Вход

Применение технического анализа на фондовом рынке

Дипломная работа* по ценным бумагам и фондовому рынку
Дата добавления: 18 мая 2003
Язык диплома: Русский
Word, rtf, 2.4 Мб
Диплом можно скачать бесплатно
Скачать
Данная работа не подходит - план Б:
Создаете заказ
Выбираете исполнителя
Готовый результат
Исполнители предлагают свои условия
Автор работает
Заказать
Не подходит данная работа?
Вы можете заказать написание любой учебной работы на любую тему.
Заказать новую работу
* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.
Очень похожие работы
Найти ещё больше

Оглавление : Введение. 2 Глава 1. Характеристика фондового рынка в России. 3 1.1. Краткая история фондового рынка. 3 1.2. Современное состояние и проблемы фондового рынка. 7 1.3. Волатиль ность – основной параметр фондового рынка. 10 1.4. Применимость технического анализа в России. 14 Глава 2. Использование технического анализа для прогнозирования биржевых цен. 17 2.1. Основополагающие принципы технического анализа. 17 2.2.Особые черты технического анализ а. 17 2.3.Типы графиков движения рынка. 18 2.4.Ценовой тренд , сопроти вление и поддержка. 19 2.5.Линии тренда и линии канала. 20 2.6.Теория Доу. 21 2.7.Числовая последовательность Фибоначчи. 22 2.8.Теория Цик лов. 23 2.9.Волновая теория Эллиотта. 24 2.10.Индикаторы технического анализа. 27 Стохастический осциллятор. 27 Скользящие средние. 28 Схождение /расхождение скользящих средних. 30 Индекс товарного канал а. 30 Параболическая система SAR. 31 Система направленного движения. 32 Индекс относительной силы. 32 Вертикальный горизонтальный фильтр. 33 Индекс отрицательного объёма. 34 Средний истинный диапазон. 34 Полосы Боллинджера. 35 Балансовый объём. 35 Накопление /распределение Уильямса. 36 Процентный диапазон Уильямса. 37 Волатильность Чайкина. 37 Индекс денежных потоков. 38 Лёгкость движения. 38 Индекс массы. 39 Скорость изменения цены. 39 Темп. 40 Тренд цены и объёма. 41 Глава 3. Применение отдельных индикаторов технического анализа для работы на фондовом рынке. 42 3.1.Стохастический осциллятор. 45 3.2.Скользящие средние. 46 3.3.Схождение /расхождение скользящих средних. 51 3.4.Индекс товарно го канала. 52 3.5.Параболическая система SAR. 54 3.6.Система направле нного движения. 55 3.7.Индекс относительной силы. 55 3.8.Применимость индикаторов. 57 Заключение. 58 Список использованной литературы. 59 Введение. Технический анализ в целом можно определить как метод прогнозирования цены , основанный на статистических , а не на экономических выкладках . Он был создан исключительно для прикладных целей , а именно – получения доходов при игре на рынке ценных бумаг , а затем и на фьючерсах . Все методики технического анализа вначале создавались отдельно друг от друга и лишь в 70- е годы были объединены в единую теорию с общей философией , аксиомами и основными принципами. Технический анализ широко используется на Западе , а в последнее время находит применение и в нашей стране при разнообразной работе на всех видах биржевых рынков . В качестве примера подобных рынков можно привести ценные бумаги государств и предприятий , валютные и промышленные индексы , цены на товары . В этой работе представлены основные и наиболее популярные методы технического анализа , их теоретические основы , необхо димые для любого трейдера и аналитика . Даются сведения об основных способах прогнозирования с помощью индикаторов , применяемых в техническом анализе. Будут разъяснены основополагающие философские принципы технического анализа , которые были сформулированы а мериканцами , а их тип логики немного отличен от нашей . Математический базис не сложен , но удивительным образом соединяет технический анализ с современными физико-математическими теориями устройства природы . История же технического анализа у нас в стране п о чти не известна , поскольку годы его наиболее бурного развития пришлись на время государственного управления хозяйством , полностью отторгавшим подобные методы . Ведь он был создан для прогнозов цен при существовавшей системе биржевой торговли и развивался в м есте с ней . Так что имена отцов-основателей , известных любому аналитику , нужно хотя бы перечислить : Чарльз Доу , Ральф Эллиотт , Уильям Ганн . Стоит вспомнить и таких гуру технического анализа 80-х годов как Джон Мэрфи , Роберт Прехтер и Стив Нисон , а также с о здателей многих индикаторов – это Джордж Лейн , Уэллс Уайлдер , Ларри Уильямс. Знание технического анализа для работы на современных биржевых рынках трудно переоценить . Войти в рынок перед подъёмом и выйти с него , когда тренд выдохся , либо продать перед паде нием рынка – вот мечта биржевого спекулянта . Вот такие заветные мечты и позволяет воплотить жизнь грамотное применение технического анализа , он , как минимум , позволяет стабильно уменьшать риск и увеличивать прибыль . Большинство методов прогнозирования це н , при использовании даже не самых мощных персональных компьютеров , доступны любому интересующемуся трейдеру . Все методы технического анализа работают на практике уже многие годы и приносят пользователям немалый доход. Глава 1. Характеристика фондового рынка в России. 1.1. Краткая история фондового рынка. Краткая характеристика российского фондового рынка заключается в том , что он в стране уже есть . Но появился он не в один момент и до своего формирования как цивилизованного , ему пришлось пройти несколько этапов становления . Всё , естественно , началось с перехода нашей страны к рыночным отношениям , а дальше было три этапа создания фондового рынка : На первом этапе (с 1990 по 1992 годы ), происходило создание предпосылок для его развития : образование фондовых бирж и рынка акций коммерческих банков , началось формирование законодательной базы российского рынка ценных бумаг . В это время основная масса насе л ения была ещё с советским менталитетом и мотив сбережений (в экономическом смысле ) практически отсутствовал . То , что принято называть сбережениями граждан , было , по сути дела , «увеличением кассовых остатков» , процент не являлся мотивом вкладов в сберкассы, т.е . деньги накапливались для будущих покупок , но , как правило , не вкладывались в какие-либо предприятия или долговые обязательства с целью увеличения будущего потребления. В марте 1992 года было зарегистрировано АОЗТ «Московская Межбанковская Валютная Би ржа» (ММВБ ), учредителями которой стали Центральный Банк РФ , Правительство Москвы , АРБ и ряд коммерческих банков . В этом же году ММВБ выиграла тендер на право организации биржевой инфраструктуры для государственных ценных бумаг и начала подготовку к торга м по ГКО. На втором этапе (с 1993 до первой половины 1994 года ), фондовый рынок существовал в форме приватизационных чеков . Это было начало , расцвет и закрытие этого рынка . Чеки были выпущены государством в большом количестве и выдавались гражданам России бесплатно , а люди должны были обменивать приватизационные чеки на акции приватизируемых предприятий или продавать на биржевом и внебиржевом рынке . В то время у нас сложилась следующая картина . Бедное в своей массе население с подавленной экономической ин ициативой в результате господства аппарата государственного насилия и пропаганды в течение долгих лет , не имело средств , да и не осмеливалось делать какие-либо инвестиции в производство . Приватизация создала большой финансовый , а не производительный капит а л . Фондовый рынок был заполнен всякими суррогатами ценных бумаг : билеты МММ , Тибета , Чары и т.д ., «бриллиантовые» и «золотые» контракты – срочные товарные контракты , выпускаемые эмитентом на массовой основе и заключаемые для привлечения денежных средств в оборот эмитента . Таким образом , в чрезвычайно короткий срок в России сформировался фондовый рынок , но он не выполнял главную свою функцию : мобилизация денежных средств вкладчиков для целей организации и расширения производства. В мае 1993г . ММВБ , начав сво ё преобразование из чисто валютной биржи в унивесальную биржевую структуру , открыла биржевую торговлю государственными долговыми обязательствами , что стало еще большим препятствием для получения инвестиций предприятиями , так как вложения в них давали боле е быстрый , надежный и высокий доход. Биржевой хаос времен приватизационных чеков , предъявительских бумаг и суррогатов не мог существовать долго . Масштабные спекуляции не могли не закончиться разрушительным для этого рынка кризисом (лето-осень 1994г .) и усил ением государственного регулирования (надзор за биржами и операторами фондового рынка , запрещение предъявительских ценных бумаг ). После такого бурного и хаотичного развития российского рынка ценных бумаг его участники пришли к осознанию того , что дальнейш ая работа без принятия единых правил поведения на фондовом рынке невозможна . Однако принятие таких норм могло стать возможным только путем объединения брокеров в профессиональную ассоциацию , которая установила бы правила торговли и следила за их соблюдени е м . В результате многочисленных переговоров , консультаций и поисков взаимных компромиссов за основу способа построения будущей ассоциации и российского рынка ценных бумаг в целом была принята американская модель фондового рынка , которая подразумевала управ л ение им при помощи саморегулируемых организаций . И 15 мая 1994 года в Москве представителями 15-ти ведущих компаний была официально учреждена Профессиональная ассоциация участников фондового рынка (ПАУФОР ) и утвержден ее устав. На третьем этапе (со второй половины 1994 и до сегодняшних дней ) начался складываться новый фондовый рынок , на котором торговля ведется уже акциями существующих российских акционерных обществ . Происходит формирование основной нормативной базы , создаются органы по регулированию рын к а ценных бумаг (ФКЦБ ), принимаются основополагающие законы («О рынке ценных бумаг» , «Об акционерных обществах» ). 5 августа 1994 года на совете директоров ПАУФОР были обнародованы первоначальные задачи этой организации . Задачи заключались в разработке ста н дартов торговли ценными бумагами и комплекса мер дисциплинарного воздействия на их нарушителей , а также создание для участников ассоциации внебиржевой компьютерной торговой системы . Уже в сентябре 1994 года был принят первый вариант правил ПАУФОР , что поз в олило сразу перейти к активному созданию системы торговли. Для обслуживания внебиржевого рынка акций из двух систем - Программбанка и американской ПОРТАЛ было решено выбрать вторую , поскольку она уже хорошо зарекомендовала себя на американском рынке . Ее мо дифицированный для России вариант представлял собой двустороннюю связь между пользователями , находящимися в своих офисах , и центральным сервером . В конце 1994 года систему установили в брокерских фирмах - членах ПАУФОР и были проведены пробные торги . Перв о начально ПОРТАЛ выполняла скорее информационные функции , так как большинство выставленных в ней котировок были индикативными , а потому необязательными к исполнению . И только в мае 1995 года , когда индикативные цены были отменены , а выставляемые в системе к отировки стали обязательными для исполнения , начались регулярные торги акциями. Летом 1995 года на смену ПОРТАЛ пришла Российская торговая система (РТС ), и вскоре ее терминалы появились в других городах страны . Первоначально в РТС твердо котировались акции семи эмитентов , а сама система связывала в единую сеть четыре крупных внебиржевых рынках страны : Московский , Санкт-Петербургский , Новосибирский и Екатеринбургский . 1 сентября 1995 года впервые был рассчитан Индекс РТС (рис .1.1), официальный индикатор Бир ж и , который и на сегодняшний день является основным показателем развития российского фондового рынка . Индекс рассчитывается каждые полчаса в течение всей торговой сессии на основании данных о сделках , заключенных в РТС с наиболее ликвидными акциями . Индекс РТС обновляется в режиме реального времени и публикуется на WEB-сервере РТС. Объединение брокерских фирм в саморегулируемый организм происходило не только в Москве . Ряд региональных инвестиционных компаний Новосибирска , Санкт-Петербурга , Екатеринбурга объе динились в союзы , аналогичные ПАУФОР . Совместная работа на фондовом рынке по схожим правилам со временем сблизила позиции ПАУФОР и независимых региональных организаций брокеров . Осенью 1995 года уже стало окончательно ясно , что объединение всех брокерских ассоциаций в единую общероссийскую организацию не только не ущемит их права , а наоборот , позволит лучше координировать усилия и более согласованно отстаивать свои интересы . Поэтому , собравшись в Москве 30 ноября 1995 года , представители четырех региональн ы х ассоциаций объявили о создании межрегионального объединения участников фондового рынка ПАУФОР России , которая стала прообразом будущей саморегулируемой всероссийской организацией – НАУФОР. рисунок 1.1. Индекс РТС , расчитываемый по ценам в долларах США. В 1995 году основным направлением развития ММВБ стало создание современной торгово - депозитарной системы для обслуживания рынка государственных ценных бумаг . Это было связано с тем , что рынок ГКО приобрел макроэкономический масштаб , став самым крупным сектором финансового рынка РФ и одним из главных инструментов правительства РФ по проведению жесткой финансовой политики на основе неинфляционного ф инансирования дефицита госбюджета . Создавая условия для расширения инвестиционной базы этого рынка , ММВБ начала установку в офисах ведущих коммерческих банков и финансовых организаций удаленных рабочих мест (около 100 к концу 1995 г .), а также подключение к торгово-депозитарной системе ММВБ региональных торговых площадок (Новосибирск , Санкт-Петербург ). ММВБ приступила к торгам новыми видами государственных ценных бумаг (ОФЗ-ПК и ОВВЗ ), а также начала подготовку к организации торгов по корпоративным ценным б умагам и фьючерсам . Быстрое развитие фондового направления на бирже отразилось в структуре ее оборота - доля операций с ценными бумагами составила 71%. С учетом образования на базе ММВБ универсальной биржевой структуры была принята новая редакция устава б и ржи , который придал ей статус саморегулируемой организации. В рамках проекта "электронного финансового рынка (ЭФИР )", реализуемого под патронажем ЦБ РФ и Минфина , с 1996 года к торгово-депозитарной системе ММВБ подключились региональные биржи в Ростове-на- Дону , Екатеринбурге , Владивостоке , Нижнем Новгороде и Самаре , где начались торги по ГКО-ОФЗ . ЦБ РФ либерализовал порядок доступа нерезидентов на рынок ГКО-ОФЗ , доля инвестиций которых к концу года увеличилась до 17%. Кроме того , в торговой системе начали п роводиться операции "репо " и ломбардного кредитования . А число дилеров ГКО увеличилось до 300 организаций , включая 120 региональных . На ММВБ начались торги по корпоративным о блигациям (РАО ВСМ ), шла подготовка к торгам акциями ведущих российских предприятий. Изначальной задачей НАУФОР была организация общероссийской электронной системы торговли ценными бумагами . И до последнего времени ассоциация успешно совмещала в себе как ф ункции саморегулируемой организации участников рынка ценных бумаг , так и организатора внебиржевых торгов . Однако вступившие в 1996 году в силу Федеральный закон «О рынке ценных бумаг» и временное положение ФКЦБ «О требованиях , предъявляемых к организатора м торговли на рынке ценных бумаг» потребовали от ассоциации разделения этих направлений и лицензирования каждого вида деятельности . Для выполнения этих требований НАУФОР в 1997 году приступила к реорганизации структуры управления . Совет директоров НАУФОР п р инял решение исключить из компетенции НАУФОР вопросы , связанные с организацией торговли в РТС . Все полномочия по их решению были переданы созданному под эгидой НАУФОР Некоммерческому партнерству «Российская торговая система» . В январе прошло собрание учре д ителей «Некоммерческого партнерства «Торговая система РТС» , в собственность которого была передана Российская торговая система , а в начале марта 1997 года ФКЦБ приняла решение выдать лицензию организатора торговли «Некоммерческому партнерству «Торговая си с тема РТС» . Таким образом Российская торговая система стала первым в истории российского фондового рынка официально признанным внебиржевым организатором торговли. В этом же году ММВБ удалось заложить основу для формирования на базе своего торгово-депозитарн ого комплекса общенациональной системы биржевых торгов ценными бумагами . Новой страницей в истории биржи стало начало торгов субфедеральными облигациями и акциями ведущих российских эмитентов , число которых к концу года превысило 20. ММВБ получила от ФКЦБ лицензию № 1 на организацию торгов по ценным бумагам на период до 2007 г . По итогам сделок с акциями стал рассчитываться Сводный фондовый индекс (рис .1.2), который точно отразил резкое падение рынка ценных бумаг в России , вызванное международным фондовым к ризисом . К торгам по облигациям субъектов РФ и акциям подключились региональные валютно-фондовые биржи в Самаре , Ростове - на - Дону , Санкт-Петербурге , Нижнем Новгороде и Екатеринбурге . Расчеты по биржевым сделкам были переведены в Расчетную палату . В 199 7 году совместно с ЦБ РФ было учреждено некомерческое партнерство "Национальный депозитарный Центр " (НДЦ ), который создан для оказания депозитарных услуг на организованном рынке ценных бумаг (ОРЦБ ). А потом наступил 1998 год . В августе Россия вступила в пер иод финансово-банковского кризиса . В соответствии с заявлением от 17.08.98 г . Правительство РФ и Банк России объявили об изменении границ валютного коридора , приостановке торгов по ГКО-ОФЗ и их реструктуризации в новые государственные ценные бумаги и о вв е дении временного моратория на валютные выплаты нерезидентам . Оборот торгов по корпоративным и субфедеральным ценным бумагам резко снизился , но торговым площадкам всё-таки удалось сохранить ликвидный рынок акций ведущих эмитентов. рисунок 1.2. Сводный фон довый индекс ММВБ. После острой фазы кризиса осени 1998, в 1999 году рынок быстро рос за счет как внутренних , так и внешних факторов : восстановление мирового рынка капиталов , рост цен на нефть , признаки стабилизации российской экономики , снижение инфляции , реструктуризация внутренних и внешних долгов России . В рамках программы реструктуризации внутреннего государственного долга России ММВБ возобновила в январе торги по ГКО-ОФЗ , а затем начала проведение операций междилерского репо с государственными ценны м и бумагами . После кризиса 1998 года рынок государственных ценных бумаг начал возвращать доверие инвесторов и постепенно восстанавливаться . Например , общий объем биржевых сделок на ММВБ в 1999 году составил 1921 млрд . руб . (76,7 млрд . $), что на 54% больше чем в 1998 году . Российский рынок акций испытывал период бурного роста , вызванный улучшением макроэкономических показателей и скачком цен на нефть . В этот период ММВБ впервые стала лидером по доле в обороте торгов на российском рынке корпоративных ценных б умаг . По итогам года на бирже объем сделок с акциями достиг 76,1 млрд . руб ., что составило 53% в совокупном обороте ведущих биржевых площадок в РФ . За год Сводный фондовый индекс ММВБ , рассчитываемый по котировкам акций ведущих российских эмитентов , вырос до 150 пунктов (тогда как в начале января 1999 г . составлял 45). С использованием режима переговорных сделок на ММВБ началось размещение , а затем и вторичные торги корпоративными облигациями ведущих российских компаний - "Газпрома ", "Лукойла ", "Тюменской нефтяной компании ", РАО "ЕЭС России ", АЛРОСА , которые стали новым и привлекательным для инвестора инструментом на фондовом рынке России . В 1999 году в секции фондового рынка было размещено корпоративных облигаций на общую сумму 11,0 млрд . рублей по номина л у . В результате биржа стала первой и фактически единственной в России торговой площадкой , где был организован рынок корпоративных облигаций. Быстрому восстановлению биржевого рынка способствовало и то , что после победы на проведенном Европейским Союзом (ЕС ) тендере ММВБ стала основным партнером ТАСИС в организованном для России проекте "Консультационные услуги по инвестициям на рынке капиталов " (INVAS). Проект , реализуемый в 1998-2000 годах при участии Венской биржи и инвестиционно-консалтинговой компании R aiffeisen Investment AG, направлен на