ПРИМЕРЫ ДНЕВНЫХ ДАННЫХ

ПРИМЕРЫ ДНЕВНЫХ ДАННЫХ  [c.298]

Доплаты за работу в праздничные дни исчисляют путем умножения числа праздничных дней в году на число смен работы нефтебазы и на удвоенную дневную ставку рабочих, занятых в праздничные дни. Пример расчета дан в табл. 73.  [c.145]


Пик Р 09 — единственное исключение, не идентифицированное парой дней временных целей Фибоначчи, и все же этот результат не удивляет. Движение цены между пиком Р 07 и впадиной V 08 не имеет колебания, соответствующего требованиям к размерам колебаний. Пик Р 09 пример редких случаев, когда на недельной основе разворот тренда пропущен, хотя важный пик легко улавливается на дневных данных.  [c.203]

Для статистики, а следовательно, и для нашего понимания, фундаментальным является понятие выборки — извлечения образца данных из некоей обширной, абстрактно определимой популяции. Основная идея статистического анализа состоит в том, чтобы использовать выборку для получения заключения о популяции данных. При работе с торговыми моделями под популяцией обычно понимается вся совокупность данных (прошлых, настоящих и будущих) для определенного рыночного инструмента (например, все 5-минутные штрихи на все фьючерсы S P 500), все сделки (прошлые, настоящие и будущие), совершенные данной системой или по данному инструменту, а также все прибыли — годовые, месячные и даже дневные. Например, все квартальные прибыли IBM — пример популяции данных. Выборка может представлять собой специфические исторические данные, используемые при разработке или тестировании системы, данные о проведенных сделках или о месячной прибыли, принесенной этими сделками.  [c.71]


Прежде чем завершить рассмотрение этих примеров, обратим внимание на еще один сценарий, при котором повышенная подразумеваемая волатильность возникает с той или иной частотой. Когда в течение некоторого периода времени акция предмет слухов, ее опционы часто становятся довольно активными, повышая тем самым 20-дневный средний объем. Таким образом, акции становится все труднее и труднее оказаться в списке высокого объема, поскольку она не может удвоить уже повышенный к этому времени объем. В подобной ситуации высокая подразумеваемая волатильность — единственный ключ, раскрывающий двери к факту, что акция может все еще быть горячей . Следующий пример поясняет данную ситуацию.  [c.166]

В качестве примера ряда, траектория которого похожа на реализацию процесса белого шума, можно указать, например, на ряд, образованный значениями темпов изменения (прироста) индекса Доу-Джонса в течение 1984 года (дневные данные). График этого ряда имеет вид  [c.16]

Пример расчета исходных данных и составления плана-графика строительства скважин. Расчеты, проведенные по формуле, показывают, что для выполнения государственного заказа по добыче нефти необходимо построить и ввести в эксплуатацию 28 скважин. Их проектная глубина по групповому проекту 1500 м. Расчетный плановый объем бурения 42000 м. Проведено нормирование работ по этапам цикла, которое показало, что трудоемкость строительно-монтажных работ составляет 332 чел.-ч, а разработки и демонтажа буровой - 183 чел-ч, среднегодовое увеличение трудоемкости вследствие усложнения производства работ в осенне-зимний период (3,5% от предыдущих затрат) - 19 чел.-ч. Работу планируется выполнять бригадой из 12 человек при 5-дневной неделе в одну смену. Следовательно, календарная продолжительность вышкомонтажных работ  [c.51]

В среднем 80% продукции предприятие реализует с отсрочкой платежа, а 20% — за наличный расчет. Как правило, предприятие предоставляет своим контрагентам 30-дневный кредит на льготных условиях (для простоты вычислений размером льготы в данном примере пренебрегаем). Статистика показывает, что 70% платежей оплачиваются контрагентами вовремя, т. е. в течение предоставленного для оплаты месяца, остальные 30% оплачиваются в течение следующего месяца.  [c.226]


