Средние скользящие сглаживают ценовые данные, упрощая восходящие и нисходящие движения рынка до более простой линии, которая выделяет тренд. Однако процесс сглаживания страдает одним недостатком – происходит отставание от цены. Чем больше период средней скользящей, тем больше отстает она в определении изменения ценового движения. С другой стороны, средние скользящие с короткими периодами имеют тенденцию слишком быстро реагировать на изменения цены, в результате они слишком часто идентифицируют изменение тренда, что приводит к двойным убыткам.

Длина периода средней скользящей, соответствующая предыдущей неделе, может быть неприемлемой на следующей неделе, поскольку рыночные условия могли измениться. Потенциальное решение этой проблемы связано с корректировкой МА к рыночной волатильности, путем удлинения ее во время боковых движений на рынке (т.е. МА делается менее чувствительной), и укорочения во время трендовых фаз (т.е. МА делается более чувствительной).

В книге «Умный трейдинг» (McGraw-Hill, 1995) Пери Кауфман дает детально описание метода для вычисления адаптивной МА, которая подходит к этой роли. Для наглядности в последующих примерах она сравнивается с простой средней скользящей (SMA). Сперва будут сравниваться две SMA с разными периодами с целью выделить их основные характеристики. В данном случае пересечение ценой МА не важно, тренд определяется направлением МА.


Начинаем с простого.

На рисунке 1 представлен 45-минутный график пары EUR/USD со SMA с периодом 5 (красная линия) и SMA с периодом 30 (голубая линия).







Рисунок 1

Обе средние скользящие быстро реагируют на драматический рост цены в точке А. Цена растет до точки В, после чего разворачивается вниз. Обратите внимание на то, что, что SMA с периодом 30 растет во время восходящего тренда, однако она слишком поздно реагирует на разворот тренда вниз в точке В, продолжая указывать на восходящее движение. В конце графика эта средняя скользящая продолжает себя вести так, как будто на рынке все еще восходящий тренд. Напротив, SMA с периодом 5 почти немедленно реагирует на разворот тренда в точке В, однако на отрезке АВ, пока долгосрочная МА указывала на восходящий тренд, она дважды меняла свое направление, идентифицируя разворот тренда, там, где его не было.

На рисунке 2 к данному примеру добавлена адаптивная средняя скользящая АМА. АМА адаптируется к рыночной волатильности переключается на краткосрочный период, когда рынок находится в состоянии тренда и на долгосрочный, когда рынок находится в боковой фазе.





Рисунок 2

В точке А АМА быстро среагировала на изменение тренда на восходящий. Затем, когда началась коррекция рынка в точке В, SMA с периодом 5 развернулась вниз, АМА двигалась во флэте, тогда как SMA с периодом 5 продолжала двигаться верх.

Когда рынок вновь восстановил повышательное движение цены, все три средних скользящих продолжили движение вверх. В точке С произошел небольшой откат и консолидация восходящего движения. SMA с периодом 5 развернулась вниз, тогда как АМА и SMA с периодом 30 продолжали расти. Когда рынок достиг пика в точке D, SMA с периодом 5 баров развернулась вниз, АМА двигалась вбок, а краткосрочная МА развернулась вниз. В точке Е рынок начал нисходящее движение. АМА в этот момент присоединилась к SMA с периодом 5, в то время как SMA с периодом 30 продолжала указывать на восходящий тренд.

На рисунке 2 показано как АМА работает во время изменений тренда и консолидационных периодов. Налицо вывод: АМА намного эффективней, чем SMA с периодом 5 и SMA с периодом 30.

Теперь давайте выясним как строится АМА….


От экспоненциальной….

Кауфман разработал АМА для отслеживания уровня шума при тренде. Например, если рынок движется вверх с относительной небольшими противотрендовыми движениями, можно говорить о почти незаметном шуме на рынке. В таком случае, лучше всего, когда МА наиболее близко находится к тренду, что требует подбора короткого периода.

Однако, если рынок движется вбок и налицо тенденция разворотов от закрытия к закрытию, то шум на рынке очень большой. В таком случае, оптимальным будет использование долгосрочной МА, которая позволит фильтровать рыночные шумы и ложные сигналы. Техника Кауфмана построена на модификации экспоненциальной средней скользящей (ЕМА) с алгоритмом, который позволит корректировать константу сглаживания средней (SC) в соответствии с коэффициентом направления рынка к волатильности.


