Вероятностная модель для Форекс

ForeX Technical Analysis & Analytics

Технический Анализ и Аналитика рынка Форекс

Разворотные модели на рынке форекс

Мы все неоднократно читали или слышали о классических разворотных моделях и их применении на рынке Форекс. Двойная вершина, голова и плечи, модели “М”, “W”, “V”, тройная вершина, закругленная вершина, свечные и другие модели разворота тренда описаны во всех учебниках и руководствах по работе на валютном рынке. Их преподают на курсах обучения основам трейдинга. Вы их до сих пор можете найти с подробным описанием практически на любом сайте о рынке форекс.

Так вот, забудьте весь этот бред. Просто выкиньте из головы если хотите прибыльно работать на финансовых рынках. Модели из прошлого, когда данные о ценах трейдеры получали из ежедневных выпусков Finanсial Times и рисовали ценовые графики крестиков-ноликов в эпоху интернета и компьютеров, когда торгуют роботы и сделки совершаются в течении миллисекунд круглосуточно по всему миру, просто не работают.

Когда я работал над этим материалом я просмотрел графики основных валютных пар за несколько последних лет. Я не нашел этих моделей. Точнее, есть модели, о которых можно сказать, что это классическая модель. Например модель “W” на паре EURUSD H4.

Или другая не менее известная модель – перевернутая “V”.

Но таких чистых моделей меньшинство, единицы. Да, много разворотных ситуаций можно притянуть за уши к классическим моделям. Но вам надо этим заниматься? В настоящее время трейдеры, при принятии своих решений на рынке меньше всего принимают во внимание классические разворотные модели.

Если кто забыл, эти модели выглядят вот так.

И если вы заинтересованы зарабатывать на форекс, а не бороться с рынком, вы должны понимать каким образом разворачиваются цены на валютном рынке, как начинаются тренды и как они заканчиваются.

Что бы помочь вам в этом, я решил опубликовать на сайте все разворотные фигуры по основным валютным парам за достаточно длительный период времени. Я выделил все зоны где цена разворачивается и проанализировал их. Получилось крайне интересно и полезно. Смотрите, изучайте, анализируйте, делайте выводы. Вы можете не соглашаться с моим подходом. Вы можете видеть другие разворотные зоны (хотя как – ведь именно там и есть разворот) или по другому их анализировать. Делайте это так, как понятно вам и как вы сможете использовать этот анализ в своей торговой системе.

Возникает несколько вопросов. Прежде всего на каком таймфрейме проводить анализ. На мой взгляд, на каком бы таймфрейме вы бы не работали, вы должны понимать основную тенденцию или тренд на валютном рынке. А это дневные графики. Вот дневной график пары EURUSD с выделенными разворотными зонами с весны 2015 года по настоящее время. Разворотные фигуры выделены прямоугольниками. Красные – разворот вниз, зеленые – разворот вверх.

На дневных графиках, на мой взгляд, слишком мало деталей для принятия торговых решений. Поэтому я буду анализировать период графики периода H4 с последующей детализацией на Н1.

На что обращать внимание. Смотрите на графики как будто вы торгуете. На истории, когда вы видите всю картину целиком – все достаточно просто. В реальности, вы торгуете неизвестное и крайне рискованное будущее. Вы не знаете, что будет в следующей момент времени и вы должны быть уверены в своей модели, иначе вы не сможете торговать. Каждую разворотную зону просматривайте слева на право и думайте какие бы решения вы принимали в той или иной ситуации.

Какие можно сделать предварительные выводы. Прежде всего весь этот анализ лишний раз подтверждает важность уровней поддержки и сопротивления. Не просто по тому что они существуют, а по тому, что трейдеры принимают около них важные торговые решения, выставляют отложенные ордера, фиксируют прибыль или открывают, добавляют позиции. Посмотрите на дневной график. Пять долгосрочных уровней (синие горизонтальные линии) вблизи значений 1.0500, 1.0800, 1.1100, 1.1450, 1.1700 с которыми цена наиболее часто взаимодействуют. На самом деле это не просто линии, а зоны, которые я выделил желтым цветом. Обращайте внимание на то, как разворотные фигуры взаимодействуют с этими долгосрочными уровнями.

В последующих статьях мы посмотрим 41 разворотную фигуру на реальных графиках валютной пары EURUSD более чем за два последних года и вы сами решите, работают ли классические разворотные модели или нет.

