El análisis fractal es un nuevo enfoque para el análisis de los mercados de divisas y de valores. Alexéi Almazov. Teoría fractal del mercado Forex Peters análisis fractal de los mercados financieros pdf
Este libro está dedicado a presentar la hipótesis del mercado fractal como una alternativa a la hipótesis del mercado eficiente. Los fractales, como consecuencia de la geometría del Demiurgo, están presentes en todas partes de nuestro mundo y desempeñan un papel importante, incluso en la estructura de los mercados financieros, que son aleatorios localmente, pero determinados globalmente, según el autor. El libro examinará métodos para el análisis fractal de los mercados de acciones, bonos y divisas, métodos para distinguir entre procesos independientes, procesos estocásticos no lineales y procesos deterministas no lineales, y explorará el impacto de estas diferencias en las estrategias de inversión personalizadas y las capacidades de modelado. Estas estrategias y capacidades de modelado están estrechamente relacionadas con el tipo de activo y el horizonte de inversión del usuario.
Para gestores de riesgos, financieros, estrategas de inversiones, analistas técnicos de mercado, así como inversores individuales y especuladores de divisas que ingresan de forma independiente a los mercados financieros del mundo, incluidos el mercado FOREX y los mercados rusos.
En 1991 terminé de escribir un libro titulado Caos y orden en Captain's Markets. Fue publicado en otoño de ese año (Peters, 1991a). Mi objetivo era escribir una introducción conceptual para la comunidad inversora a la teoría del caos y las estadísticas fractales. También quería proporcionar alguna evidencia preliminar de que, contrariamente a la teoría aceptada, los mercados no están bien descritos mediante modelos de paseo aleatorio, y la ampliamente presentada Hipótesis del Mercado Eficiente (EMH, por sus siglas en inglés) no está bien respaldada por evidencia empírica.
En general, mi libro recibió muy críticas positivas. Muchos lectores lo aprobaron, aunque algunos expresaron su desaprobación y formularon preguntas detalladas. Las preguntas se dividieron en dos categorías:
(1) técnico y (2) conceptual. La categoría técnica incluyó preguntas que pedían más información sobre el análisis. Mi libro no pretendía ser un libro de texto y me salté muchos de los detalles técnicos involucrados en el análisis. Este enfoque mejoró la legibilidad del libro, pero dejó a muchos lectores preguntándose: "¿Qué hacer a continuación?".
La segunda categoría incluía preguntas relacionadas con problemas conceptuales. Si la REM tiene deficiencias, ¿cómo se pueden corregir? O mejor dicho, ¿cuál es su sustituto viable? ¿Cómo encajan la teoría del caos y los fractales en las estrategias comerciales y en la dicotomía del análisis técnico y fundamental? ¿Se pueden unificar estas teorías aparentemente dispares? ¿Puede la teoría tradicional volverse no lineal?
En este libro abordo ambas categorías de cuestiones. Aunque el libro es diferente del anterior, refleja muchas características similares. El análisis de mercado fractal es un intento de generalizar la teoría del mercado de capitales (CMT) y explicar la heterogeneidad de la comunidad inversora. Uno de los fracasos de la teoría tradicional es su intento de simplificar “el mercado” al inversor racional prototípico promedio. Las razones para trabajar en esta dirección eran nobles. Siguiendo la tradición de la ciencia occidental, los padres fundadores de la TMM intentaron aprender algo sobre el todo dividiendo un problema en sus componentes principales. El intento tuvo éxito. Gracias al trabajo visionario de Markowitz, Sharpe, Fama y otros, hemos logrado enormes avances en los últimos 40 años.
Sin embargo, el enfoque reduccionista tiene sus límites y los hemos alcanzado. Es hora de adoptar una visión más holística de cómo funcionan los mercados. En particular, es hora de reconocer la mayor heterogeneidad que subyace a los mercados. No todos los inversores participan por el mismo motivo, ni los inversores utilizan sus estrategias en los mismos horizontes de inversión. La estabilidad de los mercados está inevitablemente asociada a la heterogeneidad de los inversores. El mercado “maduro” es heterogéneo, además de antiguo. Si todos los participantes tuvieran el mismo horizonte de inversión, si respondieran de la misma manera a la misma información e invirtieran con el mismo propósito, la inestabilidad reinaría en todas partes. Los mercados maduros, por otra parte, se han mantenido notablemente estables durante mucho tiempo. Un comerciante intradía puede negociar de forma anónima con un fondo de pensiones: el primero negocia con frecuencia para obtener ganancias a corto plazo; este último se comercializa con poca frecuencia y en aras de la seguridad financiera a largo plazo. El day trader reacciona a las tendencias técnicas; inversiones fondo de pensiones basado en el potencial de crecimiento económico a largo plazo. Y, sin embargo, todos actúan simultáneamente y cada uno diversifica al otro.