Ранее в этой главе вы столкнулись с понятием ожидаемых величин. Примеры, приведенные в разделе 2.6, включали использование простого распределения вероятностей, основанного на оценке предыдущих значений. Например, в таблице приведены данные по дневному объему продаж компании за последние 50 дней  [c.76]

Если банк большой и хорошо известный (а большая часть банков, акцептующих счета, таковыми и являются), то данный документ по моменту акцептования высоко ликвидный. В результате трассант, или экспортер, может и не держать этот вексель у себя в течение соответствующего срока, а может продавать его на рынке. К примеру, 90-дневный вексель на сумму 10 000 дол. акцептован хорошо известным банком. Ставка процента на рынке 90-дневных банковских акцептов, скажем, 8%. Трассант может продать этот вексель инвестору за 9800 дол. (10 000 дол. — [10 000 дол. х 0,08 (90/360)]). По окончании 90-дневного срока инвестор представит этот акцепт банку ни оплату и получит 10 000 дол. Таким образом, существование сильного вторичного рынка банковских акцептов упростило международную торговлю, обеспечив экспортера достаточной ликвид- ностью.  [c.754]

Таким образом, средний дневной заработок в данном примере составит  [c.290]

Как пример, я предлагаю табличные данные на рисунке 15.2, где дан результат использования входа при пробитии 14-дневного канала на рынке бондов и выхода на уровне самого низкого минимума последних 12 дней на S P. Мы будем использовать бонды для открытия длинных позиций и защищать себя с помощью ценовых данных S P.  [c.275]

Таким образом, вы получаете положительное математическое ожидание, но на основе билета за 1,50 доллара, а не за 2 доллара. Та же аналогия применима и к опционам, позиция по которым в настоящий момент немного убыточна, но имеет положительное математическое ожидание на основе новой цены. Вы должны использовать другое оптимальное f для новой цены, регулируя текущую позицию (если это необходимо), и закрывать ее, исходя из новой оптимальной даты выхода. Таким образом, вы используете последнюю ценовую информацию о базовом инструменте, что иногда может заставить вас удерживать позицию до истечения срока опциона. Возможность получения положительного математического ожидания при работе с опционами, которые теоретически справедливо оценены, сначала может показаться парадоксом или просто шарлатанством. Мы знаем, что теоретические цены опционов, найденные с помощью моделей, не позволяют получить положительное математическое ожидание (арифметическое) ни покупателю, ни продавцу. Модели теоретически справедливы с поправкой если удерживаются до истечения срока . Именно эта отсутствующая поправка позволяет опциону быть справедливо оцененным согласно моделям и все-таки иметь положительное ожидание. Помните, что цена опциона уменьшается со скоростью квадратного корня времени, оставшегося до истечения срока. Таким образом, после первого дня покупки опциона его премия должна упасть в меньшей степени, чем в последующие дни. Рассмотрим уравнения (5.17а) и (5.176) для цен, соответствующих смещению на 4- X и - X стандартных величин по истечении времени Т. Окно цен каждый день расширяется, но все медленнее и медленнее, в первый день скорость расширения максимальна. Таким образом, в первый день падение премии по опциону будет минимальным, а окно X стандартных отклонений будет расширяться быстрее всего. Чем меньше времени пройдет, тем с большей вероятностью мы будем иметь положительное ожидание по длинной позиции опциона, и чем шире окно X стандартных отклонений, тем вероятнее, что мы будем иметь положительное ожидание, так как убыток ограничен ценой опциона, а возможная прибыль не ограничена. Между окном X стандартных отклонений, которое с каждым днем становится все шире и шире (хотя со все более медленной скоростью), и премией опциона (падение которой с каждым днем происходит все быстрее и быстрее) происходит перетягивание каната . В первый день математическое ожидание максимально, хотя оно может и не быть положительным. Другими словами, математическое ожидание (арифметическое и геометрическое) самое большое после того, как вы продержали опцион 1 день (оно в действительности самое большое в тот момент, когда вы приобретаете опцион, и далее постепенно понижается, но мы рассматриваем дискретные величины). Каждый последующий день ожидание понижается, но все медленнее и медленнее. Следующая таблица иллюстрирует понижение ожидания по длинной позиции опциона. Этот пример уже упоминался в данной главе. Колл-опцион имеет цену исполнения 100, базовый инструмент стоит также 100 дата истечения — 911220. Волатильность составляет 20%, а сегодняшняя дата 911104. Мы используем формулу товарных опционов Блэка (Н определяется из уравнения (5.07), R = 5%) и 260,8875-дневный год. Возьмем 8 стандартных отклонений для расчета оптимального f, а минимальный шаг тика примем равным 0,1.  [c.171]

