in

Цикличность форекс

Определение циклов на валютном рынке

Есть ли цикл на рынке? На этот вопрос по сей день, нет конкретного ответа. Но прежде чем мы попытаемся различить циклы на Forex, нужно сначала ответить на вопрос, что есть цикл? На валютном рынке циклом принято называть структуру изображенную на рис.171

То есть это структура, состоящая из характерно выраженного подъема, а также коррекции после него. На рынке принято различать и обратный цикл, т.е нисходящий. В целом этого бывает достаточно для того, чтобы найти несколько таких подъемов и спадов и подтвердить наличие данного явления на рынке. Однако не все так просто. Не многие из приверженцев теории Эллиота, не говоря уже о новичках, могут сойтись во мнение в определении начала и конца цикла. Из-за чего происходят данные споры? Все дело в том, что восходящих и нисходящих волн на валютном рынке достаточно много и в принципе, каждый может указать цикл в том или ином масштабе цен(рис.172).

Перед нами встает вопрос о том, как научиться распознавать циклы? И каким образом они проявляются на рынке?

В повседневной жизни мы сталкиваемся с регулярными (периодическими) циклами. Весна сменяет зиму, затем наступает лето, после чего наступает осень. Данный переход можно назвать совокупностью сезонных циклов. Мы, если не точно, то достаточно хорошо знаем, когда наступит похолодание нужно одеться потеплее, а когда жарко все готовятся к летнему сезону отпусков. Сезонные циклы предсказывать достаточно легко, так как они сменяются регулярно, без каких либо изменений. В связи с различными временами года, существует множество видов бизнеса, которые благодаря учету начала и конца сезонного цикла начинают увеличивать обороты выпускаемой продукции, тем самым, получая огромные прибыли. В главе «Волны Эллиота» мы рассмотрели один из примеров такого бизнеса на примере продажи мороженного.

Но на валютном рынке мы не знаем, где закончится нынешний цикл и начнется новый. Если бы каждый инвестор обладал данной информацией, то мы наблюдали бы ровные и регулярные циклы, представленные на рисунке 173.

Но вместо этой изящной картины, мы наблюдаем огромное количество хаотических подъемов и спусков с виду похожих на цикл, но не являющихся таковыми. Вот как Мандельброт описывает наличие циклов на финансовых рынках: «. все периодичности суть «артефакты», не характеристика процесса, но, скорее, совокупный результат зависящий от собственно процесса, длины выборки и суждения экономиста или гидролога. Первый из упомянутых факторов является внешним по отношению к наблюдателю, второй (в зависимости от конкретного случая) может предполагаться заранее или выбираться произвольно, а третий субъективен во всех случаях, то есть представляет собой продукт человеческого восприятия и предмет разногласий. (Впрочем, эти разногласия зачастую касаются только деталей, что может представлять интерес с точки зрения теории восприятия.)».

Отсюда возникает несколько вопросов: как внешние факторы влияют на характеристики цикла? Какова длина цикла? И что значит теория восприятия?

Влияние внешних факторов на структуру цикла

В главе «Броуновское движение» мы познакомились с таким понятием, как показатель Херста. Пришло время разобрать его более подробно. Процесс, который мы наблюдаем на рынке можно назвать самоафинным, из-за этого утрачивает свой смысл понятие размерности подобия. То есть та размерность, которая находятся в случае геометрических фракталов явно не применима к ценовым данным. Мандельброт предложил в качестве опеределения размерности самоафинных процессов использовать показатель Херста!

Данный показатель характеризует меру зазубренности временного ряда. Мы не будем заниматься расчетами Н, нашей задачей будет понять влияние данного показателя к ценовой структуре. Как нам уже известно при Н=0.5 — наблюдаемый процесс представляет собой случайные блуждания, что делает временной ряд более зашумленным по сравнению с тем когда Н не равно 0.5 (рис.174).

Если показатель Н принимает значения меньше 0.5, то шум будет увеличиваться (рис.175), если больше 0.5, то шум будет уменышаться(рис.176).

Фрактальная размерность в этом случае определяется как:

И характеризует то, как предмет заполняет пространство.

Волатильность на рынке есть ни что иное, как воздействие внешних сил на структуру цены. Так вот Н, как раз показывает силу воздействия информации на цену.

При Н больше 0.5 процесс является персистентным, а следовательно все больше положительных приращений будет следовать за положительными и отрицательных за отрицательными. То есть, проще говоря, если рынок имеет слабую волатильность, то он будет склонен игнорировать плохие новости, которые могут изменить направление тренда.

Если Н меньше 0.5, то цена очень восприимчива к поступлению внешней информации на рынок. Что будет выражаться в резких ценовых подъемах и спусках. Изучение данной размерности может помочь нам определить дальнейшее развитие тренда. Давайте рассмотрим то, как меняется поведение структуры согласно изменению ее фрактальной размерности.

На рис.177(А,Б) Мы видим одну и туже структуру цены, но с различными значениями D. Обратите внимание на то, что увеличение зашумленности временного ряда ведет к изменению угла наклона тренда! А теперь посмотрите на точки альфа и бета. На рисунке А , бета находится выше альфа, что делает тренд более выраженным, тогда как на рисунке Б, точка бета уже ниже альфа и дальнейшее развитие тренда уже идет более полого. Это еще раз подтверждает важность данных точек в определении развития тренда.

Рис. 177 «Модель 1.9»

Как определить зашумлен или нет временной ряд? Можно конечно измерить показатель Херста данного ряда и найти его значение, однако для этого требуется большое количество данных, которых просто может не оказаться. Нужно определиться, что есть шум на рынке? Если рассматривать все графики в виде линейных, которые строятся только по одной цене закрытия, то можно заметить одну характерную особенность, что все они будут статистически самоподобны! То есть вы не отличите, например минутный график от часового, как бы вы не старались (рис.178).

