назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [ 75 ] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144]


75

дневные значения за длительный период времени, то скоро обнаррсим, что почти все дневные значения попадают в этот диапазон.

В целях упрощения предположим, что в любой конкретный день пут-колл пропорция акций может быть равна только 0.30, 0.35, 0.40, 0.45 или 0.50. Далее допустим, что все эти пять результатов возникают случайным образом и с равной вероятностью. Теперь нащи допущения не полностью правильные, но вполне разумные и достаточно простые, чтобы позволить нам продемонстрировать технику, необходимую для предсказания значения скользящей средней спустя несколько дней.

Как только щаг, связанный с определением вида распределения, пройден, технический аналитик находится на знакомом пути получения желаемого результата, заключающегося в возможности предсказывать значения скользящей средней. Давайте возьмем реальный пример и посмотрим, как будет выполнено двухдневное предсказание.

В данном рассмотрении снова используем скользящую среднюю пуг-колл пропорции акций из предьщущего примера. Но прежде уберем десятичные разделители, используя в качестве возможных дневных цен закрытия величины: 30, 35,40, 45 и 50. Предположим, нам известна следующая информация:

Текущее значение 10-дневной скользящей средней: 40

Дневное значение пропорции 10 дней назад: 50 Дневное значение пропорции 9 дней назад: 45

Мы также знаем, что сумма 10-дневной скользящей средней равна 400 (10 х 40).

Используя данную информацию, можно вычислить с определенной уверенностью, каким будет значение скользящей средней через два дня. В первый день равновероятны пять дневных значений: 30, 35, 40, 45 и 50, И точно так же для каждого из возможных значений первого дня вероятны те же пять величин во второй день. Таким образом, через два дня суммарно существует 25 возможных исходов значения пут-колл пропорции (пять значений в первый день умножить на пять значений во второй день).

Мы знаем, что текущее значение суммы за десять последних дней равно 400, К тому же нам известно, какие числа выходят «из» суммы (50 и 45, как сообщалось ранее). Таким образом, за два последующих дня сумма будет уменьшена на 95 и увеличена на реальные дневные значения, добавляемые по мере их получения. Значение скользящей средней в верхней строке, равное 36,5, вычислялось следующим образом: 400 - 95 + 30 + 30 = 365; 365/10 = 36,5, Значит, теперь можно вычислить все вероятностные значения скользящей средней через два дня (помня при этом о сделанном нами допущении, что в любой торговый день возможны только пять значений).

Возможные значения в первый Возможные значения во 10-дневная скользящая

день второй день средняя

36.5

37.0

37.5

38.0

38.5

37.0

37.5

38.0

38.5

39.0

37.5



Возможные значения в первый Возможные значения во 10-дневная скользящая

день второй день средняя

38.0

38.5

39.0

39.5

38.0

38.5

39.0

39.5

40.0

38.5

39.0

39.5

40.0

40.5

Этот список с 25 исходами полный спектр возможных значений 10-дневной скользящей средней спустя два последующих торговых дня, исходя из наших допущений.

Теперь, вычислив все значения данной таблицы, выясним, как ими пользоваться. Предположим, мы хотим знать, будет ли текущее значение 10-дневной скользящей средней локальным максимумом. Из списка видно, что только 3 из 25 исходов дают результат, равный или превышающий текущее значение 40, Или наоборот, 22 из 25 возможных исходов дают по итогу меньшие величины скользящей средней спустя два дня. Следовательно, шансы, что текущее значение скользящей средней будет через два дня локальным максимумом, составляют 88% (22 разделить на 25). Если мы использовали локальные экстремумы в качестве торговых сигналов, нам бы следовало начинать действовать и покупать рьшок, основываясь на знании высокой вероятности, что текущее значение скользящей средней станет локальным максимумом (локальный максимум пуг-колл пропорции идентифицирует точку покупки).

Данная техника очень полезна. Можно экстраполировать ее на более длительные периоды. Как говорилось ранее, я предпочитаю определять на графике локальный максимум (или минимум) обычно с помощью 21-дневной скользящей средней, которая является максимальным (минимальным) значением за период в 10 торговых дней. Следовательно, мы можем продлить наше «дерево» («free») в предьщущем примере до 10 разветвлений (конечно, с помощью компьютера) и вычислить все вероятностные значения 21-дневной скользящей средней по истечении этого временного периода. Тогда видно, какая часть этих возможных исходов превышает текущий максимум, чтобы у нас имелась возможность предсказать вероятность сохранения максимума на протяжении всего 10-дневного периода.