Проиллюстрируем вышесказанное на следующем примере. Пусть цена исполнения колл-опциона равна 100 и он истекает 911120, цена базового инструмента равна также 100. Волатильность составляет 20%, а сегодняшняя дата 911104. Мы будем использовать формулу товарных опционов Блэка (Н находим из уравнения (5.07), R = 5%) и 260,8875-дневный год. Для 8 стандартных отклонений рассчитаем оптимальные (чтобы соответствовать прошлым таблицам, которые не учитывают тренд по базовому инструменту), и используем минимальное приращение тика 0,1. В данном случае мы будем учитывать тренд, при котором цена базового инструмента растет на 0,01 пункта (одну десятую тика) в день  [c.175]

Другая вредоносная идея — это временное взвешивание дополнения средств на счете и частичного их изъятия. Временное взвешивание широко практикуется в сфере управления капиталами, несмотря на то, что из-за свойственной ему недооценки фактических итогов, оно действует против менеджеров. Обычно при временном взвешивании требуется, чтобы итоги вычислялись как функция от количества дней за период (как правило, за месяц), в течение которых деньги были доступны. То есть если некто открывает счет на шестнадцатый день 30-дневного месяца, то деньги будут доступны для менеджера половину (0,5) этого месяца. Итоги по данному счету за весь месяц будут далее умножены на 2. Так, если в том месяце по данному счету был получен доход в 10%, то в качестве итога будет показано 20%. Аналогично, при потере 10% будет показана итоговая потеря 20%. Пусть прямолинейная экстраполяция и довольно надуманна, она должна применяться здесь не в аддитивном, а в мультипликативном смысле. Другими словами, доход в 10% нашего примера, будучи экстраполирован на оставшуюся часть месяца, должен бы составить 1,1 1,1 = 1,21, или 21% дохода. Аналогичным образом, потеря в 10% в данном случае должна бы представляться, как 0,9 0,9 = 0,81, или потерю в 19% за месяц.  [c.93]

Практическое применение этой формулы до сих пор давало достаточно высокие результаты, поскольку она позволяла устанавливать реалистичные параметры для динамики цен последующего дня. Тем не менее я не могу гарантировать, что данная формула и дальше будет работать так же эффективно. В таблице 9.1 показаны примеры прогнозирования дневного диапазона цен мартовского контракта 1994 года на сою.  [c.135]

Рассмотрите Рисунок 7-4 и представьте себе простую систему, где вы открывали бы длинную позицию, когда цена поднимается выше МА на закрытии, и короткую, если цена опускается ниже А 4 на закрытии. Я изобразил несмещенную 12-дневную простую МА, потому что, как правило, именно ее используют многие трейдеры. Для данного примера отобраны два сигнала на покупку.  [c.116]

Программа позволяет также вводить самые разнообразные идентифицирующие символы по вашему усмотрению для индикации Происхождения каждого данного Номера Реакции. "D" может использоваться для обозначения дневного Номера Реакции, "М" - для главной точки. Некоторые Номера Реакции существеннее других, поэтому возможность введения после Номера Реакции разъясняющих букв обладает высокой аналитической ценностью. В нашем идеализированном примере после Реакции 2 стоит " ", указывая на главенство данного Номера Реакции, а после Реакции 1 находится обозначение "Т", говоря нам, что это - толчок. Программное обеспечение автоматически привязывает эти символы к соответствующим Фиб-узлам.  [c.185]