развитие инфраструктуры российского фондового рынка в соответствии с мировыми стандартами . В рамках этой программы был подписан меморандум между S.W.I.F.T. , ММВБ , НДЦ , Расчётной палатой ММВБ и ТАСИС о внедрении между н ародных стандартов финансовых коммуникаций на фондовом рынке РФ. 1.2. Современное состояние и проблемы фондового рынка. В настоящее время на российском фондовом рынке существуют две основные биржевые пло щадки – это Фондовая Биржа РТС и Московская Межбанковская Валютная Биржа . Есть ещё Московская Фондовая Биржа , но это площадка для одной ценной бумаги – акций Газпрома. Сейчас РТС – это активно используемая в России электронная биржевая площадка , на долю ко торой приходится около половины от общего объема торгов на российском фондовом рынке . Электронные биржевые торги происходят на базе рабочей станции RTS PLAZA, которая представляет собой не имеющий аналогов в России комплекс современного программного обесп е чения и баз данных , устанавливаемый на персональном компьютере члена биржи . Система позволяет ее участникам в режиме реального времени выставлять котировки , получать оперативную информацию о состоянии рынка и заключать сделки купли-продажи ценных бумаг ро с сийских эмитентов времени с расчетами как в рублях РФ , так и в иностранной валюте . Она максимально проста для пользователей , что позволяет оперативно совершенствовать ее в соответствии с потребностями пользователей . К обращению в РТС допущено более 350 ак ц ий и облигаций . В системе заложена возможность объединения с депозитариями , регистраторами , расчетно-клиринговыми системами , что многократно повышает ее эффективность и в ближайшей перспективе приведет к автоматическим расчетам и перерегистрации после зак л ючения сделки. Современное положение ММВБ определяется тенденцией глобализации финансовых рынков , которое наиболее ярко проявилось в интеграции региональных биржевых систем и использовании новейших электронных технологий . Сама технология торговли не имеет особых отличий от РТС ни по безопасности , ни по эргономике . После переезда в новый комплекс зданий (Большой Кисловский переулок , дом 13), оборудованных по самым строгим стандартам обеспечения биржевых электронных торгов , биржа сделала ряд шагов по дальней ш ему развитию сотрудничества со своими технологическими партнерами и другими биржами . Прошло внедрение программно-аппаратного интерфейса , который позволяет через брокерские системы подключать к торгово-депозитарному комплексу ММВБ удаленные места инвесторо в с использованием интернет-технологий . Биржа приступила к подготовке открытия сектора "Высокие технологии ", в котором предполагается организовать размещение акций высокотехнологичных фирм , включая интернет-компании . На ММВБ продолжал активно развиваться р ы нок корпоративных облигаций , общий объем размещения которых в 2000 году превысил 20 млрд . рублей . Благодаря сотрудничеству с крупнейшими информационными агентствами и использованию интернет-технологий ММВБ является крупнейшим поставщиком финансовой информ а ции в режиме реального времени . Продолжает расширятся состав НАУФОР , которая сейчас объединяет порядка 1000 компаний , расположенных по всей России , и имеет 14 филиалов , местонахождение которых сопадает с местонахождением региональных отделений ФКЦБ России . НАУФОР удалось проделать значительный объем работы по решению взятых на себя задач . В настоящее время в ассоциации разработаны и действуют документы , регулирующие профессиональную деятельность ее членов и направленные на защиту интересов клиентов и инве с торов . Не менее приоритетным направлением деятельности НАУФОР является работа по организации профессионального обучения участников рынка ценных бумаг , а также участие в программах аттестации специалистов фондового рынка. Роль фондового рынка в мире непреры вно растет . Используя его инструменты , правительства и корпорации , по оценке ряда исследователей , привлекают до 75% необходимых для экономики средств . Опыт развитых стран убедительно доказывает , что между состоянием экономики и движением фондового рынка с у ществует тесная взаимосвязь . Например , корреляция между валовым внутренним продуктом США и величиной фондового индекса в течение последних 50 лет достигает 90%. Аналогичная ситуация наблюдается и в государствах , динамично развивающих свою экономику. К сожа лению , на современном российском фондовом рынке подобная связь отсутствует . В 1995-1997 годах рост фондового рынка , сопровождался экономическим спадом . Лишь в 2000 году в России наблюдается одновременный рост экономики и рынка . Однако рост этот обусловлен, прежде всего , благоприятной конъюнктурой на рынке энергоносителей . Наш фондовый рынок до сих пор практически никак не связан с реальным сектором экономики , а общая его капитализация (50-70 млрд . $ ) уступает корпорации Уолт Дисней (80 млрд . $) . Из-за чего тогда отечественный рынок ценных бумаг до сих пор не выполняет своих экономических функций . Может нет денег для инвестиций , но только средства , принадлежащие российским гражданам , по различным оценкам , составляют до 180-200 млрд . долл . США . Это и вывезен н ые за рубеж капиталы , и накопления в "чулках ", и депозиты в банках . По расчетам специалистов , из этих средств при благоприятных условиях в отечественные финансовые инструменты ежегодно могли бы быть вложены 10-15 млрд. $ , что обеспечило бы рост экономики на 5 и более процентов в год. Наша проблема заключается не в отсутствии финансовых ресурсов для инвестиций , а в отсутствии мотивации инвестиционной деятельности , в том числе и при помощи инструментов фондового рынка . Во всех странах мотивация осуществления и нвестиций , прежде всего долгосрочных , порождается существующей системой базовых ценностей . Их еще в середине XVIII века сформулировал английский философ Дэвид Юм в виде трех основных "естественных " законов : стабильность собственности , передача последней п о средством согласия (то есть договора ), исполнение обещаний . В нашем обществе упоминавшиеся "естественные " законы только еще начинают прививаться . Мы находимся в самом начале формирования рыночных отношений , и новая система ценностей находится в процессе с т ановления. Главной , базовой ценностью на рынке всегда было и всегда будет взаимное доверие : между инвесторами , эмитентами и государством . Кризис доверия – вот первопричина крайне низкого качества корпоративного управления в России . И отсутствие системы ба зовых ценностей препятствует соблюдению баланса интересов акционеров , менеджеров , клиентов и общества в целом . Соответственно очень слаба и мотивация для использования инструментов фондового рынка . Получается , что рынок принимает формы и дает результаты , к оторые нас не удовлетворяют . Инвестиционный процесс у нас тормозится в своей первоначальной стадии . Да , предприятия работают , да , на их продукцию есть спрос , и некоторые из них имеют неплохую прибыль . Но их акционеры и менеджмент редко ориентируются на ре и нвестирование прибыли в развитие собственных предприятий. Проблема отсутствия базовых ценностей , острого дефицита доверия затрагивает и фондовый рынок . Государство как главный регулирующий орган и один из основных участников рынка не должно оставаться в ст ороне от ее разрешения . Пока же понимания необходимости этого нет , что отражается в недостатках законодательной базы рынка ценных бумаг , проблемах налогообложения инвесторов , чрезмерно бюрократическом подходе регулирующих органов к решению проблем рынка. Н еудивительно , что в этих условиях наш рынок может предоставить инвестору крайне ограниченный набор инструментов . По количеству эмитентов , акции которых вошли в листинг крупнейших бирж , мы уступаем США в 250 раз , а Великобритании в 70 раз . Если на развитых рынках число рыночных инструментов исчисляется тысячами и десятками тысяч , то у нас в лучшем случае десятками единиц . Бедность инструментария - сильное препятствие притоку капитала в реальный сектор экономики , ведь одним из основных условий прихода инвест и ций на фондовый рынок является разнообразие предлагаемых на нём инструментов. Отсутствие доверия и скудость инструментария порождают характерную особенность российского фондового рынка . Рынок этот практически никак не связан со сбережениями граждан нашей с траны . Наш рынок представляет собой нечто вроде клуба по интересам для узкого круга участников , хотя его история насчитывает уже более 7 лет , а после приватизации 1992 года число владельцев акций составляет не менее половины экономически активного населен и я страны . Клиентами же брокерских фирм , чьи деньги действительно инвестируются в ценные бумаги , кроме юридических лиц , являются лишь несколько десятков тысяч достаточно обеспеченных граждан . Вместе с тем , в развитых странах главная группа инвесторов – это частные лица , действующие напрямую или через пенсионные и паевые фонды , банки и брокерские фирмы . Именно индивидуальные инвесторы обеспечивают своими средствами инвестиции в национальную экономику , развитие новых технологий и ликвидность финансовых рынков. В начале 90-х годов широкое внедрение систем торговли , реализуемых при помощи сети Интернет , привлекло на фондовый рынок десятки миллиардов долларов от десятков миллионов американских семей . Число участников рынка увеличилось в несколько раз . Неслучайно п о своему воздействию на экономику Интернет-технологии сравнивают с изобретением печатного станка , эпохой великих географических открытий и даже с эпохой Ренессанса . В наших условиях внедрение систем Интернет-торговли ценными бумагами может внести решающий вклад в развитие фондового рынка . Она может сделать фондовый рынок доступным для тысяч физических лиц и обеспечить их участие в инвестиционном процессе . Например , на ММВБ только за год число участников рынка выросло за год более чем в 2.5 раза . И это толь к о начало , ведь инвестиционный потенциал населения у нас очень большой . Даже если лишь несколько процентов тех средств , что сейчас лежат в "чулках ", поступит на фондовый рынок , резко повысится ликвидность , а это в перспективе станет важнейшей предпосылкой д ля значительного увеличения потока инвестиций . К сожалению , широкое распространение систем Интернет-торговли до сих пор затруднено . С одной стороны , их внедрению препятствует низкий уровень развития коммуникационных сетей . С другой стороны , серьезные огра н ичения накладывает законодательство . В частности , до сих пор не решены многие юридические вопросы , связанные с электронным оформлением сделок , нет продвижения в законе об электронной цифровой подписи . Решение этих проблем сегодня остро необходимо фондовом у рынку. Кроме технологических проблем , задача привлечения на фондовый рынок инвесторов из числа физических лиц осложняется ещё и фискальным характером налогового законодательства , не стимулирующего инвестиционный процесс . Основная задача государства на дан ном этапе реформ - содействие росту экономики страны , создание всех условий для его продолжения . Иначе вслед за вполне вероятным снижением цен на нефть и природный газ мы вновь окажемся в ситуации , подобной августу 1998 года . Налогообложение представляет с обой один из инструментов реализации государством целей экономической политики . Придание инвестиционной направленности налоговой системе поможет уже в ближайшие годы достичь высоких темпов экономического роста вне зависимости от мировых цен на энергоресур с ы. Последнее десятилетие уходящего века ознаменовалось стремительным развитием мирового фондового рынка . Даже финансовые кризисы 90-х не смогли помешать развитию рыночной инфраструктуры , широкому внедрению новых методов корпоративного управления , радикальн ому повышению мобильности капитала . К сожалению , мы вынуждены признать , что все больше проигрываем развитым странам в уровне развития фондового рынка . Мы уступаем не только странам , имеющим столетнюю рыночную историю , но и подчас стартовавшим одновременно с нами . Задача развития фондового рынка , обеспечения его взаимосвязи с реальным сектором экономики стоит сейчас исключительно остро . Государство должно понять , что фондовый рынок является жизненно важной отраслью рыночной экономики и к его развитию нельзя относиться по остаточному принципу . Существенный сдвиг должен произойти в психологии всех участников рынка . Мы раз и навсегда должны отказаться от господствующей ныне пассивной позиции : вот кто-то придет и сделает все за нас . Только перейдя к политике соз идания , объединив усилия участников рынка и государства , удастся достигнуть устойчивого роста экономики и фондового рынка . В конце концов , мы должны понять простую , но одновременно очень важную вещь : нам не удастся достичь прогресса экономики без развития фондового рынка , являющегося реально действующим механизмом привлечения средств отечественных и зарубежных инвесторов в экономику России. 1.3. Волатильность – основной параметр фондового рынка. Фондовый рынок в России отличается от фондовых рынков капиталистически развитых стран тем , что торговля акциями вообще очень чувствительно реагирует на любые изменения . Отечественный рынок поставляет примеры даже более головокружительных взлетов и падений , нежели ф ондовые биржи Нью-Йорка , Лондона или Токио . Линия , отражающая изменение цен на акции российских предприятий за 1996-2000 годы напоминает показания сейсмографа , установленного на действующем вулкане . По сравнению с этими зигзагами график колебаний на запа д ных биржах - небольшая суета . Самый верный прогноз в отношении российского фондового рынка состоит в том , что рынок будет не только колебаться , но и размеры этих колебаний в кратко - и среднесрочной перспективе будут экстремально высокими . Снижение рыночно го риска является одной из ключевых проблем развития фондового рынка , превращения его из чисто спекулятивного в рынок , приводящий инвестиции в реальный сектор. Практика 90-х годов показала , что российский фондовый рынок может показывать шоковые значения к редитного риска (дефолт августа 1998, массовые неплатежи регионов по долговым ценным бумагам в 1998 – 1999 годах ), процентного риска (резкие изменения рыночного процента в 90-е годы вслед за колебаниями доходности ГКО – ОФЗ , изменениями ставки рефинансиро в ания на десятки процентов ), валютного риска (резкие изменения валютного курса рубля к доллару в 1994 и 1998), риска ликвидности (фактическое прекращение операций на рынке акций в августе 1998 – январе 1999, превращение с конца 1997 в неликвиды акций “втор о го эшелона” ), риска контрагента ( нарушения в расчетах по ценным бумагам в октябре 1997, во второй половине 1998, несколько крахов биржевых срочных рынков в 90-е годы ), законодательного риска (введение в мае 1998 ограничений на участие иностранных инвесторо в в акционерном капитале «РАО ЕЭС» , на движение средств по счету капитала в 1998). Вместе с тем российский рынок ценных бумаг является носителем одного из самых высоких в мире значений рыночного риска . В 1996 – 97 годах много писали о том , что наш рынок яв лялся лучшим в мире по росту курсовой стоимости и , как следствие , наиболее перспективным и инвестиционно привлекательным . Часто публикации и заявления в прессе носили характер отчетов о достигнутых успехах . Психологический настрой только на рост , сложивши й ся у внутренних инвесторов , стал одним из ключевых факторов спекулятивного всплеска на рынке акций , как элемента кризиса 1997 – 98 годов . В 1999 – 2000, в те короткие месяцы когда рынок быстро рос , финансовая пресса неизменно снова отмечала первые места в м ире , которые занял российский рынок с позиций увеличения рыночной стоимости акций и значений фондовых индексов. В этой связи важно , чтобы в будущем рынок психологически был настроен на ожидание экстремальной волатильности и на управление рыночным риском , а не только на постоянный и неизбежный рост , который начнется , когда “придут” долгосрочные иностранные инвестиции , откроются на Россию лимиты , будет отдано должное недооцененности российских акций и т.п . Но для оценки рыночного риска нужно провести сопоста вимый сравнительный анализ волатильности рынков акций по разным странам, который можно обеспечить использованием семейства фондовых индексов Morgan Stanley Capital International , либо фондовых индексов S & Poor ’ s / IFC в составе коммерческой базы данных по ф ормирующимся рынкам. В табл .1.1 приведены выдержки из такого анализа на основе месячных значений фондовых индексов за 5 лет по 48 странам , где рынки расположены по мере роста значений показателей волатильности и , соответственно , рыночного риска . Из этой та блицы видно, что российский рынок ценных бумаг является одним из худших в мире с точки зрения рыночного риска и находится в группе стран (нижние строчки таблицы ) с формирующимися рынками , волатильность которых (оцененная по коэффициенту вариации значений ф ондовых индексов ) в несколько раз выше (до 5-8 раз ), чем на развитых рынках . Отношение максимальных значений фондовых индексов к средним , и средних к минимальным по этой группе стран в 2-3 раза и , соответственно , в 3- 4 раза выше , чем на стабильных рынка х . Ежемесячная волатильность (стандартные отклонения месячных значений фондовых индексов ) - в 4-7 раз выше. Общепризнанным является то , что формирующиеся рынки характеризуются более высокими волатильностью и рыночным риском в сравнении с развитыми рынками . Для удобства сведём результаты измерений рыночного риска по группе из 48 стран в таблицу 1.2. Из неё видно , что 86% развитых рынков акций , в сравнении с 54% формирующихся рынков , имели значения коэффициента вариации меньше 30%. Для 41% развитых рынков , в с равнении с 23% формирующихся , коэффициент вариации ниже 20%. Вместе с тем в периоды рыночных шоков или массовых инноваций , когда мировые потоки инвестиций меняют свое направление (конец 90-х ), даже развитые рынки обнаруживают способность к экстремальной в олатильности , а наиболее устойчивыми могут оказаться небольшие или полузакрытые рынки малых развивающихся или переходных стран , пользующиеся наименьшим вниманием иностранных инвесторов . Именно так рынок США с его акцентом на акции , на финансирование чере з них инноваций , попал в группу стран , обладающих высоким рыночным риском. Чем более зрелыми являются формирующиеся рынки , чем ближе их развивающиеся или переходные экономики к развитым странам , прежде всего в ощущении инвесторов , тем более устойчивыми о ни являются и тем меньшие значения рыночного риска испытывают в долгосрочной перспективе . Понятно , что Россия и такие страны Центральной и Восточной Европы , как Чехия , Польша , Венгрия , относятся инвесторами к разным группам зрелости рынков и рыночного рис к а , хотя все эти страны являются формирующимися рынками (табл .1.2 это показывает ). Уровень волатильности рынка акций в России во второй половине 90-х в 2-3 раза превышал соответствующие рынки Чехии , Польши и Венгрии. Таблица 1.1 Фондовые индексы по странам (декабрь 1995 – декабрь 2000) NN Страны Коэффи циент вариации , % Коэффициент «Максимум по ряду / Средняя по ряду» Коэффициент «Средняя по р яду / Минимум по ряду» Станд . отклоне ние значений месячных изме нений индек сов , выражен ных в % 1 Австралия 6.46 1.13 1.26 н / д 2 Норвегия 12.54 1.31 1.29 н / д 3 Австрия 13.43 1.39 1.36 н / д ……………………………………………………………………………………………. 8 Великобритания 17.74 1.26 1.48 3.51 9 Япония 17.76 1.30 1.58 6.49 10 Гонконг 18.14 1.36 1.84 н / д ……………………………………………………………………………………………. 22 Германия 22.48 1.47 1.52 н / д ……………………………………………………………………………………………. 28 Канада 27.00 1.77 1.53 н / д 29 Италия 27.30 1.40 1.69 н / д 30 США 27.64 1.42 1.78 4.12 31 Испания 28.00 1.38 1.89 н / д 32 Франция 28.22 1.52 1.65 н / д ……………………………………………………………………………………………. 