Sobre los Métodos de Análisis Técnico y Pronósticos de Mercado

Oles Filonenko | 1 septiembre, 2015

Introducción

Este artículo esboza brevemente un problema general y poco a poco resuelve un conjunto de tareas revelando principios básicos del concepto y formando la columna vertebral de la nueva perspectiva sobre los mercados financieros, análisis técnico y paradigma de trading propiamente.

Puesto que la solución permite implementaciones alternativas de la parte de la tarea que ya está registrada, uno de los objetivos del artículo es llamar la atención de los desarrolladores sobre estudios y búsqueda de otras soluciones que pueden ser más avanzadas o interesantes.

Los Traders ofrecen una lista para usar una herramienta técnica para el análisis y la predicción. Esta herramienta es una etapa siguiente del desarrollo del indicador Regresión StopAndReverse ampliada publicado en 2007 y que ha recibido el reconocimiento de muchos usuarios. Dicho esto, el código del programa de la herramienta se puede utilizar por desarrolladores como un módulo de final de la presentación de los datos en sus propias implementaciones de soluciones.

1. Resumen de la infraestructura. Concepto General

1.1. Configuración de una tarea en general...

Ya se ha dedicado un buen número de trabajos serios intentando formular una descripción matemática de los mercados y diversos estudios de las dependencias internas y externas de los precios de los instrumentos financieros.

Nos llevan a una conclusión poco prometedora: los mercados tienen una gran defensa contra la determinación y una capacidad claramente definida a 'filtrar' a través de distintos modelos orientados a la ciencia que sirven para asegurar la estabilidad de la precisión del pronóstico esencial para la práctica del trading por un período de tiempo requerido por la mayoría de los traders.

En este sentido, adecuadamente nos vienen a la mente las palabras de Soros, que resume esta situación:

¿Significa que es imposible desarrollar un modelo matemático completamente determinista del mercado? En términos generales, no hay ningún punto en la búsqueda de una respuesta a esta cuestión, tanto el trading práctico como en aspectos de trading, son más característicos del arte más que de laciencia. Sin embargo la ciencia tiene un gran potencial para apoyar el proceso de negociación.

Existen algunos métodos científicos y enfoques que pueden aplicarse con éxito para trabajar en los mercados financieros. Aquí es importante poner especial énfasis en el acercamiento a tal solicitud. ¿Qué es lo importante para un trader? Me gustaría de paso decir unas palabras sobre el llamado Sistema de Trading Mecánico 'Caja negra' Trading (MTS). Aunque uno puede vivir en bendición y maldición del MTS, sólo estamos interesados en la conclusión final, que no es muy alentador.

Ya que la mayoría de los traders están atrapados fácilmente por el MTS por tener que depender de principios, la calidad del desarrollo y errores inevitables en estos programas, el trading se transforma en arte en un mecanismo defectuoso cuyos defectos son ocultos e imprevisibles.

Además, los traders deben tener un buen conocimiento y claro entendimiento de cuándo y qué áreas de movimientos de precios pueden o no pueden aplicarse a ciertos MTS. Pero muy a menudo no se cumple este requisito y los traders salen del hábito de la necesidad de analizar debido a la aparente simplicidad de la utilización del MTS. Sin embargo nos abstendremos de discutir sobre el MTS.

Entre otras cosas, los traders necesitan confiar en una previsión bastante precisa y de forma dinámica ajustar su actividad de mercado. Los pronósticos pueden, a su vez, dividirse convencionalmente en dos grupos: proyecciones en forma de varias predicciones basados en métodos científicos y pronósticos en la forma de transferencia directa de datos interpolados.

Para hacerlo más claro, puede ser ejemplificadas por dos curvas, trazadas en los gráficos a veces muy parecidas. La primera curva se construye mediante el análisis de espectro Singular conocido como la 'Oruga' en Rusia; la segunda representa una media móvil simple desplazada. Por supuesto pueden no ser los mejores ejemplos pero no importa en este momento. No consideramos las ventajas y desventajas de estos dos métodos, lo importante es que ambos son utilizados por diferentes operadores en su trabajo con una cierta eficacia.

