Главная » 2009 » Декабрь » 28 » Восприятие волатильности форекса через описательную статистику.

---

15:50 Восприятие волатильности форекса через описательную статистику.

Часть I Валютные рынки часто демонстрируют значительную изменчивость, заставая врасплох множество трейдеров. Однако, только разобравшись в описательной статистике и скользящих средних, очень многие могут быстро оказаться впереди кривой.   Многие трейдеры - как новички, так и ветераны - часто не могут понять, почему рынки форекс показывают расширенную волатильность. Говоря простыми терминами о расширенной изменчивости, мы говорим о продолжении покупок или продаж за пределами обнаруженных на графике, легко заметных технических пунктов. Хотя вышеприведенное объяснение чуть ли не приводит в бешенство своей простотой, оно, тем не менее, верно. Поскольку технические факторы иногда могут ввести в заблуждение, многие трейдеры часто получают сработавший на самой верхней или нижней точке стоп-лосс, оставаясь вне игры расстроенными и раздраженными. Тогда возникает вопрос - как бы трейдеру преодолеть и технические факторы, и изменчивость, чтобы достичь большего понимания и восприятия резких поворотов форекса. Другими словами, как нам почувствовать изменчивость до того, как она проявится? На следующим страницам я попытаюсь объяснить, как использование скользящих средних и описательной статистики может помочь идентифицировать тренды и развороты, а также предвидеть волатильность в пределах почти любого периода времени. Предостережение 1. На форексе не существует "святого Грааля", поэтому, пожалуйста, не читайте эту статью с мыслью, что я собираюсь показать Вам решение всех торговых проблем. То, что Вы здесь изучите, является невероятно эффективным инструментом, который помогает идентифицировать тренд, волатильность и, время от времени, развороты; однако, им следует пользоваться разумно. 2. Вы познакомитесь с описательной статистикой, которая включает в себя множество различных подходов, методик и исследований. В этой статье я не буду углубляться в математические модели. Вместо этого я представлю описательную статистику в виде простой, концептуальной структуры. Однако, есть множество доступных ресурсов, объясняющих эмпиризм описательной статистики; при желании Вы их найдете. 3. Никогда не забывайте, что всем управляет экономика и фундаментальные факторы. Трейдеры, которые не дают себе труда должным образом раскрыть истинную экономическую парадигму текущего рынка - и его будущих возможностей - будут чаще оказываться на неправильной стороне сделки, особенно те, кто придерживается более долгих периодов. Технические факторы могут лгать, фундаментальные - нет. Простая описательная статистика для форекс-трейдеров  В настоящей статье мы измерим волатильность на форексе с помощью простой описательной статистики. Повторюсь, я не собираюсь смешивать схематичную структуру статьи с реальной математикой, поскольку это было бы достойно целой книги. Однако, важно отметить, что мы будем использовать простую описательную статистику для измерения волатильности через нормальное распределение. Википедия поясняет описательную статистику так: Описательная Статистика используется для описания основных характеристик данных, собранных в результате экспериментального исследования. Она предоставляет простые выводы об образце и его измерениях. Вкупе с простым графическим анализом, она формируют базу для количественного анализа данных. Это необходимо для знакомства с первичными методами описания данных, для понимания явления и принятия интеллектуальных решений. Различные методы, которые обычно используются, классифицируются так: • Графическое отображение данных, где графики суммируют данные или облегчают сравнение. • Табличное описание, где данные суммируются в числовые таблицы. • Итоговая статистика (отдельные числа), которая суммирует данные. Мой вопрос читателям таков: Как кто-либо может принять интеллектуальное решение, не понимая данные? Однако, очень много трейдеров используют технический анализ для определения своих входов и выходов, в действительности не оценивая данные, представленные перед ними. К тому же, многие не дают себе труда разобраться в экономических фундаментальных факторах, поэтому нет ничего удивительного в том, что их сделки часто выбиваются по  стопу или на самом верху, или на дне. Экономические фундаментальные факторы отставим пока в сторону, давайте разберем, как технический анализ отображает "реальные данные", необходимые трейдерам. Прежде всего, технический анализ - запаздывает, это означает, что визуальное представление, которое мы видим на наших графиках, может проявиться только тогда, когда ситуация уже случилась. Короче говоря, актив, индексы, опцион, товар, фьючерсный контракт или даже валюта уже должна зафиксировать сделку прежде, чем данные