Просмотрите эти графики и обратите внимание на огромное количество содержащихся на них данных, которые полностью отсутствуют на дневных графиках. На дневных графиках нет почти 80% информации о ценах, которая имеется на недельных графиках за пять лет, и 95% информации, имеющейся на месячных графиках за 20 лет. Хочется надеяться, что эти примеры помогут читателю понять ценность включения в анализ рынка данных, полученных за длительный период времени.  [c.193]

Я дам Вам идею и приведу пример. Представим, Вы строите график, который начинается за час и пятнадцать минут до закрытия рынка. Это оправданно, так как наиболее важные данные находятся именно в этой последней части торгового дня. Мы назовем это открытием вашего следующего дневного графика.  [c.49]

Рассмотрим реальный пример. На дневном графике немецкой марки (см. рис. 9—15) виден четкий среднесрочный бычий канал. Торговля вдоль этого канала является наиболее безопасной. Но наступает момент, когда анализ данного графика может привести вас к большим ошибкам. Мы не видим на нем долгосрочного канала. Поэтому необходимо рассмотреть недельный график (см. рис. 9—16). На этом графике можно заметить, что наш среднесрочный канал, который мы видим на дневном графике, подходит к линии сопротивления, определенной многолетним  [c.193]

Приведу пример одной из простейших торговых систем, следующих за трендом. Несмотря на простоту, она способна оказаться весьма прибыльной. Я опишу ее работу с применением терминологии дневной торговли, то есть, считая, что минимальный рассматриваемый нами временной интервал равен одному дню. Сразу хотелось бы заметить, что данная торговая система может успешно использоваться и для внутридневной торговли, что потребует от клиента меньшего стартового капитала, а также подтвердит доступность биз-  [c.208]

Причина в том, что все инвесторы, долгосрочные и краткосрочные, в данном случае испытывают одинаковые чувства. Правило относится и к наблюдению Доу, что прорыв из узкого ценового интервала подает важный трендовый сигнал. Давайте рассмотрим пример с золотом. График на Рисунке 29 снова показывает последовательность с горизонтом, который немного протяженней, чем в ранее приведенных примерах, а также скользящие средние 20- и 50-дневные. Средние частично совпадали с февраля до июля, когда возник сигнал к покупке, доказав потом свою эффективность. Когда позже, в октябре, произошла встречная реакция, она не спровоцировала возникновение "мертвого креста" и, таким образом, доказала свою краткосрочность (цена поднялась сразу же вверх до 500 долларов) (рис. 29).  [c.196]

ФИ-эллипсы работают на месячных, недельных и дневных графиках, и именно на этих величинах сжатия данных мы проводили наш анализ. Что касается внутридневных графиков, ФИ-эллипсы будут также работать на часовых графиках. Однако во избежание усложнения анализа мы воздерживаемся от интегрирования в наш анализ ФИ-эллипсов на наборах внутридневных данных и откладываем описание внутридневных примеров до Главы 8.  [c.119]

ФИ-эллипсы имеют свои корни в отношении Фибоначчи ФИ и отношениях ряда ФИ. Можно комбинировать ФИ-эллипсы с другими инструментами Фибоначчи, такими как ряд суммирования Фибоначчи, расширения и коррекции. Это позволяет раньше получать признаки того, где может закончиться ФИ-эллипс. Поскольку ФИ-эллипсы развиваются во времени, комбинация инструментов Фибоначчи полезна для подтверждения развития множественных ФИ-эллипсов. Основываясь на знаниях, накопленных нами из анализа расширений, использующих отношение Фибоначчи 1,618, можно заранее рассчитать ценовую цель от амплитуды первой импульсной волны внутри ФИ-эллипса. Независимо от любых будущих фигур движения рынка можно предположить, что, если рыночная цена когда-либо достигнет предварительно рассчитанной ценовой цели, это может также означать конец развития ФИ-эллипса в цене и времени. ФИ-эллипсы на примере наличной японской иены Начиная применять ФИ-эллипсы к рыночным данным, мы сначала показываем на рисунке 5.24 простой дневной график наличной японской иены без добавления каких бы то ни было инструментов. График представляет только поток данных. Такое начало с простой картины позволяет аналитику получить представление о том, как позже ФИ-эллипсы впишутся в общую картину. Набор данных O-H-L- контрастирует со вторым графиком рисунка 5.24.  [c.121]

