Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


–астущие акции. Ч падающие акции




ѕримеры расчета приведены в таблице 10.


Ђ–≈Ќ ќї √–ј‘» »

(RENKO)

ќѕ–≈ƒ≈Ћ≈Ќ»≈

—читаетс€, что графики Ђренкої получили название от €понского сло≠ва Ђrengaї,.то есть Ђкирпичї. Ђ–енкої очень схожи с графиками трехли≠нейного прорыва (см. стр. 196), с тем лишь различием, что составленна€ из кирпичей лини€ на графике Ђренкої продолжает строитьс€ в направ≠лении предыдущего ценового движени€, только если цены измен€ют≠с€ на определенную минимальную величину (цену клетки). ¬се кирпичи имеют одинаковый размер. “ак на графике Ђренкої с ценой клетки 5 пунктов увеличение цены на 20 пунктов изображают в виде четырех кирпичей высотой 5 пунктов.

¬ —Ўј графики Ђренкої стали известны благодар€ —тивену Ќисону после публикации его книги Ђ«а гранью свечейї (Beyond Candlesticks.).

»Ќ“≈–ѕ–≈“ј÷»я

ќсновным сигналом разворота тенденции служит по€вление нового бе≠лого или черного кирпича. Ќовый белый кирпич означает начало но≠вой восход€щей тенденции, а новый черный Ч новой нисход€щей тенденции.  ак и другие системы следовани€ за тенденцией, графики Ђренкої иногда выдают ложные сигналы, если тенденци€ оказываетс€ непродолжительной. ѕри этом они сохран€ют основное достоинство таких систем Ч позвол€ют охватить основную часть любой значитель≠ной тенденции.

ѕоскольку графики Ђренкої выдел€ют господствующую тенденцию, от≠сеива€ незначительные ценовые изменени€, они также полезны дл€ определени€ уровней поддержки и сопротивлени€.

 

ѕ–»ћ≈–

Ќа следующем рисунке показаны классический столбиковый график курса акций Intel и график Ђренкої с ценой клетки 2,5 пункта. —трелка≠ми Ђпокупкаї и Ђпродажаї на обоих графиках отмечены моменты раз≠воротов тенденции на графике Ђренкої.  ак видите, хот€ сигналы и по≠ступали с некоторым запаздыванием, они действительно обеспечивали торговлю в направлении основной тенденции.

 

–ј—„≈“

√рафики Ђренкої стро€тс€ только на основании цен закрыти€. ÷ена клетки, соответствующа€ отражаемому на графике минимальному из≠менению цен, устанавливаетс€ пользователем.

ѕри построении Ђренкої сегодн€шн€€ цена закрыти€ сравниваетс€ с мак≠симумом и минимумом предыдущего кирпича (белого или черного).

Ј ≈сли цена закрыти€ выше максимума предыдущего кирпича, по меньшей мере, на величину цены клетки, то на график наноситс€ один или несколь≠ко белых кирпичей. ¬ысота этих кирпичей всегда равна цене клетки.

Ј ≈сли цена закрыти€ ниже минимума предыдущего кирпича, по меньшей мере, на величину цены клетки, то на график наноситс€ один или несколь≠ко черных кирпичей. ¬ысота кирпичей всегда равна цене клетки.

 

≈сли цена измен€етс€ на величину, превышающую цену клетки, но не≠достаточную дл€ построени€ двух новых кирпичей, то строитс€ только один новый кирпич. “ак, если на графике Ђренкої с ценой клетки 2 пунк≠та цены поднимутс€ от 100 до 103, то будет построен только один белый кирпич, что соответствует изменению от 100 до 102. ќставша€с€ часть движени€ Ч от 102 до 103 Ч отражени€ на графике Ђренкої не получит.


–ќ—“ј/ѕјƒ≈Ќ»я  ќЁ‘‘»÷»≈Ќ“

(ADVANCE/DECLINE RATIO)

ќѕ–≈ƒ≈Ћ≈Ќ»≈

 оэффициент роста/падени€ (A/D Ratio) показывает соотношение меж≠ду выросшими и упавшими в цене акци€ми и рассчитываетс€ путем делени€ числа первых на число вторых.

»Ќ“≈–ѕ–≈“ј÷»я

 оэффициент ј/D схож с индикатором разности растущих и падающих акций (см. стр. 153). ќба они €вл€ютс€ показател€ми ширины рынка. Ќо индикатор разности Ч это разность между количеством растущих и падающих акций, а коэффициент A/D Ч их отношение. ѕреимущество коэффициента в том, что он остаетс€ посто€нным, независимо от коли≠чества акций, обращающихс€ на Ќьюйоркской фондовой биржи (оно посто€нно увеличиваетс€).