De hecho, ambos métodos sólo se diferencian en que el SSA pretende predecir futuros cambios en algunos parámetros mientras el cálculo y visualización de la media móvil no predice nada - este método sólo muestra información sobre datos reales computados de una manera sencilla. Estrictamente hablando, no hay ninguna predicción en el segundo caso como tal; la previsión es producida por un trader basandose en el precio respecto de la media móvil, siendo una herramienta de pronóstico en sí mismo. En ambos casos, el trader lleva a cabo algún tipo de análisis.

Por lo tanto, el trading basado en pronósticos científicos sirve para facilitar las operaciones en los mercados, aún así se asocia con un mayor riesgo y los errores de previsión son corregidos por los traders con la demora que a menudo es inaceptable.

Por otro lado, el trading basado en la transferencia de datos directa elimina los errores derivados de cálculos matemáticos/predicciones pero aumenta el esfuerzo intelectual del trader. Si ahora tenemos en cuenta todas las diferencias en la psicología y mentalidad de la mayoría de los traders y un sacamos un promedio, los resultados del trading en el caso general se mostrará que en la práctica no hay ninguna diferencia particular entre los dos grupos especificados de previsiones.

Una diferencia significativa empezará a ser evidente cuando la técnica de pronóstico científica obtenga demasiado compleja, lo que aumenta la probabilidad de error, cantidad y calidad. Uno pensaría que parece ser un conflicto entre las condiciones iniciales y el resultado final.

De hecho, si se decide hcer pronósticos utilizando métodos científicos, las técnicas sencillas no darán resultados adecuados en términos de exactitud. ¿Cómo evitar los crecientes errores cuando las técnicas son complicadas de conseguir y se pueden evitar del todoal grado que empiezan a afectar a la precisión del pronóstico requeridos? Esta es una pregunta complicada que puede llevar a un lógico callejón sin salida o dar lugar a despuntar soluciones que implican la enumeración del tiempo dedicaco en métodos simples y sus combinaciones.

¿Dónde y cómo encontrar el medio justo entre el origen y el resultado, la complejidad de los métodos de cálculo y la exactitud los resultados finales? Puede haber un gran número de soluciones. Al menos uno de ellos va a tratar más adelante.

1.2. Dividir en partes...

Ya que estamos enfocados al trading técnico, los datos iniciales sólo están limitados por el historial de cotización, es decir, tenemos el número total de barras y cuatro valores de precio de cada barra sin volúmenes. Los valores de volumen deberán ser ignorados ya que varíarán mucho de una fuente a otra y no son fieles al volumen de las operaciones. Por lo tanto no tiene ningún sentido usarlas en los cálculos, ya que en última instancia se consiguen diferentes pronósticos aplicando los mismos datos de precio que en sí mismo están en conflicto con la tarea dada.

Por otro lado, los movimientos de precio del instrumento financiero bajo consideración ya contienen información sobre los volúmenes del trader real verdadero, que depende directamente de este último. Tenemos que procesar la serie numérica, y a mano mostramos los datos procesados en un gráfico.

Para no complicar la solución, la tarea se dividirá en dos partes: preprocesamiento de datos usando un determinado método científico y post-procesamiento seguido de visualización de datos. Debemos abordar la tarea a partir del final.

1.3. Resolución de la segunda parte de la tarea...

Asumir que ya hemos preprocesado los datos que se visualizan en un gráfico. ¿Qué método, enfoque, técnica de visualización de datos deberá será la mejor para asegurar la distorsión menor causada al preparar el material mientras se proporciona análisis con el potencial de la previsión?

El aparato matemático ofrece una gama adecuada de soluciones elegantes, entre las cuales podemos singularizar y seleccionar el análisis de regresión como método que cumple los criterios especificados anteriormente.

El análisis de regresión es un método estadístico para el estudio de las dependencias que, desde un cierto punto de vista, pueden considerarse como una simple forma de presentación de los datos sin corrupción del material inicial. Otro propósito de los análisis de regresión es la predicción de valores de la variable dependiente. Este método es casi ideal para la tarea dada.

Así, ¿podemos considerar la segunda parte de la tarea a resolver? Todavía no. La solución sólo ha sido esbozada, ahora el tipo de regresión tiene que determinarse. Vamos a ver qué resultado tenemos utilizando la regresión lineal.

Supongamos que el punto inicial del trazado obtenido siguiendo el preprocesamiento de datos es uno de los extremos locales del tipo de cambio EURUSD a finales de otoño de 2007. Se trazará un canal de desviación estándar desde este punto usando el rayo central de la regresión lineal como base.