Este libro no es una historia, aunque el énfasis principal sigue estando en los aspectos conceptuales. Los métodos analíticos se analizan dentro del marco conceptual. Al igual que en el libro anterior, creo que cualquier persona con una sólida formación en estadística empresarial encontrará aquí mucha información útil. El énfasis principal no está en la dinámica, sino en las estadísticas empíricas, es decir. en el análisis de series temporales para determinar a qué nos enfrentamos.
El 14 de octubre de 2010 falleció Benoit Mandelbrot, un hombre que cambió en gran medida nuestra comprensión de los objetos que nos rodean y enriqueció nuestro lenguaje con la palabra “fractal”, que significa “una estructura que consta de partes que en cierto sentido son similares a la entero” 1. Ahora es gracias a Mandelbrot que sabemos que los fractales nos rodean por todas partes. Algunos cambian constantemente, como las nubes en movimiento o las llamas, mientras que otros, como las costas, los árboles o nuestra sistemas vasculares, conservar la estructura adquirida en el proceso de evolución. Además, el rango real de escalas donde se observan los fractales se extiende desde las distancias entre moléculas en los polímeros hasta las distancias entre cúmulos de galaxias en el Universo. La colección más rica de estos objetos se encuentra en el famoso libro de Mandelbrot "Geometría fractal de la naturaleza" 2.
La clase más importante de fractales naturales son serie de tiempo caótica, u observaciones ordenadas en el tiempo de las características de diversos procesos naturales, sociales y tecnológicos. Entre ellos se encuentran tanto los tradicionales (geofísicos, económicos, médicos) como los que se han dado a conocer hace relativamente poco tiempo (fluctuaciones diarias en el nivel de delincuencia o accidentes de tráfico en la región, cambios en el número de visitas a determinados sitios en Internet, etc.). Estas series suelen ser generadas por sistemas complejos no lineales que son de naturaleza muy diferente. Sin embargo, el patrón de comportamiento de cada uno se repite en diferentes escalas. Sus representantes más populares son las series temporales financieras (principalmente precios de acciones y tipos de cambio).
La estructura autosemejante de estas series se conoce desde hace mucho tiempo. En uno de sus artículos, Mandelbrot escribió que su interés por las cotizaciones del mercado de valores comenzó con una declaración de uno de los comerciantes de acciones: “... Los movimientos de precios de la mayoría de los instrumentos financieros son superficialmente similares, en diferentes escalas de tiempo y precios. Por apariencia gráfico, el observador no puede decir si los datos se refieren a cambios semanales, diarios u horarios”. Mandelbrot, que ocupa un lugar muy especial en la ciencia financiera, tenía la reputación de “subvertir los cimientos”, provocando una actitud claramente ambigua entre los economistas. Desde el surgimiento de la teoría financiera moderna, basada en el concepto de equilibrio general, fue uno de sus principales críticos y hasta el final de su vida trató de encontrarle una alternativa aceptable. Sin embargo, fue Mandelbrot quien desarrolló un sistema de conceptos que, con las modificaciones apropiadas, como resultó, permite no solo construir un pronóstico efectivo, sino también ofrecer, aparentemente, la única justificación empírica en este momento. clásico Teorías de las finanzas.
Concepto de mercado fractal
La principal característica de las estructuras fractales es la dimensión fractal. D, introducido por Felix Hausdorff en 1919. Para series temporales, se suele utilizar el índice de Hurst. h, que está relacionado con la dimensión fractal por la relación D = 2 – h y es un indicador de la persistencia (capacidad de mantener una determinada tendencia) de una serie temporal. Normalmente, hay tres modos fundamentalmente diferentes que pueden existir en el mercado: cuando norte= 0,5 el comportamiento del precio se describe mediante un modelo de paseo aleatorio; en norte> 0,5 precios están en un estado de tendencia (movimiento direccional hacia arriba o hacia abajo); en H< 0,5 цены находятся в состоянии флэта, или частых колебаний в достаточно узком диапазоне цен.
Sin embargo, para un cálculo confiable h(así como D) requiere demasiados datos, lo que excluye la posibilidad de utilizar estas características como indicadores que determinan la dinámica local de la serie temporal.
Como es sabido, el modelo básico de las series temporales financieras es el modelo de paseo aleatorio, obtenido por primera vez por Louis Bachelier para describir las observaciones de los precios de las acciones en el mercado parisino. bolsa. Como resultado de repensar este patrón, que a veces se observa en el comportamiento de los precios, surgió el concepto eficaz mercado ( EficazMercadoHipótesis, EMH), en el que el precio refleja plenamente toda la información disponible. Para que exista tal mercado, basta con suponer que hay una gran cantidad de agentes racionales plenamente informados que operan en él, que reaccionan instantáneamente a la información entrante y ajustan los precios, llevándolos a un estado de equilibrio. Todos los principales resultados de la teoría financiera clásica (teoría de carteras, modelo CAPM, modelo de Black-Scholes, etc.) se obtuvieron precisamente en el marco de este enfoque. Actualmente, el concepto de mercado eficiente sigue desempeñando un papel dominante tanto en la teoría financiera como en los negocios financieros 3 .
