К вопросу о методах технического анализа и прогнозирования рынков

Oles Filonenko | 23 мая, 2011

Введение

В данном материале кратко обозначим общую проблему, поставим задачу и последовательно ее решим, раскрывая базовые принципы концепции и формируя основу для нового взгляда на финансовые рынки, технический анализ, саму парадигму трейдинга.

Поскольку решение допускает альтернативы в реализации той части задачи, права на которую уже защищены, одной из целей данной статьи является привлечение внимания разработчиков к исследованиям и поиску иных решений, возможно более совершенных и/или более интересных.

Трейдерам предоставляется готовый к использованию технический инструмент анализа и прогнозов. Данный инструмент является следующим этапом развития опубликованного в 2007 году индикатора Extended Regression StopAndReverse, заслужившего признание многих пользователей. Вместе с тем, программный код инструмента может быть использован разработчиками как конечный модуль представления данных в их собственных реализациях решений.

1. Обзор инфраструктуры, общая концепция

1.1. Поставим задачу в целом...

Попыткам математического описания рынков, а также всевозможным исследованиям внутренних и внешних зависимостей курсов финансовых инструментов, посвящено уже достаточное количество серьезных работ.

Общим следствием из них является неутешительный вывод - рынки обладают великолепной самозащитой от детерминации и имеют ярко выраженное свойство "просачиваться" сквозь различные научно-ориентированные модели, которые призваны обеспечить необходимую для практического трейдинга стабильность в точности прогнозов на период времени, требуемый подавляющей массе трейдеров.

В этой связи можно вспомнить слова Джорджа Сороса, неплохо подходящие в качестве резюме к такому положению дел:

Следует ли отсюда, что создание полностью детерминированной математической модели рынка невозможно? Вообще говоря, в рамках практического трейдинга искать ответ на данный вопрос не имеет смысла, поскольку аспекты трейдинга расположены скорее в области искусства, нежели науки. Тем не менее, наука имеет большой потенциал для того, чтобы помочь всему процессу трейдинга.

Существуют некоторые научные методы и подходы, которые можно с успехом применять в работе на финансовых рынках. Здесь необходимо сделать акцент на самом подходе к такому применению. Что важно для трейдера? Сейчас между делом хотелось бы упомянуть о так называемых "черных ящиках" Механических Торговых Систем. Можно долго говорить как о пользе, так и о вреде МТС, но важен лишь конечный вывод, и он также неутешителен.

Поскольку в своем большинстве трейдеры просто становятся заложниками МТС, зависящими от принципов, качества разработки и ошибок этих программ, которых невозможно избежать, трейдинг превращается из искусства в испорченный механизм, дефекты которого скрыты и непредсказуемы.

Ко всему прочему, трейдеры должны четко знать и понимать, когда и на каких участках ценовых изменений курса можно применять конкретную МТС, а когда нельзя. И условие это слишком часто не выполняется, а кажущаяся простота в применении МТС отучает трейдеров от необходимости в проведении анализа. В этой связи речь пойдет не о МТС.

Итак, помимо всего прочего трейдеру важен достаточно точный прогноз, на который он мог бы опереться, и в соответствии с которым можно было бы динамически формировать и корректировать свои действия на рынке. В свою очередь, прогнозы можно условно разделить на две группы - прогнозы в виде различных предсказаний, основанных на некоторых научных методах, и прогнозы в виде прямого переноса интерполированных данных.

Чтобы было понятнее, в качестве примера таких прогнозов можно вспомнить построение двух кривых на графиках, иногда весьма схожих внешне. Первая построена методом "Singular Spectrum Analysis", в России известным как "Гусеница", а вторая представляет собой простую скользящую среднюю со сдвигом. Конечно, это не самые лучшие примеры, но сейчас это не важно. Не будем здесь рассматривать недостатки и достоинства обоих методов, важно лишь то, что оба они применяются различными трейдерами в своей работе с той или иной степенью успешности.

