<<
>>

Уровни (линии) сопротивления и поддержки

  Прежде чем приступить к описанию конфигураций — точечных (криволинейных), чартерных и «свечных», следует рассказать о линиях тренда, трендовых каналах и уровнях сопротивления и поддержки, которые широко используются при интерпретации фигур всех четырех видов.

Уровнями сопротивления и поддержки называют линии, ограничивающие колебания цен сверху и снизу.

Графически уровни сопротивления и поддержки передают обычно отрезками прямых линий, проходящими как минимум через две опорные точки. Очевидно, что для уровня сопротивления такими опорными точками будут максимумы ценовой кривой, для уровня поддержки — минимумы. При этом существенную роль играет выбор временного диапазона. Если он мал, то в качестве опорных точек берут соседние локальные максимумы или минимумы. Если отрезок времени, на котором требуется определить уровни сопротивления и поддержки, достаточно велик и на нем много максимумов и минимумов, то линии проводят через абсолютные (самые большие) максимумы и минимумы.

Пересечение ценовой кривой и линии сопротивления свидетельствует о сломе «понижательного» тренда на «повышательный», что на практике служит сигналом к покупке ценных бумаг. Пересечение линии поддержки означает слом «повышательного» тренда на «понижательный». Эти правила выполняются с весьма высокой вероятностью и потому могут считаться некими конфигурационными закономерностями. Если линии сопротивления и поддержки при наличии тренда располагаются наклонно, но приблизительно параллельно друг другу, то есть основания говорить о наличии канала, в котором колеблются цены.

Хочется подчеркнуть, что вероятность слома тренда всегда однозначно повышается вместе с объемами торгов, т. е. ожидаемый разворот тренда более вероятен, если объемы торгов начали расти. Криволинейные фигуры

Как уже упоминалось выше, конфигурации принято делить на «бычьи» и «медвежьи». «Медвежьими» считают фигуры, после которых наблюдается хотя бы кратковременный «медвежий», повышательный тренд, или те, что сами переходят в «медвежий» тренд.

Рассмотрим наиболее известные из них.

«Голова и плечи» (уже приводилась в главе 1). Эта фигура (рис. 4.11, а) представляет собой три последовательных максимума. Средний, самый большой, — «голова», боковые — «плечи».

Существенную роль в определении конфигурации играет правильный выбор не только протяженности рассматриваемого отрезка времени, но и его начала. Между последовательными максимумами, очевидно, должны располагаться последовательные минимумы. Поэтому началом анализируемого временного диапазона в случае фигуры «голова и плечи» должен быть участок, где начался «бычий» тренд.


а — «голова и плечи» (слева) и «перевернутые голова и плечи» (справа);

б — «перевернутое блюдце» (слева) и «блюдце» (справа); в — «восходящий треугольник»; г — М-образная модель (слева), и W-образная модель (справа); д — «сужающий треугольник»; е — «прямоугольник»; ж — «флаг»; з — «вымпел»

Рис. 4.11. Криволинейные фигуры («бычьи» — слева; «медвежьи» — справа)

«Перевернутое блюдце». Такая конфигурация представляет собой довольно растянутый во времени пологий максимум (рис. 4.11, б).

«Треугольник». Фигура (рис. 4.11, в) образована несколькими чередующимися максимумами и минимумами, заключенными между

двумя пересекающимися прямыми, одна из которых, почти горизонтальная, ограничивает сверху максимумы, а вторая — минимумы, с течением времени уменьшающиеся. Положение второй прямой образует с осью времени тупой угол.

«Двойная вершина» (М-образная модель). Контур, напоминающий букву «М» (рис. 4.11, г), сформирован двумя максимумами и минимумом между ними.

«Сужающийся треугольник». Фигура (рис. 4.11, д) составлена уменьшающимися максимумами и минимумами, заключенными между двумя пересекающимися линиями, продолжение которых образуют с осью времени острые углы.

«Прямоугольник». Фигура (рис.