A principios de la década de 1960, la investigación empírica había demostrado que los grandes cambios de precios en el mercado ocurrían con mucha más frecuencia de lo previsto por el modelo básico de mercado eficiente (el modelo de paseo aleatorio). Uno de los primeros en criticar a fondo el concepto de mercado eficiente fue Mandelbrot. De hecho, si calculamos correctamente el valor del indicador h para cualquier promoción, lo más probable es que sea diferente de h= 0,5, que corresponde al modelo de paseo aleatorio. Mandelbrot encontró todas las generalizaciones posibles de este modelo que podrían ser relevantes para comportamiento real precios Al final resultó que, estos son, por un lado, los procesos que él llamó El vuelo de Levi(Vuelo de Levi), y por el otro, los procesos que llamó movimiento browniano generalizado(Movimiento Browniano Fraccionado). El comportamiento de una serie temporal (muy a menudo observada en el mercado real) se puede indicar mediante cualquiera de estos procesos.
Para describir el comportamiento del precio se suele utilizar concepto de mercado fractal (fractalesMercadoHipótesis, FMH), que suele considerarse una alternativa a la EMH. El concepto supone que existe una amplia gama de agentes en el mercado con diferentes horizontes de inversión y, por tanto, diferentes preferencias. Estos horizontes varían desde unos pocos minutos hasta intradiario comerciantes hasta varios años para grandes bancos y fondos de inversión. Una posición estable en dicho mercado es un régimen en el que “la rentabilidad promedio no depende de la escala, excepto la multiplicación por el factor de escala correspondiente” 4 . De hecho, estamos hablando de toda una clase de modos, cada uno de los cuales está determinado por su propio valor indicador. h. En este caso, el valor h= 0,5 resulta ser uno de muchos posibles y, por tanto, igual a cualquier otro valor (). Estas y otras consideraciones relacionadas han suscitado serias dudas 5 sobre la existencia de un equilibrio real en el mercado de valores.
Eficiencia de precios
Un estudio de las propiedades fractales de los precios de las empresas rusas (en el índice MICEX) y estadounidenses (incluidas en el índice Dow Jones Internet), junto con los índices correspondientes de los últimos diez años, subraya la posición especial del valor. h= 0,5. Sin embargo, para hacer esto es necesario utilizar un nuevo indicador fractal (índice de fractalidad), introducido por los autores de este artículo en un trabajo separado 6. Está relacionado con el indicador. norte relación, sin embargo, para determinarla con una precisión aceptable, se requieren dos órdenes de magnitud menos de datos que para el indicador h, por tanto, puede considerarse como una característica fractal local. Resulta que utilizando el índice fractal es posible fundamentar la teoría financiera moderna, así como predecir fuertes fluctuaciones en el mercado de valores.
En una primera aproximación, el panorama general observado en todas las series es el siguiente. El índice fractal (y la dimensión fractal de las series financieras) realiza fluctuaciones cuasi periódicas alrededor de la posición = 0,5 (este modo corresponde a un paseo aleatorio). Al mismo tiempo, la serie temporal cambia continuamente de moda, pasando de una tendencia (< 0,5) через состояние случайного блуждания во флэт (>0,5) y viceversa. De vez en cuando, para cada serie, aparecen y desaparecen estados con valores relativamente estables distintos de 0,5. En este caso, el régimen con = 0,5 ocupa una posición claramente privilegiada. Para cada serie temporal, es la más larga de todos los intervalos que contienen ocho puntos o más.
Cabe señalar que la interpretación de las fluctuaciones de precios basada en la descripción del comportamiento de los agentes del mercado puede variar mucho en diferentes escalas. Así, por ejemplo, en el mercado intradiario, donde más de la mitad de las transacciones se realizan mediante robots comerciales (en los mercados estadounidenses), el comportamiento de los agentes es aparentemente muy cercano a lo racional. En una escala que va desde varios días hasta varios meses, la psicología social juega un papel importante, que siempre contiene un elemento irracional. Mientras tanto, la naturaleza constante de las oscilaciones con el modo de caminata aleatoria que ocurre con más frecuencia se reproduce en todas las escalas, empezando por la más pequeña. Esto sugiere que la naturaleza de estas oscilaciones aparentemente se basa en mecanismo general retrasos que acompañan al propio método de toma de decisiones de los agentes en el mercado de valores. Al mismo tiempo, el estado principal de los precios sigue siendo un paseo aleatorio, que sigue siendo el principal modo de atracción en todas las escalas. En otras palabras, a pesar de las frecuentes desviaciones locales de largo plazo, los precios tienden a volver al comportamiento eficiente descrito por el modelo de paseo aleatorio.