Формула ЕМА следующая:

EMA = SC * (close-EMA(-1)) + EMA(-1)

где,

SC – константа сжатия
Close – закрытие бара
EMA(-1) – значение ЕМА на предыдущем баре.

Коэффициент сглаживания имеет значения от 0 до 1, детерминирующие «длину» ЕМА (Обычно для начала вычисления ЕМА, для первого значения используется SMA). Для конвертирования периода SMA в сглаженную константу ЕМА используется следующая формула

SC = 2/(n+1)
где,

n представляет собой период SMA


Например 10-периодная SMA равна ЕМА с постоянным сглаживания 0.1818 (SC = 2/[10+1]). Одно различие между ЕМА и SMA в процессе вычисления ЕМА это разница между закрытием и ЕМА. Т.е., если закрытие выше ЕМА, даже при первом вычислении, разница положительная, и ЕМА направлена вверх. Подобным же образом, если закрытием ниже ЕМА, даже в первый раз, разница отрицательная, и ЕМА направлена вниз.

SMA совсем не обязательно меняет направление из-за этого отношения, поскольку закрытие это только одна из вводных, присутствующих в вычислении средней.

Для простой средней скользящей с периодом 10, например, текущее закрытие, это только 1\10 из 10 закрытий, которые используются для вычисления индикатора. В результате SMA не столь чувствительна к быстрым изменениям цены как ЕМА. Последняя намного эффективней при работе на рынке.


….к адаптивной.


АМА строится на основе ЕМА и представляет собой более чувствительный к тренду и волатильности рыночный инструмент. Формула АМА следующая:

AMA = C * (closet-AMA(t-1)) + AMA(t-1)


Разница между вычислением АМА и ЕМА заключается в адаптивном аспекте постоянной сглаживания, который обозначен в формуле буквой С. Чтобы получить С мы должны предпринять несколько шагов. Первый из них заключается в вычислении коэффициента эффективности (ER), который представляет собой отношение направления движения цены к волатильности цены.


1. Direction = closet - closet-n

где,

Direction = направление движения
closet = текущее закрытие
closet-n = закрытие n баров назад.

2. Volatility = sum (absolute value (closet – close(t-1)),n)

(Формула суммирует абсолютные значения разниц от закрытия к закрытию по барам для периода в n баров. Кауфман предлагал брать период равный 10).

Например, если валютная пара закрылась с повышением 10 раз подряд ER будет равен 1, поскольку направление движения и волатильность будут равны. Если цена не изменилась в течение 10 баров, ER будет равен 0. Таким образом, чем сильнее тренд, тем больше значение ER, чем меньше тренд и больше флэта, тем меньше будет значение ER.

Коэффициент используется в качестве шкалированной постоянной, основанной на степени тренда, варьирующейся от 0 до 1. Однако речь идет не о степени восходящего или нисходящего тренда, а просто о степени тренда. Поскольку направление тренда может быть отрицательным, мы используем абсолютное значение направления/волатильности, чтобы наша шкала не задавала диапазон от -1 до 1.

Следующий шаг заключается в установлении границ длины периода для АМА – т.е. для самого короткого (быстрого) и длинного (медленного) периодов (хотя с технической точки зрения они могут быть не лимитированы). Для создания постоянной диапазона сглаживания средней (SSC) используется следующая формула:

SSC = ER * (FastSC – SlowSC) + SlowSC
где:
ER = Коэффициент эффективности
FastSC = постоянная сглаживания быстрой ЕМА
SlowSC = постоянная сглаживания медленной ЕМА.

Напомним, что в постоянной сглаживания ЕМА используется формула 2/(n+1) для аппроксимации количества баров в SMA с периодом n-баров. Кауфман предлагает использовать диапазон АМА от периода 2 (быстрый) до периода 30 (медленный) баров.

В данном случае результат постоянных сглаживания для быстрой и медленной средних будет следующий:

Fast = 2/(2 + 1) = 0.6667
Slow = 2/(30 + 1) = 0.0645


Таким образом, SSC = ER * (0.6667 - 0.0645) + 0.0645. Если рынок находится в состоянии тренда, то ER будет приближаться к 1, и соответственно SSC будет взвешиваться к быстрой постоянной сглаживания. Если рынок будет двигаться в боковом тренде, тогда ER будет приближаться к 0, и соответственно SSC будет взвешиваться к медленной постоянной сглаживания.