Математическая модель рынка. Метод определения “справедливых” цен

Здравствуйте, дамы и господа!

Думаю, что всем хочется покупать финансовые инструменты подешевле, а продавать подороже. Реакция участников торгов на новости, как правило, непропорциональна и чрезмерна: пессимисты склонны недооценивать актив, а оптимисты, напротив, его переоценивают. В определении текущих «перекупленности» или «перепроданности» активов теханализ помогает мало. Предположим, что золото подорожало и его цена в USD на историческом максимуме. Означает ли это, что его цена «несправедливо» завышена? Совсем необязательно. Она может вырасти, например, если девальвировался доллар, и тогда самая высокая его цена остается справедливой и обоснованной. А если ВСЕ основные валюты постепенно теряют покупательскую способность? Тогда девальвация USD может быть незаметна, но цена золота (и многих других активов) «справедливо» вырастет из-за инфляции.

Несколько перефразируя Дядю Федора, можно сказать, что чтобы купить что-нибудь ненужное, инвесторам надо продать что-нибудь ненужное. Деньги «перетекают» из акций в золото и облигации, из драгметаллов в кеш, из одной валюты в другую (и обратно). Поэтому для «справедливой» оценки актива его цену нужно сравнивать с ценами максимально широкого набора финансовых инструментов и построить математическую модель взаимных зависимостей их стоимости.

Чтобы эти зависимости были устойчивыми, инструменты должны быть достаточно ликвидными, тогда влияние на их цены случайных факторов (заявок покупателей и продавцов) будет неслучайным в соответствии с Законом больших чисел.

Для своей модели я выбрал следующие десять: евро, франк, йена, канадский доллар, золото, серебро, медь, фьючерс на S&P, нефть Brent, природный газ. В датафрейм включил также в качестве одного из факторов, влияющих на цены, даты наблюдений в целочисленном формате (как в Excel) для учета влияния долгосрочных тенденций и инфляции.

Данные взял из MT4 (Forex Club) с 01.01.2014 по настоящее время (D1, 1483 строки):

Для оценки эффективности своей модели я решил сравнить ее результат с двумя традиционными моделями — простой трехслойной нейросетью (перцептрон без обратной обработки ошибок) и многофакторной линейной регрессионной. Исходные данные я нормализовал, разделив каждое значение в столбце датафрейма на максимальное значение:

Для каждой строки датафрейма сгенерил в столбце «Random» случайное число. Для обучающей выборки взял значения, меньшие 0.8 по модулю, а для тестовой – все остальные. Получилось 1164 и 319 строк соответственно.

По данным обучающей выборки создал три модели для расчета «справедливой» цены евро: с помощью нейросети, линейную регрессионную и «мою модель». Рассчитанные моделями значения EUR по данным тестовой выборки внес в таблицу, добавив три столбца «PrNN», «PrLM» и «PrMM»:


Для сравнения качества моделей рассчитал RMSE (Root mean square error):

Как видно на скриншоте выше, традиционные модели, нейросеть и линейная регрессионная, дали дали близкую по величине ошибку – чуть более полутора процентов. Причем, качество регрессионной модели высокое: коэффициент детерминированности R2 = 0.92, что примерно соответствует коэффициенту корреляции 0.85. Распределение ошибок – нормальное, проверял тестом Шапиро-Уилка и критерием Пирсона («хи-квадрат»):


Но какой результат дал алгоритм «Моей модели»! Ошибка менее 0.4% (!).

Причина вот в чем: на качество модели, особенно регрессионной, большое влияние оказывают так называемые «выбросы» — значения прогнозируемого показателя, существенно отклоняющиеся от средних. Они вызывают отклонение линии регрессии от области, в которой сосредоточена большая часть значений показателя, что ухудшает способность модели прогнозировать показатель. Обычно выборку разными способами очищают от «выбросов», но я счел это неприемлемым в данном конкретном случае, так как отсутствуют четкие критерии определения «выбросов» и существует риск получить в результате выборку, не отражающую свойства генеральной совокупности.

Читайте также:  Вознаграждение брокеров в Форексе

Я, как когда-то один из классиков М-Л, «пошел другим путем»: я создал из выборки в 1483 строки данных 500 «субвыборок», в которые случайным образом включал 90% данных. В исключенные 10% данных иногда попадали «выбросы» и построенная по такой субвыборке модель становилась качественнее. Построив 500 регрессионных моделей и рассчитав 500 значений моделируемого показателя, я принимал к в качестве прогнозного его значения среднее арифметическое из 500 смоделированных значений. Результат работы такого алгоритма приведен выше.