Дни временных целей Фибоначчи могут быть измерены на недельных, дневных или внутридневных рядах данных с использованием трех отношений 0,618, 1,000 и 1,618. Дни временных целей Фибоначчи могут быть также подтверждены более высокими отношениями ряда ФИ, но следующие примеры сконцентрированы на трех фундаментальных отношениях, потому что они происходят непосредственно из ряда суммирования Фибоначчи.  [c.198]

А сейчас, давайте рассмотрим пример реальной торговли на реальных рынках. Рис. 5-34 - это история торговли на S P, основываясь на дневных данных во время бычьего рынка. Торговля велась с 17 апреля по 31 июля, то есть чуть более трех месяцев. Сделок внутри дня не было, и рынок в внутри торгового дня, даже не наблюдался. Если бы вы заключали сделки только на основании гистограммы "АО", у вас были бы потрясающие результаты. Это исключительный пример, и мы будем исследовать этот рынок на всем протяжении книги с помощью других индикаторов "Profituni-ty". Этот тип возможностей возникает каждую неделю, как на фондовом, так и фьючерсном рынках.  [c.69]

Чтобы сделать ФИ-спиральный анализ более легким для понимания, сначала определяем точки разворота для Индекса S P500 на недельных данных. Затем анализируем те же самые точки разворота для Индекса S P500 на дневных данных. Идентифицируя важные точки разворота при использовании комбинации ФИ-спиралей, независимо полученных на недельных и дневных данных, мы получаем дополнительное доказательство стабильности поведения инвесторов в рыночных фигурах. Примеры на графиках наличной евро и Индекса DAX30 следуют в отдельных разделах.  [c.159]

Из анализа Индекса S P500 мы узнали, что лучшие точки разворота устанавливаются на двойном подтверждении недельных и дневных данных. Пик Р 01 наличной евро в этом отношении — хороший пример. Разворот тренда на недельном графике подтверждается парой ФИ-спиралей на дневной основе (рисунок 6.35).  [c.180]

На примере дневного графика акции Legato Systems четко отслеживается формирование двойного дна Адама и Евы Дно Евы имеет более округлую форму и формируется дольше нежели остроконечное дно Адама Понаблюдайте за увеличением объемов по мере того как акция начинает выздоравливать и подготавливается к новому восходящему тренду Применение Модели Адам и Ева не ограничивается только идентификацией дна Вы можете наблюдать зеркальное отображение данной модели в конце параболического ралли  [c.146]

Табл. 1-1 изображает результат программы, проверявшей данные по непрерывным фьючерсам на индекс S P 500 (дневные данные от Pinna le Data orporation (800-724-4903)). Программа не обнаружила неадекватных цен или объемов в этом наборе данных не было примеров максимальной цены, меньшей, чем цена закрытия, минимальной, большей, чем цена открытия, отрицательного объема и других ложных данных. Два дня, впрочем, имели подозрительно высокие значения один — на 10/19/87 (в отчете 871019), а другой — на 10/13/89. Аномальное значение на 10/19/87 не представляет собой ошибки, а связано с волатильностью, вызванной крупным падением рынка значение на 10/13/89 также не является ошибкой, а связано с так называемым юбилейным эффектом. Поскольку эти два значения не были ошибочными, коррекции не потребовалось. При этом наличие таких значений в данных должно привлечь внимание к тому факту, что на рынке случаются события, когда изменения цены достигают экстремальных пропорций, и система должна быть способна справляться с такими случаями. Все значения в табл. 1-1 стандартизованы, т.е. вычислены путем деления ценового интервала данного дня на усредненный интервал 20 предыдущих дней. Как часто бывает с рыночными данными, распределение таких стандартизованных показателей более растянуто , чем можно было бы ожидать при нормальном распределении, но, тем не менее, статистически события 10/19/87 и 10/13/89 — исключения. Во всех остальных случаях распределение давало упорядоченную картину стандартизованные данные изменялись от 0 до 7 и лишь в отдельных случаях превышали 10.  [c.26]

