной размерности может помочь нам определить дальнейшее развитие тренда. Давайте рассмотрим то, как меняется поведение структуры согласно изменению ее фрактальной размерности.

На рис.8.5 мы видим одну и ту же структуру цены, но с различными значениями D. Обратите внимание на то, что увеличение зашумленности временного ряда ведет к изменению угла наклона тренда! А теперь посмотрите на точки альфа и бета. На рисунке (а), бета находится выше альфа, что делает тренд более выраженным, тогда как на рисунке (б), точка бета уже ниже альфа и дальнейшее развитие тренда уже идет более полого. Это еще раз подтверждает важность данных точек в определении развития тренда.

Как определить, зашумлен или нет временной ряд? Можно, конечно, измерить показатель Херста данного ряда и найти его значение, однако для этого требуется большое количество данных, которых просто может не оказаться. Нужно определиться, что есть шум на рынке? Если рассматривать все графики как линейные, которые строятся только по одной цене закрытия, то можно заметить одну характерную особенность, что все они будут статистически самоподобны! То есть вы не отличите, например, минутный график (рис.8.6.(б)) от недельного (рис.8.6.(а)), как бы вы не старались.

Собственно этот пример любят приводить все без исключения, кто когда-либо упоминал о применении фрактального анализа на финансовых рынках. Но они упускают одну деталь, ведь графики можно представить не только как линейные, но и в виде свечей! Свеча имеет четыре цены вместо одной, а именно: максимальную цену, минимальную цену, цену открытия и закрытия. Когда мы представим значение цены в виде свечного графика, мы сразу сможем отличить, где минутный, а где часовой! И графики уже не будут, таким образом, статистически самоподобны (рис.8.7).

А теперь определимся с шумом. В зависимости от временного масштаба графиков на каждом из них информация по-разному оказывает влияние на цену. Давайте рассмотрим пример: обозначим на часовом графике, представленном в виде свеч, цены максимума и минимума горизонтальными уровнями (рис.8.8(а)), затем изменим свечи на линию (рис.8.8(б)).

Хорошо видно, что линия проигнорировала наши уровни, так как строится только по одной цене. Но именно благодаря максимальным и минимальным ценам мы можем различать минутный и часовой графики. Выходит, что тени, которые мы наблюдаем на различных временных масштабах, определяют степень зашумленности временного ряда! Чем длиннее тени свечей, тем более зашумленной является пара, что выражается в отклонении цены в момент поступления новой информации от истинного значения (структуры).

Отсюда можно сделать вывод, что масштабы на валютном рынке представляют собой некий фильтр, который отсеивает всю ненужную информацию и определяет более важную. На выходе мы получаем структуру, которая образуется меньшим масштабом и является менее зависимой от «внешнего» шума. Здесь важно понять то, что именно структура цены, а не отдельная свеча, которая учитывает весь ход цен за период, является результатом фильтрации. То есть обобщенной характеристикой поступления данных, является именно структура цены относительно нее мы и рассматриваем «метод фильтра». Минутные графики более подвержены воздействию шума, а посему для них характерна более «размытая» структура данных. На данных графиках нередки резкие взлеты и падения цен.

Предположим, что первым уровнем масштаба является минутный, хотя есть еще и тиковый, но вы обращали когда-нибудь внимание на то, что он не представляется в виде свечей? Правильно, этого и не может быть, так как он просто превратится в набор точек. Но вернемся к минутному графику. Так как на нем каждая свеча соответствует одной минуте, то он является наиболее пропускающим фильтром с большими отверстиями (рис.8.9).

Цены в часовом масштабе представляют собой ничто иное, как отображение хода минутного, однако благодаря тому, что на часовом графике свеча формируется 1 час, в ней заложена уже выборочно информация из 60 свечей минутного. Чем меньший масштаб мы будем использовать, тем все более будут сужаться отверстия фильтра и тем важнее будет та информация, которая отображается на них. Структура цены станет более детальной и отчетливой, без резких всплесков, если не учитывать размеры теней. Общую схему поступления информации на рынок можно посмотреть на рис.8.11.

Теперь мы знаем, что степень зашумленности временного ряда отображают тени свечей, отсюда мы и будем исходить в определении дальнейшего развития поведения тренда. Однако если рассматривать с точки зрения «метода фильтра», то наличие теней, как раз обуславливает образование более точной структуры и выделение некоего среднего значения, из которого данная структура и состоит.

Для нас будет важно определить степень зашумленности начальных условий, т.е. волны origin. Если данная структура обладает достаточно выраженными максимумами и минимумами, то есть очень большая вероятность того, что точка бета будет находиться ниже альфа. Пример зашумленного и менее зашумленного временного ряда представлен на рис.8.12.

Хорошо видно, что на рисунке (а) есть наличие длинных теней, тогда как на рисунке (б) они не заметны. Наклон трендов различим невооруженным глазом.

Из вышеизложенного материала нам важно было понять то, что чем более выраженными становятся пики цены, тем опаснее торговать в таком тренде, так как такой тренд менее предсказуем как по своей структуре, так и по ключевым уровням пробоя. Длинные тени говорят о том, что минутный график очень сильно подвержен изменениям со стороны внешнего потока данных и его размерность Н будет меньше, либо равна 0.5, что соответствует слабо коррелированным между собой ценовым значениям, а, следовательно, и менее предсказуемым, что неминуемо отразиться и на меньших масштабах (дневной, недельный). Но не путайте термин волатильность с выше описанным, так как мы говорим именно о тенях, образованных свечой, волатильность же подразумевает всю свечу в целом. То есть не факт, что пара с высокой волатильностью может оказаться более рискованной, чем валюта с меньшей волатильностью. Нужно определить уровень зашумленности данных валют.

Содержание Далее 


По нашей оценке, на 13.11.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для торговли валютамиNPBFX;

• для торговли бинарными опционамиBinomo;

• для инвестирования в ПАММы и др. инструменты – Альпари;

• для торговли акциямиRoboForex Stocks (более 8700 инструментов – на счете R Trader).



Лучшие
брокеры:
        Альпари           Exness           Binomo
Кнопочка ТИЦ      Брокер «Альпари»      Брокер «Exness»      Брокер «Binomo»

Яндекс.Метрика