4.11, е) складывается из бокового тренда и ограничивающих его двух горизонтальных линий, которые образуют две стороны прямоугольника. Обычно она появляется, когда потенциал падения курсов исчерпан, «медвежий» тренд теряет силу и появляется боковой тренд, заключенный в прямоугольник, верхняя и нижняя стороны которого являются уровнями сопротивления и поддержки.

«Флаг (восходящий, нисходящий)». Фигура (рис. 4.11, ж) подобна «прямоугольнику» с той разницей, что верхняя и нижняя линии, ограничивающие боковой тренд, не параллельны оси времени, но почти параллельны между собой и образуют с осью времени тупой угол.

«Вымпел». Если «флаг» образован не параллельными, а сходящимися линиями (рис. 4.11, з), его называют «вымпелом». От «треугольника» «вымпел» отличается тем, что продолжения линий, его образующих, с временной осью составляют острый и тупой угол.

Фигуры развития (рис. 4.11, в, д-з) развивают, продолжают прежний тренд, разворотные (рис. 4.11, а, б, г) — разворачивают (ломают) его. Фигуры развития тренда — это колебания различной формы или огибающие их ломаные линии в окрестности точки перегиба. Таким образом, в конфигурационном анализе криволинейных фигур главное значение имеют экстремумы и точки перегиба на ценовой кривой актива. С осями ценовая кривая не пересекается (пересечение возможно лишь при искусственном сдвиге начала координат). Что же касается прочих кривых (например, отображающих динамику разности или отношения цен), то при их интерпретации следует проанализировать точки пересечения с осями или дополнительно построенными прямыми.

Ценовая кривая может пересекать специально построенные отрезки прямых (или кривых), играющих роль линий сопротивления и поддержки.

Чартерные фигуры

В отличие от криволинейного графика на чартах одному дню соответствует не одна, а несколько точек, отображающих цены. Поэтому один чарт — дневная диаграмма цен.

Чарт строят следующим образом: против каждого дня, отмечаемого по оси абсцисс, откладывают вверх четыре точки, соответствующие цене открытия, цене закрытия, максимальной и минимальной ценам за рассматриваемый день; точки, отвечающие максимальной и минимальной дневным ценам, соединяют между собой вертикальным отрезком прямой линии; цены открытия и закрытия отображают короткими горизонтальными отрезками, которые отходят в обе стороны от вертикальной линии или в одну — правую.

Очевидно, что экстремальные дневные цены могут иметь разный разброс и даже совпадать — тогда вертикальная линия вырождается в одну точку (рис. 4.12).

Рис. 4.12. Чартерная диаграмма для акций «ЛУКОЙЛ» за период с 10 июля по 6 августа

Чарты, так же как и криволинейные диаграммы, могут иметь определенные конфигурации (образовывать комбинации), по которым удается идентифицировать прошлую ситуацию и распространить ее на будущее.

Иными словами, анализ чартерных комбинаций, как и другие конфигурационные методы, в большой мере основывается на прецедентах. Разница в исследовании чартерных и криволинейных конфигура

ций заключается в том, что чартерный анализ носит более общий характер: он включает в себя изучение криволинейных фигур и обладает своей спецификой. Действительно, соединив отрезками линий точки, соответствующие каким-либо ценам на чартерной диаграмме, получаешь наряду с чартерной привычную криволинейную диаграмму. Чартерные фигуры имеют совсем другой вид, чем фигуры на криволинейных графиках. Они не обладают наглядностью и не напоминают очертаний реальных предметов.

При анализе чартерных фигур используется своя терминология.

Разрывной день (разрыв) — день, когда максимальная и минимальная цены полностью выходят за уровни предыдущего дня, т. е. максимальная цена становится ниже минимальной цены предыдущего дня или же минимальная цена становится выше максимальной цены предыдущего дня.

Наиболее интересны для аналитика разрывы в пределах средних временных интервалов (недель и месяцев, так как частые разрывы в течение двух, трех, четырех дней обычно являются незначимыми, случайными).