обнаружатся на графике. Это означает, что фактически ВЕСЬ эмпирический технический анализ - анализ прошлых случаев для предсказания будущего. Проблема вот в чем: очень многие просто не понимают того, что собой представляют исторические данные. Мы можем измерять объем покупок и продаж, да все, что захотим, но истинное богатство технического анализа - легко опознаваемая или представительная демонстрация описательной статистики. Когда мы меняем отношение к техническому анализу и понимаем, что это не просто "график или индикатор", мы начинаем видеть, что "графики" - это действительно "исторические данные", а мы должны статистически измерить изменчивость и вывести потенциальный будущий торговый диапазон, тренд и/или точку разворота. Следовательно, чтобы определить волатильность, тренд и/или развороты, мы воспользуемся нормальным распределением в пределах нашего статистического измерения торговой активности. К трейдингу следует применять нормальное распределение, поскольку данные, которые мы измеряем, постоянно смещаются на известные периоды. Поскольку в центре у нас скользящая средняя, данные никогда не будут перевешивать в ту или другую сторону. В конце концов данные пересекут центральную линию (медиану, скользящую среднюю) обратно, поскольку скользящая средняя, в конечном счете, идет в том же самом направлении, что и данные. "Фактор движения" центральной линии доказывает, что измеренные данные будут в конечном счете возвращаться к центру и, вероятно, пересекут его вверх или вниз. Есть концепция движущейся медианы (когда выпадают старые данные, то есть, например, данные 51-го дня при простой скользящей средней в 50 периодов). Это оправдывает измерение волатильности через стандартные отклонения под нормальной Гауссовской кривой. К тому же, как указывает в своей книге  Джон Боллинджер, Теорема Центрального Предела говорит нам, что, даже когда данные не имеют нормального распределения (что имеет место фактически у каждого финансового инструмента, включая Форекс), "осуществление случайной выборки произведет нормально распределяемое подмножество, для которого будут сохраняться статистические правила". Короче говоря, меньшие паттерны в пределах рынка не будут опровергать больший набор данных. Гауссова кривая В пределах описательной статистики мы будем использовать случайное нормальное распределение (Гауссова Кривая), чтобы измерить волатильность через стандартные отклонения. При расчете Гауссовской Кривой мы смотрим на нормализованное распределение, где сумма всех значений x должна быть равна 1. Это означает, что, если мы измеряем ценовое движение в пределах 21 периода на 5-минутном графике (например), результат должен равняться вероятности 1. Другими словами, сумма всех значений, которые случились в измеряемый период, даст нам вероятность 1 (эмпирический абсолют), что события случились. Тогда у нас вероятность 1, что график, который Вы видите, это график, который Вы видите. Однако, используя исторически взвешенные события, мы можем также использовать данные, чтобы вывести вероятность будущих событий. Измерение вероятности через скользящие средние, через стандартные отклонения, позволит нам вывести потенциальный диапазон изменчивости до того, как он появится. К тому же, когда валютная пара выходит за пределы определенной точки вероятности, мы будем также знать, что следует закрыть наши убыточные сделки, знать, как только возможно точно, где и когда проявится расширенная изменчивость и, таким образом, получить способность быстро и проницательно сократить убытки. Еще более заманчиво, что, когда расширенная изменчивость уничтожает нашу взвешенную вероятность, мы будем также знать, что следует начинать искать разворот, имея в виду в то же самое время и возможное продолжение. Как мы все это сделаем? Данные по Гауссовой Кривой измеряются путем расчета "стандартного отклонения" от медианы. Среднее арифметическое, медиана, это, конечно, среднее число всех цен, зарегистрированных в том периоде времени, который мы исследуем. Таким образом, имея возможность вычислить средние цены в течение специфического периода торговых данных, мы можем также и измерить вероятность ухода от средней через стандартные отклонения. Если Вы помните школьный курс статистики, то сможете также вспомнить, что большая часть всей вероятности лежит в пределах трех стандартных отклонений по обе стороны от медианы. Фактически, в пределах трех стандартных отклонений по одну сторону от центра располагаются 49.86 % всех данных. Это значит, что, отмерив три стандартных отклонения по обе стороны от центра, мы отграничим 99.72 % данных за исследуемый период времени. Другими словами, есть вероятность 99.72 %, что сумма всех данных, полученных за отчетный период времени, будет теоретически находиться в пределах трех стандартных отклонений от медианы... При пробое стандартного