Ova je knjiga posvećena predstavljanju hipoteze fraktalnog tržišta kao alternative hipotezi učinkovitog tržišta. Fraktali, kao posljedica geometrije Demijurga, prisutni su posvuda u našem svijetu i imaju značajnu ulogu, pa tako iu strukturi financijskih tržišta, koja su lokalno slučajna, ali globalno određena, smatra autor. Knjiga će ispitati metode za fraktalnu analizu tržišta dionica, obveznica i valuta, metode za razlikovanje neovisnog procesa, nelinearnog stohastičkog procesa i nelinearnog determinističkog procesa, te istražiti utjecaj tih razlika na prilagođene investicijske strategije i sposobnosti modeliranja. Takve strategije i mogućnosti modeliranja usko su povezane s vrstom imovine i horizontom ulaganja korisnika.

Za menadžere rizika, financijere, investicijske stratege, tehničke analitičare tržišta, kao i pojedinačne ulagače i valutne špekulante koji samostalno ulaze na financijska tržišta svijeta, uključujući FOREX tržište i rusko tržište.

Godine 1991. završio sam pisanje knjige pod naslovom Kaos i red na kapetanovim tržnicama. Objavljena je u jesen te godine (Peters, 1991.a). Moj je cilj bio napisati konceptualni uvod za investicijsku zajednicu u teoriju kaosa i fraktalnu statistiku. Također sam želio pružiti neke preliminarne dokaze da, suprotno prihvaćenoj teoriji, tržišta nisu dobro opisana modelima slučajnog hoda, a naširoko predstavljena Hipoteza učinkovitog tržišta (EMH) nije dobro potkrijepljena empirijskim podacima.

Općenito, moja je knjiga vrlo dobro primljena pozitivne kritike. Mnogi su čitatelji to odobrili, iako su neki izrazili negodovanje i postavili detaljna pitanja. Pitanja su podijeljena u dvije kategorije:

(1) tehnički i (2) konceptualni. Tehnička kategorija uključivala je pitanja koja traže više informacija o analizi. Moja knjiga nije trebala biti udžbenik i preskočio sam mnoge tehničke detalje uključene u analizu. Ovaj je pristup poboljšao čitljivost knjige, ali je ostavio mnoge čitatelje da se pitaju: "Što dalje?"

Druga kategorija uključivala je pitanja vezana uz konceptualne probleme. Ako EMN ima nedostatke, kako se oni mogu ispraviti? Ili bolje rečeno, koja je njegova održiva zamjena? Kako se teorija kaosa i fraktali uklapaju u strategije trgovanja i dihotomiju tehničke i fundamentalne analize? Mogu li se ove naizgled različite teorije ujediniti? Može li tradicionalna teorija postati nelinearna?

U ovoj se knjizi bavim objema kategorijama pitanja. Iako se knjiga razlikuje od prethodne, ipak odražava mnoge slične značajke. Fraktalna analiza tržišta pokušaj je generalizacije teorije tržišta kapitala (CMT) i objašnjenja heterogenosti investicijske zajednice. Jedan od neuspjeha tradicionalne teorije je njezin pokušaj da pojednostavi "tržište" na prosječnog prototipa racionalnog investitora. Razlozi za rad u tom pravcu bili su plemeniti. U tradiciji zapadne znanosti, utemeljitelji MMT-a pokušali su naučiti nešto o cjelini dijeleći problem na njegove glavne komponente. Pokušaj je bio uspješan. Zahvaljujući vizionarskom radu Markowitza, Sharpea, Fame i drugih, postigli smo ogroman napredak u proteklih 40 godina.

Međutim, redukcionistički pristup ima svoje granice i mi smo ih dosegli. Vrijeme je da holistički pogledamo kako funkcioniraju tržišta. Konkretno, vrijeme je da se prizna veća heterogenost koja je u osnovi tržišta. Svi ulagači ne sudjeluju iz istog razloga, niti ulagači koriste svoje strategije na istim investicijskim horizontima. Stabilnost tržišta neizbježno je povezana s heterogenošću investitora. “Zrelo” tržište je heterogeno, kao i staro. Kada bi svi sudionici imali isti horizont ulaganja, kada bi na iste informacije odgovarali na isti način i ulagali u istu svrhu, nestabilnost bi vladala posvuda. S druge strane, zrela su tržišta već duže vrijeme izuzetno stabilna. Dnevni trgovac može anonimno trgovati s mirovinskim fondom: prvi često trguje radi kratkoročne dobiti; potonji trguje rijetko i radi dugoročne financijske sigurnosti. Dnevni trgovac reagira na tehničke trendove; ulaganja mirovinski fond na temelju dugoročnog potencijala gospodarskog rasta. Pa ipak, svi djeluju istovremeno, i svaki diverzificira drugoga.