В зависимости от динамики цен до разрыва и после него различают несколько видов разрывов:

Отрывной разрыв. Происходит на развивающемся тренде, переходящем в кратковременный боковой.

Беглый (стремительный) разрыв.

Происходит на выраженном развивающемся тренде.

Разрыв истощения. Представляет собой разворотный разрыв. Он происходит после истощения господствующей тенденции и приводит к ее слому.

Случайный разрыв. Характерен для ситуации неустойчивого равновесия спроса-предложения, когда это равновесие может быть легко нарушено без достаточных причин конъюнктурного или фундаментального характера. Случайный разрыв обычно обусловливается чисто психологическим фактором — ожиданиями участников рынка. При появлении какой-либо интересной, но непроверенной информации происходит случайный разрыв в ценах, однако после проверки данных цены нормализуются.

«Свечные» фигуры

Представление четырех цен (максимальной, минимальной, открытия и закрытия) и дневного тренда (цвет) в виде «подсвечников» («свечей»). Этот обычай зародился на товарном рынке в Японии более трех веков тому назад.

Японские «подсвечники» являются еще более информативным и наглядным отображением цен. Цены открытия и закрытия отмечаются короткими (горизонтальными) сторонами вертикально вытянутых узких прямоугольников. Если во время дневных торгов равновесная цена меньше цены закрытия, то прямоугольник закрашивают черным цветом, если меньше цены открытия — белым. Благодаря этому уже по цвету прямоугольника сразу можно определить дневную ценовую динамику. Высота прямоугольника показывает разницу между ценами открытия и закрытия. Отрезки вертикальной линии выше и ниже прямоугольника информируют о максимальной и минимальной цене в течение данных дневных торгов (рис. 4.13).

Анализ «свечей» менее субъективен, чем исследование криволинейных комбинаций. Положительные качества данного анализа — развитость и однозначность интерпретации. Отрицательными чертами являются его относительная сложность (вместо одной цены приходится анализировать четыре и направление движения цен в течение торгового дня, т.

е. вместо одной переменной надо рассмотреть пять).

Конфигурации на «свечных» диаграммах состоят из сочетания двух «свечей», в спорных случаях учитывают и третью «свечу», служащую подтверждением нового тренда.

Аналогом чартерных разрывов являются «прыжки» («скачки», «окна») — ситуации, когда тело последующей «свечи» расположено полностью выше или ниже тела предыдущей «свечи».

Слом повышательного тренда на понижательный называют «вечерним». Слом понижательного на повышательный — «утренним».

Таким образом, «вечерние» и «утренние» фигуры являются разворотными.

Как и при любом анализе, наиболее интересны для исследователя сломы тренда, т. е. «утренние» и «вечерние» фигуры. Стандартных комбинаций много. Обычно «утренние» и «вечерние» комбинации получаются при соседстве двух «свечей», различающихся размерами тела, цветом, длиной и расположением «теней», наличием или отсутствием «прыжка». Третья, подтверждающая «свеча», напротив, должна как можно меньше отличаться от второй. Если комбинация двух «свечей» не имеет надлежащего продолжения (подтверждающей третьей «свечи» нет), разворот может не состояться и тогда фигура будет не разворотной, а развивающей тренд.

Точечно-цифровые фигуры

Точечно-цифровые диаграммы не имеют оси времени — они вообще не содержат декартовой системы координат, поэтому точечно-цифровой анализ не учитывает ни времени, ни объемов торгов. Эти диаграммы строят на плоскости, заполняя прямоугольник, расчерченный на клетки.

Принцип построения такой диаграммы: если в следующий за стартовым день цена выросла, во втором столбике откладывают крестики. Количество крестиков зависит от роста цены и выбранного масштаба (цены деления клетки). Если на третий день цена не изменилась, то и на диаграмме все остается по-прежнему. Коль скоро цена выросла еще, то к тому же второму столбику добавляются еще крестики соответственно росту цены и масштабу. Как только направление ценовой динамики изменилось, т. е. рост уступил место падению, то переходят к следующему (третьему) столбику вправо и в нем откладывают нолики, число которых определяется опять рамками изменения цены и масштабом клетки. При этом крестики откладывают вверх, а нолики — вниз. Первые крестик и нолик (при изменении направления движения цены) ставят рядом с предыдущими со сдвигом вверх или вниз на одну клетку.