42 Филиппины 44.40 1.83 2.54 11.51 43 Турция 46.14 2.37 2.21 18.27 44 Малайзия 52.46 1.95 4.11 14.56 45 Россия 54.06 2.34 5.25 24.50 46 Индонезия 75.34 2.30 6.07 18.79 47 Финляндия 75.92 2.75 3.64 н / д 48 Таиланд 84.08 2.99 4.34 15.94 Таблица 1.2 Фондовые индексы по странам (д екабрь 1995 – декабрь 2000) Коэффи циент вариации , в % Развитые рынки Итого Формирующиеся рынки Итого 0-10 Австралия 1 >10-20 Австрия , Великобритания , Гонконг , Ирландия , Нидерланды , Норвегия , Швейцария , Япония 8 Аргентина , Иордания , Польша , Тайвань , Чехия , Чили 6 >20-30 Бельгия , Германия , Дания , Испания , Италия , Канада , Новая Зеландия , Сингапур , США , Франция 10 Бразилия , Венгрия , Египет , Индия , Марокко , Мексика , Перу , Южная Африка 8 >30-40 Люксембург , Швеция 2 Венесуэла , Израиль , Корея , Кол умбия , Пакистан 5 >40-50 Греция , Турция , Филиппины 3 >50-60 Малайзия , Россия 2 >60-70 >70-80 Финляндия 1 Индонезия 1 >80 Таиланд 1 Итого стран 22 Итого стран 26 Из анализа табл .1.2 следует , что внутри формирующихся рынков в 1995 – 2000 го дах сложилась группа стран , для которых характерны особенно высокие значения рыночного риска (Индонезия , Таиланд , Россия , Малайзия , и отчасти Турция , Филиппины , Греция ). Даже внутри этой группы стран российский рынок был сопоставим по риску только с Индоне зией и Таиландом и имел самую высокую ежемесячную волатильность (она многократно превышала стабильные рынки , стандартное отклонение значений месячных изменений фондовых индексов составляло во второй половине 90-х 24.5%). Отсутствие собственной внутренней базы инвестирования , чрезмерно высокая доля спекулятивных инвесторов (как иностранных , так и отечественных ), стремящихся к волатильности , уход торговой активности по российским акциям на Запад формируют сильную зависимость отечественного рынка акций от р ы ночного риска других стран . То российский рынок следует за отрицательной динамикой NASDAQ (2000 г .) , то падает вслед за азиатскими рынками (1997 г .), то колеблется вместе с рынками Латинской Америки . Например , за период с декабря 1995 по декабрь 2000 корре ляция рынков акций России и Индонезии составила незначительную величину 0.18 (по 61 месячным значениям страновых фондовых индексов ) . То есть указанные рынки были мало связаны друг с другом , в отличие от рынков акций Бразилии и России (коэффициент их коррел яции за этот период - 0.9017). Принимая во внимание всё вышеперечисленное , можно утверждать , что российский фондовый рынок ожидает : · сохранение очень высокого рыночного риска в кратко - и среднесрочном периодах ; · экстремальная волатильность , одна из сам ых высоких в мире ; · регулярные переносы на конъюнктуру российских акций рыночных рисков , возникающих в других странах , прежде всего в США ( NASDAQ) , Латинской Америке (высокая корреляция с фондовым рынком Бразилии ) и на других формирующихся рынках. Как сл едствие , рыночный риск должен стать предметом особого внимания финансового регулятора : · программа предупреждения и ослабления рыночного риска ; · усиление устойчивости внутреннего рынка к этому риску , прежде всего с точки зрения архитектуры торговых сист ем (особенно РТС ), доли РАО ЕЭС , активности маржинального кредитования ; · создание системы мониторинга рыночного риска и оперативного антикризисного регулирования рынка акций ; · мониторинг внешних рынков и участие в системах раскрытия и обмена информацие й между регуляторами рынка ценных бумаг . Величина рыночного риска , наряду с объемом инвестиций , привлекаемых через рынок ценных бумаг , должна стать ключевым параметром , по состоянию которого судят об успехах или неудачах развития отечественного фондового р ынка 1.4. Применимость технического анализа в России. Учитывая вышеизложенные характеристики российского фондового рынка , применению технического анализа нужно уделять особое внимание . Хотя бы для миними зации рыночных рисков . Ключевым условием эффективной работы является доступ к источникам информации . На протяжении всех лет функционирования российского финансового рынка активно осваивался зарубежный опыт инвестиционного анализа , и создавались собственны е методические разработки . Так , ставшие классикой на Западе , фундаментальные монографии по техническому анализу стали доступны и в России , а некоторые из них переведены на русский язык . Несколько десятков статей российских авторов опубликованы в деловой пр е ссе , также увидели свет первые учебники и пособия отечественных специалистов в области технического анализа. Информационная инфраструктура российского фондового рынка тоже непрерывно совершенствуется. С некоторых пор на российском фондовом рынке аналитики стали тестировать многие торговые системы , использующие широкий инструментарий технического анализа . Проведенные исследования показывают , что признаваемая наиболее адекватной в академических кругах и распространенная среди консервативных инвесторов страте г ия «купи и держи» , будучи не самой прибыльной , оказывается максимально рискованной и едва ли может считаться наилучшим выбором для инвестора . Вместе с тем многие популярные стратегии технического анализа (равно как и достаточно экзотические ) продемонстрир о вали весьма невысокую эффективность , что заставляет с большой осторожностью относиться к любой непроверенной информации и говорит о необходимости тщательного предварительного тестирования . По результатам статистической проверки можно сделать вывод , что те х нический анализ на российском рынке акций способен обеспечивать инвестору дополнительный доход и существенно снижать его риски . Это дает основания предполагать , что развитие соответствующих методов представляет определенный интерес. Согласно структурному п одходу принятие обоснованного инвестиционного решения должно начинаться с изучения общего состояния рынка акций и выявления господствующей ценовой тенденции . Характер и перспективы текущего движения рынка становятся ясными из анализа сигналов индикаторов и графических фигур . В случае возникновения расхождений сигналы на более долгосрочных графиках имеют приоритет над более краткосрочными . На втором этапе объектом исследования становится отраслевой индекс , для которого применяется аналогичная процедура . Для определения позиций отрасли проводится анализ относительной силы отраслевого индекса по сравнению с общим индексом рынка акций. Заключительный третий этап строится на рассмотрении рынка акций конкретного эмитента с учетом рыночной и отраслевой тенденций , в ыявленных на предшествующих стадиях анализа. К сожалению , пока применение классической схемы инвестиционного анализа «макроэкономика - отрасль – компания» в России не может носить всеохватывающего характера в силу значительных диспропорций в отраслевой стр уктуре экономики . В настоящее время наибольший интерес для инвесторов представляют «голубые фишки» - ценные бумаги сырьевых , энергетических монополий и предприятий связи . Так , за последнее время доля объема торгов по обыкновенным акциям РАО ЕЭС России и Н К ЛУКОЙЛ в суммарном обороте фондового рынка была не ниже 50-60%. Это свидетельствует о низкой ликвидности и узости отечественного рынка акций , что наиболее сильно проявляется в условиях кризисов. Поскольку динамика фондовых индексов (например , РТС ) оказыва ется практически полностью зависимой от колебаний курсов лишь нескольких ценных бумаг , отпадает необходимость в расчете и анализе промежуточных отраслевых индексов . В этих условиях важная роль отводится анализу относительной силы акций «большой шестерки» н епосредственно по сравнению с индексом РТС . Так , в течение первой половины 1997 г . цены акций РАО ЕЭС России росли с опережением , а НК ЛУКОЙЛ - с отставанием по сравнению с рынком в целом , при этом последние сохранили большие потенциал роста и устойчивост ь к падению , чем акции РАО ЕЭС России . Летом ситуация изменилась на противоположную , и акции РАО ЕЭС России в ходе начавшегося спада увлекли за собой вниз все «голубые фишки» , в том числе и акции НК ЛУКОЙЛ , которые , однако , дешевели значительно меньшими те м пами , чем в среднем по рынку. Состояние отечественного рынка корпоративных ценных бумаг в настоящее время таково , что возможности спекулятивной игры на нем сводятся к купле-продаже акций РАО ЕЭС России и НК ЛУКОЙЛ и формированию межрыночного спрэда по этим ценным бумагам . Выработка и использование правил закрытия позиций с целью ограничения потерь , так называемые стоп-лоссы , как неотъемлемого элемента торговых систем способно значительно повысить результативность игры на неустойчивом российском фондовом ры н ке и оградить инвестора от неоправданного риска . Одним из методов , позволяющих с большой степенью вероятности предсказывать важные повороты рынка , является измерение его волатильности . Анализ показывает , что в преддверии крупных изменений в динамике цен р азмах колебаний рынка возрастает в 3-4 раза и более и соответствующий индикатор (например , индикатор волатильности Чайкина ) регистрирует сильный всплеск . Так , за всю историю торгов в РТС по обыкновенным акциям РАО ЕЭС России индикатор волатильности Чайкин а превышал отметку 300 лишь несколько раз - и каждый раз накануне «великого перелома». Волатильность отечественного фондового рынка является , возможно , причиной того , что извечная проблема совместимости фундаментального и технического анализа приобрела в Ро ссии несколько специфическую форму : может ли применение апробированных методов технического анализа дать сколько-нибудь приемлемый результат для российского рынка корпоративных ценных бумаг. Глава 2. Использование технического а нализа для прогнозирования биржевых цен. 2.1. Основополагающие принципы технического анализа. Классические определения и аксиомы были сформулированы в начале 80-х годов трейдеро м и аналитиком Джоном Мэрфи : «Технический анализ – метод прогнозирования цен с помощью рассмотрения графиков движений рынка за предыдущие периоды времени» . Под термином движения цен понимают три основных вида информации : цена , объём торговли и открытый ин т ерес. Ценой называют как действительную цену товаров на биржах , так и значения валютных и других индексов . Объём торговли – это общее количество заключённых контрактов за определённый период времени (минута , день , неделя ). Открытый интерес – это количество позиций , не закрытых на конец торгового дня. Наиболее важной и информативной является цена , её изучение удобнее , и большинство методов применяются именно к ней . Объём торговли тоже имеет большое значение для прогнозирования и является вторичным индикаторо м . Открытый интерес в явном виде встречается на фьючерсных рынках , а на остальных он почти не определяется. В техническом анализе , как в теории с собственной философской системой , есть свой набор аксиом : Аксиома 1. Движения рынка учитывают всё. Это утвержд ение является основным в техническом анализе , без него невозможно адекватно воспринимать какие-либо методики . Суть заключается в том , что любой фактор (экономический , политический , психологический ), влияющий на цену , заранее учтён и отражён в её графике . А ксиома говорит , что на любое изменение цены есть соответствующее изменение внешних условий . Поэтому изучение графика – обязательное условие для прогнозирования. Аксиома 2. Цены двигаются направленно. Данное предположение стало основой для создания всех мет одик технического анализа . Главной задачей которого является именно определение трендов , а особенно их характеристик от момента возникновения до самого конца , для использования в торговле. Аксиома 3. История повторяется. Что естественно и очевидно . Техниче ский анализ занимается именно историей определённых событий , связанных с рынком . Аналитики предполагают , что если определённые типы анализа работали в прошлом , то будут работать и в будущем , поскольку работа основана на устойчивой человеческой психологии. С точки зрения технического анализа понимание будущего лежит в изучении прошлого. 2.2.Особые черты технического анализа. Технический анализ имеет сильного союзника в лице теоретической математики и имеет возможность сформулировать то , что уже давно пытался , а именно : можно прогнозировать цены для всех рынков и любых периодов времени , от минуты до нескольких лет . При этом можно использовать одни и те же методики , поскольку и законы поведения , и структура ц енового графика всегда одни и те же . А особые черты или особые преимущества выглядят так : 1.Огромный кругозор технического анализа состоит в применимости любых его методик к ценам всех типов . На биржевых рынках можно так же хорошо работать с ценами на золо то и нефть , как и с курсом доллара к евро или индексом NASDAQ. Некоторые методы даже дают возможность предсказывать не только ценовые движения. 2.Применимость технического анализа к любым временным периодам происходит из Геометрии Фракталов – раздела теоре тической математики . В зависимости от того , для каких целей его используют , применяются графики от поминутных до погодовых. 2.3.Типы графиков движения рынка. Основа технического анализа – это график . Сущ ествует три типа графиков движения рынка , на основании которых строится технический анализ : график движения цены , объёма торговли и открытого интереса , называемые обычно чартами . Колебания цены записываются человечеством уже многие годы , и поэтому типов э т их чартов существует довольно много . Основные - это линейный , гистограмма и японские свечи. Линейный график – простейший вид графика . Линия , представленная на графике курса акций Сургутнефтегаза (рис .2.1), соединяет цены закрытия в каждый из дней . Даты про ставлены внизу по горизонтали , а цены – по вертикали . Такой график строится с использованием цен закрытия и даёт чёткое представление о динамике цен . Им пользуются лишь в тех случаях , когда недостаточно информации для построения чарта другого вида (гисто г раммы или свечей ). Так бывает с графиками для очень долгосрочных прогнозов или основанных на различных типах фиксингов. рисунок 2.1. Линейный график , дуги и веерные линии. Столбиковый график , называемый гистограммой , (рис .2.2) показывает цену открытия , максимум , минимум и цену закрытия . Это самый распространённый тип , применяемый в анализе ценных бумаг . На столбиковом графике видно , что верхняя точка каждого из вертикальных столбиков представляет собой максимальную цену за данный период , а нижняя – мини м альную . Чёрточка с левой стороны столбика обозначает цену открытия , а с правой – закрытия . Гистограммы полезны своей репрезентативностью и помогают сделать наилучшие прогнозы с помощью классических трендовых и поворотных фигур , скользящих средних и т.д . Д л я любого метода , применённого к столбиковому графику , получится наибольшее количество сигналов и наиболее точное совпадение с расчётными ценовыми уровнями. рисунок 2.2. Столбиковый график (гистограмма ). Японские свечи – один из самых наглядных и естеств енных методов (рис .2.3). Все названия свечей и формаций обусловлены жизненными явлениями , правда , с японской точки зрения . Вся психологическая подоплёка прогнозирования «на свечах» основана на учёте соотношения цен при открытии и закрытии одного и того же дня , а также соотношения цен закрытия предыдущего дня и открытия следующего . Для построения свечи требуются те же данные , что и для гистограммы . Но свеча имеет своеобразную форму : в промежутке между ценами открытия и закрытия рисуется прямоугольник , назыв а емый телом . Оно закрашивается по-разному в зависимости от взаимного расположения цен открытия и закрытия . Если торговый день закрылся выше открытия , то свеча белая . Если наоборот , то тело закрашивается чёрным цветом . Вертикальные палочки сверху и снизу т е ла называют тенями . В анализе свечей ключевую роль занимает тело , но не цвет и не тени , которые часто имеют второстепенное значение . Но подробный дальнейший анализ с помощью японских свечей не является предметом рассмотрения в данной работе. Объём обычно п редставляется в виде столбиков , расположенных под графиком цены . На рис .2.3 показана относительная выверка объёма , она производится путём вычитания минимальной величины объёма за анализируемый период из всех столбиков объёма . Столбиковые графики с относит е льной выверкой , в которых отброшены минимальные значения дневного объёма , позволяют легче распознать тенденции объёма . Цены бумаг можно проиллюстрировать и с помощью графиков других типов , таких как ренко , крестики-нолики , равнообъёмные , каги и т.д. рис унок 2.3. Японские свечи и объём. 2.4.Ценовой тренд , сопротивление и поддержка. Движение цен можно образно представить как исход схватки между быком (покупателем ) и медведем (продавцом ). Быки толкают це ны вверх , а медведи – вниз . Фактическое направление движения цен показывает , чья берёт . Вот это определённое направление движений цен и называется трендом. Существуют три типа трендов : 1.Бычий – движение цен вверх. 2.Медвежий – движение цен вниз. 3.Боково й – цены практически не двигаются. В реальной жизни цена не движется по прямой линии вверх или вниз , а взлётами и падениями . По тому , что преобладает , мы соответственно и определяем тренд как бычий или медвежий . Тренды различаются по времени действия . На рынках существуют долгосрочные (более 1 года ), среднесрочные (от 1 до 3 месяцев ) и краткосрочные (от 1 дня до 3 недель ) ценовые тренды. Если тренды существуют , то к ним можно применить ньютоновские законы движения и получить следующие утверждения : - дейс твующий тренд с большей вероятностью продлится , чем изменит направление ; - тренд будет двигаться в одном и том же направлении , пока не ослабнет. В сущности , все теории и методики технического анализа основаны на том , что тренд движется в одном и том же на правлении , пока не подаст особых знаков о развороте . В зависимости от того , какой тренд определён на нужный срок , будет изменяться и стратегия . А поскольку цена движется зигзагами , то нужно определить насколько тот или иной спад (подъём ) серьёзен . Простей ш ий способ – следить за преодолением уровней сопротивления и поддержки. При возрастании цен , т.е . при бычьем тренде , в тот или иной момент цена наталкивается на препятствие – это уровень сопротивления . Достигнув его , цена либо начинает падать , либо останавл ивает свой рост . По тем или иным причинам на рынке начинает преобладать давление медведей . Аналогично при спаде цен , т.е . медвежьем тренде (рис .2.4), в какой-то момент давление быков начинает усиливаться , и цена поднимается , натолкнувшись на уровень подде р жки. Уровни сопротивления и поддержки могут возникать неожиданно , а могут быть предсказаны заранее . Например , на рубежах круглых чисел существует психологический барьер : уровень 1 для курса доллар /евро , 100 для курса доллар /йена , 30 $ для нефти . Вокруг так их чисел почти всегда возникают уровни сопротивления и поддержки. На свободном рынке эти линии постоянно смещаются . Меняются ожидания инвесторов , меняются и цены , которые устраивают покупателей и продавцов . Прорыв уровня сопротивления говорит о смещении вв ерх линии спроса , отражающем рост числа желающих покупать по более высоким ценам . По той же логике , прорыв уровня поддержки означает смещение вниз линии предложения . Понятия спроса и предложения лежат в основе большинства инструментов технического анализа. И графики курсов ценных бумаг демонстрируют действие этих факторов. Если уровень сопротивления успешно прорван , он становится поддержкой (рис .2.4). Причина состоит в появлении нового «поколения» быков , которые отказывались от покупки , когда цены были ниже сопротивления (не имея тогда бычьих ожиданий ), теперь же они начинают активно покупать при всяком возврате цен к новому уровню поддержки . По той же логике , когда цены падают за уровень поддержки , он нередко становится сопротивлением , которое ценам трудно преодолеть . С приближением к предыдущему уровню поддержки инвесторы начинают продавать , стремясь ограничить свои потери. рисунок 2.4. Линия поддержки /сопротивления , линия тренда , линии канала. Раскаяние трейдеров. Обычно после прорыва уровня поддержки /сопротивления трейдеры начинают задаваться вопросом о том , насколько новые цены соответствуют реальности . Так , если после прорыва уровня сопротивления продавцы и покупатели усомнятся в обоснованности новой цены , то они начнут пров о дить обратные сделки . В результате произойдёт «раскаяние трейдеров» : после прорыва цены возвращаются к уровню поддержки /сопротивления. Динамика цен после периода «раскаяния» имеет решающее значение . Возможно одно из двух : либо трейдеры сойдутся в своих ожи даниях на том , что новая цена неоправданна - и тогда она вернётся к прежнему уровню ; либо трейдеры примут новую цену – тогда она продолжит движение в направлении прорыва. В первом случае , когда вслед за «раскаянием» трейдеры приходят к единодушному выводу о необоснованности более высокой цены , возникает типичная «ловушка для быков» (или ложный прорыв ). Как видно из рисунка 2.5, цены прорвали сопротивление на уровне 4,6 руб ., а затем вновь опустились ниже уровня сопротивления , оставив быков с акциями по зав ы шенным ценам . По аналогичной психологической схеме образуется и «ловушка для медведей» . Цены держатся ниже прорванного уровня поддержки достаточно долго , чтобы убедить трейдеров в целесообразности продажи , но затем вновь поднимаются выше уровня поддержки. Во втором случае настроение «раскаявшихся» трейдеров может измениться , и новая цена будет принята , тогда цены продолжат движение в направлении прорыва (рис .2.6). рисунок 2.5. Расскаяние трейдеров (ловушка для быков ). Ожидания трейдеров после прорыва вп олне поддаются количественной оценке через сопутствовавший ему объём торгов . Если цены прорвали уровень поддержки /сопротивления при значительном повышении объёма , а в период «раскаяния» он сравнительно мал , это значит , новые ожидания разделяет большинство, а раскаявшихся – меньшинство . И наоборот : прорыв при умеренном объёме и «раскаяние» при растущем означает , что перемены в ожиданиях незначительны и неизбежен возврат к исходным ценам. рисунок 2.6. Расскаяние трейдеров (ловушка для медведей ). 