Собственно этот пример любят приводить все без исключения, кто когда либо упоминал применения фрактального анализа на финансовых рынках. Но они упускают одну деталь, ведь графики можно представить не только как линейные, но и в виде свечей! Свеча имеет четыре цены вместо одной, а именно: максимальную цену, минимальную цену, цену открытия и закрытия. Когда мы представим значение цены в виде свечного графика, мы сразу сможем отличить, где минутный, а где часовой! И графики уже не будут, таким образом статистически самоподобны (рис.179).


А теперь определимся с шумом. В зависимости от временного масштаба, на каждом из них информация по — разному оказывает влияние на цену. Давайте рассмотрим пример: обозначим на часовом графике, представленном в виде свеч, цены максимума и минимума горизонтальными уровнями (рис.180(А)), затем изменим свечи на линию (рис.180(Б)).

Хорошо видно, что линия проигнорировала, наши уровни, так как строится только по одной цене. Но именно благодаря максимальным и минимальным ценам мы можем различать минутный и часовой графики. Выходит, что тени, которые мы наблюдаем на различных временных масштабах и есть шум!

Отсюда можно сделать вывод, что масштабы на валютном рынке представляют из себя некий фильтр, который отсеивает всю ненужную информацию и определяет более важную.

Предположим, что первым уровнем масштаба является минутный, хотя есть еще и тиковый, но вы обращали когда-нибудь внимение на то, что он не представляется в виде свечей? Правильно, этого и не может быть, так как он просто превратиться в набор точек. Но вернемся к минутному графику. Так как на нем каждая свеча соответствует одной минуте, то он является наиболее пропускающим фильтром, с большими отверстиями (рис.181).

На минутном графике относительно редко можно увидеть максимальные и минимальные значения в виде теней (рис.182).

Цены в часовом масштабе, представляют из себя ни что иное, как ход минутного, однако благодаря тому, что на часовом графике свеча формируется 1 час, в ней заложена уже выборочна информация из 60 свечей минутного. Чем меньший масштаб мы будем использовать, тем все более будут сужаться отверстия фильтра и тем важнее и глобальнее будет та информация, которая отображается на них. Общую схему поступления информации на рынок можно посмотреть на рис.183.

Получается, что шумом будут являться тени, отсюда мы и будем исходить в определении дальнейшего развития поведения тренда.

Для нас будет важно определить волатильность начальных условий, т.е волны origin. Если данная структура обладает достаточно выраженными максимумами и минимумами, то есть очень большая вероятность того, что точка бета будет находиться ниже альфа. Пример зашумленного и менее зашумленного временного ряда представлен на рис.184.


Хорошо видно, что на рис.А есть наличие длинных теней, тогда как на рис.Б они достаточно не заметны. Наклоны трендов различны невооруженным глазом.

Из выше изложенного материала нам важно было понять то, что чем более выраженными становятся пики цены, тем опаснее торговать в таком тренде, так как такой тренд менее предсказуем, как по своей структуре, так и по ключевым уровням пробоя. Но не путайте термин волатильность с выше описанным, так как мы говорим именно о тенях образованных свечой, волатильность же подразумевает всю свечу в целом. То есть не факт, что пара с высокой волатильностью может оказаться более рискованной, чем валюта с меньшей волатильностью. Нужно определить уровень зашумленности данных валют.

Как определить длину цикла?

Отличительной чертой циклов, которые присутствуют на валютном рынке является их непериодичность. Это значит, что цикл не имеет определенной стандартной длины. Начало и конец данного цикла постоянно меняются. Когда мы с вами говорили о броуновском движение, то там как раз я выделял то, что траектория движения точки является самоподобными, но само перемещение точки случайно. То есть мы не можем предсказать положение точки в следующий момент времени от ее текущего состояния, но мы можем проследить траекторию ее движения, которая будет подобна предшествующей.

Петере в своей книге «Хаос и порядок на рынке капитала» дает следующее определение: «Средняя длина цикла есть длительность, по истечении которой теряется память о начальных условиях.» Отсюда становится ясно то, что цикл есть структура, прошлые значения которой связаны с будущими и которые действуют согласованно по отношению ко всей системе в целом лишь на том интервале, где сохраняется память о начальных условиях.

В своей книге «Хаос и порядок на рынках капитала» Петере делает попытку определить длину цикла с помощью показателя Н. Он нашел, что средняя длина цикла по индексу S&P500 равна 4 года. Однако автор делает поправку на то, что это некий статистический цикл и, что для практической торговли он не представляет ровными счетом никакого интереса. Возможно, если рассматривать его работу с теоретической точки зрения, то статистическим циклом будет некое ограничение памяти рынка. Однако я бы с радостью с этим согласился, но факты показывают совсем иное.

На рисунке 185 изображен индекс Dow Jones, на котором хорошо просматривается цикл длина которого составляет 24 года! Это не просто случайная структура, как можно убедиться из рисунка 185, где точь-в-точь такая же, образована Австралийским долларом.

По Австралийскому доллару длина данного цикла равна 4 года, тогда как по Dow Jones 24 года.

Может Петере и нашел длину цикла, но явно не ту, что интересна с практической точки зрения. То, что автор жалуется на нехватку данных для выявления цикла на валютном рынке также является сомнительным, так как мы увидим наличие циклов на этом рынке, но вовсе не продолжительностью в 4 года.

Непериодичность циклов на валютном рынке выражается в том, что данные циклы действительно имеют разные размеры и переменную размерность. На рис.186 представлен вид непериодических циклов.

Поскольку здесь идет повторение лишь одной структуры, то начало следующего цикла будет угадать очень легко. Однако, начало и конец цикла будут постоянно меняться, растягиваться, в связи с чем мы не будем наблюдать регулярно повторяющихся периодов. К тому же с каждым повторением, структура цикла становится все более сложной, что приводит к изменчивости некоторых его элементов. Показатель Н также будет не постоянным.

