Эксперимент — наиболее строгий с научной точки зрения метод маркетингового исследования обычно проводится в случаях, когда необходимо установить причинно-следственные связи и отработать модели поведения рынка при определенных маркетинговых воздействиях. [c.879]
Факт, что хаотические модели дают хорошие приближения для финансовых временных рядов, говорит о важности изучения поведения рынков как нелинейных динамических процессов и является дополнительным доводом в пользу применения различных нелинейных методов и в том числе нейронных сетей для создания прогноза. [c.115]
Мы также стремимся увидеть, работает ли модель или отношение на многих рынках. Это укрепляет нашу уверенность, что модель представляет истинный принцип поведения рынка. Большинство исследований прогоняется только на одной-двух переменных. Мы считаем, что эти результаты разумны в будущем эти отношения должны сохраняться. Мы также надеемся, что вы сможете использовать эти тесты как отправную точку развития вашей собственной системы или исследования поведения рынка. [c.130]
В следующем подразделе будет показано, как учитывать соотношение цены открытия свечи и предшествующей цены закрытия. Но прежде я бы хотел рассмотреть несколько новых способов интерпретации свечных моделей. Предлагаемая методология поможет лучше понять поведение рынка при формировании каждой модели и причины той или иной ее трактовки. Далее в книге все модели будут представлены в четырех видах (см. рис. 2.27). [c.49]
Как уже говорилось, сигнал свечной модели следует оценивать исключительно с учетом предшествовавшей ситуации. Это положение связано с вопросом, который мне часто задают, а именно какие свечные модели наиболее весомы. Отвечая на него, я прежде всего предлагаю собеседнику подумать о том, что именно сообщает модель о поведении рынка. Так, из моделей завеса из темных облаков и медвежье поглощение при прочих равных условиях я считаю вторую более весомой. Причина в том, что вторая сессия медвежьего поглощения закрывается ниже предыдущего белого тела, а вторая сессия завесы из темных облаков — в его пределах. Тем самым медвежье поглощение показывает, что медведи лучше контролируют рынок, чем в случае завесы из темных облаков (см. рис. 4.13). [c.158]
Возьмем для примера падающую звезду. Сигнал компьютерной программы к продаже исключительно на основе падающей звезды был бы неверен, если бы эта звезда также образовала восходящее окно (см. рис. 3.49). Таким образом, вступление в сделку по компьютерному сигналу в связи с появлением свечной модели без учета общей технической картины (т.е. основной тенденции, поведения рынка до этой модели и т.д.) может обернуться ошибкой. [c.161]
При использовании статистического метода модель, которая лучше всего соответствует большой и репрезентативной выборке данных при достаточном числе степеней свободы, имеет устойчивые параметры и прошла форвардный анализ, будет лучшим предсказателем будущего поведения рынка. [c.121]
Мы еще раз подчеркиваем тот факт, что рынки приблизительно эффективны, и инвесторы стремятся использовать арбитражные возможности с целью получения выгоды, приводит к фундаментальному ограничению идеи о том, что крахи являются случайными событиями. Модель рационального ожидания, описанная в главе 5, объясняет, что лежит в основе подобного поведения. Эта модель говорит о том, что не следует ожидать, что все спекулятивные пузыри заканчиваются крахами ключевой проблемой теории является тот факт, что всегда есть некоторая вероятность того, что пузырь плавно сойдет на нет, минуя крах. Таким образом, согласно этой теории, два ложных предсказания могли относиться как раз к таким случаям плавного окончания пузырей. Выборка не слишком большая, но при имеющейся информации, существование этих двух ложных предсказаний, интерпретированных в данном контексте, указывают на то, что общая вероятность краха, обусловленного наличием пузыря, приблизительно 3/5 =60%. Таким образом, существует 40% вероятность пережить пузырь, избежав краха. [c.337]
Огромное количество долгосрочных волновых исчислений побывало у меня на столе за последние пять лет, каждое из которых пыталось объяснить запутанный характер моделей индекса Доу с 1977 года. Большинство из них предлагали усеченные пятые волны, усеченные третьи волны, нестандартные диагональные треугольники и сценарии для немедленного взрывного роста (обычно такое предлагали непосредственно перед вершиной рынка) или немедленного падения (обычно такое предлагали непосредственно перед дном рынка). Очень мало из этих волновых исчислений показали какое-либо уважение к правилам Закона волн, поэтому я не беру их в расчет. Но настоящий ответ оставался тайной. Корректирующие волны общепризнанно считаются трудными для толкования, и один вариант я пометил как наиболее вероятный , а для другого дал варианты изменения в рыночном поведении и модели. На данный момент два варианта, с которыми я работаю, все еще имеют силу. Но каждый из них мне не по душе по причинам, которые уже изложены. Однако, существует третий вариант, который соответствует указаниям Закона волн так же, как и его правилам, и только сейчас стал ясной альтернативой. [c.125]