Данную технику можно использовать для предсказания скользящей средней на любом рьшке, дневные значения которой обычно изменяются в рамках некоторого интервала. Поэтому она применима к скользящим средним индекса Армса (дневные значения обычно между 0.60 и 1.40), пут-колл пропорций акций (значения между 0.30 и 0.55) или индексных пуг-колл пропорций (значения между 0.90 и 1.50). Существуют и многие другие рьшки, удовлетворяющие данной структуре. По графикам пуг-колл пропорций, приведенных в данной главе, видно, что дневные значения соотношений меняются в рамках хорошо определенных интервалов. Многие технические индикаторы основаны на осцилляторах, генерирующих сигналы в точках пересечения или в моменты преодоления определенного уровня. Любые из них тоже можно оценивать с помощью данной системы.



Конечно, следует помнить, что реальные рыночные условия могут принести весьма неожиданные результаты. Например, в день краха 1987 года значение индекса Армса составляло 14.07! Вы наверняка не могли предположить такой исход при составлении распределения возможных значений для проведения исследований, но на самом деле случилось наименее предсказуемое. Следовательно, результат ваших вычислений может определить высоковероятностные максимум или минимум, покупку или продажу и т.п., но всегда есть шанс, что спустя какое-то время реатьные дневные значения могут находиться за рамками ваших ожиданий. Если такое происходит, вы, возможно, не получите ожидаемого сигнала, а в случае уже осушествленной сделки, проведенной без ожидания сигнала, по всей вероятности, вам придется принять убыток, чтобы выпутаться из этой ситуации.

Завершив исследование данной системы, я использоват локальные макси.мумы и минимумы 50-дневной скользящей средней индекса Армса д.тя предсказания точек среднесрочных покутюк (максимумы) и продаж (минимумы) на широком рынке. В то вре.мя (1977 год) я работал на компанию Thomson McKinnon в качестве стратега по розничным опционным сделкам, и данную систему тщательно тучши руководитель департамента деривативов и его начальник - исполнительный вице-президент компании. Они решили, что система выглядит работоспособной и мы ждали появления сигнала.

В то время я использоват в качестве поступления сигнала 90-процентную вероятность. Затем я ужесточил требование до 95 процентов. В любом случае в августе 1977 года система сказала, что существует 90-процентный шанс возникновения сигната к покупке «рынка». В 1977 году еще не бьшо торговли индексными опционами. Нам пришлось покупать опционы на акции, то есть набор опционов по нескольким различным акциям, чтобы осуществить сделку «с рынком». Мы составили пакет из трех рекомендованных опционов - на IBM, Kodak и General Motors - и попросили некоторых крупнейших опционных брокеров фирмы рассмотреть данное исследование.

Как оказалось, сигнал на самом деле появился (то есть через 10 дней мы наблюдали локальный максимум 50-дневной скользящей средней индекса Армса). Однако рынок бьш очень скучным, большей частью торгуясь в боковом тренде. В конечном счете мы бьши вынуждены посоветовать нашим брокерам распродать их позиции с убытками. Никто ничуть не расстроился - была предпринята честная попытка идентифицировать прибьшьную сделку, но исполнительный вице-президент пошутил, что я, должно быть, ошибся, нечаянно вычислив «90-процентную вероятность дождя» вместо «90-процентной вероятности роста рынка». С тех пор данная система стала известна в качестве индикатора «вероятности дождя».

Для читателей, желающих запрограммировать систему такого типа на своих компьютерах или же нанять кого-то для этого, я должен указать, что .можно значительно сократить объем вычислений при построении деревьев. Например, если вы надеетесь на появление в течение 10 дней локатьного максимума и вычисляете разветвление дерева только на три дня вперед, которые превышают текущее значение скользящей средней, вам не нужно обсчитывать остальные разветвления на этой ветви дерева. Они не и.меют значения, поскольку текущее значение уже превышено. Все, что вам надо сделать, - подсчитать все возможные исходы, которые возникли бы из данного разветвленш в качестве результатов, превышающих текущее значение. На самом деле, вам не надо проводить оценку этих исходов, а следует лишь подсчитать их возможное количество, что достаточно просто. Например, если мы просчитали ситуацию на три дня вперед, то должно пройти еще семь дней (для 10 дней вперед), и если количество возможных значений каждый день составляет девять, то число исходов, которые должны рассматриваться на превышение текущего значения, составляет 63. Однако при сегодняшнем

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [ 75 ] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144]