Диссертация (1138424), страница 17
Текст из файла (страница 17)
При этом, специфика образования динамикицен рыночных активов позволяет утверждать о том, что закономерности, используемые участниками торгов на каком-либо таймфрейме,более всего отражаются в колебаниях цен именно этого таймфрейма,поскольку характер таких закономерностей переносится на динамикуцен посредством операций участников торгов. Поэтому несложныефункциональные закономерности, используемые в индикаторах, неоказывают влияния на сверхкраткосрочную динамику цен и не формируют ее характер. Во-вторых, основными участниками торгов насверхкраткосрочном таймфрейме являются АТС, способные на использование при прогнозировании и совершении операций крайне102сложных закономерностей, в том числе основанных на взаимосвязяхразличных рыночных активов. Такого рода закономерности и отражаются в сверхкраткосрочных колебаниях рыночных цен.
Поэтомупрогнозирование сверхкраткосрочной динамики цен с помощью простейших зависимостей, которыми оперируют существующие методытехнического анализа, можно считать малоэффективным. Для повышения эффективности прогнозирования цен на данном таймфрейме,необходимо чтобы метод прогнозирования позволял выявлять сложные и неявные зависимости, в том числе между связанными рыночными активами и показателями.в) поскольку существующие методы технического анализа неэффективны на сверхкраткосрочном таймфрейме, нельзя ожидать ихмассированного применения участниками торгов на нем. Но это означает, что не может наблюдаться эффект «самосбывающегося прогноза» и действие теории рефлексивности Дж.
Сороса. Эффект «самосбывающегося прогноза» способствует тому, чтобы цены рыночных активов двигались исходя из прогнозов, формируемых основноймассой участников торгов. Его отсутствие для существующих методов технического анализа также является одним из влияющих факторов, почему прогнозы, сделанные на их основе, могут не оправдываться. Поскольку невозможно ожидать того, что прогнозы наиболееизвестных индикаторов будут сбываться на сверхкраткосрочном таймфрейме, необходимо применять иные методы, не ориентирующиесяна действие эффекта «самосбывающегося прогноза».г) на сверхкраткосрочном таймфрейме торгуют в основном роботы, а не трейдеры, поэтому на нем не действуют «психологические»закономерности, присущие классической неавтоматизированной торговле, которые способны образовывать и продолжать рыночные тенденции на более долгосрочных таймфреймах. Такого рода психологи103ческие закономерности торговли, как «эффект толпы», «рыночныеожидания», «ожидания продолжение тренда» могут быть не присущисверхкраткосрочному таймфрейму, либо, по крайней мере не являются ярко выраженными, чтобы оказывать существенное влияние на ценовую динамику.
В результате индикаторы технического анализа,ориентированные на выявление закономерностей, обусловленныхпсихологией трейдеров, не подходят для сверхкраткосрочного таймфрейма. Более подходящими могут считаться методы, позволяющиевыявлять сложные и неявные закономерности в динамике цен.Первая и вторая причины указывают на то, что существующиеметоды прогнозирования, создаваемые в рамках технического анализа, не учитывают специфику высокочастотных стратегий и не предназначены для их реализации.
Третья и четвертая – что на сверхкраткосрочном таймфрейме отсутствуют некоторые механизмы рыночногоценообразования, которые могли бы приводить к срабатыванию индикаторов технического анализа, как на других, более долгосрочныхтаймфреймах.3. Существующие методы технического анализа не ориентированы на автоматическую торговлю.Технический анализ зародился достаточно давно и основныеметоды прогнозирования, создаваемые в рамках данного подхода,формировались в то время, когда алгоритмической торговли еще несуществовало.
В результате имеющиеся методы технического анализаотражают специфику только классической, неавтоматизированнойторговли и не позволяют задействовать широкие возможности роботов по анализу рыночной ситуации, такие, как: использование сложных закономерностей при принятии инвестиционных решений, оценкавлияния динамики большого количества показателей, связанных спрогнозируемым: цен рыночных активов, индексов и т.п.
