Начальные условия и характерные особенности развития модели

В нашем курсе упоминалось, что для того, чтобы успешно торговать на валютном рынке, нужно знать развитие цикла и его начальные условия. Пришло время поговорить об этом более подробно.

Не секрет в том, что в нелинейных моделях незначительные погрешности в начальных условиях ведут к колоссальным изменениям поведения системы в будущем. Если рассмотреть пример с бильярдным шаром, то станет ясно, что если выполнить удар по нему с малейшими отклонениями от тех условий, что требуются для точного попадания в лузу, у нас есть все шансы промахнуться.

То есть, не выполнение всех действий в совершенстве, в данном случае, привело к отклонению удара от заданной траектории (рис. 1).

Рассмотрим две валютные пары Фунт/Доллар и Доллар/Йена. На минутном масштабе они обладают похожей структурой цен и двигаются относительно друг друга в противоположные стороны, т.е. мы можем сказать, что данные пары разнонаправленные (рис. 2).

Однако если посмотреть на их структуру в более крупных масштабах, например, на недельном, то мы увидим колоссальную разницу между данными валютами (рис. 3).

Отсюда можно сделать вывод о том, что по мере того как мы будем передвигаться все ближе и ближе к минутным графикам, валюты будут все более сближаться друг к другу по своей структуре, но если мы будем удаляться, переходя тем самым на масштабы все большего уровня, то будем замечать нарастающее расхождение (рис. 4).

На данном рисунке расхождение представлено схематично. Одинаковые циклы постепенно расходятся, но в реальности нарастает не расстояние между циклами, а разница в структуре цены. Вверху изображен пример с бильярдным шаром.

Можно привести еще пример: возьмем пару Евро/Доллар и Фунт/Доллар, как известно они идут синхронно относительно друг друга и их движение можно считать однонаправленным. На часовых графиках, мы будем наблюдать одинаковую структуру цен, но, перейдя на недельный масштаб, столкнемся с тем, что не сможем визуально определить схожесть в структуре данных валют. Если изучить эти пары более детально, то становиться ясно, что структура цены у них одинаковая, но только из-за того, что они обладают разной волатильностью цен, которая оказывает непосредственное влияние на начальные условия развития цикла, мы видим различия в структуре этих валют на недельном масштабе (рис. 5).

На рис. 5 (А) показаны: пара EUR/USD и GBP/USD в часовом масштабе цен. Квадратом выделен наиболее характерный момент в различии волатильности между этими валютами. На рис. 5 (Б) изображены те же пары, только в недельном масштабе.

Из приведенных выше примеров, мы видим, что различия в волатильности приводит к изменению восприятия структуры цен и невозможности определить сходства между парами на больших масштабах. Самое поразительное в том, что отследив, например историю на часовом графике по паре Фунт/Доллар, вы даже и не заметите сильных искажений в структуре цены по сравнению с Евро/Доллар. То есть на определенном уровне, эта разница еще не заметна и становится более выраженной на дневном и недельном масштабах цен. Если сопоставить это с бильярдным шаром, то в итоге получим следующее поведение объекта: при ударе, шар, некоторое расстояние будет катиться по намеченной траектории, но чем дальше он будет удаляться от точки старта, тем более заметно будет погрешность удара (рис. 4).

Какие полезные выводы мы можем сделать для себя, учитывая такую изменчивость в структуре валюты в зависимости от начальных условий? Можно заметить, что на изменение поведения системы влияют различные отклонения, неточности от начальных условий. В примере с бильярдным шаром – это неточно выполненный удар, в примере с валютным рынком – это различия в волатильности пар, которые проявляются в большей степени на дневных и недельных масштабах цен. Идеально выполненными условиями для попадания шара в лузу, будет точный удар. Для валютного рынка – полное совпадение волатильности валют.

Именно в таком случае отсутствовали бы искажения в моделях поведения цен между парами на различных масштабах. Хорошим примером в данном случае будет являться пара Доллар/Франк и Евро/Доллар (рис. 7).

Данные пары не являются совершенно похожими, однако мы можем видеть, что у них структура на недельном масштабе так же симметрична, как и на часовом, что может говорить лишь о незначительных отклонениях от начальных условий.

Как нам известно, цена развивается на всех масштабах одновременно, а значит каждый из них, вносит свою лепту в изменение ее структуры. Однако на минутных графиках мы наблюдаем множество сформировавшихся циклов, т.к. процесс образования нескольких циклов на нем происходит гораздо быстрее, нежели чем на недельном и в результате влияние волатильности на основную структуру, выражается в меньшей степени, из-за скорости закрытия и открытия новых ценовых уровней. На больших масштабах они выстраивается гораздо дольше, что приводит к значительному искажению ценовой структуры одной валюты относительно другой. И возможно, именно это приводит не только к тому, что мы не можем визуально найти схожесть между валютами, но и к различным ценовым моделям.

