Теория Обучение Литература Статьи Лучшие брокеры Forex

Глава 2. Линейная и нелинейная парадигмы на рынке Forex. Гипотеза Эффективного рынка

В данной главе мы обсудим, почему на смену линейной парадигмы приходит нелинейная и как это отражается на торговле финансовыми активами.

Сегодняшние методы торговли на межбанковском валютном рынке основаны, прежде всего, на линейной основе: равным изменениям одной – независимой – величины должны непреложно отвечать равные перемены в зависимой. И хотя примеров линейности нашего мира множество, вся природа, однако, не укладывается в рамки пусть строгой и стройной, но, увы, чересчур идеальной схемы.

Линейная система не может описывать ни резонансных всплесков, ни насыщения, ни колебаний – ничего, кроме равномерного, неуклонного роста или столь же равномерного и столь же неуклонного убывания.

Линейная парадигма постулирует, что без внешних влияний любая система, в том числе валютный рынок, стремится к равновесию: спрос равен предложению, все стабильно, а тренды сами собой не появляются.

Но это далеко не так. Если цветок предоставить самому себе, он цветет. Если рынок не деформировать извне, он все равно будет функционировать и развиваться. Причем развиваться главным образом хаотически и в направлениях, которые он сам будет упорядочить с помощью систем, которые рынок извлек из хаоса своего прошлого. Если система или организм хочет выжить, он должен эволюционировать и находиться далеко от равновесия. Поэтому здоровая экономика и рынок не стремятся к равновесию, они стремятся к росту и развитию.

Линейная теория базируется на том, что рынки не обладают памятью: вышла новость, рынок сразу на нее отреагировал и забыл. То, что рынки обладают памятью, стало известно сравнительно недавно. Благодаря R/S анализу, который был разработан Херстом, а к финансовым рынкам применен Бенуа Мандельбротом. Данный анализ показал, что валютный рынок обладает долговременной памятью на долгосрочных инвестиционных горизонтах. Это означает, что прошлое поведение цены будет оказывать влияние на ее будущее значение.

Посмотрите на рис.2.1, на нем представлены графики валютной пары USD/JPY. На рис.2.1(а) котировки за 2004 год, на рис.2.1(б) за 2006 год. Очень хорошо просматривается схожесть поведения цены, с ее прошлыми значениями и с теми, которые образовались спустя 2 года. Это подтверждает то, что будущий ход цен напрямую зависел от начальных условий, созданных ранее. Обратите внимание на волну, которая выделена кругом, сформировавшись, она предопределила следующую за ней восходящую структуру. На рис.2.1(а) изображен график в часовом масштабе, тогда как на рис.2.1(б) в 4-х часовом масштабе. Это еще раз подчеркивает взаимосвязь между временными масштабами цен. Хорошо видно, что, зная начальные условия системы (выделены прямоугольником на рис.2.1) и выбрав масштаб, соответствующий горизонтам нашего прогноза, можно прогнозировать и на долгосрочную перспективу.

Выше мы говорили о графическом сопоставлении структуры цены и выявления зависимости исходя из прошлых значений, однако, говоря о долговременной памяти рынка, необходимо понимать, что речь идет о статистической зависимости, которую можно выразить через показатель Н. Если Н в определенном временном интервале, имеет значение 0.7, то данный показатель окажет влияние и на последующее изменение цен, сохраняя интенсивность прошлой тенденции. Проще говоря, если мы наблюдаем движение цены с высоким уровнем волатильности, то в будущем можно ожидать аналогичного развития ситуации.

Линейная парадигма постулирует эффективность рынков. Данная теория, которая в своей полусильной форме утверждает, что поскольку текущие цены отражают всю публичную информацию, ни один участник рынка не может иметь преимущество перед другим, тем самым извлекая сверхприбыль.

И многие в это верят даже после того, как, что ни день, мы узнаем массу нового о валютных парах (и параметрах их национальных экономик), которые торговались по ценам, никак этого не учитывая.