По существу, оба этих метода различны лишь тем, что SSA пытается предсказать изменение некоторых параметров в будущем, а расчет и отображение скользящей средней не предсказывает ничего, этот метод лишь выводит визуальную информацию о пересчитанных элементарным способом реальных данных. Строго говоря, в последнем случае прогноза как такового нет, прогноз делает сам трейдер, основываясь на положении курса относительно скользящей средней, которая и является инструментом самого прогноза. В обоих случаях трейдер проводит некоторый анализ.

Таким образом, трейдинг по научным прогнозам призван облегчить работу на рынках, но в то же время такой трейдинг более рискован, поскольку ошибки прогнозов корректируются трейдером с опозданием, зачастую недопустимым.

С другой стороны, трейдинг по прямому переносу данных исключает ошибки математических расчетов/предсказаний, но увеличивает интеллектуальную нагрузку на самого трейдера. Если теперь учесть и усреднить все различия в психологии и ментальности множества трейдеров, то в общем случае по результатам трейдинга получается, что в практике нет никакой особой разницы между означенными двумя группами прогнозов.

Существенная разница станет проявляться тогда, когда методика научных прогнозов начнет чересчур себя усложнять, тем самым увеличивая вероятность возникновения ошибок, их количество и качество. Казалось бы, тут у нас появляется противоречие между начальными условиями и конечным результатом.

В самом деле, если решено использовать научные методы для получения прогнозов, и при этом простые способы решения данной задачи не дают приемлемых результатов по фактору точности. Как избежать увеличения ошибок при усложнении методик, и можно ли вообще их избежать в том количестве, когда прогноз уже теряет требуемую точность? Вопрос неоднозначен и легко может привести в логический тупик, или вызвать попытки решения в лоб путем длительных переборов различных несложных методов и их комбинаций.

Где и как отыскать золотую середину между истоком и исходом, степенью сложности методов расчетов и степенью точности конечных результатов? Возможно, есть целое множество решений. По крайней мере, об одном таком решении и идет речь.

1.2. Разобьем ее на части...

Поскольку мы говорим о техническом трейдинге, изначальные данные ограничены лишь историей котировок, то есть мы располагаем общим количеством баров и четырьмя значениями цены на бар, без объемов. Значения объемов необходимо игнорировать, так как эти значения от источника к источнику варьируются в широком диапазоне и истинному объему торгов не соответствуют. В этой связи нет смысла использовать их в расчетах, потому что на одних и тех же ценовых данных мы в результате будем получать разные прогнозы, что уже само по себе противоречит поставленной задаче.

С другой стороны, ценовые изменения курса исследуемого финансового инструмента уже содержат в себе информацию о реальных, истинных объемах торгов, поскольку напрямую от них зависят. Нам предстоит обработать имеющийся числовой ряд и представить обработанные данные в визуальном отображении на график.

Чтобы не усложнять решение, всю задачу разделим на эти две части - предварительная обработка данных с помощью некоторого научного метода, и заключительная обработка с последующим выводом на экран. Решение начнем с конца.

1.3. Определим решение для второй половины задачи...

Предположим, что у нас уже имеются предварительно обработанные данные, проекцию которых необходимо поместить на график. Какой для этого выбрать метод, подход, способ представления данных, с тем, чтобы он вносил наименьшие искажения в готовый материал, и одновременно являлся бы видом анализа с потенциалом прогнозирования?

Математический аппарат располагает достаточным арсеналом элегантных решений, среди которых можно выделить и выбрать регрессионный анализ как метод, удовлетворяющий уже определенным выше критериям.

Регрессионный анализ есть статистический метод исследования зависимостей, и с некоторой точки зрения его можно рассматривать как несложный способ представления данных без внесения искажений в исходный материал. Также одной из целей регрессионного анализа является предсказание значений зависимой величины. Для поставленной задачи данный метод подходит практически идеально.

Можно ли считать, что вторая часть задачи решена? Пока нет. Решение обозначено лишь в целом, необходимо определиться с типом регрессии. Посмотрим, что мы будем иметь в случае линейной регрессии.

Допустим, предварительная обработка данных указала начальную точку построения - один из локальных экстремумов курса валютной пары EURUSD в конце осени 2007. Построим от этой точки канал стандартных отклонений, основу которого представляет собой центральный луч линейной регрессии.

Рисунок 1. Канал стандартных отклонений от линии линейной регрессии, построенный для EURUSD

Какова ценность полученного прогноза?