Из всего выше сказанного можно сделать вывод: циклы на минутных масштабах цен формируются гораздо быстрее, чем на дневных и недельных, тем самым их количество резко увеличивается за определенный интервал времени. Это позволит нам сделать более точный и достоверный прогноз, нежели бы мы делали его на недельном графике. Но это еще не значит, что прогноз цены не возможен на долгосрочные промежутки времени, сейчас мы говорим о точности прогнозирования. Делая прогноз по недельному графику очень сложно предположить «мельчайшие» изменения, которые произойдут через несколько часов и даже дней. Здесь мы можем рассмотреть только общую структуру цен и сделать вероятностное предположение о направлении цены.

Почему лучше отдать предпочтения часовым либо минутным графикам? Все дело в том, что торговля на дневных и недельных масштабах достаточно рискованное занятие. Вся проблема в волатильности и ее влияния на структуру валюты. Если предположить, что все пары действуют по одной, строго выдержанной структуре цен, но обладают разной волатильностью, то двигаясь одинаково, они в один и тот же временной интервал будут фиксировать различные ключевые уровни цен! (рис. 6).

Здесь изображены пары Доллар/Франк и Доллар/Йена. Структура у данных валют одна и та же, а вот расстояние между уровнями различно.

Из всего выше сказанного следует, что каждая пара обладает уникальной в своем роде размерностью, за счет чего и происходит усложнение структуры цены. Пример: предположим, мы наблюдаем один и тот же момент развития цены по обеим парам. Но обратите внимание, что одна валюта достигнет ключевого уровня за 5 свечей рис. 7, а другая за 3. Если рассматривать одну свечу на часовом графике, как множество циклов образованных в доли секундах масштаба, то в зависимости от количества свеч (элементов), которыми достигается ключевой уровень, структура цены будет усложняться (детализироваться).

Теперь давайте ответим на поставленный выше вопрос. На рис. 8 представлен часовой и недельный период. Предположим, что мы опираемся на модель, изображенную на рис. 8(A), в связи с чем делаем равнозначный прогноз как по часовому, так и по недельному графику. Однако, если по часовому графику некоторые изменения нашей модели мы можем и не принимать в расчет, из-за их незначительной величины (имеется ввиду сопоставление длины волны и количество пунктов), то на недельном, мы можем просчитаться на кругленькую сумму, не заметив мелких деталей в развитии цикла. Поэтому в циклах, которые образуются быстрыми темпами, некоторые отклонения от начальных условий могут сводиться на нет, а вот если цикл развивается медленнее, то мы рискуем просчитаться и при чем на долго, и на большую сумму. Нужно всегда помнить об этом и подходить к прогнозированию цен на недельных масштабах с наибольшей ответственностью и тщательной проверкой достоверности полученных результатов.

На рисунках А и Б представлена пара USD/JPY. На рис. 8 (Б) изображен минутный масштаб цен, на рис. 8(В) недельный. Если на минутном масштабе мы можем пренебречь различными искажениями в структуре, то на недельном такое искажение составляет порядка 500 пунктов!

Структура модели 1.9

И так, давайте рассмотрим, из каких этапов развития состоит большинство «моделей» на валютном рынке. Для примера будем использовать «модель 1.9».

На рис. 9 вертикальными линиями разграничены волны, которые будут являться объектом нашего анализа. Напоминаю, что когда мы рассматривали модели, я говорил о том, что не буду применять ни каких строгих обозначений. Здесь же, мы разграничим нашу модель по элементам, для более удобного ее запоминания, однако если рассматривать каждый из них в отдельности, то он не будет соответствовать строгой разметки. Эти обозначения можно сопоставить с тем, как если бы мы перечислили у ели ее составные части: ствол, ветки, иголки, кора, шишки, т.е. ее основные элементы, которые присущи каждому виду данного дерева. Однако, заметьте, что в отличие от теории волн Эллиотта, где каждая волна с присущими ей характеристиками, представляла из себя структуру, состоящую из 5 либо из 3-х волн, т.е. была подобна остальным, входящим в состав целого цикла, наши волны таковыми не являются. Каждый элемент представляет из себя нечто уникальное и неповторимое, что делает нашу модель более приближенной к действительности, чем цикл Эллиотта. Но самое интересное состоит в том, что некоторые части, которые мы выделим в «модель 1.9», могут и не присутствовать в «модель 1.7».Это обусловлено тем, что на рынке, как уже не раз упоминалось в данном курсе, не существует одной, строго выдержанной структуры. Мы с вами подробно рассмотрим «модель 1.9», так как она включает в себя наиболее полный и стандартный перечень элементов. Все остальные структуры являются производными от данной структуры.

Первая волна, которая будет нами рассмотрена, была названа origin (зарождение), т.к. она появляется в начале развития цикла и именно от ее размеров и характеристики зависят многие параметры всей модели в целом. Пример волны origin представлен на рис. 10 (А, Б, В, Г).

Основные моменты развития волны origin подчеркивает «модель 1.54» (рис. 11).

Для данной волны характерны следующие особенности:

1. Начинается данная структура после нисходящего движения.
2. Как правило, последняя волна в волне origin достаточно выражена, на рис. 10 она показана стрелкой.
3. Откат от волны origin не должен пересекать ее основание.
4. Ключевым уровнем отмены данной структуры будет пробой 23.6 уровня Фибоначчи.