Ниже для примера приведена диаграмма, построенная из крестиков-ноликов для акций компании «ЛУКОЙЛ». Для удобства сравнения с реальной динамикой на этом же рисунке приведена усредненная ценовая кривая (рис. 4.14).

Предстоящие изменения (развороты трендов, их глубину), связанные с фигурами, предсказывают с помощью подсчета количества крестиков и ноликов в некоторых столбцах и диагоналях. А также обра-

Рис. 4.14. Точечно-цифровые конфигурации для акций «ЛУКОЙЛ» в 1997 — начале 1998 г

щают внимание на чередование крестиков и ноликов в особенных горизонталях.

Крестики-нолики несколько оторваны от реальности. Они показывают лишь то, как изменится направление движения цен (причем без привязки ко времени).

Анализ точечно-цифровых диаграмм построен в основном на принципе повторяемости ситуаций на фондовом рынке. Ситуации в терминах крестиков и ноликов, равно как и последующие за ними тренды, запоминаются и экстраполируются на будущее — прием, характерный для технического анализа в целом. Однако оторванность от объемов торгов и особенно от времени делает точечно-цифровой анализ малоинформативным, и потому он не имеет широкого распространения среди аналитиков. Даже приверженцы этого метода употребляют его совместно с другими.

Фильтрационные методы

Рассмотрим основные характеристики фильтрационных методов. Фильтрационные методы основаны на выделении из реальной кривой актива трендов. Фильтрация подобна аппроксимации реальной кривой некоторой кривой известного вида. Закон, по которому производится аппроксимация (вид аппроксимирующей кривой), определяет характер фильтра и тренда.

Очищенная от шумов той или иной функцией кривая называется фильтром. Самыми простыми фильтрами являются линейный, степен

ной, экспоненциальный, логарифмический, полиномиальный, скользящий средний. Как видно из графика на рис. 4.15, наиболее точно базовую кривую аппроксимируют полиномиальный и скользящий средний фильтры.

Таким образом, самой привлекательной для исследований представляется комбинация полиномиального и скользящего среднего фильтров, поскольку можно ожидать, что она сильно сгладит все малозначительные колебания, но сохранит большинство существенных.

Полином — это многочлен, алгебраическое выражение, которое содержит неизвестное в разных степенях с числовыми коэффициентами и свободные члены. При этом чем выше степень полинома, тем точнее будет аппроксимация (рис. 4.15).


Рис. 4.15. Аппроксимация реальной кривой различными фильтрами:

1 — индекс РТС; 2 — скользящий средний (30-линейный взвешенный);

3 — полиномиальный; 4 — линейный; 5 — степенной

Осцилляторные методы

Осцилляторные исследования преследуют ту же цель, что и остальные методы технического анализа, — спрогнозировать будущие изменения цены. Специфика осцилляторных методов заключается в том, что в ка

честве инструмента (индикатора) используются не тренды (как в фильтрационных методах), а осцилляторы, графики которых колеблются около некоторых значений (около 0, 100% или иных). При этом сигналы о будущих изменениях величины, для которой строятся осцилляторы, формируются в виде наибольших отклонений от горизонтальной оси, возле которой колеблется осциллятор, или в виде пересечений этой оси, или в виде пересечений других специально построенных линий.

Осцилляторы, как и трендовые индикаторы, имеют искусственное происхождение: их строят по заданному аналитическому выражению. При этом принято создавать безразмерную формулу, т. е. осциллятор- ный индикатор обычно измеряют в процентах или в долях единицы. Наилучшие результаты осцилляторные методы дают в сочетании с другими, особенно с трендовыми (в частности, со скользящими средними) и корреляционными индикаторами.

