Această carte este dedicată prezentării ipotezei pieței fractale ca alternativă la ipoteza pieței eficiente. Fractalii, ca o consecință a geometriei Demiurgului, sunt prezenți peste tot în lumea noastră și joacă un rol semnificativ, inclusiv în structura piețelor financiare, care sunt aleatorii la nivel local, dar determinate la nivel global, potrivit autorului. Cartea va examina metodele de analiză fractală a piețelor de acțiuni, obligațiuni și valute, metode de diferențiere între proces independent, proces stocastic neliniar și proces determinist neliniar și va explora impactul acestor diferențe asupra strategiilor de investiții personalizate și abilităților de modelare. Astfel de strategii și capacități de modelare sunt strâns legate de tipul de activ și orizontul de investiție al utilizatorului.

Pentru managerii de risc, finanțatori, strategii de investiții, analiștii tehnici de piață, precum și investitorii individuali și speculatorii valutari care intră în mod independent pe piețele financiare ale lumii, inclusiv pe piața FOREX și pe piețele rusești.

În 1991, am terminat de scris o carte intitulată Chaos and Order in Captain's Markets. A fost publicată în toamna acelui an (Peters, 1991a). Scopul meu a fost să scriu o introducere conceptuală pentru comunitatea investitorilor în teoria haosului și statisticile fractale. De asemenea, am vrut să ofer câteva dovezi preliminare că, contrar teoriei acceptate, piețele nu sunt bine descrise de modele aleatorii, iar Ipoteza Pieței Eficiente (EMH) prezentată pe scară largă nu este bine susținută de date empirice.

În general, cartea mea a primit foarte mult recenzii pozitive. Mulți cititori au aprobat-o, deși unii și-au exprimat dezaprobarea și au pus întrebări detaliate. Întrebările au fost împărțite în două categorii:

(1) tehnic și (2) conceptual. Categoria tehnică a inclus întrebări care solicitau mai multe informații despre analiză. Cartea mea nu a vrut să fie un manual și am omis multe dintre detaliile tehnice implicate în analiză. Această abordare a îmbunătățit lizibilitatea cărții, dar i-a lăsat pe mulți cititori să se întrebe: „Ce să faci în continuare?”

A doua categorie a inclus întrebări legate de probleme conceptuale. Dacă EMN are deficiențe, cum poate fi corectată? Sau, mai degrabă, care este înlocuitorul său viabil? Cum se potrivesc teoria haosului și fractalii în strategiile de tranzacționare și dihotomia analizei tehnice și fundamentale? Pot fi unificate aceste teorii aparent disparate? Poate teoria tradițională să devină neliniară?

În această carte abordez ambele categorii de probleme. Deși cartea este diferită de cea anterioară, ea reflectă totuși multe caracteristici similare. Analiza fractală a pieței este o încercare de a generaliza Teoria Pieței de Capital (CMT) și de a explica eterogenitatea comunității investiționale. Unul dintre eșecurile teoriei tradiționale este încercarea acesteia de a simplifica „piața” pentru un investitor rațional prototip mediu. Motivele pentru a lucra în această direcție au fost nobile. În tradiția științei occidentale, părinții fondatori ai MMT au încercat să învețe ceva despre întreg, împărțind o problemă în componentele sale principale. Încercarea a avut succes. Datorită muncii vizionare a lui Markowitz, Sharpe, Fama și alții, am făcut progrese extraordinare în ultimii 40 de ani.

Totuși, abordarea reducționistă are limitele ei și noi le-am atins. Este timpul să aruncăm o privire mai holistică asupra modului în care funcționează piețele. În special, este timpul să recunoaștem eterogenitatea mai mare care stă la baza piețelor. Nu toți investitorii participă din același motiv și nici investitorii nu își folosesc strategiile pe aceleași orizonturi de investiții. Stabilitatea piețelor este în mod inevitabil asociată cu eterogenitatea investitorilor. Piața „matură” este eterogenă, precum și veche. Dacă toți participanții ar avea același orizont de investiții, dacă ar răspunde la aceleași informații în același mod și ar investi în același scop, instabilitatea ar domnea peste tot. Piețele mature, pe de altă parte, au fost remarcabil de stabile de mult timp. Un day trader poate tranzacționa anonim cu un fond de pensii: primul tranzacționează frecvent pentru profituri pe termen scurt; acesta din urmă tranzacționează rar și de dragul securității financiare pe termen lung. Comerciantul zilnic reacționează la tendințele tehnice; investitii fond de pensii bazată pe potențialul de creștere economică pe termen lung. Și totuși, toată lumea acționează simultan și fiecare îl diversifică pe celălalt.