Ova knjiga nije priča, iako je glavni naglasak ipak na konceptualnim aspektima. Analitičke metode se pomno razmatraju unutar konceptualnog okvira. Kao iu prethodnoj knjizi, vjerujem da će svatko sa solidnim iskustvom u poslovnoj statistici ovdje pronaći mnogo korisnih informacija. Glavni naglasak nije na dinamici, već na empirijskoj statistici, tj. na analizi vremenske serije kako bismo utvrdili s čime imamo posla.

Dana 14. listopada 2010. preminuo je Benoit Mandelbrot, čovjek koji je uvelike promijenio naše shvaćanje objekata oko nas i obogatio naš jezik riječju fraktal, što znači "struktura koja se sastoji od dijelova koji su u određenom smislu slični cjelina” 1. Sada zahvaljujući Mandelbrotu znamo da su fraktali posvuda oko nas. Neki se neprestano mijenjaju, poput oblaka ili plamena koji se kreću, dok su drugi poput obala, drveća ili našeg vaskularni sustavi, zadržavaju strukturu stečenu u procesu evolucije. Štoviše, stvarni raspon skala na kojima se promatraju fraktali proteže se od udaljenosti između molekula u polimerima do udaljenosti između jata galaksija u Svemiru. Najbogatija kolekcija takvih objekata sakupljena je u čuvenoj Mandelbrotovoj knjizi “Fraktalna geometrija prirode” 2.

Najvažnija klasa prirodnih fraktala su kaotične vremenske serije, odnosno vremenski uređena promatranja karakteristika raznih prirodnih, društvenih i tehnoloških procesa. Među njima postoje i tradicionalni (geofizički, ekonomski, medicinski) i oni koji su postali poznati relativno nedavno (dnevne fluktuacije u razini kriminala ili prometnih nesreća u regiji, promjene u broju pregleda određenih stranica na internetu itd. .). Ove serije obično generiraju složeni nelinearni sustavi koji su vrlo različite prirode. Međutim, svačiji se obrazac ponašanja ponavlja u različitim razmjerima. Njihovi najpopularniji predstavnici su financijske vremenske serije (prvenstveno cijene dionica i tečajevi).

Samoslična struktura takvih serija poznata je već jako dugo. U jednom od svojih članaka, Mandelbrot je napisao da je njegov interes za burzovne kotacije započeo izjavom jednog od burzovnih trgovaca: “...Kretanja cijena većine financijskih instrumenata su naizgled slična, na različitim vremenskim skalama i cijenama. Po izgled grafike, promatrač ne može reći odnose li se podaci na tjedne, dnevne ili satne promjene.” Mandelbrot, koji zauzima vrlo posebno mjesto u financijskoj znanosti, imao je reputaciju "podrivanja temelja", uzrokujući očito dvosmislen stav među ekonomistima. Od nastanka moderne financijske teorije, utemeljene na konceptu opće ravnoteže, bio je jedan od njezinih glavnih kritičara i do kraja života pokušavao joj je pronaći prihvatljivu alternativu. Međutim, Mandelbrot je bio taj koji je razvio sustav koncepata koji, uz odgovarajuću modifikaciju, kako se pokazalo, omogućuje ne samo konstruiranje učinkovite prognoze, već i ponuditi, očito, jedino empirijsko opravdanje u ovom trenutku klasični teorije financija.

Koncept fraktalnog tržišta

Glavna karakteristika fraktalnih struktura je fraktalna dimenzija D, koju je predstavio Felix Hausdorff 1919. godine. Za vremenske serije često se koristi Hurstov indeks H, koja je s fraktalnom dimenzijom povezana relacijom D = 2 – H i pokazatelj je postojanosti (sposobnosti održavanja određenog trenda) vremenske serije. Tipično, postoje tri bitno različita načina koji mogu postojati na tržištu: kada N= 0,5 ponašanje cijene opisano je modelom slučajnog hoda; na N> 0,5 cijene su u stanju trenda (smjer kretanja gore ili dolje); kod H< 0,5 цены находятся в состоянии флэта, или частых колебаний в достаточно узком диапазоне цен.