Осцилляторные индикаторы условно можно разбить на три группы: инерционные осцилляторы отражают инерционность цен, т. е. их изменчивость (абсолютную или относительную) во времени; статистические осцилляторы выявляют в первую очередь статистический характер цены, особенно ее хаотические колебания; корреляционные осцилляторы являются комбинациями индикаторов другой (не осцилляторной) природы и отражают закономерные связи между этими индикаторами. Например, к числу корреляционных относится осциллятор двух скользящих средних разной длины.

Простейшим осцилляторным индикатором является момент, или скорость. По конструкции он напоминает скользящую среднюю.

Аналитическое выражение для момента (М) представляет собой разность между текущим значением цены и ее значением в один из прошлых дней. Кроме того, момент есть скользящая во времени величина. Его порядок (или период) определяется прошлым днем. Например, каждое значение 5-М (5-дневного момента) есть разность цены в текущий день и цены, наблюдавшейся 5 дней назад.

Аналитическое выражение индекса момента:

Момент выражают в тех же единицах, что и цену (в долларах или рублях).

Рассмотрим индикатор более подробно на примере двух моментов разной длины. Использованные моменты выражают в тех же единицах, что

и цену, а это нехарактерно для осцилляторов. Для того чтобы сделать моменты более удобными и общеупотребительными, их нужно нормировать. В качестве нормы можно выбрать максимальное значение момента на всем рассматриваемом временном интервале, тогда изменения нормированного момента не выйдут за пределы интервала от +1 до -1.

Изобразим нормированные моменты на графике (рис. 4.16).

Большинство аналитиков считают, что нормированный момент дает более четкие сигналы к купле-продаже (в случае слома тренда) или к выжиданию (в случае развития тренда).

Рис. 4.16. Нормированные 7- и 14-дневные моменты (базовый актив — среднедневная цена обыкновенных акции «ЛУКОЙЛ» — не изображен): 1 — 7-М; 2 — 14-М

На сегодняшний день разработано множество различных осцилляторов, отражающих ситуацию на фондовом рынке. Ввиду невозможности подробного рассмотрения каждого в отдельности ограничимся лишь перечислением наиболее значимых.

Момент спроса-предложения, являющийся комбинацией моментов цен покупки (спроса) и продажи (предложения), обеспечивает высокую вероятность прогнозирования для кратковременных периодов порядка одного дня.

Момент разброса цен является мерой риска ценной бумаги или рынка в целом.

Норма изменения, в отличие от момента, является не абсолютной, а относительной скоростью изменения цены (т. е. не разностью, а отношением цен). Норма — более надежный индикатор, чем момент, однако этот осциллятор запаздывает по времени относительно изменений цены реального актива.

Индекс относительной силы RSI подает сигналы не только о том, какого тренда следует ожидать, но и о том, какова будет его сила. Это редкое для индексов качество обусловило широкое применение RSI.

Стохастический осциллятор предназначен для прогнозирования, но слишком изменчив и часто дает ложные сигналы о разворотах тренда.

Осциллятор MACD — это комбинированный индикатор, построенный как разность двух скользящих средних. Сохраняя высокую надежность прогнозирования, свойственную скользящим средним (и не присущую осцилляторам), он благодаря прогностичности осцилляторов, опережающих время, избавляет от недостатка скользящих средних — отставания подаваемых ими сигналов от реальных изменений на фондовом рынке.

Наилучшие результаты осцилляторный анализ дает в сочетании с другими методами, особенно с фильтрационными (в частности, с интерпретацией скользящих средних) и с корреляционными (нахождением корреляций между различными осцилляторными индикаторами, примененными к разным базовым параметрам: ценам, объемам торгов и другим индикаторам).

Корреляционные методы

Корреляцией называется взаимосвязь, взаимозависимость предметов, явлений и их частей. Корреляция в инвестиционном анализе обычно имеет не функциональную, а вероятностную природу, когда многообразные функциональные взаимосвязи осложняются многочисленными случайными факторами.