„асто скольз€щее среднее коэффициента A/D используетс€ в качестве индикатора перекупленности/перепроданности рынка. „ем оно выше, тем "чрезмернее" рост цен и тем веро€тнее корректирующий спад. ѕо аналогии, низкие значени€ скольз€щего среднего указывают на перепроданность рынка и на веро€тность технического подъема.

ќднако следует учитывать, что рынок, кажущийс€ сильно перекуплен≠ным или перепроданным, может оставатьс€ таковым довольно долго. ѕоэтому прежде чем действовать по сигналам индикаторов перекупленности/перепроданности, разумно дождатьс€, когда сами цены под≠тверд€т ваш прогноз о предсто€щих изменени€х.

 олебани€ дневных значений коэффициента A/D обычно сглаживают≠с€ с помощью скольз€щего среднего.

ѕ–»ћ≈–

Ќа следующем рисунке представлены графики индекса S&P 500 и 15дневного скольз€щего среднего коэффициента A/D.  ак видно из примера, цены обычно падали после вхождени€ в область перекупленности Ч выше 1,25 (стрелки Ђпродажаї) Ч и возрастали после попадани€ в область перепроданноеЩ Ч ниже 0,90 (стрелки Ђпокупкаї).

–ј—„≈“

 оэффициент A/D рассчитываетс€ путем делени€ числа подорожав≠ших за данный день акций на число подешевевших:

“аблица 11 демонстрирует расчет коэффициента A/D.

 


–ќ—“ј/ѕјƒ≈Ќ»я Ћ»Ќ»я

(ADVANCE/DECLINE LINE)

ќѕ–≈ƒ≈Ћ≈Ќ»≈

Ћини€ роста/падени€ (A/D Line) Ч это, без сомнени€, наиболее распро≠страненный показатель ширины рынка. ќна представл€ет собой на≠растающую сумму значений индикатора разности растущих и падающих акций (см. стр. 153). »спользование линии роста/падени€ в анализе рыночных индексов (таких как промышленный индекс ƒоуƒжонса, индекс S&– 500 и др.) доказало ее высокую эффективность как индикатора силы рынка акций.

»Ќ“≈–ѕ–≈“ј÷»я

Ћини€ A/D примен€етс€ дл€ определени€ силы рынка в целом.  огда число растущих акций превышает число падающих, лини€ A/D возра≠стает (и наоборот).

ѕо мнению многих инвесторов, лини€ A/D отражает силу рынка точнее, чем более широко используемые индексы Ч такие как промышленный индекс ƒоуƒжонса (DJIA) или индекс S&P 500. Ќаблюдени€ за тенденци≠ей линии A/D позвол€ют определить, растет или падает рынок, насколь≠ко устойчива его текуща€ тенденци€ и как долго она продолжаетс€.

ƒругой способ использовани€ линии A/D состоит в поиске расхожде≠ний (см. стр. 30) между ней и DJIA (или другим подобным индексом). Ќапример, надежным сигналом скорого окончани€ бычьего рынка слу≠жит ситуаци€, при которой лини€ A/D начинает поворачивать вниз, в то врем€ как DJIA продолжает движение к новым максимумам. »сто≠ри€ рынка показывает, что если между DJIA и линией A/D образуетс€ расхождение, происходит коррекци€ ќЋј в направлении движени€ ли≠нии A/D.

¬заимосв€зь между линией A/D и DJIA часто представл€ют через сле≠дующую военную аналогию: когда генералы пытаютс€ вести за собой войска (DJIA берет все новые высоты), а те отказываютс€ следовать за ними (лини€ A/D не может достичь новых максимумов), это грозит поражением.

 

ѕ–»ћ≈–

Ќа следующем рисунке представлены DJIA и лини€ A/D. 12 мес€цев DJIA рос, устанавлива€ новые абсолютные рекорды, что закончилось известным обвалом рынка в 1987 году. ¬ тот же период линии A/D не удавалось достичь новых максимумов. ƒанный тип расхождени€, Ч когда генералы пытаютс€ вести за собой войска, а те не подчин€ютс€, Ч обычно приводит к отступлению разбитых генералов, что и произош≠ло в окт€бре 1987 года.

–ј—„≈“

Ћини€ A/D рассчитываетс€ путем вычитани€ общего числа подеше≠вевших за данный день акций из общего числа подорожавших акций с последующим прибавлением этой разности к накопленному значению.

“аблица 12 демонстрирует расчет линии A/D.