Această carte nu este o poveste, deși accentul principal este încă pus pe aspectele conceptuale. Metodele analitice sunt analizate în cadrul conceptual. Ca și în cartea anterioară, cred că oricine are o experiență solidă în statistica de afaceri va găsi aici multe informații utile. Accentul principal nu se pune pe dinamică, ci pe statistica empirică, i.e. pe analiza seriilor temporale pentru a determina cu ce avem de-a face.

Pe 14 octombrie 2010, a murit Benoit Mandelbrot, un om care ne-a schimbat în mare măsură înțelegerea obiectelor din jurul nostru și ne-a îmbogățit limbajul cu cuvântul „fractal”, adică „o structură formată din părți care sunt într-un anumit sens similare cu întreg” 1. Acum, datorită lui Mandelbrot, știm că fractalii sunt peste tot în jurul nostru. Unele se schimbă constant, cum ar fi norii în mișcare sau flăcările, în timp ce altele, cum ar fi coastele, copacii sau sisteme vasculare, păstrează structura dobândită în procesul de evoluție. Mai mult, gama reală de scări în care se observă fractalii se extinde de la distanțele dintre moleculele din polimeri până la distanțele dintre grupurile de galaxii din Univers. Cea mai bogată colecție de astfel de obiecte este adunată în celebra carte a lui Mandelbrot „Geometria fractală a naturii” 2.

Cea mai importantă clasă de fractali naturali sunt serii cronologice haotice, sau observații ordonate în timp ale caracteristicilor diferitelor procese naturale, sociale și tehnologice. Printre acestea se numără atât cele tradiționale (geofizice, economice, medicale), cât și cele care au devenit cunoscute relativ recent (fluctuații zilnice ale nivelului criminalității sau accidente rutiere din regiune, modificări ale numărului de vizualizări ale anumitor site-uri de pe internet etc. .). Aceste serii sunt de obicei generate de sisteme neliniare complexe care sunt de natură foarte diferită. Cu toate acestea, modelul de comportament al fiecăruia se repetă pe scări diferite. Cei mai populari reprezentanți ai lor sunt seriile de timp financiare (în primul rând prețurile acțiunilor și cursurile de schimb).

Structura auto-similară a unor astfel de serii este cunoscută de foarte mult timp. Într-unul dintre articolele sale, Mandelbrot a scris că interesul său pentru cotațiile bursiere a început cu o declarație a unuia dintre comercianții de acțiuni: „...Mișcările de preț ale majorității instrumentelor financiare sunt superficial similare, pe scale de timp și prețuri diferite. De aspect grafic, observatorul nu poate spune dacă datele se referă la modificări săptămânale, zilnice sau orare.” Mandelbrot, care ocupă un loc cu totul special în știința financiară, a avut reputația de „subvertire a fundațiilor”, provocând o atitudine clar ambiguă în rândul economiștilor. De la apariția teoriei financiare moderne, bazată pe conceptul de echilibru general, el a fost unul dintre principalii critici ai acesteia și până la sfârșitul vieții a încercat să găsească o alternativă acceptabilă la aceasta. Cu toate acestea, Mandelbrot a fost cel care a dezvoltat un sistem de concepte care, cu modificările corespunzătoare, după cum sa dovedit, permite nu numai să construiască o prognoză eficientă, ci și să ofere, aparent, singura justificare empirică în acest moment. clasic teorii ale finanțelor.

Conceptul de piață fractală

Principala caracteristică a structurilor fractale este dimensiunea fractală D, introdus de Felix Hausdorff în 1919. Pentru seriile cronologice, este adesea folosit indicele Hurst H, care este legat de dimensiunea fractală prin relaţia D = 2 – Hși este un indicator al persistenței (capacitatea de a menține o anumită tendință) a unei serii de timp. De obicei, există trei moduri fundamental diferite care pot exista pe piață: când N= 0,5 comportamentul prețului este descris de un model de mers aleatoriu; la N> 0,5 prețuri sunt într-o stare de tendință (mișcare direcțională în sus sau în jos); la H< 0,5 цены находятся в состоянии флэта, или частых колебаний в достаточно узком диапазоне цен.