Второй элемент нашей модели называется Trident (трезубец). Данный элемент назван так потому, что напоминает по своей форме трезубец (рис. 12). Эта часть модели очень важна для нас, поскольку она показывает угол и характер поведения всей модели в целом, а также именно эта волна определяет: будет ли цикл восходящим (нисходящим) или модель отменяется. Схематично структура trident показана на рис. 13.

Так данный элемент выглядит на рынке:

Вы должны понять одну важную деталь, что те структуры, которые представлены на рис. 12 являются лишь приблизительными. Это означает, что данная волна не всегда может быть именно в форме трезубца. Основные черты волны trident:

1. Ее никогда нельзя спутать с волной origin, т.к. она ни в коем случае не начинается от очередного минимума нисходящего тренда.
2. Данная волна образует переход от волны origin к волне impulse (рис. 14).
3. Точка бета никогда не должна пересекать основание волны origin, также негативным последствием для цикла будет, если данная точка пересечет точку альфа (рис. 15). В этом случае наблюдается либо горизонтальный цикл, либо цикл с укороченными волнами (рис. 16, 17).
4. Если угол наклона между точками альфа и бета крутой, то тренд будет достаточно мощным и импульсивным. Если пологий, то тренд будет идти не под углом, а в горизонтальном направлении (рис. 16), так же возможны короткие волны (рис. 17).

Третий элемент – impulse (импульс). Данная волна получила такое название из-за характерного быстрого и продолжительного движения. Пробивая ключевой уровень, она устремляется вверх и достаточно быстро по отношению к предыдущим волнам, достигает своего максимума. На рис. 18 показана структура данной волны.

Основная структура представлена на рис. 19.

Особенности волны impulse:

1. Является самой заметной из всех волн, что выражается в продолжительности и скорости ее хода.
2. Практически всегда достигает уровня 161.8 от волны origin.
3. Все индикаторы показывают максимальное значение на этапе окончания волны impulse.
4. Данная волна может состоять из 2-х циклов, в случае если она развивается на масштабах: Н4, Dl, W. (рис. 20).
5. У волны impulse характерный угол наклона. Изучите рисунки 18 и 19.

Характерно то, что между двумя циклами, как правило, возникает переход, подробная схема изображена на рис. 21.

Данное явление, скорее всего, вызвано тем, что волна impulse является достаточно продолжительной, и на более мелких масштабах мы можем разглядеть в ней несколько циклов, а переход является местом, где память о начальных условиях первого цикла полностью исчезает.

Четвертый элемент – revival (возрождение). Данная структура соединяет impulse и последнюю завершающую волну цикла. После мощного хода impulse, как правило, происходит откат и в середине появляется revival, которая указывает на возрождение основной тенденции. Данный элемент очень похож на trident, однако разница между ними все же есть. Почему они схожи, мы выясним чуть позже, когда будем рассматривать зеркальность модели. Примечательно то, что вы никогда не перепутаете trident и revival, т.к., последняя возникает на вершине восходящего цикла, a trident образуется в его начале, после волны origin. На рис. 22 показана структура элемента – revival.

Характерные особенности волны revival:

1. Возникает между волной impulse и spark. Волна spark изображена на рис. 24.
2. На рынке наблюдаются циклы, где данная волна может отсутствовать.
3. В отличие от волны trident, в данной структуре точки альфа и бета не представляют особой важности, так как уровень бета может оказаться значительно ниже альфа, что не означает отмены восходящего движения (рис. 23).
4. В данной структуре очень важно следить за тем, чтобы максимумы revival не стали максимальными уровнями от всей модели в целом. Бывают исключения, но они достаточно редки.

И последний, завершающий элемент нашей модели – spark (искра). Данная волна, как и предыдущие 4, является неотъемлемой частью «модели 1.9» и именно она завершает ее. Основная черта ее заключается в том, что она создает дивергенцию по отношению к предыдущим волнам. Ее структура показана на рис. 24 (А, Б). Понятие дивергенции подробно описано в разделе «Индикаторы и фрактальная теория».

Заметьте, что мы рассмотрели только волны, которые идут в направлении основного тренда. Те волны, которые идут против направления тренда, мы будем называть корректировочными. Однако данные волны являются не просто коррекцией, а представляют из себя нисходящие циклы, по структуре абсолютно такие же как и восходящие, только верх тормашками.

И так, давайте посмотрим, как происходит развитие цикла и от чего зависит его дальнейшее поведение. Начнем с того, что для того, чтобы найти цикл мы должны уменьшить наши свечки примерно до такого размера, как представлено на рис. 24. Спросите, зачем это надо? Давайте рассмотрим любимый мною пример, который я привожу всем своим ученикам. Представьте, что вы подошли вплотную к высотному зданию в 25 этажей. Как вы думаете, что вы увидите перед своими глазами? Вы увидите фрагмент здания, будь то кирпич, окно, дверь и т.д., но не все здание в целом. Для того, что бы разглядеть его, вам потребуется отойти на 20 – 30 метров и только тогда вы сможете любоваться его роскошной архитектурой. То же самое и на рынке, когда вы смотрите на значительном приближении (рис. 25 (А)) вы видите только комбинацию из нескольких свеч, но не всю структуру в целом (рис. 25(Б)). Мы назовем это симптомом «близорукости».