На рисунке 187 (А) представлены циклы на валютном рынке. Здесь уже структура не является такой правильной как на рис.186, но принцип построения циклов соблюдается. Можно хорошо видеть, как с каждым шагом растет детализация цикла, то есть меняется его размерность. Более того, из-за того, что валютный рынок обладает характерными масштабами отображения цены, данные циклы длятся не в бесконечной цепочке как на рис.186, а имеют тенденцию к резкому изменению направления, после чего начинается другой цикл рис.187 (Б). Таким образом, с практической точки зрения мы должны с вами понять то, что циклы на валютном рынке имеют разные размеры и, что самое главное различную структуру, которая, как правило, является более усложненной «схемой» предыдущей.


Здесь изображена валютная пара Доллар/Франк в дневном масштабе цен. На рис. 187(Б) показано изменение направления тренда посредством перевернутого цикла.

Как правило, данные цепочки циклов очень часто можно наблюдать на минутных графиках, так как именно с них и начинается весь процесс формирования моделей.

Рис. 188 Минутный график

Мы рассмотрели с вами, какое влияние оказывают на структуру цены внешние факторы и что значит непериодический цикл на Forex. Но если мы не знаем того, как выглядят данные циклы, мы не сможем определить их начало, а уж тем более разлиновать согласно рис.186.

Здесь мы должны прибегнуть к помощи функции Вейштрасса — Мандельброта и путем изменения параметра b получить необходимые нам циклы. Именно эта математическая модель дает понять нам, что есть цикл.

Как мы уже видели изменение параметра D, ведет к более зашумленному временному ряду. Изменением параметра b изменяет саму структуру в целом. Данный показатель очень тесно связан с таким параметром как α.

В начале курса мы рассматривали модель нормального распределения гаусса и модель которая соответствует реальному распределению цен на финансовых рынках. Последняя, была разработана Парето Леви и является характеристической функции вероятностных распределений. Параметр α в формуле Леви измеряет островершинность распределения, также как и толщину хвостов. То есть именно изменение значение данного параметра приводит к тому, что модель отличается от нормального гауссовского распределения.

Параметр α, может изменяться в диапазоне от 0 до 2 включительно. Когда α = 2 распределение считается нормальным. Нас же с вами будут интересовать значения, которые параметр α принимает в области от 1 до 2. Поль Леви показал, что α не может превосходить 2, это очень важно для нас так как в таком случае мы имеем область ограниченных значений. Данный параметр очень важен в различии между гипотезой Эффективного рынка и фрактальной теорией.

Из определения фрактала понятно, что речь идет об описании объекта с помощью дробных значений. Теория же Эффективного рынка, подобна Евклидовой геометрии, где мы сталкиваемся с описанием совершенных форм. Поэтому данная теория предполагает параметр α постоянно равный 2, то есть он не может быть дробным и находится в области от 1 до 2, и принимать значения равные 1.2, 1.5 и т.д.

Мандельброт в своей книге «Фракталы, случай и финансы» приводит следующий интересный для нас пример:

«Опишем тест, который был реализован в компании «Bell Telephone Laboratories». Поскольку величина 2 — α представляет собой меру разрывности движения, тест имитировал различные движения, показатели которых а были равны 1,5; 1,6; 1,7; 1,8; 1,9. Смешав эти кривые с броуновским движением (α=2), их показали агенту по обмену валюты, заявив, что они соответствуют различным имитационным моделям, и только одна из них иллюстрирует поведение биржи; именно эту кривую и предложили определить.

Эксперт сразу исключил броуновское движение α=2, а также кривую с α=1.9, поскольку они обнаруживали слишком много закономерностей в своих деталях. Затем он исключил кривую с α=1.5, как слишком неправильную. Степень нерегулярности при α=1.7 показалась ему ближе всего разумной. Оказалось, что именно это значение получается при непосредственной оценке показателя а во многих экономических хрониках». Мне же остается только добавить то, что цифры в названии «модель 1.7» или «модель 1.5», как раз и являют собой значения данного параметра!

В примере Мандельброта говорится о том, что эксперт отверг значение α = 1.5, однако это вполне нормально, так как его попросили выбрать всего ОДНУ модель. На рынке данные модели отличаются между собой незначительными деталями, которые вполне могут быть проигнорированы лишь только с первого взгляда.

Наш модельный ряд находится в области α больше 1, но меньше 2. Кого то может насторожить такой диапазон разброса значений, но контраст между случаями α чуть меньше двух и α равно 2 не настолько силен, как между черным и белым (рис.189)

«Правильнее будет сказать, что при убывании α от 2 до 0 мы получаем «серое» все более и более темного цвета.» Для нас это будет означать, что не смотря на то, что все модели находятся в диапазоне 1 до 2 и не представляю собой одну единственную структуру, как например модель Эллиота, разница между ними будет незначительная и их вполне можно свести в некоторые группы моделей, как мы это сделали в главе «модели». Изменяя в функции Вейштрасса — Мандельброта значение параметра b мы получим необходимый ряд моделей для визуального анализа поведения рынка.

Из всего выше изложенного мы можем заключить, что α есть фрактальная размерность пространства вероятностей временного ряда и равно:

Теперь мы имеем два параметра характеризующих размерность временного ряда цен. Параметр D есть фрактальная размерность временного следа и измеряет зазубренность (шум) временного ряда, в то время как α изменяет его.

(Материалы приведены на основании: А. Алмазов. Фрактальная теория. Как поменять взгляд на рынки)

Как применить Теорию циклов на Forex?

Приветствую вас, друзья форекс трейдеры !

Большая часть инструментов технического анализа рассматривает цены в качестве основной отправной точки. Но у любого торгового инструмента есть и еще одна характеристика. Это время.

Конечно, любой инструмент теханализа учитывает и время также, но его значение просто как бы подразумевается. Сегодня мы посмотрим на время, как на основной инструмент анализа. Вас ожидает довольно философская тема времени и его применения в торговле.

Анализ циклов

Мы будем говорить о так называемых циклах. Специалисты, за­нимающиеся таким анализом, полагают, что только циклич­ность как особенность развития рынка является объяснением взлетов и падений цен. Мы дополним список важнейших технических инструментов анализа рынка временным пара­метром и сможем ответить не только на вопрос, в какую сторону и как далеко будет развиваться рынок, но и когда он туда придет и когда начнется это движение.