Cu toate acestea, pentru un calcul fiabil H(precum și D) necesită prea multe date, ceea ce exclude posibilitatea utilizării acestor caracteristici ca indicatori care determină dinamica locală a seriei temporale.

După cum se știe, modelul de bază al seriilor temporale financiare este modelul de mers aleatoriu, obținut pentru prima dată de Louis Bachelier pentru a descrie observațiile privind prețurile acțiunilor pe piața pariziană. bursa de valori. Ca urmare a regândirii acestui model, care se observă uneori în comportamentul prețurilor, a apărut conceptul eficient piata ( EficientPiaţăIpoteză, EMH), în care prețul reflectă în totalitate toate informațiile disponibile. Pentru ca o astfel de piață să existe, este suficient să presupunem că este ocupată de un număr mare de agenți raționali pe deplin informați, care reacționează instantaneu la informațiile primite și ajustează prețurile, aducându-le la o stare de echilibru. Toate principalele rezultate ale teoriei financiare clasice (teoria portofoliului, modelul CAPM, modelul Black-Scholes etc.) au fost obținute tocmai în cadrul acestei abordări. În prezent, conceptul de piață eficientă continuă să joace un rol dominant atât în ​​teoria financiară, cât și în afacerile financiare 3 .

Până la începutul anilor 1960, cercetările empirice au arătat că schimbările mari de preț pe piață au avut loc mult mai frecvent decât era prezis de modelul de bază eficient al pieței (modelul de mers aleatoriu). Unul dintre primii care a criticat temeinic conceptul de piață eficientă a fost Mandelbrot. Într-adevăr, dacă calculăm corect valoarea indicatorului H pentru orice promovare, atunci cel mai probabil va fi diferit de H= 0,5, care corespunde modelului de mers aleatoriu. Mandelbrot a găsit toate generalizările posibile ale acestui model care ar putea fi relevante comportament real preturi După cum sa dovedit, acestea sunt, pe de o parte, procesele pe care le-a numit Zborul lui Levi(Zborul Levi), iar pe de altă parte - procesele pe care le-a numit mișcare browniană generalizată(Mișcare Browniană Fracțională). Comportamentul unei serii de timp pentru care (destul de des observat pe piața reală) poate fi indicat folosind oricare dintre aceste procese.

Pentru a descrie comportamentul prețului este de obicei folosit conceptul de piață fractală (FractalPiaţăIpoteză, FMH), care este de obicei considerată o alternativă la EMH. Conceptul presupune că există o gamă largă de agenți pe piață cu orizonturi investiționale diferite și, prin urmare, preferințe diferite. Aceste orizonturi variază de la câteva minute până la intrazi comercianții până la câțiva ani pentru băncile mari și fonduri de investitii. O poziție stabilă pe o astfel de piață este un regim în care „profitabilitatea medie nu depinde de scară, cu excepția înmulțirii cu factorul de scară corespunzător” 4 . De fapt, vorbim despre o întreagă clasă de moduri, fiecare dintre acestea fiind determinată de propria valoare indicator H. În acest caz, valoarea H= 0,5 se dovedește a fi una dintre multele posibile și, prin urmare, egală cu orice altă valoare (). Acestea și alte considerente conexe au dat naștere la îndoieli serioase 5 cu privire la existența unui echilibru real pe piața de valori.

Eficiența prețului

Un studiu al proprietăților fractale ale prețurilor companiilor rusești (în indicele MICEX) și americane (incluse în indicele Internet Dow Jones), împreună cu indicii corespunzători din ultimii zece ani, subliniază poziția specială a valorii. H= 0,5. Pentru a face acest lucru, totuși, este necesar să se folosească un nou indicator fractal (indice de fractalitate), introdus de autorii acestui articol într-o lucrare separată 6. Este legat de indicator N cu toate acestea, pentru a-l determina cu o acuratețe acceptabilă, sunt necesare două ordine de mărime mai puține date decât pentru indicator H, prin urmare, poate fi considerată ca o caracteristică fractală locală. Se dovedește că folosind indicele fractal este posibil să se furnizeze o justificare pentru teoria modernă a finanțelor, precum și să se prezică fluctuații puternice pe piața de valori.

