Огурцы по-корейски без стерилизации на зиму

Лучшие книги дейла карнеги Что написал карнеги

Афродита Древней Греции: история возникновения мифа

Методики коррекции заикания Что лечит заикание

Шаламов - заключенный колымских лагерей

Колыма (гулаг). Колыма. Урановый рудник «Бутугычаг Мистические истории с заключенными на колыме

душепагубная самуиловщина

Экзаменационные вопросы по генетике

Загадки "правила дорожного движения"

Презентация на тему "пять платоновых тел" Платоновы тела и тайны мироздания презентация

Какие ошибки встречаются при формировании управленческой отчетности?

Финансовая структура предприятия и ее формирование - реферат Финансовая структура предприятия пример

Разновидность хирургии. Общая хирургия. Типы заболеваний, на которых специализируется хирург

Свинина, запечённая в маринаде в духовке

Красный борщ со свеклой и говядиной (с уксусом) Как сварить красный борщ с мясом

Эдгар петерс фрактальный анализ финансовых рынков. Фрактальный анализ – новый подход к анализу валютных и фондовых рынков. Фрактальный анализ и теория эффективности рынка

Практика показывает, что динамика экономических процессов и явлений носит нелинейный и, зачастую, хаотичный (непредсказуемый) характер. Это обуславливает необходимость поиска альтернативных методов моделирования с применением нестандартных математических аппаратов. На сегодняшний день существует достаточно много направлений в данной сфере экономико-математической науки. При анализе социально-экономических процессов все чаще применяются такие математические средства, как нечеткие методы, нейронные сети, генетические алгоритмы и т.п. Однако при анализе рыночной динамики ни один из этих методов не может учесть такое свойство рынка, как самоорганизация. Данную проблему, в определенной мере, позволяет решить теория фракталов.

Внедрением теории фракталов в экономику, еще с 80-х годов ХХ в., активно занимались многие западные ученые, в то время как отечественные исследователи стали рассматривать данную теорию сравнительно недавно. Применение фрактального анализа в экономике описано в трудах таких выдающиеся исследователей, как Б.Мандельброт, Э.Петерс, В. Арнольд, П. Берже, И. Помо, К. Видаль, Г. Шустер, Р. Мантень, Х. Стенли, В. Чоу, Д. Сорнетт, А.Ю. Лоскутов, А.С. Михайлов, Н.В. Чумаченко, А.И. Лысенко и др.

Использование математического аппарата теории фракталов открывает новые возможности в моделировании рыночных процессов. Ключевым моментом, способствующим этому, является саморазвитие фрактала. Данное свойство характеризует фрактал, как математический объект, наиболее соответствующий системной природе социальных и экономических процессов, протекающих в условиях нелинейной динамики множества факторов внешней и внутренней сред.
В реальном мире чистых, упорядоченных фракталов, как правило, не существует, и можно говорить лишь о фрактальных явлениях. Их следует рассматривать только как модели, которые приближенно являются фракталами в статистическом смысле. Однако грамотно построенная статистическая фрактальная модель позволяет получить достаточно точные и адекватные прогнозы.

Примером одного из наиболее эффективных применений теории фракталов при моделировании рыночных процессов является фрактальная модель фондового рынка . Ввиду особенностей функционирования рынка ценных бумаг, достаточно тяжело спрогнозировать динамику цен на нем. Существует множество рекомендаций и стратегий, однако лишь применение фракталов, позволяет построить адекватную модель поведения фондового рынка. В пользу эффективности применения такого подхода говорит то, что многие участники фондовых бирж тратят немалые деньги на оплату услуг специалистов в данной области.

Фрактальный анализ рынков, в отличие от теории эффективных рынков, постулирует зависимость будущих цен от их прошлых изменений. Таким образом, процесс ценообразования на рынках глобально детерминирован, зависим от "начальных условий", то есть прошлых значений. Локально же процесс ценообразования случаен, то есть в каждом конкретном случае цена имеет два варианта развития. Фрактальный анализ рынков напрямую исходит из фрактальной теории и заимствует свойства фракталов для получения прогнозов.

Основные свойства фракталов на рынке:
Рыночные диаграммы обладают фрактальной размерностью.Фрактальная размерность рыночной диаграммы всегда 1
Рыночные диаграммы обладают свойством масштабной инвариантности или скейлинга. Разные временные интервалы самоподобны.
Рыночные диаграммы всегда образуют определенную структуру, обладающую уникальными свойствами.
Рыночные фракталы обладают "памятью" о своих "начальных условиях".

Первым практиком, который применил фрактальную теорию при анализе финансово-сырьевых рынков, стал Билл Вильямс . Впоследствии, его метод фрактального анализа рынка широко распространился во многих странах. Этому способствовали такие его работы, как "Торговый Хаос" , "Новые измерения в биржевой торговле" , "Торговый Хаос второе издание" . Со временем, многие невнимательные трейдеры и аналитики посчитали, что за красивым названием кроется скорее грамотный пиар ход автора, чем реальное использование фракталов на рынке. Основная ошибка, которая приводит к искажению результатов анализа заключается неправильном толковании понятия "преодоления фрактала". Неоднозначность фрактального анализа прекращается, если слово "преодоление" понимать не как прокол ценой фрактального уровня, а как пробой подтвержденный закрытием цены выше или ниже фрактального уровня.