Давайте посмотрим на обычный дневной график пары EURUSD. По вертикальной оси расположена шкала цен. Этот показатель дает нам только половину необходимой картины. По горизонтальной оси расположена шкала времени. Таким образом, график на самом деле является графи­ком не только цены, но и времени. Однако многие трейдеры анализируют исключительно ценовые данные, полностью игнорируя фактор времени.

Когда мы изучаем графические модели, то понимаем, что существует связь между временем, за которое формируется та или иная конфигурация, и потен­циалом дальнейшего движения рынка. Чем дольше «держат­ся» линии тренда или уровни поддержки или сопротивления, тем более значимыми они становятся. Временной фактор также весьма важен при использовании скользяще­го среднего в качестве аналитического инструмента, для которого очень важно выбрать соответствующий временной период. Даже работая с осцилляторами, приходится принимать реше­ние относительно количества дней, составляющих период расчета.

Становится ясно, что любой метод технического анализа в той или иной мере зависит от фактора времени. В то же время использование временных показателей не всегда носит последовательный характер. Для увеличения эффективности технического анализа с учетом временного фактора и приме­няют циклический анализ.

Работа любого технического инди­катора может быть значительно улучшена, если в его струк­туру включить циклический анализ. Например, путем при­вязки скользящих средних и осцилляторов к доминирующим рыночным циклам можно оптимизировать их работу. Анализ циклов также позволяет добиться повышения точности ана­лиза линий тренда, указывая, какие линии значимы, а какие — нет. В сочетании с пиками и спадами циклов можно значительно увеличить возможности анализа ценовых моде­лей. С помощью «временных окон» можно фильтровать движение цен таким образом, что лишние сигналы будут отсекаться, а первоочередное внимание будет обращено только на моменты наступления важнейших вершин и оснований циклов.

Предсказание будущего и циклы

Можете ли вы предсказывать будущее? Я могу. Например, завтра моя электричка уедет ровно в 10:00. Закат завтра будет ровно в 19:51, а рассвет в 5:11. Хотите поспорить, что это не так и мои предсказания не исполнятся? Думаю, что нет. Что я на самом делаю – предсказываю будущее или все-таки нет?

Во-первых, мы действительно на самом деле предсказываем будущее каждый день. Как минимум в области природных или астрономических явлений.

Во-вто­рых, большая точность наших предсказаний объясняется тем, что существуют четко выраженные повторяющиеся циклы.

Тем не менее, наличие в нашей жизни циклов стало настоль­ко привычным, что мы не придаем основанным на них предсказаниям особого значения. Мы просто проецируем циклы в будущее, предполагая, что они будут повторяться.

А как вам мысль о том, что вообще вся жизнь человека – повторяющиеся циклы событий? Встал утром, пошел на работу, поработал. Пришел, развлекся в чате для трейдеров, лег спать. И так день за днем. А что, если существуют некие циклы и в предпринимательской деятельности? Тогда должны существовать и на рынках ценных бумаг. А в рамках целой страны могут быть экономические циклы? Могут.

Довольно много литературы посвящено цикличности всей нашей жизни. Например, избыток атлантических лососевых наступает раз в 9,6 лет. Каждые 22,2 года в мире случается военный конфликт. Солнечные пятна появляются с амплитудой 11,11 лет. На рынке недвижимости циклы составляют 18,33 года. На рынке ценных бумаг – 9,2 года.

На картинке выше циклы солнечной активности. Синими кружками обозначены локальные кризисы. Красным – мировые. Желтым – нефтяные. Вот ссылка на данный график в tradingview. Судите сами.

Следующий рисунок вообще принесет вам множество раздумий:

Как видите, циклы действительно существуют, это неоспоримый факт. Осталось только разобраться, как их использовать.

Основные понятия циклического анализа

В 1970 году Дж. Херст опубликовал книгу «Таинственное искусство своевременных операций на фондовых рынках». Хотя, в основном, книга посвящена циклам, определяющим функционирование фондовых рынков, она представляет со­бой наиболее полное и доступное изложение теории циклов. Через три года после выхода книги издательство «Сайклитек сервисез» вы­пустило учебный курс по анализу циклов, основанный на книге Херста. В отличие от книги Херста — данный курс охватывает также анализ цикличности в некоторых других областях, в частности, на рынках товарных фьючерсов.

На примере выше показаны два повторения ценового цикла. Ниж­няя точка развития цикла называется основанием (trough), верхняя — вершиной (crest). Обратите внимание, что две вол­ны, показанные на примере, отмеряют от основания до основания. Просто в циклическом анализе принято измерять длину циклов между нижними точками. Можно измерять расстояние между вершинами, но параметры, полученные таким способом, считаются нестабильными и, соответственно, не такими надежными. Таким образом, наиболее распрос­траненным способом определения начала и конца цикла является измерение циклической волны, произведенное в ее нижних точках.

Главные характеристики цикла — амплитуда, период и фаза. Амплитуда измеряет высоту и выражается в долларах, центах или пунктах. Период волны измеряет время, проходящее между нижними точка­ми.

В приведенном ниже примере период равен двадцати дням. Фазой принято называть временное положение основания волны.

На примере ниже показана разница по фазе между двумя волнами:

Так как всегда в одно и то же время развиваются несколько циклов одновре­менно, фазовый анализ позволяет выявлять отношения меж­ду циклами различной протяженности, а также определять время прохождения цикла через нижнюю точку. Если, на­пример, мы знаем, когда двадцатидневный цикл прошел через нижнюю точку (скажем, десять дней назад), то можно легко определить, когда это повторится. Как только определены амплитуда, период и фаза цикла, то теорети­чески можно экстраполировать цикл в будущее. Если мы можем допустить, что характеристики цикла останут­ся более или менее неизменными, то можно определить будущие нижние и верхние точки его развития. Это основа циклического анализа в самом простом виде.