Método de pronóstico
La presencia de las propiedades fractales descritas de la serie de precios, observadas en una amplia gama de escalas, nos permite mirar de nuevo la posibilidad de pronosticar el mercado de valores. En general, la tarea de un pronóstico es determinar los parámetros cualitativos o cuantitativos del comportamiento futuro de una serie de tiempo basándose en toda la gama de datos históricos. En este caso, resulta de particular interés determinar los primeros precursores del comportamiento crítico de una serie.
Consideremos uno de los nuevos enfoques para resolver este problema, basado en las propiedades fractales de los precios. Está estrictamente demostrado 6 que si se introduce la amplitud promedio de las fluctuaciones como la diferencia promedio entre los valores de precio máximo y mínimo promediados en segmentos de tamaño t, entonces la amplitud promedio de las oscilaciones estará relacionada con la escala de observación mediante una ley de potencia:
,Índice (que, al igual que el índice, requiere dos órdenes de magnitud menos de datos para su definición que el indicador h) coincide con h en aquellas zonas donde h puede calcularse con una precisión aceptable. La dependencia de la amplitud promedio de las oscilaciones de la escala de observaciones para diferentes valores de H se presenta en el gráfico 1.
Resulta que el conocimiento de la ley de dependencia de la amplitud de las fluctuaciones en el tiempo en diferentes modos nos permite fundamentar un efecto muy interesante, que puede ser la clave para predecir la aparición de fuertes movimientos en el mercado. De hecho, supongamos que en este momento el mercado se encuentra en un modo de transición de un paseo aleatorio a una tendencia fuerte. Esto significa que después de un cierto tiempo, la amplitud de las fluctuaciones a gran escala (por ejemplo, varios meses) será significativamente mayor que la amplitud actual (la flecha 2 en el gráfico 1 muestra la transición de un paseo aleatorio a una tendencia a gran escala de tiempo). ). Esto significa simultáneamente (debido a la propiedad de una función de potencia) que en escalas de tiempo pequeñas (horas, días de la semana) debería haber una disminución en la amplitud de las oscilaciones en comparación con el período anterior (la flecha 1 en el gráfico 1 muestra tal transición a pequeña escala). Así, al observar el comportamiento de la amplitud a pequeña escala, en algunos casos es posible predecir un aumento significativo en la amplitud de las fluctuaciones de precios en el futuro.
Las condiciones del mercado con mayor amplitud de fluctuaciones generalmente se observan en rincones (aumentos bruscos de los precios de mercado) o colapsos (colapsos bruscos). Los autores fundamentaron teóricamente el efecto de aumentar las oscilaciones de gran escala y disminuir las de pequeña escala 6 . Como han demostrado las pruebas en toda la base de datos financiera mencionada anteriormente, este efecto ocurre con una probabilidad del 70% al 80%. En aquellos casos en los que es posible minimizar la influencia de factores externos, este porcentaje resulta aún mayor.
Perspectivas 2011
Lo más interesante, por supuesto, es el pronóstico con este método no de los movimientos locales de acciones individuales, sino de eventos globales como la crisis financiera global de 2008. Al analizar este tipo de análisis, además del comportamiento de los índices de cada país, también se debe tener en cuenta el flujo de capital en el mercado financiero global, que se ha liberalizado enormemente en los últimos 20 años. Por lo tanto, seleccionamos los nueve más grandes. los mercados de valores 7, tanto los mercados desarrollados como los mercados emergentes, construyeron indicadores de inestabilidad para ellos y calcularon el promedio para todos los mercados.
Los resultados del cálculo se muestran en el Gráfico 2. Aquí, los indicadores de país para diferentes mercados se representan como líneas de diferentes colores. El indicador, promediado para todos los mercados, se representa como una línea roja ancha. Un valor de indicador aumentado significa que el mercado se está moviendo hacia un modo plano. Inversión decreciente y ascendente: un posible aumento en la amplitud futura de las fluctuaciones y una transición al modo de tendencia. La figura distingue claramente dos tipos de comportamiento. De abril de 2001 a abril de 2004, los indicadores de cada país se comportaron de manera bastante independiente unos de otros, lo que llevó al hecho de que el indicador promedio fluctuara alrededor de cero. En el lenguaje de la microeconomía, esto aparentemente significaba que los participantes en mercados individuales tomaban decisiones sin una consideración significativa de lo que estaba sucediendo en los mercados vecinos. Después de abril de 2004, comienza la sincronización de los indicadores individuales: todos disminuyen y aumentan aproximadamente al mismo tiempo, lo que conduce a fluctuaciones bastante fuertes en el indicador promedio. De mayo de 2009 a mayo de 2010, también hubo una sincronización bastante débil, y a partir de mayo de 2010, todos los indicadores de los países comenzaron a disminuir simultáneamente. ¿Qué pasó en los mercados de valores?