Описание рынка с помощью фракталов.

На данный момент фрактальный анализ рынка наиболее распространён на рынке Форекс . Попробуем самым простым образом объяснить как это работает. Самый базовый графический элемент рынка (здесь подразумеваются графики колебаний цен) – это прямая линия, направленная сверху вниз или снизу вверх. Каждому трейдеру (трейдер-биржевой торговец) это хорошо понятно – цена либо растет, либо падает, этот процесс происходит во времени. Таким образом, у нас появляется инициатор , который выглядит следующим образом:

Даже если мы возьмем движение цены в рамках одной минуты, мы все равно получим линию, которая соединяет цену открытия и цену закрытия. Генератором же для движения цены является другая распространенная структура, хорошо известная трейдеру, – «импульс-коррекция-импульс» , которая выглядит, как представлено ниже:

Эти самых генераторов на рынке может быть бесконечное множество, и точек перелома может быть вовсе не две. Какую же информацию могут дать трейдеру эти фигуры? Если посмотреть на движение цены отдельного инструмента, можно увидеть, что структура генератора повторяется на всех временных масштабах инструмента (проявляет фрактальные свойства ). Примем за данность, что внутригодовое движение цены представляет собой простую структуру из двух импульсов и одной коррекции как на рисунке выше. Если оба импульса и коррекцию заменить соответствующими фракталами (генераторами), мы получим следующую структуру:

Переходя все глубже и глубже, мы дойдем до минутных, а затем и тиковых графиков, на которых вновь и вновь будет проявляться базовый фрактал. Что характерно, соотношения между линиями генератора будут оставаться фиксированными на любой временной структуре. Углы между линиями генератора на минутном и месячном
графике будет соответствовать друг другу, соотношение их длинны также. Это удивительное открытие дает нам совершенно новый взгляд на привычное движение цены.
Конечно, это понимание является упрощенным, и, по мнению самого Мандельброта, «карикатурным». Оно служит нам для описания общего принципа структуры ценового движения. Реальный рыночный генератор может быть гораздо сложнее.
В моделировании поведения рынка Мандельброт использует более сложную «мультифрактальную» модель, которая использует три измерения и так называемый «фрактальный куб». На нем мы не будем подробно останавливаться. Вместо этого рассмотрим два других наблюдения фрактальной геометрии, которые более просты для понимания и дают трейдеру
пищу для размышлений.

Рынок имеет память.

Обширные исследования рынка хлопка привели Бенуа Мандельброта к следующему выводу: периоды высокой волатильности или «турбулентности» имеют тенденцию собираться в «кластеры» . Это означает, что события, вероятность которых согласно общепринятым финансовым моделям, составляет ничтожные доли процента, во многих случаях происходят чередой - одно за другим. Это в корне не согласуется с моделью "случайных блужданий", которая во всём мире используется для управления рисками. Согласно ей, все события на рынке независимы друг от друга. Мандельброт убедительно показывает. что это не так. События на рынке имет свойство сохранять зависимость друг от друга. Он называет этот эффект - "Эффектом Иосифа" , используя в качестве метафоры известную библейскую притчу о фараоне, который увидел сон о семи толстых и семи тощих коровах (семь урожайных и семь неурожайных лет).

Что же представляет собой «ценовой кластер» ? Под ценовым кластером подразумевается "тренд" . Тренд в экономике - направление преимущественного движения показателей. Обычно рассматривается в рамках технического анализа, где подразумевают направленность движения цен или значений индексов. Чарльз Доу отмечал, что при восходящем тренде
последующий пик на графике должен быть выше предыдущих, при нисходящем тренде последующие спады на графике должны быть ниже предыдущих (см. Теория Доу). Выделяют тренды восходящий (бычий) , нисходящий (медвежий) и боковой (флэт ) . На графике часто рисуют линию тренда, которая на восходящем тренде соединяет две или более впадины цены (линия находится под графиком, визуально его поддерживая и подталкивая вверх), а на нисходящем тренде соединяет два или более пика цены (линия находится над графиком, визуально его ограничивая и придавливая вниз). Трендовые линии являются линиями поддержки (для восходящего тренда) и сопротивления (для нисходящего тренда).Восходящим трендом (нарастающий тренд, бычий тренд) называется ситуация когда каждый новый локальный минимум и локальный максимум выше предыдущего.

Пример нарастающего тренда.

Пример нисходящего тренда.

Эффект «Ноя»

И, наконец, третье наблюдение Мандельброта состоит в так называемом эффекте «Ноя» . Из ветхого завета мы знаем, что всемирный потоп начался неожиданно, и разрушительная сила его оказалась очень велика. Эффект «Ноя» - метафора, характеризующая рыночные развороты – биржевые панические обвалы и взлеты. Они никогда не происходят плавно, почти всегда рынок взмывает вверх или обваливается с такой силой, которую никто из инвесторов не ожидал.

