Методы анализа рыночных цен. Технический анализ. Основные принципы технического анализа

Задачей анализа рыночных цен является прогнозирование бу­дущей цены. Применительно к финансовым рынкам такой задачей является прогнозирование цены на тот или иной финансовый актив или инструмент, обращающийся на рынке.

Рыночные цены можно анализировать двумя методами — фун­даментальным и техническим. Разделение анализа на эти два ме­тода связано с использованием для задач анализа фундаментальных причин, влияющих на цены, и применением технических способов анализа.

к фундаментальным причинам (факторам) относят экономи­ческие и политические условия и причины, воздействующие на цену и/или рынок в целом (например, величина и динамика ввП, учетной ставки, инфляции, уровень странового риска, рентабель­ности отрасли или предприятия).

Метод технического анализа состоит из различных технических приемов и способов, в основе которых лежит предположение о том, что в предыдущих изменениях цены заложены причины будущих ценовых изменений. названные методы призваны дополнять друг друга.

технический анализ в целом можно определить как метод про­гнозирования цены, основанный на математических принципах. Этот метод был создан для чисто прикладных целей (а именно для получения доходов при игре на рынках ценных бумаг). все мето­дики технического анализа создавались отдельно друг от друга, и только в 70-е годы 20 в. были объединены в единую теорию.

технический анализ выступает методом прогнозирования цен в условиях изменения динамики рынка за предыдущие периоды времени. Под изменением рынка понимают информацию о ценах, объемах и причинах изменяющейся динамики.

использование технического анализа основано на следующих принципах.

Учет любого из факторов — социально-экономического, поли­тического или психологического, влияющих на цену/курс.

Цены двигаются направленно. Главной задачей технического анализа является определение трендов, направлений движения на рынке цен/курсов. Существуют три типа трендов — восходящий, или «бычий», нисходящий, или «медвежий» и боковой (движение по горизонтальной плоскости, цена практически не меняется). все три типа трендов встречаются не в чистом виде, поскольку движе­ние «по прямой» на ценовом графике можно встретить очень ред­ко. Но преобладающий тренд на определенном временном про­межутке определить можно. все концепции технического анализа основаны на том, что направление тренда не изменяется, пока цена не подаст особых сигналов об изменении направления.

история повторяется. Закономерности движения рынка, вы­явленные в прошлом, проявляются и в настоящем, и в будущем.

тренд движется по кривой. Цена практически никогда не дви­жется по прямой; после каждого изменения направления существу­ющей тенденции происходит коррекция, или обратное колебание.

Принцип «тайм фреймов» означает зависимость направления тренда от временных интервалов.

При техническом анализе финансового рынка используются следующие методы.

1. Графические — в процессе прогнозирования используются графики изменения цены. Они возникли ранее всех остальных из- за простоты в применении. Подобные методы различаются в за­висимости от того, на каком типе графика строятся (например, классические фигуры строятся на линейных либо гистограммных графиках). Особые способы построения ценовых графиков («япон­ские свечи» и «крестики-нолики») привели к развитию отдельных методов прогнозирования только на их основе.

2. Методы, использующие фильтрацию, или математическую аппроксимацию, стали активно использоваться в последнее время вместе с развитием компьютерной техники. Эта группа делится на две основные части — скользящие средние и осцилляторы.

3. теория циклов. Применяется при анализе циклических ко­лебаний не только цен, но и природных явлений в целом.

Почти все методы технического анализа укладываются в эту классификацию.

все эти методы очень эффективно работают на практике. более просты (по крайней мере в использовании) методы, использующие фильтрацию и математическую аппроксимацию, так как их легко можно адаптировать к работе на компьютере, их сигналы точны и недвусмысленны. Другое дело — насколько им стоит доверять. Про­блема выбора собственного порядка скользящей средней, подхо­дящего под анализ нужного периода каждого ценового тренда, оказалась настолько важной, что метод стал отдельной ветвью технического анализа.