отклонения есть вероятность 34.13 %, что данные останутся с одной стороны выше или ниже медианы. Пройдем чуть далее, обнаружим 47.72 % вероятности, что данные останутся в пределах двух стандартных отклонений по одну сторону от медианы и вероятность 49.86 %, что данные останутся в пределах трех стандартных отклонений по одну сторону от медианы. Однако, поскольку у нас одно стандартное отклонение выше медианы и одно ниже, то, таким образом, мы знаем, что, умножив 34.13 на два, мы получаем вероятность 68.26 % того, что данные останутся в пределах одного стандартного отклонения выше или ниже медианы, вероятность 95.44 %, что данные будут лежать в пределах двух стандартных отклонений от медианы и вероятность 99.72 %, что все данные за наш период измерений находятся в пределах трех стандартных отклонений от медианы. Статистика может быть скучной, но то, что мы видим, на самом деле очень, очень интересно, особенно представив, что у нас есть возможность сделать кучу денег, потратив минуту на понимание вероятности изменчивости в пределах измеряемых торговых диапазонов. Фактически, понимая диапазоны вероятности через стандартные отклонения, мы будем знать, где расширенная изменчивость может совершить атаку в виде "выбросов". Кроме того, используя стандартные отклонения, мы можем также начать понимать, где начинаются и заканчиваются тренды, что даст нам способность обнаруживать потенциальные развороты. Отображение вероятностей на графике с помощью скользящих средних и полос Боллинджера В следующем разделе мы разберем скользящие средние и полосы Боллинджера, а также рассмотрим, почему и как их комбинация дает достаточное представление общего потенциального диапазона изменчивости в пределах исследуемого периода времени. Сначала займемся скользящими средними. Скользящая средние - это просто инструмент, который позволяет трейдерам анализировать временной ряд данных форекса. Я мог бы написать о скользящих средних целый роман, но в этой статье мы сосредоточимся только на простых средних. Хотя стоит отметить, что экспоненциальные средние (EMA) гораздо ближе отслеживают истинное поведение цены, поскольку больший вес придается последним данным, чем более давним. К тому же, опять сошлемся на Джона Боллинджера, который утверждает, что простые скользящие средние могут обеспечить более надежные результаты, поскольку, когда мы добавляем фактор "экспоненты" EMA, мы просто добавляем еще одну переменную к и без того уже сложному сценарию. Я верю тому, что он говорит, давайте будем проще. Простая скользящая средняя (SMA) получается путем расчета среднего числа точек данных. Например, на пятиминутном графике 20-периодная SMA представляет собой "среднее арифметическое", или среднее число всех цен за последние 20 периодов - за 100 минут (20 периодов времени по 5 минут) торговой активности. Простая скользящая средняя, следовательно, является "медианой", на которой мы базируем свои стандартные отклонения, пытаясь измерить описательную статистику в пределах Гауссовой Кривой. График ниже показывает 20-SMA, которая будет основанием нашего анализа. Пожалуйста отметьте, что то, что Вы видите, является больше чем "всего лишь скользящей средней", вместо этого мы видим визуальное представление "центра диапазона данных" за последние 20 периодов. В действительности мы видим основание кривой, по которой мы получим статистические данные и волатильность. Снова обратившись к Боллинджеру, для измерения норматива времени мы будем использовать 20 периодов, тогда на дневном графике будет приблизительно 20 торговых дней в месяц. В самом деле, я использую 20 периодов, потому что это помогает совершению "самореализующегося пророчества" волатильности, поскольку большинство других пользователей полос Боллинджера, по всей вероятности, использует то же самое число. Перенесем наше обсуждение на один шаг далее и изучим применение скользящих средних и полос Боллинджера, чтобы получить изменчивость для целей трейдинга. Согласно BollingerBands.com, "полосы Боллинджера - это технический инструмент торговли, созданный Джоном Боллинджером в начале 1980-х. Они явились результатом потребности в адаптивных торговых полосах и наблюдении, что изменчивость является динамичной, а не статической, как широко верили в то время." Согласно сайту Боллинджера, "полосы Боллинджера состоят из набора трех кривых, проведенных относительно цен актива. Средняя полоса - мера среднесрочного тренда, обычно это простая скользящая средняя, которая служит основой для верхней и нижней полос. Интервал между верхней и нижней полосами и средней полосой определяется изменчивостью, как правило, это стандартное отклонение тех же самых данных, которые использовались для средней." В основном, полосы Боллинджера измеряют волатильность измеряемого периода времени посредством стандартного отклонения. Это