Это всегда вызывает панику среди биржевой публики, которая шокирована такими движениями цены. Так, в 1987 году индекс Доу-Джонса упал на 22.6% за один день. После краха во всем обвиняли компьютерные программы, но у Бенуа Мандельброта совсем другое мнение – дело вовсе не в программах, дело в самой природе рынка. Именно внутренне присущий рынку характер обуславливает такую динамику. Эта гипотеза также является новой и не согласуется с гипотезой эффективного рынка, согласно которой рынок должен меняться плавно и последовательно. Об этом свойстве рынка следует помнить трейдерам, которые работают без «стопов», уповая на то, что рынок рано или поздно вернется к уровню открытия сделки.

Резюме, которое делает Мандельброт, состоит в следующем: рынок – очень рискованное место, гораздо более рискованное, чем принято считать. Для трейдеров риск – не источник опасности, а потенциальный источник прибыли. Если правильно использовать знания о движении цен и оказываться на «правильной» стороне риска, он будет благом, а
не проклятием.

Заканчивая статью также упомянем о применении фракталов в моделировании временных рядов . В частности, такая характеристика временного ряда, как фрактальная размерность, позволяет определить момент, в который система становиться нестабильна и готова перейти в новое состояние.

Пример временного ряда.

Таким образом, теория фракталов предоставляет качественно новый подход в моделировании экономики. Однако ее новизна и противоречивость классическим методам затрудняют ее широкое использование. Одним из основных сдерживающих факторов является хаотичность фрактальной модели, которая обусловлена исключительной взаимозависимостью ее входных и выходных параметров. Даже малейшее изменение входного параметра или мельчайшая ошибка при его задании могут привести к абсолютно непредсказуемому поведению модели. При этом ввиду недостаточно развитого математического аппарата самой теории совершенно невозможно проверить (оценить) результаты, полученные при фрактальном моделировании. Вместе с тем, это действительно самое перспективное современное направление математики с точки зрения прикладных исследований в экономике.

Источники: fortrader.ru , Википедия а также другие материалы из сети Интернет..

Фракталы достаточно популярны среди многих трейдеров. Интерес к фрактальному анализу появился после публикации нескольких трудов Билла Вильямса, посвященных данной теме. Фракталы были изобретены еще до него, но упоминались под другим названием. Вильямс, изучая финансовые рынки, пришел к выводу, что движения курсов многих финансовых инструментов являются хаотичными. В результате исследований он доказал, что график изменения стоимости хлопка подобен береговой линии и движению крови в организме человека.

В своих исследованиях Вильямс пришел к выводу, что рынки – хаотичные, а не прямолинейные системы, поэтому применение на них индикаторов, в основе которых используются линейные функции, бесполезно. По его мнению, стабильность на рынках присутствует лишь небольшую долю времени, а во всех других случаях на них царит хаос.

Фрактал – повторяющаяся формация, которая в том или ином виде встречается на любых ценовых графиках. У фракталов береговой линии, как и у фракталов фондового рынка, одинаковая природа. Фрактал состоит минимум из пяти баров.

Верхние и нижние фракталы могут находиться в одной и той же группе баров. Иногда верхний и нижний фрактал одновременно образуются на одном баре. Когда фрактал сформировался, то он наделяется всеми свойствами.

Оценивая верхний фрактал, необходимо обращать внимание на его максимум. При изучении нижнего, соответственно, минимум. Фрактальный старт формируется из двух последовательных фракталов, направленных в разные стороны. Фрактальный сигнал появляется на противоположной старту стороне. Фрактальный стоп находится за дальним фракталом. Если появляется противоположный сигнал, то он отменяет предыдущие.

Данная техника позволяет повысить процент прибыльных сделок, но средняя убыточная сделка будет больше. Так как стоп-лоссы при использовании такой стратегии будут нечастыми, то в итоге можно рассчитывать на хорошую прибыль. Фрактальный анализ рынка не дает всегда 100% прибыльных сделок. В связи с этим не следует применять в торговой системе только его. Для подтверждения сигналов или фильтрации рекомендуется использовать другие инструменты.

При использовании фрактального анализа также важно изучать данные с разных таймфреймов. Система, которую описывал в своих трудах Билл Вильямс, является трендовой. Чтобы правильно ее использовать, вначале следует определить доминирующую на рынке тенденцию, обратившись к старшему периоду.

В системе следует учитывать и «фрактальный рычаг». Так называется возможная амплитуда при откатах. Оценить «фрактальный рычаг» можно, пользуясь стандартными линиями Фибоначчи, которые имеются в MT4. Коррекции до 38% по Фибоначчи являются свидетельством сильного трендового движения. В данном случае фрактальный рычаг является сильным. Все наоборот, если откаты составляют 62% по фибо и более.

Фракталы и волновая теория

Фракталы можно использовать и совместно с волновой теорией. Ведь по своей сути фрактал – не что иное, как начало или конец импульсного движения или волны. Здесь появляется определенная сложность, потому что на разных периодах графиков формируются разные импульсы. Трейдерам, набравшимся опыта в использовании волновой теории, не составляет труда точно определять конкретную волну на определенном таймфрейме.

Если на одном и том же уровне образуется несколько групп фракталов, то в случае пробития данного уровня следует ожидать продолжительную и мощную тенденцию. Фрактальный анализ рынка дает очень хорошие результаты при наличии трендов. Когда цена долго находится в каналах, то стратегия на пробой фрактала приносит убытки. Сложность состоит в том, что распознать возникающий флет бывает достаточно сложно.