Принципы циклического анализа

Давайте рассмотрим некоторые принципы, составляющие основу теории цикличности. Наиболее значительными счи­таются принципы суммирования, гармоничности, синхрон­ности и пропорциональности.

Принцип суммирования заключается в том, что все движе­ния цены являются простым сложением всех активных цик­лов. Пример на рисунке ниже демонстрирует, что ценовая модель на вершине рынка формируется путем простого сложения двух разных циклов внизу графика:

Обратите особенное внимание на то, что в составной волне С появляется двойная вершина. Согласно теории цикличности, все ценовые моде­ли образуются в результате взаимодействия двух или более различных циклов. Таким образом, принцип суммирования помогает понять логику прогнозирования развития рынка с помощью циклического анализа. Предпол­ожим, что любое движение цен представляет собой сумму циклов различной протяженности. Допустим далее, что каж­дый из этих циклов может быть выделен и измерен. И, наконец, допустим, что каждый из них продолжится в будущем. Тогда можно просто продолжить все циклы, проецируя их в будущее, и снова сложить их, получая при этом будущую тенденцию развития рынка. Во всяком случае — о такой возможности гово­рит теория цикличности.

Принцип гармоничности подразумевает, что соотношение соседних волн определяется небольшим целым числом, обычно «2». Например, следующим меньшим циклом, соседним с двадцатидневным, будет десятидневный — то есть меньший в два раза. Следующим по возрастанию будет сорокадневный, то есть больший в два раза.

Принцип синхронности призван объяснить сильную тен­денцию волн различной длины достигать основания практи­чески одновременно. На примере продемон­стрированы оба принципа — гармоничности и синхронности:

Волна В, которая расположена в нижней части графика, вдвое короче волны А. Волна А включает два повторения меньшей волны В, демонстрируя гармоничное отношение между двумя волнами. Обратите внимание, что, когда волна А достигает нижней точки, волна В также опускается до предела, демонстрируя синхронность, существующую между двумя волнами. Принцип синхрон­ности также означает, что циклы одинаковой протяженности на разных рынках также имеют тенденцию достигать экстремумов одновременно.

Принцип пропорциональности используется для описания отношений между периодом и амплитудой цикла. Цикл с более крупным периодом должен иметь пропорционально большую амплиту­ду. Амплитуда (или высота) сорокадневного цикла, напри­мер, должна быть примерно вдвое больше амплитуды двадца­тидневного цикла.

Принципы вариации и номинальности

Существуют еще два принципа теории цикличности, которые описывают функционирование циклов в более об­щих формах. Это принципы вариации и номинальности.

Принцип вариации — это при­знание того факта, что все из уже упомянутых принципов (суммирования, гармоничности, синхронности и пропорцио­нальности) можно скорее назвать устойчивыми тенденциями, чем правилами. В реальной жизни долж­ны происходить и действительно происходят некоторые «ва­риации».

Принцип номинальности основан на предположении о том, что, несмотря на особенности различных рынков и некоторые различия в применении циклических принципов, существует так называемый номинальный набор гармони­чески соотносимых циклов, характерных для всех без исклю­чения рынков. Отсюда следует, что номинальная модель продолжительности циклов может быть использована в ка­честве отправной точки в анализе любого рынка. На приве­денном выше примере представлена упрощенная номинальная модель.

Доминирующие циклы

На динамику цен рынков влияют различные циклы. Однако для прогностических целей реальной ценностью обладают только так называемые домини­рующие циклы, которые оказывают постоянное воздействие на цены и могут быть четко определены. На боль­шинстве рынков наблюдается, по крайней мере, пять доминирующих циклов.

Правильной процедурой будет та, при которой изучение начинают с долгосрочных доминирующих циклов, протяженность которых достигает нескольких лет. Затем пере­ходят к анализу средних циклов, составляющих несколько недель или месяцев. И, наконец, сверхкороткие циклы, протя­женность которых ограничивается несколькими часами или днями, используют для определения оптимального момента входа в рынок или выхода из него, а также для подтверждения точек поворота долгосрочных циклов.

Специалисты по циклическому анализу не имеют единого мнения относительно принципов классификации циклов, а также их длины, но мы все-таки попробуем выделить основные категории циклов. Они таковы:

  • долгосрочныециклы (long-term) (протяженностью два года или более);
  • сезонныециклы (seasonal) (один год);
  • основ­ные (primary);
  • промежуточныециклы (intermediate) (от девяти до двадцати шести недель), и торговыециклы (trading) (четыре недели).

Это основные циклы, однако существуют и другие. На некоторых рынках между основным и торговым циклами входит цикл, составляющий половину основного (1/2 primary cycle). Торговый цикл может разбиваться на два более коротких цикла — альфа и бета, каждый из которых протекает в среднем в течение двух недель (впервые терми­ны «основной», «торговый», «альфа» и «бета» для описания циклов были введены У. Брессером).

Волна Кондратьева

Однако развитие рынков определяется также и циклами большей длительности. Вероятно, наиболее известным явля­ется пятидесятичетырехлетний цикл Кондратьева (Kondratieff cycle). Цикл, определяющий экономическое развитие в течение продолжительного периода и названный в честь открывшего его в двадцатых годах прошлого столетия русского экономиста Николая Кондратьева, вызывал и продолжает вызывать немало споров.

Тем не менее — цикл действительно оказывает сильное влияние на развитие буквально всех рын­ков ценных бумаг и товарных фьючерсов. В частности, пятидесятичетырехлетний цикл был выявлен в колебаниях процентных ставок, ценах на медь, хлопок, пшеницу, акции и оптовых ценах на товарных рынках. Кондратьев проследил развитие своего цикла начиная с 1789 года на таких показа­телях, как товарные цены, уровень производства чугуна, заработная плата сельскохозяйственных рабочих в Англии и так далее.

В последние годы интерес к циклу Кондратьева снова резко возрос. Объясняется это тем, что согласно теории русского ученого очередная низина экономи­ческой активности приходится на 2010 год.

