Вступление

из "Технический анализ фьючерсных рынков "

При анализе этих данных исходят из того, что крупные трейдеры представляют так называемые умные деньги . Считается, что мелкие трейдеры менее информированы и не так опытны в заключении сделок, как крупные. Далее предполагается, что с приобретением опыта мелкие трейдеры переходят в ряды крупных. Также считается, что крупный трейдер, совершивший ошибки, тут же возвращается в разряд мелких. [c.177]
Такой анализ уже давно проводится техническими аналитиками на рынках ценных бумаг. Как принято считать, специалисты по ценным бумагам прекрасно знают рынок и всегда принимают верные решения. Поэтому за их деятельностью внимательно наблюдают. И, наоборот, случайные игроки (то есть неспециалисты, которых иногда называют чайниками ) почти всегда оценивают ситуацию на рынке неправильно. [c.178]
Исследования, проведенные на фьючерсных рынках, показывают, что из трех категорий участников рынка наиболее точные решения принимаются крупными хеджерами. Затем идут крупные спекулянты и завершают группу мелкие трейдеры (см. рис. 7.14). [c.178]
Лучший способ использования статистических данных -просто подражать действиям умных денег (то есть удачливых трейдеров) и стараться избегать того, что делают их менее удачливые коллеги. На рис. 7.14 представлен пример таблицы Отчета по обязательствам трейдеров , которые публикует агенство СКВ. Обратите внимание, что таблица вертикально разбита на три общие колонки - соответственно с тремя категориями участников рынка. Каждая из общих колонок разделена, в свою очередь, на четыре узких % по длинным позициям , % по коротким позициям , % нетто-позиции и % прироста/убыли (изменение в процентах по сравнению с показателем предыдущего месяца, обозначенное значком дельта ). На таблице, к примеру, отражена ситуация, сложившаяся на рынке скота на 31-е декабря 1984 года, где крупные хеджеры имеют 14% длинных и 43% коротких позиций. Показатель - 29 в третьей колонке означает, что чистая доля коротких позиций в этой категории участников рынка скота составляет 29% (43% - 14%). Показатель - 2 в четвертой колонке означает, что чистая доля коротких позиций выросла на 2% по сравнению с предыдущим месяцем. [c.178]
Под таблицей находится краткое пояснение по тому, как пользоваться таблицей. [c.178]
Обратите внимание на предупреждение, что суммарное значение всех позиций не всегда равно 100%. Дело в том, что в таблице не учитывается статистика межрыночных спрэдов. Так, суммируя длинные позиции по всем категориям - 14% в категории крупных хеджеров, 19% -крупных спекулянтов и 62% - мелких трейдеров мы получаем 95%. Таким образом, на долю межрыночных спрэдов приходятся оставшиеся 5%. [c.179]
Результаты исследований, проведенных агенством RB показали, что хотя у обеих категорий крупных трейдеров результаты оказались наиболее высокими, крупные хеджеры все-таки превзошли крупных спекулянтов. Наихудшие показатели были у мелких трейдеров. [c.179]
На рис. 7.15 приводятся примеры графиков, используемых агенством RB в анализе сезонных предпочтений трех категорий участников рынка (заимствованы нами из цитируемой статьи). Метод исследования сводился к сравнению показателей, приведенных в таблице, с сезонной нормой, представленной на графиках. Вернемся к последнему отчету и попробуем сделать некоторые выводы. [c.179]
Рассказав об объеме и открытом интересе, мы завершили рассмотрение значительной части темы технического анализа товарных фьючерсных рынков. Мы рассмотрели теоретические основы технического анализа, описали многие из его основных элементов, рассказали о принципах и правилах построения и интерпретации графиков и ценовых моделей. Мы также подробно исследовали три источника технических данных, на которых основано изучение рынка - показатели цены, объема и открытого интереса. [c.183]
Как мы уже сказали, большинство трейдеров уделяют основное внимание краткосрочной динамике рынка и полагаются в своем анализе преимущественно на дневные графики. В результате, многие из них не используют при этом такие полезные инструменты графического анализа цен, как недельные и месячные графики непрерывного развития, применяемые для прогнозирования тенденций в более долгосрочном плане. Ценность графиков такого типа не ограничивается анализом отдельных рынков. Подобные долгосрочные графики также чрезвычайно полезны при изучении показателей общих индексов товарных рынков и индексов различных групп рынков. [c.184]

Вернуться к основной статье