En el Gráfico 3, el indicador promedio construido anteriormente (línea de puntos roja) se presenta junto con el índice agregado promedio de la serie original (línea continua azul), que incluye índices bursátiles de los mercados especificados. Este enfoque excluye el factor de influencia de los mercados bursátiles de diferentes países entre sí, que está asociado con el flujo de capital en el mercado financiero global. El gráfico muestra que el indicador ha mostrado una fuerte disminución en las fluctuaciones de pequeña escala, dos veces desde 2001. La primera vez fue en diciembre de 2004, tras lo cual seis meses más tarde se produjo un rápido crecimiento de todos los índices, que duró aproximadamente dos años. La segunda vez fue en abril de 2008, después de la cual también unos seis meses después, debido a la crisis, se produjo una fuerte caída en todos los índices.
Además, el gráfico muestra que actualmente se está formando activamente una nueva señal, que es un presagio de fuertes fluctuaciones en el mercado de valores a medio plazo (de seis meses a un año). Y aunque el indicador no dice nada sobre en qué dirección se producirá el movimiento, la información obtenida puede ser suficiente, por ejemplo, para construir una estrategia exitosa de gestión de activos en el mercado de valores. Si definimos el pronóstico con mayor precisión, basándonos en él resulta que la recuperación será rápida con una posible llegada a máximos históricos de los mercados bursátiles ya el próximo año (el valor mínimo del índice RTS, que en este caso se alcanzará, es de 2150 puntos), o las bolsas cubrirán algo similar a la segunda ola de la crisis (en este escenario, el objetivo mínimo para el índice RTS será de 1050 puntos). Cabe señalar que el pronóstico está en clara contradicción con la expectativa generalmente aceptada de una "salida lenta de la recesión".
Desde el punto de vista de una teoría basada en las propiedades fractales de los precios, una disminución en la amplitud de las fluctuaciones a pequeña escala debería ir acompañada de dos efectos muy significativos: una disminución general de la actividad comercial en los mercados y un ajuste especial de los participantes. a las acciones de cada uno. El segundo, lamentablemente, actualmente no es posible verificarlo utilizando métodos independientes del análisis fractal. Pero la actividad comercial efectivamente ha disminuido. Por tanto, el volumen medio de negociación semanal acciones rusas, según el MICEX, disminuyó a 230 mil millones de rublos. para enero-noviembre de 2010 de 253 mil millones de rublos. en el mismo periodo de 2009. En Estados Unidos, la disminución es aún más significativa: de 5.500 millones de dólares a 4.700 millones de dólares durante los mismos períodos.
Para concluir este artículo, digamos algunas palabras sobre el efecto de aumentar las oscilaciones a gran escala y disminuir las de pequeña escala. Básicamente, este efecto significa que las tendencias en sistemas complejos (naturales, sociales, tecnológicos), que se forman muy lenta e imperceptiblemente, pero que tienen una mayor persistencia, a menudo se vuelven globales con el tiempo, determinando el principal vector de desarrollo de dichos sistemas. Tenga en cuenta que el conocido efecto calmante(supresión del componente de alta frecuencia del ruido), que suele preceder a los desastres naturales (por ejemplo, terremotos), es una manifestación particular de este efecto. Por lo tanto, muchas tendencias globales en su evolución en realidad se parecen semilla de mostaza de Parábola del Evangelio, “que, aunque más pequeña que todas las semillas, cuando crece, es mayor que todas las hierbas y se hace árbol, de modo que las aves del cielo vienen y se refugian en sus ramas” (Mateo 13,32).
1 La historia del surgimiento de la geometría fractal fue descrita con suficiente detalle por uno de los autores en el artículo “De MA a FRAMA vía EMA y Fractal”, publicado en D' No. 15 del 23 de agosto de 2010 (algoritmus.ru/?p=2638).