Корреляции выявляют путем поиска закономерностей, заключенных в: конфигурации кривой (во взаимосвязи ее частей); периодичности одной кривой (во временной взаимосвязи ее частей); связи периодичности кривой с естественными природными циклами; связи изменений одной кривой с изменениями других кривых; связи групп кривых с другими группами и с интегрированными макроиндикаторными кривыми; связи финансово-экономических показателей компаний, отраслей и рынков и т. д.

Математический (статистический) корреляционный анализ используется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных (в безразмерном виде). Коэффициент корреляции представляет собой ковариацию двух наборов данных, деленную на произведение их стандартных отклонений.

Ковариация — это некоторое специального вида среднее значение (математическое ожидание) функции двух случайных величин (двух наборов данных).

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по численным значениям, т. е. связаны ли большие значения из одного набора данных с большими значениями из другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, меньшие значения из одного набора связаны с большими значениями из другого (отрицательная корреляция), или данные двух наборов никак не связаны (корреляция близка к нулевой). Вместо коэффициентов корреляции Ккор допустимо употреблять понятие сдвига по фазе сравниваемых кривых. Если Ккор = 1, кривые колеблются в фазе (сдвиг по фазе = 360°), при Ккор = -1 кривые колеблются в противофазе (сдвиг по фазе = 180°), при -1 lt; Ккор lt; +1 кривые сдвинуты по фазе на произвольный угол.

Фазой колебания можно назвать время (или угол, если рассматривать вращение по кругу) с точностью до коэффициента пропорциональности.

Анализ корреляций эмитентов позволяет техническими методами решать задачи, традиционно составляющие область фундаментальных исследований. Сравнивая курсовые кривые разных эмитентов между собой, можно определять их различные характеристики в рамках заданных временных интервалов, прежде всего — риск и доходность. Такого рода корреляции весьма устойчивы во времени и потому находят применение при долгосрочном прогнозировании, например при формировании долгосрочного инвестиционного портфеля.

Методы, основанные на использовании корреляции цен и объемов торгов, приводят к следующим заключениям: резкий рост объема торгов является хорошим индикатором будущего (или настоящего) разворота ценового тренда и почти обязательным подтверждением сигнала о развороте тренда, полученного другим, независимым методом; объемный индикатор достаточно надежен, но не слишком про- гностичен; по корреляции направлений динамики цены и объема торгов можно получать более долгосрочные прогнозы; если рост цен сопровождается ростом объемов торгов, то правомерно предполагать, что цена будет расти по крайней мере до тех пор, пока не начнут падать объемы торгов; увеличение цены на фоне снижения объемов торгов ведет к смене ценовой тенденции.

в-коэффициенты — это показатели, характеризующие влияние общей ситуации на рынке ценных бумаг (и ее изменений) на динамику отдельных бумаг. Иначе в-коэффициенты можно определить как коэффициенты корреляции между фондовым рынком и данными акциями (группами акций) по какой-либо характеристике рынка (акций), например тренду, доходности, рискованности, ликвидности и т. д., и меру риска вложений в данные акции относительно рынка в целом. Если цена акций изменяется почти так же, как фондовый индекс рынка, то в-коэффициент равен примерно 1. Если изменение цены акции совпадает по характеру с изменением фондового индекса, но больше его, то в-коэффициент равен больше 1 (а коэффициенты корреляции по определению не могут превышать 1).

Если изменение цены акции совпадает по характеру с изменением фондового индекса, но меньше его, то 0 lt; в lt; 1.

Если же изменения цен на актив и фондового индекса по характеру прямо противоположны (колеблются в противофазе), то в lt; 0.

В случае отсутствия корреляций между ценами на акции и фондового индекса у таких акций в = 0.

Дивергенция в техническом анализе — это разнонаправленность динамики: базовых активов; технических индикаторов; технических индикаторов и базового актива; макроиндикаторов и факторов, от которых они зависят; макроиндикаторов и факторов, от которых они зависят, и актива.