Наконец, Кауфман отмечает, что при сильном боковом движении, когда АМА будет вести себя примерно как 30-дневная ЕМА, АМА все же будет двигаться вверх и вниз. Возведение в квадрат позволяет избавиться от этого эффекта.

Таким образом,

C = SSC2

Наконец, формула АМА:

AMA = C * (closet-AMA(t-1) ) + AMA(t-1)

Теперь, когда мы закончили с математикой, давайте обратимся к нескольким примерам.

На рисунке 3 мы видим продолжение ценового движения, которое имело место на рисунке 2. Рынок двигался вниз до точки А, затем произошло ралли к точке В. SMA с периодом 30 продолжила движение вверх и после разворота тренда вниз. Рынок спускался вниз до точки С. Во время этого периода, SMA с периодом 30 в целом следовала тренду, тогда как SMA с периодом 5 двигалась зигзагами на каждом ценовом колебании. В свою очередь, АМА следовала рынку во время краткосрочных свингов вниз, однако становилась почти горизонтальной во время боковых ценовых движений (чего не делала краткосрочная SMA). Таким образом, можно сделать вывод, что АМА наиболее эффективно следовала ценовому движению.




Рисунок 3.

На рисунке 4 мы видим резкое восходящее движение на рынке. Цена быстро пошла вверх, когда пара EUR/USD около точки А прервала восходящий тренд и начала торговаться во флэте, АМА двигалась почти горизонтально, тогда как SMA с периодом 5 развернулась вниз.




Рисунок 4.


Эластичность и чувствительность.

Плюс адаптивной средней скользящей заключается в том, что она способна реагировать на изменяющиеся условия на рынке гораздо эффективней, чем средние, которые используют фиксированный период.

Использование фиксированного периода для средних напоминает попытки загнать рыночные движения в рамки жесткого шаблона.

Однако, поскольку рынок изменяется постоянно, использование статичного подхода вряд ли приведет вас к успеху. Использование адаптивной средней скользящей – это потенциальный путь к улучшению результатов торговли. Кроме того, АМА может быть использована для сглаживания других индикаторов.

© CURRENCY TRADER
© Перевод: www.kroufr.ru




 

Свечные графики почти не были известны за пределами своей родины – Японии до 1991 года, когда они начали распространяться в качестве торгового инструмента по всему миру. Многие промоутеры утверждают, что свечные графики дают точные и очень аккуратные сигналы, намного превосходящие по качеству западных графиков. Такие утверждения вызывают необходимость протестировать свечные модели с использованием объективной исторической симуляции. Только тогда можно будет говорить о правдивости этих утверждений. Навскидку можно сделать вывод, что свечные модели используются главным образом для поиска разворотов, тогда как традиционные западные графики основаны на поговорке «тренд ваш друг», и используются игроками, которые предпочитают следовать тренду.

Тестируем свечи

Использовав последнюю версию MetaStock, я протестировал 38 ликвидных фьючерсных контрактов по дневным данным за 15 лет на основе базы данных Reuters Datalink. Комиссии, проскальзывания, налоги и плечи не учитывались при тестировании. Я начинал с тестирования простейших стратегий и постепенно увеличивал их сложность.

Стандартное сравнение делалось на основе простейшей стратегии следования тренду с использованием только цен закрытия. Самая простая краткосрочная стратегия следования тренду может заключаться в открытии длинной позиции и закрытии короткой, когда сегодняшнее закрытие больше, чем уровень вчерашнего закрытия. Соответственно закрытие длинной позиции и открытие короткой практикуется, когда сегодняшнее закрытие меньше уровня вчерашнего закрытия. Применив это правило к 38 контрактам, я пришел к выводу, что работа по 24 из них была прибыльной, тогда как при работе по 14 контрактам мы теряли деньги. При начальном объеме инвестиций в 1 миллион долларов работа по всем 38 контрактам за 15 лет дала прибыль в размере $2,942,567,097.53, при этом 34.96 % сделок были прибыльными. Давайте теперь попробуем рассмотреть свечные стратегии, чтобы понять насколько они эффективнее указанной простой тактики.

Реализация теста

Первая тактика (R1). Сделка осуществляется в направлении реального тела свечи. Реальное тело свечи можно определить как закрытие – открытие. Это базовый и наиболее важный свечной паттерн. Многие более сложные паттерны основаны на нем. Также часто утверждается, что важны несколько предшествующих реальных свечных тел.


Рисунок 1.

