Análise técnica: como analisamos?

Introdução

Observando em diversas publicações, relacionadas de alguma maneira ao uso da análise técnica, nos deparamos com informações que, às vezes, deixam você indiferente, e algumas vezes aparece um desejo de comentar a informação. é este desejo que levou à escrita deste artigo, que, antes de mais nada, é dirigido a tentar analisar nossas ações e resultados uma outra vez, usando um método de análise particular.

Redesenhar

Se você olhar os comentários nos indicadores publicados em https://www.mql5.com/pt/code, você perceberá que a grande maioria dos usuários possuem atitudes extremamente negativas para com aqueles cujos valores previamente calculados estão mudando e sendo redesenhados durante a formação da próxima barra.

Uma vez que tenha se tornado claro que o indicador foi redesenhado, ele não é mais interessante para ninguém. Tal atitude diante do redesenho os indicadores é frequentemente bastante razoável, mas em alguns casos o redesenho pode não ser tão terrível como num primeiro momento. Para demonstrar isso, analisaremos o indicador SMA mais simples.

Na Figura 1, a cor azul mostra o impulso característico do filtro de taxa baixa, que corresponde ao indicador SMA (15). Para o caso mostrado na figura, o SMA (15) é a soma das últimas 15 contagens da sequência de entrada, onde cada uma das contagens de entrada é multiplicada por 1/15 correspondente à característica do impulso apresentada. Agora, possuindo o valor SMA (15) calculado no intervalo de 15 contagens, temos que decidir a qual ponto do tempo devemos atribuir este valor.

Aceitando SMA (15) como uma média das 15 contagens de entrada anteriores, este valor deve aparecer como mostrado no gráfico superior, assim deveria corresponder à barra zero. No caso de aceitar o SMA (15) como um filtro de taxa baixa com a característica de impulso de um comprimento finito, e assim o valor calculado, levando em conta que o atraso no filtro deve coincidir com a barra número sete, conforme mostrado no gráfico inferior.

Assim, por um deslocamento simples, transformamos o gráfico de uma média móvel no gráfico de um filtro de taxa baixa com latência zero.

Perceba que neste caso de utilizar gráficos de latência zero, alguns métodos de análise tradicional mudam levemente de significado. Por exemplo, a interseção de dois gráficos MA com períodos diferentes e a interseção dos mesmos gráficos com atraso compensado ocorrerão em tempos diferentes. No segundo caso, obteremos momentos de interseção, que serão determinados apenas por períodos MA, mas não por sua latência.

Retornando à Figura 1, é fácil visualizar no gráfico inferior que a curva SMA (15) não alcança a maioria das contagens recentes do sinal de entrada pelo valor igual à metade do período de amostragem. Uma área de sete contagens é formada, onde o valor SMA (15) não é definido. Podemos assumir que, ao compensar o atraso, perdemos algumas informações porque uma área de ambiguidade apareceu, mas isso está fundamentalmente errado.

A mesma ambiguidade está no gráfico superior (Figura 1), mas devido ao deslocamento ela está escondida no lado direito, onde não há contagens de entrada. O gráfico MA perde seu vínculo de tempo com a sequência de entrada e o tempo de atraso depende do período de suavização do MA, por causa do deslocamento.

Figura 1. Resposta de impulso do SMA (15)

Se todos os atrasos ocorridos sempre forem compensados quando utilizado MA com diferentes períodos, isto resultará em gráficos com um certo vínculo de tempo à sequência de entrada e uns com os outros. Mas além das irrefutáveis vantagens, esta abordagem assume áreas de ambiguidade. O motivo dessa ocorrência são características bem conhecidas do processamento de sequências de comprimento finito de tempo, e não nossos erros de raciocínio.

Estamos enfrentando problemas que ocorrem nas pontas destas sequências usando algoritmos de interpolação, diversos filtros, suavização, etc. E ninguém pretende esconder parte do resultado realizando seu deslocamento.

Devo admitir que os gráficos MA com uma certa parte não desenhada são uma representação mais correta de filtragem, mas eles parecem bastante incomuns. Do ponto de vista formal, não podemos calcular o valor do filtro SMA (15), Deslocamento = -7, para contagens de saída com índice menor que 7. Então existe outra maneira de suavizar a contagem na ponta da sequência de entrada?

Vamos tentar filtrar estas contagens usando o mesmo algoritmo SMA, mas decrescendo seu período de suavização com cada barra, aproximando-se do zero. Além disso, não devemos esquecer da compensação de atraso do filtro usado.

Figura 2. SMA Modificado

A Figura 2 mostra como as contagens de saída com índices de 0 a 6 serão formadas neste caso. As contagens que farão parte do cálculo do valor médio são convencionalmente marcadas com pontos coloridos na parte inferior da figura, e linhas verticais mostram a qual contagem de saída está média será atribuída. Na barra zero, nenhum processamento é realizado, o valor da sequência de entrada é atribuído ao de saída. Para a sequência de saída com índices sete ou maiores, os cálculos são realizados com os usuais SMA (15), Deslocamento = -7.

