О скользящих средних - Форекс форум. forex форум. форекс. forex. форум трейдеров
форекс

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

 
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> О скользящих средних, О скользящих средних
форекс от 2 центов, спред от 2-х пунктов, кредитное плечо до 1:500
Автоматическое исполнение ордеров
fxedu
сообщение 1.1.2009, 17:42
Сообщение #1


Активный участник
***

Группа: Пользователи
Сообщений: 418
Регистрация: 21.9.2008
Пользователь №: 17



О скользящих средних

Данный раздел в идеале должен находиться в главе о техническом анализе, но в данной книге нет раздела по этой теме, поэтому, как мне кажется, самое время уделить внимание одному вопросу. Вы уже отметили, что для идентификации сигналов на покупку и продажу при использовании нами пут-колл пропорции нужно найти локальные максимумы и минимумы скользящей средней. Многие другие используемые технические индикаторы тоже требуют подобной идентификации. Итак, как вы принимаете решение, достигнут ли локальный максимум или минимум? Легко посмотреть на исторический график, аналогичный показанным во второй части данной главы, чтобы увидеть, где в ретроспективе расположены вершины и впадины. Но могли ли они быть идентифицированы в реальном времени, в момент их формирования? Ответ на этот вопрос компетентное "да". В данном разделе мы увидим, почему.

К настоящему моменту вы могли сформировать мнение, что я не отношусь к поклонникам использования абсолютных уровней для идентификации торговых возможностей с помощью скользящих средних. Обсуждение индексной пут-колл пропорции показало, что рынок является динамическим и часто важно направление скользящей средней, а не ее реальное значение. Такой анализ можно применить и ко многим другим скользящим средним. Например, я обнаружил, что он столь же хорошо применим к TRIN или Индексу Армса (Arms Index). Сторонники Индекса Армса используют 10-дневную, 50-дневную или другие скользящие средние для формирования мнения о наличии перекупленности или перепроданности рынка.

Индекс Армса вычисляется ежедневно следующим образом:
Прикрепленное изображение
Теоретически на сбалансированном рынке это число должно быть равно 1.00. Как правило, на самом деле объем является доминирующим и малые значения возникают в бычьи дни (самая малая величина, которую я помню, составляла что-то около 0.25), а крупные значения возникают в медвежьи дни (крупные распродажи могут приводить к величинам выше 3.00). Если значения слишком долго чрезмерно высоки, о чем свидетельствует скользящая средняя дневных значений, рынок становится перепроданным, и мы ищем возможность купить его. С другой стороны, если скользящая средняя уходит слишком низко, рынок перекупленный, и мы ищем сигнал к продаже»

Я обнаружил, что абсолютные уровни могут работать хорошо для краткосрочных средних (значение 1.20 соответствует состоянию перепроданности для 10-дневной скользящей средней Индекса Армса, в то время как значение 0.80 — состоянию перекупленности). Однако долгосрочные средние не подпадают под такую строгую интерпретацию. Сигналы на покупку и продажу возникают на различных абсолютных уровнях, но, когда долгосрочная скользящая средняя Индекса Армса достигает пика, это сигнал к покупке рынка. Когда она достигает дна, генерируется сигнал к продаже рынка. Итак, к этим скользящим средним применимо последующее все обсуждение, и на самом деле первоначально, в 1977 году, именно наблюдение сигналов от Индекса Армса привело меня к исследованию следующих концепций.


Любой трейдер, использующий скользящие средние для генерирования сигналов к покупке и продаже, знает; достижение какого уровня на следующий торговый день необходимо для формирования данного сигнала. Типичная система торговли с помощью скользящей средней, особенно широко применяемая техническими трейдерами на рынке коммодити, — это система пересечения скользящих средних. Вы строите две скользящие средние с разным количеством дней в каждой. Когда они пересекаются, у вас возникает сигнал к покупке или продаже. Типичным является использование в качестве сигнала краткосрочной средней, задающей направление.