2.5.Линии тренда и линии канала. Линию тренда проводят через две опорные точки (рис .2.4), но для подтверждения правильности линии нужно иметь ещё и третью , подстраховочную , точку . Для бычьего тренда эта линия буде т располагаться ниже ценового графика , являясь для него линией поддержки . Она показывает , до какого уровня может упасть цена , не изменяя при этом своего основного направления . Для медвежьего рынка линия тренда рисуется сверху и представляет собой сопротив л ение . Хорошее подтверждение изменения тренда можно получить в случае , если линия сопротивления превратилась в линию поддержки и наоборот. Линию канала (рис .2.4) можно нарисовать , если движения тренда , то есть подъёмы и спады , равномерны . В таком случае виз уально он как бы двигается между двумя параллельными . Линия канала рисуется параллельно линии тренда и располагается выше графика цены при бычьем тренде и ниже – при медвежьем . Таким образом , она будет определять сопротивление для бычьего и поддержку для м едвежьего тренда . Линии тренда и канала подчиняются общим правилам сопротивления и поддержки , поэтому с их помощью можно определять границы действия тренда . При торговле в реальном времени трейдера интересует , что случилось сразу после изменения тренда : к о ррекция или полный разворот . Коррекция – временное изменение тренда , а разворот – глобальное. 2.6.Теория Доу. Своими корнями современный технический анализ уходит в начало века , в теорию Чарльза Доу . Про истекая из неё прямо или косвенно , он вобрал в себя такие принципы и понятия , как направленный характер движения цен , подтверждение и расхождение , объём как зеркало ценовых изменений и поддержка /сопротивление . А промышленный индекс Доу-Джонса – это прямой потомок теории Доу . Вклад Чарльза Доу в современный технический анализ поистине бесценен . Его ориентация на изучение основ движения цен вылилась в появление совершенно нового метода анализа рынков . Теория Доу состоит из шести основных принципов : 1.Индексы учитывают всё. Этот принцип аналогичен первой аксиоме технического анализа : индексы учитывают и отражают всё , что известно всем участникам фондового рынка. 2.Рынок имеет три тренда. В любой момент на рынке действуют три силы : основной тренд , вторичный и ма лый . Основной тренд бывает восходящим или нисходящим , длится обычно более года и даже в течение нескольких лет . Если пики и впадины рынка последовательно возрастают , значит , основной тренд бычий . Если же они последовательно убывают , то основной тренд медв е жий . Вторичный тренд – это промежуточное , корректирующее движение рынка , обратное основной тенденции . Он обычно продолжается один-три месяца , и за это время рынок отступает на 1/3 – 2/3 длины предыдущего основного тренда . Малый тренд – это краткосрочное д в ижение рынка , длящееся от одной до трёх недель . Вторичные тренды в основном состоят из нескольких малых . По теории Доу , в течение короткого периода ценами можно в той или иной степени манипулировать (для основного и вторичного трендов это невозможно ), поэ т ому малые тренды не имеют существенного значения и даже могут ввести в заблуждение. 3.Основной тренд имеет три фазы. Представим ярко выраженный медвежий тренд , первая фаза которого , фаза зарождения , представляет собой спад цен под действием «плохих новосте й» . Во второй фазе принимают участие биржевые спекулянты , причём цены быстро падают , хотя новости улучшаются . В третьей , заключительной , фазе в действие вступает широкая публика и начинается панический спад цен . Схема основана на психологических особеннос т ях поведения участников рынка , неизменных и по сей день , хотя она воспринимается несколько утрированно. 4.Индексы должны подтверждать друг друга. Первоначально имелись в виду индустриальный и транспортный индексы Доу-Джонса , но сейчас считают , что можно об общить вывод Доу и для других рынков . Чем более сходны сигналы трендов сопоставимых инструментов , тем более им следует доверять . Иначе говоря , технические сигналы близких по роду цен должны совпадать. 5.Объём подтверждает тренд. Теория Доу ориентирована на анализ динамики цен , а данные по объёму торгов используются только для оценки сомнительных ситуаций . Объём должен повышаться в направлении основного тренда и понижаться в направлении корректирующего. 6.Тренд считается неизменным , пока не получен убедитель ный сигнал разворота. О развороте восходящей тренда можно говорить только тогда , когда хотя бы один пик и одна впадина оказывается ниже предыдущих (обратное верно для разворота нисходящего тренда ). Когда на разворот основного тренда указывают индикаторы не скольких сопоставимых инструментов , вероятность продолжения нового тренда особенно велика . И чем дольше длится тренд , тем меньше становится вероятность его продолжения. 2.7.Числовая последовательность Фибоначчи. Числовая последовательность Фибоначчи , состоящая из цифр 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144 и т.д ., открыта одним из величайших математиков средневековья Леонардо Фибоначчи . Интересующее нас свойство числового ряда заключается в том, что сумма двух соседних чисел последовательности даёт значение следующего за ними . Одним из главных следствий этих свойств является существование так называемых коэффициентов Фибоначчи , это постоянные соотношения различных членов последовательности , кото р ые определяются следующим образом : 1.Отношение каждого числа к последующему более и более стремится к 0,618 по увеличении порядкового номера , а отношение каждого числа к предыдущему стремится к 1,618. 2.При делении каждого числа на следующее за ним через о дно , получается 0,382, а наоборот – соответственно 2,618. 3.Подбирая таким образом соотношения , получается основной набор коэффициентов Фибоначчи : 4,235; 2,618; 1,618; 0,618; 0,382; 0,236, а также следует упомянуть и 0,5. Все они играют важную роль в техни ческом анализе. Первым решил применить в техническом анализе последовательность Фибоначчи Ральф Нельсон Эллиотт , автор одноимённой волновой теории . С тех пор конкретная польза применения этой идеи практически во всех методах технического анализа не вызывае т сомнения . Существует четыре распространённых инструмента , основанных на числах Фибоначчи : это дуги , веера , уровни коррекции и временные зоны . Общий принцип интерпретации этих инструментов состоит в том , что при приближении цены к построенным с их помощь ю линиям следует ожидать изменений в развитии тренда. Дуги. Они строятся таким образом (рис .2.1). Сначала между двумя экстремальными точками проводится линия тренда , например , от впадины до противостоящего пика . Затем строятся три дуги с центром во второй э кстремальной точке , пересекающие линию тренда на уровнях Фибоначчи 38,2%, 50% и 61,8%. Дуги Фибоначчи рассматриваются как потенциальные уровни поддержки и сопротивления . Обычно на ценовой график наносятся одновременно и дуги , и веера Фибоначчи , а уровни п о ддержки /сопротивления определяются точками пересечения этих линий. Веера. Их строят похожим методом (рис .2.1). Также между двумя экстремальными точками проводится линия тренда . Затем через вторую экстремальную точку проводится «невидимая» вертикальная лини я . Далее из первой экстремальной точки проводятся три линии тренда , пересекающие невидимую вертикальную линию на уровнях Фибоначчи 38,2%, 50% и 61,8%. Уровни коррекции. Они строятся так (рис .2.7): как и в предыдущих методах , между двумя экстремальными точ ками проводится линия тренда ; затем проводятся девять горизонтальных линий , пересекающих линию тренда на уровнях Фибоначчи 0%, 23,6%, 38,2%, 50%, 61,8%, 100%, 161,8% 261,8% и 423,6%. После сильного подъёма или спада цены часто возвращаются назад , корректи р уя значительную долю своего первоначального движения . В ходе такого возвратного движения цены часто встречают поддержку /сопротивление на уровнях коррекции Фибоначчи или вблизи них. Временные зоны. Эти зоны (рис .2.7) представляют собой ряд вертикальных лини й с интервалами Фибоначчи 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 и т.д . Считается , что вблизи этих линий следует ожидать значительных ценовых изменений. Далее числа Фибоначчи или близкие к ним выбирают при определении нужного порядка одной или нескольких скользящих сре дних . Именно они чаще всего дают верные сигналы , позволяющие корректировать поведение на рынке . Числа Фибоначчи ещё имеют широкое применение при определении длительности цикла в Теории Циклов . За основу каждого доминантного цикла берётся определённое коли ч ество дней , недель , месяцев , связанное с числами Фибоначчи. рисунок 7. Уровни коррекции и временные зоны. 2.8.Теория Циклов. Циклом называют интервал времени , в течение которого завершается период регу лярно повторяющихся событий или явлений . Существующие в природе циклы позволяют точно предсказывать множество событий : миграции птиц , приливы и отливы , движение планет и т.д . В связи с этим возникло предположение об использовании теории в техническом анал и зе , потому что почти все основополагающие теории технического анализа имеют слабую сторону : с их помощью нельзя указать время возникновения того или иного конкретного события. Существует четыре основных принципа , позволяющих рассмотреть ценовую модель как циклическую закономерность : суммирование , гармоничность , синхронность и пропорциональность . Принцип суммирования заключается в том , что любое ценовое движение является суммой циклов разной длины . Таким образом , если изолировать их друг от друга , а затем в новь сложить , то можно определить время возникновения максимума и минимума дальнейшего ценового тренда. Принципы гармоничности и синхронности говорят о сочетании двух циклов . Их гармоничность заключается в пропорциональности периодов , а синхронность – в со ответственном возникновении минимумов . Циклический анализ предпочитает измерять протяжённость периодов между двумя нижними точками. Четвёртый принцип , пропорциональность , говорит , что амплитуды колебаний циклов прямо пропорциональны их периодам. Таким обра зом , любое ценовое движение может быть представлено как сумма некоторых пропорциональных , гармоничных и синхронных трендов . Но определение составляющих компонент цикла аналитическими методами сложно осуществить на практике . Для этого существуют численные м етоды , позволяющие представить колебания цены в удобном для циклического анализа виде . Большую группу составляют методы , использующие математико-статистический аппарат (преобразования Фурье , метод максимальной энтропии и т.д .). Другую группу составляют ч и сто визуальные методы – определение длины периода «на глаз» . Между двумя уже упомянутыми методиками лежит инструмент , основанный на особого рода проецировании цены , называемый снятие направленности . Первый шаг снятия направленности – построение определённ о й скользящей средней и её центрирование . Затем график цен проецируется относительно скользящей средней , при этом значения берутся либо как расстояние , либо как проценты между скользящей и действительным значением . После этого наглядными становятся максиму м ы и минимумы графика , позволяющие определить его периодичность. Циклы , как и тренды , классифицируют по времени их продолжительности . Для технического анализа важно вычленить циклы доминантные , то есть те , из которых складывается ценовое движение . Первый из циклов – долгосрочный , длящийся гораздо больше года . Далее идёт сезонный – продолжительностью в год . Другие краткосрочные циклы не имеют существенного значения для цели практического применения теории. Не менее важным , чем определение периодичности цикла, является определение места возникновения его экстремума . Поскольку период обычно определяют между нижними точками , значит максимум , для идеального цикла , должен быть точно посередине периода . Трендовый (бычий или медвежий ) рынок определяют движением цены вверх или вниз , являющимся более сильным и успешным , чем противоположное . Это определение говорит об амплитудных закономерностях , то есть в бычьем рынке движение вверх длится дольше , чем движение вниз . Для медвежьего рынка справедливо обратное утверждение. Это является основополагающим определением для концепции правого и левого смещения . Правое смещение возникает при бычьем рынке , а левое – при медвежьем . Иначе говоря , максимум цены на определённом отрезке цикла располагается соответственно ближе к концу и ли ближе к началу . Если на определённом цикле отмечается левое смещение , это свидетельствует о том , что общее направление тренда ; если же при этом оно заменяется консолидацией , а потом правым смещением , то вероятна смена основного тренда с медвежьего на б ы чий . Эта концепция работоспособна для установления времени возникновения ценовых максимумов рынка , определения текущего направления тренда и является одной из важнейших в прикладном использовании Теории Циклов. Выводы о возможности применения на практике т еории таковы : 1.Возможно предсказать время возникновения ценовых минимумов рынка , используя метод снятия направленности , и визуально определяется длину периода цикла. 2.При ярко выраженном бычьем или медвежьем тренде можно предположить наличие соответствен но правого или левого смещения и определить время возникновения максимума . При боковом текущем тренде максимум , с большой вероятностью , возникнет посередине цикла. 3.Если направление тренда неизвестно , устанавливается наличие правого , левого смещения или е го отсутствие . По смещению определяется бычье или медвежье направление цен , а отсутствие его говорит о боковом тренде. Вышеперечисленными принципами Теории Циклов не рекомендуется руководствоваться без применения других теорий и индикаторов технического ан ализа. 2.9.Волновая теория Эллиотта. Волновая теория Эллиотта – одна из старейших теорий технического анализа . Со времени её создания никто из пользователей не вносил в неё каких-либо заметных новшеств . Все усилия были направлены лишь на то , чтобы принципы , сформулированные Эллиоттом , вырисовывались более и более чётко . Но теория Эллиотта не проста в использовании , для составления прогнозов нужно чётко знать все правила , иметь представление о руководств а х и обладать специфическим «взглядом» на ценовой график. Открытие Ральфа Нельсона Эллиотта в том , что поведение «толпы» подчиняется характерным законам : социально-массовое психологическое поведение последовательно проходит стадии экспансии , энтузиазма и эй фории , за которыми следуют успокоение , упадок и депрессия . Данная схема прослеживается в различных периодах времени , от минут до веков . При применении схемы психологического развития к ценовому графику стандартные методы технического анализа не используют с я . Просто идёт наблюдение , как оценивается и какова реакция на ту или иную информацию . А использование Волновой теории Эллиотта позволяет предсказывать эти поведенческие модели. Основой теории служит волновая диаграмма (рис .2.8). Волна – это ясно различимо е ценовое движение . Все движения цен разбиваются на пять волн в направлении более сильного тренда , и три волны – в обратном направлении . Для обозначения пятиволнового тренда используются цифры , а для противоположного трёхволнового – буквы . Каждое из пяти в олновых движений (1, 3, 5, А и С ) называется импульсным , а каждое из трёх (2, 4 и В ) – коррективным . В основе теории Эллиотта лежит особенным образом формирующаяся волновая диаграмма , соотношения внутри которой задаются коэффициентами Фибоначчи . Торговая стратегия с использованием этих коэффициентов даёт возможность выявлять поворотные точки на рынке , определяя максимумы и минимумы любого ценового движения . Но подробнее о применении коэффициентов в диаграммах будет рассказано ниже. В зависимости от длитель ности своего развития волны имеют разные степени : цикл , первичная , промежуточная , малая , минутная. Импульсные движения состоят из пяти волн (1, 3, 5, А , С ) и имеют следующие разновидности : 1.Базисная пятиволновая формация. 2.Растянутые : одна из импульсных волн пятиволновой (1-5) диаграммы по своей амплитуде гораздо больше двух других (обычно третья , реже пятая ); внутренние части растянутой волны (рис .2.9 и 2.10) могут быть больше или равны волнам предшествующего уровня. 3.Диагональные треугольники (особый и редкий тип волн , рис .11): пятиволновые диаграммы , где в отличие от других импульсных волн допускается перекрытие (см . правило 3); часто бывает в качестве волны 5, реже – волны 1 или С. рисунок 2.8. Волновая диаграмма. рисунок 2.9. Растяжение волны 3. рисунок 2.10. Растяжение волны 5. рисунок 2.11. Диагональный треугольник. В пятиволновой последовательности не бывает более одного растяжения и одного диагонального треугольника. Коррективные движени я (2, 4, В ), называемые часто тройками , так как кроме треугольников все коррективные диаграммы состоят из трёх волн , имеют такие типы коррекций : 1.Зигзаги (рис .2.12) – простые коррекции , состоящие из трёх волн , внутри разбивающихся на части 5-3-5. Встречаю тся в качестве волн 2 или В. рисунок 2.12. Зигзаг. 2.Плоские (рис .2.14) и искривлённые плоские (рис .2.13) – это три волны плоских коррекций развивающихся между уровнями сопротивления и поддержки . В искривлённом варианте последняя волна может быть немного ниже или выше этих границ . Волны внутри такой коррекции разбиваются на части 3-3-5. Встречаются чаще всего в качестве волны 4. рисунок 2.13. Искривлённая плоская . рисунок 2.14. Плоская. 3.Треугольники четырёх видов (рис .2.15): сужающийся , нисходящий , восходящий и расширяющийся , называемые ещё горизонтальными . В отличие от классических фигур технического анализа , они имеют некоторые особенности : треугольник должен состоять из пяти волн , каждая из которых делится на т р и , то есть любой треугольник делится на части 3-3-3-3-3. Чаще всего бывают в качестве волны 4. 4.Зигзаги , плоские и треугольники – это простые типы коррекций , но , соединяясь промежуточной волной Х (коррективного характера ), они могут образовывать двойные т ройки (рис .2.16) и тройные тройки . Особенно часты двойные (рис .2.17) и тройные зигзаги. Выявление коррекций более сложная задача , чем обнаружение импульсных волн , так как они занимают основную часть рабочего времени. рисунок 2.15. Виды треугольников. р исунок 2.16. Двойная тройка. рисунок 2.17. Двойной зигзаг. В теории Эллиотта существуют чёткие правила , устанавливающие взаимное поведение волн : Правило 1. Конец волны 2 не может подняться выше начальной точки волны 1 при медвежьей и опуститься ниже – п ри бычьей диаграмме . Если это произошло , то диаграмма определена неверно. Правило 2. Волна 3 – обычно самое длинное из импульсных движений пятиволновой диаграммы , но никак не самое короткое . Если это произошло , то либо вся диаграмма определена неверно , либ о это начало её растяжения. Правило 3. Перекрытие при бычьем рынке возникает , если конец волны 4 опустится ниже начала волны 2; при медвежьем – если волна 4 поднимается выше волны 2. Возникновение Перекрытия говорит о неверном определении диаграммы , единст венное исключение – Диагональный Треугольник. Правило 4. Чередование – явление , когда коррективные волны имеют различную форму . Должно присутствовать в каждой пятиволновой диаграмме , является подтверждением правильности её определения . Чередование относитс я и к процентным соотношениям длин коррективных волн . При чередовании (рис .2.18) одна из коррективных волн представляет собой зигзаг (т.