Для того чтобы научиться грамотно определять цикл, мы должны уметь варьировать временными масштабами. А вот здесь начинается самое интересное. Если большая часть трейдеров еще худо-бедно пользуются уменьшенным видом свеч, то масштабы используют, как не странно, очень и очень мало людей. Почему это происходит? Все дело в том, что большинство, привыкает работать на определенном масштабе цен. Трейдер, торгующий внутри дня использует в основном 5–15 минутные масштабы, а тот, кто работает на долгосрочных графиках, игнорирует минутные. На самом деле и те и другие упускают возможность работы с ценой. Умение работать с различными масштабами это начало пути к профессиональному трейдингу! Попробуйте выбрать какой либо фрагмент на дневном графике и найти его в минутном масштабе цен. При этом вы не должны пользоваться шкалой времени и цен. Я уверен, что у 90% читателей данного курса, на первый взгляд элементарное упражнение, вызовет удивление, когда они не смогут отыскать фрагмент, который уже перед их глазами! Его нужно найти на другом масштабе, только и всего-то.

О каком определении модели мы можем говорить, когда большинство трейдеров не могут ориентироваться в уже очевидном! Помниться, когда я столкнулся с масштабами, то был удивлен, насколько может поменяться восприятие цен с помощью простого варьирования ими. Сейчас конечно, это уже вызывает улыбку, но тогда для меня это было открытием нового явления!

Если вы с легкостью находите увеличенные, либо уменьшенные фрагменты цен на том или ином масштабе, мне остается вам только пожать руку, у тех же, у кого возникли затруднения с выполнением «элементарного» упражнения, призываю потренироваться пару недель и все встанет на свои места.

Масштабы нам понадобятся для того, чтобы не спутать размер модели. Поясню, что я имею ввиду: когда вы работаете в часовом масштабе цен, то можно заметить, что некоторые волны более детализированы и представляют из себя целые модели, а есть волны у которых нет определенной структуры, они представляют из себя несколько свеч, как правило очень длинных. Если мы не будем представлять то, как движение на дневном масштабе цен, отображается в часовом масштабе, то нам будет очень трудно сориентироваться, где начало, а где конец модели! Выполняя данное упражнение, вы будете наиболее сориентированы относительно размеров моделей, образовавшихся одновременно на различных масштабах.

Любая восходящая модель берет свое начало от нисходящего движения и это факт. Следовательно перво-наперво ищем крутой низ. Да, но вот в чем загвоздка, не после каждого низа идет модель. Только если модель достигает определенного размера она заметна на том масштабе цен, в котором мы работаем, а если она ничтожно мала, то мы увидим несколько бесформенных возвышенностей. Бывает так, что на одном масштабе цен мы можем наблюдать, как детализируется модель по мере того, как идет ее увеличение (рис. 26).

Нам не нужно будет отслеживать, каждое развитие многочисленных моделей, мы будем наблюдать только за той, которая нас интересует. Например, если мы работаем внутри дня, то может случиться так, что мы не будем наблюдать модели в своем масштабе цен, вместо этого у нас перед глазами будут хаотические колебания (рис. 27 (А)). Нужно будет переключиться на другой масштаб и посмотреть, что происходит там, как правило, переключение на 1 уровень выше вполне достаточно, чтобы сориентироваться на рынке (рис. 27 (Б)).

Запомните правило: Если мы не видим развитие модели на определенном масштабе цен, то перед нами часть, большего цикла.

Теперь я думаю, должно быть понятно: почему не после каждого нисходящего (восходящего) движения мы будем наблюдать целую модель. Возвращаясь к понятию размерности, которая определяет сложность объекта, можно утверждать то, что циклы, развивающиеся в характерном для них масштабе цен, обладают наиболее высокой размерностью, чем часть большего цикла, расположенного в том же масштабе.

Этапы развития цикла

Итак, предположим, мы увидели, что начал развиваться новый цикл и появилась структура похожая на волну origin. Пока она находиться в стадии развития мы практически безоружны, т.к. на этом этапе очень трудно понять действительно ли эта волна относится к восходящему циклу или это целиковая модель, которую мы бы отнесли к типу корректировочных (рис. 28).

В данном случае мы можем переключиться на более мелкий масштаб и наблюдать развитие модели там. Всегда обращайте внимание на размер волны origin и trident, как правило, по ним уже становится понятно, какого размера будет цикл.

Давайте рассмотрим пример, где волна origin достаточно больших размеров и формирование цикла занимает несколько дней.

Откат от данной волны не должен быть ниже ее основания, многим это знакомы еще из теории волн Эллиотта. Очень важным уровнем является 23.6 по шкале Фибоначчи, как правило его пробой, редко разворачивает цену в восходящем направлении (рис. 29).

Когда образуется волна trident, для цен характерны резкие взлеты и падения. Данная волна очень напоминает всем знакомую формацию голова и плечи, однако она вовсе не является разворотной фигурой в нашей модели, а как раз наоборот. Хотя, нисходящее движение от правого плеча, действительно составляет высоту от вершины модели до линии шеи. (рис. 29).