Правила канальной тактики трейдинга хорошо известны. Очевидно, ценность данного прогноза будет сильно меняться от трейдера к трейдеру, тем не менее, мы знаем, что подобные прогнозы вполне приемлемы на практике, и достаточно широко используются.

Также хорошо известны и недостатки такого рода прогнозов. Это мы сейчас знаем, что тогда курс EURUSD уверенно пробил верхнюю границу канала и беспрепятственно продолжил свое восхождение, а в тот период времени трейдерам предстоял выбор действий, сопряженный и с риском, и с накалом эмоций.

Здесь возникает естественный вопрос: нельзя ли одну из целей регрессионного анализа, связанную с предсказанием значений, более действенно использовать в прогнозах для облегчения процесса выбора принятия решений в некоторые критические моменты? Да, можно. Для этого необходимо представление данных на основе полиномиальной регрессии, где экстраполированный числовой ряд будет являться искомым прогнозом, предсказанием, своеобразной подсказкой.

Выведем на график из той же точки тот же самый канал стандартных отклонений, но основанный на центральной кривой как интерполированного, так и экстраполированного числового ряда полиномиальной регрессии.

Рисунок 2. Канал стандартных отклонений от линии полиномиальной регрессии, построенный для EURUSD

Неплохой прогноз. Как раз то, что нужно трейдеру для более уверенной и спокойной работы. Необходимо лишь подчеркнуть, что в случае ошибки с параметрами данного метода прогноз превратится в свой антипод. Разумеется, такая ошибка не будет являться ошибкой самого метода, это будет ошибка разработчика.

Сам же метод безупречен в рамках поставленной задачи, и теперь можно считать, что ее вторая часть решена, поскольку мы определились с методом представления данных.

В самом деле, трудно себе представить что-то более привычное и понятное, чем направленный канал с уровнями стандартных отклонений, по вектору которого движется курс. По сравнению же с различными линейными каналами мы в данном случае имеем более четкий прогноз, а в тактике трейдинга нет ничего нового, она хорошо изучена и ясна даже на интуитивном уровне.

Здесь можно вспомнить про еще один аспект из области анализа. Как облегчить трейдеру принятие решений о входе в рынок, закрытии и/или развороте своих позиций? Фактор торговых сигналов в виде "черного ящика" обуславливает те же самые риски и негативные последствия, что и МТС. Использование дополнительных осцилляторов - выбор индивидуальный, и здесь важно, чтобы трейдер осознавал, понимал, что именно ему показывает тот или иной индикатор, в противном случае он также становится заложником программы.

Что в этой связи может предложить математика в помощь трейдеру? С одной стороны, экстраполированные данные полиномиальной регрессии уже сами по себе являются предупреждающим прогнозом, который необходимо использовать для определения областей входа/выхода. С другой стороны, в широкой практике трейдинга принят де-факто стандарт уровней "Stop Loss" как ограничитель потерь при неизбежных ошибках в работе на рынках.

Реализация отображения на графике динамических уровней "Stop Loss" не несет в себе никакого особого труда, этот алгоритм прост и хорошо известен. Необходимо лишь определиться с методом пересчета уровней, и здесь себя прекрасно зарекомендовало понятие стандартных отклонений. Расчет девиации курса на диапазоне от уже известной начальной точки до нулевого бара также не представляется сложным.

В результате мы имеем непосредственно на графике всю необходимую для проведения технического анализа информацию, которую можно получить на данном этапе. Так выглядят расчетные уровни "Stop Loss" в полиномиальном канале стандартных отклонений:

Рисунок 3. Расчетные уровни "Stop Loss" в полиномиальном канале стандартных отклонений

И, соответственно, предупреждающий "полиномиальный прогноз" в визуальном восприятии:

Рисунок 4. Прогноз движения курса EURUSD при полиномиальной регрессии

Данное решение конечного представления данных в виде программного кода на языке MQL4 прилагается к статье.

Модуль полностью готов к работе и может быть использован как самостоятельный технический инструмент. Однако весь его скрытый потенциал и перспективы в области прогнозирования в полной мере проявят себя в составе единой комплексной реализации нескольких компонент, что будет показано ниже.