Međutim, za pouzdani izračun H(kao i D) zahtijeva previše podataka, što isključuje mogućnost korištenja ovih karakteristika kao pokazatelja koji određuju lokalnu dinamiku vremenske serije.

Kao što je poznato, osnovni model financijskih vremenskih serija je model slučajnog hoda, koji je prvi dobio Louis Bachelier kako bi opisao promatranja cijena dionica na pariškom tržištu. burza. Kao rezultat ponovnog promišljanja ovog obrasca, koji se ponekad opaža u ponašanju cijena, nastao je koncept djelotvoran tržište ( UčinkovitoTržišteHipoteza, EMH), u kojem cijena u potpunosti odražava sve dostupne informacije. Da bi takvo tržište postojalo, dovoljno je pretpostaviti da je okupirano velikim brojem potpuno informiranih racionalnih agenata koji trenutno reagiraju na pristigle informacije i prilagođavaju cijene dovodeći ih u stanje ravnoteže. Svi glavni rezultati klasične teorije financija (teorija portfelja, CAPM model, Black-Scholesov model itd.) dobiveni su u okviru upravo ovog pristupa. Trenutačno, koncept učinkovitog tržišta i dalje ima dominantnu ulogu u financijskoj teoriji i financijskom poslovanju 3 .

Do ranih 1960-ih, empirijsko istraživanje je pokazalo da su se velike promjene cijena na tržištu događale mnogo češće nego što je to predviđao osnovni model učinkovitog tržišta (model slučajnog hoda). Jedan od prvih koji je temeljito kritizirao koncept učinkovitog tržišta bio je Mandelbrot. Doista, ako ispravno izračunamo vrijednost pokazatelja H za bilo kakvu promociju, onda će se najvjerojatnije razlikovati od H= 0,5, što odgovara modelu slučajnog hoda. Mandelbrot je pronašao sve moguće generalizacije ovog modela koje bi mogle biti relevantne za stvarno ponašanje cijene Kako se pokazalo, to su, s jedne strane, procesi koje je pozvao Levijev let(Levijev let), a s druge - procesi koje je on zvao generalizirano Brownovo gibanje(frakcijsko Brownovo gibanje). Ponašanje vremenske serije za koje se (prilično često promatrano na stvarnom tržištu) može označiti pomoću bilo kojeg od ovih procesa.

Za opisivanje ponašanja cijena obično se koristi koncept fraktalnog tržišta (FraktalTržišteHipoteza, FMH), koji se obično smatra alternativom EMH. Koncept pretpostavlja da na tržištu postoji širok raspon agenata s različitim horizontima ulaganja i stoga različitim preferencijama. Ovi horizonti variraju od nekoliko minuta do unutar dana trgovci do nekoliko godina za velike banke i investicijski fondovi. Stabilna pozicija na takvom tržištu je režim u kojem “prosječna profitabilnost ne ovisi o razmjeru, osim množenja s odgovarajućim faktorom razmjera” 4 . Zapravo, govorimo o cijeloj klasi načina rada, od kojih je svaki određen vlastitom vrijednošću indikatora H. U ovom slučaju vrijednost H= 0,5 ispada da je jedna od mnogih mogućih i, prema tome, jednaka bilo kojoj drugoj vrijednosti (). Ova i druga povezana razmatranja dovela su do ozbiljnih sumnji 5 u pogledu postojanja stvarne ravnoteže na tržištu dionica.

Cjenovna učinkovitost

Studija fraktalnih svojstava cijena ruskih (u indeksu MICEX) i američkih (uključenih u internetski indeks Dow Jones) kompanija, zajedno s odgovarajućim indeksima u posljednjih deset godina, naglašava poseban položaj vrijednosti H= 0,5. Za to je, međutim, potrebno koristiti novi fraktalni indikator (indeks fraktalnosti), koji su autori ovog članka predstavili u zasebnom radu 6. Povezan je s indikatorom N omjer, međutim, da bi se odredio s prihvatljivom točnošću, potrebno je dva reda veličine manje podataka nego za pokazatelj H, stoga se može smatrati lokalnom fraktalnom karakteristikom. Ispostavilo se da je korištenjem fraktalnog indeksa moguće obrazložiti suvremenu teoriju financija, kao i predvidjeti jake fluktuacije na tržištu dionica.