Так как распределение «ошибок» нормальное, то с вероятностью 67% текущее фактическое значение цены финансового инструмента будет находиться в интервале +-RMSE, а с вероятностью 95% в интервале +-2*RMSE.

Модель вполне годится для расчета «справедливых» цен финансовых инструментов с приемлемой точностью. Можно использовать в торговле: если текущая цена выше (ниже) рассчитанных по модели значения «справедливой» цены и разница превышает два RMSE – нужно продавать (покупать). Можно также анализировать динамику «справедливой цены».

С помощью предложенного метода также можно определять «справедливые» цены компаний по показателям ФХД, но с учетом ситуации на рынке – «аппетита к риску», стоимости валюты, в которой акция номинирована, цен на сырье и т.п.

Профита всем!

Если статья вам понравилась, вместо кнопки «Хорошо» жмите сюда,

Модели разворота

Анализ разворота цены на рынке на основе японских свечей

Введение

Технический анализ

Фундаментальный анализ

Психология трейдинга

Риск-менеджмент и управление капиталом

Создание торговой стратегии

К разворотным моделям относят:

А. «Молот», или «повешенный»

  • Тело находится в верхней (нижней) части ценового диапазона. Цвет тела не имеет значения.
  • Нижняя тень в два раза длиннее тела.
  • У разворотной свечи нет верхней тени или она очень короткая.
  • Усиливающие факторы:
  • Чем длиннее нижняя тень, чем короче верхняя, чем больше тело – тем больше потенциал.
  • Хотя цвет тела и не имеет значения, но бычий цвет молота – больший бычий потенциал, медвежий цвет повешенного – больший медвежий потенциал.
  • В случае повешенного важно подтверждение медвежьего сигнала. Чем больше ценовой разрыв вниз между телом повешенного и ценой открытия на следующий день (период), тем больше вероятность того, что повешенный образует вершину.
  • Молот характеризует предшествующая динамика цен. Если перед молотом появляется свеча ярко выраженного медвежьего признака (например, длинное тело без теней) – это свидетельство того, что медвежий рынок набирает силу, тогда необходимо дождаться подтверждения того, что быки контролируют ситуацию (например, следующую свечу с ценой закрытия выше цены закрытия молота). Важно следить, не прорвал ли молот важный уровень поддержки.

Б. «Двойная вершина» или «Двойное дно»

Разворотные модели «Двойная вершина» (смена бычьего тренда на медвежий) и «Двойное дно» (смена медвежьего тренда на бычий) строится в том случае, если цена формирует два локальных экстремума, а затем – пробивает линию у основания (линию поддержки на бычьем тренде или линию сопротивления на медвежьем).

На иллюстрации показаны абстрактные модели «Двойная вершина» и «Двойное дно». Фигура «двойное дно» является зеркальным отображением фигуры «двойная вершина».

Данная фигура дает аналитику основание предполагать, что после пробоя уровня поддержки (в фигуре «Двойная вершина») или уровня сопротивления (в фигуре «Двойное дно»), цена может двигаться в том же направлении на расстояние, как минимум превышающее высоту самой фигуры (от основания до максимума или минимума).

В. «Голова – плечи», или трёхходовые фигуры

Фигуры этого класса напоминают ранее рассмотренные «двойную вершину» или «двойное дно». Общие принципы их построения – аналогичны вышеописанным за исключением того, что модель составляют не две, а три вершины. Мы рассмотрим здесь только один вариант, а именно, смену восходящей тенденции на нисходящую, но будем подразумевать, что в «зеркальном отражении» все то же самое справедливо будет и для смены нисходящей тенденции на восходящую.

Модель формируется из трех вершин. В случае если две (крайние) из трех вершин находятся на более низком уровне, а центральная вершина – на более высоком, то такую модель называют «Голова и плечи». Та же самая модель, но при условии, что все три вершины располагаются на близких ценовых уровнях, будет называться «тройная вершина». При пробое основания модели цена будет (предположительно) двигаться в сторону пробоя на расстояние не меньшее, чем высота самой фигуры (от основания до самой высокой вершины).