Рассмотрим скользящие средние. Простая средняя скользящая представляет собой линию (кривую), каждая точка которой пред­ставляет собой среднее значение цен за какой-то фиксированный период времени.

Существуют также взвешенные и экспоненциальные скользя­щие средние, но наиболее широко на практике используются про­стые, работа с ними приносит наибольший доход. линия сколь­зящей откладывается прямо на графике движения цены.

Применение скользящих средних эффективно на трендовых рынках, их сигналы всегда запаздывают и при боковом тренде они часто приводят к потерям. Для работы на рынке с преобладанием бокового тренда лучше использовать осцилляторы. использование семейства осцилляторов — один из наиболее легких и в то же время надежных способов получения прогнозов о дальнейшем движении цены. Особенность осцилляторов в том, что они предвосхищают будущие события, сигнализируя о повороте заранее. Этим они от­личаются от скользящих средних, которые всегда отстают от раз­вития событий. все осцилляторные методы по форме исполнения более или менее похожи друг на друга. в их основе лежат разные формулы, которые, в свою очередь, можно применить к разным порядкам. изначально осцилляторы строились для ежедневных колебаний цен, сегодня их применяют к любым — как к поминут­ным, так и понедельным. в отличие от графиков скользящих сред­них, которые строятся прямо на ценовом графике, осцилляторы обычно располагают отдельно — выше или ниже графика цен. Значение осциллятора может измеряться в процентных, относи­тельных и абсолютных единицах. в зависимости от этого на гра­фике осциллятора строят линии определенных уровней, пересече­ние с которыми говорит о том или ином состоянии рынка. в основе использования осцилляторных методов лежат понятия перекупленного и перепроданного рынка. Перекупленным рынок

считается тогда, когда цена находится около своей верхней грани­цы, т. е. ее дальнейшее повышение невозможно. Перепроданный рынок характеризуется такой низкой ценой, что на данный момент ее дальнейший спад невозможен. Другим важным индикатором является расхождение (дивергенция) между направлениями цены и кривой осциллятора. Расхождение — сигнал о повороте. К наи­более известным и важным осцилляторам можно отнести: осцил­ляторы, основанные на цене (Момент, Норма изменения, индекс Относительной Силы, Стохастические линии), и осцилляторы, рассчитываемые с использованием изменения объема торговли (Накопление Объема, Денежного Потока). Самый простой способ построения осциллятора называют Моментом. Каждое значение Момента вычисляется как разница между значениями цены через определенный временной интервал:

^M = P - ^Px

где P — цена закрытия; t — сегодняшний день; х — х дней назад . еще один простейший вид осциллятора - Норма изменения.

его отличие от Момента в том, что значения вычисляются не как разница, а как частное от деления цены закрытия сегодняшнего дня на цену закрытия несколько дней назад (какой-то фиксиро­ванный период), обычно при использовании полученное значение умножают на сто, получается изменение, выраженное в процентах.

лучше всего использовать осцилляторы при боковых трендах. в противном случае их сигналы могут оказаться преждевременны­

ми или вообще ложными.

волновая теория Эллиотта — одна из старейших теорий техни­ческого анализа. Со времени ее создания никто из пользователей не вносил в нее каких-либо заметных новшеств. Наоборот, все усилия были направлены на то, чтобы принципы, сформулирован­ные Эллиоттом, вырисовывались все более и более четко. теория Эллиотта не столь проста в использовании, но качество прогнозов, получаемых при ее использовании, достаточно высоко. Главное открытие Ральфа Нельсона Эллиотта (1871—1948) состояло в том, что поведение «толпы» — будь то римские рабы или участники биржевой игры — подчиняется характерным законам. По его мне-