Дивергенцию можно понимать как отрицательную корреляцию или

как изменение во времени в противофазе.

Расхождение динамики некоторого индекса, связанного с ценой прямой зависимостью (с ростом индекса растет и цена, с падением — падает), с динамикой цены сигнализирует о развороте тренда.

Одними из лучших корреляционных индикаторов, использующих дивергенцию, являются индекс спроса и индекс стандартного отклонения. Они позволяют судить о силе будущего тренда, но особенно хорошо работают при прогнозировании разворотов трендов.

Корреляционные методы являются универсальными в том смысле, что любой вид технического анализа основан на использовании каких-либо закономерностей. Таким образом, корреляционные методы основываются на выявлении закономерных взаимосвязей различных инструментов: базовых показателей (цен и объемов торгов), различных финансово-экономических факторов и технических индикаторов (фильтров, осцилляторов и т. п.).

Корреляционный анализ в широком смысле сводится к одновременному исследованию данных о динамике объектов (одной или разной природы), заданных, как правило, в графической форме, либо к изучению одного индикатора сложной природы, конструкция которого базируется на коррелирующих инструментах.

Циклические методы

Цикл — это совокупность явлений, процессов, которые, изменяясь, возвращаются в почти исходное состояние, образуют законченный круг развития в течение отрезка времени, называемого продолжительностью цикла.

Частным случаем циклических движений являются колебательные, которые можно рассматривать как совокупность двух циклов. Во время первого цикла происходит смещение от начального положения в одну сторону (например, в сторону увеличения) и возвращение в исходное состояние, во время второго — смещение в другую сторону (в сторону уменьшения) и опять возвращение в исходное состояние.

Продолжительность отдельных колебаний может быть различной. Если длительность (период) разных колебательных движений одна и та же, то такой колебательный процесс называют периодическим.

Особый интерес представляют гармонические колебания, при которых изменения подчинены синусоидальному закону. Они являются идеальными, незатухающими, но похожи на многие реальные колебания. Это обстоятельство позволяет применять хорошо разработанный математический аппарат гармонических колебаний к изучению реальных процессов. Очевидно, что для выявления циклических закономерностей в курсовых кривых акций необходимо избавляться не только от шумов, но и от нециклических закономерностей. Для этого надо сначала определить временной диапазон анализа, а потом разложить реальную кривую на составляющие. Реальные тренды представляют собой комбинацию нескольких тенденций. Задача сводится к выделению колебательной (для заданного периода времени) составляющей. Например, при среднесрочном анализе требуется выделить линейную направленность (если тренд в целом не боковой), долгосрочное колебание и отфильтровать краткосрочные колебания (шумы). Если анализ долгосрочный, то вычленяют лишь линейную составляющую и сглаживают не только шумы, но и среднесрочные колебания.

Реальная ценовая кривая является суммой следующих колебаний: сверхдлинных (цикл технического прогресса); очень длинных (экономический цикл); длинных (отраслевой цикл); средних (фирменный цикл); коротких (случайной природы); ультракоротких (хаотической природы).

В частном случае колебание может вырождаться в прямую линию — колебание с нулевой амплитудой (отклонением от среднего положения — оси колебаний).

Границы временных отрезков, соответствующих перечисленным колебаниям, довольно размыты, особенно у коротких колебаний, обусловленных разными случайными обстоятельствами.