Мы покупаем на белом реальном теле (т.е. когда закрытие – открытие больше 0) и открываем короткую позицию на черном реальном теле (когда разница закрытия и открытия меньше 0). Посмотрим на рисунок 1. Стрелки, направленные вверх, дают сигнал о покупках на закрытии, тогда как направленные вниз стрелки сигнализируют о продажах на закрытии. Протестировав это правило по 38 контрактам, я пришел к выводу, что за 15 лет работа с 26 контрактами дала в итоге прибыль, работа с 12 контрактами принесла убыток. Депозит размером в 1 миллион вырос до $222,534,825.93. Процентное отношение прибыльных сделок составило 39.7%.

Работа по данному правилу с сырьевыми фьючерсами оказалась более выгодной, чем с финансовыми. При тестировании по последним, почти все они показали убыточность. Самая большая прибыль была получена от виртуальных операций с палладием, свиными окороками, жидким пропаном. Убытки показало тестирование фьючерсов на какао, Nikkei Average, серебро, медь, швейцарский франк, американский доллар, австралийский доллар, кофе, S&P 500, природный газ, FTSE.

Вторая тактика (R2). Вход осуществляется по реальному телу свечи только тогда, когда происходит разворот движения, имевшего место в предыдущий день по тренду цены закрытия в противоположном направлении. Свечные аналитики утверждают, что вам необходимо учитывать тренд, предшествующий текущей свече. В этом тесте открытие длинной позиции осуществлялось, когда текущий уровень закрытия был выше текущего уровня открытия, и, одновременно, вчерашний уровень закрытия был ниже уровня закрытия два дня назад. Закрытие длинной позиции осуществлялось, когда текущий уровень закрытия был меньше уровня открытия. Открытие короткой позиции осуществлялось, когда текущий уровень закрытия был меньше уровня открытия, и при этом вчерашнее закрытие было выше, чем закрытие два дня назад. Закрытие короткой позиции осуществлялось когда текущее закрытие было выше уровня текущего открытия. На рисунке 2 дан примеры работы по этой стратегии, которая требует разворота тренда предыдущего дня. Тестирование по этой системе принесло симулированную прибыль в размере $133,120,124.13, при этом 39.81 % сделок были прибыльными.


Рисунок 2.

Третья тактика (R3) Вход осуществляется по реальному телу свечи, когда она разворачивает в противоположную сторону тренд предыдущего дня по максимуму/минимуму. Открытие длинной позиции осуществляется, когда текущее закрытие больше уровня текущего открытия, при этом минимум предыдущей дневной свечи должен быть ниже минимуму двух дней назад. Закрытие длинной позиции осуществляется, когда текущий уровень закрытия ниже текущего уровня открытия. Открытие короткой позиции осуществляется, когда текущий уровень закрытия ниже текущего уровня открытия, при этом максимум предыдущей дневной свечи должен быть выше, чем максимум свечи два дня назад. Закрытие короткой позиции осуществляется, когда текущее закрытие выше текущего открытия. Прибыль при тестировании этой системы составила $86,596,710.86 при этом 40.10 % сделок были прибыльными.



Рисунок 3.

Четвертая тактика (R4). Вход осуществляется по реальному телу свечи, только когда она разворачивает предыдущий двухдневный тренд цен закрытия в противоположном направлении. Длинная позиция открывается, когда текущий уровень закрытия выше, чем уровень открытия, тогда как уровни закрытия двух предыдущих свечей снижаются – т.е. оба предыдущих закрытия ниже предшествующих уровней закрытия. Закрытие длинной позиции осуществляется, когда текущий уровень закрытия ниже, чем текущий уровень открытия. Открытие короткой позиции осуществляется, когда текущее закрытие ниже уровня открытия, тогда как закрытия двух предыдущих свечей происходят с повышением по отношению к предшествующим. На рисунке 3 представлен пример сделок по этой системе. Прибыль при работе по этой системе составила $56,234,971.56, 40 % сделок были прибыльными.

Пятая тактика (R5) Вход осуществляется по реальному телу свечи, только когда происходит разворот двухдневного тренда по максимумам/минимумам. Открытие длинной позиции осуществляется, когда текущий уровень закрытия выше уровня открытия, тогда как минимумы двух предыдущих свечей понижаются – т.е. минимумы обеих предыдущих свечей ниже минимумов предшествующих свечей. Закрытие длинной позиции происходит, когда текущий уровень закрытия меньше текущего уровня открытия. Открытие короткой позиции осуществляется, когда текущий уровень закрытия ниже уровня текущего закрытия, при этом максимумы двух предыдущих свечей должны повышаться по сравнению с максимумами предшествующих свечей. Закрытие короткой позиции происходит, когда текущее закрытие выше уровня текущего закрытия. При тестировании этой стратегии, основанной на развороте двухдневного тренда по экстремумам, была получена прибыль в размере $23,892,417.04, 39.8 % сделок были прибыльными.