Figura 1. Canal de desviación de la línea de regresión trazado para EURUSD

¿Cuál es el valor del pronóstico producido?

Las reglas comerciales del canal son bien conocidas. Claramente, el valor de la previsión anterior variará de un trader a otro; sin embargo tales pronósticos son conocidos por ser muy adecuados en la práctica y son bastante utilizados.

También estamos familiarizados con los defectos de tales previsiones. Ahora sabemos que el ratio EURUSD golpeó el límite superior del canal constantemente y manteniendo en aumento libremente. Pero los tradesr en aquel momento tuvieron que hacer una elección asociada al riesgo y a los sentimientos intensos.

Esto nos lleva a una pregunta justa - ¿uno de los propósitos del análisis de regresión relacionados con la predicción de valores permite mayor eficacia en el pronóstico para facilitar la toma de decisiones en momentos críticos? Sí, puede. La presentación de los datos para este propósito tiene que ser basada en la regresión polinómica, donde la serie numérica extrapolada será la previsión objetiva, una predicción, un consejo peculiar.

Vaqmos a trazar el mismo canal de desviación estándard desde el mismo punto pero en base a la curva central de ambas series numéricas, la interpolada y la extrapolada, de la regresión polinomial.

Figura 2. Canal de desviación de la línea de regresión polinomial trazada para EURUSD

No está mal. Exactamente es lo que un trader necesita para un trabajo más seguro y pacífico. Sólo cabe señalar que un error en los parámetros en este método envia las previsiones respectivas a sus antípodas. Un error sin duda será un fallo del desarrollador y no una característica del método en sí mismo.

El método como tal es impecable en términos de la tarea dada y ahora podemos considerar la segunda parte de la tarea a resolver tal y como hemos decidido en el método de representación de datos.

De hecho, es difícil pensar en algo más familiar y claro que un canal dirigido con niveles de desviación estándar, donde el precio se mueve a lo largo de su vector. En este caso, en comparación con varios canales lineales, el pronóstico es más preciso mientras que no hay nada nuevo en las tácticas de trading ya que está bien estudiado y es incluso intuitivamente claro.

Aquí, podemos mirar hacia atrás a en otro aspecto del análisis. ¿Cómo hacer más fácil para un trader tomar decisiones sobre la entrada en el mercado, cierre y reversión de posiciones? El factor en las señales de trading en forma de una "caja negra", trae consigo los mismos riesgos y efectos adversos que el MTS. El uso de osciladores adicionales es una elección individual y es importante aquí para que un trader realice y comprenda cuanto exacto es lo que cualquier indicador dado muestra, de lo contrario él también puede convertirse en una víctima del programa.

¿Qué pueden ofrecer a un trader en este sentido las matemáticas? Por un lado, los datos extrapolados de la regresión polinómica son un pronóstico de advertencia que se utilizará para determinar las áreas de entrada y salida. Por otra parte, un nivel de Stop Loss estándar de facto es una práctica común en el trading ya que sirve como un factor limitante para las pérdidas que ocurren como resultado de errores inevitables en la actividad del mercado.

La visualización de los niveles de Stop Loss dinámicos en la tabla no es gran cosa ya que el algoritmo es simple y bien conocido. Uno sólo tiene que decidir sobre el método del cálculo de los niveles y la noción de desviaciones estándar que se demostró aquí con buen provecho. El cálculo de la desviación de precio sobre el rango del ya conocido punto inicial de la barra cero no parece complicado.

Como resultado, toda la información necesaria para un análisis técnico que se puede obtener en esta etapa está directamente disponible en la tabla. La predicción de los niveles de Stop Loss en el canal polinomio desviación estándar aparecen como sigue:

Figura 3. La predicción de los niveles de Stop Loss en el canal polinomio desviación estándar

Y una advertencia de "Previsión polinomica" en la percepción visual, respectivamente:

Figura 4. Pronóstico de movimiento de precios EURUSD en regresión polinomial

La implementación de la representación de datos en forma de código de programación MQL4 se adjunta a este artículo.

El módulo está completamente listo para trabajar y puede ser utilizado como un instrumento técnico independiente. Sin embargo su total potencial oculto y oportunidades de previsiones mostrarán su valor máximo cuando se utiliza como parte de una sola implementación compleja de varios componentes, como afirma que será demostrado.