Как применять стратегию по фракталам во флете?

Следует торговать на пробой только в направлении ярко выраженного тренда. Не следует переживать из-за нескольких лоссов подряд. Будущий профит наверняка покроет все убытки, которые стратегия получила во время колебания в коридоре. Хороший эффект достигается при работе на мелких временных интервалах. Если трейдер входит на пробой фрактала, ориентируясь на дневной график, то стоп-лосс можно выставлять, основываясь на H4. Обычно чем больше фракталов располагается на одном уровне и чем дольше длится флет, тем более сильным и направленным окажется будущее движение.

Чтобы достоверно определять, является ли пробой фрактала истинным или ложным, можно пользоваться анализом пробойной свечи. Если пробойная свеча является «сильной», то есть обладает большим телом и уровень ее закрытия располагается далеко от скоплений фракталов, то существует большая вероятность того, что движение продолжится в выбранном направлении. Пользуясь данным выводом, можно с успехом торговать на мелких графиках с целью увеличения прибыли. К примеру, если вчера произошел пробой на D1, то сегодня можно рассматривать прорывы на четырехчасовом графике.

Если после пробоя скопления фракталов образовалась разворотная модель свечи, то в дальнейшем скорее всего на рынке будет царить флет, появятся новые фракталы. В связи с этим очень большое внимание следует уделить именно анализу пробойной свечи. Для повышения эффективности рекомендуется ознакомиться хотя бы с основами Price Action (свечной анализ).

Билл Вильямс рекомендовал смотреть не только на разворотную свечу, но и также анализировать объем. Если свеча имеет большое тело, но объем невелик, то сигнал является слабым. Сигналы, которые поступают от скоплений фракталов, являются сильными, когда они образуются на более долгосрочных графиках (как и в случаях со свечным анализом). Сам Вильямс рекомендовал смотреть D1. В то же время необходимо анализировать и другие таймфреймы. Как уже упоминалось в данной статье, фрактальный анализ лучше всего сочетать с чем-то еще, чтобы повысить прибыльность стратегии, потому что ни одни инструмент не способен похвастаться 100%-точными сигналами.

Видеоролик содержит полезную информацию по рассматриваемой теме.

Лучшие брокеры Forex и бинарных опционов

Брокер Основан Регулятор Мин. депозит

Эту книгу автор посвятил изложению гипотезы фрактального рынка. В книге говорится о том, что эта гипотеза является альтернативой гипотезы эффективного рынка. Повсеместно в нашем мире присутствуют фракталы. При этом они играют значительную роль и в строении финансовых рынков, которые глобально детерминированы, но локально случайны. Так считает автор книги. В этом издании также рассмотрят методы анализа рынков акций, валют и облигаций фрактальным способом. Автор поведает о методах различения независимого процесса.

Кроме того, из книги «Фрактальный анализ финансовых рынков» вы узнаете о методах стохастического нелинейного процесса, а также процесса нелинейного и детерминированного. В этой книге проведено исследование влияния таких различий на пользовательские стратегии инвестиций и способности моделирования. Подобные способности и стратегии плотно соприкасаются с инвестиционным горизонтом пользователя и типом активов. Для финансистов, риск-менеджеров, рыночных технических аналитиков, инвестиционных стратегов и, кроме того, для валютных спекулянтов и индивидуальных инвесторов, которые входят на финансовые рынки всего мира самостоятельно. В числе таких рынков Форекс и рынки нашей страны.

Работа рынков по книге «Фрактальный анализ финансовых рынков»

Когда настанет время взглянуть на работу рынков более целостно, будет необходимым признание большей разнородности, которая лежит в основе таких рынков. Все инвесторы участвуют здесь не по одной и той е причине, при этом они свои стратегии не используют на одних инвестиционных горизонтах. Крепко связана с разнородностью инвесторов и стабильность рынков. Как правило довольно разнородным является зрелый рынок. Повсюду правила бы нестабильность, если бы все участники вкладывали бы свой капитал с одной целью, имели бы одинаковый горизонт инвестиций и одинаково реагировали на информацию.

Зрелые рынки, согласно книге «Фрактальный анализ финансовых рынков» довольно длительное время обладают удивительной стабильностью. Анонимную торговлю с пенсионным фондом может проводить дэйтрейдер. Фонд торгует ради долгосрочной финансовой безопасности и делает это не часто, а дэйтрейдер ведет торговлю частую и целью его является краткосрочная прибыль.

Цели книги «Фрактальный анализ финансовых рынков»

Первой целью данного издания является необходимость представления фрактальной гипотезы рынка. В ней говорится о том, каким образом и по какой причине рынки функционируют. Второй целью можно назвать желание представить необходимые инструменты для анализа рынков в границах фрактальной структуры. Использоваться данной целью могут очень многие существующие инструменты. Автор представляет читателю новые инструменты, которые могут быть добавлены в собственный набор аналитиками. Кроме того, автор рассматривает в этом издании существующие инструменты.