Нужно помнить то, что высота H1 не всегда равна Н2. И очень часто высота Н2 оказывается меньше H1.

Нас в волне trident будет интересовать не нисходящее движение, поскольку это всего лишь часть данной структуры, а то как она влияет на развитие всего цикла в целом. В этом нам помогут точки альфа и бета у основания данной волны. (рис. 15) Оказывается угол наклона данных точек относительно друг друга может предопределить характер развития цикла. Если угол между ними достаточно выражен, то будем наблюдать резкий подъем волны impulse. Если угол практически равен 0, то будем наблюдать горизонтальное развитие цикла, либо волна spark, в этом случае, может быть ниже impulse или вовсе отсутствовать, тем самым образуя «модель 1.7» (рис 30.)

Ключевым моментом в развитии нашей модели будет пробитие: либо уровня Фибоначчи, который равен 100.0, либо пробитие нижнего уровня расположения точек альфа и бета. В случае если будет пробит уровень фибо, то будем наблюдать дальнейшее развитие цикла в роли волны impulse (рис. 19), если цена пробьет нижний уровень, образованный точками альфа и бета, то есть очень большая вероятность отмены восходящего цикла. Предположим, что в нашем случае все идет по плану и в результате пробоя уровня Фибоначчи 100.0 появляется волна impulse. Что дальше? Как определить длину хода? Убедившись в том, что у нас действительно начала сформировываться модель, мы можем с уверенностью утвердить волну origin. Вот на этом этапе она вступает в роль дальнейшего определителя развития цикла. Соединяя максимум и минимум данной волны, при помощи шкалы Фибоначчи получаем важные уровни развития волны impulse, а именно: 161.8, south и east. Это те уровни, которые нам пригодятся на данном этапе. Обычно, волна impulse достигает уровня 161.8 в 90% случаях, но бывают такие ситуации, когда ее пики касаются уровня south.

Здесь мы должны рассмотреть некоторые нюансы, которые нас подстерегают в повседневной торговле. Во-первых, поскольку мы меряем от волны origin, значит именно она и задает размер волне impulse. Следовательно, если у нас образовалась небольшая начальная волна, то соответственно и от волны impulse чудес ждать не приходится, а вот если волна origin средняя или огромная по размеру, то мы на пороге большого заработка. Есть один нюанс в пробитие уровня 100.0, иногда случается так, что волна trident делает максимумы выше волны origin, в данном случае, когда волна impulse пробивает уровень 100.0 от первой волны, есть риск, что дойдя до вершины волны trident она может и не пробить образовавшийся уровень и откатиться назад. (рис. 31)

Допустим, что волна impulse прошла успешно и сделала закономерный откат либо от уровня 161.8 или от south. На данном этапе мы можем увидеть формирование волны revival. (рис. 22) После данной волны образуется последняя, завершающая всю модель, волна spark, которая может достигать уровней east, west, north и 423.6. Волна spark считается завершенной, если она достигла предельного уровня 423.6 от первой волны и если на индикаторах образовалась дивергенция. Spark может заканчиваться и раньше уровня 423.6, но обязательно возле одного из ключевых: east, west, north. Это обусловлено индивидуальными характеристиками каждого цикла.

Мы рассмотрели с вами развитие каждого элемента модели и его влияние на всю систему в целом. Теперь давайте рассмотрим характерные особенности присущие каждой модели.

ЗЕРКАЛЬНОСТЬ

По теории волн Эллиотта после пяти волнового подъема следует трех волновой спуск. На самом деле это не совсем так. В действительности очень часто бывает так, что после восходящей структуры цен вниз идет такая же структура, только перевернутая зеркально. На рис. 32 (А) показана «модель 1.5» полученная в программе. На рис. 32 (Б) показано развитие ситуации на валютном рынке.

На первый взгляд, между данными структурами нет ничего общего. Попробуйте визуально перевернуть рис. Б.

Для того чтобы перевернуть цикл и сделать его похожим на восходящий, необходимо отобразить его слева на право и перевернуть на 180 градусов. Получим то, что изображено на рис. 33. Эту не хитрую операцию можно сделать в BMP редакторе, именно в этом формате сохраняются изображения в Metatrader 4. Самое интересное в том, что для того чтобы сделать две симметричные части идентичными друг другу необходимо имена такая процедура отображения. Попробуйте представить две половины своего лица наложенными друг на друга так, чтобы одна часть идентично ложилась на другую.

Теперь мы можем с легкостью сопоставить рис. 32 (А) и рис. 33.

Можно не придать этому значение и продолжить обсуждение моделей, но попробуйте перевернуть циклы в процессе их развития на рынке и вы сразу поймете, почему не так легко сориентироваться на нем! Это сравнимо с тем, как если бы улетев с земли, мы приземлились на другую планету, где все предметы расположены верх ногами. Как вы думаете, сколько шансов у новичка увидеть, а самое главное распознать такое поведение на рынке Форекс?!