El siguiente material puede servir como una guía en la búsqueda de soluciones alternativas para el preprocesamiento de datos.

1.4. Resolución de la primera parte de la tarea...

Cabe señalar que la opción de representación de datos generalmente tarea restante se estrecha hacia abajo la para determinar el inicio, el punto de referencia que es otro de los beneficios de procesamiento posterior.

De hecho, el método de análisis de regresión nos ahorra el apuro de la síntesis de fisicomatematicas complejas en las primeras etapas y no tenemos que distribuir los cambios de precio a través de un espectro o arrastrar en la superposición de los componentes armónicos y otros métodos conducen a ciertas fluctuaciones y distorsiones de datos frente a la serie numérica inicial que sirve como columna vertebral para un pronóstico más probabilístico y más cercano a la realidad.

Sin embargo, se puede determinar el punto de referencia utilizando un método simplemente como un puntero hacia ella. Sin embargo, la solución en cuestión impone requisitos bastante estrictos al proceso previo, como el método en su conjunto, llamado el método de regresión de onda, sugiere la presencia de lazos profundos, así como retroalimentación positiva y negativa entre sus componentes matemáticos.

La evaluación de muchos años de trabajo realizados por varios investigadores que con las leyes del mercado y los procesos naturales de la onda juntados con los resultados individuales primero definidos matemáticamente y luego obtenidos por la práctica, nos llevan a una conclusión que no existe al menos una teoría que permita dinámicamente describir la estructura de mercado con un adecuado grado de precisión y predecir cambios futuros de precio basados en esta estructura mediante el análisis de regresión.

Esto nos lleva a la teoría de onda que define el llamado principio de onda Elliott. El desarrollo moderno de esta teoría dio lugar a varias ramas independientes, la rama de la onda fractal siendo más prominente ya que tiene un gran potencial para proyectos relevantes. Esta misma rama fue seleccionada como una hipótesis de trabajo para el método de regresión de la onda entera.

1.5. Poner todos los componentes juntos

Por lo tanto, en la variante final de la solución, tenemos un proyecto de implementación de un método matemático para definir y describir la estructura de onda fractal de la serie numérica, consta de las cotizaciones de mercado junto con un método para el análisis de la descripción obtenido de la estructura y la predicción de las fluctuaciones de precios de los instrumentos financieros bajo examen.

Dicho esto, no necesitamos un punto de referencia independiente sino una estructura fractal entera puesto que define los parámetros de regresión polinomial y el estado del fractal en cuestión, utilizando el criterio de tendencia y corrección.

La descripción de la estructura permite, además, utilizar herramientas lineales adicionales en la tabla, como la de Fibonacci y Andrews' Pitchfork:

Figura 5. Herramientas adicionales (Fibonacci Retracement y Andrews' Pitchfork) para el análisis de la estructura fractal

1.6. Matriz de onda fractal

El desarrollo de la teoría de la onda fractal moderna sentó las bases para una investigación empírica motivada de diferentes fenómenos tanto físicos como económicos.

Los resultados de esa investigación se transformaron en una forma pertinente de datos matemáticos seguidos, pero los datos preparados eran considerados en términos de aplicación en el mercado real y debidamente clasificados. Para un grupo entero identificado de fractales estables, una matriz unificada nace adaptada para su uso como datos iniciales para el cálculo de regresión polinomial.

Es conocido que un fractal es una estructura estable, escalable y reiterado en cualquiera de estas escalas. De hecho, esto debe significar que los fractales del mismo tipo serán bastante similares en forma de un timeframe mensual y gráfico de ticks. Sin embargo, en las condiciones reales de mercado, la estructura interna de los fractales está expuesta a la destrucción y distorsión. Cuanto menor sea el plazo, más a menudo se puede observar.

La estructura de fractal se compone de otros fractales similares o no similares entre sí en la forma exterior. Los movimientos caóticos de precio comúnmente llamados ruido de mercado, son más intensivos en timeframes más cortos. Cuando el nivel de ruido de mercado excede un cierto límite, se descompone la estructura fractal.