Поэтому104можно говорить о том, что такие методы прогнозирования не ориентированы на алгоритмическую торговлю. Помимо этого, как было показано в первой главе диссертации, существующие методы технического анализа не следует пользовать в качестве единственного методапрогнозирования, а только в дополнение к иным применяемым методам. Это также препятствует возможности их использования при алгоритмической торговле.Обобщая итоги проведенного выше анализа, можно утверждатьо том, что исправление общих недостатков методов технического анализа и учет специфики сверхкраткосрочной торговли при созданииметода прогнозирования возможно, если при его разработке будутучтены следующие принципы:1.
Полная автоматизация процессов прогнозирования цен и совершения рыночных операций на основе сформированных прогнозов,без какого-либо участия трейдера;2. Использование при прогнозировании не только цен прогнозируемого актива, но и ценовой динамики связанных рыночных активов;3.
Возможность выявления не только простейших рыночныхвзаимосвязей, но и более сложных, в том числе основанных на взаимовлиянии различных активов;4. Динамическая адаптация прогностической модели: непрерывное или очень частое ее приспособление к изменяющимся рыночнымусловиям, достаточное для полноценного учета происходящих изменений в характере ценовой динамики.Не смотря на имеющиеся у существующих методов технического анализа недостатки, среди подходов к прогнозированию, относящихся к теории финансового рынка, только технический анализ подходит для сверхкраткосрочного прогнозирования, поэтому его можноиспользовать в качестве основы нового метода сверхкраткосрочного105алгоритмического прогнозирования цен. Однако при создании новогометода прогнозирования необходимо провести расширенную интерпретацию аксиом технического анализа, направленную на учет сформулированных выше принципов.
Использование в качестве основыклассических принципов технического анализа позволит сформировать новый метод как эволюционное развитие данного подхода, а значит, учесть имеющийся опыт изучения его сильных и слабых сторон.106Глава 3. Разработка основных положений аналогового метода прогнозирования цен.3.1.
Сущность аналогового метода прогнозирования цен.В основу создания на базе технического анализа метода сверхкраткосрочного алгоритмического прогнозирования цен рыночныхактивов была положена расширенная интерпретация аксиом технического анализа для учета принципов, сформулированных в предыдущем разделе.Рассмотрение первой аксиомы технического анализа.Традиционно первая аксиома технического анализа – «движения цен на рынке учитывают всю информацию» интерпретируетсятаким образом, что вся влияющая информация уже учтена в цене инет необходимости рассматривать влияние политических, экономических и прочих факторов.
Исходя из этого, делается вывод о том, чтодля прогнозирования ценовых тенденций достаточно сосредоточитьсяна изучении динамики цен только самого прогнозируемого финансового инструмента. Такая упрощенная интерпретация аксиомы вызывает немало споров, поэтому необходимо проведение ее более подробного анализа, в том числе с точки зрения применения на сверхкраткосрочном таймфрейме.Известно, что никто из трейдеров не совершает торговые операции случайным образом.
Каждая сделка заключается на основе рассмотрения информации, которую трейдер считает влияющей на ценырыночного актива. В результате действия трейдеров определяются событиями, имеющими отношение к фондовому рынку, поэтому имприсуща некоторая упорядоченность, а значит – потенциально существует возможность их прогнозирования.Исходя из механизма рыночного ценообразования известно, чтодинамика цен финансовых инструментов отражает собой не саму ры107ночную информацию, а реакцию на нее трейдеров, поскольку они сами обуславливают своими действиями динамику цен, открывая позиции в направлении, соответствующему их ожиданиям. Чем большетрейдеров уверены в том, что цена пойдет так, как об этом говорятрассмотренные ими факторы и чем больше они совершат сделок наосновании имеющихся ожиданий, тем более они сдвинут котировки всоответствующую сторону.
Никакая информация, кроме рассматриваемой участниками торгов, формирующими на основе этой информации торговые заявки, влиять на котировки не может. Итоговое будущее движение цен является результатом действия суммарного спросаи предложения, предъявляемого со стороны всех трейдеров, совершающих операции в данный момент. Если в текущей ситуации проявилось больше событий, рассматриваемых трейдерами в качествеиндикаторов роста котировок, спрос превысит предложение и ценыпойдут вверх, и наоборот.Итак, поскольку изменения цен рыночных активов образуютсяпод влиянием сделок, совершаемых участниками торгов, становитсявозможным и прогнозирование ценовых тенденций. Для этого необходимо использовать как можно больше той рыночной информации,которая используется участниками торгов на данном таймфрейме присовершении операций с конкретным активом.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