Таким образом, если мы отслеживаем 10- и 20-дневную скользящие средние, то, когда 10-дневная средняя пересечет 20-дневную снизу вверх, у нас будет сигнал к покупке. Наоборот, мы получим сигнал к продаже, когда 10-дневная средняя пересечет 20-дневную среднюю сверху вниз. Обычно данная система определяется как система следования за трендом, и она приносит большие прибыли при длительном тренде, но показывает плохие результаты на боковом рынке, постоянно колеблющемся в некотором торговом интервале.

-------------------------------------------------------------
Любой трейдер, использующий систему пересечения, должен знать, на каком уровне он может получить сигнал в следующий день. Предположим, мы знаем следующую информацию.

Цена закрытия 20 дней назад: 80
Цена закрытия 10 дней назад: 60

Текущее значение 10-дневной скользящей средней: 62.0
Текущее значение 20-дневной скользящей средней: 63.5

В текущий момент 10-дневная средняя ниже, чем 20-дневная средняя. Поэтому можно допустить, что находимся посередине сигнала к продаже. Однако мы также хотим быть наготове в случае возможного сигнала к покупке, поскольку значения двух средних достаточно близки друг к другу.

Таким образом, уместен следующий вопрос: «Какая сегодняшняя цена закрытия вызовет пересечение 10-дневной скользящей средней 20-дневной средней, сгенерировав сигнал к покупке?» Это вычислить нетрудно. Необходимо подсчитать сумму входящих цен закрытия и посмотреть, какая сегодняшняя цена закрытия могла бы привести к желаемому результату.

Сумма 10 цен закрытия, входящих в текущую 10-дневную скользящую среднюю: 620
Сумма 20 цен закрытия, входящих в текущую 20-дневную скользящую среднюю: 1270

Сумма за 10 дней совпадает со значением 10-дневной скользящей средней, равным 62.0 и умноженным на 10. Сумма за 20 дней равна значению 20-дневной скользящей средней: 63.5, умноженному на 20.

Теперь мы с уверенностью знаем, что цена закрытия 10 дней назад не будет частью 10-дневной скользящей средней после сегодняшнего закрытия. Так что после сегодняшних торгов наша сумма за 10 дней будет равна текущей сумме за минусом цены закрытия 10 дней назад плюс сегодняшняя цена закрытия:

новая 10-дневная сумма = 620 — 60 + цена сегодняшнего закрытия = 560 + цена сегодняшнего закрытия

Аналогичным образом можно вычислить новую 20-дневную сумму:

новая 20-дневная сумма = 1270 — 80 + цена сегодняшнего закрытия = 1190 + цена сегодняшнего закрытия

Итак, чтобы увидеть, какой уровень сегодняшнего закрытия обеспечит превышение 10-дневной скользящей средней 20-дневной скользящей средней, надо решить простое арифметическое уравнение. Давайте обозначим через «t» «цену сегодняшнего закрытия», чтобы формулы были короче. Когда 10-дневная скользящая средняя будет больше 20-дневной скользящей средней?
Прикрепленное изображение
Решая уравнение, получим t > 70. Таким образом, если акция (или товар, или что-либо другое) закроется сегодня выше 70, у нас возникнет сигнал к покупке. Фьючерсные трейдеры, чьи брокеры принимают подобные стоп-приказы, могут вводить ордер типа «купить по 70.1/4, стоп только по закрытию» («buy at 70.1/4, stop close only»). Затем они могут пойти порыбачить или поиграть в гольф.
-------------------------------------------------------------


Этот простой метод можно использовать для принятия решения, каким должен быть уровень торговли на следующий день, чтобы скользящая средняя оказалась на определенном уровне. Скорее всего, наиболее интересен уровень, на котором генерируется какой-то вид сигнала для используемой системы торговли.

Теперь посмотрим на сигнал, поступающий от пут-колл пропорции. Предположим, мы определяем появление локального максимума скользящей средней пут-колл пропорции, когда «средняя формирует вершину в течение 10 торговых дней». Если данное условие выполняется, определяем данную точку как локальный максимум. Используя метод предыдущего примера, мы всегда можем сказать по прошествии девяти дней, какая цена закрытия торгов на 10-й день удержит скользящую среднюю ниже того пикового уровня девять дней назад, таким образом, гарантируя удержание пика в течение 10 дней. Следовательно, мы имеем идентификацию локального максимума, определяемого с 10-дневной задержкой.