Когда мы рассматриваем сектор рынка, соответствующий долгосрочным сделкам, вероятно, следует признать, что определяющее влияние на цены оказывают здесь такие экзогенные факторы, как обменные курсы и процентные ставки, показатели экономического роста, тенденции (тренды) цен и показателей прибыли. Поведение рынка здесь удовлетворительно описывается так называемой гипотезой эффективного рынка, согласно которой в каждый момент вся доступная информация о текущих и будущих событиях дисконтируется в текущие цены рынка, так что изменения цен бывают вызваны только поступающей свежей информацией. Напротив, в краткосрочной перспективе появляются новые возможности для прогнозов, связанные с учетом регулирования платежей, обратных связей и многочисленных технических и структурных факторов. Старые парадигмы финансовой науки типа модели случайного блуждания или гипотезы эффективного рынка внушают нам представление о том, что финансовые рынки склонны относительно плавно и разумно приспосабливаться к поступающей информации. В этом круге идей вполне убедительно выглядят описания поведения рынка на основе линейных зависимостей и законов обращения трендов (стационарности). Однако драматические обвалы рынка при отсутствии существенных изменений информации, резкие изменения условий доступа и сроков при пересечении компанией какого-то невидимого порога в кредитной сфере — все это проявления нелинейности. Действительность показывает, что поведение финансовых рынков едва ли может быть описано линейными трендами. [c.15]
Тот факт, что хаотические модели дают хорошее приближение для финансовых временных рядов, говорит о важности изучения поведения рынков капитала как нелинейных динамических процессов и является дополнительным доводом в пользу применения в задачах прогноза различных нелинейных методов, в том числе, — нейронных сетей. В любом случае применение нейронных сетей согласуется с принципом ограниченной рациональности Саймона [243], согласно которому эффективность рынка ограниченна в силу ограниченных возможностей человека в обработке информации. [c.72]
НОВАЯ МОДЕЛЬ ПОВЕДЕНИЯ РЫНКА [c.23]
Основная идея этой модели состоит в том, что поведение рынка [c.23]
Поведение потребителя на рынке. Модель равновесия [c.8]
Чтобы принять оптимальное решение, управляющий по маркетингу должен анализировать рынки и конкуренцию системно, понимая природу сил, воздействующих на рынок, и их взаимодействие между собой. Это подстегнуло мой интерес к созданию моделей поведения рынка, и в 1971 г. я изложил свои идеи в книге Принятие маркетинговых решений модельный подход , намереваясь подвести научную базу под процесс принятия решений. Начиналась книга с описания простейшего рынка, состоящего из одной фирмы, которая продает один продукт, используя единственный инструмент для увеличения доходов. В последующих главах добавлялись новые факторы — два или более конкурента, два или более маркетинговых инструмента, две или более территории, два или более продукта, задержка прибыли, множественность целей, более высокая степень риска и неуверенность в результате. Главная проблема при создании модели состояла в том, чтобы показать влияние на маркетинг нелинейных, случайных, взаимодействующих друг с другом сложных факторов. [c.12]
Науке очень удобно создавать модели, используя линейную математику и евклидову геометрию. Однако эти методы невыразительны при работе с нелинейной турбулентностью и живыми системами. Попросту говоря, нелинейный эффект возникает, когда сила следствия является коэффициентом силы причины. В ньютоновском мире существует абсолютная связь между причиной и следствием, а в евклидовой геометрии все формы гладки и правильны. Ни один из этих подходов не может даже приблизительно объяснить поведение рынка. [c.19]
Существуют веские доказательства наличия аномалий в поведении рынка по отношению к таким систематическим факторам влияния, как размер фирмы, мультипликаторы цена/прибыль и цена/балансовая стоимость , а также период времени (например, эффекты января и выходных). Хотя эти аномалии могут служить также и примерами неэффективности рынка, отрезвляюще должен подействовать тот факт, что профессиональным менеджерам, способным эксплуатировать эту неэффективность, не так уж просто регулярно переигрывать финансовые рынки. Существование аномалий и неспособность управляющих капиталом опередить рынок в одних случаях является хорошим свидетельством разрыва между эмпирическими тестами на бумаге и реальным управлением финансовыми средствами, а в других — подтверждением неэффективности моделей, связывающих между собой риск и доходность. [c.195]