Forma de fractal llega distorsionada hasta el punto de que queda fuera de un conjunto de ciertos fractales estables. El límite del nivel de ruido del mercado en plazos más largos es más alto y la estructura fractal es mucho más estable.

1.7. Concepto de flujo de efectivo de mercado

En las operaciones prácticas, no tiene ningún sentido considerar bajo requisitos previos para la aparición de los fractales estables en el mercado - son transparentes y no tienen ningún efecto sobre la calidad del trabajo y la cantidad de beneficio.

En la parte superior, nivel usuario, es conveniente considerar y determinar importantes fractales primitivos que afectan el movimiento del precio en un futuro próximo y orientar a los traders de la situación actual.

Esto además se ejemplifica pero los fractales deben presentarse primero en una forma que sea clara, natural y habitual para cada trader, independientemente de sus conocimientos y bagage. Hay una analogía directa a los ríos, sus afluentes, fuentes y otras características naturales.

Desarrollando una estructura de fractal en cada flujo de efectivo de equilibrio del timeframe que permanecen estables durante cierto tiempo. Imagine una piscina con dos tubos - llenado y descarga. El primer tubo está llenando constantemente la piscina, y constantemente está goteando agua desde el segundo. Al parecer, el volumen de flujo de entrada agua será igual al volumen de salida con el fin de garantizar el nivel de agua estable en la piscina.

Los flujos de mercado se forman de manera similar, del total de flujo de entrada y los stock de dinero en un rango dinámicamente cambiante de barras en un timeframe dado. La primera ley de Newton (Ley de inercia) se aplica también aquí que seguro que se ha observado repetidamente por cada trader - en el mercado dfino, cuando el volumen total del stock de dinero no es grande, el precio es afectado fácilmente por pequeñas cantidades que invierten en los mercado por los market players.

Hay un gran número de dichos flujos que se forman pero no todos y cada uno de ellos son apropiados para ser considerado individualmente. La experiencia y el sentido común sugieren que el número óptimo de flujos separados sea de tres para cada timeframe.

Uno de ellos representará el flujo principal, el río que fluye en cualquier timeframe dado. Los otros dos son los brazos de río o de lo contrario, los flujos internos o de tuboes de llenado y vaciado adicionales - lo que es más fácil de comprender. Los canales de regresion de onda pueden ser interpretados como el río y sus brazos o límites figurativos de los flujos, o tuberías cubiertas, respectivamente.

Todo el concepto está coronado con un postulado de la existencia de global o, en otras palabras, el flujo fundamental - el río principal para el estudio de un instrumento financiero como un todo. Tal flujo se compone en base a las existencias de dinero total disponible en el mercado y relevantes para un determinado instrumento financiero. Este flujo es obviamente más de inercia y todos los movimientos de precio y todo el desarrollo de las diferentes estructuras fractales tienen lugar dentro de las orillas del río fundamental.

Así, el concepto de flujo de efectivo considerablemente elimina la incertidumbre de los movimientos de precio y junto con los canales de regresión de la onda proporciona a un trader con más puntos de referencia en los medios de topología, así como análisis y pronósticos de mercado.

2. Fractales Elementales como la fuerza impulsora del mercado

2.1. Fractales primitivos.

Un fractal primitivo es un material para patrones de tendencia y corrección. Está formado por tres graficos consecutivos extremos y por lo tanto se puede definir como la mínima posible (primitiva) repetida estructura estable.

Las primitivas lo impregnan todo y cualquier timeframe, y forman una estructura de conjunto de fractales en la matriz de la onda. Uno sólo puede definir cuatro de esas primitivas ya que hay simplemente no hay otras.

Tengamos una mirada en que las cuatro primitivas siguen en el mismo flujo. Tres puntos (А-В-С) han formado un patrón de tendencia alcista. Este fractal tiene sólo tres características claves:

1. El punto extremo B es mayor que el punto extremo A.
2. El punto extremo B es mayor que el extremo punto de C.
3. El punto extremo C es mayor que el punto extremo A.

Figura 6. Patrón de tendencia alcista

La aparición de tal estructura elemental en cualquier timeframe de М1 a MN1 es una clara indicación de la tendencia alcista sigue en el mismo caudal donde se formó el primitivo fractal. Sin embargo, a menos que hasta que el precio que se eleva sobre el punto B y va más allá de los límites de la forma primitiva, la tendencia alcista será inestable y sin confirmar. En nuestro caso, podemos observar la tendencia alcista formada y confirmada.