Это интересно, но едва ли достаточно полезно для наших целей. Здесь у нас только возможность получить предупреждение о покупке, имея действенный сигнал после девяти дней. За этот период времени мы можем пропустить большую часть рыночного движения. Но нам хотелось бы знать возможность относительно следующего: формируется локальный максимум или минимум в первый или второй день 10-дневного периода. Знание этого было бы чем-то действительно полезным. В контексте предыдущего примера указанная возможность была бы равноценна предсказанию, каковы будут величины через 10 дней. Мы знаем, какие числа выйдут «из» скользящей средней к тому времени (цены закрытия за предыдущие 10 дней), но не можем сказать, какими будут цены закрытия в течение следующих 10 дней, которые нам надо добавить к имеющимся у нас значениям. Таким образом, это выглядит, как будто у нас нет шансов предсказать, где будет находиться скользящая средняя через 10 торговых дней.

К сожалению, если вы не ясновидящий, то не можете предсказать с уверенностью, что принесут завтрашние торги, — это гораздо меньше по сравнению с 10 следующими днями, но вы часто можете добиться хорошей догадки, основываясь на вероятностной оценке происходившего в прошлом. Это в особенности справедливо при ситуациях с величинами, ограниченными некоторым интервалом, — такими как дневные значения Индекса Армса или пут-колл пропорция, а не с ценами самих акций, индексов или фьючерсов.

Первое, что необходимо сделать, если вы надеетесь предсказать значение скользящей средней через несколько дней, это определить распределение цен закрытия, которые будут добавлены к скользящей средней в рассматриваемый период времени. Пут-колл пропорция акций определена как число путов на акции, торговавшихся в данный день, деленное на число опционов колл на акции, проторгованных в тот же день. Как правило, это число между 0.30 и 0.50. Иногда оно выходит за границы данного интервала, но если мы суммировали дневные значения за длительный период времени, то скоро обнаружим, что почти все дневные значения попадают в этот диапазон.

В целях упрощения предположим, что в любой конкретный день пуг-колл пропорция акций может быть равна только 0.30, 0.35, 0.40, 0.45 или 0.50. Далее допустим, что все эти пять результатов возникают случайным образом и с равной вероятностью. Теперь наши допущения не полностью правильные, но вполне разумные и достаточно простые, чтобы позволить нам продемонстрировать технику, необходимую для предсказания значения скользящей средней спустя несколько дней.

Как только шаг, связанный с определением вида распределения, пройден, технический аналитик находится на знакомом пути получения желаемого результата, заключающегося в возможности предсказывать значения скользящей средней. Давайте возьмем реальный пример и посмотрим, как будет выполнено двувдневное предсказание.

--------------------------------------------------
В данном рассмотрении снова используем скользящую среднюю пут-колл пропорции акций из предыдущего примера. Но прежде уберем десятичные разделители, используя в качестве возможных дневных цен закрытия величины: 30,35,40,45 и 50. Предположим, нам известна следующая информация:

Текущее значение 10-дневной скользящей средней: 40
Дневное значение пропорции 10 дней назад: 50
Дневное значение пропорции 9 дней назад: 45

Мы также знаем, что сумма 10-дневной скользящей средней равна 400 (10 х 40).

Используя данную информацию, можно вычислить с определенной уверенностью, каким будет значение скользящей средней через два дня. В первый день равновероятны пять дневных значений: 30, 35,40,45 и 50. И точно так же для каждого из возможных значений первого дня вероятны те же пять величин во второй день. Таким образом, через два дня суммарно существует 25 возможных исходов значения пут-колл пропорции (пять значений в первый день умножить на пять значений во второй день).

Мы знаем, что текущее значение суммы за десять последних дней равно 400. К тому же нам известно, какие числа выходят «из» суммы (50 и 45, как сообщалось ранее). Таким образом, за два последующих дня сумма будет уменьшена на 95 и увеличена на реальные дневные значения, добавляемые по мере их получения. Значение скользящей средней в верхней строке, равное 36.5, вычислялось следующим образом: 400 — 95 + 30 + 30 = 365; 365/10 = 36.5. Значит, теперь можно вычислить все вероятностные значения скользящей средней через два дня (помня при этом о сделанном нами допущении, что в любой торговый день возможны только пять значений).

