Финансы-Менеджмент-Маркетинг-Рынок Ценных Бумаг

Уровни поддержки и сопротивления, описываемые историческими закономерностями торговли, указывают на сделки, однако при этом оставляют значительную свободу для их трактовки. Некоторым трейдерам эта неоднозначность нравится; не уверенный в своем прогнозе трейдер может приобрести уверенность с помощью какого-либо графика с которым он заранее согласен. Для других трейдеров обилие фундаментальных и технических показателей есть не что иное, как источник путаницы: часть трейдеров хотела бы иметь систему, которая им просто указывала бы, когда покупать и когда продавать.

Технические системы торговли, составляющие прогнозы на базе лишь прошлых данных, автоматизируют процедуру распознавания “образов”. Эти системы объединяют расчеты и правила поведения с целью формирования конкретных торговых инструкций. Наиболее распространенной системой служит метод пересечений скользящего среднего (moving average crossover). Его простота и устойчивая популярность говорят о том, что этот метод может служить эффективным инструментом прогнозирования.

Сущность метода скользящего среднего числа пересечений

Технические аналитики часто используют скользящее среднее (moving average) для сглаживания колебаний в ценах недавнего прошлого, для отделения таким образом тренда от шума. Скользящее среднее является средней ценой за последние п дней. Например, 10-дневное скользящее среднее — это средняя цена за последние 10 торговых дней. Среднее называется скользящим, поскольку каждый раз (при вычислениях для нового дня) самая старая цена при расчетах отбрасывается (в данном случае цена И дней назад) и добавляется новая (сегодняшняя цена). При использовании скользящего среднего следует иметь в виду, что отбрасываемая цена влияет на новое среднее столь же сильно, как и добавляемая цена. Обычно используюгся ежедневные цены закрытия. В формальном виде:

Правила

Технические аналитики используют краткосрочное скользящее среднее (например, 3-дневное) для идентификации новых движущих факторов на рынке и долгосрочное скользящее среднее (например, 10-дневное) для выявления основного тренда. Сравнивая краткосрочное скользящее среднее цен облигаций с долгосрочным скользящим средним, технический аналитик может сказать, являются ли новые изменения цен более сильными или более слабыми по сравнению с основным трендом, а значит, выгодно или невыгодно держать облигации. В технической торговле сила или слабость рынка в прошлом предопределяют соответственно силу и слабость в будущем. Поэтому пересечение краткосрочным скользящим средним долгосрочного среднего предсказывает перелом направления движения цен. Это соображение находит отражение в простых правилах торговли:

1. Если цена закрытия для облигации такова, что краткосрочное скользящее среднее становится выше долгосрочного, используется длинная позиция;

2. Если цена закрытия для облигации такова, что краткосрочное скользящее среднее становится ниже долгосрочного, используется короткая позиция.

Эти правила подразумевают, что трейдер всегда находится либо в длинной позиции, либо в короткой, а это означает, что рынок всегда имеет тренд — либо в одном направлении, либо в другом. Поскольку не часто на рынке встречаются продолжительные периоды реальной стабильности, эти правила представляют собой неплохую рабочую гипотезу.

Хотя технические аналитики при вычислении скользящего среднего могут использовать любое число дней, в последующих примерах мы будем использовать 3 и 10 дней — именно это количество обычно выбирают трейдеры, применяющие описанный метод.

На рис. 16-7 приводятся детали метода скользящего среднего применительно к данным с трендом из предыдущего раздела. На рис. 16-8 дается увеличенный график для первых 60 (из 200) дней³.

Из графика видно, что линия 10-дневного скользящего среднего приблизительно параллельна реальному тренду, в то время как 3-дневное скользящее среднее близко повторяет реальное движение цен и потому более волатильно, чем 10-дневное. Каждый раз, когда линия 3-дневного скользящего среднего пересекает линию 10-дневного скользящего среднего сверху вниз, система дает сигнал к продаже, а каждый раз, когда линия 3-дневного скользящего среднего пересекает линию 10-дневного скользящего среднего снизу вверх, система дает сигнал к покупке.

Эффективность этой системы определяется не только наличием трендов, но и выбором параметров для определения двух скользящих средних. Чем более короткий срок выбирается, тем быстрее и чаще система генерирует сигналы к покупке и продаже. Краткосрочное скользящее среднее более чувствительно к изменениям цен, однако оно реагирует на любое изменение цены независимо от того, отражает ли оно сигнал к появлению нового тренда или простой шум. Подобно линиям длительного тренда, долгосрочные скользящие средние предпочтительны для очистки от шума, но они могут потребовать многих дней для выработки критерия появления нового тренда, что снижает прибыль.