Индекс Dow Jones рассчитывается как среднее значение стоимости акций 30 промышленных компаний, а индекс S&P500 рассчитывается как среднее значение 500 промышленных компаний. Однако, их графики котировок очень похожи (рис.2.2). Можно согласиться с тем, что в индекс S&P500 входят те же 30 промышленных компаний, что и Dow Jones, и именно из-за их масштабности и значимой роли в экономике США мы наблюдаем схожее поведение между этими инструментами. Однако по оставшимся 470 компаниям выходит различная информация: баланс, смена руководства, объединение компаний и т.д., которая должна повлиять на стоимость их активов. Получается, что вся полученная по ним информация сводится к бессмыслию из-за входящих в индекс S&P500 всего 30 компаний! Индекс S&P500 считается более точным показателем национальной экономики США. На этом примере мы можем видеть то, что информация воспринимается рынком, как совокупность данных без какой-либо ее конкретизации (рассмотрения данных по мелким предприятиям). А если так, то рынок получается, не способен отображать действительность, происходящую в экономике страны или по меньшей мере усреднение оценки приводит к достаточно обобщенным выводам, не позволяющих увидеть реальное положение дел. Шиллер и его коллега Джон Кэмпбелл признают, что некоторые изменения цены происходят из-за изменений в фундаментальной информации и неопределенности будущих трендов потоков наличности. Но с учетом этих факторов Шиллеру и Кэмпбеллу удалось оценить, что только 27% волатильности объема прибылей на фондовых рынках США объясняется с позиций фундаментальной информации. Кэмпбелл продолжил исследования с Джоном Эммером, используя более новые данные, и уменьшил оценку до 15%.

Анализируя графики индексов, мы можем прийти к выводу о том, что рынок избирателен в своем поведении и представляет собой некий фильтр информационных данных, которые отображаются в его структуре поведения.

Эффективность рынка выражается в том, что поступившая новая информация моментально учитывается им, а прошлые значения ни как не связаны с будущими. Однако если рынок рассматривать с точки зрения фрактальной теории, то между прошлыми и будущими значениями существует корреляция (взаимосвязь), что явно противоречит тому, что рынок впитывает в себя всю новую информацию, при этом, никак не учитывая прошлых данных. Более того, беря во внимание вышесказанное, далеко не вся информация находит свое отражение в структуре цены.

Считается, что трейдеры рациональны и подчиняются сделанным оценкам валютных курсов, при этом не учитываются психологические особенности участников, подразумевая, что трейдеры, умные и сознательные, назначают единственно возможную справедливую цену за валюту и не любят рисковать. Так ли это на самом деле? Вся рациональность заканчивается там, где начинается игра. Работа брокера или трейдера считается одной из самых «нервных» профессий, выбрав которую, человек ежедневно подвергается эмоциональным стрессам и перепаду настроения. Здесь не редки случаи смерти с диагнозом: остановка сердца. Глядя на данные факты, никак нельзя утверждать о всеобщей рациональности и подчинении каким-либо строгим правилам.

Линейная парадигма постулирует, что курсы валют описывают траектории случайного блуждания (броуновское движение), а их распределение нормально и имеет форму колокола (рис.2.3).

Ширина колокола (ее sigma, или стандартное отклонение) отображает, как далекие изменения цен отклоняются от среднего; события на краю рассматриваются, как чрезвычайно редкие. Тайфуны, получается, выпадают из реальности.

Соответствуют ли финансовые данные таким предположениям? Конечно, нет. Графики акций или валюты меняются со временем, показывая постоянный фон маленьких ценовых движений вверх и вниз – но не столь однородный, как можно было бы ожидать, глядя на кривую колокола. Величина ценовых движений (и больших и маленьких) может оставаться примерно постоянной в течение года, а затем внезапно измениться и сделать ценовой скачок. Большие ценовые скачки стали обычными, поскольку растет турбулентность рынка – их группы появляются на графике.

На рынке существует слишком много больших ценовых изменений, идущих и вверх и вниз, во всех частотах, чтобы приспособить эту нормальную кривую к этим изменениям. Однако такие большие изменения были обозначены, как особые события или «аномалии», и не включались в частотное распределение (к таким события можно отнести экономические кризисы). Результатом исключения больших изменений и перенормирования является нормальное распределение. Изменения цены были обозначены как «приблизительно нормальные», т.к. имелись «незначительные» всплески наблюдаемого явления.

На рис.2.4 изображены «незначительные» колебания по предположению теории эффективного рынка, выходящие за кривую нормального распределения.

В итоге получается, что Гауссова модель нормального распределения не отображает реальной картины, происходящей на финансовых рынках.

Валютному рынку соответствует частотное распределение изображенное более выраженной кривой на рис.2.4.

Хорошо видно, что оно значительно отличается от «нормального». На данном этапе мы просто должны понять, что стоимость валют не постулируется теорией Эффективного рынка.

Как видно из выше приведенных утверждений, линейная теория не отвечает той действительности, с которой мы повседневно сталкиваемся на межбанковском валютно-финансовом рынке. Перед нами стоит задача найти такой подход к прогнозированию рынка, который бы устранил все недостатки линейной парадигмы и сделал анализ рынка приближенным к действительности происходящих событий. Такой подход существует.