Книга «Фрактальный анализ финансовых рынков» - это не рассказ, не смотря на то, что главный акцент сделан на аспектах концептуальных. Скрупулёзно изучаются аналитические методы в границах концептуальной структуры. Каждый, по мнению автора, кто имеет прочные знания в коммерческой статистике, отыщет в этой книге очень много полезной информации. Не на динамике сделан здесь главный акцент, а на эмпирической статистике. Иными словами на анализе временного ряда для нахождения того, с чем каждый из нас имеет дело. После прочтения этой книги, вы уже не сможете мыслить прежними образами. Ваше видение этой области изменится навсегда.

Год выпуска : 2004

Жанр : финансы, forex-форекс, трейдинг

Издательство : «Интернет-трейдинг»

Формат : DjVu

Качество : Отсканированные страницы

Количество страниц : 304

Описание : Пришло время более целостно взглянуть на работу рынков. В частности, пришло время признать большую разнородность, лежащую в основе рынков. Участие всех инвесторов не обусловлено одной и той же причиной, при этом инвесторы не используют свои стратегии на одних и тех же инвестиционных горизонтах. Стабильность рынков неизбежно связана с разнородностью инвесторов. «Зрелый» рынок разнороден, так же как и стар. Если бы у всех участников был один и тот же горизонт инвестиций, если бы они одинаково реагировали на одну и ту же информацию и вкладывали бы капитал с одной и той же целью, повсюду правила бы нестабильность. Зрелые же рынки, напротив, обладают, в течение уже длительного времени, поразительной стабильностью. Дэйтрейдер может вести анонимную торговлю с пенсионным фондом: первый ведет частую торговлю ради краткосрочных прибылей; последний же торгует нечасто и ради долгосрочной финансовой безопасности. Дэйтрейдер реагирует на технические тенденции; инвестиции пенсионного фонда основываются на долгосрочном потенциале экономического роста. И все же, все действуют одновременно, и каждый диверсифицирует другого. Редукционистский подход, с его рациональным инвестором, не может справиться с такой разнородностью без сложных многоэлементных моделей, которые напоминают хитроумное изобретение Руба Гольдберга (Rube Goldberg). Эти модели, характеризующиеся многочисленными ограничивающими предположениями и требованиями, неизбежно терпят неудачу. Они настолько сложны, что испытывают недостаток гибкости, а гибкость является решающим фактором в любой динамической системе.
Первая цель этой книги состоит в том, чтобы представить фрактальную гипотезу рынка - основную переформулировку того, как и почему функционируют рынки. Вторая цель книги состоит в том, чтобы представить инструменты для анализа рынков в рамках фрактальной структуры. Многие существующие инструменты могут использоваться с этой целью. Я представлю новые инструменты, которые аналитики смогут добавить в свой набор, а также рассмотрю уже существующие инструменты.
Данная книга не является рассказом, хотя основной акцент, все же, делается на концептуальных аспектах. В рамках концептуальной структуры тщательно изучаются аналитические методы. Как и в предыдущей книге, я полагаю, каждый, кто обладает прочными знаниями в коммерческой статистике, найдет здесь много полезного. Основной акцент делается не на динамике, а на эмпирической статистике, т.е. на анализе временного ряда для определения того, с чем мы имеем дело.

14 октября 2010 года ушел из жизни Бенуа Мандельброт - человек, во многом изменивший наше представление об окружающих нас предметах и обогативший наш язык словом «фрактал», обозначающим «структуру, состоящую из частей, в определенном смысле подобных целому» 1 . Теперь именно благодаря Мандельброту мы знаем, что фракталы окружают нас повсюду. Некоторые из них непрерывно меняются, как движущиеся облака или пламя, в то время как другие, подобно береговым линиям, деревьям или нашим сосудистым системам, сохраняют структуру, приобретенную в процессе эволюции. При этом реальный диапазон масштабов, где наблюдаются фракталы, простирается от расстояний между молекулами в полимерах до расстояния между скоплениями галактик во Вселенной. Богатейшая коллекция таких объектов собрана в знаменитой книге Мандельброта «Фрактальная геометрия природы» 2 .

Важнейшим классом природных фракталов являются хаотические временные ряды , или упорядоченные во времени наблюдения характеристик различных природных, социальных и технологических процессов. Среди них имеются как традиционные (геофизические, экономические, медицинские), так и те, которые стали известными относительно недавно (ежедневные колебания уровня преступности или ДТП в регионе, изменения количества показов определенных сайтов в интернете и т. д.). Эти ряды обычно порождаются сложными нелинейными системами, которые имеют самую различную природу. Однако у всех характер поведения повторяется на разных масштабах. Наиболее популярными их представителями являются финансовые временные ряды (в первую очередь цены акций и курсы валют).

Самоподобная структура таких рядов известна очень давно. В одной из своих статей Мандельброт писал, что его интерес к котировкам на фондовом рынке начался с высказывания одного из биржевиков: «…Движения цен большинства финансовых инструментов внешне похожи, на разных масштабах времени и цены. По внешнему виду графика наблюдатель не может сказать, относятся данные к недельным, дневным или же часовым изменениям». Мандельброт, занимающий совершенно особое место в финансовой науке, имел славу «ниспровергателя основ», вызывая среди экономистов явно неоднозначное к себе отношение. С момента возникновения современной финансовой теории, основанной на концепции общего равновесия, он был одним из главных ее критиков и до конца жизни пытался найти ей приемлемую альтернативу. Однако именно Мандельброт разработал систему понятий, которая при соответствующей модификации, как оказалось, позволяет не только построить эффективный прогноз, но и предложить, видимо, единственное на данный момент эмпирическое обоснование классической теории финансов.