La o primă aproximare, imaginea generală observată în toate seriile este următoarea. Indicele fractal (și dimensiunea fractală a seriei financiare) efectuează fluctuații cvasi-periodice în jurul poziției = 0,5 (acest mod corespunde unui mers aleatoriu). În același timp, seria temporală își schimbă continuu modul, trecând de la o tendință (< 0,5) через состояние случайного блуждания во флэт (>0,5) și invers. Din când în când, pentru fiecare serie, apar și dispar stări cu valori relativ stabile, altele decât 0,5. În acest caz, regimul cu = 0,5 ocupă o poziţie clar privilegiată. Pentru fiecare serie temporală, este cea mai lungă din toate intervalele care conțin opt puncte sau mai mult.

Trebuie remarcat faptul că interpretarea fluctuațiilor de preț pe baza descrierii comportamentului agenților de piață poate varia foarte mult la scări diferite. Deci, de exemplu, intraday, unde mai mult de jumătate din tranzacții sunt efectuate de roboți de tranzacționare (pe piețele din SUA), comportamentul agenților este aparent foarte apropiat de rațional. Pe o scară de la câteva zile la câteva luni, psihologia socială joacă un rol semnificativ, care conține întotdeauna un element irațional. Între timp, natura constantă a oscilațiilor cu cel mai frecvent mod de mers aleatoriu este reprodusă pe toate scările, începând de la cea mai mică. Acest lucru sugerează că natura acestor oscilații se bazează aparent pe mecanism generalîntârzieri care însoţesc însăşi metoda de luare a deciziilor de către agenţii din bursă. În același timp, principala stare a prețurilor este încă o plimbare aleatorie, care rămâne principalul mod de atracție pe toate scalele. Cu alte cuvinte, în ciuda abaterilor locale frecvente pe termen lung, prețurile tind să revină la comportamentul eficient descris de modelul de mers aleatoriu.

Metoda de prognoză

Prezența proprietăților fractale descrise ale seriei de prețuri, observate într-o gamă largă de scări, ne permite să aruncăm o privire nouă asupra posibilității de a prognoza piața de valori. În general, sarcina unei previziuni este de a determina parametrii calitativi sau cantitativi ai comportamentului viitor al unei serii de timp pe baza întregii game de date istorice. În acest caz, este de un interes deosebit să se determine precursorii timpurii ai comportamentului critic al unei serii.

Să luăm în considerare una dintre noile abordări pentru rezolvarea acestei probleme, bazată pe proprietățile fractale ale prețurilor. S-a dovedit cu strictețe 6 că dacă introduceți amplitudinea medie a fluctuațiilor ca diferență medie între valorile prețurilor maxime și minime mediate pe segmente de dimensiune t, atunci amplitudinea medie a oscilațiilor va fi raportată la scara de observație printr-o lege a puterii:

Indicele (care, ca și indicele, necesită două ordine de mărime mai puține date pentru definirea sa decât indicatorul H) coincide cu Hîn acele zone în care H poate fi calculat cu o precizie acceptabilă. Dependența amplitudinii medii a oscilațiilor de scara observațiilor pentru diferite valori ale lui H este prezentată în graficul 1.

Se dovedește că cunoașterea legii dependenței amplitudinii fluctuațiilor în timp în diferite moduri ne permite să fundamentam un efect foarte interesant, care poate fi cheia pentru a prezice apariția mișcărilor puternice pe piață. Într-adevăr, să presupunem că în acest moment piața se află într-un mod de tranziție de la o plimbare aleatorie la un trend puternic. Aceasta înseamnă că după un anumit timp, amplitudinea fluctuațiilor la scară mare (de exemplu, câteva luni) va deveni semnificativ mai mare decât amplitudinea curentă (săgeata 2 din graficul 1 arată trecerea de la o mers aleatorie la o tendință pe scări mari de timp). ). Aceasta înseamnă simultan (datorită proprietății unei funcții de putere) că la scări mici de timp (ore, zile ale săptămânii) ar trebui să existe o scădere a amplitudinii oscilațiilor față de perioada anterioară (săgeata 1 din graficul 1 arată o astfel de tranziție la scară mică). Astfel, observând comportamentul amplitudinii la scară mică, în unele cazuri este posibil să se prevadă o creștere semnificativă a amplitudinii fluctuațiilor prețurilor în viitor.