Если предположение о случайном блуждании цен на рынках капитала неверно, то тогда большая часть нынешних теорий, эмпирических исследований и исследовательской методологии окажется подорванной в своей предполагаемой полезности. На смену старым методам должны прийти новые, которые не предполагают независимости, нормальности или конечных дисперсий. Эти новые методы должны включать фракталы и нелинейную динамику, которые, будучи применимыми к реальным данным, демонстрируют большую результативность. Ко всему прочему нелинейная парадигма должна допустить в теорию рынков концепцию долговременной памяти: событие может влиять на рынки долго, возможно бесконечное время в будущем. Современная линейная парадигма допускает лишь возможность короткой памяти, в лучшем случае – в субмартингальной форме. Использование нелинейных систем позволяет объединить и описать большой круг разрозненных явлений, обнажить их глубинную сущность.

Нелинейность – это рождение и смерть элементарных частиц, гигантское красное пятно на Юпитере и оглушительный хлопок пастушьего кнута, биение сердца и всепроникающий луч лазера, теплый свет свечи и нескончаемая изменчивость волн, болезни и исцеление, вызов искусству аналитика и мастерству экспериментатора, надежды и бессилие создателей теорий и тех, кто подвергает их замыслы суровой экспериментальной проверке. Мы смело можем сказать, что фрактальный анализ является нелинейной системой, поскольку он основан на изучении хаотических движений частиц (цены).

В биологии нелинейность исполнена высокого эволюционного смысла: только сильная нелинейность позволяет биологическим системам «...услышать шорох подползающей змеи и не ослепнуть при близкой вспышке молнии. Те биологические системы, которые не смогли охватить громадный диапазон жизненно значимых воздействий среды, попросту вымерли, не выдержав борьбы за существование. На их могилах можно было бы написать: «Они были слишком линейными для этого мира».

Невозможность развития в линейных системах происходит из-за того, что детерминированные статистические системы обладают небольшим числом степенной свободы, что заметно ограничивает их приспособительные возможности, они вынуждены уступать в процессе развития более адаптивным конкурентам.

В финансах нелинейность выражается в поведении цен различных валютных пар. Многие трейдеры считают изменение цен случайным и используют в своей торговой стратегии фундаментальный анализ, дабы избежать не точного прогноза, пользуясь только одними графиками. Однако большинство профессионалов использует в своей стратегии преимущественно технический анализ, а в роли индикатора выступают котировки на финансовые активы. Если мы заглянем в прошлое финансовых рынков, то можно заметить, что великолепных результатов в торговле добивались люди, которые постоянно работали с графиком цен или с лентой котировок.

Такая выдающаяся и загадочная личность как Ганн, который стал миллионером в результате торговых операций на финансовых рынках, делал графики, показывающие дневные, недельные, месячные и годовые цены огромного числа акций и товаров. «Он был страстным исследователем, упорно создающим графики цен столетней давности. В то время, когда большинство аналитиков рынка придерживались строго фундаментальных взглядов, революционные теории Ганна основывались на естественных математических законах, временных циклах и его непоколебимом убеждении в том, что деятельность рынка в прошлом предопределяет будущую ситуацию».

Джесси Ливермор, личность не менее яркая в истории биржевых торгов. Человек, который с 18 лет, писал котировки на доске и обыграл всех местных брокеров в своем городе. Он изучал, не индикаторы, а цену! Записывая котировки в свою тетрадь, Ливермор обнаружил закономерности в развитии хода событий и использовал это в своей торговле.

Еще одна легендарная личность – Ральф Акампора, как называют его на родине, – король технического анализа. Ральф сделал успешный прогноз по индексу Dow Jones, сопоставив его с прошлым поведением цен.

Сейчас человечество шагнуло вперед в развитии компьютерных технологий. И нам уже не нужно чертить на миллиметровой бумаге карандашом огромное количество цен открытия и закрытия. Но не это ли отдаляет нас от истины? Попробуйте изобразить на бумаге хаос цен и вы очень быстро запомните фрагмент структуры, о котором раньше даже не задумывались. А теперь представьте человека, который только и делал, что занимался изучением поведения цены! Благодаря компьютеру мы можем сейчас использовать огромное количество материалов и программ, которые даже и не снились личностям, перечисленным выше. Самое главное – понять необходимость в изучении цен, ведь в огромном водовороте информации очень трудно уловить то, что действительно нужно для работы.

