Тел.факс: +7(831)437-66-01
Факторинг  Японские графические методы анализа 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 [ 48 ] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89

КОМПЬЮТЕРЫ И СВЕЧИ

Даже прекрасная вещь имеет изъяны, и пользоваться ею нужно осторожно

Многие технические аналитики оценивают эффективность торговых систем по результатам компьютерного тестирования. Широкое применение компьютеров и популярность свечей, возможно, вызовут у некоторых трейдеров желание воспользоваться компьютером для выявления наиболее весомых или надежных свечных моделей. Но я бы хотел предупредить тех, кто изберет этот путь: важно не только, чтобы компьютер мог сам обнаруживать модели на графиках, но чтобы при этом учитывались и другие аспекты. О них и пойдет речь ниже.

Значимость места образования модели

Как уже говорилось, сигнал свечной модели следует оценивать исключительно с учетом предшествовавшей ситуации. Это положение связано с вопросом, который мне часто задают, а именно: какие свечные модели наиболее весомы. Отвечая на него, я прежде всего предлагаю собеседнику подумать о том, что именно сообщает модель о поведении рынка. Так, из моделей завеса из темных облаков и медвежье поглощение при прочих равных условиях я считаю вторую более весомой. Причина в том, что вторая сессия медвежьего поглощения закрывается ниже предыдущего белого тела, а вторая сессия завесы из темных облаков - в его пределах. Тем самым медвежье поглощение показывает, что медведи лучше контролируют рынок, чем в случае завесы из темных облаков (см. рис. 4.13).

Но свечные модели нельзя оценивать изолированно, нужно всегда учитывать сопутствующую техничесвсую картину. Так, завесу из темных облаков, возникшую у долгосрочной зоны сопротивления, следует расценивать как более сильный сигнал о развороте по сравнению с медвежьим поглощением, которое не дотянуло до такой зоны. Возможные последствия изолированного анализа модели обсуждались на примере рис. 4.5: если учесть соотношение риска и прибыли, завеса из темных облаков создала здесь более выгодные условия для сделки, чем медвежье поглощение. Таким образом, интерпретация модели вне контекста чревата неприятностями. Как удачно выразился один из моих японских

лю спустя от утренней звезды. Завершающим доказательством разворота стало восходящее окно.



Цена закрытия для завесы из темных облаков

Цена закрытия

-для медвежьего

поглощения

Рис. 4.13. Сравнение завесы из темных облаков и медвежьего поглощения.

собеседников-трейдеров, окружение модели важнее, чем сама модель . Поэтому, если вы решите протестировать надежность свечных моделей с помощью компьютера, то помните: нельзя использовать сигналы к покупке и прожаже, которые основаны только на самой свечной модели; необходимо прежде всего учитывать место ее появления.

Как определить отличительные характеристики модели

Свечные модели имеют прочное психологическое обоснование. (Задумайтесь, например, над тем, что происходит при образовании завесы из темньгх облаков: после сильной белой сессии рынок открывается выше ее уровня закрытия, а затем закрывается намного ниже него. Ведь это наглядно показывает, что медведи отняли власть у быков, не так ли?) Но, в отличие от математически точных инструментов типа скользящих средних или осцилляторов, свечи не всегда легко поддаются компьютерному тестированию. Скользящее среднее либо превышает, либо не превышает вчерашнюю цену закрытия. Для компьютера это - выбор по схеме да-нет . Иное дело - свечные сигналы: они не столь однозначны, и даже сам факт наличия или отсутствия в. данном случае модели не для всех может быть бесспорен.

У стандартной завесы из темньгх облаков сессия черной свечи должна закрываться ниже середины предыдущего белого тела. Это правило может быть выражено количественно. Но как быть в случае не вполне стандартной завесы, у которой уровень закрытия черной свечи не опустился ниже середины предыдущего белого тела? По строгому определению, такая модель не является завесой из темных облаков и, вероятно, не будет распознана компьютером. Возникает вопрос: а что если нестандартная завеса появится вблизи зоны сопротивления? Распознает или пропустит компьютер тавсую модель? На мой взгляд, в этой ситуации нестандартную завесу следует считать не менее медвежьей, чем более близкий к норме вариант. Иллюстрация подобного случая представлена на рис. 4.14. Обратите внимание на знак вопроса, поставленный после надписи завеса



из темных облаков . Эта модель не стандартная, так как уровень закрытия не опустился ниже середины предыдущего белого тела. Тем не менее я рассматриваю ее как завесу по нескольким причинам. Во-первых, из-за крайне длинной верхней тени ее черной свечи: она показывает, как резко цены откатились от новых максимумов. Далее, к моменту закрытия сессии черной свечи рынок оказался технически сломлен, ибо медведям удалось столкнуть цены ниже предыдущего максимума (отмечен на графике). В результате образовалось медвежье верхнее спружинивание. И, наконец, более низкий уровень закрытия после завесы дополнительно подтвердил внутреннюю слабость рынка.

Таким образом, даже самый первый шаг - определение характеристик для опознания компьютером свечных моделей - может вызвать затруднения. Поэтому напоминаю сторонникам компьютерного тестирования: стандартные параметры свечных моделей должны служить лишь общим ориентиром. Кроме идеальных вариантов моделей, количественное выражение которых не сложно, необходимо учитывать и их нестандартные разновидности, которые также нередко дают ценные сигналы. Распознавание таких моделей связано с большой степенью субъективности. И в этом оно ничуть не отличается от традиционных методов распознавания моделей на столбиковых графиках.

BANK AMERICA - DAILY

51 -53 -

52 -51 50 19 18 17 16 15 11

Завеса из темных облаков?

93 18 25 F

16 22 П 08 15 22 29 А 12 19 26

55 51 53 52 51 50 19 18 17 16 15 11

MetaStock by EQUIS Intl Рис. 4.14. Свечи и субъективность; Bank America - дневной график.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 [ 48 ] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89