Добавляя Сезонные Модели [c.67]
Сезонная Модель выведена на экран до мая 1994 включительно (почти семь будущих месяцев). Нами применялся Апрельский контракт, чтобы продемонстрировать непрерывность. В реальной торговле используется текущий контрактный месяц. [c.68]
График цены на Сырую Нефть с апреля 94 до октября 93 Сезонная модель свидетельствует о главном максимуме 21 октября 1993. В январе 1994 есть вероятность небольшого подъёма в пределах медвежьего понижения цен. [c.68]
Как показывает Сезонная Модель, цена на Сырую Нефть от апреля 94 сформировала главный максимум в пределах нескольких дней около 21 октября 1993. [c.69]
Волны. Далее должен следовать подъём Четвёртой Волны. Сезонная Модель [c.69]
Если основываться на Сезонной Модели, тогда Подъём Четвёртой Волны [c.69]
Прогноз, основанный на Сезонных Моделях и Волне Эллиота [c.70]
Сезонная модель подтверждает перспективу установления новой минимальной цены в марте 1994. Данная минимальная цена должна быть минимальной ценой Пятой Волны. Когда минимальная цена установлена, Сезонная Модель демонстрирует вероятность подъёма до 16.00 -го уровня, который является предыдущей Четвёртой Волной. [c.70]
Сезонная Модель свидетельствует об установлении новой минимальной цены в марте 94. [c.70]
Как было спрогнозировано Сезонной Моделью, минимальная цена Пятой Волны была установлена, согласно ориентиру. [c.71]
Сезонная Модель также прогнозирует подъём от минимальных цен. [c.71]
Сезонные Модели и Волна Эллиота [c.71]
Сезонная Модель основана на данных с 1981-1992 [c.72]
Дальнейшие Примеры Сезонных Моделей для Акций [c.73]
Подсчет волн от минимумов доходности не был достаточно ясен. Дивергенции импульса, даже на недельной диаграмме, будучи объединены с трендовой линией и целями доходности, давали сильные подсказки, что должно быть существенное повышение рынка облигаций. Также, сезонные модели указывали на ноябрь и, особенно, декабрь как на два хороших месяцами для рынка облигаций. Соединив все это вместе, получился результат подсчета волн предполагающий, что Волна-А большого А-В-С корректирующего медвежьего движения выполняется на значении в 6.40 процента. [c.200]
Глава 14 знакомит читателя с теорией циклов, добавляя тем самым новый — временной — аспект в процесс рыночного прогнозирования. Здесь также рассматриваются ежегодные сезонные модели движения цен. Помимо общего обзора основных принципов циклического анализа обсуждается проблема повышения эффективности других технических инструментов, таких как средние [c.10]
Практически все товарные фьючерсные рынки в той или иной мере подвержены воздействию годовых сезонных циклов. Когда мы говорим о сезонном цикле или сезонной модели, мы имеем в виду тенденцию рынков в определенное время года двигаться в определенном направлении. Наиболее ярким примером такого воздействия является динамика цен на рынках зерновых. Цены неизменно падают в период сбора урожая, когда на рынке появляется максимальное количество зерна. Например, на рынках соевых бобов 70% всех сезонных ценовых максимумов приходится на период с апреля по июль, а 75% минимумов-на период с августа по ноябрь. После того как была достигнута максимальная или минимальная сезонная цена, цены начинают падать (или соответственно расти). Сезонное падение (или рост) продолжается обычно несколько месяцев. Таким образом, знание особенностей сезонной динамики цен является хорошим подспорьем при выработке торговой стратегии. [c.393]
Следует сразу же высказать несколько предостережений тем, кто будет заниматься анализом сезонных циклов. Во-первых, сезонные графики рынков наличного товара строятся на основе среднемесячной цены, и возникающие на них сезонные модели иногда отличаются от моделей фьючерсных рынков. Во-вторых, фьючерсные рынки иногда демонстрируют две различные сезонные модели, и трейдеру необходимо знать обе. Также нельзя забывать о проблеме движений рынка, противоречащих сезонной схеме. В некоторые годы цены отказываются следовать ожидаемой сезонной тенденции, и трейдер должен внимательно следить за появлением сигналов такого рода. Умение как можно раньше заметить нарушение сезонных закономерностей в движении цен имеет огромное значение, позволяя трейдеру вовремя пересмотреть стратегию торговли. Отказ рынка следовать сезонной тенденции, как правило, означает, что следует ожидать значительного движения цен в противоположном направлении. Возможность как можно раньше узнать о том, что ты сделал неправильный ход, - одно из основных достоинств технического анализа в целом и анализа сезонных циклов в частности. [c.395]
Тогда уравнение, сезонной модели будет иметь вид [c.108]
Предположим, вы следите за продающимися в розницу акциями, продажи которых отличаются наличием сильных сезонных моделей. Следует ли в этом случае ожидать повторения такой же модели в отношении цен акций [c.197]
Строго говоря, все сезонные модели мультипликативны и имеют лишь один линейный элемент (роп), он и будет аддитивным. [c.28]
СС-3 является обычной сезонной моделью. Правила входа в систему простые. Если спред соевых бобов (цена июльского контракта минус цена ноябрьского контракта) на момент закрытия второй недели года меньше, чем стоимость спреда конца первой недели, тогда спред надо продавать (откройте короткую позицию по июльскому контракту и длинную - по ноябрьскому). Тестируемый период составляет две полные календарные недели, то есть заканчивается четвертой неделей года. На рис. 5 приводятся результаты сделок по годам, полученные при использовании сезонного подхода. Выделенные толстым шрифтом строки, указывающие года, в которых сделки заключались на основе логики принятия решений, сведены на рис. 6. На рис. 7 приводится сопоставление результатов работы с помощью системы принятия решений с ведением торгов на основе сезонных колебаний. [c.70]