Следующий материал может послужить ориентиром в поиске альтернативных решений для предварительной обработки данных.

1.4. Определим решение для первой половины...

Необходимо отметить, что сам по себе отобранный вариант представления информации сводит остаток задачи в общем случае к определению начальной точки, точки отсчета, что является еще одним плюсом конечной обработки.

В самом деле, метод регрессионного анализа избавляет нас от различного рода сложного физико-математического синтеза на начальных этапах, нам нет нужды раскладывать ценовые изменения курса в спектр и притягивать за уши суперпозицию гармонических составляющих и прочие методы, приводящие к тем или иным флуктуациям и искажениям конечных данных по отношению к исходному числовому ряду как фундаменту наиболее вероятностного прогноза, ближе всего расположенного к реальности.

Хотя для определения самой точки отсчета можно использовать любой метод, просто как указатель на нее. Тем не менее, в рассматриваемом решении к предварительной обработке также предъявляются довольно строгие требования, поскольку весь метод в целом, названный методом волновой регрессии, подразумевает наличие глубоких петель и отрицательной, и положительной обратной связи между своими математическими компонентами.

Оценка многолетней работы различных исследователей рыночных закономерностей и природных волновых процессов, а также собственных результатов, предварительно просчитанных математически и впоследствии полученных эмпирическим путем, приводит к выводу о существовании, по крайней мере, одной теории, позволяющей с приемлемой степенью точности динамически описывать структуру рынка, и на основании этой структуры прогнозировать с помощью регрессионного анализа будущие ценовые изменения.

Речь идет о волновой теории, определяющей так называемый Закон волн Эллиота. Современное развитие данной теории привело к рождению нескольких самостоятельных направлений, среди которых выделяется фрактально-волновая ветвь как наиболее перспективная для соответствующих разработок. Это направление и было отобрано в качестве рабочей гипотезы для всего метода волновой регрессии.

1.5. Соберем все компоненты воедино

Итак, в конечном варианте решения мы имеем реализованный проект математической методики определения и описания фрактально-волновой структуры числовых рядов, составленных рыночными котировками, плюс метод анализа полученного описания структуры и прогнозирования колебаний курсов исследуемых финансовых инструментов.

При этом нам необходима не отдельная точка отсчета, а вся фрактальная структура, поскольку именно структура определяет параметры полиномиальной регрессии и состояние рассматриваемого фрактала по критерию тренд/коррекция.

Ко всему прочему, описание структуры позволяет использовать на графиках дополнительные линейные инструменты, такие как уровни Фибоначчи и вилы Алана Эндрю:

Рисунок 5. Дополнительные инструменты (уровни Фибоначчи и вилы Эндрю) для анализа фрактальной структуры

1.6. Фрактально-волновая матрица

Развитие современной фрактально-волновой теории заложило основы для целенаправленных практических исследований различных явлений, включая и физические, и экономические.

Результаты этих исследований были приведены в соответствующую форму математических данных, готовые данные рассмотрены в прикладном аспекте применительно к реальному рынку, после чего классифицированы надлежащим образом. Для всей выявленной группы устойчивых фракталов создана единая матрица, адаптированная к использованию в виде исходных данных для расчета полиномиальной регрессии.

Как известно, фрактал представляет собой устойчивую структуру, масштабируемую и повторяющуюся в любых этих масштабах. По сути это должно означать, что фракталы одного и того же типа будут иметь достаточно сходную форму и на месячном таймфрейме, и на тиковом графике. Однако в условиях реального рынка внутренняя структура фракталов подвержена разрушениям и искажениям. Это происходит тем чаще, чем мельче рассматриваемый таймфрейм.

Структура фрактала складывается из других фракталов, подобных или не подобных по внешней форме. Чем младше таймфрейм, тем интенсивнее на нем проявляются хаотические движения цены, которые принято называть рыночным шумом. Когда уровень рыночного шума превышает некоторое пороговое значение, происходит разрушение фрактальной структуры.

Форма фрактала искажается настолько, что он выпадает из множества определенных устойчивых фракталов. На старших же таймфреймах пороговое значение для уровня шума возрастает, и фрактальная структура становится гораздо устойчивей.