2 Mandelbrot B. La geometría fractal de la naturaleza. San Francisco: WH Freeman, 1982.
3 Véase Shiryaev A. N. “ Fundamentos de las matemáticas financieras estocásticas". t. 1M.: “Fasis”, 1998.
4 Véase Mandelbrot B. Revista de negocios. № 36, 1963; Mandelbrot B. y Van Ness SIAMRdo. № 10, 1968.
5 Véase V. M. Polterovich “ Económicola cienciamodernoRusia» . №1, 1998.
6 Véase Dubovikov M. M., Starchenko N. S., Dubovikov M. S. Física A 339 591, 2004.
7 Estados Unidos, Alemania, Francia, Japón, Rusia, Brasil, China, Corea.
Comportamiento del índice bursátil promedio (línea azul, escala derecha, valor inicial en abril de 2001 se toma como uno) y el indicador de inestabilidad promedio (línea de puntos roja, escala izquierda)
Los fractales son bastante populares entre muchos comerciantes. El interés por el análisis fractal surgió tras la publicación de varios trabajos de Bill Williams sobre este tema. Los fractales se inventaron antes que él, pero se les denominaba con otro nombre. Williams, al estudiar los mercados financieros, llegó a la conclusión de que los movimientos de los tipos de muchos instrumentos financieros son caóticos. Como resultado de su investigación, demostró que la gráfica de cambios en el valor del algodón es similar a la línea costera y al movimiento de la sangre en el cuerpo humano.
En su investigación, Williams llegó a la conclusión de que los mercados son sistemas caóticos y no lineales, por lo que el uso de indicadores basados en funciones lineales, inútil. En su opinión, la estabilidad en los mercados sólo existe una pequeña fracción del tiempo, y en todos los demás casos reina el caos.
Un fractal es una formación repetida que se puede encontrar de una forma u otra en cualquier gráfico de precios. Los fractales de la costa, como los fractales del mercado de valores, son de la misma naturaleza. Un fractal consta de al menos cinco barras.
Los fractales superior e inferior pueden estar en el mismo grupo de barras. A veces se forman simultáneamente un fractal superior e inferior en la misma barra. Cuando se forma un fractal, éste queda dotado de todas las propiedades.
Al evaluar el fractal superior, es necesario prestar atención al máximo. Al estudiar lo inferior, respectivamente, lo mínimo. Un comienzo fractal se forma a partir de dos fractales sucesivos dirigidos en diferentes direcciones. La señal fractal aparece en el lado opuesto al inicio. La parada fractal se encuentra detrás del fractal lejano. Si aparece una señal contraria anula las anteriores.
Esta técnica le permite aumentar el porcentaje de operaciones rentables, pero el promedio de operaciones perdedoras será mayor. Dado que el stop loss al utilizar esta estrategia será poco frecuente, en última instancia, puede contar con buenas ganancias. El análisis de mercado fractal no siempre arroja operaciones 100% rentables. En este sentido, no debería utilizarse únicamente en un sistema comercial. Se recomienda utilizar otras herramientas para confirmar señales o filtrar.
Cuando se utiliza el análisis fractal, también es importante estudiar datos de diferentes períodos de tiempo. El sistema que Bill Williams describió en sus obras está de moda. Para usarlo correctamente, primero debes determinar la tendencia dominante en el mercado observando el período anterior.
El sistema también debería tener en cuenta la “palanca fractal”. Este es el nombre de la posible amplitud durante las reversiones. Puede evaluar el "apalancamiento fractal" utilizando las líneas estándar de Fibonacci que están disponibles en MT4. Las correcciones de hasta el 38% de Fibonacci son evidencia de un fuerte movimiento de tendencia. En este caso, la palanca fractal es fuerte. Lo contrario ocurre si las reversiones son del 62% de fib o más.
Fractales y teoría ondulatoria
Los fractales también se pueden utilizar junto con la teoría ondulatoria. Después de todo, en esencia, un fractal no es más que el comienzo o el final de un movimiento impulsivo u onda. Aquí surge una cierta complejidad, porque se forman diferentes impulsos en diferentes períodos de los gráficos. Los operadores que han adquirido experiencia en el uso de la teoría de ondas no tienen dificultades para identificar con precisión una onda específica en un período de tiempo específico.
Si se forman varios grupos de fractales en el mismo nivel, si este nivel se rompe, se debe esperar una tendencia larga y poderosa. El análisis de mercado fractal da muy buenos resultados en presencia de tendencias. Cuando el precio permanece en los canales durante mucho tiempo, la estrategia de ruptura del fractal genera pérdidas. La dificultad es que reconocer un piso emergente puede resultar bastante complicado.
¿Cómo aplicar una estrategia fractal en un piso?
Se debe negociar una ruptura sólo en la dirección de una tendencia pronunciada. No debes preocuparte por varias pérdidas seguidas. El beneficio futuro seguramente cubrirá todas las pérdidas que sufrió la estrategia durante las fluctuaciones del corredor. Se logra un buen efecto cuando se trabaja en pequeños intervalos de tiempo. Si un operador ingresa a una ruptura fractal basada en el gráfico diario, entonces se puede establecer un límite de pérdidas basado en H4. Normalmente, cuantos más fractales estén ubicados al mismo nivel y cuanto más dure el plano, más fuerte y direccional será el movimiento futuro.