Condițiile de piață cu amplitudine crescută a fluctuațiilor sunt de obicei observate în viraje (creșteri puternice ale prețurilor pieței) sau prăbușiri (colapsuri bruște). Efectul creșterii oscilațiilor la scară mare în timp ce scăderea celor la scară mică a fost fundamentat teoretic de autori 6 . După cum au arătat testele în întreaga bază de date financiară menționată mai sus, acest efect apare cu o probabilitate de 70–80%. În acele cazuri în care este posibil să se minimizeze influența factorilor externi, acest procent se dovedește a fi și mai mare.

Perspective 2011

Cel mai interesant, desigur, este prognoza folosind această metodă nu a mișcărilor locale ale acțiunilor individuale, ci a evenimentelor globale precum criza financiară globală din 2008. Atunci când se analizează acest tip de analiză, pe lângă comportamentul indicilor individuali de țară, trebuie să se țină seama și de fluxul de capital pe piața financiară globală, care a fost foarte liberalizată în ultimii 20 de ani. Prin urmare, le-am selectat pe cele nouă mai mari pieţele de valori 7, atât piețele dezvoltate, cât și piețele emergente, au construit indicatori de instabilitate pentru acestea și au calculat media pentru toate piețele.

Rezultatele calculului sunt prezentate în Graficul 2. Aici, indicatorii de țară pentru diferite piețe sunt reprezentați ca linii de culori diferite. Indicatorul, mediat pe toate piețele, este reprezentat ca o linie roșie largă. O valoare crescută a indicatorului înseamnă că piața trece la un mod plat. Scădere și inversare ascendentă - o posibilă creștere a amplitudinii viitoare a fluctuațiilor și o tranziție la un mod de tendință. Figura distinge clar două tipuri de comportament. Din aprilie 2001 până în aprilie 2004, indicatorii individuali de țară s-au comportat destul de independent unul de celălalt, ceea ce a condus la faptul că indicatorul mediu a fluctuat în jurul zero. În limbajul microeconomiei, acest lucru a însemnat aparent că participanții de pe piețele individuale au luat decizii fără a lua în considerare ceea ce se întâmplă pe piețele învecinate. După aprilie 2004, începe sincronizarea indicatorilor individuali: toți scad și cresc aproximativ în același timp, ceea ce duce la fluctuații destul de puternice ale indicatorului mediu. Din mai 2009 până în mai 2010, a existat și o sincronizare destul de slabă, iar din mai 2010, toți indicatorii de țară simultan au început să scadă sincron. Ce s-a întâmplat pe bursele?

În Graficul 3, indicatorul mediu construit mai sus (linia punctată roșie) este prezentat împreună cu indicele agregat mediu al seriei originale (linia solidă albastră), care include indici bursieri ai piețelor specificate. Această abordare exclude factorul de influență a piețelor de valori ale diferitelor țări unele asupra altora, care este asociat cu fluxul de capital pe piața financiară globală. Graficul arată că indicatorul a înregistrat o scădere bruscă a fluctuațiilor la scară mică, de două ori față de 2001. Prima dată a fost în decembrie 2004, după care șase luni mai târziu a urmat o creștere rapidă a tuturor indicilor, care a durat aproximativ doi ani. A doua oară a fost în aprilie 2008, după care tot aproximativ șase luni mai târziu, din cauza crizei, s-a înregistrat o scădere bruscă a tuturor indicilor.

În plus, graficul arată că în prezent se formează în mod activ un nou semnal, care este un prevestitor al fluctuațiilor puternice ale bursei pe termen mediu (de la șase luni la un an). Și deși indicatorul nu spune nimic despre direcția în care va avea loc mișcarea, informațiile obținute pot fi destul de suficiente, de exemplu, pentru a construi o strategie de succes de gestionare a activelor pe bursă. Dacă definim prognoza mai precis, atunci pe baza acesteia rezultă că redresarea va fi fie rapidă, cu o posibilă ieșire la maximele istorice ale piețelor de valori încă de anul viitor (valoarea minimă a indicelui RTS, care în acest caz va fi atins, este de 2150 de puncte), sau bursele vor acoperi ceva similar cu cel de-al doilea val al crizei (în acest scenariu, ținta minimă pentru indicele RTS va fi de 1050 de puncte). Trebuie remarcat faptul că prognoza este în contradicție clară cu așteptarea general acceptată a unei „ieșiri lente din recesiune”.

