Николай Старченко
"Мифы и реальность фигур технического анализа"

Движения цен на рынке не вполне случайны: помимо информации их формируют устойчивые настроения участников. Это делает возможным использование фигур теханализа

В конце XIX века примерно в одно и то же время появились две совершенно противоположные по смыслу концепции, описывающие поведение цен на фондовом рынке. В 1900 году Луи Башелье написал диссертацию «Теория спекуляций», основанную на наблюдениях за ценами облигаций на Парижской бирже. За семь лет до Эйнштейна он предложил формальную математическую модель случайного блуждания, в соответствии с которой поведение цен было похоже на движение броуновской частицы под ударами мелких молекул.

С 1890-го по 1902 год Чарльз Доу, первый редактор газеты The Wall Street Journal и автор самого известного биржевого индекса, написал серию статей, которая позже превратилась в «теорию Доу». Он считал, что поведение цен описывается закономерными тенденциями, то есть направленными движениями вверх или вниз, которые отражают господствующее на бирже мнение о будущем экономики или отдельной компании. Так началось противостояние двух принципиально противоположных концепций, которое не окончено и по сей день.

ПАТТЕРНЫ ПРОТИВ СЛУЧАЙНОСТИ

Предположение Башелье с 1930-го по 1950 год превратилось в гипотезу эффективного рынка, где большое количество независимых рациональных участников быстро и правильно принимают решения на основе поступающих данных. В результате вся имеющаяся на рынке информация включается в цены, а их поведение оказывается случайным блужданием, которое невозможно прогнозировать. Эта гипотеза господствовала в академической теории финансов вплоть до конца XX века.

Теория Доу пришлась больше по нраву трейдерам, реально торгующим на фондовом рынке, поскольку позволяла принимать решения на основе анализа ценовых графиков, что с точки зрения гипотезы эффективного рынка делать бессмысленно: все видимые глазом движения цен являются причудливой игрой случая, как выпадение красного или черного в рулетке. Однако практики знали, что это не так или, по крайней мере, не совсем так. Уже в 30-х годах ХХ века на основе положений Чарльза Доу была разработана классификация типичных вариантов поведения цен, означающих смену или продолжение наблюдаемой рыночной тенденции. Сейчас их называют «фигурами» или «паттернами», а обнаруживаются они на графиках с помощью технического визуального анализа. В отличие от индикаторного теханализа, требующего иногда достаточно сложных расчетов, визуальный весьма прост: для него необходимо только видеть график цены и помнить наиболее важные фигуры.

Теория Доу пришлась по нраву трейдерам, реально торгующим на фондовом рынке, поскольку позволяла принимать решения на основе анализа ценовых графиков

Между тем даже сегодня фигуры технического анализа остаются одной из наиболее спорных тем. С одной стороны, их видит на графиках практически любой начинающий трейдер. С другой — работа паттернов по правилам, описанным в книгах, вызывает большие сомнения, особенно когда начинается «поверка гармонии алгеброй», то есть формальные и статистически правильные исследования. Если рассматривать паттерны отвлеченно от рынка, как некие образы, картинки, возникающие в графиках цены, то грамотная статистическая проверка будет неизменно приводить к печальному результату: вероятность срабатывания фигуры по книжному сценарию близка к 50%. Однако иногда это происходит очень даже четко. В связи с этим возникает вопрос: можно ли отличить ситуацию, когда фигура сработает, от обратной? Иногда можно.

ВИДЫ РЫНОЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Для того чтобы разобраться со срабатыванием фигур, сначала нужно ответить на более фундаментальный вопрос: что движет рынком? Один из возможных и достаточно очевидных ответов — решения участников рынка, реализованные в сделках. Почему люди принимают решения? Достаточно очевидный ответ в духе академической науки — потому что реагируют на информацию. Следовательно, одним из важных факторов движения цен является информация, поступающая на рынок.

Информацию можно разделить на четыре категории. Очевидно положительная — информация, которая для большинства участников рынка является понятным поводом для покупки. Очевидно отрицательная — является основанием для продажи. Нейтральная — это весьма распространенный на рынке тип информации, которую можно интерпретировать и как положительную, и как отрицательную. Она вызывает у части участников решения о покупке, а у другой части — о продаже. И наконец, последняя категория информации — ее отсутствие. Это периоды на рынке, когда выходящие новости настолько слабы, что не вызывают реакции участников в виде сделок.