Концепция фрактального рынка

Основной характеристикой фрактальных структур является фрактальная размерность D , введенная Феликсом Хаусдорфом в 1919 году. Для временных рядов чаще используют индекс Херста H, который связан с фрактальной размерностью соотношением D = 2 – H и является показателем персистентности (способности сохранять определенную тенденцию) временного ряда. Обычно различают три принципиально разных режима, которые могут существовать на рынке: при Н = 0,5 поведение цен описывается моделью случайного блуждания; при Н > 0,5 цены находятся в состоянии тренда (направленного движения вверх или вниз); при H < 0,5 цены находятся в состоянии флэта, или частых колебаний в достаточно узком диапазоне цен.

Однако для надежного вычисления H (так же как и D ) требуется слишком много данных, что исключает возможность использования этих характеристик в качестве показателей, определяющих локальную динамику временного ряда.

Как известно, базовой моделью финансовых временных рядов является модель случайного блуждания, впервые полученная Луисом Башелье для описания наблюдений за ценами акций на Парижской фондовой бирже. В результате переосмысления этой модели, которая иногда наблюдается в поведении цен, возникла концепция эффективного рынка (Effective Market Hypothesis , EMH ), на котором цена в полной мере отражает всю доступную информацию. Для существования такого рынка достаточно предположить, что на нем действует большое число полностью информированных рациональных агентов, которые мгновенно реагируют на поступающую информацию и корректируют цены, приводя их в состояние равновесия. Все основные результаты классической теории финансов (портфельная теория, модель CAPM, модель Блэка-Шоулза и др.) были получены в рамках именно такого подхода. В настоящее время концепция эффективного рынка продолжает играть доминирующую роль и в финансовой теории, и в финансовом бизнесе 3 .

К началу 60-х годов прошлого века эмпирические исследования показали, что сильные изменения цен на рынке происходят значительно чаще, чем предсказывала основная модель эффективного рынка (модель случайного блуждания). Одним из первых, кто подверг концепцию эффективного рынка всесторонней критике, был Мандельброт. Действительно, если корректно вычислить значение показателя H для какой-либо акции, то оно, вероятнее всего, будет отлично от H = 0,5, которое соответствует модели случайного блуждания. Мандельброт нашел все возможные обобщения этой модели, которые могут иметь отношение к реальному поведению цен. Как оказалось, это, с одной стороны, процессы, названные им полетом Леви (Levi flight), а с другой - процессы, которые он назвал обобщенным броуновским движением (Fractional Brownian Motion). Поведение временного ряда, для которого (достаточно часто наблюдается на реальном рынке), можно обозначить с помощью любого из этих процессов.

Для описания поведения цен обычно используют концепцию фрактального рынка (Fractal Market Hypothesis , FMH ), которую принято рассматривать в качестве альтернативы EMH. Концепция предполагает, что на рынке есть широкий спектр агентов с разными инвестиционными горизонтами и, следовательно, разными предпочтениями. Эти горизонты меняются от нескольких минут для внутридневных трейдеров до нескольких лет для крупных банков и инвестиционных фондов. Устойчивым положением на таком рынке является режим, при котором «средняя доходность не зависит от масштаба, если не считать умножения на соответствующий масштабный коэффициент» 4 . Фактически речь идет о целом классе режимов, каждый из которых определяется своим значением показателя H . При этом значение H = 0,5 оказывается одним из многих возможных и, следовательно, равноправным с любым другим значением (). Эти и другие близкие соображения стали поводом для серьезных сомнений 5 относительно существования действительного равновесия на фондовом рынке.

Эффективность цены

Исследование фрактальных свойств цен российских (в индексе ММВБ) и американских (входящих в Dow Jones Internet Index) компаний вместе с соответствующими индексами за последние десять лет подчеркивает особое положение значения H = 0,5. Для этого, однако, необходимо использовать новый фрактальный показатель (индекс фрактальности), введенный авторами данной статьи в отдельной работе 6 . Он связан с показателем Н соотношением, однако для его определения с приемлемой точностью требуется на два порядка меньше данных, чем для показателя H, поэтому его можно рассматривать в качестве локальной фрактальной характеристики. Оказывается, что с помощью индекса фрактальности можно дать обоснование современной теории финансов, а также предсказать сильные колебания на фондовом рынке.

В первом приближении общая картина, наблюдаемая во всех рядах, оказывается следующей. Индекс фрактальности (и фрактальная размерность финансовых рядов) совершает квазипериодические колебания около положения = 0,5 (этот режим соответствует случайному блужданию). При этом временной ряд непрерывно изменяет свой режим, переходя из тренда (< 0,5) через состояние случайного блуждания во флэт (> 0,5) и обратно. Время от времени для каждого ряда появляются и исчезают состояния с относительно стабильными значениями, отличными от 0,5. При этом режим с = 0,5 занимает явно привилегированное положение. Для каждого временного ряда он является самым длительным на всех интервалах, содержащих восемь точек и более.