Din punctul de vedere al unei teorii bazate pe proprietățile fractale ale prețurilor, o scădere a amplitudinii fluctuațiilor la scară mică ar trebui să fie însoțită de două efecte cele mai semnificative: o scădere generală a activității de tranzacționare pe piețe și o ajustare specială a participanților. la acțiunile celuilalt. Al doilea, din păcate, nu este în prezent posibil de verificat folosind metode independente de analiza fractală. Dar activitatea de tranzacționare a scăzut într-adevăr. Astfel, volumul mediu săptămânal de tranzacționare acțiuni rusești, potrivit MICEX, a scăzut la 230 de miliarde de ruble. pentru ianuarie-noiembrie 2010 de la 253 miliarde de ruble. în aceeași perioadă a anului 2009. În SUA, scăderea este și mai semnificativă - de la 5,5 miliarde de dolari la 4,7 miliarde de dolari în aceleași perioade.

Pentru a încheia acest articol, să spunem câteva cuvinte despre efectul creșterii oscilațiilor la scară mare în timp ce scăderea celor la scară mică. În esență, acest efect înseamnă că tendințele sistemelor complexe (naturale, sociale, tehnologice), care se formează foarte lent și imperceptibil, dar au o persistență sporită, devin adesea globale în timp, determinând principalul vector de dezvoltare a unor astfel de sisteme. Rețineți că binecunoscutul efect calm(suprimarea componentei de înaltă frecvență a zgomotului), care de obicei precede dezastrele naturale (de exemplu, cutremure), este o manifestare specială a acestui efect. Astfel, multe tendințe globale în evoluția lor seamănă de fapt boabe de mustar din Pilda Evangheliei, „care, deși mai mică decât toate semințele, când crește, este mai mare decât toate ierburile și devine copac, încât păsările cerului zboară și se adăpostesc în ramurile lui” (Matei 13:32).

1 Istoria apariției geometriei fractale a fost descrisă suficient de detaliat de unul dintre autori în articolul „From MA to FRAMA via EMA and Fractal”, publicat în D′ Nr 15 pentru 23 august 2010 (algoritmus.ru/?p=2638).

2 Mandelbrot B. Geometria fractală a naturii. San Francisco: W. H. Freeman, 1982.

3 Vezi Shiryaev A. N. „ Fundamentele matematicii financiare stocastice”. T. 1. M.: „Phasis”, 1998.

4 Vezi Mandelbrot B. Jurnalul de afaceri. № 36, 1963; Mandelbrot B. și Van Ness SIAMRev. № 10, 1968.

5 Vezi V. M. Polterovici „ EconomicştiinţămodernRusia» . №1, 1998.

6 Vezi Dubovikov M. M., Starchenko N. S., Dubovikov M. S. Fizica A 339 591, 2004.

7 SUA, Germania, Franța, Japonia, Rusia, Brazilia, China, Coreea.

Comportamentul indicelui bursier mediu (linia albastră, scara dreaptă, valoarea de pornire în aprilie 2001 este luată ca una) și indicatorul de instabilitate medie (linia punctată roșie, scara stângă)

Fractalii sunt destul de populari printre mulți comercianți. Interesul pentru analiza fractală a apărut după publicarea mai multor lucrări de Bill Williams pe această temă. Fractalii au fost inventați înaintea lui, dar au fost denumiți sub un alt nume. Williams, studiind piețele financiare, a ajuns la concluzia că mișcările ratelor multor instrumente financiare sunt haotice. Ca rezultat al cercetărilor sale, el a demonstrat că graficul modificărilor valorii bumbacului este similar cu linia de coastă și cu mișcarea sângelui în corpul uman.

În cercetarea sa, Williams a ajuns la concluzia că piețele sunt mai degrabă haotice decât sisteme liniare, prin urmare utilizarea indicatorilor bazați pe funcții liniare, nu folosește. În opinia sa, stabilitatea pe piețe este prezentă doar o mică parte din timp, iar în toate celelalte cazuri domnește haosul în ele.