La norma no deja alternativa alguna - si hay una tendencia alcista formada en el flujo y dicha tendencia alcista se confirma, sólo puede ser seguida de una corrección a la baja en el flujo de la misma, sin excepción.

Esto implica que cualquier tendencia alcista sobre su confirmación forma el siguiente patrón, una estructura elemental del fractal primitivo anterior a la corrección a la baja. Este fractal también tiene sólo tres características claves:

1. El punto extremo B es menor que el punto extremo A.
2. El punto extremo B es menor que el punto extremo C.
3. El punto extremo C es mayor que el punto extremo A.

Debe tenerse en cuenta que una tendencia confirmada siempre es seguida de una corrección que no necesariamente tiene lugar exclusivamente después de la tendencia confirmada, como también hay otras opciones.

Sin embargo, la aparición de tal estructura elemental en cualquier timeframe es un signo definitivo de la siguiente corrección a la baja en el flujo del mismo donde se formó el primitivo fractal. Aquí está una ilustración de este caso:

Figura 7. Corrección a la baja

Los siguientes tres puntos extremos forman un patrón para una corrección al alza. Como puede verse, la corrección en este caso sigue la corrección y no la tendencia. Este fractal como las dos primitivas consideradas anteriormente, también tiene sólo tres características claves:

1. El punto extremo B es mayor que el punto extremo A.
2. El punto extremo B es mayor que el extremo punto de C.
3. El punto extremo C es menor que el punto extremo A.

La aparición de tal estructura elemental en cualquier timeframe es un signo definitivo de la siguiente corrección hacia arriba en el mismo caudal donde se formó el fractal primitivo. Aquí está una ilustración de este caso:

Figura 8. Corrección de tendencia bajista

Es fácil ver que la corrección al alza a mano ha formado el cuarto tipo de fractales elementales - el patrón bajista refleja el fractal descrito anteriormente anterior a la tendencia al alza. Definamos las tres características claves de la cuarta primitiva:

1. El punto extremo B es menor que el punto extremo A.
2. El punto extremo B es menor que el punto extremo C.
3. El punto extremo C es menor que el punto extremo A.

La aparición de tal estructura elemental en cualquier timeframe de М1 a MN1 es una clara indicación de la tendencia bajista que sigue en el mismo caudal donde se formó el fractal primitivo.

Al igual que en el caso con el patrón de tendencia alcista pero de forma invertida, a menos que y hasta que el fluctuante precio cae por debajo del punto B y va más allá de los límites de la forma primitiva, la tendencia bajista será confirmada. También hay una regla similar.

Esta norma no deja alternativas o bien - si hay una tendencia bajista formada en el flujo y tal tendencia bajista se confirma, sólo puede ser seguida de una corrección al alza en el flujo de la misma, sin excepción.

Esto implica que cualquier bajista sobre la forma de confirmación del siguiente patrón, una estructura elemental del fractal primitivo anterior a la corrección al alza. Independientemente del tiempo que la tendencia bajista puede durar, tarde o temprano lo será seguido por la corrección al alza.

La descripción del patrón anterior a la corrección hacia arriba ya se ha proporcionado anteriormente.

Visualmente, el cuarto fractal primerio aparece como se muestra a continuación.

Figura 9. Tendencia bajista

2.2. Fuerza impulsora del mercado

De una u otra manera, el dinero que fluye dentro y fuera del mercado perturba el equilibrio dinámico de los flujos. Las aguas entrantes hacen el río fluye hacia el "Polo Norte" - hasta el eje de precio. Las salidas - al "Polo Sur", abajo en el eje de precio.

A pesar de la existencia de términos generales como "tendencia" y "corrección", los precios de los instrumentos financieros siempre siguen una tendencia en un flujo que es la principal fuerza impulsora del mercado en cualquier momento dado de cambio en el delta del precio.

Por la estructura y nivel de desarrollo, las tendencias pueden ser simples, extendidas y truncadas. Si una tendencia es incapaz de hacer que el precio fuera el fractal primitivo y permanece sin confirmar hasta el movimiento de contra tendencia, tal tendencia cae en la categoría de tendencias truncadas. Truncado las tendencias generalmente aparecen dentro de las correcciones, así como estructuras formando el patrón de las tendencias posteriores.