  • LiteForex в Instagram
  • LiteForex в Youtube
  • Telegram
  • RSS-лента
  • LiteForex в MQL5.community
  • Предупреждение о рисках: Торговля на финансовых рынках сопряжена с риском. Контракты на разницу (“CFDs”) являются сложными финансовыми инструментами, используемыми для маржинальной торговли. Торговля CFD имеет высокий уровень риска, так как кредитное плечо может работать как в Вашу пользу, так и против Вас. Вследствие этого торговля CFD подходит не всем инвесторам из-за высокого риска потери инвестированного капитала. Вы не должны рисковать большими средствами, чем Вы готовы потерять. Перед началом торговли Вы должны убедиться, что Вы понимаете все риски и учитываете их в совокупности с уровнем Вашего опыта при постановке Ваших инвестиционных целей. Перейти к полному документу “Предупреждение о рисках”.

    Данный веб-сайт является собственностью группы компаний LiteForex.

    LiteForex Investments Limited, зарегистрированная на Маршалловых островах под номером 63888 и регулируемая в соответствии Marshall Islands Business Corporation Act. Адрес компании: Ajeltake Road, Ajeltake Island, Majuro, Marshall Islands MH96960. Email: clients@liteforex.com

    Liteforex Investments Limited не предоставляет сервис резидентам стран Европейской Экономической Зоны (ЕЭЗ), США, Израиля и Японии.

    Василий Якимкин – Вероятностные модели для рынка Форекс

    Василий Якимкин – Вероятностные модели для рынка Форекс

    Случайное блуждание цены на рынке FOREX во многом ограничивает прогнозы финансовых аналитиков. Поэтому теория детерминированного хаоса заняла прочное положение в финансовой науке и практике трейдинга. В настоящей статье продемонстрированы возможности использования вероятностных моделей рынка FOREX для минимизации риска в ожидаемой доходности портфеля валют, а также показан один из возможных способов численной оценки ожидаемой доходности и риска.

    Хаотичность движения курса исследуемой валюты на рынке FOREX на неглубоких инвестиционных горизонтах (с временной разверткой до daily включительно) во многом ограничивает прогностические возможности финансовых аналитиков. Наблюдается эффект бабочки – существенная зависимость эволюции цены от начальных условий [1]. Динамическая неустойчивость на валютном рынке (а, как следствие, и невозможность использования детерминированных прогнозов) является важным фактором, существенно увеличивающим риск операций на этом рынке. Но мы можем превратить этот недостаток в достоинство.

    Современную теорию портфельных инвестиций обычно начинают с обзора важнейших идей Нобелевского лауреата Гарри Марковица [2]. Марковиц впервые разработал математическую модель оптимального портфеля ценных бумаг и проанализировал способы подбора такого портфеля при различных начальных условиях. Им была предложена вероятностная модель фондового рынка, включающая в себя такие базисные понятия, как доходность и риск. Тем самым удалось перевести проблему выбора оптимального подбора акций различных компаний на язык теории вероятности и по возможности точно решить эту, теперь уже математическую, задачу.

    Чуть позднее идеи Марковица были несколько упрощены для практики Уильямом Шарпом, который предложил однофакторную модель рынка капиталов и впервые ввел всемирно известные альфа и бета характеристики акций. Это позволило в дальнейшем создать довольно многочисленные пакеты оптимизационных компьютерных задач по управлению портфелем акций.

    Основной недостаток портфельной теории Марковица заключался в том, что эта теория была разработана только для акций, которые, как известно, являются довольно рисковым активом. Этот недоста-ток исправил Джеймс Тобин [3], который включил в анализ относи-тельно безрисковые активы – такие, как долгосрочные Т-бонды (государственные облигации) и депозитные вклады. По существу Тобин предложил проводить макроэкономические исследования оптимизации подбора портфеля ценных бумаг, причем, при размещении в относительно безрисковые активы не менее 40% от капитализации портфеля.

    Читайте также:  Биржа нефтепродуктов

    Логическим следствием наработок Марковица, Шарпа и Тобина было появление более современной теории CAPM (CapitalAssetPriceModel) – модели оценки активов капитала. Этой моделью широко пользуются инвесторы и по сей день.

    Главным результатом CAPM является установление соотношения между доходностью и риском актива для равновесного рынка. Теория САРМ настоятельно рекомендует работать с диверсифицированным портфелем. При этом набор активов подбирается таким образом, что, хотя максимальная доходность и уменьшается, скажем, в n раз, но при этом степень риска может понизиться в n2 раз. В этом случае при оптимизации портфеля активов трейдер должен учитывать не весь риск, связанный с активом, а только часть его, так называемый систематический (или недиверсифицируемый) риск, выраженный коэффициентом бета и связанный с общим риском рынка в целом.