Попытки использования циклической природы цен для повышения эффективности торговли привели к созданию технических индикаторов и инструментов, которые предназначены для определения экстремальных границ цикла. К наиболее известным циклам относятся: 28-дневный цикл. Некоторые связывают его с влиянием лунного цикла. Так или иначе, многие рынки, включая и рынок акций, действительно имеют 28-дневный цикл (т. е. 20 торговых дней); 10,5-месячный фьючерсный цикл; волны Эллиотта. Суть данной волновой теории состоит в том, что ценовые тренды были названы волнами и классифицированы по конфигурации и последовательности и объединены в волновые циклы. Эллиот утверждал, что всякий волновой цикл состоит из пяти основных волн и трех корректирующих. Основными волнами назывались те, что совпадали по направлению с основным трендом в данном промежутке времени, а корректирующими — противоположные ему по направлению; эффект января. Рынок акций проявил мистическую закономерность заканчивать год на более высоком уровне, если в январе цены росли, и на более низком, если в январе они понижались; 4-летний цикл (волна Китчина). Джозеф Китчин обнаружил его в 1923 г.; президентский цикл. Он связан с президентскими выборами, проходящими каждые 4 года. Его объясняют так: после выборов рынок акций начинает падать в результате принятия вновь избранным президентом непопулярных мер по урегулированию экономики. Затем, в середине президентского срока, рынок начинает расти в надежде на укрепление экономики ко времени следующих выборов; 9,2-летний (волна Джаглара). Открыт в 1860 г.; 54-летний цикл (волна Кондратьева). Названный в честь российского экономиста, этот долгосрочный, 54-летний, цикл проявляется в динамике цен и экономических показателей. Поскольку длина цикла очень велика, его действие на рынке акций отмечено лишь трижды. Для восходящей волны цикла характерны рост цен, развитие экономики и умеренный подъем рынка акций. Пологий участок кривой цикла (плато) — это стабильные цены, пик экономической активности и стремительный рост рынка акций. Нисходящая волна характерна для понижения цен, резкого спада на всех рынках и нередко — крупных военных конфликтов. 

<< | >>
Источник: Гинзбург А. И.. Экономический анализ: Учебник для вузов. 2011

Еще по теме Уровни (линии) сопротивления и поддержки:

  1. Линии поддержки и сопротивления трендов
  2. 4.2.4. Линии поддержки и сопротивления
  3. 4.3. Линии тренда, поддержки и сопротивления
  4. 5.3. Линии тренда, поддержки и сопротивления
  5. Уровни поддержки и сопротивления
  6. Уровни поддержки и сопротивления
  7. 4.2.5. Сила уровней поддержки и сопротивления
  8. Глава 23 Уровни поддержки и сопротивления
  9. Уровни поддержки и сопротивления при восходящем тренде
  10. Уровни поддержки и сопротивления при нисходящем тренде
  11. Использование скользящих средних для определения уровней поддержки/сопротивления
  12. Глава 24 Тренды. Линии поддержки и сопротивления трендов
  13. 4.1.4. Сопротивление и поддержка
  14. Теория поддержки и сопротивления
  15. Шаблоны линий тренда, поддержки и сопротивления
- Бюджетная система - Внешнеэкономическая деятельность - Государственное регулирование экономики - Инновационная экономика - Институциональная экономика - Институциональная экономическая теория - Информационные системы в экономике - Информационные технологии в экономике - История мировой экономики - История экономических учений - Кризисная экономика - Логистика - Макроэкономика (учебник) - Математические методы и моделирование в экономике - Международные экономические отношения - Микроэкономика - Мировая экономика - Налоги и налолгообложение - Основы коммерческой деятельности - Отраслевая экономика - Оценочная деятельность - Планирование и контроль на предприятии - Политэкономия - Региональная и национальная экономика - Российская экономика - Системы технологий - Страхование - Товароведение - Торговое дело - Философия экономики - Финансовое планирование и прогнозирование - Ценообразование - Экономика зарубежных стран - Экономика и управление народным хозяйством - Экономика машиностроения - Экономика общественного сектора - Экономика отраслевых рынков - Экономика полезных ископаемых - Экономика предприятий - Экономика природных ресурсов - Экономика природопользования - Экономика сельского хозяйства - Экономика таможенного дел - Экономика транспорта - Экономика труда - Экономика туризма - Экономическая история - Экономическая публицистика - Экономическая социология - Экономическая статистика - Экономическая теория - Экономический анализ - Эффективность производства -