Самый простой фильтр наименьшей цены закрытия почти удваивает общую прибыль системы, при этом снижая количество заключаемых сделок почти в 2 раза. Хотя сокращение количества сделок снижает значимость результатов, тем не менее они достаточно впечатляющие среднеквадратичное отклонение равно 4.27 по сравнению с 432 по обычной сезонной модели. [c.71]
Представьте систему, основанную на простом пересечении скользящих средних. Такая система обычно хорошо улавливает тренды, но отстает от рынка и подвержена пилообразным скачкам. Если использовать более длинные скользящие средние, то можно избежать скачков за счет увеличения запаздывания системы. Теперь добавим к системе сезонность — применим следующие за трендом скользящие средние не к ценам, а к ряду данных, отображающему сезонные приливы и отливы рынка. Затем рассчитаем сезонный ряд данных так, чтобы сезонный эффект прогнозировался на несколько дней вперед — достаточно, чтобы избавиться от запаздывания Таким образом, будет создана система без запаздывания (несмотря на использование медленных, сглаженных скользящих средних), которая следует за сезонными трендами. Способность таким образом избавляться от запаздывания связана с одной из характеристик сезонных систем — предсказуемостью сезонных моделей. Другими словами, сезонные модели прогнозируют рынок, а не просто реагируют на него. [c.182]
Степень полезности и достоверности прогнозов сезонных моделей, а также вероятность возникновения непредсказуемых разворотов и необходимость их учитывать будут темами нашего эмпирического исследования. [c.183]
Сезонная Модель свидетельтвует о медвежьей перспективе для Сырой Нефти в первый квартал 1994 года. В течение данного периода Сырая Нефть должна инсценировать подъём (в пределах медвежьего понижения) до начала Января 1994 года. Сезонная Модель свидетельствует о резком понижении до марта 94. [c.68]
Сезонные Модели являются великолепным дополнением к анализу Волны Эллиота. Вы можете легко создать Сезонные Модели, скомбинировав 10-летние данные и используя среднее значение для модели. В программном обеспечении Advan ed GET предоставляются встроенные Сезонные Модели и для Акций, и для Фьючерсов. [c.71]
Следовательно, сезонные модели позволяют определить точки разворота до их реального возникновения и могут быть использованы в качестве основы противотрендовых торговых систем. Более того, прогнозы делаются задолго до событий, что позволяет достичь высокой степени сглаживания, предупреждающего или, по крайней мере, смягчающего множество ложных сигналов, характерных для менее сглаженных систем. Еще одна полезная характеристика сезонных моделей — возможность [c.182]
При сравнении результатов различных рынков видно, что наиболее результативным был рынок неэтилированного бензина, где наблюдались устойчивые значительные прибыли и в пределах, и вне пределов выборки. С этой моделью также хорошо сочетался рынок палладия входы по открытию и по лимитному приказу давали прибыль и в пределах, и вне пределов выборки, а вход по стоп-приказу был весьма прибылен в пределах выборки и нейтрален вне нее. Кроме этого, хорошим сезонным рынком оказался рынок живых свиней, прибыльный в пределах выборки для всех видов приказов. Вне выборки на этом рынке были прибыльны входы по лимитному приказу и стоп-приказу. Хорошо соответствовал сезонной модели рынок кофе все три вида приказов давали прибыль в пределах выборки, входы по открытию и по стоп-приказу дали значительную прибыль вне пределов выборки. Кроме того, неплохо работала система и на рынке хлопка вход по стоп-приказу обеспечил высокую прибыль и в пределах, и вне пределов выборки, и ни один вид приказов не принес значительных убытков в обеих выборках данных. То, что рынок неэтилированного бензина хорошо работал с данной моделью, неудивительно. Достаточно странно, что рынок мазута, потребность в котором сильно зависит от времени года, был прибыльным только с использованием входов по лимитному приказу в обеих выборках данных. На рынке кофе также существуют выраженные сезонные модели, связанные, например, с заморозками, которые повреждают плантации, вызывают дефицит и повышают цены. При этом, как ни странно, в пределах выборки рынки пшеницы были малоприбыльны, за исключением миннесотской пшеницы с использованием входа по лимитному приказу. Вне пределов выборки в группе пшениц наблюдалось больше прибылей. Например, вход по лимитному приказу обеспечивал прибыль на всех трех рынках пшеницы, а вход по стоп-приказу — только на канзасском рынке. Ряд других рынков также принес прибыли для некоторых видов приказов в пределах или вне пределов выборки. По сравнению со скромными результатами большинства моделей, исследовавшихся в предыдущих главах, общее количество прибыльных результатов на различных рынках в разные периоды времени не может не произвести благоприятного впечатления. [c.195]
Кроме этого, интересно отметить расхождение между поведением сезонных моделей в этом исследовании и в наших собственных тестах S P 500 более раннего периода (Katz, M ormi k, апрель 1997). Различия, скорее всего, объясняются разной настройкой процедуры оптимизации. В ранних тестах проводилась настройка на торговлю только индексом S P 500, а в более поздних — целым портфелем финансовых инструментов. По сравнению с другими рынками сезонные явления на рынке S P 500 имеют гораздо более высокую частоту и, следовательно, требуют использования скользящих средних со значительно меньшим периодом. [c.195]