е . резкую коррекцию ), а другая – плоскую или треугольник (т.е . боковую коррекцию ). Плоские коррекции и треугольники дру г с другом не чередуются. Правило 5. Полная коррекция обычно достигает области развития волны 4 меньшей степени. рисунок 2.18. Виды чередования. Последовательность Фибоначчи применяется в Волновой теории для прогнозирования длины (амплитуды ) каждой волны и времени её завершения . Под длиной волны понимается повышение или понижение по шкале цены. 1. Импульсные волны. Волна 3 обычно имеет длину , составляющую 1,618 волны 1, редко – равную ей . В случае растяжения волны 3 она может составлять 2,618 или 4,618 о т волны 1. Две из импульсных волн бывают равны по длине , часто это 1 и 5. Ещё встречается соотношение , при котором длина волны 5 равна 0,382 или 0,618 изменения цены от начала волны 1 до конца волны 3. 2. Коррекции. Длины корректирующих волн 2 и 4, составл яющие коэффициент Фибоначчи от предшествующей импульсной волны , должны чередоваться в процентном отношении по Правилу Чередования . Например , волна 2 равна 0,618 волны 1, а волна 4 равна 0,382 или 0,5 волны 3. В зигзагах и искривлённых плоских коррекциях в о лна С составляет 1,618 волны А , но иногда они могут быть равны (а в обычных плоских коррекциях – всегда ). В симметричном треугольнике длины двух волн бывают связаны между собой соотношением 0,618. Волновая теория Эллиотта является основным средством изучен ия психологии рынка , и её использование даёт большое преимущество при прогнозировании динамики цен. 2.10.Индикаторы технического анализа. Самыми важными инструментами визуального анализа , точно определяю щими момент покупок и продаж , являются индикаторы . Индикатор – это результат математических расчётов на основе показателей цены и /или объёма . В настоящее время их существует огромное количество , которое невозможно даже назвать в этом разделе . А , по сути , б ольшинство из них только дублируют друг друга , сигнализируя об одних и тех же грядущих событиях . Так происходит и потому , что некоторые аналитики хотят оставить о себе след в виде хотя бы одного индикатора . Но придумать что-то действительно новое очень тр у дно . Сейчас есть несколько типов индикаторов , имеющих определённую основу для своего построения . Это всевозможные средние значения цены и производные от него , например , типичная цена , скользящие средние , конверты , полосы . А также индикаторы , использующие о бъёмные показатели , такие как балансовый объём , индекс отрицательного объёма . Большое значение в техническом анализе играют осцилляторы , которых великое множество , например , стохастический , предельный , индекс относительной силы и другие . Существуют ещё ин д икаторы , основанные на изменениях процентных ставок , на изменениях в цене и количестве растущих /падающих акций . Находят своё применение и психологические индикаторы , отражающие настроения различных групп участников биржевой торговли , это коэффициенты кру п ных пакетов , коротких продаж публикой , покупки /продажи неполными лотами . Но некоторые вышеперечисленные индикаторы могут быть рассчитаны только по данным с Нью-йоркской фондовой биржи . Здесь же будут подробно рассмотрены те индикаторы , которые можно испол ь зовать на российском фондовом рынке частному инвестору. Стохастический осциллятор. Стохастический осциллятор (рис .3.1) сопоставляет текущую цену закрытия с диапазоном цен за выбранный период времени . Вв едён в употребление Джорджом Лейном в 50-е годы . Он представлен двумя линиями : главная называется % K , а вторая % D , которая является скользящим средним линии % K . Построение линий % K и % D основано на том , что при повышении цен торговый день обычно закрывает ся на уровнях , лежащих ближе к высшим , достигнутым в течение него . При понижающемся тренде происходит обратный эффект. Существует несколько способов интерпретации осциллятора , рассмотрим некоторые из них : 1. Расхождение линии D с ценой . В таком случае цена поднимается выше предыдущего пика , а линия D, двигаясь синхронно с ней , нового пика не достигает . Это хороший сигнал для продажи . Соответственно , при неудачной попытке линии D опуститься ниже предыдущего уровня и одновременном успехе цены (т.е . понижении её за этот уровень ) получаем хороший сигнал к покупке. 2. В случае расхождения окончательным сигналом может стать пересечение линий K и D. При этом желательно , чтобы пересечение произошло уже после сигнала о развороте , поданного линией D . Такое пересечени е называется правосторонним. 3. Если линия K пересекла D в начале движения вверх (но не правосторонним пересечением ), а потом опять опустилась ниже её , это значит , что движение вверх не набрало достаточной силы , и возможно продолжение движения вниз . Обратн ая ситуация может быть ключом к возобновлению движения вверх. 4. Уровни 20 и 80 для определения перепроданности и перекупленности . Но не рекомендуется слишком поспешное вступление в сделку только на основании того , что линия K достигла уровня 80 или упала ниже 20. % K может ещё некоторое время продержаться на таких крайних уровнях , но это действительно сигнал о развороте тренда – иногда только очень ранний. Стандартно расчитывают линию %К на отрезке в 5 дней : , где C – текущая цена закрытия, L – самый низкий уровень за последние 5 дней , H – самый высокий уровень за последние 5 дней. , где CL – трёхдневная сумма (C-L), HL – трёхдневная сумма (H-L) . Построенные таким образом линии называют быстрыми. Скользящие средние. Скользящее среднее показывает среднее зн ачение цены за некоторый промежуток времени . При расчёте скользящего среднего производится математическое усреднение цены за данный период , который является характеристикой любой скользящей , называемый порядком . По мере изменения цены её среднее значение л ибо растёт , либо падает . Существует пять распространённых типов скользящих средних : простое (арифметическое ), экспоненциальное , треугольное , переменное и взвешенное . Скользящие средние можно рассчитывать для любого последовательного набора данных , включая цены открытия и закрытия , максимальную и минимальную , объём торговли или значения других индикаторов . Единственное , чем скользящие средние разных типов существенно отличаются друг от друга , это разными весовыми коэффициентами , которые присваиваются послед н им данным . В случае простого скользящего среднего все цены рассматриваемого периода имеют равный вес . Экспоненциальные и взвешенные скользящие средние делают более весомыми последние цены . Треугольные скользящие средние придают больший вес ценам в середин е периода . И , наконец , переменные скользящие средние изменяют весовые коэффициенты в зависимости от волатильности цен . Существуют особые списки рекомендуемых периодов и типов скользящих средних для применения к различным рынкам. Общий принцип сигналов сколь зящими средними формулируется так : если линия скользящей находится ниже ценового графика , то ценовой тренд является бычьим , а если выше , то тренд – медвежий ; при пересечении графика цены со скользящей средней ценовой тренд меняет направление . Иными словам и , скользящие средние представляют собой усложнённый вариант линий сопротивления и поддержки . Интерпретация скользящих средних индикаторов аналогична интерпретации ценовых скользящих средних : если индикатор поднимается выше своего скользящего среднего , зна ч ит , восходящее движение индикатора продолжится ; если он опускается ниже скользящего среднего , это означает продолжение его нисходящего движения . Для анализа , основанного на пересечениях скользящего среднего , особенно хорошо подходят такие индикаторы , как M ACD , ROC , индикатор темпа и стохастический осциллятор. Простое скользящее среднее ( SMA) . Простое , или арифметическое , скользящее среднее (рис .3.2) рассчитывается путём суммирования цен закрытия за определённое число единичных периодов с последующим деление м суммы на число периодов . В результате получается средняя цена за данный временной интервал и ценам каждого из дней присваивается равный вес. , где – цена закрытия , n – период расчёта. Экспоненциальное скользящее среднее ( EMA) . Экспоненциальное , или экспоненциально сглаженное , скользящее среднее (рис .3.3) определяе тся путём добавления к вчерашнему значению скользящего среднего определённой доли сегодняшней цены закрытия . В случае экспоненциальных скользящих средних больший вес имеют последние цены закрытия . Так , чтобы вычислить n %-ное EMA , сегодняшнюю цену закрытия умножают на n % и прибавляют полученную величину к вчерашнему значению EMA , умноженному на (100-n)%. Процентные значения можно преобразовать соответствующее число дней . Преобразование процентов в периоды производится по формуле : Формула для обратного преобразования такова : Взвешенное скользящее среднее ( WMA) . Во взвешенном (рис .3.4) последним данным присваивается больший вес , а более ранним – меньший . Она рассчитывается путём умножения каждой из цен закрытия в рассматриваемом ряду на определённый весовой коэффициент . Значение весового коэффициента определяется ко личеством дней в периоде расчёта скользящего среднего . , где Wi – вес i- го компонента (при линейной взвешенной W=i) . Треугольное скользящее среднее ( TMA) . В треугольной (рис .3.5) основной вес приходится на среднюю часть ценового ряда . Фактически , они представляют собой дважды сглаженные простые скользящие средние . Длина простых скользящих средних зависит от чётности или нечётности выбранного числа периодов . О перации для расчёта TMA таковы : 1. К числу периодов скользящего среднего добавляется 1. 2. Полученная сумма делится на 2. 3. Если результат вышел дробным , то он округляется его до целого. 4. Рассчитывается простое скользящее среднее цен закрытия с числ ом периодов , полученным по пункту 3. 5. Вновь используя значение , полученное по пункту 3, рассчитывается простое скользящее среднее скользящего среднего , рассчитанного по пункту 4. Переменное скользящее среднее ( VMA) . Переменное (рис . 3.6) – это экспонен циальное скользящее среднее , в котором параметр сглаживания , определяемый в процентах , регулируется автоматически , в зависимости от волатильности ценовых данных . Чем она выше , тем чувствительнее постоянная сглаживания , используемая для расчёта скользящего среднего . Чувствительность повышается за счёт присваивания большего веса текущим данным . Понятие переменного скользящего среднего ввёл Тушар Чанд в 1992 году . VMA рассчитывается следующим образом : , где С – цена закрытия, – вчерашнее скользящее среднее, VR – коэффициент волатильности , который обычно берётся из отн ошения Вертикального горизонтального фильтра к своей величине 12 периодов назад ; чем отношение выше , тем ярче выражен тренд и выше чувствительность скользящего среднего. Схождение /расхождение скользящих средних. Схождение /расхождение скользящих средних ( MACD) – это следующий за тенденцией динамический индикатор (рис .3.7, 3.8). Он показывает соотношение между двумя скользящими средними цены . Разработан Джеральдом Аппелем. MACD строится как разность между двумя экспоненциальными скользящими средними с периодами 12 и 26 дней . Чтобы чётко обозначить благоприятные моменты для покупки или продажи , на график MACD наносится так называемая сигнальная линия – 9-дневное экспоненциальное скользящее среднее индикатора. MACD наиболее эффективен в условиях , когда рынок колеблется с большой амплитудой в торговом коридоре . Чаще всего используемые сигналы MACD – пересечения , состояния перекупленности /перепроданности и расхождения . Покупать рекомендуется при пересечении лини ей индикатора линию своего скользящего среднего снизу вверх , а продавать – при пересечении индикатором сверху вниз линии скользящего среднего. Формула очень простая : . Индекс товарного канала. Индекс товарного канала ( CCI) измеряет отклонение цены бумаги от её среднестатистической цены (рис .3.9, 3.10). Высокие значения индекса указывают на то , что цена необы чно высока по сравнению со средней , а низкие – что она слишком занижена . CCI разработан Дональдом Ламбертом. Существуют два основных способа использования CCI : для поиска расхождений и в качестве индикатора перекупленности /перепроданности. 1. Расхождение образуется , когда цена достигает нового максимума , а CCI не удаётся подняться выше предыдущих максимумов . За этим классическим расхождением обычно следует ценовая коррекция. 2. CCI обычно колеблется в диапазоне 100. Значени я выше +100 говорят о состоянии перекупленности (и вероятности корректирующего спада ), а значения ниже – 100 - о состоянии перепроданности (и вероятности корректирующего подъёма ). Математическая формула для CCI выглядит следующим образом : , где , это типичная цена за данный период ; H – ма ксимальная цена за данны й период ; L – минимальная цена за данный период ; C – цена закрытия ; М – простое скользящее среднее М длиной n- периодов ; D – среднее отклонение , находится по формуле : Этапы вычисления CCI : 1.Вычисляется типичная цена (M) . 2.Находится n- периодное скользящее среднее типичных цен ( M) . 3.Вычитается полученное по п .2 з начение для текущего периода из типичных цен каждого из предшествующих n периодов. 4.Вычисляется n -периодное простое скользящее среднее абсолютных значений каждой из величин , полученных по п .3 ( D) . 5.Умножается D на 0,015. 6.Находится разность : М - М. 7.Вычисляется частное от деления значения по п .6 на значение по п .5. Параболическая система SAR . Параболическая систе ма времени /цены (рис .3.11) – это уникальная полная торговая система , она используется для установки скользящих стоп-приказов . Система превосходно определяет точки выхода из рынка . Продавать следует , когда цена опускается ниже линии SAR , а покупать – когда цена поднимается выше линии SAR . Эта система даёт большой допуск для противотрендовых отклонений цены в течение небольшого времени после открытия позиции , а затем постепенно , по мере истощения тренда , сужает границы , при пересечении которых отдаётся приказ о защитной остановке . Для выставления границ защитных остановок используется набор последовательно укорачивающихся экспоненциальных скользящих средних . Каждый раз , когда цена при изменении в направлении тренда достигает нового экстремального значения , ск о льзящее среднее для выставления границ защитных остановок меняется на более короткое . Эти экспоненциальные постоянные сглаживания , называемые факторами ускорения , изменяются от начального минимального значения 0,02 до максимума 0,2. При этом цена остановк и и разворота приближается к линии тренда . Таким образом , SAR следует за трендом до тех пор , пока не будет пересечён уровень SAR . Вычисления SAR начинаются заново при каждом новом сигнале . В день исходного сигнала SAR равняется экстремальной цене в направл ении тренда только что закрытой позиции . Затем SAR настраивается с помощью фактора ускорения в ожидаемом направлении нового тренда. При поступлении нового сигнала к покупке исходная цена SAR равна минимальной в течение предыдущей , только что закрытой корот кой позиции . На второй день и далее SAR изменяется следующим образом : , где - это цена защитной продажи для открытой длинной позиции ; - это предыдущего периода ; AF – это фактор ускорения , его значение 0,02 и увеличивается всегда , ко гда цена достигает максимума с момента открытия длинной позиции ; в периоды , когда цена не достигает максимума , AF не изменяется ; H – это новый максимум цены с момента открытия текущей длинной позиции. При поступлении нового сигнала к короткой продаже исход ная цена SAR равна максимальной цене в течение только что закрытой длинной позиции . На другой день SAR изменяется следующим образом : , где - это цена защитной продажи для открытой длинной позиции ; - это предыдущего периода ; AF – это фактор ускорения , его значение 0,02 и увеличивается всегда , когда цена достигает минимума с момента открытия короткой позиции ; в периоды , когда цена не достигает минимума , AF не изменяется ; L – это новый минимум цены с момента открытия текущей короткой позиции. Для открытой длинной или короткой позиции цена SAR должна находится на границах или вне интервала между экстремальными значениями цены дву х последних периодов . Если открыта длинная позиция и SAR выше минимумов двух последних периодов , то SAR нужно приравнять к наименьшему из этих двух минимумов . Если открыта короткая позиция и SAR ниже максимумов двух последних периодов , то SAR нужно приравн ять к наибольшему из этих двух максимумов. Система направленного движения. Система направленного движения ( DMS) помогает определить наличие ценовой тенденции (рис .3.12), в его основе лежит фильтрация по темпам изменения цены . С помощью экспоненциальных скользящих средних и отношений система направленного движения приводит значения максимумов , минимумов и цен закрытия к единому масштабу (от 0 до 100). Направленное движение ( DM) определяется как наибольшая часть ценового интервала текущего периода , лежащая вне границ ценового интервала предыдущего периода. Простейший метод торговли на основе системы направленного движения предполагает сравнение двух индикаторов направленности : 14-дневного + DI и 14-дневного – DI. Для этого либо графики индикаторов наносятся один на другой , либо +DI вычитается из – DI . Рекомендуется покупать , если + DI поднимается выше – DI, и продавать , когда + DI опускается ниже – DI. Эти простые торговые правила дополняются и “правилом экстремаль ных точек” . Оно служит для устранения ложных сигналов и уменьшения числа заключаемых сделок . Согласно принципу экстремальных точек , в день пересечения + DI и – DI нужно отметить “экстремальную точку” . Если + DI поднимается выше – DI, этой точкой является макси мальная цена дня пересечения . Если + DI опускается ниже – DI, эта точка – минимальная цена дня пересечения . Экстремальная точка затем используется как уровень вхождения в рынок . Так , после сигнала к покупке ( + DI поднялся выше – DI) нужно дождаться , когда цена поднимется выше экстремальной точки (максимум в день пересечения + DI и – DI), и лишь после этого покупать . Если же цене не удаётся преодолеть уровень экстремальной точки , следует сохранять короткую позицию . Система наиболее эффективна для бумаг с высоким индексом выбора товаров (CSI>25), если CSI<20 , от использования системы лучше отказаться. DMS расчитывается следующим образом : Сначала находится положительное (+ DM) и отрицательное ( -DM) направленное движение : + DM=H-H p, -DM=L-L p , где H – максимальная цена текущего периода, H p – максимальная цена предыдущего периода, L – минимальная цена текущего периода, L p – минимальная цена предыдущего периода, Меньшее из абсолютных значений + DM и -DM приравнивается к нулю . Затем определяет ся истинный интервал ( TR) как наибольшее абсолютное значение следующих трёх величин : TR=H-L; TR=H-C p; TR=L-C p , где C p – это цена закрытия предыдущего периода ; После этого рассчитываются экспоненциальные скользящие средние значений +DM, -DM, TR и вычисляютс я индикаторы положительного направления (+ DI ) и отрицательного направления ( -DI ): ; . Индекс относительной силы. Индекс относительной силы ( RSI) – один из самых известных и популярных осцилляторов (рис .3.13, 3.14). Его ввёл Уэллс Уайлдер в 1978 году . RS I является численным выражением темпов изменений цены закрытия . Название «индекс относительной силы» не вполне удачно , поскольку RSI показывает не относительную силу двух сравниваемых бумаг , а внутреннюю силу одной бумаги . RSI – это следующий за ценами ос циллятор , который колеблется в диапазоне от 0 до 100. Лучше всего он работает , достигая области экстремумов – это линии на уровне 30 и 70. Область ниже 30 является зоной перепроданности , а выше 70 – зоной перекупленности . Уайлдер описывает пять способов п р именения RSI для анализа : 1.