нию, социально-массовое психологическое поведение последова­тельно проходит стадии экспансии, энтузиазма и эйфории, за ко­торыми следуют успокоение, упадок и депрессия. Эта схема прослеживается в различные периоды времени, начиная с несколь­ких минут и заканчивая веками. изменения массовой психологии хорошо видны по изменению цен на товары и услуги, ценные бу­маги, валюты и промышленные индексы. основой теории служит так называемая волновая диаграмма. волна — это ясное различимое ценовое движение. Следуя правилам развития массового психоло­гического поведения, все движения цен разбиваются на пять волн в направлении более сильного тренда, и на три — при движении (коррекции) вниз. Для обозначения пятиволнового тренда исполь­зуют цифры, а для противоположного трехволнового — буквы. Каждое из пятиволновых движений называется импульсным, а каждое из трехволновых — коррективным. волны сочетаясь друг с другом, представляют собой кирпичики для волн гораздо большей протяженности, но имеющих ту же структуру, что и они сами. в основе теории Эллиотта лежит особенным образом формирую­щаяся волновая диаграмма, соотношения внутри которой задают­ся коэффициентами Фибоначчи. Эллиотт первым подал идею использовать числовую последовательность Фибоначчи для со­ставления прогнозов в рамках технического анализа. торговая стратегия с ее использованием дает возможность выявлять пово­ротные точки на рынке. определив будущие появления максимумов и минимумов любого ценового движения, можно отдать своевре­менный приказ о продаже или покупке. Риск вступления в сделку снижается до приемлемого уровня, а возможная прибыль увели­чивается благодаря тому, что момент принятия решения об откры­тии торговой позиции рассчитывается очень близко к экстремаль­ным значениям цены. Кроме того, у трейдера возникает возможность не только «поймать» тот или иной пик или спад цены, но и определить уровни приказов о минимизации возможных убытков, т. е. уровень стоп-лосс.

Рассматривая волны с точки зрения биржевой психологии, можно отметить индивидуальные особенности каждой волны.

волна 1 может быть очень сильна, если представляет собой новое явление (т. е. подъем после длительного спада), или может быть более слабой, когда подобные движения особенной новостью не являются. в любом случае эту волну сопровождает атмосфера не­которой нерешительности: никто не уверен, что предыдущее па­дение цены уже закончилось, и многие ждут его возвращения. волна 2 развивается в атмосфере страха. некоторые игроки счита­ют ее возвратом «медвежьего рынка» и начинают продажи. Эта волна обычно весьма глубока. волна 3 представляет собой уверен­ный и сильный подъем цен. такая волна сопровождается большим объемом торговли и значительным открытым интересом. По ней с наибольшей уверенностью можно идентифицировать пятивол­новую диаграмму. наиболее выгодно заключать сделки именно в это время. волна 4 хорошо предсказуема, глубина ее обычно не­велика. характеристика рынка: рынок еще достаточно силен, но уже нуждается в отдыхе. волна 5 выглядит менее впечатляюще, чем волна 3. Даже если она достаточна длинна, объем торговли невелик. При этом наиболее силен ажиотаж у публики, а наиболее инфор­мированные «киты» начинают понемногу закрывать «длинные позиции» и ближе к концу открывать «короткие».

волна а. Околорыночная публика убеждена, что спад всего лишь временный, и продолжают покупать. «киты» начинают массовые продажи.

волна в. С рынком творится что-то странное. Движение вверх не удается, и понемногу начинают сдаваться самые убежденные «быки».

волна С. Почти так же сильна, как волна 3. Многие считают ее подтверждающей новый «медвежий» тренд, другие спешат закрыть убыточные позиции.

волновая теория Эллиотта доказала свою работоспособность не только при прогнозировании цен на различных рынках, но и при предсказании реальных событий. Последователи этой теории построили даже график экономического развития человечества и проанализировали его. Оказалось, что мы находимся на пике раз­вития и перед нами, возможно, лежат долгие годы депрессии.