Потренируйтесь в восприятии моделей вверх тормашками и вы поймете, что рынок не такой и сложный как кажется на первый взгляд, поскольку он развивается моделями описанными в данном курсе, которые идут как в восходящем так и в нисходящем направлении. Проще всего начать с валютных пар Доллар/Франк и Евро/Доллар, поскольку данные валюты взаимообратные, то можно разглядев восходящий цикл по паре Евро/Доллар найти его вверх тормашками на Доллар/Франк.

Понятие зеркальности очень важно для изменения восприятия хода цен на валютном рынке. До этого мы искали восходящий цикл с трех волновым откатом, теперь мы четко должны представлять, что на рынке могут возникать и обратные модели.

ОТОБРАЖЕНИЕ

У моделей полученных с помощью программы, которую мы используем для их получения, есть одна очень характерная особенность, которая также находит свое отражение и в реальных графиках цен. Если отобразить наш цикл справа налево, то мы получим практически идентичную структуру! (рис. 34).

О чем нам это может сказать? Все дело в том, что мы получили еще один вид отображения модели поведения цен, которого раньше не было в нашем понимание рынка. На рис. 35 показана реальная ситуация:

При отображении «модель 1.5» слева на право, волна revival имеет слабо выраженную структуру либо вообще отсутствует. Обратите внимание на то, что точки альфа и бета также являются перевернутыми.

Не бойтесь «крутить» цену, из-за того, что мы имеем так сказать линейное восприятие действительности, мы и не можем найти закономерно выстроенные структуры.

ПЕРЕВОРОТ

Если мы перевернем модель вверх тормашками, то также получим идентичную исходной. Теперь можно приоткрыть занавесу тайны: почему волна trident и revival схожи в своей структуре. Все дело в том, что когда мы переворачиваем саму модель, они меняются местами. Все гениальное просто (рис. 36).

Здесь изображена «модель 1.5», единственное, что мы изменили, так это то, что перевернули ее на 180 градусов.

Как вы уже, наверное, заметили, что в зависимости от способа переворота у модели меняются ее некоторые характеристики. В данном курсе мы не будем рассматривать их все подробно, я уверен, что вы успешно справитесь с данной задачей самостоятельно.

ВОЛАТИЛЬНОСТЬ И МОДЕЛЬ

Изучая приемы, описанные выше, вам должно уже было стать понятным, почему новичок не сразу может сориентироваться на рынке и быстро найти циклы. Но и это еще не все. Помимо того, что модель то и дело переворачивается, переноситься, сужается, расширяется, отображается, уменьшается, увеличивается она еще и подвержена изменению в результате волатильности, характерной для каждой валютной пары. В самом начале данного раздела мы рассмотрели, как изменение волатильности валютной пары может повлиять на ее структуру в целом. Рассматривая пары Фунт/Доллар и Евро/Доллар иногда поражаешься, как одна и та же структура может меняться из-за изменения ее волатильности. Мы не можем изменять волатильность валюты, а посему должны приспособиться к тому, как она оказывает воздействие на структуру рассматриваемой нами валюты. Например, определяя модель по паре Евро/Доллар нужно учесть, что она будет гораздо волатильнее, чем по паре Евро/Фунт. (рис. 35) Зная это, мы сможем быть более осторожными при определении значимых уровней. Как правило, если у валюты волатильность достаточно высокая, то пробой происходит быстро и энергично и дойдя до уровня сопротивления данная пара, не спешит сразу корректироваться, а очень часто заходит за ключевой уровень, от которого должен произойти разворот. Напротив, если у валюты несильная волатильность, как у пары Евро/Фунт, то пробитие уровней происходит более размерено и, как правило, со спокойной коррекцией от них. Сравните структуру с умеренной волатильностью и с высокой (рис. 36).

Обратите внимание на пики, именно они выполняют ложный пробой многих ключевых уровней.

К вопросу о волатильности мы еще вернемся когда речь пойдет об индикаторе Боллинджера.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦИКЛОВ НА ВАЛЮТНОМ РЫНКЕ

Есть ли цикл на рынке? На этот вопрос по сей день, нет конкретного ответа. Но прежде чем мы попытаемся различить циклы на Forex, нужно сначала ответить на вопрос, что есть цикл? На валютном рынке циклом принято называть структуру изображенную на рис. 37.

То есть это структура, состоящая из характерно выраженного подъема, а также коррекции после него. На рынке принято различать и обратный цикл, т.е. нисходящий. В целом этого бывает достаточно для того, чтобы найти несколько таких подъемов и спадов и подтвердить наличие данного явления на рынке. Однако не все так просто. Не многие из приверженцев теории Эллиотта, не говоря уже о новичках, могут сойтись во мнение в определении начала и конца цикла. Из-за чего происходят данные споры? Все дело в том, что восходящих и нисходящих волн на валютном рынке достаточно много и в принципе, каждый может указать цикл в том или ином масштабе цен (рис. 38).

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

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

Но на валютном рынке мы не знаем, где закончится нынешний цикл и начнется новый. Если бы каждый инвестор обладал данной информацией, то мы наблюдали бы ровные и регулярные циклы, представленные на рисунке 39.