Вершины и основания – вершины RSI формируются выше 70, а основания ниже 30, причём они обычно опережают образование вершин и оснований на ценовом графике. 2.Графические модели – RSI часто образует графические модели , такие как « голова и плечи» или «треугольники» , которые на ценовом графике могут и не обозначиться. 3.Неудавшийся размах (прорыв уровня поддержки или сопротивления ) – имеет место , когда RSI поднимается выше предыдущего максимума (пика ) или опускается ниже предыдущего минимума (впадины ). 4.Уровни поддержки и сопротивления – на графике RSI они иногда проступают даже отчётливее , чем на ценовом. 5.Расхождения – они образуются , когда цена достигает нового максимума (минимума ), но он не подтверждается новым максимумом (миним умом ) на графике RSI . При этом происходит коррекция цен в направлении движения RSI . Для вычисления RSI используется формула : , а , где AU – среднее значение цен , закрывшихся выше предыдущих за n- дней ; AD – среднее значение цен , закрывшихся ниже предыдущих за n- дней ; n – период расчёта осциллятора. Вертикальный горизонтальный фильтр. Вертикальный горизонтальный фильтр ( VHF ) показывает , в какой фазе находится рынок : в фазе направленного движения или застоя . Его впервые описал Адам Уайт в 1991 год у. Движется ли рынок сейчас направленно или находится в торговом коридоре – это главнейшая дилемма технического анализа . Индикаторы , следующие за тенденцией , такие как MACD и скользящие средние , превосходно работают на рынках с ярко выраженной направленнос тью , но в условиях торгового коридора (застоя ) они дают множество ложных сигналов . С другой стороны , осцилляторы , такие как RSI и стохастический , очень эффективны , когда цены колеблются в торговом коридоре , но почти всегда дают преждевременные сигналы к за крытию позиций в периоды устойчивых трендов . VHF используется для определения степени направленности цен (рис .2.19), чтобы помочь аналитику в выборе соответствующих индикаторов. Существует три способа интерпретации индикатора : 1.Можно использовать сами зна чения фильтра для определения степени направленности цен . Чем он выше , тем устойчивее тенденция , и значит более уместно полагаться на индикаторы , следующие за тенденцией. 2.Направление его движения позволяет определить , развивается ли фаза направленного дв ижения или застоя . Рост индикатора означает развитие тренда , а падение указывает на возможное вступление рынка в фазу застоя. 3.Можно его использовать как индикатор противоположного мнения . Если значения высоки – ждите вступления рынка в период застоя , а если низки – ждите начала тренда. Для расчёта индикатора сначала надо определить высшую цену закрытия и низшую цену закрытия за выбранный период времени . Затем следует вычесть низшую цену закрытия из высшей цены закрытия . Абсолютное значение этой разности является числителем в формуле . Чтобы найти знаменатель , вычисляют разности между каждой ценой закрытия и ценой закрытия предыдущего дня для всего периода , а затем складывают абсолютные значения всех полученных разностей . Результат получают из отношения на й денных числителя и знаменателя. , где - высшая цена закрытия за выбранный период времени ; - низшая цена закрытия за выбранный период ; - цена закрытия этого дня ; - цена закрытия предыдущего дня. рисунок 2.19. Вертикальный горизонтальный фильтр ( VHF). Индекс отрицательного объёма. При построении индекса отрицательного объёма ( NVI) учитываются только дни , когда объём торгов уменьшается по сравнению с предыдущим днём . Интерпретация индекса (рис .2.20) основана на пре дположении , что в дни роста объёма на рынке активно действуют несведущие инвесторы , подверженные влиянию толпы . Напротив , в дни падения объёма позиции без лишнего шума занимают профессионалы. Текущее значение сравнивается со среднегодовым скользящим средн им . Если он больше среднегодового , значит действует растущий тренд и рост цен будет продолжен , вероятность бычьего рынка составляет 95%. Если ниже среднегодового , то налицо падающий тренд и , вероятно , цены упадут ещё ниже . Хотя здесь вероятность медвежьег о рынка составляет только 50%. Таким образом , индекса отрицательного объёма более ценен как индикатор бычьего рынка. Расчёт индекса таков : Если сегодняшний объём меньше вчерашнего , то , где С – сегодняшняя цена закрытия , - вчерашняя цена закрытия , - вчерашний NVI . Если сегодняшний объём больше или равен вчерашнему , то . рисунок 2.20. Индекс отрицательного объёма (NVI) . Средний истинный диапазон. Средний истинный диапазон (ATR) – это показатель волатильности рынка , применяется как составляющая многих других индикаторов и торговых систем (рис .2.21). Введён Уэллсом Уа йлдером . Он заметил , что ATR часто достигает высоких значений в основаниях рынка после стремительного падения цен , вызванного паническими продажами . Низкие значения индикатора часто соответствуют продолжительным периодам горизонтального движения , которые н аблюдаются на вершинах рынка и во время консолидации . Индикатор можно интерпретировать по тем же правилам , что и другие индикаторы волатильности : формированию важных рыночных вершин соответствует высокая волатильность , а образование важных оснований обыч н о происходит спокойнее , так как инвесторы не рассчитывают на серьёзную прибыль. Истинный диапазон есть наибольшая из следующих трёх величин : 1.Разность между сегодняшними максимумом и минимумом. 2.Разность между вчерашней ценой закрытия и сегодняшним макси мумом. 3.Разность между вчерашней ценой закрытия и сегодняшним минимумом. Индикатор ATR представляет собой скользящее среднее значений истинного диапазона. рисунок 2.2 1 . Средний истинный диапазон ( ATR) . Полосы Боллинджера. Границы полос Боллинджера ( BB) строятся на расстояниях от кривой скользящего среднего , равных определённому числу стандартных отклонений (рис .2.22). Поскольку величина стандартного отклонения зависит от волатильности , полосы сам и регулируют свою ширину : она увеличивается , когда рынок неустойчив , и уменьшается в более стабильные периоды. Полосы обычно наносятся на ценовой график , но могут наносится и на график индикатора . Дальнейшая интерпретация относится к полосам наносящимся на ценовой график . Она основана на том , что ценам свойственно оставаться в пределах верхней и нижней границ полосы . Отличительной особенностью полос является их переменная ширина , обусловленная волатильностью цен . В периоды значительных ценовых изменений по л осы расширяются , давая простор ценам . В периоды застоя они сужаются , удерживая цены в пределах своих границ. Разработчик , Джон Боллинджер , отмечает следующие особенности полос : 1.Резкие изменения цен обычно происходят после сужения полосы , соответствующего снижению волатильности. 2.Если цены выходят за пределы полосы , следует ожидать продолжения текущей тенденции. 3.Если за пиками и впадинами за пределами полосы следуют пики и впадины внутри полосы , возможен разворот тренда. 4.Движение цен , начавшееся от од ной из границ полосы , обычно достигает противоположной границы . Последнее наблюдение полезно для прогнозирования ценовых ориентиров. Полосы Боллинджера формируются из трёх линий . Средняя линия – это простое n -периодное скользящее среднее . Верхняя (и нижняя ) линии – это та же средняя , но смещённые вверх (вниз ) на определённое число стандартных отклонений . Формула для расчёта крайних линий выглядит так : , где D – число стандартных отклонений ; MA n – n-период ное скользящее среднее ; n – период расчёта. рисунок 2.22. Полосы Боллинджера ( BB) . Балансовый объём. Балансовый объём (OBV) – это динамический индика тор , соотносящий объём торгов и изменение цены (рис . 2.23). Балансовый объём представляет собой нарастающую сумму значений объёма торгов . Он показывает , вкладываются ли средства инвесторов в ценную бумагу или выводятся из неё . Если цена закрытия выше преды дущей , то весь дневной объём считается положительным . Если цена закрытия ниже предыдущей – весь дневной объём считается отрицательным. Интерпретация индикатора основана на принципе , что его изменения опережают ценовые . Согласно этому принципу , повышение ба лансового объёма свидетельствует о том , что в ценную бумагу вкладывают средства профессионалы . Когда позднее и широкая публика начинает вкладываться в эту бумагу , и цена , и показания индикатора начинают стремительно расти . Если цена опережает индикатор в с воём движении , возникает “отсутствие подтверждения” . Оно может наблюдаться на вершине бычьего рынка (когда цена растёт без соответствующего роста балансового объёма или опережая его ) или в основании медвежьего рынка (когда цена падает без соответствующего уменьшения объёма или опережая его ). О восходящей тенденции можно говорить , если каждый новый пик выше предыдущего , и каждая новая впадина выше предыдущей . А нисходящая тенденция предполагает последовательное понижение пиков и впадин . Когда индикатор движе тся в горизонтальном коридоре , не образуя последовательно повышающихся или понижающихся пиков и впадин – это неопределённая тенденция . Если тенденция установилась , она остаётся в силе до момента перелома . Перелом может произойти двумя способами . В первом она меняется с восходящей на нисходящую , или с нисходящей на восходящую . Во втором случае перелома индикатор переходит в неопределённую тенденцию и остаётся таковой более трёх дней . Когда тенденция меняется на восходящую или нисходящую , происходит «прорыв » . Поскльку прорывы индикатора предшествуют ценовым прорывам , следует покупать при прорывах вверх и продавать при прорывах вниз . Идти за рынком нужно до тех пор , пока направление тренда не изменится (что было объяснено выше ). Этот метод интерпретации индика тора предназначен для торговли на краткосрочных циклах и требует быстрых и решительных действий. Индикатор определяют путём добавления дневного объёма торгов к накопленному значению , если цена закрытия бумаги выше предыдущей , и путём вычитания дневного объ ёма , если она ниже предыдущей. Формула записывается следующим образом : , где C – цена закрытия сегодня ; С р – цена закрытия вчера ; - абсолютная величина разности между двумя ценами закрытия ; V – оборот сегодня. Упрощённый расчёт OBV выглядит следующим образом : · Если цена закрытия выше вчерашней : OBV=вчерашний OBV + сегодняшний о бъём. · Если цена закрытия ниже вчерашней : OBV=вчерашний OBV - сегодняшний объём. · Если цена закрытия равна вчерашней : OBV=вчерашний OBV. рисунок 2.2 3 . Балансовый объём ( OBV). Накопление /распределение Уильямса. Накопление /распределение Уильямса ( WA/D) – это взвешенныё по обороту индикатор темпов изменения цены (рис .2.24). Термин «накопление» используется для обозначения рынка , контролируемого покупателями , а «распределение» означает , что рынок контр олируют продавцы . Индикатор измеряет давление покупки и продажи , вычисляя соотношение между количеством пунктов , которые рынок прошёл от цены открытия к закрытию , и полным дневным интервалом цен . В качестве торговых сигналов индикатора рекомендуется испол ь зовать расхождения : · Если цена достигает нового максимума , а индикатору не удаётся достичь нового максимума , значит , происходит распределение бумаги . Это – сигнал к продаже. · Если цена достигает нового минимума , а индикатору не удаётся достичь нового м инимума , значит , происходит накопление бумаги . Это – сигнал к покупке. Математически формула WA/D записывается так : , где C - цена закрытия , O – цена открыт ия , H – максимальная цена , L – минимальная цена , V – оборот , n – период расчёта. рисунок 2.24. Накопление /распределение Уильямса ( WA/D). Процентный диапазон Уильямса. Процентный диапазон Уильямса (% R) – это динамический индикатор , определяющий состояния перекупленности /перепроданности и похож на стохастический осциллятор (рис .2.25). Разница состоит лишь в том , что % R имеет перевёрнутую шкалу , а стохастик строится с использованием внутреннего сглажива ния . Значения индикатора в диапазоне от – 90 до – 100% указывают на состояние перепроданности , а значения от 0 до – 10% говорят о том , что рынок перекуплен. По общему для всех индикаторов перекупленности /перепроданности правилу , действовать по их сигналам луч ше всего , дождавшись поворота цен в соответствующем направлении . Если процентный диапазон указывает на состояние перекупленности , то прежде чем продавать бумагу , разумно дождаться поворота цен вниз . Нередко индикатор в течение длительного времени остаётся в состоянии перекупленности /перепроданности , в то время как цена бумаги продолжает расти /падать . У него есть любопытная способность предвосхищать ценовые развороты . Он почти всегда образует пик и поворачивает вниз за несколько дней до того , как цена бума г и достигает пика и поворачивает вниз . Точно также индикатор обычно образует впадину и поворачивает вверх за несколько дней до поворота цен вверх. Формула расчёта выглядит так : , где С – цена закрытия сегодня , HH – максимальная цена за n периодов, LL – минимальная цена за n периодов. рисунок 2.25. Процентный диапазон Уильямса ( %R). Волатильность Чайкина. Индикатор волатильности Чайкина (рис .2.26) учитывает изменения спрэда между максимальной и минимальной ценами . Определяет величину волатильности на основе ширины диапазона между максимумом и минимумом. Существует два способа интерпретации этого показателя волатильности . В первом случае исходят из того , что образование рыночных вершин сопровождается повышенной волатильностью , а завершающим стадиям формирования рыночных оснований сопутствует понижение волатильности . Согласно второму способу интерпретации (п о Чайкину ), рост индикатора за относительное время указывает на приближение цен к основанию , а падение волатильности в течение более длительного периода означает близость вершины . Полагаться только на этот индикатор без подтверждения каким-либо другим , нап р имер , скользящих средних или системы торговых полос , не рекомендуется. рисунок 2.26. Волатильность Чайкина. Формула для расчёта выглядит так : , где - экспоненциальное скользящее среднее разности максимума и минимума ; - экспоненциальное скользящее среднее разности максимума и минимума n периодов назад. Индекс денежных потоков. Индекс денежных пото ков ( MFI) – это динамический индикатор (рис .2.27), показывающий интенсивность , с которой деньги вкладываются в ценную бумагу или выводятся из неё . Он схож с RSI , но в отличие от него учитывает не только ценовые данные , а и объём. При анализе индекса надо у читывать : · Расхождения между индикатором и движением цен . Если цены растут , а он падает (или наоборот ), то велика вероятность разворота цен. · Значения индикатора выше 80 и ниже 20 сигнализируют соответственно о потенциальной вершине и основании рынка. Расчёт MFI состоит из нескольких этапов : , где P t – типичная цена ; Денежный поток = Если сегодняшняя типичная цена больше вчерашней , то денежный поток считается положительным . Если меньше – то поток отрицательный . Положительный денежный поток ( PMF) – это сумма значений положительных д енежных потоков за выбранное число периодов . Отрицательный денежный поток ( NMF) – это сумма значений отрицательных денежных потоков. , где MR – денежное отнош ение ; . рисунок 2.27. Индекс денежных потоков ( MFI) . Лёгкость движения. Индикатор лёгкости движения ( EMV) соотносит изменение цен с объёмом торгов и показывает , какой объём необходим для движения цен (рис .2.28). Индикатор принимает высокие значения , когда цены растут при малом объёме . Если цены неподвижны или для их движения требуется большой об ъём , то индикатор близок к нулю . Сигналом к покупке является пересечение индикатором нулевого уровня снизу вверх . Это означает , что цены с большей лёгкостью движутся вверх . Сигнал к продаже возникает , когда он опускается ниже нуля , что указывает на лёгкос т ь движения цены вниз. рисунок 2.2 8 . Лёгкость движения ( EMV) . Расчёт ЕМ V начинается с определения смещения средней точки (ММ ): , где - вчерашний максимум , - вчерашний минимум ; H – максимум сегодня , L – минимум сегодня. Затем вычисляется объёмный коэффициент ( BR) : ; . Далее EMV обычно сглаживают с помощью скользящего среднего. Индекс масс ы. Индекс массы (MI) предназначен для выявления разворотов тренда на основе изменений ширины диапазона между максимальной и минимальной ценами (рис .2.29). Если диапазон расширяется , то индекс увеличивается , если сужается – он уме ньшается. Важнейшим сигналом индикатора следует считать особую модель , образуемую индикатором и называемую «разворотный горб» . Он образуется , когда 25-периодный Индекс массы сначала поднимается выше 27, а потом опускается ниже 26,5. В этом случае вероятен разворот цен , причём независимо от общего характера тренда . Для определения сигнала , к покупке или к продаже , подаваемого разворотным горбом , часто используют 9-периодное экспоненциальное скользящее среднее цен . При образовании разворотного горба следует п окупать , если скользящее среднее падает (в расчёте на разворот ), и продавать – если оно растёт. рисунок 2.29. Индекс массы ( MI) . Для расчёта индекса массы используют формулу : , где - 9-дневное экспоненциальное скользящее среднее разности максимальной и минимальной цен ; - 9-дневное экспоненциальное скользящее среднее от расчитанного ранее . Скорость изменения цены. Индикатор скорости изменения цены (ROC) показывает разность между текущей ценой и ценой n периодов назад . Может быть выра жена или в пунктах , или в процентах (рис .2.30). Индикатор темпа отражает зависимость между теми же величинами , но не в виде разности , а в виде отношения. Поскольку цены движутся вверх и вниз циклически , волнообразно . И это циклическое движение является сле дствием изменения ожиданий инвесторов , борьбы быков и медведей за контроль над ценами . Индикатор скорости как осциллятор отражает это волнообразное движение , измеряя величину ценового изменения за определённый период . Если цены растут , он также растёт ; есл и цен ы падают – падает вместе с ними . Чем больше ценовое изменение , тем сильнее меняется индикаор . Наиболее распространены периоды расчёта в 12 и 25 дней , которые применяются в краткосрочной и среднесрочной торговле . 