Больше всего можно заработать не при механическом подходе к торговле, а используя эту технику с умом или накладывая ее поверх рыночного расклада. Вот один пример подобных размышлений. Данные на рисунке 7.32 получены при исполнении сигналов "Уупс " к покупке на рынке бондов в любой день, кроме четверга, если 9-дневная скользящая средняя в пятницу была меньше, чем в четверг. Вход — по системе "Уупс ", как я и учил. Выход — закрытие на открытии в первый прибыльный день после 3 дней торговли. И вот вам результат 81 процент этих сделок сделали деньги, а именно — 24,625. Обратите внимание на высокую среднюю прибыль на сделку, которая равна 373. При продаже данные отражают результат открытия позиций по сигналу "Уупс " в среду, если 9-дневная средняя во вторник больше, чем в понедельник, что означает перекупленный рынок. Эти сигналы оказались точными в 79 процентах случаев, принеся 13,406, при удивительной прибыли на сделку — 394, что весьма неплохо для краткосрочной торговли. Для стопов и выхода использовались те же правила, что и в вышеописанных сделках лонг (см. рисунок 7.33).  [c.141]

Есть более простой для понимания способ, дающий те же самые ответы, — деление оптимального f рыночной системы на ее процентный вес. Это даст сумму в долларах, на которую мы затем разделим общий баланс счета, чтобы узнать, сколькими контрактами торговать. Так как баланс счета изменяется ежедневно, мы перерассчитываем субсчета также ежедневно для получения нового общего баланса счета. В рассмотренном примере рыночная система А, при значении f в 1 контракт на 5000 долларов баланса счета и процентном весе 10%, соответствует 1 контракту на 50 000 долларов общего баланса счета ( 5000 / 0,10). Рыночная система В, при значении Ш 1 контракт на 2500 долларов баланса счета и процентном весе 50%, соответствует 1 контракту на 5000 долларов общего баланса счета ( 2500 / 0,50). Рыночная система С, при значении Ш 1 контракт на 2000 долларов баланса счета и процентном весе 40%, соответствует 1 контракту на 5000 долларов общего баланса счета ( 2000 / 0,40). Таким образом, если бы у нас было 50 000 долларов на счете, мы бы торговали 1 контрактом в рыночной системе А, 10 контрактами в рыночной системе В и 10 контрактами в рыночной системе С. На следующий день процедура повторяется. Скажем, наш общий баланс счета повысился до 59 000 долларов. В этом случае разделим 59 000 долларов на 50 000 долларов и получим 1,18 (или округляя до целого числа 1), поэтому завтра мы бы торговали 1 контрактом в рыночной системе А, 11 контрактами ( 59 000 / 5000 =11,8, что ближе к целому числу 11) в рыночной системе В и 11 контрактами в рыночной системе С. Предположим, в рыночной системе С со вчерашнего дня у нас открыта длинная позиция на 10 контрактов. Нам не следует добавлять сегодня до 11 контрактов. Суммы, которые мы рассчитываем с использованием баланса, рассчитываются только для новь х позиций. Поэтому завтра (если было открыто 10 контрактов, но мы закрыли позицию, т.е. зафиксировали прибыль) нам следует открыть 11 контрактов, если мы посчитаем это целесообразным. Расчет оптимального портфеля с использованием ежедневных HPR означает, что нам следует входить на рынок и изменять позиции на ежедневной основе, а не от сделки к сделке но это не обязательно делать, если вы будете торговать по долгосрочной системе, поскольку вам будет невыгодно регулировать размер позиции на ежедневной основе из-за высоких накладных расходов. Вообще говоря, вам следует изменять позиции на ежедневной основе, но в реальной жизни вы можете изменять их от сделки к сделке с малой потерей точности. Применение правильных дневных позиций не является большой проблемой. Вспомните, что при поиске оптимального портфеля мы использовали в качестве вводных данных дневные HPR. Поэтому нам следовало бы изменять размер позиции ежедневно (если бы мы могли изменять каждую позицию по цене, по которой она закрылась вчера). В действительности это становится непрактично, так как издержки на трансакции начинают перевешивать прибыли от ежедневного изменения позиций. С другой стороны, если мы открываем позицию, которую собираемся удерживать  [c.46]