Следует заметить, что интерпретация колебаний цен, основанная на описании поведения рыночных агентов, может сильно различаться на разных масштабах. Так, например, внутри дня, где более половины сделок совершается торговыми роботами (на рынках США), поведение агентов, видимо, является очень близким к рациональному. На масштабах же от нескольких дней до нескольких месяцев существенную роль играет социальная психология, которая всегда содержит иррациональный элемент. Между тем неизменный характер колебаний с наиболее часто встречающимся режимом случайного блуждания воспроизводится на всех масштабах, начиная от самых малых. Это наводит на мысль о том, что в основе природы этих колебаний лежит, видимо, общий механизм запаздывания, сопутствующий самому способу принятия решений агентами на фондовом рынке. При этом основным состоянием цен является все же именно случайное блуждание, которое остается главным режимом притяжения на всех масштабах. Другими словами, несмотря на часто возникающие длительные локальные отклонения, цены стремятся вернуться к эффективному поведению, которое описывает модель случайного блуждания.

Метод прогнозирования

Наличие описанных фрактальных свойств ценового ряда, наблюдаемых в широком диапазоне масштабов, позволяет по-новому взглянуть на возможность прогнозирования фондового рынка. В общем, задача прогноза - определить качественные или количественные параметры будущего поведения временного ряда на основе всего массива исторических данных. При этом особый интерес представляет определение ранних предвестников критического поведения ряда.

Рассмотрим один из новых подходов к решению этой задачи, основанный на фрактальных свойствах цен. Было строго доказано 6 , что если ввести среднюю амплитуду колебаний как среднюю разность между максимальным и минимальным значениями цены, усредненными по сегментам размера t , то средняя амплитуда колебаний будет связана с масштабом наблюдения степенной зависимостью:

,

Индекс (который, как и индекс, для своего определения требует на два порядка меньше данных, чем показатель H ) совпадает с H на тех участках, где H можно вычислить с приемлемой точностью. Зависимость средней амплитуды колебаний от масштаба наблюдений для разных значений Н представлена на графике 1.

Оказывается, что знание закона зависимости амплитуды колебаний от времени в разных режимах позволяет обосновать весьма любопытный эффект, который может стать ключом к прогнозу возникновения на рынке сильного движения. Действительно, предположим, что в данный момент рынок находится в переходном режиме от случайного блуждания к сильному тренду. Значит, через определенное время амплитуда колебаний на больших масштабах (например, несколько месяцев) станет существенно больше, чем текущая амплитуда (стрелка 2 на графике 1 показывает переход от случайного блуждания к тренду на больших временных масштабах). Это одновременно означает (в силу свойства степенной функции), что на малых временных масштабах (часы, дни недели) должно наблюдаться уменьшение амплитуды колебаний по сравнению с предыдущим периодом (стрелка 1 на графике 1 показывает такой переход на малых масштабах). Таким образом, наблюдая за поведением амплитуды на малых масштабах, в некоторых случаях можно прогнозировать существенное увеличение амплитуды колебаний цен в будущем.

Состояния рынка с увеличенной амплитудой колебаний обычно наблюдаются в корнерах (резких взлетах цен на рынке) или крахах (резких обвалах). Эффект увеличения крупномасштабных колебаний при уменьшении мелкомасштабных был теоретически обоснован авторами 6 . Как показало тестирование по всей указанной выше базе финансовых данных, этот эффект проявляется с вероятностью 70–80%. В тех же случаях, когда удается свести до минимума влияние внешних факторов, этот процент оказывается еще выше.

Перспективы-2011

Наиболее интересным, конечно, является прогноз с помощью этого метода не локальных движений в отдельных акциях, а глобальных событий типа мирового финансового кризиса 2008 года. При анализе подобного рода, кроме поведения отдельных страновых индексов, следует учитывать также переток капитала на глобальном финансовом рынке, который сильно либерализовался за последние 20 лет. Поэтому мы выбрали девять наиболее крупных фондовых рынков 7 , как развитых (developed markets), так и развивающихся(emerging markets), построили для них индикаторы нестабильности и рассчитали средний по всем рынкам.

Результаты расчетов показаны на графике 2. Здесь страновые индикаторы для разных рынков изображены в виде линий разного цвета. Индикатор, усредненный по всем рынкам, изображен в виде широкой красной линии. Повышенное значение индикатора означает переход рынка к флэтовому режиму. Пониженное и разворот вверх - возможное увеличение будущей амплитуды колебаний и переход к трендовому режиму. На рисунке вполне четко различаются два типа поведения. С апреля 2001-го по апрель 2004 года отдельные страновые индикаторы вели себя достаточно независимо друг от друга, что приводило к тому, что средний индикатор колебался около нуля. На языке микроэкономики это, видимо, означало, что участники отдельных рынков принимали решения без существенного учета происходящего на соседних рынках. После апреля 2004 года начинается синхронизация отдельных индикаторов: все они снижаются и повышаются примерно в одно и то же время, что приводит к достаточно сильным колебаниям среднего индикатора. С мая 2009-го по май 2010 года также наблюдается довольно слабая синхронизация, а с мая 2010 года все страновые индикаторы одновременно начинают синхронно снижаться. Что же происходило при этом на фондовых рынках?