    Остальная часть (так называемый несистематический, или диверсифицируемый риск) устраняется выбором соответствующих активов (как правило, на различных сегментах валютного рынка, скажем, спот-рынок FOREX и срочный рынок валютных фьючерсов и опционов). Характер связи между доходностью и риском имеет вид линейной зависимости.

    Теория САРМ ответила на такой важнейший вопрос: «Допустим, что все участники рынка одинаково оценивают доходность и риск отдельных активов, обладают одной и той же информацией и руководствуются в своих решениях портфельной теорией Марковица. Как в этом случае сложатся рыночные цены на выбранные активы?». Очевидно, что в этом случае цены точно «лягут» на прямую зависимости доходности актива от его уровня риска.

    Противовесом теории САРМ в моделировании взаимодействия риск/доходность явилась широко обсуждаемая в 80-е годы ХХ века теория АРМ (ArbitragePricingModel) – арбитражная модель рынка [4]. Эта модель базируется на постулате: в каждый момент времени на рынке соотношение риск/доходность должно быть таким, чтобы ни один трейдер не смог получать неограниченный доход от чисто арбитражной сделки. И, перефразируя известный принцип сохранения энергии, можно вывести своеобразный «закон рынка»: невозможно создать «финансовый вечный двигатель», то есть машину без всякого риска, неограниченно долго «выкачивающую» деньги с рынка [5].

    Для более полного понимания функционирования рынка капитала около тридцати лет назад была предложена теория эффективного рынка (EfficientMarketHypothesis – EMH) [6]. В ней сравнивается «истинная» (оценочная) цена актива с рыночной ценой. Проблема в том, насколько и как часто рынок может недооценивать или переоценивать тот или иной актив. Трейдер, обнаруживший недооценки или переоценки рыночного актива, имел бы возможность безрискового получения прибыли. Гипотеза эффективности рынка говорит нам, что это невозможно. Ведь в курсе исследуемого актива заложена практически вся доступная участникам рынка информация. Отсюда следует, что наблюдаемые курсовые колебания должны происходить хаотично, и никто не может прогнозировать рыночные цены.

    Теория ЕМН пытается объяснить статистическую структуру рынка, постулируя, что рынок имеет очень короткую память. То есть текущее изменение рыночной цены не подвержено влиянию тех изменений, которые происходили с ценой в предыдущие моменты времени, изменения цены стохастичны, и лучший прогноз на будущую цену должен делаться только по текущей цене. предложена теория эффективного рынка (EfficientMarketHypothesis – EMH) [6]. В ней сравнивается «истинная» (оценочная) цена актива с рыночной ценой. Проблема в том, насколько и как часто рынок может недооценивать или переоценивать тот или иной актив. Трейдер, обнаруживший недооценки или переоценки рыночного актива, имел бы возможность безрискового получения прибыли. Гипотеза эффективности рынка говорит нам, что это невозможно. Ведь в курсе исследуемого актива заложена практически вся доступная участникам рынка информация. Отсюда следует, что наблюдаемые курсовые колебания должны происходить хаотично, и никто не может прогнозировать рыночные цены.

    Теория ЕМН пытается объяснить статистическую структуру рынка, постулируя, что рынок имеет очень короткую память. То есть текущее изменение рыночной цены не подвержено влиянию тех изменений, которые происходили с ценой в предыдущие моменты времени, изменения цены стохастичны, и лучший прогноз на будущую цену должен делаться только по текущей цене.

    Эта теория является по существу атакой на технический анализ. Хотя некоторые ее выводы заметно коррелируют с техническим анализом. Например, она утверждает, что в текущей цене отражена вся доступная инвесторам информация (сравните с первым постулатом технического анализа) из-за перманентного проведения ими технического и фундаментального анализа.

    Основным недостатком теории ЕМН является ее явное (по некоторым вопросам) расхождение с практикой. Так, в книгах Эдгара Петерса [6, 7] показано, что, согласно теории эффективного рынка, зависимость «частоты» изменения цены от ее волатильности на выбранном интервале времени должна совпадать с нормальным распределением. Однако на практике мы получаем частотные распределения, заметно отличные от нормального.