означает, что при надлежащим понимании Гауссовой Кривой и вероятностей, лежащих в основе стандартных отклонений, мы можем идентифицировать степень торгового диапазона, таким образом предсказывая отдаленную изменчивость, которая может последовать в пределах тренда, непосредственно тренд, а также потенциальные развороты, которые могут появиться перед нами на графике. На графике ниже показаны типичные полосы Боллинджера (измеряющие 20 периодов по простой скользящей средней из 5-минутного графика выше) с параметрами два стандартных отклонения от медианы. Как видите, верхняя и нижняя полосы Боллинджера визуально представляют два стандартных отклонения выше и ниже медианы (простая скользящая средняя). Это означает, что в пределах движущихся 20 периодов (если вспомните наше обсуждение Гауссовой Кривой и стандартных отклонений) существует вероятность 95.44 %, что все данные должны (теоретически) лежать в пределах двух стандартных отклонений (верхняя и нижняя полосы) от медианы (20-SMA). Если Вы посмотрите на приведенный выше рисунок, на нем довольно легко увидеть - на основе здравого смысла - что действительно, 95 % цен EUR/USD действительно укладывается в пределах двух стандартных отклонений. Главное здесь - то, что мы можем почувствовать - загодя - где должны быть отдаленные максимумы и минимумы EUR/USD в случае бокового тренда. Поскольку мы можем предположить, где есть и будет граница двух стандартных отклонений, мы тогда также понимаем, что есть шанс 95.44 %, что EUR/USD останется в диапазоне, обозначенном полосами Боллинджера, при боковом тренде. Концепция, которую я сейчас привел, чрезвычайно эффективна для помощи в идентификации максимумов и минимумов для целей прибыли (и даже потенциальных точек разворота) при торговле в канале, опять таки, на боковом рынке. Я продемонстрирую эту концепцию более детально чуть позже, а пока просто важно показать, как статистические данные, с которыми мы работаем, могут использоваться в каждодневном трейдинге. К тому же, пожалуйста, имейте в виду, что концепции, которые мы здесь обсуждаем, можно применять на любом масштабе времени; однако, чем короче период времени, тем больше шанс нарушения границ наших вторых и третьих стандартных отклонений; таким образом, всегда полезно смотреть на разные периоды, особенно на 4-часовые и дневные графики. ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЕ: В то время как я представил вышеупомянутые стандартные отклонения в истинной форме, существует и другая парадигма, которую тоже следует учитывать. В своей книге Джон Боллинджер заявляет, что, согласно его исследованиям, два стандартных отклонения отграничивают только 89 % содержавшихся в выборке данных, вопреки статистической норме 95.44 %. Его объяснение состоит в том, что цены не имеют нормального распределения. Я не собираюсь здесь повторно изобретать колесо, но мы должны принять, что для каждого стандартного отклонения существует возможность (примерно) 6%-го уменьшения. Однако, не может быть большее количество данных, лежащих за пределами истинных границ стандартных отклонений. Я хочу сказать, что здесь нет пола, но есть потолок. В любом случае, мы знаем, что, когда применено третье стандартное отклонение, мы ждем, что его граница отсечет примерно от 93% до 99.7 % данных. Вот почему, когда мы рассматриваем стандартные отклонения для определения местонахождение конечных точек изменчивости, мы делаем так с позиции концепции здравого смысла. Хорошие трейдеры обычно гибкие, это не роботы. Описательные статистические данные здесь должны помочь в идентификации пиков изменчивости, а не предоставить точную систему торговли. Общеизвестно, что любые системы торговли в конце концов ломаются, а проницательные трейдеры со здравым смыслом - нет. Идем дальше - если мы теперь добавим на наш график полосы Боллинджера третьего стандартного отклонения, то обнаружим немного еще более интересной информации. Как показывает график ниже, есть вероятность 99.7 %, что все данные (читай: диапазон трейдинга) останутся в пределах трех стандартных отклонений от медианы. Как визуально показывает нам пятиминутный график, статистическая вероятность сохраняется, поскольку пара EUR/USD лишь дважды коснулась полосы Боллинджера третьего стандартного отклонения на тех данных, что мы здесь имеем. Теперь мы начинаем видеть, что, когда мы имеем открытую позицию, будь то длинную или короткую, если мы торгуем на пятиминутном графике, а EUR/USD касается третьего стандартного отклонения, мы находимся в статистически изолированной зоне торговли и должны рассмотреть возможность закрытия сделки, которая уже прошла в нашу сторону и/или осуществляет краткосрочный разворот, зная, что есть существенная вероятность, что пара валют отобьется от третьего стандартного отклонения и потенциально пойдет обратно к медиане. Здесь есть и