Рассмотрим перспективы совершенствования методов анализа и увеличения точности прогнозов. в классическом техническом анализе уже существует несколько направлений, работа в которых обещает увеличение точности прогнозов, снижение риска от сде­лок, увеличение доходов. Это подбор параметров для уже имею­щихся индикаторов, поиск наиболее удачных комбинаций инди­каторов, а также создание новых. Работа в этих направлениях активно ведется в США, на родине большинства методов техниче­ского анализа. так, группа Мэррилл линч провела исследование работы на нескольких товарных и финансовых рынках с целью выяснения эффективности работы с применением различных видов скользящих средних и их сочетаний. было статистически доказано преимущество простых средних скользящих по сравне­нию с экспоненциальными и взвешенными, а также сочетания двух скользящих с сочетанием порядков 1:4 по сравнению с одиночны­ми и комбинацией трех скользящих. Многие профессиональные трейдеры постепенно приходят к созданию собственных индика­торов, или специфических методов анализа, хорошо адаптирован­ных для конкретного рынка.

быстрое развитие компьютерных технологий открывает новые перспективы для работ в области прогнозирования ситуаций на финансовых и товарных рынках. Наиболее значительным проры­вом в этой области большинство специалистов считают развитие нейрокомпьютинга.

Нейрокомпьютинг — это научное направление, занимающееся разработкой вычислительных систем шестого поколения (нейро­компьютеров), которые состоят из большого числа параллельно работающих простых вычислительных элементов (нейронов). Элементы связаны между собой и образуют нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требу­ют внешнего управления. большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивают высокое быстродействие. в настоящее время разработка нейрокомпьютеров ведется в большин­стве промышленно развитых стран. Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффективностью решать целый ряд «интеллектуальных»

задач. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования (в том числе в финансово-экономической сфере), диагностики и т. д. толчком к развитию нейрокомпьютинга по­служили биологические исследования. По данным нейробиологии нервная система человека и животных состоит из отдельных клеток (нейронов). в мозгу человека их число достигает 1010—1012. Каждый нейрон связан с 103—104 другими нейронами и выполняет сравни­тельно простые действия. Совокупная работа всех нейронов обу­словливает сложную работу мозга, который в реальном времени решает сложнейшие задачи.

в настоящее время наиболее массовым направлением нейро­компьютинга является моделирование нейронных сетей на обыч­ных компьютерах, прежде всего персональных. Моделирование сетей выполняется для их научного исследования, для решения практических задач, а также при определении значений параметров электронных и оптоэлектронных нейрокомпьютеров.

Нейросеть — это компьютерная программа, имитирующая спо­собность человеческого мозга классифицировать примеры, делать предсказания или принимать решения, основываясь на опыте прошлого. Стремительное развитие технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов началось лишь в конце 80-х годов, и пока остается уделом немногочисленной группы специалистов, как правило теоретиков в области искусственного интеллекта. Но в России уже начали появляться нейронные сети, хорошо зареко­мендовавшие себя на Западе, ведутся разработки собственных программ для прогнозирования самых различных событий. упро­щая, технику применения нейронных сетей для прогнозов на фондовом рынке можно условно разбить на следующие этапы:

подбор базы данных;

выделение «входов» (исходные данные) и «выходов» (результаты прогноза). входами можно сделать цены открытия, закрытия, мак­симумы, минимумы за какой-то период времени, статистику зна­чений различных индикаторов (например, индексы Доу-Джонса, Никкей, комбинации курсов валют, доходность государственных ценных бумаг, отношения фундаментальных и технических инди­

каторов и др.), обычно выбирается от 6 до 30 различных параметров. количество выходов рекомендуется делать как можно меньше, но это могут быть цены открытия, закрытия, максимумы, минимумы следующего дня;

выделение в массиве данных тренировочных и экзаменацион­ных участков;

обучение нейросети: на этом этапе нейронная сеть обрабаты­вает тренировочные примеры, пытается дать прогноз на экзаме­национных участках базы данных, сравнивает полученную ошиб­ку с ответом, имеющимся в примере (базе данных), а также с ошибкой предыдущего этапа обучения и изменяет свои параметры так, чтобы это изменение приводило к постоянному уменьшению ошибки;

введение срока прогноза;

получение значения прогнозируемых данных на выходе нейро- 17

сети .

6.2.