увеличить картинку

Согласно современным представлениям, поступление информации на рынок — процесс, близкий к случайному (математики говорят «пуассоновский»). Да, конечно, бывают периоды, когда одна за другой долго идут положительные или отрицательные новости, но они редки. Поэтому, если бы движение определялось только информацией, то цены были бы в точности случайным блужданием, как это и предполагает гипотеза эффективного рынка.

НАСТРОЕНИЯ УЧАСТНИКОВ

Однако есть еще один фактор, который на сегодня можно считать доказанным и который вносит коррективы в движение цен. Это настроения участников рынка, определяющие их отношение к информации. Численным выразителем настроений участников может быть фрактальная размерность графика цены D или знаменитый показатель Херста H, связанный с фрактальной размерностью соотношением D = 2 – H. Его значение отражает три возможных типа поведения участников рынка, которые можно описать следующим образом.

При H > 0,5 настроения кооперативны, и участники склонны одинаково оценивать выходящие новости. В первом приближении значение Н отражает вероятность, с которой участники принимают одинаковые решения на основе выходящей информации. Такое состояние обычно связывается с трендами, поскольку движение цены вверх (вниз) вызывает еще большее желание рыночной толпы покупать (продавать) акции.

Если Н близко к 0,5, значит участники рынка склонны действовать независимо друг от друга: независимо оценивать информацию и принимать решения. Поведение цены в данном случае — это классическое случайное блуждание.

При Н < 0,5 участники рынка склонны к антикооперативному поведению. Грубо говоря, они трактуют выходящие новости и поведение цен наоборот. В таком состоянии движение вверх вызывает желание продавать акции, а вниз — наоборот, покупать их. Такое поведение характерно для флэтов.

Таким образом, четыре типа информации, три типа поведения участников задают нам все возможные рыночные ситуации. Поведение цен в этих ситуациях склонно к формированию неких типичных паттернов, которые являются отражением преобладающей на рынке информации и реакции участников на нее. Вот эти типичные паттерны поведения цен в различных информационно-настроенческих ситуациях, с моей точки зрения, и составляют набор фигур технического анализа.

КОГДА РАБОТАЮТ ФИГУРЫ

Вернемся к нашему основному вопросу. Мой опыт совмещения различных видов ценового анализа говорит о том, что паттерны хорошо работают в ситуациях однозначно трактуемого потока информации, поддержанного однозначным (кооперативным или антикооперативным) поведением участников рынка. Такие ситуации существуют на рынке примерно 30–50% времени.

Паттерны хорошо работают в ситуациях однозначно трактуемого потока информации, поддержанного акцентированным поведением участников рынка

Если поток информации нейтрален и/или поведение участников рынка независимое, то формирование фигур является событием, близким к случайному, и работать так, как описано в книгах, они не будут. В этом случае это типичные «миражи» случайного блуждания. Такая непредсказуемость занимает на рынке 30–40% времени.

И есть еще 10–20% ситуаций отсутствия важной информации при любом поведении участников. В этих случаях рынок формирует фигуру сходящиеся треугольники, выход из которых непредсказуем и зависит исключительно от направленности первой серьезной новости, способной заставить участников активно принимать решения.

Для того чтобы прогнозировать развитие фигуры технического анализа можно воспользоваться приведенной таблицей, однако она достаточно сложна для практического применения, поскольку требует опыта оценки характера информационного потока и умения определять настроения участников рынка путем вычисления фрактальной размерности. К счастью, есть еще один способ, который основан на одном любопытном эмпирическом факте.

СТАТИСТИКА ПО ВОЛНАМ

Для начала введем несколько определений. Выделим на графике цены все ценовые экстремумы (все видимые максимумы и минимумы) и соединим их прямыми линиями (см. график 1). Назовем «волной» движение цены от локального максимума к следующему за ним локальному минимуму или наоборот. В таком случае движение можно представить последовательностью волн, каждая из которых направлена в противоположную сторону от предыдущей.