Это неправда, что вы всегда способны найти более низкие минимумы реакции, возвращаясь все дальше назад во времени (минимумы бондов были в 1981 г.). Правда в том, что изучая Временные Структуры большего масштаба или сжимая данные, можно обнаружить более глубокие развороты, чем показанные на вашем (первоначальном) экране. Вот как это делается. Предварительно вычислите ряды Фиб-узлов для всех Временных Структур выше тех, с которыми вы имеете дело, а также той, с которой сейчас работаете. Если вы, к примеру, часовой игрок, подготовьте дневной, недельный и месячный ряды. Это означает, что нужно отпечатанные копии положить в рабочую папку данного инструмента, чтобы они были всегда под рукой. Графики необходимо соответствующим образом разметить при помощи разметочного циркуля. Обязательно также иметь эти ряды в виде компьютерных файлов в программном обеспечении. (Оно должно поддерживать функцию "сортировки", чтобы файлы правильным образом организовывались). Каждый файл, как и каждый отпечатанный график, может иметь свои собственные Маркировки Происхождения независимо от файлов, использующих более высокие Временные Структуры. В нашем примере по бондам я оставил бы оригинальную распечатку FibNodes BDMOPA2 как есть, приложив ее к квартальному или годовому файлу, с его собственными Маркировками Происхождения Главной и Первой Реакций. Такая же высокая требовательность к торговле в более низких Временных Структурах объясняется необходимостью знать, что говорят вам Временные Структуры выше тех, с помощью которых вы торгуете. Тут нужно за многим поспевать Хотя очень маловероятно, что вы достигните недельного Узла " " 0,382, торгуя по пятиминутному графику, но отнюдь не маловероятно, что часовой или дневной Узел " " 0,382 повлияет на ваши решения. Будьте близоруки, когда рискуете. Не тратьте все время на поиски колдобин, одновременно не замечая моста, который может оказаться скрытым лишь немного впереди.  [c.238]

Для данного примера взят 10-дневный RO . Он соотносит сегодняшнюю цену закрытия с ценой закрытия 10-дневной давности. У крепкого рынка RO должен расти. Это означает, что с ростом цен темп подъема рынка нарастает. Обратите, однако, внимание, что в день дожи 2 акции Dell поднялись на новую высоту, а величина RO оказалась ниже предыдущих декабрьских максимумов. Вывод очевиден силы рынка на исходе.  [c.62]

Для получения краткосрочного индикатора перекупленности/пере-проданности некоторые аналитики соизмеряют текущую цену закрытия с 5-дневным скользящим средним. (См. рис. 13.4.) Например, если 5-дневное среднее равно 1,10 долл., а сегодняшняя цена закрытия — 1,14, то показатель перекупленносги составляет 0,04 долл. В данном примере нижняя кривая графика представлена разностью между значением текущей цены закрытия и 5-дневным скользящим средним. Из графика видно когда эта кривая достигает отметки перекупленносги около 400 пунктов (т.е. 0,04 долл.), рынок становится уязвимым — особенно, если это сопровождается подтверждающим медвежьим сигналом свечей. На временном отрезке 1 показание перекупленносги дополняется моделью харами , на отрезке 2 появляется еще одна харами, на отрезке 3 — дожи, на отрезке 4 — опять харами. Выходом из состояния перекупленное может быть либо снижение цен, либо их переход в нейтральный торговый коридор. В анализируемом случае перекупленность на отрезках 1 и 3 была снята переходом в нейтральный коридор. На отрезках 2 и 4 цены упали. В условиях перекупленного рынка обычно не следует открывать короткие позиции. Однако обла-  [c.224]

