Продолжение. Начало
Хронометрирование истории изменения цены
Технический анализ (ТА) заключается в изучении истории изменения цены с целью определения закономерностей, которые можно будет использовать для прогнозирования будущих изменений цены.
Рассмотрим основные отличия традиционной и событийной историй.
Традиционная история
Обычно, для технического анализа (ТА) используются графики диапазона изменения цены за определенный интервал времени в формате OHLC, где OHLC- цены Open, High, Low, Close. Затем, по этим данным делается попытка найти закономерность изменения цены во времени, то есть, фактически, делается попытка найти закономерность изменения цены от изменения времени. Но так как изменение цены во времени, по большей части, зависит не от изменения времени, то изменение цены во времени, по большей части, - случайный процесс, свободное блуждание. Как известно, для любого случайного процесса можно найти случайную закономерность. Поэтому, обычно, пользуясь ТА, нам удается найти какую-то закономерность, которая неплохо работала в прошлом. Тогда мы предполагаем, что если эта закономерность действовала в прошлом, то она не подведет и сейчас. Так как вариантов всего два – купить/продать, то иногда ожидания оправдываются, а иногда – нет. Дело случая! Но с почти равным успехом, а иногда даже успешнее, можно было бы монетку подбрасывать.
То что изменение цены во времени - случайной блуждание, можно убедиться следующим образом:
берем историю любого торгового инструмента любого тайм-фрейма,
строим ряд приращений, например, для цены закрытия C, обозначим данный ряд R0:
R0={Ci+1-Ci},i=1,n, где
i- номер временного интервала,
n - количество временных интервалов,
в R0 выберем элементы с первого до предпоследнего - это ряд R1,
в R0 выберем элементы со второго до последнего - это ряд R2.
Проверим, можно ли по текущим изменения цены во времени (по ряду R1) спрогнозировать будущие изменения (ряд R2)? Если да, то между рядами должна существовать ненулевая корреляция. Проверяем в Exell по формуле "=Correl(R1;R2)", и всегда видим почти нулевую корреляцию.
Например, см. ниже, в файле Correl, где показано, что для ежедневных цен закрытия пары EURUSD корреляция составила менее 0.01. То есть ее практически не существует
Поэтому, мы согласны с утверждением, что технический анализ не работает. Но относим его к большей части ТРАДИЦИОННОГО ТА, но не к событийному анализу (покажем ниже).
Событийная история
Cобытийная история хронометрируется в тиковом формате:
F1{Si}, i=1,n, где
F1 - первый экстремум цены,
Si - последующие экстремумы цены, упорядоченные по очередности наступления событий,
i - индекс события.
n - количество событий.
Обратите внимание! Здесь хронометр истории - не время (не изменение угла поворота Земли вокруг оси), а событие (изменение направления изменения цены).
Теперь покажем, что в отличии от традиционной истории, данная история не является свободным блужданием. Для этого, берем СОБЫТИЙНУЮ историю ЛЮБОГО порога для любого торгового инструмента. Строим по ней ряд приращений, который обозначим RR0:
RR0={ Si+1 - Si}, i=1,n, где
i - номер события,
n - количество событий,
в RR0 выберем элементы с первого до предпоследнего - это ряд RR1,
в RR0 выберем элементы со второго до последнего - это ряд RR2.
Аналогично с традиционной историей проверяем корреляцию рядов RR1 и RR2 в Exell по формуле "=Correl(RR1;RR2)", и видим значения в районе 0,8.
Например, см. ниже, в файле Correl, где показано, что для событийных историй с порогами событий 63, 162 и 207 пунктов абсолютные значения корреляции составили 0.77, 0.79 и 0.85.
Вывод. Событийный анализ работает, потому что событийная история - НЕ СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ цены во времени, а упорядоченная последовательность положений цены (тиков), переменный временной интервал между которыми определяется событиями изменения цены.
Подтверждение
Пора подтвердить вышесказанное. Для этого, мы подготовили файл Correl.xls (см. ниже). Немного пояснений к данным из этого файла:
Мы используем EURUSD, так как это - самый распространенный торговый инструмент. В файле содержатся два тип таблиц - Традиционная история и Событийные истории.
Про таблицу Традиционная история
Аналогичные результаты дает использование любого временного интервала. Но так как в учебниках по ТА говорится, что самый надежный тайм-фрейм - Daily, то для иллюстрации мы используем Daily (колонки А-Е с Date, Open, High, Low, Close).
Также, мы утверждали, и вы можете прямо здесь убедиться в этом самостоятельно, заменив колонку в формуле R0, что аналогичные результаты будут получены для любой цены из Open, High, Low, Close. Но так как нас учат, что самая надежная цена это Close, то в колонке F мы построили ряд R0 изменений цены Close:
R0={Ci+1-Ci},i=1,n
В ячейке G4 стоит формула "=CORREL(F4:F290;F5:F291)" корреляции ряда предыдущих изменений цены F4:F290 с рядом последующих изменений цены F5:F291.
Результат - меньше 0.01. То есть. почти нулевой. Значит - изменения цены во времени - почти свободное блуждание,
Вывод - на традиционных данных достоверное прогнозирование невозможно.
Про таблицы Событийной истории
Начиная с колонки H, мы приводим построенные в системе RespectScale наборы событийной истории для событий порога 63, 162 и 207 пунктов в тиковом формате ряда экстремумов:
F1{Si}, i=1,n
Для каждого порога, в колонке Price - значения экстремумов, в колонке RRO - ряд изменений цены, в колонке Correl - формула, по которой рассчитывается корреляция. Видим, что абсолютные значение корреляции около 0.8. Значит - переменное во времени событийное изменение цены - не свободное блуждание.
Вывод - на событийных данных возможно достоверное прогнозирование.
Про используемые временные интервалы историй
Обратите внимание на колонки Date рассмотренных историй. Для традиционной истории тайм-фрейм постоянный, а для событийной - переменный