В качестве примера возьмем атмосферу, окутавшую Интернет. Всем прекрасно известно, что там, где обещают легко и быстро, кроется подвох. Сегодняшние дилинговые центры, которые постоянно ускоряют процесс образования, не заинтересованы в сложных и трудоемких методах прогнозирования. Многие из них вообще пренебрегают историей котировок в предоставляемых торговых платформах. А зачем? У нас же есть чудо – индикаторы, зачем нам цена, ведь все равно прошлое никак не влияет на будущее. Порой поражает, когда узнаешь, что люди, торгующие акциями, вообще ни разу в глаза не видели графиков! И как после этого их можно называть аналитиками. Под давлением миллионных источников информации многие запутываются и не видят истины рынка. Они ищут простых путей решения проблемы, а находят еще более сложные. Как человек, не знающий структуры движения цены, может понять, каким образом поступающая информация отражается на ее поведении?! Это равносильно тому, как если бы мы знали значения слова «инфляция», но понятия бы не имели, где и как оно себя проявляет. Для прогноза цены с помощью фундаментального анализа, аналитики используют такие высказывания, как «повышение» либо «ослабление» курса валюты. Но, встречаясь с действительностью на рынке, мы все понимаем, что без более конкретного понятия, как именно может повести себя цена, наша торговля превращается в случай. Конечно, предсказать рост или падение гораздо проще, чем указать структуру развития цены в будущей перспективе. Предположение о том, что цена пойдет вверх либо вниз скорее можно отнести к линейному методу анализа, где есть причина и есть следствие, вытекающие из этой причины. Однако, когда мы используем структуру поведения цены, мы имеем дело с нелинейной системой, а значит, должны оперировать несколькими вариантами развития цены.

Нелинейность очень хорошо отображает эффект бабочки Лоренца. Метеоролог по имени Лоренц (Lorenz) обнаружил хаотические явления, которые очень сильно зависели от начальных условий. Он округлял свои уравнения предсказания погоды в интервале от шести до трех знаков после запятой, потому что его выход имел только три десятичных знака. Внезапно он понял, что последовательность более поздних чисел, которые он получил, оказалась другой. Начиная с двух ближайших точек, траектории быстро отклонялись друг от друга. Это значило, что долгосрочное предсказание погоды было невозможно. Он имел дело с хаотическими уравнениями.

Проще теорию Лоренца можно представить как если бы бабочка, порхающая в Бразилии, взмахом своего крылышка могла вызвать торнадо в Чикаго. Здесь увеличение причины в два раза, увеличивает следствие также в два раза.

Как мы с вами уже знаем, теория Эффективного рынка пренебрегает незначительными всплесками, считая их аномальными явлениями. Получается, что если она не может учесть данных изменений, то в долгосрочной перспективе эта теория теряет всякий смысл, что делает невозможным прогноз цен. Однако в реальности трейдерам удается прогнозировать цену и, причем на достаточно долгие периоды времени. Ральф Акампора сделал точный прогноз по Dow Jones, не смотря на отдаленность данных, он сопоставил структуру цены за 1924 – 1929 со структурой 1994 – 2000 и выявил между ними закономерность.

Согласно нелинейной системе рынок стабилен только в том случае, когда находится далеко от равновесной системы. Очень интересную теорию фрактального рынка предложил Петерс в своей книге «Фрактальный анализ финансовых рынков», согласно ей рынки остаются стабильными, когда многие инвесторы на них участвуют и имеют различные инвестиционные горизонты (сроки вложения средств). Когда пятиминутный трейдер переживает значимое событие, которое может привести к краху его системы, инвестор с более долгосрочным инвестиционным горизонтом должен вступить на рынок и стабилизировать его. Инвестор сделает так, потому что в пределах его инвестиционного горизонта значимое событие для пятиминутного трейдера не является необычным. До тех пор, пока другой инвестор имеет более долгий горизонт торговли, чем инвестор в кризисе, рынок стабилизируется. То есть по теории Петерса предполагается наличие двух систем, которые будут действовать независимо (нелинейно) друг от друга, тем самым не допуская кризисного состояния рынка.

До 1973 года все валюты котировались по принципу фиксированного курса. Выход за пределы установленного ценового коридора обязательно должен был сопровождаться интервенциями Центрального банка страны. Однако такая система просуществовала недолго из-за того, что США не смогли обеспечить золотовалютный запас в обмен на доллары. В системе плавающих курсов, которую можно назвать нелинейной, каждая валюта регулируется спросом и предложением. Многочисленная информация, поступающая на рынок делает систему независимой от каких-либо ограничений и, что самое важное, данная информация учитывается каждой валютой по разному. В такой системе кризис одной валюты не приведет к кризису всей системы в целом.

Хорошо видно, что нелинейная структура рынка является гораздо более устойчивой по сравнению с линейной (уравновешенной системой).

Нелинейной системе свойственно поведение, которое, по мнению большинства аналитиков, является случайным. Данное движение называется броуновским или случайным блужданием.

Содержание Далее 


По нашей оценке, на 20.10.2018 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