Поведение рынка противоречиво. С одной стороны, существует множество моделей поведения цен акций (например, цены акций меняют тенденцию движения в долгосрочном периоде, и доходность повышается в январе), а также факты наличия рыночных аномалий (например, небольшие фирмы с низкими коэффициентами цена/балансовая стоимость и цена/прибыль легко переигрывают рынок). С другой стороны, существует не так много свидетельств тому, что управляющие капиталом способны эксплуатировать эти обстоятельства, чтобы переиграть рынок. [c.196]
Вот так, господа, можно объяснить, откуда вообще на финансовых рынках взялись уровни — есть мы и наши интересы, есть Рынок как часть Природы и есть его рациональные интересы, есть Природа, которая является куратором Рынка, есть наша модель, которая объясняет поведение Рынка. [c.31]
Основные инструменты, используемые для анализа, — линейка, карандаш, лист бумаги. Приверженцы технической школы изучают поведение рынка, пытаясь идентифицировать повторяющиеся модели изменения цен. Особенность всех графиков заключается в том, что каждый специалист, анализирующий рынок, видит в графиках что-то свое. Кто-то видит "треугольник", а кто-то — "голову и плечи" и т.д. [c.86]
Тактика поведения рынка подобна предыдущим двум случаям. Единственное отличие заключается в силе влияния второго дня ( звезды ) на продолжение текущей тенденции. Сформировавшаяся модель не требует дополнительного подтверждения [c.282]
Эти характеристики нежелательны только с математической точки зрения. Как согласится любой инвестиционный практик, эти математические "проблемы" типичны для фактического поведения рынков. Представляется более разумным скорректировать наши модели таким образом, чтобы они могли объяснять этот фрагмент действительности, а не наоборот. Платон, возможно, говорил, что это - не реальный мир, но когда он так говорил, он не инвестировал свои деньги. [c.208]
Главная идея, лежащая в основе волнового принципа, воспринимается сразу и во всей полноте, а модели поведения рынка, обнаруженные Эллиоттом, просты и легко узнаваемы. Содержательная сторона волнового принципа исключительно прозрачна и доступна для понимания нет ни сложных математических формул, ни специальной научной терминологии. Привлекательной стороной здесь, несомненно, является и самодостаточность данного метода для полноценной работы в рынке пользователю, по существу, не нужно никаких других теорий и методических инструментов. [c.8]
Так, сторонники волнового принципа утверждают, что вероятностно-статистические модели — не просто какое-то огрубленное приближение к действительности, а недопустимое искажение реального положения вещей. Действительно, существует целый набор вполне определенных конфигураций в поведении рынка, настойчивая повторяемость которых противоречит теории случайности. [c.21]
Волновой принцип отвергает теорию случайного поведения рынка на основании существования несовместимой с таким представлением повторяемости совершенно определенных моделей и конфигураций. [c.21]
Разумеется, теория Эллиотта, как и большинство других исследовательских школ, не отрицает полностью некой роли фактора случайности. Например, в том, какие из конкретно существующих моделей поведения рынка и пространственно-временных пропорций между их элементами получат конкретное воплощение в жизнь, роль этого фактора — определяющая. Однако в самом поведении рынка волновой принцип видит вполне определенные закономерности (циклы Эллиотта), которые теория случайного рынка объяснить не в состоянии. [c.21]
Согласно волновому принципу, фактор случайности проявляется лишь в том, какая модель поведения рынка будет реализована и каковы при этом будут пропорции между ее элементами. [c.21]
Разумеется, алгоритмическая фрактальная модель имеет существенные преимущества в сравнении со своим антиподом — упрощенными линейными представлениями о поведении рынка. И в этой истине сегодня никого особенно убеждать не приходится. [c.35]
Изучая графики движения рынка, Эллиотт обратил особое внимание на структуру волнового движения. Он пришел к выводу, что волновые колебания не только наблюдаются на любых временных отрезках, но и представляют собой повторяющиеся модели. Таким образом, исследователь открыл некий особый цикл в волновом поведении рынка. [c.46]
Ментальная модель. Данная модель включает глубоко укоренившиеся понятия, обобщения или даже картины нашего мировосприятия и образа действий. Очень часто люди не осознают, как относятся к ментальным моделям или к тому влиянию, которое они оказывают на поведение. Ментальные модели того, что можно или нельзя делать в различных управленческих структурах, являются не менее глубоко укоренившимися. Многие понятия о новых рынках или об организационной деятельности не могут быть использованы практически потому, что они вступают в конфликт с укоренившимися ментальными моделями. [c.311]