 

ѕоскольку отсчет линии A/D начинаетс€ с нул€, ее численное значе≠ние не важно. ¬ажны лишь наклон и форма линии A/D.


— ќЋ№«яў»≈ —–≈ƒЌ»≈

(MOVING AVERAGES)

ќѕ–≈ƒ≈Ћ≈Ќ»≈

—кольз€щее среднее показывает среднее значение цены бумаги за не≠который период времени. ѕри расчете скольз€щего среднего произво≠дитс€ математическое усреднение цены бумаги за данный период. ѕо мере изменени€ цены ее среднее значение либо растет, либо падает.

—уществует п€ть распространенных типов скольз€щих средних: про≠стое (его также называют арифметическим), экспоненциальное, треу≠гольное, переменное и взвешенное. —кольз€щие средние можно рассчитывать дл€ любого последовательного набора данных, включа€ цены открыти€ и закрыти€, максимальную и минимальную цены, объем торгов или значени€ других индикаторов. Ќередко используют≠с€ и скольз€щие средние самих скольз€щих средних.

≈динственное, чем скольз€щие средние разных типов существенно от≠личаютс€ друг от друга, Ч это разные весовые коэффициенты, кото≠рые присваиваютс€ последним данным. ¬ случае простого скольз€щего среднего все цены рассматриваемого периода имеют равный вес. Ёкс≠поненциальные и взвешенные скольз€щие средние делают более весо≠мыми последние цены. “реугольные скольз€щие средние придают больший вес ценам в середине периода. », наконец, переменные сколь≠з€щие средние измен€ют весовые коэффициенты в зависимости от волатильности цен.

»Ќ“≈–ѕ–≈“ј÷»я

—амый распространенный метод интерпретации скольз€щего средне≠го цены состоит в сопоставлении его динамики с динамикой самой цены.  огда цена бумаги поднимаетс€ выше своего скольз€щего сред≠него, возникает сигнал к покупке, а когда она опускаетс€ ниже своего скольз€щего среднего Ч сигнал к продаже.

Ќиже приводитс€ график промышленного индекса ƒоуƒжонса за пери≠од c 1970 по 1993год его 15мес€чное простое скольз€щее среднее. —трел≠ками Ђпокупкаї отмечены точки, где индекс закрывалс€ выше скольз€щего среднего, а стрелками Ђпродажаї Ч точки, где он закрывалс€ ниже.

 

ƒанна€ система торговли с помощью скольз€щего среднего вовсе не предназначена обеспечить вхождение в рынок строго в его низшей точ≠ке, а выход Ч строго на вершине. ќна позвол€ет действовать в соответ≠ствии с текущей тенденцией: покупать вскоре после того, как цены достигли основани€, и продавать вскоре после образовани€ вершины.

¬ажнейший параметр скольз€щего среднего Ч количество временных пе≠риодов, по которому осуществл€етс€ усреднение. «адним числом легко определить наиболее подход€щее скольз€щее среднее (например, с помо≠щью компьютера автор вычислил, что оптимальный период расчета скольз€щего среднего дл€ предыдущего графика составл€ет 43 мес€ца). ¬есь вопрос в том, как найти скольз€щее среднее, способное обеспечить устойчивую прибыльность. Ќаиболее распространено 39недельное (200дневное) скольз€щее среднее. ќно зарекомендовало себ€ как превосход≠ный индикатор основных (долгосрочных) рыночных циклов.

ƒлина скольз€щего среднего должна соответствовать длительности ры≠ночного цикла, на который ориентируетс€ аналитик. [—м.“абл.13].   примеру, если в динамике ценной бумаги наблюдаетс€ цикличность с периодом 40 дней от пика до пика, то идеальной длиной скольз€щего среднего будет 21 день. Ёто значение определ€етс€ по формуле:

 

ƒневное скольз€щее среднее можно преобразовать в недельное. ƒл€ этого число дней в периоде скольз€щего среднего дел€т на 5 (напр., 200дневное скольз€щее среднее практически равнозначно 40недельному скольз€щему среднему). ƒл€ преобразовани€ дневного скольз€щего среднего в мес€чное число дней следует разделить на 21 (напр., 200дневное скольз€щее среднее приблизительно соот≠ветствует 9мес€чному скольз€щему среднему, так как в мес€це при≠мерно 21 торговый день).

—кольз€щие средние могут примен€тьс€ также и к индикаторам. ѕри этом интерпретаци€ скольз€щих средних индикаторов аналогична ин≠терпретации ценовых скольз€щих средних: если индикатор поднима≠етс€ выше своего скольз€щего среднего Ч значит восход€щее движение индикатора продолжитс€: если индикатор опускаетс€ ниже скольз€ще≠го среднего, это означает продолжение его нисход€щего движени€.