Шестая тактика (R6). Вход осуществляется по реальному телу свечи, только когда происходит разворот трехдневного тренда цен закрытия в противоположном направлении. Открытие длинной позиции происходит, когда уровень закрытия текущей свечи выше уровня открытия текущей свечи, при этом уровни закрытия предыдущих трех свечей должны понижаться – т.е. закрытие каждой из трех предыдущих свечей должно быть ниже закрытия предшествующей свечи. Закрытие длинной позиции происходит, когда уровень закрытия текущей свечи ниже уровня ее открытия. Открытие короткой позиции происходит, когда текущее закрытие ниже уровня текущего открытия, при этом уровни закрытия трех предыдущих свечей должны повышаться по отношению к предшествующим свечам. Закрываем короткую позицию, когда текущее закрытие выше уровня текущего открытия. На рисунке 4 представлен пример работы по этой системе. Стратегия, основанная на развороте трехдневного тренда по ценам закрытия, принесла прибыль в размере $10,240,196.12 при проценте прибыльных сделок 39.72 %.


Рисунок 4.

Седьмая тактика (R7). Вход осуществляется по реальному телу свечи, только когда происходит разворот предшествующего трехдневного тренда по максимумам/минимумам. Открываем длинную позицию, когда уровень текущего закрытие выше уровня текущего открытия, тогда как минимумы трех предыдущих свечей должны понижаться. Закрываем длинную позицию, когда уровень закрытия текущей свечи ниже уровня открытия. Открываем короткую позицию, когда уровень закрытия текущей свечи ниже уровня открытия предыдущей свечи, при этом дневные максимумы трех предыдущих свечей должны повышаться. Закрываем короткую позицию, когда уровень закрытия текущей свечи выше уровня открытия текущей свечи. Стратегия, основанная на развороте трехдневного тренда по максимумам/минимумам, принесла прибыль в размере $7,124,536.12 при проценте прибыльных сделок 39.8 %.


Восьмая тактика (R8). Мы следуем реальному телу свечи, когда оно двигается в направлении оптимального предшествующего тренда. Я достаточно долго занимался оптимизацией, анализируя различные настройки экспоненциальных средних скользящих, чтобы определить оптимальный вариант измерения предшествующего тренда. Открываем длинную позицию, когда уровень закрытия текущей свечи выше уровня открытия текущей свечи, при этом закрытие предыдущей свечи на дневном базисе должно быть больше 4-дневной ЕМА цен закрытия два дня назад. Закрываем длинную позицию, когда уровень закрытия текущей свечи ниже уровня открытия. Открываем короткую позицию, когда уровень закрытия текущей свечи ниже уровня открытия, при этом уровень закрытия предыдущей свечи на дневном базисе должно быть ниже 4-дневной ЕМА цен закрытия два дня назад. Закрываем короткую позицию, когда уровень закрытия текущей свечи выше уровня ее открытия. Стратегия, основанная на согласовании тренда в день открытия позиции на основе цен открытия-закрытия с предшествующим трендом, принесла прибыль в размере $49,746,280.88, при этом 38.97 % сделок по системе были прибыльными.

Девятая тактика (R9) мы следуем реальному телу свечи, только если на ней происходит разворот предшествующего тренда. Вновь я попытался оптимизировать ЕМА, использовав многочисленные варианты настроек. Открытие длинной позиции происходит, когда уровень закрытия текущей свечи выше уровня открытия, при этом предыдущая закрытия на дневном базисе должна быть ниже 1-дневной ЕМА цен закрытия два дня назад. Закрываем длинную позицию, когда уровень закрытия текущей свечи ниже уровня открытия. Открываем короткую позицию, когда уровень открытия текущей свечи иже уровня закрытия текущей свечи, при этом закрытие предыдущей свечи на дневном базисе должно быть выше 1-дневной ЕМА дневных цен закрытия два дня назад. Закрываем короткую позицию, когда уровень закрытия текущей свечи выше уровня ее открытия. Данная стратегия, основанная на следовании тренду по ценам открытия-закрытия текущей свечи и развороте предыдущего 1-дневного тренда цен закрытия, принесла прибыль в размере 133,120,124.13 при проценте прибыльных сделок 39.81 %. Внимательный читатель заметит, что это та же самая стратегия, что и Вторая тактика, однако она была разработана на основе немного других посылок.