Un fractal este o formațiune care se repetă care poate fi găsită într-o formă sau alta pe orice diagramă de preț. Fractalii de coastă, ca și fractalii bursieri, sunt de aceeași natură. Un fractal este format din cel puțin cinci bare.

Fractalii superioare și inferioare pot fi în același grup de bare. Uneori, un fractal superior și inferior se formează simultan pe aceeași bară. Când se formează un fractal, acesta este înzestrat cu toate proprietățile.

Când evaluați fractalul superior, trebuie să acordați atenție maximului acestuia. Când studiezi cel mai mic, în consecință, minimul. Un început fractal este format din doi fractali succesivi direcționați în direcții diferite. Semnalul fractal apare pe partea opusă începutului. Oprirea fractalului este situat în spatele fractalului îndepărtat. Dacă apare un semnal opus, acesta le anulează pe cele precedente.

Această tehnică vă permite să creșteți procentul de tranzacții profitabile, dar media pierderii va fi mai mare. Deoarece stop loss-urile atunci când utilizați o astfel de strategie vor fi rare, puteți conta în cele din urmă pe profituri bune. Analiza de piață fractală nu oferă întotdeauna tranzacții 100% profitabile. În acest sens, nu ar trebui utilizat doar într-un sistem de tranzacționare. Se recomandă utilizarea altor instrumente pentru confirmarea semnalelor sau filtrarea.

Când utilizați analiza fractală, este, de asemenea, important să studiați datele din diferite intervale de timp. Sistemul pe care Bill Williams l-a descris în lucrările sale este la modă. Pentru a-l folosi corect, trebuie mai întâi să determinați tendința dominantă pe piață uitându-vă la perioada mai veche.

Sistemul ar trebui să ia în considerare și „pârghia fractală”. Acesta este numele posibilei amplitudini în timpul derulării înapoi. Puteți evalua „levierul fractal” folosind liniile standard Fibonacci care sunt disponibile în MT4. Corecțiile de până la 38% Fibonacci sunt dovada unei mișcări puternice de tendință. În acest caz, pârghia fractală este puternică. Opusul este adevărat dacă rollback-urile sunt de 62% fib sau mai mult.

Fractali și teoria undelor

Fractalii pot fi folosiți și împreună cu teoria undelor. La urma urmei, în esența sa, un fractal nu este altceva decât începutul sau sfârșitul unei mișcări de impuls sau undă. O anumită complexitate apare aici, deoarece impulsuri diferite se formează la diferite perioade ale graficelor. Comercianții care au câștigat experiență în utilizarea teoriei valurilor nu au nicio dificultate în a identifica cu exactitate un anumit val într-un anumit interval de timp.

Dacă se formează mai multe grupuri de fractali la același nivel, atunci dacă acest nivel este spart, ar trebui să se aștepte o tendință lungă și puternică. Analiza de piata fractala da rezultate foarte bune in prezenta tendintelor. Când prețul rămâne în canale mult timp, strategia de spargere a fractalului aduce pierderi. Dificultatea este că recunoașterea unui apartament în curs de dezvoltare poate fi destul de dificilă.

Cum se aplică o strategie fractală într-un apartament?

Ar trebui să tranzacționați un breakout numai în direcția unei tendințe pronunțate. Nu ar trebui să vă faceți griji cu privire la mai multe pierderi la rând. Profitul viitor va acoperi cu siguranță toate pierderile pe care strategia le-a suportat în timpul fluctuațiilor de pe coridor. Un efect bun se obține atunci când se lucrează la intervale de timp mici. Dacă un comerciant intră într-o erupție fractală, concentrându-se pe graficul zilnic, atunci poate fi setat un stop loss pe baza H4. De obicei, cu cât mai mulți fractali sunt localizați la același nivel și cu cât platul durează mai mult, cu atât mișcarea viitoare va fi mai puternică și mai direcțională.

