Основное правило вывода

При построении систем принятия торговых решений, базирующихся на результатах механического графического анализа, мы обратимся, прежде всего, к законам арксинуса, хотя возможно использование и других оснований для выводов**.

Как мы знаем, одна из важнейших теорем (арксинуса) для биномиальных испытаний заключается в том, что наиболее вероятным сценарием развития событий будет распределение результатов вовсе не в соответствии с соотношением вероятностей «успеха» (р) и «неудачи» (я). Если, скажем, р = я, то интуитивно можно было бы ожидать равномерности. Однако, в дей-ствительности, наиболее вероятным сценарием будет возникновение пре-имущественного «сдвига» в пользу одного или другого исхода.

А. Смит. Биржа. Игра на деньги С. 243.

Другим полезным теоретическим положением, на котором можно было бы строить систему, является теорема Чебышева. Напомним, что по этой теореме можно дать примерный прогноз для сценария, согласно которому разброс результатов испытаний с быстро снижающейся вероятностью выходит за границы 2- или 3- кратных стандартных отклонений. На малой вероятности такого развития событий и можно основывать соответствующие решения. В качестве практического упражнения читателю предлагается самому поработать над конкретными вариантами применения данной основы.

По существу, такие отклонения следует рассматривать как проявление действующей на текущий момент предрасположенности, которая, в свою очередь, может выражаться в определенной тенденции, сохраняющейся в течение какого-то периода времени.

Исходя из такого представления можно в самом общем виде сформулировать следующее основное правило вывода, вытекающего из «закона инерции»:

• если в развитии событий, как-то характеризующих движение графика эффективности в дополнительном измерении, обнаруживается некая тенденция, то в качестве наиболее вероятного сценария на будущее можно ожидать ее продолжения.

Обратим здесь внимание на то, что одна неприятная неопределенность («что произойдет?») заменяется более удобной неясностью («как долго это будет длиться?»).

Необходимо напомнить, что понятие «тенденция» можно рассматривать применительно не только к преимущественной направленности графической конфигурации, но и к другим возможным характеристикам движения кривой эффективности.

Когда мы говорим о преимущественной направленности изменений графика, то предполагаем, прежде всего, большее число либо «успехов» в сравнении с «неудачами» (либо наоборот) на определенном участке анализа. К примеру, если анализ показывает начало неблагоприятного «сдвига» от значения я в сторону повышенного числа «неудач», то, согласно правилу вывода, основанному на теоремах арксинуса, можно ожидать сохранения такой тенденции еще какое-то время.

Кроме того, графическому анализу можно подвергать не только непосредственно кривую эффективности, но и конфигурации ее производных показателей: ДВ и ДИ. В их движении тоже можно искать тенденции на повышение, понижение или «плоское» развитие событий.

Наконец, допустимо и более широкое толкование тенденции как проявления любой закономерности, которая наблюдается на графике дополни-тельного измерения. Точно так же, как мы используем выражение «тенденция к повышению», вполне имеет смысл и формулировка «тенденция к более частому (или более редкому) проявлению какой-то определенной закономерности».

Тенденции могут иметь место как в преимущественном направлении движения графика эффективности, так и в характере проявления любых других закономерностей, которые описывают происходящие изменения.

В качестве иллюстрации сказанному можно привести то, что называют «законами нумерологии», которые весьма популярны среди трейдеров: это числовые ряды Фибоначчи, Ганна или какие-то иные «магические» цифры.

Так, например, если на конкретных отрезках наблюдения отмечаются подряд три непрерывные последовательности трех, пяти и восьми «успехов» (или «неудач»), то обоснованно говорить о соответствующей тенденции.

Таким образом, графический анализ нацелен на то, чтобы выявить преимущественные тенденции развития.

Основное правило вывода при графическом анализе состоит в использовании законов арксинуса для соответствующих прогнозных заключений в отношении любого рода тенденций (в самом широком понимании), выявленных в ходе анализа движения кривой эффективности.