É óbvio que quando utilizamos tal abordagem, o gráfico de saída no intervalo de índices de 0 a 6 será redesenhado com cada nova ocorrência de barra, e a intensidade do redesenho aumentará com uma diminuição do índice. Ao mesmo tempo, um atraso para qualquer contagem da sequência de saída é compensado.

No exemplo analisado, temos um indicador de redesenho que é análogo ao SMA (15) padrão, mas com um atraso zero e informações extras na ponta da sequência de entrada que estão ausentes no SMA (15) padrão. Aceitando atraso zero e informações extras como vantagens, ainda assim temos um indicador de redesenho, mas é mais informativo do que o indicador SMA padrão.

Deve ser enfatizar que o redesenho neste exemplo não leva a nenhuma consequência catastrófica. No gráfico resultante há a mesma informação que para o SMA padrão, com suas contagens deslocadas para a esquerda.

No exemplo considerado, o período SMA ímpar foi escolhido, o que compensou completamente o atraso no tempo, que é para SMA:

t = (N-1)/2,

onde N é um período de suavização.

Devido ao fato de que para valores pares de N o atraso não pode ser completamente compensado usando esta abordagem e o método de suavização de contagens oferecido não é o único possível, a variante da construção do indicador é considerada apenas como um exemplo aqui, mas não como um indicador completo.

Múltiplos quadros de tempo

Nos websites MQL4 e MQL5 você pode ver os chamados indicadores de múltiplos quadros de tempo. Vamos tentar descobrir o que os múltiplos quadros de tempo podem nos dar por meio de um exemplo de indicador " iUniMA MTF ".

Assuma que estamos na janela de quadro de tempo M1 mais baixa, e iremos mostrar Abertura ou Fechamento suavizados do valor de quadro de tempo M30 na mesma janela, aplicando SMA (3) para suavização. Sabe-se que a sequência de quadro de tempo M30 forma-se a partir da sequência de quadro de tempo M1 por meio da amostragem de cada trigésimo valor e descartando os 29 valores restantes. As dúvidas aparecem sobre ser razoável utilizar a sequência de quadro de tempo M30.

Se temos acesso a uma certa quantidade de informação no quadro de tempo M1, então qual é o motivo de entrar em contato com o quadro de tempo M30, que contém apenas uma trigésima parte daquela informação? No caso considerado, nós eliminamos intencionalmente a maioria da informação disponível e processamos o que resta de SMA (3) e exibimos o resultado na janela fonte do quadro de tempo M1.

é óbvio que as ações descritas parecem bastante estranhas. Não seria mais fácil apenas aplicar SMA (90) à sequência completa do quadro de tempo M1? A frequência da fatia de filtro SMA (90) no quadro de tempo M1 é igual à frequência da fatia de filtro SMA (3) no quadro de tempo M30.

Na Figura 3, um exemplo de utilização de indicador de múltiplos quadros de tempo "iUniMA MTF" no gráfico do par de moedas M1 EURUSD é mostrado. A curva azul é o resultado da aplicação de SMA (3) à sequência de quadro de tempo M30. Na mesma figura, a curva de cor vermelha é o resultado obtido com o indicador regular "Média Móvel". Por isso, o resultado da aplicação do indicador padrão SMA (90) é mais natural.

E nenhuma técnica especial é necessária.

Figura 3. Utilização do indicador de quadros de tempo múltiplos

Outra variante da utilização de indicadores de múltiplos quadros de tempo é possível, quando uma informação do quadro de tempo mais baixo de acordo com o atual é mostrado em um terminal. Esta variante pode ser útil se você precisa comprimir a escala de exibição de cota ainda mais do que o permitido pelo terminal no quadro de tempo mais baixo. Mas, também neste caso, nenhuma informação adicional sobre as cotas pode ser obtida.

É mais fácil dirigir-se ao quadro de tempo mais baixo e manipular todo o processamento de dados com indicadores regulares, mas não com indicadores de múltiplos quadros de tempo.

Quando estiver desenvolvendo indicadores personalizados ou Expert Advisors, situações especiais podem ocorrer, quando uma organização de acesso a diversas sequências de quadro de tempo é razoável e é a única solução possível, mas mesmo neste caso devemos lembrar que as sequências de quadro de tempo mais altas são formadas a partir das mais baixas e não possuem nenhuma informação única adicional.

Gráficos candlestick

Em publicações de análises técnicas podemos frequentemente encontrar uma relação excitada com tudo conectado a gráficos candlestick. Por exemplo, no artigo "Analisando padrões de candlestick" é dito: "A vantagem dos candlesticks é que eles representam dados de maneira que é possível ver o momento dentro dos dados". Gráficos candlestick japoneses podem ajudar você a penetrar "dentro" dos mercados financeiros, o que é bastante difícil de ser feito com outros métodos gráficos.

E esta não é a única fonte de tais declarações. Vamos tentar descobrir se gráficos candlestick permitem-nos entrar nos mercados financeiros.