U prvoj aproksimaciji, opća slika promatrana u svim serijama je sljedeća. Fraktalni indeks (i fraktalna dimenzija financijskih serija) izvodi kvaziperiodične fluktuacije oko pozicije = 0,5 (ovaj način odgovara nasumičnim hodom). Istodobno, vremenska serija kontinuirano mijenja način rada, krećući se od trenda (< 0,5) через состояние случайного блуждания во флэт (>0,5) i obrnuto. S vremena na vrijeme, za svaku seriju, pojavljuju se i nestaju stanja s relativno stabilnim vrijednostima osim 0,5. U ovom slučaju režim s = 0,5 zauzima jasno privilegiran položaj. Za svaki vremenski niz, on je najduži u svim intervalima koji sadrže osam ili više točaka.

Treba napomenuti da tumačenje fluktuacija cijena na temelju opisa ponašanja tržišnih agenata može uvelike varirati na različitim razinama. Tako, na primjer, unutar dana, gdje više od polovice transakcija provode roboti za trgovanje (na američkim tržištima), ponašanje agenata je očito vrlo blizu racionalnom. Na ljestvici od nekoliko dana do nekoliko mjeseci značajnu ulogu ima socijalna psihologija koja uvijek sadrži iracionalni element. U međuvremenu, stalna priroda oscilacija s najčešćim slučajnim načinom hoda reproducirana je na svim skalama, počevši od najmanje. Ovo sugerira da se priroda ovih oscilacija očito temelji na opći mehanizam kašnjenja koja prate sam način odlučivanja agenata na burzi. Istovremeno, glavno stanje cijena i dalje je slučajni hod, koji ostaje glavni način privlačenja na svim ljestvicama. Drugim riječima, usprkos čestim dugoročnim lokalnim odstupanjima, cijene imaju tendenciju da se vrate na učinkovito ponašanje opisano modelom slučajnog hoda.

Metoda predviđanja

Prisutnost opisanih fraktalnih svojstava serija cijena, promatranih u širokom rasponu ljestvica, omogućuje nam novi pogled na mogućnost predviđanja tržišta dionica. Općenito, zadatak prognoze je odrediti kvalitativne ili kvantitativne parametre budućeg ponašanja vremenske serije na temelju cjelokupnog niza povijesnih podataka. U ovom slučaju, od posebnog je interesa odrediti rane prethodnike kritičnog ponašanja niza.

Razmotrimo jedan od novih pristupa rješavanju ovog problema, koji se temelji na fraktalnim svojstvima cijena. Strogo je dokazano 6 da ako uvedete prosječnu amplitudu fluktuacija kao prosječnu razliku između maksimalne i minimalne vrijednosti cijene u prosjeku po segmentima veličine t, tada će prosječna amplituda oscilacija biti povezana s ljestvicom promatranja potencijskim zakonom:

Indeks (koji, kao i indeks, zahtijeva dva reda veličine manje podataka za svoju definiciju nego indikator H) podudara se s H u onim područjima gdje H može se izračunati s prihvatljivom točnošću. Ovisnost prosječne amplitude oscilacija na ljestvici opažanja za različite vrijednosti H prikazana je na grafikonu 1.

Ispostavilo se da nam poznavanje zakona ovisnosti amplitude fluktuacija o vremenu u različitim modovima omogućuje potkrijepiti vrlo zanimljiv učinak, koji može biti ključ za predviđanje pojave snažnih kretanja na tržištu. Doista, pretpostavimo da je tržište u ovom trenutku u prijelaznom načinu rada od slučajnog hoda do snažnog trenda. To znači da će nakon određenog vremena amplituda fluktuacija na velikim skalama (na primjer, nekoliko mjeseci) postati znatno veća od trenutne amplitude (strelica 2 na grafikonu 1 prikazuje prijelaz iz slučajnog hoda u trend na velikim vremenskim skalama ). To istovremeno znači (zbog svojstva funkcije snage) da bi na malim vremenskim skalama (sati, dani u tjednu) trebalo doći do smanjenja amplitude oscilacija u odnosu na prethodno razdoblje (strelica 1 na grafikonu 1 pokazuje takav prijelaz na malim skalama). Stoga je, promatrajući ponašanje amplitude na malim skalama, u nekim slučajevima moguće predvidjeti značajno povećanje amplitude fluktuacija cijena u budućnosti.