Para determinar de manera confiable si una ruptura fractal es verdadera o falsa, puede utilizar el análisis de velas de ruptura. Si la vela de ruptura es "fuerte", es decir, tiene un cuerpo grande y su nivel de cierre está ubicado lejos de grupos de fractales, entonces existe una alta probabilidad de que el movimiento continúe en la dirección elegida. Utilizando esta conclusión, puede operar con éxito en gráficos pequeños para aumentar las ganancias. Por ejemplo, si ayer hubo una ruptura en D1, hoy podemos considerar rupturas en el gráfico de cuatro horas.
Si después de la ruptura de un grupo de fractales se ha formado un patrón de velas invertidas, lo más probable es que en el futuro reinará un piso en el mercado y aparecerán nuevos fractales. En este sentido, se debe prestar mucha atención al análisis de la vela de ruptura. Para aumentar la eficiencia, se recomienda familiarizarse al menos con los conceptos básicos de Price Action (análisis de velas).
Bill Williams recomendó mirar no sólo la vela de reversión, sino también analizar el volumen. Si la vela tiene un cuerpo grande, pero el volumen es pequeño, entonces la señal es débil. Las señales que provienen de grupos fractales son fuertes cuando se forman en gráficos a largo plazo (como es el caso del análisis de velas). El propio Williams recomendó ver D1. Al mismo tiempo, es necesario analizar otros marcos temporales. Como se menciona en este artículo, es mejor combinar el análisis fractal con algo más para aumentar la rentabilidad de la estrategia, porque ninguna herramienta puede presumir de generar señales 100% precisas.
El video contiene información útil sobre el tema en consideración.
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Año de emisión: 2004
Género : finanzas, forex, comercio
Editor:"Comercio por Internet"
Formato: DjVu
Calidad : páginas escaneadas
Número de páginas: 304
Descripción : Es hora de adoptar una visión más holística de cómo funcionan los mercados. En particular, es hora de reconocer la mayor heterogeneidad que subyace a los mercados. No todos los inversores participan por el mismo motivo, ni los inversores utilizan sus estrategias en los mismos horizontes de inversión. La estabilidad de los mercados está inevitablemente asociada a la heterogeneidad de los inversores. El mercado “maduro” es heterogéneo, además de antiguo. Si todos los participantes tuvieran el mismo horizonte de inversión, si respondieran de la misma manera a la misma información e invirtieran con el mismo propósito, la inestabilidad reinaría en todas partes. Los mercados maduros, por otra parte, se han mantenido notablemente estables durante mucho tiempo. Un comerciante intradía puede negociar de forma anónima con un fondo de pensiones: el primero negocia con frecuencia para obtener ganancias a corto plazo; este último se comercializa con poca frecuencia y en aras de la seguridad financiera a largo plazo. El day trader reacciona a las tendencias técnicas; Las inversiones de los fondos de pensiones se basan en el potencial de crecimiento económico a largo plazo. Y, sin embargo, todos actúan simultáneamente y cada uno diversifica al otro. El enfoque reduccionista, con su enfoque de inversionista racional, no puede hacer frente a tal heterogeneidad sin modelos complejos de múltiples elementos que se asemejen a un artilugio de Rube Goldberg. Estos modelos, caracterizados por numerosos supuestos y requisitos limitantes, fracasan inevitablemente. Son tan complejos que carecen de flexibilidad, y la flexibilidad es un factor crítico en cualquier sistema dinámico.
El primer objetivo de este libro es presentar la hipótesis del mercado fractal: una reformulación básica de cómo y por qué funcionan los mercados. El segundo objetivo del libro es presentar herramientas para analizar mercados dentro de un marco fractal. Se pueden utilizar muchas herramientas existentes para este propósito. Presentaré nuevas herramientas que los analistas pueden agregar a su conjunto de herramientas, además de revisar las herramientas existentes.
Este libro no es una historia, aunque el énfasis principal sigue estando en los aspectos conceptuales. Los métodos analíticos se analizan dentro del marco conceptual. Al igual que en el libro anterior, creo que cualquier persona con una sólida formación en estadística empresarial encontrará aquí mucha información útil. El énfasis principal no está en la dinámica, sino en las estadísticas empíricas, es decir. en el análisis de series temporales para determinar a qué nos enfrentamos.
El análisis fractal de los mercados financieros es relativo. nueva manera predecir el comportamiento los tipos de cambio En el mercado . En lugar de sistemas e indicadores mecánicos, este tipo de análisis utiliza un enfoque completamente nuevo basado en fractales. Gracias a esto, no solo se convirtió en una alternativa al análisis técnico, sino que también nos permitió deshacernos de sus deficiencias. Antes de hablar sobre el análisis fractal en sí, es necesario comprender en qué se basa:
De hecho, trabajó mucho antes de afirmar que los mercados están en realidad en constante movimiento, lo que es similar al movimiento de los sistemas caóticos y no es en absoluto lineal, como se pensaba anteriormente. Por la misma razón, Bill Williams afirmó afirmativamente que al analizar un mercado caótico, es una estupidez basar sus conclusiones en indicadores lineales ordinarios. Después de todo, el movimiento caótico en el mercado es constante, pero la estabilidad, por el contrario, es cambiante. Por poner ejemplos, podemos decir que los precios de los cereales, del algodón o de las existencias, así como el movimiento del agua en una tubería o de la sangre, tienen una estructura idéntica.