Тактика 10 (R10) В данной тактике использовалась оптимизация для определения относительных размеров реальных тел свечей и количества дней для периода. Было осуществлено множество тестов с разными вариациями. Они в частности продемонстрировали снижение прибыли при наложении ограничений на размер свечи, а также при увеличении периодов. Таким образом, можно сделать вывод, что чем более чувствительны и менее ограниченны правила входа, тем выше прибыль.

Использование реального тела свечи для получения сигнала разворота предыдущего тренда цен закрытия оказалось по итогам тестирования более прибыльным, чем использование реального тела свечи для получения сигнала разворота предыдущего тренда на основе максимумов/минимумов. При меньших размерах свечей и более коротких периодах были получены лучшие результаты, правда не стоит забывать, что при тестировании торговые затраты считались равными 0. Разумеется, итоги могут поменяться, в случае введения в тест торговых затрат, но это тема уже другого исследования.


Рисунок 5.

Свечи не дают никаких преимуществ

Конечно же, можно говорить о том, что такое умозаключение преждевременно, так как тесты были сильно упрощенными, однако это все, что я мог сделать в рамках одной статьи. Больший объем тестов потребовал бы написания целой книги. Между тем, лично я не заметил никакого преимущества свечей по сравнению с самой простой системой следования тренду. Эти, а также другие тесты, которые не вошли в эту статью показывают, что использование свечей не является «чудесным», как-то обещают апологеты этого метода.

© Robert W. Colby, CMT

© Перевод: www.kroufr.ru
 

Новый паттерн – «Уродливое двойное дно»


В марте 2006 я провел исследование моделей «двойного дна» и обнаружил, что с ростом ценовой разницы между двумя «доньями» графический паттерн имел тенденцию к тому, чтобы работать лучше, по сравнению с ситуациями, когда «донья» равны друг другу по цене. Разница между двумя «доньями» варьировалась от нуля до 5 %. А что, если два «дна» будут отличаться по цене на 5-15 %? Будет ли паттерн работать лучше или хуже? Исследование этого вопроса привело меня к открытию нового паттерна, который я назвал «уродливым двойным дном» (УДД) - ugly double bottom (UDB).


На рисунке 1 приведен пример уродливого двойного дна. Цена падала с мартовского пика (точка 1) под достаточно крутым углом. В дальнейшем (с точки 2) угол снижения стал еще более крутым в преддверии формирования первого дна (точка 3). Затем произошел хороший откат (точка 5), за которым последовало тестирование первого минимума (точка 4). Однако в точке 4 цена находилась примерно на 5 % выше левого дна. Когда цена пересекла вверх уровень максимума, разделяющего два дна, был дан сигнал на покупку.




Рисунок 1.

Анализируем снижение.

После того как я провел бесчисленные часы, анализируя и каталогизируя этот паттерн, я обнаружил характеристики нисходящего движения цены. Цена формирует новые более низкие минимумы. Конечно же, это далеко не открытие для многих читателей, но я был удивлен тем, насколько это определение хорошо работает. На рисунке 2 показано несколько примеров.

Цена начинает падать и формирует малый минимум в точке 1. После этого происходит небольшой откат, однако цена не в состоянии преодолеть предыдущий малый максимум и продолжает движение вниз. В точке 2 находится следующий малый минимум, который ниже минимума в точке 1. Он сигнализирует о продолжении нисходящего тренда. В точке 3 следующий минимум располагается ниже минимума в точке 2. И так продолжается до точки 5, когда ситуация на рынке меняется.




Рисунок 2.

Точка 5 также представляет собой малый минимум, однако он выше минимума, который отмечен точкой 4. Это первый намек на изменение тренда. Когда цена восстанавливается над точкой 6 (малый максимум между «доньями» 4 и 5), она меняет тренд. Точка 5 более, чем на 5 % выше точки 4, таким образом, наш паттерн можно классифицировать как УДД. Прежде чем на рынке восстановился нисходящий тренд, цена выросла примерно на 11 %.