Прикрепленное изображение

Этот список с 25 исходами полный спектр возможных значений 10-дневной скользящей средней спустя два последующих торговых дня, исходя из наших допущений.

Теперь, вычислив все значения данной таблицы, выясним, как ими пользоваться. Предположим, мы хотим знать, будет ли текущее значение 10-дневной скользящей средней локальным максимумом. Из списка видно, что только 3 из 25 исходов дают результат, равный или превышающий текущее значение 40. Или наоборот, 22 из 25 возможных исходов дают по итогу меньшие величины скользящей средней спустя два дня. Следовательно, шансы, что текущее значение скользящей средней будет через два дня локальным максимумом, составляют 88% (22 разделить на 25). Если мы использовали локальные экстремумы в качестве торговых сигналов, нам бы следовало начинать действовать и покупать рынок, основываясь на знании высокой вероятности, что текущее значение скользящей средней станет локальным максимумом (локальный максимум пут-колл пропорции идентифицирует точку покупки).
--------------------------------------------------


Данная техника очень полезна. Можно экстраполировать ее на более длительные периоды. Как говорилось ранее, я предпочитаю определять на графике локальный максимум (или минимум) обычно с помощью 21-дневной скользящей средней, которая является максимальным (минимальным) значением за период в 10 торговых дней. Следовательно, мы можем продлить наше «дерево» («trees») в предыдущем примере до 10 разветвлений (конечно, с помощью компьютера) и вычислить все вероятностные значения 21-дневной скользящей средней по истечении этого временного периода. Тогда видно, какая часть этих возможных исходов превышает текущий максимум, чтобы у нас имелась возможность предсказать вероятность сохранения максимума на протяжении всего 10-дневного периода.

Данную технику можно использовать для предсказания скользящей средней на любом рынке, дневные значения которой обычно изменяются в рамках некоторого интервала. Поэтому она применима к скользящим средним индекса Армса (дневные значения обычно между 0.60 и 1.40), пут-колл пропорций акций (значения между 0.30 и 0.55) или индексных пуг-колл пропорций (значения между 0.90 и 1.50). Существуют и многие другие рынки, удовлетворяющие данной структуре. По графикам пут-колл пропорций, приведенных в данной главе, видно, что дневные значения соотношений меняются в рамках хорошо определенных интервалов. Многие технические индикаторы основаны на осцилляторах, генерирующих сигналы в точках пересечения или в моменты преодоления определенного уровня. Любые из них тоже можно оценивать с помощью данной системы.


Конечно, следует помнить, что реальные рыночные условия могут принести весьма неожиданные результаты. Например, в день краха 1987 года значение индекса Армса составляло 14.07! Вы наверняка не могли предположить такой исход при составлении распределения возможных значений для проведения исследований, но на самом деле случилось наименее предсказуемое. Следовательно, результат ваших вычислений может определить высоковероятностные максимум или минимум, покупку или продажу и т.п., но всегда есть шанс, что спустя какое-то время реальные дневные значения могут находиться за рамками ваших ожиданий. Если такое происходит, вы, возможно, не получите ожидаемого сигнала, а в случае уже осуществленной сделки, проведенной без ожидания сигнала, по всей вероятности, вам придется принять убыток, чтобы выпутаться из этой ситуации.

-----------------------------------------------------
Завершив исследование данной системы, я использовал локальные максимумы и минимумы 50-дневной скользящей средней индекса Армса для предсказания точек среднесрочных покупок (максимумы) и продаж (минимумы) на широком рынке. В то время (1977 год) я работал на компанию Thomson McKinnon в качестве стратега по розничным опционным сделкам, и данную систему тщательно изучили руководитель департамента деривативов и его начальник — исполнительный вице-президент компании. Они решили, что система выглядит работоспособной и мы ждали появления сигнала.