Аномальность - относительное понятие, являющееся противоположностью тому, что считается "нормальным". Позвольте пример. В финансовом мире Башелье-Самуельсона, в котором приращения распределены согласно гауссовскому колоколообразному распределению, все события масштабированы по фундаментальной "линейке", называемой стандартным отклонением. Рассмотрим дневной временной масштаб и соответствующий ему временной ряд приращений (значений) индекса Доу-Джонса, показанный на Рис. 14. Как мы указали в главе 2, стандартное отклонение близко к 1%. В этом гауссовском мире, легко количественно определить вероятность наблюдения данной величины приращения, как показано в Табл. 2. Мы видим, что дневная величина приращения, большего, чем 3% должна, в общем, наблюдаться лишь однажды за 1.5 года. Дневная величина приращения больше 4% должна наблюдаться только однажды за 63 года, в то время как величина приращения больше 5% никогда не должна быть отмечаема в нашей "короткой" истории.  [c.61]

Давайте еще раз посмотрим на формулу. Если мы, к примеру, говорим, что RO для данного рынка должен быть вьиислен при х=10 дней, тогда RO =100 при 10-дневных прогрессирующих подъемах и равен нулю при 10-дневных спадах. Формула, таким образом, говорит, что в соответствующем рынке почти невозможно для цены двигаться в том же самом направлении на протяжении 10 дней. Другими словами, для этого определенного рынка характерно, что в этом интервале люди сильно торопились бы реализовывать прибыль или покупать при длительном падении. Поэтому здесь имел бы место краткосрочный разворот. Если подъем или падение в рыночной цене чрезвычайно огромное за короткий интервал времени, это само по себе подводит индикатор ближе к 100 или к нулю. Поэтому формула показывает, какой процент ценового движения обычно может осуществить рынок, независимо от того, что движение происходит только в течение очень короткого интервала. Формулу очень просто использовать. Применяются следующие правила  [c.252]

Рассчитанные примеры приводят к выводу, что коррекции открывают прибыльные возможности торговли на дневной основе. Правила входа, правила выхода и правила повторного входа рассчитаны с использованием всех имевшихся в нашем распоряжении знаний. Однако потребуется намного больше тестов на исторических данных, чтобы подтвердить эти правила для различных продуктов и альтернативных структур времени. Заинтересованные инвесторы могут индивидуально осуществить тесты, необходимые для точной настройки наших общих стратегий, используя пакет программ WINPHI и наборы исторических данных, приложенных к данной книге.  [c.82]

С помощью программного обеспечения WINPHI, прилагаемого к этой книге, читатели могут отследить, осмыслить и легко воспроизвести все наши примеры, чтобы получить ощущение, как могут применяться к графикам ФИ-спирали. В настоящее время мы находимся в завершающих стадиях разработки профессиональной версии программного обеспечения WINPHI. Оно создается как онлайновое приспособление для торговли, доступное через Интернет на основании зарегистрированного членства в www.fibotrader. om. Онлайновая версия позволяет нам автоматически постоянно обновлять недельные, дневные и внутридневные данные и включать широкий диапазон торговых инструментов от главных международных рынков.  [c.159]

Все пять впадин и четыре из пяти пиков имеют двойное подтверждение парами ФИ-спиралей на недельной и дневной основе. Эти девять разворотов тренда могут считаться важными. Пик Р 09 — единственное исключение это промежуточный пик, для которого мы не можем найти пересечения недельными ФИ-спира-лями. Поэтому мы представляем графики для дневного пересечения ФИ-спиралей на пике Р 09 и сравниваем их с другими пиками и впадинами Индекса DAX30. Для демонстрации ФИ-спиралей и соответствующих пересечений мы подробно представляем примеры двух выдающихся пиков — Р 03 и Р 07 — и двух впадин — V 04 и V 10 — на недельных данных.  [c.188]