Los patrones de onda en el principio de onda Elliott también constituyen un patrón de tendencia truncada. Tal patrón se llama "Truncated5" y representa una quinta oda de impulso truncada que no se mueve más allá del extremo de la tercera onda de impulso.

En general, cada tendencia confirmada es simple o extendida. Las tendencias extendidas en el flujo inmediato corto tienen una tendencia confirmada y el precio vaya 100% más allá del comienzo, trayendo al 162% y superiores.

Ejemplos de tales patrones en el contexto de la teoría de las ondas son "Extension1" siendo la primera extensión de la onda, "Extension3" es la tercera extensión de la onda, "Extension5" siendo la extensión de la quinta onda en impulsos. La estructura de una tendencia simple puede estar conformada por una tendencia y corrección pero las tendencias simples se limitan generalmente al nivel del 100% de su inicio. Los patrones de onda pueden ilustrarse con ejemplos más complejos - "Diagonal1", "ExpTriangle5" y "Impulse2" o "Impulso".

Las correcciones a menudo tienen formas pintorescas y una estructura mixta. La teoría de onda define un montón de patrones correctivos, sin embargo en términos de primitivas, es generalmente razonable agrupar todos los movimientos correctivos en solamente simples y complejos.

La estructura de una simple corrección se compone de la serie de tendencias explícitas, superior en número. La estructura de una corrección compleja se compone de la serie de correcciones explícitas, superior en número. Sin embargo, cada movimiento correctivo en cualquiera de los casos tiene una tendencia de como conducir la fuerza profunda en su estructura. Esta fuerza impulsora trae a menudo formaciones correctivas más allá del límite de retroceso del 100%.

Como un ejemplo simple, tengamos una mirada en el fractal primitivo que representa una tendencia truncada clásica que apareció en el principal flujo largo. El fractal resultante (А-В-С) identifica una tendencia bajista. Había sostenido las oscilaciones en la tendencia a lo largo de su desarrollo haciendo que el precio rebote en los retrocesos de Fibonacci estándar.

Un modelo de regresión de la corriente principal mostró el agotamiento de esta tendencia tras el rebote del precio del siguiente nivel de expansión de Fibonacci del 61.8%. El agotamiento se produjo en el estado sin confirmar de la tendencia - el punto "В" no ha sido derribado.

Tal disposición sugiere un patrón de clara tendencia en contra - un primitivo que consiste en los puntos "В" y "С" y el punto de rebote apagado al nivel de 61.8%. Así, la tendencia truncada formado una base, una plataforma para la posterior tendencia alcista dentro del flujo del tiempo dado.

Figura 10. Base de la tendencia alcista

La tendencia alcista en el flujo largo fue realizada en la forma de la tendencia extendida, su estructura está conformada por series de tendencias consecutivas en dos flujos cortos - el río constantemente aumentaba su volumen por dos afluentes.

Antes, cuando el precio rebotó en nivel de expansión de Fibonacci del 61.8%, este par de brazos que garantiza la necesaria salida resultante en el modelo completamente formado y puesto en ejecución "tendencia truncada - tendencia extendida" hecho de los dos fractales primitivos.

Al mismo tiempo, esta tendencia extendida fue la principal fuerza impulsora para el desarrollo de la primera etapa del movimiento correctivo en la estructura de tiempo fractal que fue seguida por la segunda etapa correctiva en conjunto completando la formación del nuevo fractal primitivo como una base para la tendencia global de 2006-2008. Puede encontrarse un análisis detallado con el tipo de cambio EURUSD realizado usando la solución de software implementado en el sitio web oficial de Stairway to Heaven LLC.

Conclusión

Así, una vez más hemos demostrado las oportunidades del MetaTrader 4 en la ejecución de proyectos orientados a la ciencia y propuso una idea general de la matriz de la onda fractal y un nuevo concepto de flujos de mercado en forma de canales de regresion no lineales de la onda.

El material del artículo generalmente está destinado a llamar la atención de los desarrolladores sobre los aspectos cubiertos y peculiaridades de un análisis técnico y previsiones puesto que el potencial de esta área de estudio está lejos de estar agotado. Stairway to Heaven LLC a su vez expresan su aprecio y gratitud a los desarrolladores del MetaTrader 4.