ФИЛОСОФИЯ, СТОЯЩАЯ

ЗА ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ

МОДЕЛЕЙ СВЕЧЕЙ

 

Данные: требования, разрывы, правила

При объяснении всех концепций используются лишь дневные ценовые данные, включающие цены открытия, закрытия, максимальную и мини­мальную цены акции или товара. Во многих случаях для акций цена откры­тия оказывается недоступной. В подобных случаях она заменяется ценой закрытия предыдущего дня. Исключением является тот случай, когда пре­дыдущая цена закрытия выше сегодняшнего максимума. Тогда цену откры­тия заменяет сегодняшний максимум. Аналогичным образом, когда цена закрытия предыдущего дня ниже, чем сегодняшний минимум, в качестве цены открытия используется сегодняшний минимум. Это позволяет уви­деть разрывы от цены закрытия одного дня к диапазону следующего.

Разрывы являются важной частью анализа свечей. Чтобы продемон­стрировать, в чем разница между использованием и неиспользованием данных о цене открытия, были протестированы и проанализированы ак­ции S&P100 с ценой открытия и без нее. Сначала были исследованы дан­ные, имеющие цену открытия. Всякий раз, когда дневные максимумы и минимумы оказывались выше, чем максимум предыдущего дня, пред­принимался анализ разрыва вверх (gap-up analysis). Точно так же всякий раз, как дневные максимумы и минимумы оказывались ниже минимума предыдущего дня, проводился анализ разрыва вниз (gap-down analysis). Как только день разрыва был идентифицирован, для определения поло­жения цены открытия относительно дневного диапазона использовалась следующая формула:

 

[(открытие — минимум) / (максимум — минимум)] X 100

 

Результаты постоянно показывали, что цена открытия была на уров­не 17 — 31% диапазона от максимума до минимума, следующего за разры­вом. Если это был разрыв вверх, цена открытия попадала в диапазон 17 — 28% выше минимума. Аналогично, если это был разрыв вниз, цена открытия попадала в промежуток от 17 до 31% ниже максимума. Таким образом, даже не имея данных о цене открытия, можно представить, где примерно оно находится. Однако следует помнить, что это всего лишь ста­тистика, высчитанная на большом объеме данных, так что здесь предпо­лагаются обычные меры предосторожности.

РИСУНОК 6-1

 

Необходимо также осознавать, что определенных моделей свечей не может существовать, если нет цен открытия. То есть цена открытия не может быть заменена ценой закрытия предыдущего дня. Следующие мо­дели не могут существовать, когда недоступны цены открытия:

 

— перевернутый молот;

— темные облака;

— пронизывающая свеча;

— встречающиеся свечи;

— две взлетевшие вороны;

— две вороны;

— особая впадина «три реки»;

— высокий прыжок;

— совпадение по нижнему уровню;

— смежные белые свечи;

— тройной удар;

— на линии шеи.

—

Существуют приемы, которые можно использовать при компьютер­ной идентификации моделей свечей и которые позволяют все-таки ис­пользовать эти модели. Например, можно выбрать некоторые парамет­ры, устанавливающие связи между компонентами данных в терминах «больше, чем...» и «больше, чем... или равно...». В результате требование, чтобы дневная цена открытия была меньше, чем цена закрытия предыду­щего дня, может быть изменено требованием, чтобы цены были равны. Хотя такой подход уводит философию распознавания моделей свечей слишком далеко, он, по крайней мере, позволяет использовать данные, не содержащие цен открытия.

Современные технологии позволяют трейдеру наблюдать дневные це­новые движения начиная от одного торгового тика, минутного штриха и любого вразумительного ценового прироста. В данной книге автор не задается целью выяснить, какой подход лучше, но, как говорится, иногда за деревьями не видно леса. Кроме того, нужно помнить, что модели све­чей отражают краткосрочную психологию торговли, включая процесс принятия решений после закрытия рынка. Вот почему цены открытия и закрытия так важны. Использование внутридневных данных без реаль­ных перерывов между ними по меньшей мере сомнительно.

 

Идея

Вопрос распознавания моделей за много лет не потерял своей актуальнос­ти. С помощью компьютера можно просмотреть и проверить огромное ко­личество данных и накопить неограниченную статистику по моделям и их прогностическим возможностям. Однако такой подход основывает­ся лишь на статистике, а другой важный фактор, объясняющий популяр­ность той или иной модели (человеческая психология), недооценивается.