1.7. Концепция рыночных денежных потоков

Для практического трейдинга нет смысла рассматривать предпосылки низкого уровня для возникновения устойчивых фракталов на рынке - они прозрачны и никак не влияют на качество работы и количество профита.

На верхнем, пользовательском уровне, целесообразно рассмотреть и определить важные фракталы-примитивы, влияющие на движение курса в ближайшем будущем и ориентирующие трейдера в текущей ситуации.

Это будет позже показано на примерах, но сначала необходимо представить фракталы в таком виде, который был бы понятен, естественен и привычен для каждого трейдера независимо от уровня его знаний и подготовки. Здесь возникает прямая аналогия с реками, их притоками, истоками и прочими природными характеристиками.

На каждом таймфрейме развивающаяся фрактальная структура образует устойчивые в течение некоторого периода времени равновесные потоки денежной массы. Представьте себе бассейн с наполняющей и отводной трубами. Через первую трубу бассейн постоянно наполняется, через вторую - вода из него постоянно вытекает. Очевидно, поступающий объем воды должен равняться убывающему объему для обеспечения неизменного уровня наполненности бассейна.

Рыночные потоки формируются примерно также, по общей сумме поступающей и убывающей денежной массы на динамически изменяющемся диапазоне баров рассматриваемого таймфрейма. Здесь же действует и закон инерции Ньютона, в чем неоднократно убеждался каждый трейдер - на тонком рынке, когда совокупный объем денежной массы не велик, курс достаточно легко сдвигается малыми средствами, вложенными в рынок его участниками.

Подобных потоков образуется большое множество, но далеко не каждый из них целесообразно рассматривать в отдельности. Практика и здравый смысл говорят, что оптимальное количество выделенных потоков равно трем на каждый таймфрейм.

Один из них должен представлять основной поток, ту самую реку, текущую на рассматриваемом таймфрейме. Два других будут рукавами этой реки, или же внутренними потоками, или же дополнительными наполняющими и отводными трубами - как проще к пониманию. Каналы волновой регрессии имеет смысл трактовать как берега основной реки и ее рукавов, или соответственно как условные границы потоков, или как оболочку труб.

Всю концепцию завершает постулат о существовании глобального, или другими словами фундаментального потока - основной реки для исследуемого финансового инструмента в целом. Это тот поток, который складывается из совокупности всей денежной массы, присутствующей на рынке и относящейся к конкретному финансовому инструменту. Данный поток, очевидно, является самым инерционным, и все движения курса, все развитие разнообразных фрактальных структур происходит в рамках берегов фундаментальной реки.

Таким образом, концепция денежных потоков в значительной степени убирает неопределенность в движениях цены, и вместе с каналами волновой регрессии дает в руки трейдеру дополнительные ориентиры в топологии рынка, а также средства анализа и прогнозирования.

2. Элементарные фракталы как движущая сила рынка

2.1. Фракталы-примитивы

Фрактал-примитив является заготовкой для трендов и коррекций. Его образуют три последовательных экстремума на графике, и соответственно такой фрактал может быть определен как минимально возможная (примитивная) устойчивая повторяющаяся структура.

Примитивами пронизан любой и каждый таймфрейм, и именно из примитивов складывается структура всего множества фракталов волновой матрицы. Можно определить только четыре таких примитива, других просто не существует.

Рассмотрим в качестве примера все четыре примитива, следующих друг за другом в одном потоке. Три точки (А-В-С) образовали заготовку для восходящего тренда. У такого фрактала имеются лишь три определяющие характеристики:

1. Точка экстремума В расположена выше точки экстремума А.
2. Точка экстремума В расположена выше точки экстремума С.
3. Точка экстремума С расположена выше точки экстремума А.

Рисунок 6. Заготовка восходящего тренда

Возникновение подобной элементарной структуры на любом таймфрейме от М1 до MN1 однозначно предшествует восходящему тренду в том же потоке, в котором сформирован фрактал-примитив. Однако до тех пор, пока колебания цены не поднимутся выше точки В и не выйдут за границы сформированного примитива, восходящий тренд будет находиться в неподтвержденном, неустойчивом состоянии. В данном случае мы видим сформированный подтвержденный восходящий тренд.