В то время я использовал в качестве поступления сигнала 90-процентную вероятность. Затем я ужесточил требование до 95 процентов. В любом случае в августе 1977 года система сказала, что существует 90-процентный шанс возникновения сигнала к покупке «рынка». В 1977 году еще не было торговли индексными опционами. Нам пришлось покупать опционы на акции, то есть набор опционов по нескольким различным акциям, чтобы осуществить сделку «с рынком». Мы составили пакет из трех рекомендованных опционов — на IBM, Kodak и General Motors — и попросили некоторых крупнейших опционных брокеров фирмы рассмотреть данное исследование.

Как оказалось, сигнал на самом деле появился (то есть через 10 дней мы наблюдали локальный максимум 50-дневной скользящей средней индекса Армса). Однако рынок был очень скучным, большей частью торгуясь в боковом тренде. В конечном счете мы были вынуждены посоветовать нашим брокерам распродать их позиции с убытками. Никто ничуть не расстроился — была предпринята честная попытка идентифицировать прибыльную сделку, но исполнительный вице-президент пошутил, что я, должно быть, ошибся, нечаянно вычислив «90-процентную вероятность дождя» вместо «90-процентной вероятности роста рынка». С тех пор данная система стала известна в качестве индикатора «вероятности дождя».
-----------------------------------------------------


Для читателей, желающих запрограммировать систему такого типа на своих компьютерах или же нанять кого-то для этого, я должен указать, что можно значительно сократить объем вычислений при построении деревьев. Например, если вы надеетесь на появление в течение 10 дней локального максимума и вычисляете разветвление дерева только на три дня вперед, которые превышают текущее значение скользящей средней, вам не нужно обсчитывать остальные разветвления на этой ветви дерева. Они не имеют значения, поскольку текущее значение уже превышено. Все, что вам надо сделать, — подсчитать все возможные исходы, которые возникли бы из данного разветвления в качестве результатов, превышающих текущее значение. На самом деле, вам не надо проводить оценку этих исходов, а следует лишь подсчитать их возможное количество, что достаточно просто. Например, если мы просчитали ситуацию на три дня вперед, то должно пройти еще семь дней (для 10 дней вперед), и если количество возможных значений каждый день составляет девять, то число исходов, которые должны рассматриваться на превышение текущего значения, составляет 63. Однако при сегодняшнем быстродействии компьютеров вам особенно и не надо вдаваться в такие подробности — компьютер выполнит все вычисления быстро, как порыв ветра, и с тупостью скотины.

Преимущество заблаговременного знания вероятности возникновения сигнала очень полезно. Использование системы данного типа позволяет вам вступать в позицию гораздо ближе к моменту фактического локального максимума или минимума. Кроме того, подобный подход позволяет оценить вероятность того, что через несколько дней две скользящие средние пересекутся (чтобы система вычисляла эту вероятность, следует применить данную технику к обеим скользящим средним, а затем посмотреть, сколько возможных исходов приводят к их пересечению).
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
fxedu
сообщение 1.1.2009, 17:45
Сообщение #2


Активный участник
***

Группа: Пользователи
Сообщений: 418
Регистрация: 21.9.2008
Пользователь №: 17



РЕЗЮМЕ

В данной главе показано, что для предсказания рынков опционы могут использоваться различными способами. Необычно высокий объем торговли опционов на акции часто указывает на возможность значительного движения самого базового актива — акции. Уровни опционных премий также могут быть важным индикатором в различных ситуациях. В некоторых случаях — это предупреждение о крупном движении базовой ценной бумаги. В других случаях дороговизна опционов может свидетельствовать об окончании нисходящего тренда. Подобные заключения можно сделать и на основе рассмотрения уровней премий индексных опционов. Когда они (премии) очень дорогие, рынок может достигать своего дна, а при их большой дешевизне может произойти рыночный взрыв (часто в нижнем направлении). Наконец, пут-колл пропорция ценный индикатор широкого рынка, а также некоторых фьючерсных контрактов.

Мы также представили метод прогнозирования формирования локального максимума или минимума с помощью скользящей средней. Этот метод крайне полезен в сочетании с наблюдением пут-колл пропорций, поскольку именно так мы определяем точки покупок и продаж.
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения

Быстрый ответДобавить ответ в эту темуОткрыть тему

 



Bankofforex.ru - это:

форекс форум : новости форекс , форекс советники , форекс книги

Сейчас: 25.11.2017, 4:57