Начавшаяся тенденция имеет больше шансов продолжиться, чем измениться. Разворотные фигуры — это сбой в одном из звеньев наиболее вероятной последовательности

Введем амплитуду волны А как модуль разности между ценой окончания и ценой начала волны. Волны, амплитуда которых больше амплитуды предыдущей волны, будем называть в духе теории Эллиотта импульсными, а волны, амплитуда которых меньше либо равна амплитуде предыдущей, — корректирующими. То есть если А(i) > A(i-1), то волна импульсная, если А(i) <= A(i-1), то волна корректирующая. Таким образом, движение цены можно представить последовательностью следующих друг за другом импульсных и корректирующих волн. А теперь, внимание, самое важное! Статистические свойства введенных таким способом волн оказываются практически одинаковыми для большинства финансовых рынков (кроме, может быть, рынка облигаций). И описать эти свойства можно двумя простыми фразами. Если предыдущая волна была импульсной, то текущая волна с вероятностью больше 0,5 будет корректирующей. Если предыдущая волна была корректирующей, то текущая волна с вероятностью больше 0,5 будет импульсной. Типичные для большинства рынков диапазоны соответствующих вероятностей представлены в таблице.

Выделение волн на ценовом графике и отыскание амплитуды волн

Удивительно, но статистические свойства ценовых движений между локальными экстремумами полностью соответствуют положениям теории Чарльза Доу, который считал, что начавшаяся тенденция имеет больше шансов продолжиться, чем измениться. В соответствии с нашим вероятностным подходом (см. таблицу) это именно так: если мы наблюдаем импульсную волну вверх с пробитием предыдущего ценового максимума, то наиболее вероятно, что она сменится коррекцией вниз, а затем снова последует импульсное движение вверх.

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ПРИРОДА ПАТТЕРНОВ

А что же такое тогда фигуры технического анализа? Оказывается, что это просто различные последовательности из нескольких волн разного типа. Например, классическое трендовое движение описывается наиболее вероятной последовательностью «импульс — коррекция — импульс — коррекция — импульс». Всевозможные разворотные фигуры — это сбой в одном звене наиболее вероятной последовательности. Например, самая частая разворотная фигура «голова и плечи» может быть описана двумя возможными последовательностями: «импульс — коррекция — импульс — коррекция — коррекция — импульс» или «импульс — коррекция — импульс — импульс — коррекция — импульс». В первом случае сбой в наиболее вероятной последовательности произошел на пятом шаге, когда вместо более вероятной импульсной волны на рынке возникла корректирующая. Во втором случае сбой виден на четвертом шаге (см. график 2).

Волновые варианты формирования фигуры «голова и плечи»

Различные сходящиеся и расходящиеся треугольники — это многократные сбои в наиболее вероятной последовательности. Сходящийся треугольник описывается формулой «коррекция — коррекция — коррекция — коррекция -…», а расходящийся — формулой «импульс — импульс — импульс — импульс-…».

Зная универсальные свойства волн и немного потренировавшись, можно легко найти волновые формулы всех фигур технического анализа. Но самое важное заключается в том, что, видя только график цены и выделяя в нем две последних волны, можно быстро прогнозировать наиболее вероятный сценарий развития событий на рынке. Так, например, если наблюдается коррекция восходящей импульсной волны, то до тех пор, пока текущая цена выше основания предыдущего движения, более вероятно окончание коррекции и продолжение роста к уже достигнутым ранее максимумам. Если же цена опустилась ниже основания предыдущей импульсной волны, то это явный статистический сигнал разворота, и на ближайшей коррекции вверх следует искать возможности для продажи. А выходы из сходящихся треугольников с большей вероятностью происходят в сторону, противоположную последнему локальному экстремуму.

Конечно, описанный визуальный анализ является достаточно грубым средством для принятия решений, однако в условиях нехватки времени на детальный анализ текущей ситуации он позволяет быстро и эффективно понять, что же может произойти с ценами дальше, и наметить тактику торговых действий в случае реализации как более, так и менее вероятного сценария.

Автор: Николай Старченко

Опубликовано: журнал «D-Штрих» №21