Технические аналитики начали применять к финансовому рынку статистические принципы исследования еще с момента его зарождения. Некоторые попытки оказались весьма успешными, в то время как другие не дали желаемого результата. Требовалось, ни много ни мало, найти способ идентифицировать ценовые тренды без погрешностей и поправок на человеческое мнение. Один из подходов, который может оказаться успешным для инвесторов и доступен в большинстве графических пакетов - линейная регрессия.
Линейная регрессия анализирует две раздельные переменные, чтобы определить единственное отношение. В графическом анализе она обращается к переменным цены и времени. Инвесторы и трейдеры, которые используют графики, распознают подъёмы и спады цены, движущейся горизонтально день за днем, минута за минутой или неделя за неделей, в зависимости от выбранного периода времени. Возможность оценивать различные рынки - вот то, что делает анализ с помощью линейной регрессии настолько привлекательным.
Основы кривой колоколаЧтобы оценить специфический набор частных значений, статистики используют метод колоколообразной кривой, также известный, как нормальное распределение. Рисунок 1 - пример колоколообразной кривой, которая обозначена темно-синей линией. Кривая колокола представляет собой форму различных случаев частных значений. Большая часть точек обычно располагается ближе к середине колоколообразной кривой, но, на протяжении длительного времени отдельные точки отклоняются от основной популяции. Необычные или редкие точки хорошо заметны за пределами "нормальной" популяции.
Рисунок 1: Колоколообразная кривая, нормальное распределение.
В качестве контрольной точки принято рассчитывать среднее значение, чтобы создать усредненную точку отсчета. Усредненная точка не обязательно представляет собой середину данных, но включает все отдаленные частные значения. После того, как среднее установлено, аналитики определяют, как часто цена от него отклоняется. Стандартное отклонение в одну сторону от среднего числа обычно занимает 34 % данных или 68 % частных значений, если мы рассматриваем одно положительное и одно отрицательное стандартное отклонение, которые обозначены на рисунке оранжевой стрелкой. Диапазон в два стандартных отклонения включает в себя приблизительно 95 % частных значений и отграничен на рисунке оранжевыми и малиновыми стрелками вместе. Очень редкие случаи, представленные фиолетовыми стрелками, происходят на концах колоколообразной кривой. Поскольку любое частное значение, которое появляется за пределами двух стандартных отклонений, появляется довольно редко, обычно предполагается, что частные значения вернутся к среднему значению или регрессии.
Цена как набор данныхПредставьте, что мы взяли колоколообразную кривую, повернули ее набок и применили к графику цен. Это позволит нам увидеть, в какие моменты актив оказывается перекуплен или перепродан и готов вернуться к средней. На Рисунке 2 к графику добавлен анализ линейной регрессии, показанный синий внешний канал и линия линейной регрессии, проходящая примерно посередине точек цены. Этот канал показывает инвесторам тренд текущей цены и дает среднюю величину. Используя переменную линейную регрессию, мы можем установить узкий канал из одного стандартного отклонения или 68 %, отмеченный зеленым каналом. Теперь мы можем видеть, как цена отображает сегменты колоколообразной кривой, отмеченные на Рисунке 1.
Рисунок 2: Иллюстрация трейдинга по возврату к среднему с использованием четырех пунктов
Трейдинг по возврату к среднемуЭтим сетапом легко торговать, используя четыре пункта на графике, как в общих чертах обрисовано на Рисунке 2. Пункт 1 является точкой входа. Он становится точкой входа только, когда цена торговалась за пределами синего канала и возвращается к линии первого стандартного отклонения. Мы не просто полагаемся на то, что цена торгуется за пределами синей линии, потому как она может уйти и дальше. Вместо этого мы хотим, чтобы имел место именно редкий случай, после которого цена возвращается к среднему. Движение обратно в пределах первого стандартного отклонения подтверждает регрессию.
Пункт 2 дает нам уровень стоп-лосса на случай, если причина экстремального выброса сохраняет свое отрицательное влияние на цену. Установка стоп-лосса легко определяет количество риска сделки.
Две цели цены - пункт 3 и пункт 4 устаналиваются для выходов с прибылью. Наше первое ожидание от сделки состояло в том, чтобы цена вернулась к средней линии и, на Рисунке 2, план состоит в том, чтобы закрыть половину позиции около 26,50$ или по текущей средней величине цены. Вторая цель согласуется с предположением о продолжающемся тренде, таким образом, вторая цель ставится на противоположной стороне канала, на линии стандартного отклонения, или 31,50$. Этот метод определяет возможную прибыль инвестора.
Рисунок 3: Достижение среднего
С течением времени цена перемещается вверх и вниз, а канал линейный регрессии меняется, поскольку старые цены пропадают, а появляются новые. Однако, цели и стопы должны оставаться неизменными, пока не будет достигнута цель на средней линии (см. Рисунок 3). В этой точке была получена прибыль, а стоп-лосс должен быть перемещен в точку первоначальной цены входа. После этого оставшаяся часть сделки торгуется уже без риска.
Рисунок 4: Завершение сделки
Если Вы торгуете по дневным графикам, помните, что актив не должен закрыть день по цене Вашего ордера; ему достаточно достичь этого уровня и внутри дня.
По настоящему универсальноТехнические трейдеры часто работают одной системой для каждого конкретного актива или акции и находят, что одни и те же параметры не будут работать на других ценных бумагах или акциях. Красота линейной регрессии состоит в том, что параметры системы определяют цена актива и период времени. Используйте эти инструменты и правила, определенные в этой статье, на различных активах и периодах времени, и Вы будете удивлены их универсальной природой.
Ryan Campbell ©
Investopedia ULC© Перевод:
www.kroufr.ru