    Оптимизация соотношения риск/доходность

    В своей первой книге [8] я уже приводил примеры оценки вероятности движения валют – это довольно просто: из ста вхождений в рынок на основе моего набора технических индикаторов определял, сколько раз я правильно вошел, а сколько раз ошибся. Число правильных вхождений и будет показывать вероятность, с которой я могу прогнозировать этот рынок.

    Современная портфельная теория позволяет формировать набор финансовых инструментов с любым заданным соотношением риск/доходность. Рассмотрим на конкретных примерах, как это реализуется.

    1. Для определенности рассмотрим спот-рынок FOREX 1999 г. и выберем два актива: USD/JPY и EUR/JPY.

    Рис. 1. Отношение доллара США к иене.

    2. Предположим, что рынок в целом медвежий по обеим валютам (см. рис. 1). Данные по доходностям этих валют и по вероятностям состояний рынка приведены ниже в таблице. (Самое общепринятое определение годовой доходности: если в начале года на счете было 100, а в конце года – 130, то годовая доходность = (130-100)/100 = 30%):?Состояние s Вероятность p(s) Доходность USD/JPYR(1)% Доходность EUR/JPYR(2)%

    Long (l) – подъем рынка (доминирует бычий тренд);

    Flat (f) – неопределенность на рынке;

    Short (s) – падение рынка (на рынке доминируют медведи).

    Допустим, ваш анализ рынка выбранных валют говорит (с вероятностью 0.7) в пользу медвежьего тренда. Тогда вы открываете короткую позицию по USD/JPY и хеджируетесь, открывая лонговую позицию по EUR/JPY. (В обоих случаях ордера стоп-лосса ставятся на уровне 5% от величины открытой позиции.)

    Из таблицы видно, что, если рынок «сходит» вверх (с вероятностью 20% такого события), то вы потеряете 5% от суммы открытой позиции по USD/JPY (сработает ваш стоплосс-ордер), но вы заработаете 20%от суммы открытой позиции по EUR/JPY. Если же рынок останется во флэте, то с доходностью 0% по обеим валютам вы ничего не заработаете, но и не проиграете. При падении рынка (вероятность такого события равна 70%) вы заработаете 30% по первому активу и проиграете 5% по второму активу.

    Вычислим ожидаемую доходность по USD/JPY:

    Е(1) = -5 х 0.2 +0 х 0.1 + 30 х 0.7 = 20%; a2 = (-5 -20)2 х 0.2 + (-20)2 х 0.1 + (30 – 20)2 х 0.7 = 235; a =15.33%. То есть только при продаже валюты USD/JPY наша ожидаемая доходность будет оцениваться в 20% при риске 15.33%.

    Вычислим теперь ожидаемую доходность по EUR/JPY: Е(2) = 20 х 0.2 + 0 х 0.1 – 5 х 0.7 = 0.5%; a2 = (20 – 0.5)2 х 0.2 + 0.52 х 0.1 + (-5 – 0.5)2 х 0.7 = 97.71; a = 9.88%. То есть только при одной покупке валюты EUR/JPY наша ожидаемая доходность будет оцениваться в 0.5% при риске 9.88%.

    Посмотрим теперь ожидаемую доходность при продаже доллара США против иены с одновременной покупкой евро против иены. Так как вероятность падения рынка в 3.5 раза выше вероятности его подъема, то ставить будем на продажу USD/JPY, а покупка EUR/JPY рассматривается как подстраховочный вариант (хеджирование).

    Допустим, наш депозит составляет $30,000. Разделим его в соотношении 2:1, т.е. продаем $20,000 USD/JPY и тут же покупаем $10,000 EUR/JPY.

    Вычислим ожидаемую доходность для трех различных вариантов развития событий на рынке:

    Long: (20000 х (-0.05) + 10000 х 0.2)/30000 = 3.3%;

    Short: (20000 х 0.3 – 10000 х 0.05)/30000 = 18.33%.

    Полученное распределение доходности в случае хеджирования второй валютой в соотношении 2:1 можно свести в таблицу:?R 3.3 0 18.33

    Откуда можно вычислить ожидаемую доходность и риск для портфеля из этих двух валют при вхождении в рынок в заданном соотношении 2:1:

    Читайте также:  Примеры ордеров для Форекса

    Е = 3.3 х 0.2 + 18.33 х 0.7 = 13.5%;

    a2 = (3.3 -13.5)2 х 0.2 + 13.52 х 0.1 + (18.33 – 13.5)2 х 0.7 = 54.5; a = 7.4%. Мы видим, что при таком «парном» вхождении в рынок наша ожидаемая доходность смешанного портфеля активов равна 13.5%, что больше ожидаемой доходности по валюте EUR/JPY на 10.2% и меньше ожидаемой доходности по USD/JPY всего на 1.67%, тогда как риск портфеля понизился более чем в 2 раза по первому активу (USD/JPY) и чуть меньше чем в 1.4 раза – по второму.