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

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

Влияние внешних факторов на структуру цикла

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

H=logP/logT (1)

Данный показатель характеризует меру зазубренности временного ряда. Мы не будем заниматься расчетами Н, нашей задачей будет понять влияние данного показателя к ценовой структуре. Как нам уже известно, при Н=0.5 – наблюдаемый процесс представляет собой случайные блуждания, что делает временной ряд более зашумленным по сравнению с тем, когда Н не равно 0.5 (рис. 40).

Если показатель Н принимает значения меньше 0.5, то шум будет увеличиваться (рис. 41), если больше 0.5, то шум будет уменьшаться (рис. 42).

Фрактальная размерность в этом случае определяется как:

D=DT – Н (2)

И характеризует то, как предмет заполняет пространство.

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

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

Если Н меньше 0.5, то цена очень восприимчива к поступлению внешней информации на рынок. Что будет выражаться в резких ценовых подъемах и спусках.

Изучение данной размерности может помочь нам определить дальнейшее развитие тренда. Давайте рассмотрим то, как меняется поведение структуры согласно изменению ее фрактальной размерности.

На рис. 43 (А, Б) мы видим одну и туже структуру цены, но с различными значениями D.

Обратите внимание на то, что увеличение зашумленности временного ряда ведет к изменению угла наклона тренда! А теперь посмотрите на точки альфа и бета. На рисунке А, бета находится выше альфа, что делает тренд более выраженным, тогда как на рисунке Б, точка бета уже ниже альфа и дальнейшее развитие тренда уже идет более полого. Это еще раз подтверждает важность данных точек в определении развития тренда.

Как определить, зашумлен или нет, временной ряд? Можно конечно измерить показатель Херста данного ряда и найти его значение, однако для этого требуется большое количество данных, которых просто может не оказаться. Нужно определиться, что есть шум на рынке? Если рассматривать все графики в виде линейных, которые строятся только по одной цене закрытия, то можно заметить одну характерную особенность, что все они будут статистически самоподобны! То есть вы не отличите, например, минутный график от часового, как бы вы ни старались (рис. 44).

Собственно, этот пример любят приводить все без исключения, кто когда либо упоминал применения фрактального анализа на финансовых рынках. Но они упускают одну деталь, ведь графики можно представить не только как линейные, но и в виде свечей! Свеча имеет четыре цены вместо одной, а именно: максимальную цену, минимальную цену, цену открытия и закрытия. Когда мы представим значение цены в виде свечного графика, мы сразу сможем отличить, где минутный, а где часовой! И графики уже не будут, таким образом, статистически самоподобны (рис. 45).

А теперь определимся с шумом. В зависимости от временного масштаба, на каждом из них информация по-разному оказывает влияние на цену. Давайте рассмотрим пример: обозначим на часовом графике, представленном в виде свеч, цены максимума и минимума горизонтальными уровнями (рис. 46(А)), затем изменим свечи на линию (рис. 46(Б)).

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

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

Предположим, что первым уровнем масштаба является минутный, хотя есть еще и тиковый, но вы обращали когда-нибудь внимание на то, что он не представляется в виде свечей? Правильно, этого и не может быть, так как он просто превратиться в набор точек. Но вернемся к минутному графику. Так как на нем каждая свеча соответствует одной минуте, то он является наиболее пропускающим фильтром, с большими отверстиями (рис. 47).

На минутном графике относительно редко можно увидеть максимальные и минимальные значения в виде теней (рис. 48).

Цены в часовом масштабе, представляют собой ничто иное, как ход минутного, однако благодаря тому, что на часовом графике свеча формируется 1 час, в ней заложена уже выборочна информация из 60 свечей минутного. Чем меньший масштаб мы будем использовать, тем все более будут сужаться отверстия фильтра и тем важнее и глобальнее будет та информация, которая отображается на них. Общую схему поступления информации на рынок можно посмотреть на рис. 49.

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

Для нас будет важно определить волатильность начальных условий, т.е. волны origin. Если данная структура обладает достаточно выраженными максимумами и минимумами, то есть очень большая вероятность того, что точка бета будет находиться ниже альфа. Пример зашумленного и менее зашумленного временного ряда представлен на рис. 50.

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

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

Как определить длину цикла?

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

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

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

На рисунке 51 изображен индекс Dow Jones, на котором хорошо просматривается цикл, длина которого составляет 24 года! Это не просто случайная структура, как можно убедиться из рисунка 51, где точь-в-точь такая же образована Австралийским долларом.

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

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

Непериодичность циклов на валютном рынке выражается в том, что данные циклы действительно имеют разные размеры и переменную размерность. На рис. 52 представлен вид непериодических циклов.

Поскольку здесь идет повторение лишь одной структуры, то начало следующего цикла будет угадать очень легко. Однако, начало и конец цикла будут постоянно меняться, растягиваться, в связи с чем мы не будем наблюдать регулярно повторяющихся периодов.

К тому же с каждым повторением, структура цикла становится все более сложной, что приводит к изменчивости некоторых его элементов. Показатель Н также будет не постоянным.