Сочетание циклов разной протяженности

Согласно общему правилу — основную тенденцию развития рынка определяют долгосрочные и сезонные циклы. Когда двухлетний цикл развития рынка достигает своего основания, то в течение, по крайней мере, одного года цены будут расти (при измерении цикла от основания до вершины). Таким образом — долгосрочные цик­лы оказывают влияние на основное направление движения рынка. Развитие рынка также подчиняется годовым сезон­ным циклам, иными словами — рынок достигает вершины или основания в определенное время года. Например, на рынках зерновых цены падают до минимальных значений в период уборки урожая, после чего начинают расти. Сезонные движе­ния длятся обычно в течение нескольких месяцев.

Наибольший интерес представ­ляет основной недельный цикл. Трех-шестимесячный основной цикл является эквивалентом промежуточной тенденции и позволяет определять, на какой стороне рынка следует от­крывать позиции. Затем, по уменьшению, следует четырех­недельный торговый цикл, с помощью которого устанавли­ваются точки входа и выхода из рынка — в соответствии с господствующей на рынке тенденцией. Если основная тен­денция — восходящая, то открывать длинные позиции следует в основании торгового цикла. При нисходящей тенденции при достижении циклом вершины следует произвести продажу. Для еще более точного определения времени совершения операций можно использовать десятидневные циклы альфа и бета.

Тенденция

Согласно одному из основных правил технического ана­лиза, все операции следует проводить исключительно в на­правлении существующей тенденции. Краткосрочные падения цен следует использовать для открытия длинных позиций в том случае, если развитие рынка в целом определяется промежуточной восходящей тенденцией, и наоборот, следует занимать короткие позиции при всплесках цен на фоне общего снижения.

Таким обра­зом, анализируя краткосрочную тенденцию с целью опреде­ления наилучшего момента вхождения в рынок (или выхода из него), прежде всего необходимо установить направление более продолжительной тенденции следующего уровня и открывать позиции в соответствии с ней. Направление развития цик­ла определяется направлением следующего по возрастанию цикла. Другими словами, направление короткого цикла мож­но установить не раньше, чем станет ясно направление более продолжительного.

Двадцативосьмидневный торговый цикл

Существует еще один важнейший краткосрочный цикл, определяющий развитие большинства товарных рынков — двадцативосьмидневный торговый цикл. Многие рын­ки действительно имеют тенденцию развиваться по торгово­му циклу, который каждые четыре недели достигает своей нижней точки. Одним из возможных объяснений такой ус­тойчивой цикличности, наблюдаемой практически на всех рынках, может служить лунный цикл. В тридцатые годы прошлого столетия двадцативосьмидневный цикл разви­тия рынка пшеницы изучал Б. Пью.

Исследователь пришел к заключению, что на повороты этих рынков оказывает неко­торое влияние развитие лунных фаз, и даже сделал такой вывод: покупать пшеницу следует в период полнолуния, а продавать при рождении новой луны. Одновременно Б. Пью признавал, что действие лунных фаз носит относительно слабый характер и часто перекрывается воздействием более протяженных циклов или важнейших событий экономичес­кого или иного характера.

Имеет ли к нему какое-нибудь отношение луна или нет, усредненный двадцативосьмидневный цикл все-таки сущес­твует и объясняет распространенность многих чисел, ис­пользуемых при создании краткосрочных индикаторов и торговых систем. Во-первых, двадцативосьмидневный цикл основан на календарной структуре месяца — он соответствует четырем неделям. Если принимать в расчет только рабочие, или торговые дни — то он становится уже двадцатидневным. Очень популяр­ны пяти-, десяти- и двадцатидневные средние скользящие, а также их производные — четырех-, девяти- и восемнадцатид­невные.

Су­ществование четырехнедельного торгового цикла объясняет популярность этого числа и помогает нам понять, почему «правило четырех недель» столь успешно работает на протя­жении многих лет. Когда рынок перекрывает предыдущее максимальное ценовое значение, установленное в пределах четырех недель, принцип цикличности подсказывает нам, что, по меньшей мере, достиг своей нижней точки и повернул вверх следующий, по возрастанию, восьминедельный цикл.

Левое и правое смещение

Левым (или правым) смещением называют сдвиг пиков цикла влево (или вправо) от идеального центра. Например, измерение двадцатидневного торгового цикла проводят от нижней до нижней точки. Идеальный пик данного цикла, таким обра­зом, находится на расстоянии десяти дней от его начала, или строго посередине. При таком построении цикл состоит из десятидневного подъема цен, за которым следует десятиднев­ное падение. Однако идеальное развитие цикла случается крайне редко. Следует помнить, что любое отклонение в циклическом развитии от идеального приходится на верши­ну цикла, а не на основание. Поэтому нижние точки циклов считаются более надежными параметрами и используются для измерения протяженности цикла.

Расположение верхних точек цикла может быть разным и зависит от направления развития следующего по возрастанию цикла. Если более протяженная тенденция определяется как восходящая, то вершина цикла смещается вправо от идеального центра, то есть происходит правое смещение. При нисходящей тенденции вершина уходит влево от центра, вызывая левое смещение. Таким образом, правое смещение является проявлением бычьего рынка, а левое смещение — медвежьего. При бычьем развитии рынка рост цен длится дольше, чем падение. При медвежьем развитии все происходит наоборот. Разве это не напоминает вам основное определение тенденции — за одним только исключением: здесь мы говорим о времени, а не о цене.

Вы, конечно же, помните, что восходящая тенденция определяется как серия последовательно возрастающих пиков и спадов. Нисходящая тенденция представляет собой серию последовательно убывающих пиков и спадов. В пиках и спадах тенденции легко узнаются верхние и нижние точки развития цикла. Теперь мы можем попробовать совместить концепции тенденции и смещения, как на рисунке выше. Когда уровни пиков и спадов повышаются (то есть цены устойчиво растут), пики циклов перемещаются вправо от идеального центра.

Когда уровни пиков и спадов понижают­ся (то есть цены устойчиво падают), цикл проходит вершины раньше, то есть слева от идеального центра. Только в одном случае вершина цикла совпадает с идеальным центром — когда на рынке отсутствует ярко выраженная тенденция и цены двигаются в пределах горизонтального «торгового» коридора, свидетельствующего о том, что силы быков и медведей находятся в равновесии.