Sequências de valor "low", "high", "open" e "close" são usadas para representação de taxas na forma de gráficos candlestick. Vamos lembrar que tipos de valores são esses. Valores "low" e "high" são iguais aos valores de taxa mínimo e máximo no período do quadro de tempo escolhido. O valor "open" é igual ao primeiro valor conhecido das taxas no período analisado. O valor "close" é igual ao último valor conhecido das taxas no período analisado. O que isto poderia significar?

Isto significa primeiramente que há taxas de mercado em algum lugar, onde as sequências de valores "low", "high", "open" e "close" são formadas. Valores "low", "high", "open" e "close" neste método de sua formação não são estritamente ligados ao tempo. Além disso, não há maneira de restaurar taxas iniciais por estas sequências. A coisa mais interessante é que a mesma combinação de valores "low", "high", "open" e "close" em qualquer barra de qualquer quadro de tempo pode ser formada por um número infinito de variantes da sequência de taxas original. Estas conclusões são triviais e baseadas em fatos conhecidos.

Assim, a informação original é irreversivelmente distorcida ao se utilizar taxas de mercado na forma de gráficos candlestick. Usando métodos matemáticos estritos de análises para avaliação de comportamento de taxas em quaisquer sequências "low", "high", "open" e "close",os resultados estão conectados não a taxas de mercado, mas a sua representação distorcida. Ainda assim, devemos admitir que a análise de gráficos candlesticks possui muitos defensores.

Como isto pode ser explicado? Talvez o segredo é que, inicialmente, o alvo da representação de taxas na forma de gráficos candlestick foi a análise de mercado intuitiva visual rápida, mas não a aplicação de métodos de análise matemática a gráficos candlesticks.

Assim, para entender como a representação de taxas na forma de gráficos candlestick pode ser usada com análise técnica, vamos nos dirigir à teoria de reconhecimento de padrões, que é mais próxima a métodos de decisão humanos usuais do que os métodos de análise matemáticos formais.

Na Figura 4, de acordo com a teoria de reconhecimento de padrões, é desenhado um esquema simplificado de tomada de decisão. Uma decisão neste caso pode ser uma definição de início de tendência ou momento de encerramento e a detecção de momentos ótimos para abrir uma posição de momentos de tempo, etc.

Figura 4. Esquema de tomada de decisão

Como mostrado na Figura 4, dados iniciais (taxas) são tratados preliminarmente e características significantes são formadas a partir deles no bloco 2. Em nosso caso, estes valores são "low", "high", "open" e "close". Não podemos impactar nos processos nos blocos 1 e 2. No lado do terminal, apenas as características que são dedicadas a nós estão disponíveis. Estas características vão ao bloco 3, onde as decisões são tomadas em sua base.

O algoritmo de tomada de decisão pode ser implementado no software ou manualmente por aderência estrita às especificações. Podemos desenvolver e implementar algoritmos de tomada de decisão de alguma maneira, mas não podemos escolher características significantes de sequências de taxas analisadas, porque esta sequência não está disponível para nós.

A partir do ponto de aumento da probabilidade de tomar a decisão certa, o fato mais crucial é a escolha das características significativas e sua quantidade essencial, mas não temos essa importante possibilidade. Neste caso, impactar na confiabilidade deste ou daquele reconhecimento de situação de mercado é bastante difícil, uma vez que mesmo o algoritmo de tomada de decisão mais avançado não é capaz de compensar as desvantagens conectadas a escolha não-ótima de características.

Qual é o algoritmo de tomada de decisão de acordo com este esquema? Em nosso caso, é um conjunto de regras publicado na pesquisa de análise de gráficos candlestick. Por exemplo, a definição de tipos de gráficos candlestick, a divulgação do significado de suas diversas combinações, etc.

No que diz respeito à teoria de reconhecimento de padrões, chegamos à conclusão que a análise de gráficos candlestick encaixa-se ao esquema desta teoria, mas não temos nenhum motivo para afirmar que a escolha dos valores "low", "high", "open" e "close" como características significativas é o melhor. Além disso, uma escolha não-ótima de características pode reduzir dramaticamente a probabilidade de tomar decisões corretas em um processo de análise de taxas.

Voltando ao início, podemos dizer com confiança que a análise de gráficos candlestick dificilmente "penetraria" os mercados financeiros ou "veria o momento dentro dos dados". Além disso, sua eficiência comparada com outros métodos de análises técnicas pode causar dúvidas sérias.

Conclusão

Análise técnica é uma área bastante conservadora. A formação de postulados básicos de análises técnicas ocorreu nos séculos 18 e 19, e esta base chegou a nossos dias praticamente inalterada. Ao mesmo tempo, durante a década passada, a estrutura do mercado global mudou dramaticamente durante seu desenvolvimento. O desenvolvimento do comércio online contribuiu para a natureza do comportamento de mercado.

Nesta situação, mesmo a utilização das teorias e métodos de análise técnica mais populares nem sempre nos fornece eficiência de comércio suficiente.

Ainda assim, a disponibilidade dos computadores e o interesse no comércio em mercados sendo mostrado por pessoas de diversas profissões, pode estimular o desenvolvimento de métodos de análise técnica. é óbvio que hoje em dia a análise de mercado necessita do desenvolvimento de ferramentas analíticas mais precisas e sensíveis.