    Таким образом, на приведенном выше примере продемонстрирована возможность использования вероятностной модели рынка FOREX для существенной минимизации риска при небольших потерях в ожидаемой доходности портфеля активов, а также показан один из возможных способов численной оценки ожидаемой доходности и риска.

    Финансовый дилинг. Книга 1. / Якимкин В. Н. // М.: ИКФ Омега-Л, 2001.

    Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investiment / Markowitz H. M. // N.Y.: Wiley, 1959.

    The Theory of Portfolio Selection in F. H. Hahn and F.R.P. Brechling (eds), The Theory of Interest Rate. / Tobin J. // London, Macmillan, 1965, pp.3-51.

    The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing / Ross S. A. // Journal of Economic Theory, Dec., 1976.

    Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг / Касимов Ю. Ф. // М.: Филинъ, 1998.

    Chaos and Order in the Capital Market / Peters E. E. // N.Y.: Wiley, 1991.

    Fractal Market Analysis. / Peters E. E. // N.Y.: Wiley, 1994.

    Рынок Форекс – Ваш путь к успеху. / Якимкин В. Н. / М.: Светоч-Л, 1999.

    Наиболее популярные на рынке Forex графические модели

    Из множества способов анализа валютного рынка трейдер может выделить типовые методы, позволяющие сэкономить силы, время и денежные средства. Торговая стратегия может основываться на часто повторяющихся графических моделях, которые можно легко найти, имея определенные навыки. Несмотря на общую сложность методов графического анализа, в качестве простых торговых индикаторов могут использоваться бары, японские свечи и индикатор Ишимоку.

    Существует две наиболее распространенные графические модели, использование которых в качестве торговых сигналов является достаточно простым: голова и плечи и треугольник.

    Голова и плечи (H&S)
    Если формация «голова и плечи» наблюдается при восходящем тренде, она сигнализирует о нисходящем развороте рынка, и наоборот. При восходящем тренде, наблюдается новый максимум с последующим откатом, затем более высокий максимум с откатом и более низкий минимум. При нисходящем тренде наблюдается падение цен до минимума с последующим откатом, затем еще более низкий минимум (голова), откат и более высокий минимум (второе плечо) (см. рисунок 1). Разворот считается состоявшимся при пробое «линии шеи» (трендовой линии), соединяющей два максимума (при нисходящем тренде) или два минимума (при восходящем тренде).

    Рисунок 1: Дневной график EUR/USD– Фигура «голова и плечи»
    Источник: Freestockcharts.com

    Формация «голова и плечи» предоставляет прекрасную возможность для торговли, поскольку трейдер может сразу определить точку входа на рынок, уровень стоп-лосса и возможную прибыль. На рисунке 1 приведен дневной график EUR/USD с формацией «голова и плечи». Для данного примера, вход на рынок должен осуществляться в месте пробоя «линии шеи», то есть по 1.24.

    Стоп-лосс может быть выставлен немного ниже правого плеча на уровне 1.2150 (для консервативных трейдеров), либо немного ниже «головы» (в данном случае риск увеличивается, однако вероятность получения стоп-лосса вместо профита снижается).
    Для определения минимального целевого уровня профита при развороте нисходящего тренда необходимо определить расстояние от «вершины головы» до линии «шеи» и прибавить его к точке пробоя «шеи».

    Для вышеприведенного примера целевой уровень профита равен 1.2700-1.1900 (приблизительно) = 0.08 + 1.2400 (точка пробоя) = 1.31. Целевой уровень выделен белым квадратом в правом углу графика на рисунке 1.

    Треугольники

    Треугольники часто встречаются на краткосрочных графиках и подразделяются на симметричные, восходящие, нисходящие треугольники. Подобная классификация треугольников является чисто условной с точки зрения торговых сигналов. Графически, треугольник представляет собой постоянное сужение диапазона ценовых движений. На рисунке 2 изображен симметричный треугольник, позволяющий трейдеру сразу определить точки входа на рынок, стоп-лосс и целевой уровень прибыли.

