Правила приложения нашего анализа временных целей Фибоначчи к Индексу DAX30 идентичны тем, что применялись для Индекса S&P500.
Мы всегда ищем день временной цели Фибоначчи, основанный на отношении 1,618 и рассчитанный от предыдущего расстояния от максимума до максимума колебания или от минимума до минимума колебания. Подтверждающий второй день временной цели Фибоначчи может быть рассчитан с использованием любого из трех отношений: 0,618, 1,000 или 1,618. Мы не рассматриваем более высокие отношения ряда ФИ.
Сначала анализ проводится на недельных данных. Приложение к дневным графикам описано в следующей части этого раздела. Рисунок 7.5 дает нам 13 важных разворотов тренда Индекса DAX30 между мартом 1997 года и январем 2001 года.
Пик Р#01 — идеальный пример ложного разворота тренда. Хотя два дня временных целей Фибоначчи дают ясный сигнал изменения тренда, импульс рыночной цены настолько силен, что, если инвестор откроет короткую позицию на пике Р#01, он должен будет развернуть ее на новых максимумах Индекса DAX30. Потеря сделок случается при любом торговом подходе, и дни временных целей Фибоначчи не исключение. Однако ценность подхода не будет затронута до тех пор, пока процент прибыльных сигналов остается высоким.
При анализе недельных данных всегда есть опасность, что окажется недостаточное количество максимумов или минимумов колебаний для того, чтобы оставаться близко к движению рынка.
Рисунок 7.5 График Индекса DAX30 с марта 1997 по январь 2001 гг. Важные пики и впадины Р#01 — V#13. Источник: FAM Research, 2000.
Это проиллюстрировано пиком Р#10 и пиком Р#12. Оба являются изменениями тренда в сторону продажи. Между двумя пиками только шесть недельных баров; следовательно, для приемлемого минимума колебания между этими двумя сигналами продажи времени недостаточно. Такая же ценовая фигура образуется между впадинами \#\ 1 и W13, где времени на недельной основе слишком мало, чтобы, согласно правилу чередования, создать максимум колебания для сигнала продажи.
Проблему отсутствия достаточного числа приемлемых колебаний можно решить за счет анализа дневных данных.