12-дневный ROC – превосходный краткоср очный и среднесрочный индикатор перекупленности /перепроданности . Чем он выше , тем более перекуплен рынок ; чем индикатор ниже , тем выше вероятность подъёма . Но , как и при использовании всех прочих индикаторов перекупленности /перепроданности , не следует спе ш ить с открытием позиций до тех пор , пока сам рынок не сменит направление движения (то есть повернёт вверх или вниз ). Рынок , кажущийся перекупленным , может оставаться таковым в течение некоторого времени . Вообще , состояния крайней перекупленности /перепрода н ности обычно предполагают продолжение текущей тенденции . В характерных для 12-дневного ROC очень регулярных колебаниях прослеживается ярко выраженная цикличность . Поэтому изучение предыдущих циклов индикатора , и соотнесение их с текущей динамикой рынка , за частую позволяет предвосхищать изменения цен. Формула для расчёта индикатора в процентах выглядит так : , где С – цена закрытия сегодня , - цена закрытия n периодов назад. рисунок 2.30. Скорость изменения цены ( ROC). Темп. Индикатор темпа (М ) измеряет величину изменения цены бумаги за определённый период (рис .2.31). Интерпретация индикатора идентична интерпретации индикатора Скорости изменения цены . Они оба показывают скорость изменения цены бумаги , но первый – через отношение , а второй – в виде разности. Существует два основных способа использования индикатора темпа : · В качестве осциллятора , следующего за тенденцией , аналогично MACD . Тогда сигнал к пок упке возникает , если индикатор образует впадину и начинает расти ; а сигнал к продаже – когда он достигает пика и поворачивает вниз . Для более точного определения моментов разворота индикатора можно использовать его короткое скользящее среднее . Крайне высо к ие или низкие (по сравнению с прошлыми ) значения темпа предполагают продолжение текущей тенденции . Так , если индикатор достигает крайне высоких значений и затем поворачивает вниз , следует ожидать дальнейшего роста цен . Но в любом случае с открытием (или з а крытием ) позиции не нужно спешить до тех пор , пока цены не подтвердят сигнал индикатора. · В качестве опережающего индикатора . Этот способ основан на предположении о том , что заключительная фаза восходящей тенденции обычно сопровождается стремительным рос том цен (так как все верят в его продолжение ), а окончание медвежьего рынка – их резким падением (так как все стремятся выйти из рынка ). Именно так нередко и происходит , но это слишком широкое обобщение . Приближение рынка к вершине сопровождается резким с к ачком индикатора . Затем он начинает падать , в то время как цены продолжают расти или движутся горизонтально . По аналогии , в основании рынка индикатор резко падает , а затем поворачивает вверх задолго до начала роста цен . В обоих случаях образуются расхожде н ия между индикатором и ценами. Формула индикатора довольно проста : , где С - цена закрытия сегодня, - цена закрытия n периодов назад. рисунок 2.31. Темп. Тренд цены и объёма. Тренд цены и объёма (PVT), как и индикатор Балансового объёма (OBV ) пр едставляет собой нарастающую сумму значений объёма торгов (рис .2.32), рассчитываемую с учётом изменений цен закрытия . Но , в отличие от Балансового объёма , когда к значению индикатора прибавляется (или вычитается ) весь дневной объём при соответствующем изм енении цены , при построении PVT к текущему значению прибавляется или вычитается из него только часть дневного объёма . Какая именно часть добавляется к индикатору PVT , определяется величиной изменения цены относительно цены закрытия предыдущего дня. Интерпр етация индикатора Тренда цены и объёма схожа с интерпретацией балансового объёма . Утверждается , что он точнее показывает динамику объёма торгов . Это связано с тем , что к значению OBV добавляется одна и та же величина объёма вне зависимости от того , закрыла сь ли бумага выше на долю пункта или вдвое возросла в цене . В случае же PVT к текущему накопленному значению добавляется небольшая доля объёма , если относительное изменение цены невелико . Если же цена изменилась существенно , к значению индикатора добавляет ся значительная доля объёма. Формула для расчёта выглядит таким образом : , где С - цена закрытия сегодня ; - цена закрытия вчера ; - вчерашний PVT ; V – объём. рисунок 2.32. Тренд цены и объёма ( PVT). Глава 3. Применение отдельных индикаторов технического анализа для работы на фондовом рынке. В этой главе будет рассмотрено применение технического анализа на основе простейших механических торговых систем . Механическими торговые системы названы , потому что в них сигналы к покупке /продаже применяются только в том случае , когда эти с игналы подаёт индикатор . Простейшими называются из-за использования сигналов только одного и не оптимизированного индикатора . Мною проанализированы одни из самых известных и популярных индикаторов , но выбор именно этих индикаторов обоснован ещё и возможно с тью получения однозначных сигналов к покупке или к продаже . Главный критерий выбора в том , что этими индикаторами может воспользоваться любой частный инвестор. Общий анализ применения проводился по сводным таблицам 3.1 и 3.2. Все расчёты проведены на осно ве результатов торгов акциями РАО ЕЭС на ММВБ с 1 марта 1999 года по 1 марта 2001 года . Эта бумага использована как одна из самых ликвидных на российском фондовом рынке . Для упрощения расчётов комиссионные сборы биржи , брокера и депозитария не учитывались. Во всех случаях инвестировано 1000 рублей , на которые покупается любое целое число акций . Чтобы оценить эффективность применения индикаторов и учесть фактор времени , рассчитывались два динамических метода оценки инвестиций : чистой современной стоимости и внутренней нормы доходности . Чистая современная стоимость ( NPV) представляет собой способ оценки инвестиционных затрат и будущих доходов , выраженных в скорректированной к началу реализации денежной величине . Поскольку в этом конкретном случае есть лишь о дно вложение и одно поступление за весь период , то чистую современную стоимость можно вычислять по упрощённой формуле : , где I o – сумма инвестиций 1 марта 19 99 года ; CF – полный капитал на 1 марта 2001 года ; – половина средневзвешенной по дням ставки рефинансирования ЦБ , которая за период с 1 марта 1999г . по 1 ма рта 2001г . составила : , где r – ставка рефинансирования ЦБ ; f – количество дней , когда ставка действовала ; – средневзвешенная ставка рефинансирования. Половина средневзвешенной ставки рефинансирования ЦБ : (годовых ). Средневзвешенная ставка рефинансирования ЦБ использована как средняя цена денег за период , а половина ставки – как доходность безрисковых вложений . Выражение в знаменателе дроби возведено во вторую степень , потому что это количество лет . Интерпретация NP V такая : при NPV>0 инвестиции окупаются , приносят прибыль согласно заданному стандарту и обеспечивают получение дохода , равного NPV; при NPV<0 заданная норма прибыли не обеспечивается и инвестиции убыточны ; при NPV=0 инвестиции только окупаются , но не прин осят дохода. Внутренняя норма доходности ( IRR) – это процентная ставка , при которой чистая современная стоимость ( NPV) инвестиций равна нулю. Иначе говоря , какой должна быть расчётная процентная ставка для вложения , чтобы капитализация получаемого дохода о беспечила лишь окупаемость . В данном упрощённом случае формула выглядит таким образом : . Уравнение решается относительно IRR методом итераций . Здесь была испол ьзована встроенная функция ЧИСТВНДОХ табличного процессора « Excel 97» с объявленной точностью вычислений до 0,000001 процента . Интерпретация внутренней нормы доходности состоит в том , что её сравнивают с процентом по доходам для безрисковых вложений . Если IRR больше процента для безрисковых вложений , то инвестиции обеспечивают положительную чистую современную стоимость . Если IRR меньше , то затраты превышают доходы и вложения убыточны. Результаты применения каждого индикатора по отдельным сделкам приводятся в таблицах 3.1.-3.14, в которых есть следующие данные : · В графе «дата покупки» записывается дата , когда индикатор даёт сигнал к покупке , а в графе «дата продажи» – когда есть , соответственно , сигнал к продаже . Цены в обоих случаях берутся на момент закр ытия соответствующего дня . · В графе «количество акций» приводится целое число акций , которое можно купить на сумму полного капитала заработанного от предыдущих сделок . · Размер капитала записан в соответствующей графе и вычисляется путём сложения пре дшествующего значения полного капитала с доходом от последней сделки , который может быть положительным или отрицательным . · В графе «остаток денег» записывается сумма , оставшаяся от полного капитала при покупке целого числа акций . Эта цифра приводится сп равочно и не участвует в расчётах . · Размер дохода , который записан в соответствующей графе , определяется как разность цены продажи и цены покупки умноженной на количество купленных акций . Некоторые одинаковые индикаторы , но с разными периодами расчёта, также сравнивались между собой по доходности. Затем проведён анализ по применению индикаторов на различных трендах (табл . 3.3 и 3.4) для выявления наиболее прибыльных (на бычьих и боковых трендах ) и наименее убыточных (на медвежьих трендах ) из них . На осн ове анализа составлена Система-максимум , которая состоит из максимальных значений по трендам , и с которой сравниваются индикаторы . Выбраны тренды , продолжительностью не менее одного месяца и не более полугода . Они выделены на графиках дневных цен (рис .3.1 -3.14) и обозначены цифрами и значками : · «бык» – растущий (бычий ) рынок , тренды № 2, 5, 7, 9; · «медведь» – падающий (медвежий ) рынок , тренды № 3, 6, 8; · «стрелка вправо» – боковой тренд , интервалы № 1, 4. Стрелками «вверх» обозначены дни покупки , а ст релками «вниз» – дни продажи . Периоды расчёта индикаторов применяются в соответствии с числовой последовательностью Фибоначчи или близкие к ней , но при условии , что период расчёта индикатора можно менять или он не был установлен разработчиком. Таблица 3. 1. Результаты применения индикаторов Показатель SMA (5+8) EMA (5+8) WeMA (5+8) TMA (5+8) WaMA (5+8) MACD-9 MACD-13 Сделок всего 26 11 22 28 5 16 13 Из них прибыльных 14 6 12 14 3 6 6 Доля прибыльных 53,85% 54,55% 54,55% 50,00% 60,00% 37,50% 46,15% Полный капитал к вложенному 580,02% 557,90% 555,26% 620,12% 443,18% 339,24% 398,39% Максим . прибыль по 1 сделке 2286,18 1953,17 1475,87 2178,54 3067,11 1783,10 1550,50 Максим . убыток по 1 сделке -1297,76 -488,51 -557,78 -639,32 -507,43 -914,25 -774,89 Прибыль всего 8339,67 5982,98 6749,89 8058,44 4032,19 6251,44 5579,28 Убыток всего -3539,47 -1403,98 -2197,32 -2857,26 -600,43 -3859,06 -2595,41 Средн.доход на 1 прибыльную сделку 595,69 997,16 562,49 575,60 1344,06 1041,91 929,88 Ср едн.убыток на 1 убыточную сделку -294,96 -280,80 -219,73 -204,09 -300,22 -385,91 -370,77 IRR 140,55% 135,92% 135,36% 148,71% 110,30% 84,03% 99,41% NPV 2949,299 2798,69 2780,69 3222,32 2017,538 1309,84 1712,58 Таблица 3.2. Результаты применения индикат оров Показатель CCI-8 CCI-14 Parabo-lik SAR DMS-14 RSI-9 RSI-14 Stocha-stic Сделок всего 62 43 17 11 38 27 53 Из них прибыльных 32 23 8 6 15 11 27 Доля прибыльных 51,61% 53,49% 47,06% 54,55% 39,47% 40,74% 50,94% Полный капитал к вложенному 372,48% 336,85% 497,77% 354,90% 367,25% 462,49% 329,10% Максим . прибыль по 1 сделке 784,98 853,01 1650,70 1351,06 1637,11 1090,91 876,29 Максим . убыток по 1 сделке -584,75 -503,14 -683,34 -373,44 -545,93 -385,51 -668,75 Прибыль всего 8051,00 5827,50 5941,84 3431,52 5925,30 5246,18 6728,42 Убыток всего -5326,15 -3459,01 -1964,18 -882,49 -3252,79 -1621,26 -4191,42 Средн.доход на 1 прибыльную сделку 251,59 253,37 742,73 571,92 395,02 476,93 249,20 Средн.убыток на 1 убыточную сделку -177,54 -172,95 -218,24 -176,50 -141,43 -101,33 -161,21 IRR 92,83% 83,38% 122,86% 88,23% 91,47% 114,83% 81,26% NPV 1536,21 1293,58 2389,24 1416,50 1500,58 2149,06 1240,82 Таблица 3.3. Результаты приме нения индикаторов на различных трендах № тренда по порядку SMA (5+8) EMA (5+8) WeMA (5+8) TMA (5+8) MACD-9 MACD-13 CCI-8 1(боковой ) 56,17 -14,34 22,06 40,73 -14,34 -14,34 55,72 2(бычий ) 636,73 537,89 567,39 691,60 740,30 774,56 941,79 3(медвежий ) -297,72 -34,98 -248,99 -288,05 -203,47 -288,43 -338,74 4(боковой ) 104,56 197,34 -27,33 150,64 374,26 286,88 -69,35 5(бычий ) 3718,59 3226,32 3019,45 3258,62 2617,29 2439,89 2378,89 6(медвежий ) 492,15 -632,09 462,55 442,57 -956,41 -833,69 240,98 7(бычий ) 1191,90 799,20 1163,50 863,52 1083,31 979,39 1214,84 8(медвежий ) -2302,99 -264,96 -1331,72 -858,80 -1549,24 -1066,54 -2053,75 9(бычий ) 1250,75 690,63 1086,62 1080,08 541,25 650,41 408,73 Таблица 3.4. Результаты применения инд икаторов на различных трендах № тренда по порядку CCI-14 Parabo-lik SAR RSI-9 RSI-14 Stochas-tic Система-максимум 1(боковой ) 8,48 -192,66 5,93 -231,32 -40,56 56,17 2(бычий ) 464,16 639,01 571,62 577,17 758,84 941,79 3(медвежий ) -163,65 -40,19 -186,58 -43,94 -149,66 -34,98 4(боковой ) 86,27 40,12 -19,20 19,16 -29,65 374,26 5(бычий ) 2725,06 3146,92 2634,68 2093,91 2465,06 3718,59 6(медвежий ) -128,53 -21,27 -98,89 258,49 148,30 492,15 7(бычий ) 677,72 1047,99 651,29 1278,32 1570,95 1570,95 8( медвежий ) -1499,44 -1560,52 -1044,58 -625,28 -2510,43 -264,96 9(бычий ) 189,87 928,30 158,24 276,03 294,81 1250,75 3.1.Стохастический осциллятор. Стохастический осциллятор был подробно описан выше (с м . раздел 2.10), а здесь будет рассмотрено только его применение на конкретном временном интервале . Мною использованы 5-дневный период для линии %К и 3-дневный для линии % D по дневным ценам закрытия. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) нахо дятся в таблице 3.5. Сигналами индикатора , использованными для покупки , было : · пересечение линией %К (сплошная ) линии % D (пунктирная ) снизу вверх , если линия %К не находится в зоне перекупленности /перепроданности ; · пересечение линией %К границы переп роданности (20 по шкале индикатора ) снизу вверх. Сигналами индикатора , использованными для продажи , было : · пересечение линией %К (сплошная ) линии % D (пунктирная ) сверху вниз , если линия %К не находится в зоне перекупленности /перепроданности ; · пересеч ение линией %К границы перекупленности (80 по шкале индикатора ) сверху вниз. Любые движения линий осциллятора в зонах перекупленности /перепроданности не учитывались . Этот индикатор предназначен для краткосрочной торговли , поэтому при работе с ним получаетс я большое количество сделок Механическая торговая система на основе стохастического осциллятора является наименее прибыльной из всех исследованных (см.табл .3.2). Об этом говорят минимальные значения и внутренней нормы доходности (81,26%), и чистой современ ной стоимости (1240,82), и размера среднего дохода на 1 прибыльную сделку (249,2), и размер полного капитала к вложенному (329,1%). Хотя общая прибыль достаточно большая (6728,42), но она сводится на нет повышенными общими убытками (-4191,42). Это касаетс я как всего анализируемого периода , так и отдельных трендов (табл .3.4). Самым прибыльным является , как и везде , бычий тренд 5, а убыточным – тренд 8. Он же принёс максимальные убытки среди всех индикаторов на этом тренде . Исключением стал тренд 7, соответ с твующий Системе-максимум полностью . Очень близок к системе-максимум и доход тренда 2. Общие выводы о применении Стохастического осциллятора в качестве простейшей механической торговой системы таковы : · на медвежьих трендах , с частыми небольшими коррекциям и , он даёт много ложных сигналов , и поэтому там он малополезен ; · на равномерно растущих трендах , даже малых , где почти нет коррекций , он приносит стабильную и хорошую прибыль , используя для этого небольшое количество сигналов ; · на медвежьих трендах с резкими и глубокими коррекциями позволяет избегать убытков ; рисунок 3.1. Стохастический осциллятор ( stochastic

). Таблица 3.5. С тохастический осциллятор дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал 3.2.Скользящие средние. Скользящие средние подробно описаны в ра зделе 2.10, а здесь рассматривается только применение каждой из них на обозначенном временном интервале . Во всех случаях мною использованы две скользящие средние цен закрытия с периодом 5 и 8 дней . Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) наход я тся в табл . 3.6-3.10. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были : · покупка – пересечение 5-дневной линией скользящей средней (сплошная линия ) снизу вверх 8-дневной линии (пунктирная ); · продажа – пересечение 5-дневной линией скользящей средн ей (сплошная линия ) сверху вниз 8-дневной линии (пунктирная ). Такие сигналы как пересечения средних с графиком цен мною не учитывались и поэтому для удобства восприятия на рисунках 34-38 линии скользящих средних опущены на 25% относительно уровня цен закры тия. Общим свойством всех скользящих средних является то , что это индикаторы следования за тенденцией . Поэтому они не реагируют на очень мелкие коррекции , но запаздывают , какие мало , а какие много , в реакции на начало и окончание господствующей тенденции . Ниже рассмотрены результаты применения механических торговых систем на основе каждой скользящей средней в отдельности. Простое скользящее среднее. Система на основе простого скользящего среднего (в таблице обозначена как SMA) является одной из самых прибыл ьных из всех исследованных (см . табл .3.1). Это видно по размеру полного капитала к вложенному (580%), внутренней нормы доходности (140,55%), чистой современной стоимости (2949,3) и по размеру среднего дохода на 1 прибыльную сделку (595,69). Общая прибыль з а период является максимальной из всех индикаторов (8339,67), но близкий к максимальному размер убытков (-3539,47) уменьшает окончательный доход . У простого скользящего среднего также была сделка с максимальным убытком (-1297,76) среди всех индикаторов . Э т о говорит о том , что для простой скользящей средней очень убыточными являются небольшие по времени и резкие по цене краткосрочные коррекции основного медвежьего тренда. По отдельным трендам простое скользящее среднее показало в отношении к Системе-максимум лучший результат (табл .3.3): тренды 1, 5, 6 и 9 с доходами в 56,17; 3718,59; 492,15 и 1250,75 соответственно являются максимальными значениями этой Системы . Но тренд 8 является вторым по размеру полученных убытков (-2302,99). Применение системы на основе простого скользящего среднего даёт хорошие результаты на всех бычьих и боковых трендах . На медвежьих всё зависит от типа коррекций : тренды с глубокими коррекциями могут приносить прибыль , а тренды с небольшими и частыми откатами цен – убыточны. Таблица 3.6. Простое скользящее среднее дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал рисунок 3.2. Простое скользящее среднее ( SMA) . Экспоненциальное скользящее среднее. Система на основе экспоненциального скользящего среднего (в таблице 3.1 обозначена как EMA) имеет очень высокие показатели прибыли : размер полного кап итала к вложенному – 557,9%, внутренняя норма доходности – 135,92%, чистая современная стоимость – 2798,69. Одно из максимальных значений среднего дохода на 1 прибыльную сделку (997,16) говорит об относительно большом количестве сделок с крупной прибылью. Значение максимального убытка по 1 сделке (-488,51), близкое к минимальному среди всех индикаторов , означает , что с помощью экспоненциального скользящего среднего можно достаточно быстро закрывать убыточные сделки . На это показывают и результаты по тренда м 3 и 8 (табл . 3.3), которые соответствуют Системе-максимум , то есть принесли минимальные убытки (-34,98 и – 264,96 соответственно ) среди всех индикаторов . Но такие минимальные убытки возможны на трендах с небольшими коррекциями . Там , где были резкие и глуб о кие коррекции цен медвежьих трендов (тренд 6), экспоненциальное скользящее среднее приносит повышенные убытки (-632,09) по отношению с другими скользящими средними . На том же 6 тренде остальные скользящие средние принесли всё-таки небольшую прибыль (от 44 2 ,57 до 492,15). Таблица 3.7. Экспоненциальное скользящее среднее дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продаж и цена продажи доход Полный капитал рисунок 3.3. Экспоненциальное скользящее среднее (EMA) . Взвешенное скользящее среднее. Система на основе взве шенного скользящего среднего (в таблице 3.1 обозначена как WeMA) имеет высокие показатели прибыли : размер полного капитала к вложенному – 55 5 , 26 %, внутренняя норма доходности – 135, 36 %, чистая современная стоимость – 278 0 ,69. Все перечисленные финансовые п оказатели почти идентичны соответствующим показателям экспоненциального скользящего среднего , но достигнуты вдвое большим количеством сделок . Поэтому при несколько увеличенных общей прибыли (6749,89) и общих убытках (-2197,32), средние значения прибыл и (562,49) и убытка (-219,73) на 1 сделку ниже , чем у экспоненциального скользящего среднего. Доходы по отдельным трендам в сравнении с Системой-максимум являются довольно посредственной величиной (табл . 3.3), за исключением бычьих трендов 5, 7 и 9 которые близки к значениям Системы-максимум. рисунок 3.4. Взвешенное скользящее среднее (WeMA) . Таблица 3.8. Взвешенное скользящее среднее дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал Треугольное скользящее среднее. Треугольное скользящее среднее (в таблице 3.1 обозначена как TMA) обеспечило самую лучшую прибыль среди всех п роанализированных индикаторов : и размер полного капитала к вложенному (620,12%), и внутренняя норма доходности (148,71%), и чистая современная стоимость (3222,32) являются максимальными . Также треугольное скользящее среднее заработало почти максимальную о б щую прибыль (8058,44) и довольно большие общие убытки (-2857,26). Но , использовав для этого самое большое количество сделок (28) среди скользящих средних , были получены высокая прибыль на 1 прибыльную сделку (575,6) и самые низкие среди них убытки на 1 сд е лку (-204,09). По отдельным трендам (табл . 