    Точкой входа является пробой треугольника (для приведенного примера – уровень 1.4032). Для определения целевого уровня прибыли необходимо отложить высоту формации от точки входа (1.4032). В данном случае, высота формации составляется 25 пунктов, соответственно целевой уровень имеет значение 1.4057.

    Рисунок 2: 5-минутный график EUR/CAD – симметричный треугольник
    Источник: Freestockcharts.com

    Модели поглощения
    Свечные графики несут гораздо больше полезной информации, чем линейные графики, бары или гистограммы. Именно по этой причине, японские свечи являются чрезвычайно полезным инструментом для оценки ценовых движений практически на любых временных периодах.
    Существует множество свечных моделей, однако наиболее популярной для торговли на рынке Forex является модель поглощения. Модель поглощения предоставляет отличные торговые возможности, поскольку легко распознается на графике, а ценовые движения в обратном направлении являются немедленными и достаточно сильными. Для нисходящего ценового движения сигналом разворота будет поглощение восходящей свечой предыдущей нисходящей свечи (бычье поглощение).

    Для восходящего тренда сигналом разворота будет поглощение нисходящей свечой предыдущей восходящей свечи (медвежье поглощение). Торговля по данной графической модели легко осуществима на практике, поскольку разворотная свеча может быть сигналом сильного движения рынка в направлении, обратном текущему тренду.

    Трейдер может принять участие в формирующемся тренде с одновременным использованием стоп-лоссов. Нарисунке 3 изображено бычье поглощение, ставшее предпосылкой восходяще готренда. Точкой входа является цена открытия бара, следующего за свечой поглощения (в данном случае, 1.4400). Стоп-лосс располагается немного ниже минимума свечи поглощения (на уровне 1.4157). Данная графическая модель не позволяет определить целевые уровни прибыли (более подробная информация о японских свечах приведена в статье Основные комбинации японских свечей).

    Рисунок 3: Дневной график EUR/USD – бычья модель поглощения
    Источник: Freestockcharts.com

    Индикатор Ишимоку
    Индикатор Ишимоку сам по себе не несет практической полезности, а используется в совокупности с ценовым графиком. В основе индикатора Ишимоку лежит использование прошлых ценовых данных для формирования текущих динамических линий поддержки и сопротивления. С практической точки зрения, если цена находится выше облака, рекомендуется занимать длинные позиции, причем само облако будет выступать в роли поддержки.
    Если цена находится ниже облака, рекомендуется занимать короткие позиции, а облако будет выступать в роли сопротивления. Облако Ишимоку является фигурой продолжения и позволяет трейдеру определить точки входа на рынок, которые на первый взгляд не видны. При наличии направленного движения, трейдер может использовать данный индикатор для нескольких входов на рынок (рисунок 4) (более подробная информация об индикаторе Ишимоку приведена в статье Использование индиктора Ишимоку для торговли на Forex).

    Рисунок 4: USD/CAD – облако Ишимоку
    Источник: Freestockcharts.com

    В сентябре 2010 года, во время нисходящего тренда наблюдалось 8 потенциальных входов на рынок, когда цена валютной пары входила в облако, однако не могла его преодолеть. В качестве точки входа на рынок можно было использовать моменты обратного выхода цены из облака, поскольку данная ситуация сигнализирует о завершении коррекции и продолжении нисходящего движения. Внешнюю границу облака можно использовать в качестве трейлинг-стопа, поскольку облако движется вниз вместе с ценовым движением. Наиболее эффективно индикатор Ишимоку работает для трендовых валютных пар, содержащих USD.

    Итоги
    Существует множество торговых методов, основанных на использовании графических моделей определения точек входа на рынок и выхода с него. Формации «голова и плечи» и «треугольник» могут быть легко применены на практике для определения моментов открытия позиции и выставления стоп-лоссов и тейк-профитов.

    Фигуры поглощения позволяют трейдеру оперативно определить разворот тренда и открыть сделку в направлении нового движения с использованием грамотного стоп-лосса. Индикатор Ишимоку позволяет использовать множество входов на рынок со скользящим стоп-лоссом в рамках долгосрочного тренда. По мере развития профессиональных навыков, трейдер может комбинировать использование различных графических моделей для создания собственной, уникальной торговой системы (научиться торговать на Forex Вам поможет статья 9 шагов успешного трейдера).

    Оцените статью
    Добавить комментарий