Правило утверждает об отсутствии каких бы то ни было альтернатив - если в рассматриваемом потоке сформирован восходящий тренд, и этот тренд подтвержден, после его окончания в том же потоке может возникнуть только нисходящий корректив, без исключений.

Отсюда следует, что любой восходящий тренд после своего подтверждения формирует следующую заготовку, элементарную структуру фрактала-примитива, предшествующего нисходящей коррекции. Этот фрактал также имеет лишь три определяющие характеристики:

1. Точка экстремума В расположена ниже точки экстремума А.
2. Точка экстремума В расположена ниже точки экстремума С.
3. Точка экстремума С расположена выше точки экстремума А.

Следует иметь в виду, что после подтвержденного тренда всегда следует корректив, но корректив не всегда следует исключительно после подтвержденного тренда, существуют и другие варианты.

Тем не менее, возникновение подобной элементарной структуры на любом таймфрейме однозначно предшествует нисходящей коррекции в том же потоке, в котором сформирован фрактал-примитив. Иллюстрация к данному случаю:

Рисунок 7. Нисходящая коррекция

Следующие три точки экстремумов образовали заготовку для восходящего корректива. Как видим, в этом случае корректив возник не после тренда, а после корректива. Данный фрактал, как и два предыдущих рассмотренных примитива, также имеет всего три определяющие характеристики:

1. Точка экстремума В расположена выше точки экстремума А.
2. Точка экстремума В расположена выше точки экстремума С.
3. Точка экстремума С расположена ниже точки экстремума А.

Возникновение такой элементарной структуры на любом таймфрейме однозначно предшествует восходящей коррекции в том же потоке, в котором сформирован фрактал-примитив. Иллюстрация к данному случаю:

Рисунок 8. Коррекция нисходящего тренда

Несложно заметить, что рассмотренный восходящий корректив сформировал четвертый тип элементарных фракталов - заготовку для нисходящего тренда, зеркальное отображение уже описанного ранее фрактала, предшествующего восходящему тренду. Обозначим три определяющие характеристики четвертого примитива:

1. Точка экстремума В расположена ниже точки экстремума А.
2. Точка экстремума В расположена ниже точки экстремума С.
3. Точка экстремума С расположена ниже точки экстремума А.

Возникновение подобной элементарной структуры на любом таймфрейме от М1 до MN1 однозначно предшествует нисходящему тренду в том же потоке, в котором сформирован фрактал-примитив.

Точно также, как и в случае с заготовкой для восходящего тренда, но уже в инвертированном варианте, до тех пор пока колебания цены не опустятся ниже точки В и не выйдут за границы сформированного примитива, нисходящий тренд будет находиться в неподтвержденном состоянии. Также существует и аналогичное правило.

Правило также утверждает отсутствие каких бы то ни было альтернатив - если в рассматриваемом потоке сформирован нисходящий тренд, и этот тренд подтвержден, после его окончания в том же потоке может возникнуть только восходящий корректив, без исключений.

Отсюда следует, что любой нисходящий тренд после своего подтверждения формирует следующую заготовку, элементарную структуру фрактала-примитива, предшествующего восходящей коррекции. Как долго бы не продолжался нисходящий тренд, за ним рано или поздно последует восходящий корректив.

Описание заготовки, предшествующей восходящей коррекции, было уже дано выше.

Визуальная форма четвертого элементарного фрактала - на иллюстрации ниже.

Рисунок 9. Нисходящий тренд

2.2. Движущая сила рынка

Так или иначе, но вводимые в рынок и выводимые из него денежные средства нарушают динамическое равновесие потоков. Прибывающая вода заставляет течь реку к "северному полюсу" - вверх по оси цен. Убывающая - к "южному полюсу", вниз по этой оси.

Несмотря на существование общих понятий "тренд" и "коррекция", курсы финансовых инструментов всегда находятся в состоянии тренда в некотором потоке, который является основной движущей силой рынка в любой конкретный период изменения дельты цены.