На рисунке 53 (А) представлены циклы на валютном рынке. Здесь уже структура не является такой правильной как на рис. 52, но принцип построения циклов соблюдается. Можно хорошо видеть, как с каждым шагом растет детализация цикла, то есть меняется его размерность. Более того, из-за того, что валютный рынок обладает характерными масштабами отображения цены, данные циклы длятся не в бесконечной цепочке как на рис. 52, а имеют тенденцию к резкому изменению направления, после чего начинается другой цикл рис. 53 (Б). Таким образом, с практической точки зрения мы должны с вами понять то, что циклы на валютном рынке имеют разные размеры и, что самое главное различную структуру, которая, как правило, является более усложненной «схемой» предыдущей.

Здесь изображена валютная пара Доллар/Франк в дневном масштабе цен. На рис. 53(Б) показано изменение направления тренда посредством перевернутого цикла.

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

Теория восприятия

Мы рассмотрели с вами, какое влияние оказывают на структуру цены внешние факторы и что значит непериодический цикл на Forex. Но если мы не знаем того, как выглядят данные циклы, мы не сможем определить их начало, а уж тем более разлиновать согласно рис. 52.

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

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

В начале курса мы рассматривали модель нормального распределения гаусса и модель которая соответствует реальному распределению цен на финансовых рынках. Последняя, была разработана Парето Леви и является характеристической функции вероятностных распределений. Параметр а в формуле Леви измеряет островершинность распределения, также как и толщину хвостов. То есть именно изменение значение данного параметра приводит к тому, что модель изображенная на рис. 4 (см. курс 2) отличается от нормального гауссовского распределения.

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

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

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

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

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

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

Наш модельный ряд находится в области а больше 1, но меньше 2. Кого-то может насторожить такой диапазон разброса значений, но контраст между случаями α чуть меньше двух и α равно 2 не настолько силен, как между черным и белым (рис. 55).

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

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

α=1/Н (3)

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

МУЛЬТИФРАКТАЛЬНОЕ БИРЖЕВОЕ ВРЕМЯ

В данном разделе я хочу подвести итог, вытекающий из глав описанных выше. У многих трейдеров, да и не только у них, в голове всегда крутиться один вопрос: «Что является фракталом на рынке?». Билл Вильямс предложил свой ответ, который не раскрыл истинного понятия фрактала и вызвал множество противоречий в общественности. Фрактала как такого на рынке нет, то есть не нужно искать некий элемент, который будет подобен всему и вся. Скорее правильнее будет сказать так: что к рынку применима фрактальная теория и что те неправильные кривые, которые мы ежедневно наблюдаем на экранах своих мониторах, есть ни что иное, как фрактальный временной ряд. Отсюда вытекает понятие мультифрактального биржевого времени.

Эйнштейн нашел, что средний квадрат расстояния, на которое удаляется от исходной точки случайно блуждающая частица пропорционален времени, если речь идет об обычной сплошной среде. Модель на рис. 3 (см. курс 2).

Средний квадрат расстояния для фрактальной среды оказывается пропорциональным некоторой дробной степени времени, показатель которой связан с фрактальной размерностью среды. Модель на рис. 4 (см. курс 2). Что это значит, для нас как трейдеров работающих с различными графиками цен?

dP ≈ (dt)²

Это модель характерна для Эффективного рынка. Где постулируется, что процесс распределения цен соответствует гауссовскому. Здесь dP изменение цены соответствует интервалу времени dt. Степень в которую возводиться t, равно значению показателя Херста Н=0.5, характерного для случайных блужданий.

Если мы подставим данное значение в формулу для нахождения параметра α, то убедимся, что оно будет равно 2:

α=1/0.5

Когда параметр α равен 2, наблюдаемый процесс будет случайным блужданием, данное значение α было отвергнуто валютным экспертом (рис. 55). То есть эта модель явно не подходит для анализа временных рядов.

Мандельброт предложил использовать вместо степени 1/2, значение равное показателю Н. Херст обнаружил, что данное значение примерно равно 0.7. Однако рассчитав α, подставив данное значение в формулу (3), мы получим «модель 1.42», а не «модель 1.7», о которой упоминал Мандельброт. Но кто говорит о том, что Н всегда имеет постоянное значение. Мандельброт отказался от данного предположения в своей модели 1972. Наиболее частое значение, показателя Херста для валютных рынков колеблется около 0.58 – 0.6, что соответствует «модель 1.7» (рис. 56). Поскольку Н постоянно меняется и находится в области от 0 до 1, время было названо мультифрактальным, так как на определенных интервалах времени Н принимает различные значения, а следовательно и t возводится в различную степень!

Например, показатель Херста будет равен 0.64, тогда t будет возведено в степень 0.64, а значение параметра α, уже не будет равно 2:

α=1/0.64=1.5625

Полученное число 1.5625 находятся в диапазоне от 1 до 2. Наблюдаемый процесс не будет относиться к нормальному распределению, а будет дробным, то есть фрактальным. Поскольку данное значение постоянно меняется, оно будет мультифрактальным. Приставка мульти означает, что мы имеем не одну, а несколько моделей поведения цен. Что значит для нас значение параметра α, мы достаточно подробно обсудили выше. Что же касается поведения цен, то его можно сравнить с обобщенным броуновским движением. Из-за того, что цена развивается на разных масштабах, мы как раз и можем использовать структуру данного движения для сравнения между ними и сопоставления различных моделей.

Содержание

Далее