Tržišni uvjeti s povećanom amplitudom fluktuacija obično se opažaju u zavojima (oštar porast tržišnih cijena) ili padovima (oštar kolaps). Autori su teorijski potkrijepili učinak povećanja oscilacija velikih razmjera uz smanjenje oscilacija malih razmjera 6 . Kao što je testiranje pokazalo u cijeloj gore spomenutoj financijskoj bazi podataka, ovaj se učinak javlja s vjerojatnošću od 70-80%. U onim slučajevima gdje je moguće minimizirati utjecaj vanjskih čimbenika, taj postotak je čak i veći.

Izgledi 2011

Najzanimljivije je, naravno, predviđanje ovom metodom ne lokalnih kretanja pojedinačnih dionica, već globalnih događaja poput globalne financijske krize 2008. Pri analizi ove vrste analize, osim ponašanja indeksa pojedinih zemalja, treba uzeti u obzir i protok kapitala na globalnom financijskom tržištu, koje je u posljednjih 20 godina uvelike liberalizirano. Stoga smo odabrali devet najvećih burze 7, i za razvijena tržišta i za tržišta u nastajanju, izgradili pokazatelje nestabilnosti za njih i izračunali prosjek za sva tržišta.

Rezultati izračuna prikazani su na grafikonu 2. Ovdje su pokazatelji zemalja za različita tržišta prikazani kao linije različitih boja. Indikator, prosječan za sva tržišta, prikazan je kao široka crvena linija. Povećana vrijednost indikatora znači da se tržište kreće na stalan način. Smanjenje i preokret prema gore - moguće povećanje buduće amplitude fluktuacija i prijelaz na način trenda. Slika jasno razlikuje dvije vrste ponašanja. Od travnja 2001. do travnja 2004. indikatori pojedinih zemalja ponašali su se dosta neovisno jedan o drugome, što je dovelo do toga da je prosječni indikator fluktuirao oko nule. U jeziku mikroekonomije, to je očito značilo da su sudionici na pojedinim tržištima donosili odluke bez značajnijeg razmatranja onoga što se događa na susjednim tržištima. Nakon travnja 2004. počinje sinkronizacija pojedinih pokazatelja: svi se smanjuju i rastu otprilike u isto vrijeme, što dovodi do dosta jakih fluktuacija prosječnog pokazatelja. Od svibnja 2009. do svibnja 2010. također je došlo do prilično slabe sinkronizacije, a od svibnja 2010. svi pokazatelji zemalja istovremeno su počeli sinkrono padati. Što se dogodilo na burzama?

Na Grafikonu 3, prosječni pokazatelj konstruiran iznad (crvena točkasta linija) prikazan je zajedno s prosječnim agregiranim indeksom originalne serije (plava puna linija), koji uključuje burzovne indekse navedenih tržišta. Ovaj pristup isključuje faktor međusobnog utjecaja tržišta dionica različitih zemalja, koji je povezan s protokom kapitala na globalnom financijskom tržištu. Grafikon pokazuje da je pokazatelj pokazao naglo smanjenje malih fluktuacija, dva puta od 2001. Prvi put u prosincu 2004., nakon čega je šest mjeseci kasnije uslijedio brzi rast svih indeksa koji je trajao oko dvije godine. Drugi put u travnju 2008., nakon čega je također oko šest mjeseci kasnije uslijed krize došlo do oštrog pada svih indeksa.