По типу своей структуры и уровню ее развития тренды бывают простыми, удлиненными и усеченными. Если тренду не удалось вывести цену за пределы фрактала-примитива, и он так и остается неподтвержденным до контр-трендового движения, такой тренд попадает в разряд усеченных. Усеченные тренды обычно возникают внутри коррекций, а также в структурах, формирующих основание для следующих трендов.

Волновые паттерны в Законе волн Эллиота тоже имеют в своем составе образец усеченных трендов. Такой паттерн носит название "Truncated5" и представляет собой срезанную пятую импульсную волну, которая не выходит за уровень экстремума третьей импульсной волны.

В общем случае каждый подтвержденный тренд является либо простым, либо удлиненным. Удлиненные тренды в ближайшем младшем потоке имеют подтвержденный тренд и выводят цену за пределы 100% от основания, доводя ее до 162% и далее.

Примеры таких паттернов в контексте волновой теории - "Extension1" как удлиненная первая волна, "Extension3" как удлиненная третья волна, "Extension5" как удлиненная пятая волна в импульсах. Простой тренд может иметь в составе своей структуры как тренд, так и коррекцию, но обычно простые тренды ограничены уровнем в районе 100% от своего основания. Волновые паттерны - к примеру "Impulse", "Impulse2", или более сложные примеры - "Diagonal1", "ExpTriangle5".

Коррекции часто имеют замысловатые формы и разнородную структуру. Волновая теория определяет большое количество коррекционных паттернов, однако в общем случае с точки зрения примитивов будет целесообразно все коррекционные движения рассматривать лишь как простые и сложные.

Структура простого корректива состоит из превосходящих по количеству серий явных трендов. Структура сложной коррекции - из серий явных коррективов, также превосходящих по количеству. Тем не менее, в любом случае каждое коррекционное движение имеет в глубине своей структуры движущую силу - тренд. Эта движущая сила нередко выводит коррекционные формации за пределы 100% восстановления.

Рассмотрим в качестве элементарного примера фрактал-примитив, представляющий собой классический усеченный тренд, возникший в основном, старшем, "Long" потоке. Образовавшийся фрактал (А-В-С) определил нисходящий тренд. Этот тренд по мере своего развития совершал резкие колебательные движения - курс отскакивал от стандартных уровней Фибоначчи.

Регрессионная модель основного потока показала истощение данного тренда после очередного отскока цены от уровня 61.8% расширения Фибоначчи. Истощение произошло в неподтвержденном состоянии тренда - точка "В" не пробита вниз.

В такой диспозиции видна явная заготовка для контр-трендового движения - примитив, состоящий из точек "В", "С", и точки отскока курса от уровня 61.8%. Таким образом, усеченный тренд сформировал основу, платформу для последующего восходящего тренда в рамках рассматриваемого старшего потока.

Рисунок 10. Основа восходящего тренда

Восходящий тренд в "Long" потоке был реализован как удлиненный, его структура состояла из серий последовательных трендов в двух младших потоках - река постоянно прибавляла в объеме своих вод за счет двух притоков.

Ранее, в период отскока курса от уровня 61.8% расширения Фибоначчи, эта пара рукавов обеспечила необходимый отток денежной массы, в результате чего и была полностью сформирована и реализована последовательная модель "усеченный тренд - удлиненный тренд" из двух фракталов-примитивов.

В то же время данный удлиненный тренд был основной движущей силой для развития первой фазы коррекционного движения в старшей фрактальной структуре, после которой последовала вторая фаза коррекции, в целом закончившая формирование нового фрактала-примитива как основы для глобального тренда 2006-2008 гг. Детальный анализ курса валютной пары EURUSD с использованием реализованного программного комплекса можно взять на сайте компании Stairway to Heaven.

Заключение

Итак, еще раз были показаны возможности платформы MetaTrader 4 в реализации научно-ориентированных проектов. В общем виде представлена идея фрактально-волновой матрицы и новая концепция рыночных потоков в виде нелинейных каналов волновой регрессии.

Материал статьи в целом направлен на привлечение внимания разработчиков к затронутым аспектам и нюансам технического анализа и прогнозирования, поскольку потенциал данного направления далеко не исчерпан. В свою очередь, компания Stairway to Heaven выражает признательность и благодарность разработчикам платформы MetaTrader 4.