Посмотрим на график дальше. Можно ли назвать фигуру, которая формируется из точек 4 и А уродливым двойным дном? Нет. Почему нет? Потому что цена не подтвердила паттерн, не достигнув линии подтверждения – самого высокого максимума между двумя доньями. Я обозначил его точкой В, и провел линию от этой точки влево. После формирования минимума в точке А, цена оказалась не в состоянии закрыться выше этой линии, таким образом донья 4 и А представляют собой обычные ценовые минимумы и не формируют вместе паттерна.


Цена продолжила движение вниз, формируя более низкие минимумы, пока не произошло формирования дна с последующим откатом (точки 7 и 8). Поскольку точка 8 на 5 % выше точки 7 и цена подтверждает паттерн, закрывшись выше точки 9, уместно говорить еще об одном УДД. На этот раз паттерн просигнализировал об изменении базового тренда на рынке.

Обрабатываем данные.

Теперь, когда мы разобрались с тем, что представляет из себя УДД на графике, давайте сравним как работает этот паттерн по сравнению с обычными паттернами двойного дна (ДД). В таблице 1 приведены статистические данные. Для тестирования я использовал базу данных по графическим паттернам, которая охватывает период с июля 1991 по ноябрь 2004 года. Мною было обнаружено 1.452 обычных ДД на графиках 461 акции. Для УДД я использовал немного меньшую базу данных по 100 акциям для периода с июля 1991 по июль 1996. За этот период мною было обнаружено 562 УДД. По моему мнению, такое сравнение вполне корректно. Данный анализ показывает, что УДД встречаются чаще, чем обычнее ДД.




Рисунок 3.


Средний рост после пробоя сигнальной линии для обоих паттернов был почти одинаковым и составил примерно 33.7 %. Для определения «длины повышения» я пользовался определением тренда – цена должна повышаться, формируя более высокие максимумы, пока не произойдет разворот как минимум на 20 % вниз. Следует также помнить, что в тесте речь идет об «идеальной» ситуации без комиссионных и других выплат, поэтому не стоит использовать 33.7 % в качестве ориентира в реальной жизни.

Следующая графа – «неудавшийся паттерн, ниже 5 % роста». В ней приведены данные по количеству случаев для ДД и УДД, когда паттерн не реализовывался, а цена не могла вырасти больше, чем на 5 % от уровня пробоя. Количество неудачных паттернов немного больше для УДД.

В нижней графе отражено среднее расстояние между доньями. Для обычных ДД, оно, как и следует по определению, меньше, и не должно превышать 2 %. Для УДД я не ставил особых ограничений, в надежде, что статистический аппарат укажет мне на оптимальные для работы модели. В результате был получен показатель 5.7 % разницы между доньями. Тестирование показало, что лучше всего работали модели, в которых расстояние от дна к дну составляло, по меньшей мере, 5 %.


Работа паттерна.

Как работает паттерн УДД? Общая почти для всех паттернов характеристика – это их высота. Высокие паттерны, как правило, работает лучше, чем плоские. В этом отношении УДД не исключение. Прибыль по высоким паттернам составила примерно 36 % после пробоя, тогда как прибыль по низким паттерна составила примерно 32 %. Высота измерялась мною от самого низкого дна до пика между двумя доньями. Полученный результат делился на самый высокий максимум паттерна. В результате мною была получена средняя высоты для совокупности паттернов, равная 12.52 %. Паттерны, которые по высоте превышали этот уровень, считались высокими.

Средняя длина паттерна составила 17 дней, однако, мне не удалось найти существенной разницы в поведении широких и узких паттернов. Когда я сравнил их в комбинации с длинной и шириной, я пришел к выводу, что лучше всего работают высокие и узкие паттерны, средний рост после формирования которых, составил 38 %. Вывод: ищите высокие, но узкие УДД, и они принесут наилучший результат.

Кроме того, я проанализировал поведение УДД с ценовыми гэпами и без оных в день пробоя. В случаях, когда в день пробоя имел место разрыв, средний рост составил 39 %. При отсутствии гэпа средний рост составил 32 %.

Большой объем в день пробоя, также способствует более уверенному росту цены. В своем анализе я использовал средний объем торгов за месяц, предшествующий дню пробоя, в сравнении с объемом в этот самый день. Когда объем торгов в день пробоя был выше среднего, то средний рост по итогам паттерна составил 36 %. Для случаев, когда объем торгов в день пробоя был ниже среднего, средний рост составил 29 %.