Osim toga, grafikon pokazuje da se trenutno aktivno formira novi signal, koji je preteča jakih fluktuacija na tržištu dionica u srednjem roku (od šest mjeseci do jedne godine). I premda indikator ne govori ništa o tome u kojem će se smjeru kretanje odvijati, dobivene informacije mogu biti sasvim dovoljne, na primjer, za izgradnju uspješne strategije upravljanja imovinom na burzi. Ako preciznije definiramo prognozu, onda na temelju nje proizlazi da će oporavak biti ili brz s mogućim izlaskom na povijesne vrhunce burzi već iduće godine (minimalna vrijednost RTS indeksa, koja u ovom slučaju dosegnut, iznosi 2150 bodova), ili će burze zahvatiti nešto slično drugom valu krize (u ovom scenariju minimalni cilj za RTS indeks bit će 1050 bodova). Valja napomenuti da je prognoza u jasnoj suprotnosti s općeprihvaćenim očekivanjima o “sporom izlasku iz recesije”.

Sa stajališta teorije koja se temelji na fraktalnim svojstvima cijena, smanjenje amplitude fluktuacija na malim razmjerima trebala bi biti popraćena s dva najznačajnija učinka: općim smanjenjem aktivnosti trgovanja na tržištima i posebnom prilagodbom sudionika. međusobnim postupcima. Drugi, nažalost, trenutno nije moguće provjeriti metodama neovisnim o fraktalnoj analizi. No trgovačka aktivnost doista je smanjena. Dakle, prosječni tjedni obujam trgovanja ruske dionice, prema MICEX, smanjen na 230 milijardi rubalja. za siječanj-studeni 2010 od 253 milijarde rubalja. u istom razdoblju 2009. U SAD-u je pad još značajniji - sa 5,5 milijardi dolara na 4,7 milijardi dolara u istim razdobljima.

Za kraj ovog članka, recimo nekoliko riječi o učinku povećanja oscilacija velikih razmjera uz smanjenje oscilacija malih razmjera. U suštini, ovaj učinak znači da trendovi u složenim sustavima (prirodnim, društvenim, tehnološkim), koji se formiraju vrlo sporo i neprimjetno, ali imaju povećanu postojanost, često postaju globalni tijekom vremena, određujući glavni vektor razvoja takvih sustava. Imajte na umu da dobro poznati smirujući učinak(potiskivanje visokofrekventne komponente buke), koja obično prethodi elementarnim nepogodama (npr. potresima), posebna je manifestacija ovog učinka. Stoga mnogi svjetski trendovi u svojoj evoluciji zapravo sliče sjeme gorušice iz Evanđeoska prispodoba, “koja, iako manja od svakoga sjemena, kad izraste, bude veća od svega bilja i postane drvo, tako da ptice nebeske dolaze i sklanjaju se na njegove grane” (Matej 13,32).

1 Povijest nastanka fraktalne geometrije dovoljno je detaljno opisao jedan od autora u članku „From MA to FRAMA via EMA and Fractal“, objavljenom u D′ Broj 15 od 23. kolovoza 2010. (algoritmus.ru/?p=2638).

2 Mandelbrot B. Fraktalna geometrija prirode. San Francisco: W. H. Freeman, 1982.

3 Vidi Shiryaev A. N. “ Osnove stohastičke financijske matematike". T. 1M.: “Faza”, 1998.

4 Vidi Mandelbrot B. Journal of Business. № 36, 1963.; Mandelbrot B. & Van Ness SIJAMvlč. № 10, 1968.

5 Vidi V. M. Polterovich “ EkonomskiznanostmodernaRusija» . №1, 1998.

6 Vidi Dubovikov M. M., Starchenko N. S., Dubovikov M. S. Fizika A 339 591, 2004.

7 SAD, Njemačka, Francuska, Japan, Rusija, Brazil, Kina, Koreja.

Ponašanje prosječnog burzovnog indeksa (plava linija, desna skala, početna vrijednost u travnju 2001. uzeta je kao jedinica) i prosječnog pokazatelja nestabilnosti (crvena točkasta linija, lijeva skala)

Fraktali su vrlo popularni među mnogim trgovcima. Zanimanje za fraktalnu analizu javilo se nakon objavljivanja nekoliko radova Billa Williamsa na tu temu. Fraktali su izumljeni prije njega, ali su se spominjali pod drugim imenom. Williams je, proučavajući financijska tržišta, došao do zaključka da su kretanja tečajeva mnogih financijskih instrumenata kaotična. Kao rezultat svojih istraživanja dokazao je da je graf promjene vrijednosti pamuka sličan obali i kretanju krvi u ljudskom tijelu.