Posteriormente, el método de análisis de mercado fractal se generalizó entre muchos comerciantes, gracias a libros de Williams como "Trading Chaos", "Trading Chaos Second Edition" y "New Dimensions in Stock Trading".
Análisis fractal del mercado Forex.
A pesar de los resultados positivos de dicho análisis, conviene recordar que este análisis no funciona al 100%. También hay señales erróneas aquí, por lo que no debes usarlo en forma pura- Este es, ante todo, otro método de análisis, que puede convertirse en el principal o adicional para un comerciante. El operador también debe tener en cuenta que al utilizar este tipo de análisis, deberá dominar la técnica de conectar plazos para su estrategia. La técnica de síntesis también fue introducida por Bill Williams, quien la aplicó sólo a posiciones de tendencia, basadas en tendencias en un período de tiempo más alto.
Además, un punto importante en este tipo de análisis es la "palanca fractal": la profundidad de la reversión del movimiento anterior. Para medir este movimiento (apalancamiento fractal), es necesario estirar la cuadrícula de Fibonacci hasta el último movimiento. Si el retroceso en la cuadrícula es inferior al 38%, se trata de una palanca fractal fuerte y un movimiento seguro. Si el retroceso es mayor y es del 62% en la cuadrícula de Fibonacci, entonces el apalancamiento fractal es pequeño y el movimiento es muy débil.
Dado que el análisis fractal tal como está no es 100% efectivo, la mayoría de los traders lo utilizan junto con las ondas de Elliott. Después de todo, un fractal es, de hecho, un punto de inflexión donde se forma el principio o el final de la siguiente ola. El propio Bill Williams en su libro “Trading Chaos” recomienda utilizar estas ondas. Pero como es bastante difícil calcular correctamente las olas, también será muy difícil para un principiante hacer un pronóstico correcto utilizando fractales sin cierta experiencia en la determinación de olas. Por lo tanto, los principiantes necesitan algo más simple, como líneas de tendencia.
¿Cómo empezar a utilizar el análisis fractal?
Un operador novato debe aprender primero a hacer pronósticos pequeños y a corto plazo, ya que requieren menos datos externos. Para hacer esto, es mejor utilizar un par de divisas, un producto básico u otro activo familiar con el que el comerciante ya haya trabajado. Un comerciante necesita hacer un pronóstico y controlar si está justificado o no. Si el pronóstico es incorrecto, entonces el comerciante debe comprender el motivo por el cual sucedió. Descubre dónde radica su error, quizás no tuvo algo en cuenta en su análisis.
Si un comerciante hizo el pronóstico correcto varias veces y determinó correctamente el cambio de precio, incluso antes de que la tendencia identificada por él fuera visible para otros participantes, este es un resultado excelente.
Además, el comerciante novato tiene una ventaja. Dado que los corredores ofrecen a sus clientes cuentas de demostración con cotizaciones reales del mercado, un operador novato puede practicar sin arriesgar nada.
Además, utilizando el análisis fractal, un comerciante debe prestar mayor atención a los factores que formaron el precio en un determinado período de tiempo. Esto se hace para que el comerciante pueda tener más confianza en su pronóstico. Después de todo, si coinciden factores sociales, políticos y de otro tipo, existe una alta probabilidad de que el precio se comporte exactamente igual que antes en una situación similar. Por lo tanto, el análisis de fractales, además del conocimiento sobre la formación del fractal en sí, también requiere conocimiento por parte del comerciante. En consecuencia, sería muy útil aprender al menos los conceptos básicos del análisis fundamental.
El análisis del mercado fractal es más complejo de lo que parece a primera vista y requiere que el operador tenga conocimientos en varias áreas del análisis del mercado financiero: análisis fundamental (que ya es difícil en sí mismo), síntesis de marcos temporales, indicadores económicos y otros que trabajan juntos para filtrar. señales falsas, etc. Pero al mismo tiempo, el análisis fractal permite al comerciante descubrir la relación entre los precios pasados y futuros. Lo que a su vez le permite determinar con mayor precisión el futuro aumento o caída de los precios antes que otros comerciantes. Ya que básicamente están esperando que el mercado confirme sus intenciones.
Debido a su complejidad, este tipo de análisis lo utilizan comerciantes fuertes y experimentados. Pero, por otro lado, vale la pena comprender este método de análisis, porque es tan eficaz como complejo.
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