Чтение онлайн

на главную

Жанры

Долгосрочные секреты краткосрочной торговли
Шрифт:

Чартисты стали называться «техническими аналитиками», заставив га­дать по графикам компьютеры. Компьютеры сделали чартистов солиднее, помогли им выглядеть респектабельнее, подобно ученым. И действитель­но, появилось много книг с названиями типа Новая наука... или Научный подход к... Есть ли настоящая наука в этом безумии?

Честно говоря, я думаю, нет.

Рисунок 1.3 Ценная

бумага? Нет, ежедневная температура: максимальная, минимальная задень и последнее показание термометра.

Цены не пляшут под дробь волшебного барабана, спрятанного в тайни­ках шикарной нью-йоркской квартиры и отбивающего ритм, понятный лишь нескольким посвященным. Цены скачут сами по себе, и наши диа­граммы становятся беспорядочными, потому что на человеческие эмоции влияют новости и брокеры со своими намеками о предстоящем немедлен­ном буме или обвале.

Неслучайный рынок

Цены на товарные фьючерсы в основном ведут себя как пьяный моряк, блуждающий по улице без малейшего представления куда и откуда он идет. Математики сказали бы, что нет никакой корреляции между про­шлым поведением цен и будущими трендами.

И они были бы не правы: некоторая корреляция существует. Хотя тот пьяный моряк шатается туда-сюда и, казалось бы, движется неуправляемо, можно найти ключ к пониманию его безумного поведения. Он пробует дойти куда-то, и как правило, мы можем выяснить, куда.

В поведении цен присутствует большая доля хаотичности, но оно (по­ведение) далеко от полностью случайного. Если я не смогу доказать это прямо сейчас, в начале этой книги, следующие главы можно смело посвя­тить изучению, как метать дротики. В случайной игре метатель дротиков обставит экспертов.

Начнем со следующего: если мы подбросим монету 100 раз, 50 раз она упадет орлом и 50 раз — решкой. При каждом очередном броске существу­ет 50-процентная вероятность, что выпадет орел, и такая же вероятность, что выпадет решка. Если, скажем, орел выпал два раза подряд, и мы броса­ем снова, шансы, что опять выпадет орел, по-прежнему остаются 50/50. Как вы, вероятно, слышали, монета, игральная кость или колесо рулетки не имеют памяти. Шансы не меняются, поскольку это случайная игра.

Если бы это было справедливо для рынка и цены закрывались бы с повышением в 50 процентах случаев, то после каждого закрытия мы ожидали бы, что и впредь закрытия будут происходить с повышением в 50 процентах случаев, причем эта 50-процентная вероятность распро­странялась бы на каждый последующий отрезок времени. То же самое относится и к закрытию с понижением: в 50 процентах случаев после за­крытия вниз мы должны были бы увидеть повторение; точно так же в 50 процентах случаев после повторного закрытия вниз мы наблюдали бы третье закрытие с понижением. Однако в реальном мире торговли дело обстоит не так, что может означать только то, что поведение цен не полно­стью случайное!

Таблица 1.2

Количество закрытий с повышением после однократного закрытия вниз; Количество закрытий с повышением после двукратного закрытия вниз

Количество за­крытий вверх Количество за­крытий вверх
после одно- после двукрат-
Товарные кратного за- ного закрытия
фьючерсы крытия вниз % вниз %
Свинина 3,411 55 1,676 55
Хлопок 1,414 53 666 55
Соя 3,619 56 1,612 56
Пшеница 3,643 53 1,797 55
Британский фунт 2,672 57 1,254 56
Золото 2,903 58 1,315 55
Никель 920 56 424 60
Евродоллар 1,598 59 708 56
Бонды США 961 54 446 52
Standard & Poor's 1,829 55 785 53
500
в среднем 55.8 55.2

В таблице 1.1 показаны процентные доли цен закрытия с повышением на самых различных рынках. Какие-либо критерии не использовались, и компьютер просто покупал при открытии ежедневной торговой сессии и продавал при ее закрытии. Вместо результата 50/50 мы получили неболь­шое отклонение: в 53.2 процента всех случаев цена закрытия оказалась вы­ше, чем цена открытия. Этого не должно было быть.