Pentru a determina în mod fiabil dacă o erupție fractală este adevărată sau falsă, puteți utiliza analiza sfeșnicului de erupție. Dacă lumânarea de erupție este „puternică”, adică are un corp mare și nivelul său de închidere este situat departe de grupurile de fractali, atunci există o probabilitate mare ca mișcarea să continue în direcția aleasă. Folosind această concluzie, puteți tranzacționa cu succes pe diagrame mici pentru a crește profiturile. De exemplu, dacă ieri a existat o erupție pe D1, atunci astăzi putem lua în considerare erupțiile pe graficul cu patru ore.

Dacă după defalcarea unui grup de fractali s-a format un model de sfeșnic de inversare, atunci, în viitor, cel mai probabil, un apartament va domni pe piață și vor apărea noi fractali. În acest sens, trebuie acordată multă atenție analizei lumânării de erupție. Pentru a crește eficiența, este recomandat să vă familiarizați cu cel puțin elementele de bază ale Price Action (analiza sfeșnicului).

Bill Williams a recomandat să se uite nu numai la lumânarea de inversare, ci și să analizeze volumul. Dacă lumânarea are un corp mare, dar volumul este mic, atunci semnalul este slab. Semnalele care provin de la grupurile fractale sunt puternice atunci când se formează pe diagrame pe termen lung (cum este cazul analizei cu lumânări). Williams însuși a recomandat să vizioneze D1. În același timp, este necesar să se analizeze și alte intervale de timp. După cum am menționat în acest articol, analiza fractală este cel mai bine combinată cu altceva pentru a crește profitabilitatea strategiei, deoarece niciun instrument nu se poate lăuda cu semnale 100% precise.

Videoclipul conține informații utile despre subiectul luat în considerare.

Cei mai buni brokeri Forex și opțiuni binare

An fabricatie: 2004

Gen: finanțe, forex, tranzacționare

Editor:„Comerciant pe internet”

Format: DjVu

Calitate: Pagini scanate

Număr de pagini: 304

Descriere: Este timpul să aruncăm o privire mai holistică asupra modului în care funcționează piețele. În special, este timpul să recunoaștem eterogenitatea mai mare care stă la baza piețelor. Nu toți investitorii participă din același motiv și nici investitorii nu își folosesc strategiile pe aceleași orizonturi de investiții. Stabilitatea piețelor este în mod inevitabil asociată cu eterogenitatea investitorilor. Piața „matură” este eterogenă, precum și veche. Dacă toți participanții ar avea același orizont de investiții, dacă ar răspunde la aceleași informații în același mod și ar investi în același scop, instabilitatea ar domnea peste tot. Piețele mature, pe de altă parte, au fost remarcabil de stabile de mult timp. Un day trader poate tranzacționa anonim cu un fond de pensii: primul tranzacționează frecvent pentru profituri pe termen scurt; acesta din urmă tranzacționează rar și de dragul securității financiare pe termen lung. Comerciantul zilnic reacționează la tendințele tehnice; Investițiile fondurilor de pensii se bazează pe potențialul de creștere economică pe termen lung. Și totuși, toată lumea acționează simultan și fiecare îl diversifică pe celălalt. Abordarea reducționistă, cu abordarea sa de investitor rațional, nu poate face față unei astfel de eterogenități fără modele complexe cu mai multe elemente, care seamănă cu un instrument Rube Goldberg. Aceste modele, caracterizate de numeroase ipoteze și cerințe limitative, eșuează inevitabil. Sunt atât de complexe încât le lipsește flexibilitatea, iar flexibilitatea este un factor critic în orice sistem dinamic.
Primul scop al acestei cărți este de a prezenta ipoteza pieței fractale - o reformulare de bază a modului și de ce funcționează piețele. Al doilea obiectiv al cărții este de a prezenta instrumente pentru analiza piețelor într-un cadru fractal. Multe instrumente existente pot fi folosite în acest scop. Voi introduce noi instrumente pe care analiștii le pot adăuga la setul lor de instrumente, precum și voi revizui instrumentele existente.
Această carte nu este o poveste, deși accentul principal este încă pus pe aspectele conceptuale. Metodele analitice sunt analizate în cadrul conceptual. Ca și în cartea anterioară, cred că oricine are o experiență solidă în statistica de afaceri va găsi aici multe informații utile. Accentul principal nu se pune pe dinamică, ci pe statistica empirică, i.e. pe analiza seriilor temporale pentru a determina cu ce avem de-a face.