Исследовательский центр Moore Resear h enter (г. Юджин, шт. Орегон) провел статистические тесты, дополняющие наши собственные исследовательские усилия. Эти исследования освещают некоторые рыночные тенденции и служат способом определения количественных характеристик поведения рынка. Эти тесты также дают информацию, касающуюся частоты возникновения модели, склонности к направлению и дневных барных характеристик. Мы используем это статистическое тестирование только как инструмент сравнения. Оно не представляет никакую механическую систему. Поэтому в нем не учитываются такие статистические данные, как комиссионные или проскальзывание, равно как данные относительно общей доходности или максимального проседания. Мы представим краткое описание каждого теста и прокомментируем его результаты. Однако сначала важно коснуться методологии тестирования. Тесты прогоняются на реальных контрактных данных, которые извлекаются из ведущего контракта до следующего месяца или по состоянию за один день перед первым днем уведомления о поставке, или за пять дней до истечения (что раньше). Мы прогоняем тесты покупки и продажи по отдельности, чтобы исследовать потенциал склонности к направлению. [c.129]
| Рис. 2.27(Г). Анализ направленности модели (dire tional pattern analysis). — Поведение рынка во время формирования модели я изображаю направленными кривыми (по одной на каждую сессию модели), соединяющими основные ценовые точки сессии. Я называю это анализом направленности модели. Направленные кривые можно использовать в качестве приближенной картины поведения рынка в ходе сессии. Однако следует иметь в виду, что хотя кривая направленности и отражает движение цен в рамках сессии, она не передает фактический порядок достижения максимума и минимума. |  |
В последние годы среди трейдеров наметилась устойчивая тенденция к применению торгов систем, основанных на более точных математических методах, чем просто использование набо индикаторов с перестраиваемыми параметрами. Характерной особенностью этих систем являет использование наборов индикаторов, взаимосвязанных между собой некой единой иде отслеживания определенных, хорошо прогнозируемых и часто повторяющихся модел поведения рынка. [c.219]
Поведение рынка полностью противоположно поведению при формировании модели пронизывающая свеча — длинная белая свеча укрепляет позиции быков . Однако следующий день приносит разочарование появляется длинная черная свеча , что свидетельствует о близости разворота. Данная модель не требует дополнительного подтверждения Doji Star — звезда дожи . Модель звезда дожи является предупреждением о том, что близок разворот тренда. Первая свеча (первый день) имеет длинное тело , соответствующее направлению основной тенденции. На следующий день происходит ценовой разрыв в направлении сформировавшейся тенденции. При этом вторая свеча является дожи с не слишком длинными тенями (особенно в бычьем случае) (рис. 19). [c.280]
Поведение рынка определяется сильно выраженным трендом, что подтверждается первой длинной свечой . Следующий день ( свеча ) открывается с сильным ценовым разрывом, и в течение дня цены стремятся вернуться на предыдущие рубежи, что свидетельствует об ослаблении текущей тенденции. Для окончательной уверенности в формировании этой конфигурации требуется дополнительное подтверждение Belt Hold — захват за пояс . Прежде всего следует отметить, что, как и большинство однодневных моделей, конфигурация захват за пояс теряет свое значение, если в близкой окрест- [c.285]
Почему, действительно, финансовые рынки реагируют на выход макроэкономических данных Можно встретить объяснение, что это обусловлено самовыполняю[цимся характером предсказаний поведения рынка, сделанных на основе анализа этих данных. Все знают, что выход хороших данных приводят к удорожанию национальной валюты, поэтому при выходе хороших данных ее покупают, в результате чего она и дорожает. На самом деле это не совсем так. В частности, такая модель не дает ответа на следующие вопросы. Почему на выход значений разных индикаторов рынки реагируют по-разному Если новость хорошая для доллара, то все и должны покупать доллар. Получается, что одни индикаторы более важны для рынков, другие - нет. [c.243]
График в MetaTrader - это модель поведения рынка финансового инструмента в течение определенного времени. На основе модели проводится технический анализ. При построении модели также используется график объемов. [c.366]
Исследуя финансовые рынки, Ральф 1 1ельсон Эллиотт обнаружил, что цены на них меняются по узнаваемым моделям Он назвал, определил и проиллюстрироват эти модели. Волновой принцип - - не только один из лучших методов прогнозирования, это, прежде всего, - детальное описание поведения рынков. Подобное описание дает огромное количество информации о положении рынка внутри поведенческого континуума и, та ким образом, говорит о его вероятном да гьнейшем пути. [c.4]
Прежде всего, Доу, чьи идеи публиковались в Wall Street Journal в 1900-1902 гг., исходил из того, что колебания рынка вовсе не являются бесцельным блужданием. Иллюстративной аналогией для Доу служила иная модель — сравнение волнового поведения рынка с океанскими приливами и отливами. [c.44]
Существуют разные модели, объясняющие поведение рынка от океанских приливов и отливов биржевика Доу до маятника оптимизма-пессимизма английского экономиста Пигу (Pigou) . [c.70]