Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 8)

Для открытой длинной или короткой позиции цена SAR должна находится на границах или вне интервала между экстремальными значениями цены двух 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 приравнять 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 экстремальных 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 максимальная 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-Hp, -DM=L-Lp, где

H – максимальная цена текущего периода,

Hp – максимальная цена предыдущего периода,

L – минимальная цена текущего периода,

Lp – минимальная цена предыдущего периода,

Меньшее из абсолютных значений +DM и -DM приравнивается к нулю. Затем определяется истинный интервал (TR) как наибольшее абсолютное значение следующих трёх величин:

TR=H-L; TR=H-Cp; TR=L-Cp, где Cp – это цена закрытия предыдущего периода;

После этого рассчитываются экспоненциальные скользящие средние значений +DM, -DM, TR и вычисляются 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. RSI 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 осциллятор, 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 применения 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 (минимумом) 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 году.

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 направленностью, 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 закрытию 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 значения 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 движения 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 найденных 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 предположении, 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 средним. 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 медвежьего 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 Уайлдером. 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 наблюдаются 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 обычно 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 максимумом.

3.Разность между вчерашней ценой закрытия и сегодняшним минимумом.

Индикатор ATR представляет собой скользящее среднее значений истинного диапазона.

рисунок 2.21. 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 сами 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 полосы 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 одной 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;

MAn – n-периодное скользящее среднее; n – период расчёта.

рисунок 2.22. Полосы Боллинджера (BB).

Балансовый объём.

Балансовый объём (OBV) – это динамический индикатор, 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 предыдущей, 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 балансового 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 своём 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 движется 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 индикатора 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 объёма, если она ниже предыдущей.

Формула записывается следующим образом:

, где C – цена закрытия сегодня;

Ср – 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 объём.

• Если цена закрытия ниже вчерашней:

OBV=вчерашний OBV - сегодняшний объём.

• Если цена закрытия равна вчерашней:

OBV=вчерашний OBV.

рисунок 2.23. 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 контролируют 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 использовать 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 минимума, значит, происходит накопление бумаги. Это – сигнал к покупке.

Математически формула WA/D записывается так:

, где C - цена закрытия, O – цена открытия,

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 сглаживания. 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 лучше 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 бумаги 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 (по 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, например, 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 потоков (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 учитывать:

• 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 Pt – 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 денежных потоков за выбранное число периодов. Отрицательный денежный поток (NMF) – это сумма значений отрицательных денежных потоков.

, где MR – денежное отношение; .

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 объём, 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 лёгкость движения цены вниз.

рисунок 2.28. Лёгкость движения (EMV).

Расчёт ЕМV 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 массы.

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 уменьшается.

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 покупать, 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 выражена 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 следствием 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; если цены 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 краткосрочный 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 спешить 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/перепроданности 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, зачастую 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 покупке 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 высокие 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 закрытием) 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 ростом 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 скачком 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 расхождения 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) представляет 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 изменении 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.

Интерпретация 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, закрылась 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 добавляется 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 сигналы 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 возможностью 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 основе 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 одно вложение и одно поступление за весь период, то чистую современную стоимость можно вычислять по упрощённой формуле:

, где Io – сумма инвестиций 1 марта 1999 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 марта 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 NPV 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 приносят 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 обеспечила лишь окупаемость. В данном упрощённом случае формула выглядит таким образом: . Уравнение решается относительно IRR методом итераций. Здесь была использована 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 закрытия 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 предшествующего 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 справочно 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 основе 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 стрелками «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

Таблица 3.2.

Результаты применения индикаторов

Таблица 3.3.

Результаты применения индикаторов на различных трендах

Таблица 3.4.

Результаты применения индикаторов на различных трендах

3.1.Стохастический осциллятор.

Стохастический осциллятор был подробно описан выше (см. 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) находятся 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 перепроданности (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;

• пересечение 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 получается 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 современной 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 касается 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, соответствующий 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 коррекциями, 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.

Стохастический осциллятор

3.2.Скользящие средние.

Скользящие средние подробно описаны в разделе 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) находятся 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 средней (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 закрытия.

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 прибыльных 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 за 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. Это 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

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 капитала 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 трендам 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 глубокие 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 442,57 до 492,15).

Таблица 3.7.

Экспоненциальное скользящее среднее

рисунок 3.3. Экспоненциальное скользящее среднее (EMA).

Взвешенное скользящее среднее.

Система на основе взвешенного скользящего среднего (в таблице 3.1 обозначена как WeMA) имеет высокие показатели прибыли: размер полного капитала к вложенному – 555,26%, внутренняя норма доходности – 135,36%, чистая современная стоимость – 2780,69. Все перечисленные финансовые показатели 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 прибыли (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

Треугольное скользящее среднее.

Треугольное скользящее среднее (в таблице 3.1 обозначена как TMA) обеспечило самую лучшую прибыль среди всех проанализированных 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 общую 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 сделку (-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 значения. Вероятно, эта стабильность в результатах и предопределила максимальную доходность индикатора.

рисунок 3.5. Треугольное скользящее среднее (TMA).

Таблица 3.9.

Треугольное скользящее среднее

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 прибыль (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

О применении всех скользящих средних в качестве простейших механических торговых систем будут следующие выводы:

• все скользящие средние приносят высокую прибыль 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.Схождение/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 первом 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 ненамного 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 минимальная 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 показатель 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 наивысший 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

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 индикаторов. 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 средней 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 такими же причинами, что и у MACD-9.

Таблица 3.12.

MACD и 13-дневное EMA

рисунок 3.8. Схождение/расхождение скользящих средних (MACD-13).

Общие выводы 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 периода 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 следует 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 дней) 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 товарного 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 одно 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) сделку 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 соответственно), 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 оптимальны.

рисунок 3.9. Индекс товарного канала (Cci-8).

Таблица 3.13.

Индекс товарного канала (8-дневный)

CCI-14.

Механическая система на основе 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 минимальным 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 (табл. 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)

О применении индекса товарного канала в качестве простейшей механической торговой системы будут следующие выводы:

• в анализируемом периоде оба индикатора ведут себя немного 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.

Параболическая 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 полного 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 бычьих 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

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, использованными 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.

Соприкосновение 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 – 354,9%, 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 системой 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 разворотных 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 анализируемом 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 альтернативных способов вложения средств, доступных частному инвестору.

Таблица 3.16.

Система направленного движения

рисунок 3.12. Система направленного 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%, внутренней 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 средние 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 минимальные значения на трендах 7 и 9 (651,29 и 158,24 соответственно), а на остальных посредственные.

Таблица 3.17.

Индекс относительной силы (9-дневный)

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 доходности – 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 прибыльную 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)

О применении индекса относительной силы в качестве простейшей механической торговой системы выводы такие:

• в анализируемом периоде индикаторы ведут себя 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 скользящие 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 прибыли. 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 индекса 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 нарастающему 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 средние, 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 технического 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 капитализация 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 биржевых 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 среднесрочной 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 финансовых 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 рынок», 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.

Характеристики

Список файлов реферата