Еще одна интересная характеристика: изменение объема торгов от дна к дну. Я обнаружил, что, когда от первого дна ко второму объем торгов уменьшался, средний рост после пробоя для этих случаев составил 35 %. Когда объем рос – средний рост дл этих случаев составил 29 %.

Наконец, я проанализировал влияние на паттерн так называемых «переключений». Речь идет о ситуациях, когда цена совершала рывок вверх, откатывалась вниз и возвращалась к уровню пробоя в течение месяца. Такие ситуации были зарегистрированы для 59 % УДД. Когда они имели место, средний рост после пробоя составлял 33 %. При этом для случаев без «переключений» средний рост составил 35 %. Эта закономерность характерна для многих паттернов – «переключения» значительно ухудшают работу модели. Так что, при покупке ценной бумаги лучше избегать ситуаций, когда около уровня пробоя находится сильный уровень сопротивления, так как можно ожидать отката от него.

На рисунке 4 показан пример «переключения» после пробоя. Цена преодолела вверх линию подтверждения сигнала (проведенную через максимальный максимум между двумя доньями), после чего развернулась вниз и прошла вниз уровень пробоя.




Рисунок 4.


При прогнозировании потенциала роста цены мы можем использовать классические правила. Например для примера на рисунке 4 самое нижнее дно находится в точке А(15.81), самый высокий максимум паттерна в точке С (17.70), высота составляет 1.89. Этот показатель мы добавляем в цене пробоя (17.70), и получаем целевой ориентир 19.59. Доказано, что цена достигает и зачастую превышает целевой ориентир в 76 % случаев.

Наконец, я проанализировал поведение моделей, в которых разница между доньями составляла более 5 % и при формировании которых в день пробоя объем был выше среднего. Для моделей с такими характеристиками средний рост составил 39 %. Так что, ищите подобные паттерны.


Уродливая торговля.

Как торговать по УДД? Во-первых, необходимо удостовериться в том, что вы правильно идентифицировали УДД. Обратите внимание на то, что второе дно должно быть по меньшей мере на 5 % выше, чем первое. Не полагайтесь на догадку, вычислите это при помощи калькулятора. Подтверждает ли цена паттерн? Это означает, что закрытие должно произойти выше максимума между двумя доньями. На рисунке 4 цена должна пробить уровень максимума в точке С, иначе это не УДД.

Обратите также внимание на ценовой тренд, предшествующий паттерну. Был ли он нисходящим? Обычно требуется длительное снижение под углом примерно 45 градусов. В последние 4-6 недель перед формированием паттерна желательно, чтобы движение цены вниз стало более интенсивным, достигнув угла наклона в 60 градусов и выше. На последнем графике это изменение интенсивности движение цены отмечено зелеными линиями. Это не проверено статистически, однако лучше всего работают паттерны у которых относительно большой угол наклона. Ищите в первую очередь такие паттерны.

Быстрое снижение представляет собой панические продажи, трейдеры закрывают позиции и двигают цену вниз, в продажи вовлекается все большее число людей. Продавцы постепенно истощаются и происходит прорыв вверх. Затем формируется второе дно. Более высокое, чем первое, второе дно является ключевым моментом для идентификации изменения тренда. Затем дожжен произойти пробой, для наиболее эффективный моделей он имеет место на второй-третий день после формирования второго дна (в среднем расстояние от дна до пробоя составляет 7 дней).

После пробоя проведите мониторинг актива. Вернемся к картинке 2. Нарисуйте линию тренда между двумя доньями (используйте донья 4 и 5), после того как цена закроется ниже этой «трендовой линии продажи»), закройте свою позицию. Это поможет вам зафиксировать прибыль при восстановлении нисходящего тренда. Данная линия очень полезна, так как ее пробой может подсказать, когда следует продавать подорожавший актив. Однако не следует использовать слишком крутые трендовые линии продажи (больше 45 градусов). Я также посоветовал бы ограничиться только теми УДД, которые формируются после длительного нисходящего тренда.

Заключение.

Паттерны уродливого двойного дна могут научить трейдеров выбирать акции на нисходящем тренде. Они помогают прогнозировать изменение тренда. Используя трендовую линии продажи, вы можете зафиксировать прибыль, если нисходящий тренд еще не перешел в восходящий. Эта линия также помогает вам прогнозировать разворот восходящего тренда вниз, спустя недели или месяцы, после первого разворота. Рекомендую добавить новую модель в свой арсенал торговых инструментов.

© Thomas Bulkowski, SFOmag.
© Перевод: www.kroufr.ru