3.3) треугольное скользящее среднее показало некоторый разброс данных в отношении Системы-максимум : если по трендам 1, 5, 6 и 9 треугольное приближается к максимумам , то по другим трендам оно имеет средние значени я . Вероятно , эта стабильность в результатах и предопределила максимальную доходность индикатора. рисунок 3.5. Треугольное скользящее среднее (TMA) . Таблица 3.9. Треугольное скользящее среднее дата покупки цена покупки Количество акций остаток денег да та продажи цена продажи доход полный капитал Переменное скользящее среднее. Переменное скользящее среднее (в таблице 3.1 обозначена как WaMA) принесло минимальную прибыль среди всех скользящих средних : размер полного капитала к вложенному – 443,18%, внутренняя норма доходности – 110,3%, и чистая современная стоимость – 2017,54. Хотя в сравнении с другими индикаторами это довольно высокие значения . Система на основе переменного скользящего среднего имеет не только одну из минимальных общую п р ибыль (4032,19), но и минимальные общие убытки (-600,43), использовав всего 5 завершённых сделок . Но максимальную прибыль по 1 сделке (3067,11) среди всех индикаторов можно занести в актив переменного среднего. Анализ по отдельным трендам не проводился из- за очень малого числа сделок . Но этот индикатор , наверное , лучший выбор для инвестора , не утруждающего себя ежедневным присутствием на рынке. рисунок 3.6. Переменное скользящее среднее (WaMA) . Таблица 3.10. Переменное скользящее среднее дата покупки це на покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал О применении всех скользящих средних в качестве простейших механических торговых систем будут следующие выводы : · все скользящие средние приносят высокую пр ибыль независимо от типа ; · в основном хорошо работают на всех видах трендов и их коррекций ; · для максимального уменьшения убытков на коррекциях лучше всего использовать скользящие средние параллельно друг с другом. 3.3.Схожде ние /расхождение скользящих средних. Схождение /расхождение скользящих средних (обозначается как MACD) подробно описывается в разделе 2.10. Здесь рассмотрены результаты применения MACD в конкретном периоде времени . Для анализа в пе рвом случае использован индикатор со своим 9-дневным экспоненциальным скользящим средним , а во втором случае с 13-дневным. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3.11 и 3.12. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были : · покупка – пересечение линией индикатора (сплошная линия ) своей 9-дневной (во втором случае 13-дневной ) скользящей средней (пунктирная линия ) снизу вверх ; · продажа – пересечение линией индикатора (сплошная линия ) своей 9-дневной (во втором случае 13-дневной ) скользящей средней (пунктирная линия ) сверху вниз. Такие сигналы как расхождение и пересечение нулевого уровня не учитывались. MACD-9 . Индикатор MACD со своим 9-дневным средним показал посредственные результаты (табл . 3.1), которые лишь ненамн ого выше минимальных значений по всем индикаторам . Коэффициенты лишь подтверждают это : размер полного капитала к вложенному (339,24%), внутренней нормы доходности (84,03%), чистой современной стоимости (1309,84). Это произошло и потому , что у MACD-9 минима льная доля (37,5%) прибыльных сделок от небольшого общего (16) количества . Не смотря на это , общая прибыль достаточно большая (6251,44), но и общий убыток близок к максимальному (-3859,06). Следствием этого является то , что средняя прибыль на 1 прибыльную сделку (1041,91) почти максимальна среди индикаторов , а средний убыток на 1 убыточную сделку (-385,91) наихудший среди всех. Доходы по отдельным трендам (табл . 3.3) не показывают особых успехов в достижении результатов Системы-максимум . Максимальный показа тель на тренде 4 связан с тем , что завершённая сделка , начавшаяся на стагнирующем боковом тренде , захватила немалый интервал следующего бычьего тренда . Поэтому прибыль была разделена по количеству дней на каждый тренд . Единственное «достижение» – это наив ы сший убыток (-956,41) на 6 тренде . Вывод о применении индикатора прост : на бычьих трендах приносит среднюю прибыль , а на медвежьих трендах с глубокими коррекциями – убытки. Таблица 3.11. MACD и 9-дневное EMA дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал рисунок 3.7. Схождение /расхождение скользящих средних ( MACD -9 ) . MACD-13. Индикатор MACD со своим 13-дневным средним не показал выдающихся результатов (табл . 3.1) среди всех индикатор ов . Коэффициенты подтверждают это : размер полного капитала к вложенному (398,39%), внутренней нормы доходности (99,41%), чистой современной стоимости (1712,58). Общая прибыль (5579,28) и убыток (-2595,41) имеют не самые крайние значения , но результаты сре д ней прибыли (929,88) и убытка (-370,77) на 1 сделку близки к максимальным . Это из-за очень маленького количества сделок (13). По отдельным трендам (табл . 3.3) результаты и не приближаются к Системе-максимум . А высокое значение на тренде 4 объясняется таким и же причинами , что и у MACD-9 . Таблица 3.12. MACD и 13-дневное EMA дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал рисунок 3.8. Схождение /расхождение скользящих средних ( MACD -13). Общие в ыводы о применении индикатора MACD в качестве простейшей механической торговой системы таковы : · в анализируемом временном отрезке индикатор , не показывая выдающихся результатов , захватывает почти полностью равномерно растущие тренды независимо от период а скользящей средней ; · на медвежьих трендах с небольшими коррекциями индикатор всегда приносит убытки , но трендов без коррекций в исследуемом интервале не было и вряд ли такие вообще бывают ; так что применять MACD из-за его некоторой медлительности следу ет исключительно после короткого периода консолидации цен ; · на коррекциях медвежьих трендов следует воздерживаться от применения индикатора ; · для получения более высокой прибыли лучше всего использовать 14-дневную скользящую среднюю , а не 9-дневную. 3.4.Индекс товарного канала. Индекс товарного канала подробно описан в разделе 2.10. Здесь рассматривается использование двух механических систем на основе индикатора с разными периодами расчёта (8 и 14 дн ей ) на конкретном временном интервале . Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3.13 и 3.14. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были : · покупка – пересечение линией индикатора ближайшего уровня (-100; 0 и +100) снизу вверх ; · продажа – пересечение линией индикатора ближайшего уровня (-100; 0 и +100) сверху вниз. Такие сигналы как расхождение максимумов /минимумов индикаторов с ценами мною не учитывались. CCI-8. Механическая система на основе 8-дневного индекса то варного канала (в табл .3.2 обозначен как CCI-8) показала невысокие результаты по прибыли : размер полного капитала к вложенному (372,48%), внутренней нормы доходности (92,83%), чистой современной стоимости (1536,21). Хотя по общей прибыли индикатор имеет од но из максимальных значений (8051), но самые большие общие убытки по всем индикаторам делают окончательный доход небольшим . Но в сочетании с самым большим количеством сделок (62) это делает средние значения на 1 прибыльную (251,59) и убыточную (-177,54) с д елку близкими к минимальным. Анализ индекса товарного канала по отдельным трендам (табл . 3.3) показывает , что он имеет противоречивые результаты : если на трендах 1, 2 и 7 он показал максимальные или близкие к ним результаты (55,72; 941,79 и 1214,84 соответ ственно ), то на трендах 3, 4, 5 и 8 он достиг минимальных или близких к ним значений (-338,74; -69,35; 2378,89 и – 2053,75 соответственно ). Поэтому определить на каких он работает лучше всего сложно , но , скорее всего , растущие не спеша тренды будут оптимал ь ны. рисунок 3.9. Индекс товарного канала ( Cci-8) . Таблица 3.13. Индекс товарного канала (8-дневный ) дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал CCI-14. Механическая система на основ е 14-дневного индикатора (в табл .3.2 обозначен как CCI-14) показала одни из самых низких значений по прибыли : размер полного капитала к вложенному – 336,85%, внутренней нормы доходности – 83,38%, чистой современной стоимости – 1293,58. Также близкие к м инимальным являются значения общей прибыли (5827,5) и общих убытков (-3459,01). Это и , учитывая большое количество сделок (43), дало низкие средние результаты на 1 прибыльную (253,37) и убыточную (-172,95) сделки. Анализ индикатора по отдельным трендам (та бл . 3.4) показывает , что он не может предъявить каких-либо сравнимых с Системой-максимум результатов ни по одному тренду. рисунок 3.10. Индекс товарного канала ( Cci-14) . Таблица 3.14. Индекс товарного канала (14-дневный ) дата покупки цена покупки коли чество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал О применении индекса товарного канала в качестве простейшей механической торговой системы будут следующие выводы : · в анализируемом периоде оба индикатора ведут себя немно го нелогично – нет каких-либо типов трендов , на которых они имели бы стабильно хорошие результаты ; · индикатор с 8-дневным периодом расчёта показал лучшую , чем с 14-дневным периодом , прибыль , но для этого использовано слишком большое количество сделок ; · несмотря на маленькую прибыль , относительно других индикаторов , она довольно высока в сравнении с другими способами получения дохода , доступными частному инвестору. 3.5.Параболическая система SAR . Пара болическая система SAR (в таблице 3 .2 обозначена как Parabolik SAR) подробно описана в разделе 2.10, а здесь рассмотрены результаты применения в качестве торговой системы на конкретном временном интервале. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3.15. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были расчётные цены стоп-лоссов выставляемые каждый день. Параболическая система SAR при использовании в качестве торговой системы показала хорошие результаты по прибыли : размер по лного капитала к вложенному – 497,77%, внутренней нормы доходности – 122,86%, чистой современной стоимости – 2389,24. Хотя размер общей прибыли (5941,84) даже не приближается к максимальным величинам , но за счёт очень маленького общего убытка (-1964,18 ) и получился такой хороший результат. Применение параболической системы SAR в качестве торговой системы показало , что на отдельных трендах (2, 3, 5, 7 и 9) она близка к Системе-максимум (см.табл .3.4). Следовательно , лучше всего система SAR работает на бычь их трендах . Для чего она собственно и была создана. Общие выводы о применении параболической системы SAR в качестве простейшей механической торговой системы такие : · в течение некоторого времени после выставления стоп-лосса любое резкое движение цен в его сторону всегда приносит убыток ; · применять систему SAR следует на бычьих трендах ; · на медвежьих трендах лучше совсем отказаться от её использования ; рисунок 3.11. Параболическая система (parabolik sar). Таблица 3.15. Параболическая система SAR дат а покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал 3.6.Система направленного движения. Система направленного движения (в таблице 3 . 2 обозначена как DMS-14) подробно описана в разделе 2. 10 . Здесь же рассматривается её применение в качестве механической торговой системы в конкретном периоде времени. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3. 16 . Сигналами , использованны ми для сделок , были : · покупка – пересечение линией индикатора + DI (сплошная линия ) линии индикатора -DI (пунктирная линия ) снизу вверх ; · продажа – пересечение линией индикатора + DI (сплошная линия ) линии индикатора -DI (пунктирная линия ) сверху вниз. С оприкосновение линий индикаторов без пересечения как сигнал не учитывалось . Период расчёта обоих индикаторов – 14 дней. Механическая торговая система на основе направленного движения показала следующие результаты : размер полного капитала к вложенному – 35 4,9%, внутренней нормы доходности – 88,23%, чистой современной стоимости – 1416,5. Хотя общие доходы (3431,52) от использования системы меньше чем у всех остальных индикаторов , но и общие убытки (-882,49) находятся на минимальном уровне . Достигнутая сис т емой направленного движения доходность получена с помощью небольшого количества сделок (11), что очень хорошо для непрофессионального инвестора. Анализ по отдельным трендам не проводился из-за довольно сильного запаздывания сигналов относительно разворотны х точек . Но визуально график показывает , что система направленного движения захватывает почти полностью все тренды , на которых нет резких и относительно глубоких движений цен. Общие выводы о применении системы направленного движения такие : · в анализируем ом периоде система всегда хорошо работает после некоторого периода консолидации цен ; · во время резких ценовых прорывов следует воздерживаться от её применения ; · несмотря на невысокий доход , относительно других индикаторов , он значительно выше альтернат ивных способов вложения средств , доступных частному инвестору. Таблица 3. 16 . Система направленного движения дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал рисунок 3.12. Система направлен ного движения (Dms-14). 3.7.Индекс относительной силы. Индекс относительной силы (в таблице 3 .2 обозначается как RSI) подробно описан в разделе 2.10, а здесь рассмотрено применение индикаторов с разными периодами расчёта (9 и 14 дней ) в качестве механической торговой системы в конкретном периоде времени. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3.17 и 3.18. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были : · покупка – пересечение линией индикатора ближайшего уровня (30; 50 и 70) снизу вверх ; · продажа – пересечение линией индикатора ближайшего уровня (30; 50 и 70) сверху вниз. Такие сигналы как расхождение максимумов /минимумов индикатора с ценами и любые его движения в зонах перекупленности (выше 70) и перепроданности (ниже 30) мною не учитывались. RSI-9. Результаты применения 9-дневного индекса относительной силы в качестве торговой системы показывают неплохой доход : размер полного капитала к вложенному – 367,25%, вну тренней нормы доходности – 91,47%, чистой современной стоимости – 1500,58. Общая прибыль (5925,3) здесь не очень высокая , да и уменьшена повышенными общими убытками (-3252,79), а в сочетании с малой долей прибыльных сделок (39,47%) они дают низкие средн и е значения на 1 сделку , как по прибыльным (395,02), так и по убыточным (-141,43). Доходы 9-дневного RSI по отдельным трендам (табл . 3.4) показывают , что на бычьих и медвежьих трендах он работает неважно . В отношении Системы-максимум индикатор имеет минимал ьные значения на трендах 7 и 9 (651,29 и 158,24 соответственно ), а на остальных посредственные. Таблица 3.17. Индекс относительной силы (9-дневный ) дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал рисунок 3.13. Индекс относительной силы ( RSI-9) . RSI-14. Результаты применения 14-дневного индекса относительной силы в качестве торговой системы показывают хорошую прибыль : размер полного капитала к вложенному – 462,49%, внутренней нормы доходнос ти – 114,83%, чистой современной стоимости – 2149,06. Хотя общая прибыль (5246,18) здесь тоже не очень высокая , но и общие убытки небольшие (-1621,26). В сочетании с малой долей прибыльных сделок (40,74%) получаются низкое среднее значение на 1 прибыль н ую сделку (476,93) и минимальное среднее значение на 1 убыточную (-101,33). Доходы 14-дневного RSI по трендам (табл . 3.4) в отношении Системы-максимум нестабильны . Посмотрим по бычьим : если на 7 тренде прибыль приближается к максимальной (1278,32), то на 5 тренде она является минимальной (2093,91) среди всех индикаторов . А на медвежьих трендах (3, 6 и 8) полученные результаты стремятся к максимальным (-43,94; 258,49 и -625,28 соответственно ). Таблица 3.18. Индекс относительной силы (14-дневный ) дата покупк и цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал О применении индекса относительной силы в качестве простейшей механической торговой системы выводы такие : · в анализируемом периоде индикаторы ведут с ебя бессистемно – у 9-дневного нет каких-либо типов трендов , на которых он имел бы стабильные результаты , а у 14-дневного только на медвежьих трендах стабильно хорошие ; · индикатор с 14-дневным периодом расчёта показал лучшую , чем с 9-дневным , прибыль , и использовал для этого меньшее количество сделок ; · несмотря на небольшую прибыль , относительно других индикаторов , она довольно высокая в сравнении с другими способами получения дохода , доступными частному инвестору. рисунок 3.14. Индекс относительной силы (RSI-14) . 3.8.Применимость индикаторов. Выше было рассмотрено применение некоторых индикаторов технического анализа на примере торговли акциями РАО ЕЭС . Анализ финансовых результатов выделяет сколь зящие средние как самые прибыльные индикаторы из всех остальных типов . За исключением переменной , скользящие средние демонстрируют большой отрыв в доходности . Это говорит о том , что излишне усложнённые формулы многих индикаторов не гарантируют высокой при б ыли . К таким можно отнести индекс товарного канала , систему направленного движения и стохастический осциллятор . И большое количество сигналов , подаваемых индикатором , также не говорит о его высокой прибыльности . Это можно увидеть на примере работы индекс а товарного канала и стохастического осциллятора. Лучшую прибыль принесла треугольная скользящая средняя , показав стабильные результаты на всех трендах . Ненамного от неё по доходу отстала простая скользящая средняя , которая была самой прибыльной по нарастаю щему итогу до декабря 2000 года . Очень близкую к лидерам доходность обеспечивают и другие скользящие средние : экспоненциальное и взвешенное . Хорошую прибыль приносит и параболическая система SAR , показавшая лучший среди индикаторов , исключая скользящие сре дние , доход. Но все вышеперечисленные разделения на прибыльные и не очень прибыльные индикаторы условны , потому что , по отношению к любому депозитному вложению на этот период времени , любой малодоходный индикатор смог заработать сверхприбыль . А возможность получения сверхприбыли при невысоком риске умаляет любые недостатки применённых средств технического анализа. Заключение. В этой работе был исследован российский фондовый рынок по вопросу применимости на нём технического анализа . Рассмотрены основные теории технического анализа и методы прогнозирования движения цен с его помощью . Проведена работа по практическому применению простейших механических торговых систем на основе отдельных индикаторов техниче с кого анализа , используя в качестве примера торговлю акциями РАО ЕЭС России на ММВБ . Результатом этого являются следующие выводы : 1. Фондовый рынок в стране уже создан и функционирует. 2. Основными проблемами являются невысокая ликвидность , малая капитали зация и небольшой набор финансовых инструментов. 3. Для увеличения количества инвесторов и объёма инвестиций нужно преодолеть ряд проблем , таких как фискальная , технологическая и проблема доверия. 4. Российский фондовый рынок имеет почти самую высокую в мире волатильность , и на нём использование технического анализа при прогнозировании цен принимает решающее значение для стабильной и прибыльной работы. 5. Технический анализ представляет собой стройную и обоснованную теорию по изучению движения цен на би ржевых рынках. 6. Применимость отдельных индикаторов технического анализа для работы на российском фондовом рынке является обоснованной и позволяет зарабатывать повышенный доход , относительно безрисковых вложений , как в краткосрочной , так и в среднесрочно й перспективе. Список использованной литературы. 1. Джон Дж . Мэрфи «Технический анализ фьючерсных рынков : теория и практика» , «Диаграмма» , Москва , 2000 г. 2. Стивен Б . Акелис «Технический анализ от А до Я» , «Диаграмма» , Москва , 2000 г. 3. Р . Колби , Т . Мейерс «Энциклопедия технических индикаторов рынка» , «Альпина» , Москва , 2000 г. 4. И.Я . Лукасевич «Анализ финансовых операций» , «Финансы» , Москва , 1998 г. 5. А . Эрлих «Технический анализ товарных и фин ансовых рынков» , «ИНФРА-М» , Москва , 1996 г. 6. Ю . Жваколюк «Внутридневная торговля на рынке ФОРЕКС» , «Питер» , С-Петербург , 2000 г. 7. Я.М . Миркин «Волатильность» , журнал «Рынок ценных бумаг» № 6 2001 г. 8. А.В . Захаров «Экономические реформы и фондовый р ынок» , журнал «Рынок ценных бумаг» № 3 2001 г. 9. А . Лобанов , П . Кирюхов , В . Миронов «Особенности национального технического анализа» , журнал «Рынок ценных бумаг» № 4 1998 г.
© Рефератбанк, 2002 - 2024