А теперь давайте рассмотрим прогностические возмож­ности, которыми обладает правое и левое смещение. Начнем с того, что уже по расположению пика цикла относительно идеального центра можно достаточно точно судить о направ­лении развития рынка. Так, если пик смещается вправо, то есть если последний отрезок роста цен по времени дольше, чем последний отрезок падения цен, то можно ожидать, что восходящая тенденция сохранится.

Когда вершина смещает­ся влево, то это можно расценить как заблаговременный сигнал смены тенденции. Применительно к дневным графи­кам анализ смещения вершины цикла провести очень просто — достаточно сравнить количество дней, в течение которых рынок шел соответственно вверх и вниз. По такому же принципу можно анализировать недельные и месячные гра­фики.

Например, если рынок придерживается нисходящей тен­денции и последний отрезок падения цен составил двенад­цать дней, то последующее оживление рынка вряд ли про­длится более двенадцати дней. Отсюда можно сделать два важных вывода. Во-первых, если оживление рынка продол­жается по мере того, как двенадцатидневный период подходит к завершению, мы можем с высокой долей вероятности предсказать точный день, на который придется поворот рынка, если нисходящей тенденции суждено возобновиться. Если оживление выходит за пределы двенадцатидневного периода, то это свидетельствует о переломе тенденции.

Точно такая же методика применяется в анализе недель­ных графиков. Предположим, что цены устойчиво подни­маются. Расстояние от нижней до верхней точки последне­го восходящего движения цен рынок прошел за семь недель. Это означает, что любая коррекция цен вниз или горизон­тальная консолидация не должна продлиться больше семи недель. Данное временное ограничение можно сочетать с определенными ценовыми параметрами. Максимальная кор­рекция цен вниз обычно составляет от 50% до 66% предыду­щего роста.

Сезонные циклы

Практически все товарные фьючерсные рынки в той или иной мере подвержены воздействию годовых сезонных цик­лов. Когда мы говорим о сезонном цикле или сезонной модели, мы имеем в виду тенденцию рынков в определенное время года двигаться в определенном направлении.

Наиболее ярким примером такого воздействия является динамика цен на рынках зерновых. Цены неизменно падают в период сбора урожая, когда на рынке появляется максимальное количест­во зерна. Например, на рынках соевых бобов 70% всех сезонных ценовых максимумов приходится на период с апре­ля по июль, а 75% минимумов — на период с августа по ноябрь. После того, как была достигнута максимальная или мини­мальная сезонная цена, цены начинают падать (или соответственно расти). Сезонное падение (или рост) продолжа­ется обычно несколько месяцев. Таким образом — знание особенностей сезонной динамики цен является хорошим подспорьем при выработке торговой стратегии.

Причины сезонных воздействий на динамику цен, приво­дящих к возникновению вершин и оснований в определен­ное время года, особенно очевидны на рынках сельскохозяй­ственных продуктов. Тем не менее, практически все рынки испытывают на себе влияние сезонных факторов. Согласно одной из наиболее общих закономерностей, относящихся ко всем рынкам, прорыв уровня январского максимума является бычьим сигналом.

Рынки металлов также могут служить при­мерами воздействия на динамику цен сезонного фактора. Например, на медном рынке начиная с января-февраля про­является сильный устойчивый сезонный рост цен, который имеет тенденцию достигать вершины в марте или апреле. На рынке золота сезонный рост также начинается в январе, причем цены достигают очередного основания в августе. Цены на серебро обычно опускаются до минимальной отмет­ки в январе, после чего устойчиво растут вплоть до марта.

Анализ частотности сезонных движений рынка за пред­шествующие годы позволяет составлять графики сезонных тенденций. С их помощью можно определить вероятность проявления тех или иных сезонных закономерностей для каждого месяца и каждой недели года. Кстати, на сайте есть отличный инструмент для выявления сезонных тенденций.

В некоторые годы цены отказываются следовать ожидаемой сезонной тенденции, и трейдер должен внимательно следить за появлением сигналов такого рода. Умение как можно раньше заметить нарушение сезонных закономерностей в движении цен имеет огромное значение, позволяя трейдеру вовремя пересмотреть стратегию торговли. Отказ рынка следовать сезонной тенденции, как правило, означает, что следует ожидать значительного движения цен в противоположном направлении. Возможность как можно раньше узнать о том, что ты сделал неправильный ход — одно из основных достоинств технического анализа в целом и анализа сезонных циклов в частности.

Использование циклов и технического анализа

Аналитики, занимающиеся изучением рыночных циклов, подчеркивают, что для подтверждения целесообразности открытия той или иной позиции результаты циклического анализа необходимо сочетать с сигналами других технических инструментов. Например, получить представление о том, когда должен произойти поворот цикла, аналитик может с помощью временных окон (time windows) или временных полос (timing bands), которые являются разновидностями временных фильтров, способных «отсеивать» не значимые движения цен.

Однако после того, как цены входят во временное окно, трейдер должен прибегнуть к более традиционным техническим инструментам, которые могут подтвердить факт поворота цикла, подавая тем самым сигнал к действию. Выбор конкретных методик, позволяющих определять наиболее благоприятные моменты входа и выхода из рынка, остается за трейдером, который предпочитает полагаться на излюбленные, наиболее привычные для него инструменты.

Временные окна не имеют никакого смысла, если не используются в сочетании с конкретными техническими сигналами. Среди сигналов, которые считаются наиболее важными — прорывы линий тренда, отложенных через цены закрытия, дни ключевого перелома, а также прорывы ценой закрытия уровня максимальной или минимальной цены закрытия, зафикси­рованной в течение последних трех дней (или других единиц времени). Например, сигнал к покупке в нижней точке цикла возникнет тогда, когда цена закрытия достигнет значения, превышающего максимальную цену закрытия за последние три дня (или три недели для недельного графика).