еще кое что. Понимая, где проходят границы вторых и третьих стандартных отклонений, мы также можем хоть немного прогнозировать потенциальные точки, где может проявиться экстремальная волатильность. Для примера (используя график выше) предположим, что мы только что открыли короткую позицию на последней свече справа. Очевидно, эта позиция разумна, поскольку мы торгуем по нисходящему тренду (в относительном диапазоне для 5-минутного графика), открываясь вниз от медианы, которой в данном случае является скользящая средняя, от которой мы получили свои полосы Боллинджера (предсказывая изменчивость через стандартные отклонения). Полосы Боллинджера говорят нам следующее: Если сделка действительно начнет перемещаться в нашу пользу и падающая EUR/USD пробьет второе стандартное отклонение, для нас мудро было бы взять прибыль, если EUR/USD коснется третьего стандартного отклонения. Мораль истории - если мы торгуем краткосрочный канал, то, когда EUR/USD коснется третьего стандартного отклонения, пара, вероятно, откатится к медиане, или перед продолжением хода в первоначальном направлении тренда, или перед разворотом, который часто подтверждается закрытием свечи выше/ниже медианы по другую сторону относительно границы третьего стандартного отклонения, которое было последний раз затронуто. В случае вышеупомянутой сделки решение открыть короткую позицию было логичным, основанным на нисходящем тренде, который уже существовал. Однако, позиция оказалась бы проигрышной... И вот, почему: парадигма (читай: тренд) изменилась и пара EUR/USD не продолжила падать, а, вместо этого, торговалась в сторону, прежде, чем на следующий день начать бычье движение вверх. Здесь следует отметить несколько моментов. Во-первых, свеча, на которой был выполнен вход, открылась и закрылась выше медианы, а это должно было стать ясным сигналом, что на рынке что-то изменилось и предыдущий нисходящий тренд было закончен, по крайней мере на краткосрочный период. К тому же, визуально очевидно, что полосы Боллинджера начали сужаться, а это с точки зрения здравого смысла должно нас насторожить, что изменчивость уменьшается, и потенциально может последовать боковое движение, пока трейдеры расшифровывают новую информацию, которая может (или не может) стать базой для тренда. Однако, как Вы увидите, существует инструмент, который мы можем использовать, чтобы расшифровать момент, когда заканчивается тренд и начинается боковое движение. Прежде, чем я покажу Вам, как загодя идентифицировать периоды бокового трейдинга, пожалуйста отметьте, что на графике ниже, когда цена достигала третьего стандартного отклонения (после того, как начался боковой трейдинг) EUR/USD каждый раз откатывалась к медиане. О чем это нам говорит? Трейдеры - любители поскальпировать могли сделать здесь три краткосрочных сделки на развороте от третьего стандартного отклонения... Зная, где располагаются третьи стандартные отклонения, мы можем загодя предсказать, где будут возникать экстремальные уровни изменчивости как на коротких, так и на долгосрочных периодах времени, посредством чего мы можем предсказать разумные точки для взятия прибыли или для ловли разворота. Важно отметить, что, открывая позицию на уровне третьего стандартного отклонения в надежде заработать на развороте, мы не должны забывать держать стопы поближе, потому что: 1. Мы смотрим на краткосрочный график, а вот долгосрочный может показывать что-то совершенно иное. 2. Если третье стандартное отклонение пробито, движение в четвертое стандартное отклонение (или больше!) может быть предательски опасным. Поэтому, если мы берем открываем позицию на разворот (на краткосрочном графике), мы должны держать свои стопы на расстоянии в 10 или 20 пипсов от третьего стандартного отклонения. Если пара пошла за пределы третьего стандартного отклонения, возможно, грядет еще большее изменение парадигмы, а предыдущее боковое движение, по всей вероятности, закончилось. В этой точке мы должны переключить свой способ торговли с канального на трендовый. Мы должны быть в состоянии понять, что боковой трейдинг и торговля в тренде - две большие разницы, и мы должны по разному подходить к ним в наших торговых стратегиях. На этом заканчивается первая часть моей двухсерийной статьи. Ожидайте вторую часть: Восприятие волатильности форекса через описательную статистику - Тренды и развороты. Концептуальная база, изложенная здесь, предназначена открыть путь к лучшему пониманию парадигм, лежащих в основе трендов и разворотов на рынке форекс. Добавление лишь нескольких индикаторов, как покажет вторая часть, может помочь трейдерам в реальном повседневном трейдинге.   Продолжение см. здесь    Mark Whistler © FXstreet.com © Перевод: www.kroufr.ru

Последнее обновление ( 31.10.2008 )

 

Просмотров: 561 | Добавил: hi-tech-news | Рейтинг: 0.0/0

Всего комментариев: 0