ƒл€ анализа, основанного на пересечени€х скольз€щего среднего, осо≠бенно хорошо подход€т такие индикаторы, как ћј—D, Rќ—, индикатор темпа и стохастический осцилл€тор.

Ќекоторые индикаторы Ч например, короткий стохастический осцилл€≠тор, колеблютс€ настолько беспор€дочно, что подчас трудно вы€вить их реальную тенденцию. ¬ этом случае следует анализировать не сам инди≠катор, а его скольз€щее среднее, что позволит за хаотичными дневными колебани€ми разгл€деть общую тенденцию в поведении индикатора.

 

 оличество ложных сигналов у таких осцилл€торов, как 12дневный Rќ—, стохастический осцилл€тор или  81 можно уменьшить с помо≠щью короткого скольз€щего среднего (с периодом 210 дней) Чхот€ и за счет небольшого запаздывани€ сигналов. Ќапример, вместо того, чтобы продавать при падении стохастического осцилл€тора ниже 80, можно осуществить эту операцию только тогда, когда ниже 80 опустит≠с€ его 5периодное скольз€щее среднее.

ѕ–»ћ≈–

Ќа следующем рисунке представлены графики курса акций Lincoln National и 39недельного экспоненциального скольз€щего среднего. ’от€ скольз€щее среднее не улавливает непосредственно моменты разворота, оно очень хорошо показывает общее направление ценовой тенденции.

–ј—„≈“

Ќиже объ€сн€ютс€ различные методы расчета скольз€щих средних.

 

ѕ–ќ—“ќ≈ — ќЋ№«яў≈≈ —–≈ƒЌ≈≈ (Simple moving average)

ѕростое, или арифметическое, скольз€щее среднее рассчитываетс€ пу≠тем суммировани€ цен закрыти€ бумаги за определенное число еди≠ничных периодов (напр., 12 дней) с последующим делением суммы на число периодов. ¬ результате получаетс€ средн€€ цена бумаги за дан≠ный временной интервал. ѕростое скольз€щее среднее присваивает равный вес ценам каждого из дней.

Ќапример, чтобы рассчитать 21 дневное скольз€щее среднее курса ак≠ций 1¬ћ, следует сначала суммировать цены закрыти€ 1¬ћ за после≠дний 21 день, а затем разделить полученную сумму на 21 Ч это и будет средней ценой 1¬ћ за последний 21 день. Ќанесите полученное сред≠нее значение на график. Ќа следующий день повторите операцию: сло≠жите цены закрыти€ за предыдущий 21 день, разделите полученную сумму на 21 и нанесите полученное значение на график.

где пЧ число единичных периодов.

 

Ё —ѕќЌ≈Ќ÷»јЋ№Ќќ≈ — ќЋ№«яў≈≈ —–≈ƒЌ≈≈ (Exponential moving average)

Ёкспоненциальное, или экспоненциально сглаженное, скольз€щее среднее определ€етс€ путем добавлени€ к вчерашнему значению сколь≠з€щего среднего определенной доли сегодн€шней цены закрыти€. ¬ случае экспоненциальных скольз€щих средних больший вес имеют последние цены закрыти€.

“ак, чтобы вычислить 9%ное экспоненциальное скольз€щее среднее курса акций I¬ћ, сегодн€шнюю цену закрыти€ умножают на 9% и при≠бавл€ют полученную величину к вчерашнему значению скольз€щего среднего, умноженному на 91% (100% Ч 9% = 91%):

(—егодн€шн€€ цена закрыти€ х 0,09) +(вчерашнее скольз€щее среднее х 0.91).

 

ѕоскольку дл€ большинства инвесторов привычнее оперировать периодами, а не процентами, процентные значени€ можно преобразовать в соответствующее число дней. Ќапример, 9%ное скольз€щее среди соответствует 21,2периодному (округл€емому до 21) экспоненциальному скольз€щему среднему.

ѕреобразование процентов в периоды производитс€ по формуле:

— ее помощью легко проверить, что 9%ное скольз€щее среднее экви≠валентно 21дневному экспоненциальному скольз€щему среднему:

‘ормула дл€ обратного преобразовани€ такова:

— ее помощью также легко определить, что 21 дневное экспоненциаль≠ное скольз€щее среднее эквивалентно 9%ному скольз€щему среднему:

 

“–≈”√ќЋ№Ќќ≈ — ќЋ№«яў≈≈ —–≈ƒЌ≈≈ (Triangular moving average)

¬ треугольных скольз€щих средних основной вес приходитс€ на среднюю часть ценового р€да. ‘актически, они представл€ют собой дважды сгла≠женные простые скольз€щие средние. ƒлина простых скольз€щих сред≠них зависит от четности или нечетности выбранного числа периодов.