Williams je u svom istraživanju došao do zaključka da su tržišta kaotični, a ne linearni sustavi, stoga je korištenje indikatora temeljenih na linearne funkcije, beskoristan. Prema njegovom mišljenju, stabilnost na tržištima postoji samo mali dio vremena, au svim ostalim slučajevima na njima vlada kaos.

Fraktal je ponavljajuća formacija koja se u ovom ili onom obliku nalazi na bilo kojem grafikonu cijena. Fraktali obale, poput fraktala burze, iste su prirode. Fraktal se sastoji od najmanje pet pruga.

Gornji i donji fraktali mogu biti u istoj skupini traka. Ponekad se gornji i donji fraktal formiraju istovremeno na istoj traci. Kada se fraktal formira, on je obdaren svim svojstvima.

Kada procjenjujete gornji fraktal, morate obratiti pozornost na njegov maksimum. Prilikom proučavanja nižeg, prema tome, minimuma. Fraktalni početak se formira od dva uzastopna fraktala usmjerena u različitim smjerovima. Fraktalni signal pojavljuje se na strani suprotnoj od početka. Fraktalno zaustavljanje nalazi se iza dalekog fraktala. Ako se pojavi suprotni signal, on poništava prethodne.

Ova tehnika vam omogućuje da povećate postotak profitabilnih trgovina, ali će prosječna gubitnička trgovina biti veća. Budući da će zaustavljanje gubitaka pri korištenju takve strategije biti rijetko, u konačnici možete računati na dobru zaradu. Fraktalna analiza tržišta ne daje uvijek 100% profitabilne trgovine. U tom smislu, ne bi se trebao koristiti samo u sustavu trgovanja. Preporuča se korištenje drugih alata za potvrdu signala ili filtriranje.

Kada koristite fraktalnu analizu, također je važno proučavati podatke iz različitih vremenskih okvira. Sustav koji je Bill Williams opisao u svojim djelima je moderan. Da biste ga ispravno koristili, prvo morate utvrditi dominantni trend na tržištu gledajući starije razdoblje.

Sustav također treba uzeti u obzir "fraktalnu polugu". Ovo je naziv moguće amplitude tijekom vraćanja. Možete procijeniti "fraktalnu polugu" koristeći standardne Fibonaccijeve linije koje su dostupne u MT4. Ispravke do 38% Fibonaccija dokaz su snažnog kretanja trenda. U ovom slučaju, fraktalna poluga je jaka. Suprotno je istina ako su vraćanja 62% fib ili više.

Fraktali i teorija valova

Fraktali se također mogu koristiti zajedno s teorijom valova. Uostalom, fraktal u svojoj biti nije ništa više od početka ili kraja impulsnog kretanja ili vala. Ovdje se javlja određena složenost, jer se različiti impulsi formiraju u različitim razdobljima karata. Trgovci koji su stekli iskustvo u korištenju teorije valova nemaju poteškoća u točnom identificiranju određenog vala u određenom vremenskom okviru.

Ako se na istoj razini formira nekoliko skupina fraktala, onda ako se ta razina probije, treba očekivati ​​dug i snažan trend. Fraktalna analiza tržišta daje vrlo dobre rezultate u prisutnosti trendova. Kada cijena dugo ostaje u kanalima, strategija probijanja fraktala donosi gubitke. Poteškoća je u tome što prepoznavanje stana u nastajanju može biti prilično teško.

Kako primijeniti fraktalnu strategiju u stanu?

Proboj biste trebali trgovati samo u smjeru izraženog trenda. Ne biste trebali brinuti o nekoliko gubitaka zaredom. Buduća dobit će sigurno pokriti sve gubitke koje je strategija napravila tijekom fluktuacija u koridoru. Dobar učinak postiže se radom u malim vremenskim intervalima. Ako trgovac uđe u fraktalni proboj na temelju dnevnog grafikona, tada se zaustavljanje gubitka može postaviti na temelju H4. Tipično, što je više fraktala smješteno na istoj razini i što duži stan traje, to će buduće kretanje biti jače i usmjerenije.