Компания HAL Market Cycles Брессера использует концепцию временных и ценовых окон (на графиках их отмечают небольшими прямоугольниками). Временные ориентиры основаны на семидесятипроцентных временных полосах, которые определяются отдельно для цикла каждой протяжен­ности. При этом имеется в виду, что в 70% случаев поворот цикла произойдет в пределах такой полосы.

Комбинированный анализ по ценовым и временным ориентирам по Брессеру подразумевает использование различных технических методов, включая определение ценового ориентира по паузе в центральной точке цикла (midcycle pause price objective) (методика, схожая с определением ценовых ориентиров по методу «отмеренного хода», о котором мы уже рассказывали ранее), шестидесяти-сорокапроцентные отношения длины коррекции, анализ уровней поддержки и сопротивления, линий тренда. Брессер подчеркивает необходимость согла­сования данных методик с основными положениями теории цикличности.

Например, методики паузы в центральной точке цикла и процентных отношений длины коррекции надежны только в том случае, если, во-первых, протя­женность анализируемого цикла совпадает с предписан­ной, и во-вторых, если продолжается тенденция, выраженная следующим по возрастанию циклом.

Линии тренда наиболее надежны, когда они соединяют вершины или основания циклов одной протяженности. Например, линии тренда необходимо построить таким образом, чтобы они соединяли верхние или нижние точки двух торговых циклов или соседних циклов альфа или бета, которые, как правило, имеют одинаковую длину. Прорыв линии тренда, соединяющей циклы одинаковой длины, является сигналом того, что произошел поворот следующего по возрастанию цикла.

Так, если рынок пересекает нисходящую линию тренда, построенную через вершины циклов альфа и бета, это означает, что более протяженный торговый цикл достиг своего основания.

Использование циклов и осцилляторов

Одной из наиболее интересных областей совместного ис­пользования циклов и других более традиционных методов технического анализа является привязка осцилляторов к текущим циклам. Специалисты полагают, что эффективность осцилляторов можно значительно повысить, если периоды времени, используемые для их расчета, определять с учетом протяженности действующих на рынке циклов.

В книге, посвященной применению методики Hal, авторами которой являются У. Брессер и Дж. Джоунз (The Hal Blue Book, W.J. Bressert and J.H. Jones), подробно описано, как циклы развития рынка сочетаются с индексом перекупленности-перепроданности и индексом темпа (momentum). Оба осциллятора взяты из книги Ларри Уильямса «Как я заработал миллион долларов в прошлом году, играя на рынке товарных фьючерсов», опубликованной в 1973 году. Индекс перекупленности-перепроданности представляет собой модификацию осциллятора %R Уильямса, а второй осциллятор — простой индекс темпа, который можно построить, измеряя разницу цен между двумя периодами времени.

Главное — привязать период расчета осциллятора к протяженности циклов. Начнем с того, что определим количество рабочих дней, которые составляют торговый цикл. Предположим, что средняя продол­жительность торгового цикла составляет 28 календарных дней. Однако из них рабочих дней — только двадцать. Когда мы с помощью осциллятора пытаемся выявлять повороты какого-либо цикла, необходимо для его расчета взять период, равный половине протяженности этого цикла. В примере, который приведен ниже, мы использовали период, равный десяти дням:

Метод Hal подразумевает построение трех осциллято­ров, основанных на трех циклах различной протяженности: торговом (двадцать дней), альфа-бета (десять дней) и длин­ном (обычно в два раза длиннее торгового, то есть сорокад­невном). Конечно, речь идет о циклах усредненной протя­женности, и всегда необходимо учитывать фактическую длину цикла на каждом отдельном рынке. При построении осцилляторов в каждом из трех случаев берется период, соответствующий половине цикла каждого типа. В нашем примере это будут следующие значения: 20, 10 и 5:

Осцилляторы, построенные на основе этих трех значений, можно откладывать на одном или на разных графиках. Взаимодей­ствие осцилляторов различной протяженности может пред­оставить трейдеру весьма ценную информацию.

Другим способом сочетания осцилляторов с циклами является использование временных полос в качестве фильтра. В этом случае особенно внимательно необходимо следить за осциллятором на предмет появления признаков вершины или основания в те моменты, когда цены вступают в пределы временной полосы, свидетельствуя о приближении цикла к своей верхней или нижней точке.

Принцип «привязки» осцилляторов к протяженности циклов можно использовать в построении практически любого типа осцилляторов, вставляя соответствующее значение в их формулы.

Заключение

Сегодня мы подробно рассмотрели возможности, которые предоставляет трейдеру анализ временных циклов. Не нужно быть специалистом в области анализа циклов для того, чтобы увидеть те преимущества, которые мы получаем, включая в наши прогнозы временное измерение. Сделать это, как мы выяснили, довольно просто. В сочетании с анализом циклов, например, можно использовать те методы техничес­кого анализа, которыми вы постоянно пользуетесь. Специалисты по циклическому анализу считают, что только с помощью циклов можно заранее увидеть, в каком направлении пойдет рынок. Правда это или нет, но одно можно сказать наверняка: с помощью анализа циклов действительно можно повысить эффективность рыночного прогнозирования.

Основание цикла в анализе считается более надежным, чем вершина, и поэтому циклические изменения измеряются от нижней до нижней точки. Именно поэтому аналитик обращает внимание прежде всего на основания циклов. К сожалению, это приводит к тому, что у аналитика возникает навязчивая идея «поймать основание» цикла и сыграть на повышение вместо того, чтобы спокойно следовать нисходящей тенденции.

Зная об этой особенности циклического анализа, лучше всего, вероятно, уделять меньше внимания циклам во время медвежьих фаз развития рынков и вновь обращаться к ним, когда цены начинают следовать подтвержденной бычьей тенденции.

What do you think?

0 points
Upvote Downvote

Total votes: 0

Upvotes: 0

Upvotes percentage: 0.000000%

Downvotes: 0

Downvotes percentage: 0.000000%

Добавить комментарий

Отзывы об instaforex

Стратегия форекс h4