На графике 3 построенный выше средний индикатор (красная пунктирная линия) представлен вместе со средним агрегированным индексом исходного ряда (синяя сплошная линия), включающим фондовые индексы указанных рынков. Такой подход исключает фактор влияния фондовых рынков различных стран друг на друга, который связан с перетоком капитала на глобальном финансовом рынке. Из графика видно, что индикатор показал резкое уменьшение мелкомасштабных флуктуаций, начиная с 2001 года, два раза. Первый раз - в декабре 2004 года, после чего через полгода последовал бурный рост всех индексов, который продолжался около двух лет. Второй раз - в апреле 2008-го, после чего также примерно через полгода в связи с кризисом произошло резкое падение всех индексов.

Кроме того, из графика видно, что в настоящий момент активно идет формирование нового сигнала, который является предвестником сильных колебаний фондового рынка в среднесрочной перспективе (от полугода до одного года). И хотя индикатор ничего не говорит о том, в какую сторону произойдет движение, полученной информации может оказаться вполне достаточно, например, для построения успешной стратегии управления активами на фондовом рынке. Если определить прогноз более точно, то исходя из него получается, что восстановление будет либо быстрым с возможным выходом на исторические максимумы фондовых рынков уже в следующем году (минимальное значение индекса РТС, которое в этом случае будет достигнуто, составляет 2150 пунктов), либо фондовые рынки накроет нечто похожее на вторую волну кризиса (при этом сценарии минимальная цель по индексу РТС составит 1050 пунктов). Следует заметить, что прогноз находится в явном противоречии с общепринятым ожиданием «медленного выхода из рецессии».

С точки зрения теории, опирающейся на фрактальные свойства цен, снижение амплитуды колебаний на малых масштабах должно сопровождаться двумя наиболее существенными эффектами: общим снижением торговой активности на рынках и особой подстройкой участников под действия друг друга. Второе, увы, проверить независимыми от фрактального анализа методами на сегодня не представляется возможным. А вот торговая активность действительно снизилась. Так, средний еженедельный объем торгов российскими акциями, по данным ММВБ, сократился до 230 млрд руб. за январь-ноябрь 2010 года с 253 млрд руб. в аналогичном периоде 2009-го. В США снижение еще более значительное - с $5,5 млрд до $4,7 млрд за те же периоды.

В завершение этой статьи скажем несколько слов относительно эффекта увеличения крупномасштабных колебаний при уменьшении мелкомасштабных. По существу, указанный эффект означает, что тенденции в сложных системах (природных, социальных, технологических), формирующиеся очень медленно и незаметно, но имеющие повышенную неуклонность, со временем часто становятся глобальными, определяя основной вектор развития таких систем. Заметим, что хорошо известный эффект затишья (подавление высокочастотной компоненты шума), который обычно предшествует природным катастрофам (например, землетрясениям), является частным проявлением указанного эффекта. Таким образом, многие глобальные тенденции в своей эволюции в действительности напоминают горчичное зерно из евангельской притчи, «которое, хотя меньше всех семян, но, когда вырастет, бывает больше всех злаков и становится деревом, так что прилетают птицы небесные и укрываются в ветвях его» (Мф. 13: 32).

1 История появления фрактальной геометрии достаточно подробно описывалась одним из авторов в статье «От MA до FRAMA через EMA и фрактал», опубликованной в D′ №15 за 23 августа 2010 года (algoritmus.ru/?p=2638).

2 Mandelbrot B. The Fractal Geometry of Nature. San Francisco: W. H. Freeman, 1982.

3 См. Ширяев А. Н. «Основы стохастической финансовой математики». Т . 1. М .: «Фазис», 1998.

4 См. Mandelbrot B. Journal of Business . № 36, 1963; Mandelbrot B. & Van Ness SIAM Rev . № 10, 1968.

5 См. Полтерович В. М. «Экономическая наука современной России » . №1, 1998.

6 См. Dubovikov M. M., Starchenko N. S., Dubovikov M. S. Physica A 339 591, 2004.

7 США, Германия, Франция, Япония, Россия, Бразилия, Китай, Корея.

Поведение среднего фондового индекса (синяя линия, правая шкала, стартовое значение в апреле 2001 года принято за единицу) и среднего индикатора нестабильности (красная пунктирная линия, левая шкала)

Вам также будет интересно:

Чем знаменит день 1 июня
Какая прекрасная дата - 1 июня! Первый день месяца, первый день лета, начало каникул для...
Условное подразделение тела животных на части и области
Анатомически наше тело разделено на топографические области с расположенными в их пределах...
«Мороз, Красный Нос», анализ поэмы Некрасова
Только покойница в белом была:Спит - молодая, спокойная,Знает, что будет в раю.Поцеловала и...
Маринад для сочной курицы
Курицу можно готовить всегда по-разному, меняя один только маринад. Она может напоминать...
Мыть полы во сне исламский сонник
Многие, видевшие такой сон, не стали задумываться о его толковании, так как такие обыденные...