Kako biste pouzdano odredili je li fraktalni proboj istinit ili lažan, možete upotrijebiti analizu svijećnjaka proboja. Ako je probojna svijeća "jaka", to jest, ima veliko tijelo i njezina se razina zatvaranja nalazi daleko od klastera fraktala, tada postoji velika vjerojatnost da će se kretanje nastaviti u odabranom smjeru. Koristeći ovaj zaključak, možete uspješno trgovati na malim grafikonima kako biste povećali profit. Na primjer, ako je jučer došlo do proboja na D1, danas možemo razmotriti proboje na četverosatnom grafikonu.

Ako se nakon sloma klastera fraktala formira obrazac preokretnog svijećnjaka, tada će u budućnosti, najvjerojatnije, na tržištu vladati stan, a pojavit će se novi fraktali. U tom smislu, puno pažnje treba posvetiti analizi probojne svijeće. Za povećanje učinkovitosti preporuča se upoznati se barem s osnovama Price Action-a (svjećnjačka analiza).

Bill Williams preporučio je da se gleda ne samo svijeća za preokret, već i analiza volumena. Ako svijeća ima veliko tijelo, ali je volumen mali, signal je slab. Signali koji dolaze iz fraktalnih klastera jaki su kada se formiraju na dugoročnijim grafikonima (kao što je slučaj s analizom svijeća). Sam Williams preporučio je gledanje D1. Istovremeno je potrebno analizirati i druge vremenske okvire. Kao što je spomenuto u ovom članku, fraktalnu analizu najbolje je kombinirati s nečim drugim kako bi se povećala profitabilnost strategije, jer se nijedan alat ne može pohvaliti 100% točnim signalima.

Videozapis sadrži korisne informacije o temi koja se razmatra.

Najbolji brokeri za Forex i binarne opcije

Godina izdanja: 2004

Žanr : financije, forex, trgovanje

Izdavač:"Internet trgovanje"

Format: DjVu

Kvaliteta: Skenirane stranice

Broj stranica: 304

Opis: Vrijeme je da holistički pogledamo kako funkcioniraju tržišta. Konkretno, vrijeme je da se prizna veća heterogenost koja je u osnovi tržišta. Svi ulagači ne sudjeluju iz istog razloga, niti ulagači koriste svoje strategije na istim investicijskim horizontima. Stabilnost tržišta neizbježno je povezana s heterogenošću investitora. “Zrelo” tržište je heterogeno, kao i staro. Kada bi svi sudionici imali isti horizont ulaganja, kada bi na iste informacije odgovarali na isti način i ulagali u istu svrhu, nestabilnost bi vladala posvuda. S druge strane, zrela su tržišta već duže vrijeme izuzetno stabilna. Dnevni trgovac može anonimno trgovati s mirovinskim fondom: prvi često trguje radi kratkoročne dobiti; potonji trguje rijetko i radi dugoročne financijske sigurnosti. Dnevni trgovac reagira na tehničke trendove; ulaganja mirovinskih fondova temelje se na dugoročnom potencijalu gospodarskog rasta. Pa ipak, svi djeluju istovremeno, i svaki diverzificira drugoga. Redukcionistički pristup, sa svojim pristupom racionalnog investitora, ne može se nositi s takvom heterogenošću bez složenih modela s više elemenata koji nalikuju izumu Rubea Goldberga. Ti modeli, karakterizirani brojnim ograničavajućim pretpostavkama i zahtjevima, neizbježno padaju. Toliko su složeni da im nedostaje fleksibilnosti, a fleksibilnost je ključni čimbenik u svakom dinamičkom sustavu.
Prvi cilj ove knjige je predstaviti hipotezu fraktalnog tržišta - temeljnu preformulaciju kako i zašto tržišta funkcioniraju. Drugi cilj knjige je predstaviti alate za analizu tržišta unutar fraktalnog okvira. U tu svrhu mogu se koristiti mnogi postojeći alati. Predstavit ću nove alate koje analitičari mogu dodati svom alatu, kao i pregledati postojeće alate.
Ova knjiga nije priča, iako je glavni naglasak ipak na konceptualnim aspektima. Analitičke metode se pomno razmatraju unutar konceptualnog okvira. Kao iu prethodnoj knjizi, vjerujem da će svatko sa solidnim iskustvom u poslovnoj statistici ovdje pronaći mnogo korisnih informacija. Glavni naglasak nije na dinamici, već na empirijskoj statistici, tj. na analizi vremenske serije kako bismo utvrdili s čime imamo posla.