Ќиже описаны операции дл€ расчета 12периодного треугольного скольз€щего среднего.

 

1.   числу периодов скольз€щего среднего добавьте 1 (т.е. 12плюс 1 равно13).

2. —умму, полученную по п. 1, разделите на 2 (т.е. 13 разделить на 2 равно 6,5).

3. ≈сли результат по п.2 Ч число дробное, округлите его до целого (т.е. 6,5 округл€етс€ до 7).

4. –ассчитайте простое скольз€щее среднее цен закрыти€ с числом пери≠одов, полученным по п.« (т.е. 7периодное простое скольз€щее среднее).

5. ¬новь использу€ значение, полученное по п.« (т. е. 7), рассчитайте про≠стое скольз€щее среднее скольз€щего среднего, рассчитанного по п. 4.

 

ѕ≈–≈ћ≈ЌЌќ≈ — ќЋ№«яў≈≈ —–≈ƒЌ≈≈ (Variable moving average)

ѕеременное скольз€щее среднее Ч это экспоненциальное скольз€щеe среднее, в котором параметр сглаживани€, определ€емый в процентах регулируетс€ автоматически, в зависимости от волатильности ценовых данных. „ем она выше, тем чувствительнее посто€нна€ сглаживани€ используема€ дл€ расчета скольз€щего среднего. „увствительность повышаетс€ за счет присваивани€ большего веса текущим данным.

Ѕольшинство методов расчета скольз€щих средних не в состо€нии сделать их в равной степени эффективными дл€ торговли как на рынке с €рко выраженной тенденцией, так и в услови€х торгового коридора.  огда цены наход€тс€ в торговом коридоре (колеблютс€ в узком горизонтальном диапазоне), короткие скольз€щие средние обычно дают множество ложных сигналов. ≈сли же рынок движетс€ направленно (цены растут или падают в течение длительного времени) длинные скольз€щие средние с запозданием реагируют на развороты тенденции. ѕутем автоматической подстройки посто€нной сглаживани€ переменное скольз€щее среднее корректирует сбо! чувствительность, что повышает его эффективность дл€ обоих этапов рынка.

ѕеременное скольз€щее среднее рассчитываетс€ следующим образом

(0,078(VR) х цена закрыти€) + (1 Ч 0,078(VR) х вчерашнее скольз€ща среднее),

 

где VRЧ коэффициент волатильности (Volatility Ratio).

ƒл€ выведени€ коэффициента волатильности используютс€ различные индикаторы. я беру отношение индикатора VHF (см. стр. 51) к его ве≠личине 12 периодов назад. „ем это отношение выше, тем €рче выра≠жена тенденци€ и тем выше чувствительность скольз€щего среднего.

ѕон€тие переменного скольз€щего среднего ввел “ушар „анд (Tushar Chande) в мартовском номере журнала Technical Analysis of Stocks and Commodities от 1992 г.

 

¬«¬≈Ў≈ЌЌќ≈ — ќЋ№«яў≈≈ —–≈ƒЌ≈≈ (Weighted moving average)

¬о взвешенном скольз€щем среднем последним данным присваиваетс€ больший вес, а более ранним Ч меньший. ¬звешенное скольз€щее сред≠нее рассчитываетс€ путем умножени€ каждой из цен закрыти€ в рас≠сматриваемом р€ду на определенный весовой коэффициент. ¬ таблице 14 показан расчет 5дневного взвешенного скольз€щего среднего.

 

“јЅЋ»÷ј 14

 

«начение весового коэффициента определ€етс€ количеством дней в пе≠риоде расчета скольз€щего среднего. ¬ приведенном выше примере вес первого дн€ равен 1,0, а вес последнего дн€ Ч 5,0. “аким образом, сегод≠н€шн€€ цена закрыти€ в 5 раз весомее цены закрыти€ 5 дней назад.

Ќа следующем рисунке представлены 25дневные скольз€щие средние различных типов: простое, экспоненциальное, взвешенное, треуголь≠ное и переменное.






ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-11-05; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 386 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

„то разум человека может постигнуть и во что он может поверить, того он способен достичь © Ќаполеон ’илл
==> читать все изречени€...

1668 - | 1542 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.065 с.