Поскольку анализируемые данные имеют тренды, использование метода скользящего среднего в высшей степени прибыльно. Он удерживает трейдера в синхронной с трендом позиции. Прибыль будет примерно такой же, как если бы трейдер, зная о повышательном тренде, просто купил и держал облигацию все время. Прибыль по модели тоже несколько раз падает. Отметим, что большую часть прибыли получают от длинных позиций (соответствующих тренду), которые сохраняются на протяжении длительного времени.

Если бы эти данные не имели четкого тренда, метод скользящего среднего принес бы значительные убытки, так как предписывает трейдерам продавать облигации при слабом рынке и держать при сильном. Если бы эти эффекты были непостоянны, применение схемы устойчиво приводило бы к убыткам. Например, если бы изменения цены вверх и вниз каждый день чередовались, трейдер терял бы вдвойне (whipsawed), продавая, после понижения цены, за которым не следовало бы нового понижения, и покупая после повышения цены, за которым не следовало бы нового повышения.

В конечном счете метод скользящего среднего помогает выявить текущий тренд и момент, когда этот тренд меняется. Метод перерабатывает данные наблюдений для рынков с трендами, таких, как рынок облигаций и рынок векселей. Однако значения параметра для двух скользящих средних должны быть такими, чтобы метод фильтровал шум и предписывал продавать в точках, близких к рыночным максимумам, и покупать в точках, близких к рыночному минимуму.

Хотя этот метод часто эффективно работает, он отнюдь не лучший для выявления трендов. Сигналы, поступающие от скользящих средних, являются запаздывающими индикаторами. Искусный аналитик может создать свою собственную систему торговли на базе иных способов определения изменений действия рыночных факторов.

выводы

Существует достаточно свидетельств наличия трендов в поведении как цен, так и волатильности казначейских бумаг, чтобы сделать вывод о том, что цены казначейских бумаг могут быть спрогнозированы на основе одного лишь технического анализа. Однако в лучшем случае технический анализ просто выявляет тренды. Утверждать, что он способен на нечто большее, — значит, обманывать себя.

Уолл-стрит уже знает цену техническому анализу — в течение многих лет здесь использовались как графики, так и технические системы торговли. Трейдеры также знают, что, хотя технические методы могут быть действенными сами по себе, они дают лучший результат при использовании с другими методами ведения торговли в качестве приема для определения времени совершения торговых операций.

ОБЪЯСНЕНИЕ “ОБРАЗОВ”

Похоже, что графики ценовой динамики с их явными трендами и торговыми диапазонами демонстрируют признаки систематического поведения цен. С помощью объективных тестов трейдеры могут проверять свои субъективные впечатления.

Количественный анализ ценовой динамики представляет свидетельства двух форм аномального поведения. Во-первых, как 1-дневные, так и многодневные изменения доходности распределены не по нормальному закону — в реальных данных наблюдается больше малых и больших изменений, чем можно было ожидать. Во-вторых, поведение в какой-либо день не является независимым от поведения в предыдущий день: изменение доходности в определенный день является превосходным опережающим индикатором того, что случится с ней на следуюший день.

Проведенные исследования говорят о том, что экспоненциальное распределение (распределение с высоким центральным пиком и большими “хвостами”) описывает вероятности большей части изменений параметров казначейских бумаг значительно лучше, чем нормальное распределение. Однако отклонение нормального распределения в пользу экспоненциального представляет собой серьезный шаг — отвергнуть нормальное распределение означает признать, что рынок может быть предсказуемым. Кроме того, выбор экспоненциального распределения вместо нормального влияет на проведение необходимых для торговли расчетов, которые базируются на вероятностях величин изменений. Такие вычисления необходимы, например, при определении цен опционов или величины риска.

Чтобы колесо рулетки могло генерировать не совсем случайные числа, что-то должно вмешиваться в его вращение. Для казначейских ценных бумаг таким вмешательством служат правила, которые регулируют направление и величину движений цены и ставки дохода изо дня в день л из месяца в месяц. Эти правила представляются естественным следствием поведения трейдеров. Однако прежде чем трейдер сможет уверенно использовать эти правила для торговли или управления рисками, он должен понять, что рыночный механизм создает распределения, не являющиеся нормальными как для краткосрочных, так и для долгосрочных изменений.

Tagged as: прогноз биржевого курса акций, Прогноз курса облигаций

загрузка...