Что ж, если этого «не должно было быть», то как насчет покупки при от­крытии сессии после закрытия с понижением? Теоретически мы должны были бы увидеть тот же самый процент закрытий с повышением, показан­ный в таблице 1.1. Проблема, однако, в том (для профессоров колледжей и других академиков, богатых на теории и бедных на знания рынка), что это­го не получается. Таблица 1.2 показывает число раз, когда цены закрыва­лись выше после ряда закрытий вниз.

Для трейдера это не бог весть какая новость. Мы знаем, что понижения рынка подготавливают ралли. Точные проценты не были известны в про­шлом, и я никогда не стал бы использовать эти таблицы, чтобы закрывать или оставлять позицию. Не в этом дело: мы должны были наблюдать сред­нее число закрытий с повышением примерно на уровне 53,2 процента пос­ле однократного, а также двукратного последовательного закрытия с мину­сом. То, что мы не видим этого в действительности, объясняется тем, что рынок не случаен: фигуры действительно «предсказывают», и теперь мы можем продолжать, обходясь без метания дротиков.

Понимание рыночной структуры

В то время, как чартисты придумали странные названия почти для каждо­го движения и колебания рынка, они, похоже, пропустили самое главное свойство рынка, а именно, цена (представленная ежедневными барами, у которых вершина бара указывает самую высокую цену сделок в этот день, а основание бара — самую низкую цену сделок) движется строго опреде­ленным и почти механическим образом. Это все равно, что учить новый ал­фавит — как только вы научитесь понимать буквы, вы сможете читать сло­ва, а как только вы узнаете слова, сможете читать текст.

Первая «буква», которую вам необходимо выучить, указывает, какая рыночная активность приводит к формированию краткосрочных максиму­мов или минимумов. Если вы поймете этот основной момент, вам станет понятен и смысл всей рыночной структуры.

Я могу определить минимум краткосрочного рынка следующей про­стой формулой: каждый раз, когда появляется дневной минимум с более высокими минимумами по обе стороны от него, этот минимум краткосроч­ный. Мы знаем это, потому что изучение поведения рынка показывает, что цены опускались в день к минимуму, затем не смогли пройти ниже и раз­вернулись вверх, отметив этот окончательный минимум как краткосроч­ную наименьшую величину.

Поделиться:
Популярные книги

Царь поневоле. Том 1

Распопов Дмитрий Викторович
4. Фараон
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Царь поневоле. Том 1

Измена. Не прощу

Леманн Анастасия
1. Измены
Любовные романы:
современные любовные романы
4.00
рейтинг книги
Измена. Не прощу

Мастер Разума IV

Кронос Александр
4. Мастер Разума
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Мастер Разума IV

Король Масок. Том 1

Романовский Борис Владимирович
1. Апофеоз Короля
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Король Масок. Том 1

Мерзавец

Шагаева Наталья
3. Братья Майоровы
Любовные романы:
современные любовные романы
эро литература
короткие любовные романы
5.00
рейтинг книги
Мерзавец

Я — Легион

Злобин Михаил
3. О чем молчат могилы
Фантастика:
боевая фантастика
7.88
рейтинг книги
Я — Легион

Не грози Дубровскому! Том II

Панарин Антон
2. РОС: Не грози Дубровскому!
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Не грози Дубровскому! Том II

Девятый

Каменистый Артем
1. Девятый
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
9.15
рейтинг книги
Девятый

Матабар. II

Клеванский Кирилл Сергеевич
2. Матабар
Фантастика:
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Матабар. II

Ты нас предал

Безрукова Елена
1. Измены. Кантемировы
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Ты нас предал

Девочка по имени Зачем

Юнина Наталья
Любовные романы:
современные любовные романы
5.73
рейтинг книги
Девочка по имени Зачем

Не грози Дубровскому! Том V

Панарин Антон
5. РОС: Не грози Дубровскому!
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Не грози Дубровскому! Том V

Проданная Истинная. Месть по-драконьи

Белова Екатерина
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
Проданная Истинная. Месть по-драконьи

Генерал Империи

Ланцов Михаил Алексеевич
4. Безумный Макс
Фантастика:
альтернативная история
5.62
рейтинг книги
Генерал Империи