SG-Анализ (SG-Analysis / PF-Analysis)

Многократно приходилось слышать и читать такие утверждения: «если бы мы знали все действия всех участников рынка, мы могли бы восстановить все совершенные сделки» или «движение цен на финансовом рынке является строгим закономерным результатом внешних воздействий. Если бы была возможность знать все без исключения внешние воздействия и общую формулу, то можно было бы составить прогноз со 100-ной гарантией» (тут я даже источник могу привести http://forum.mql4.com/ru/9321/page3).

С моей т.з. такая постановка вопроса выглядит приблизительно аналогичной таковой: «для того, чтобы понять, как работает пылесос и его использовать, надо сначала построить распределение пылинок в доме с полем скоростей, которое позволит делать 100% прогноз перемещения пыли по исследуемому объему».

Теория Потока Цены как раз дает возможность на интегральном уровне (т.е. не выясняя траекторию каждой отдельной частицы) определить, куда идет поток в целом и какие у него характеристики, меняются ли они и т.п. (Почему этого достаточно и достаточно для чего — это другой вопрос).

И это (ТПЦ) — не один из вариантов. Это тот самый правильный подход, который может дать правильный ответ, ибо аппарат анализа должен быть адекватен процессу. А в нашей «науке о финансах» зачастую исследования вызваны желанием применить (или притянуть за уши возможность применения) тот подход, который хорошо знаком автору (или который он сам разработал для других областей науки). А рынок — он что? Он и знать не знает про это, и знать не хочет. А вот про свои потоки он знает очень даже хорошо. И использует это знание на полную катушку 🙂

в общем плане предлагаемый ответ полностью соответствует народной шутке, ибо нет больше смысла ни в какой шутке, чем в народной 🙂

Основной прием применения Теории Потока Цены для управления своим поведением на бирже основывается на том, что будущие процессы зарождаются внутри существующих и видны «немного заранее»; надо только правильно сфокусировать свое зрение (т.е. настроить цифровые фильтры) и все станет сразу хорошо видно; параллельно, получив наилучшую картину, можно оценить реальную (а не среднестатистическую) степень неопределенности (т.е. неточности измерений) параметров наблюдаемого процесса, например, величины скорости и знака направления.

От традиционной статистической обработки предлагаемый подход отличается тем, что вместо придания большего веса наиболее часто встречающимся значениям — наибольший (и единственный!) вес присваивается всего двум крайним значениям: миниуму и максимуму за интервал, а остальные — игнорируются.

В результате отклоняется исходное положение статисти: возможность получить более точное измерение путем увеличения количества измерений, а центральная предельная Теорема вообще выпадает из применения, ибо она не используется, т.е. в принципе может быть и не верна. А что взамен? Вместо этого, т.е. вместо описания процесса, как среднего значения с отклонениями, вводится представление процесса, как диапазона, изменяющегося во времени, т.е. канала. Тут уместно показать это различие графически.

Думаю, что это достаточно показательное сравнение подходов описания. Видно, что и среднее ничего не описывает и среднеквадратичное тоже. Другое дело — почти равномерный канал. и направление понятно, и степень неопределенности.

И конечно, я не выступаю против применения статистики вообще. Но когда речь идет об информационно пересыщенных временных рядах, тут можно найти и описание получше. Именно описание динамики. «В статике» статистика работает лучше.

И что мы получаем в результате? Комфортноее описание и удобный инструмент для измерения. Если это принять,, то тут-то  и начнется самое интересное: изменится ситсема оценок происходящего, динамика перестанет казаться такой уж случайной, станут видны процессы внутри процессов (подводные течения), которые и приводят к последующим изменениям.

Например:

увеличение амплитыды на масштабе 2 является признаком дестабилизации рсота на масштабе 3 и вероятнее всего приведет к развороту, что будет означать разворот на масштабе 4. Но разработка такого рода сценариев не является самоцелью, а возможность понять, какой именно сценарий развивается в настоящее время.  Т.е. «рост на масштабе 4, который начнет прекращаться, если произойдет разворот вниз с пробоем на масштабе 3.»

Как этим воспользоваться конкретно — это уже предмет техники применения, который будет рассмотрен далее.

многие, я думаю, слышали это впечатление Al Capone от посещения NYSE: «Если бы я знал, что есть место, где можно за минуту заработать целое состояние, я бы никогда не стал гангстером!»; но ни из чего не следует, что он перестал бы пользоваться ганстерскими методами; я как раз считаю — что даже наоборот

мало кто наверное помнит, а может быть даже и не знает, как происходило падение рынка акций в 2000-2002 годах (кстати, информация об этом уже стерта из баз данных, как это принято на самом  «информационно открытом рынке равных возможностей», так что восстановить, если не знаешь, что именно надо восстановить — невозможно; например, попробуйте найти информацию про падение Enron — и вы найдете только открытую прессу с качественными описаниями и графиками, а вот все базы данных цен акций очищены от такой информации, т.е. учесть такие возможные сценарии при историческом тестировании  — уже нельзя);

так вот: в то время происходило освобождение инвесторов от прибыли, заработанной во времена роста 1995-2000 годов, т.е. обычная во времена кризиса «стрижка» ожиревшего стада; и для этого надо было «опустить» рынок как можно больше, для чего все средства хороши; как говорили профессионалы в то время:»если бы не трагедия 9/11, мы бы все равно упали туда же, а так получилось быстрее»; но были и еще стредства: бухгалтерские скандалы, которые начались в очень правильное время, но самое удивительное, что они и кончились так же: в очень нужное время; и оказалось, что теперь все компании правильно ведут свой бух.учет и все в индустрии тип и топ 🙂

и инвесторы верят, что их больше не обманывают и источник доходов крупных компаний — именно тот, который отражен в отчетах, и размер их дохода — тоже именно такой; наивно? но именно так и происходит: все верят, потому что деваться-то собственно некуда;

и опыт Enron ничему не учит: если крупная компания за один год стала стоить почти ноль, потому что все ее отчеты и активы — дутые,  — то откуда основания считать, что все остальные не такие же? и даже 2008 год ничему не учит, когда uups — вдруг выяснилось, что стоимость активов рынка завышена в несколько раз, а потом через два года uups — нет, все ОК, «звиняйте, дядечка. ошибочка вышла» и рыночные индексы восстановились; только вот пенсионные планы чудесным образом не восстановились;

чудеса «по мановению волшебной палочки» — происходят на рынке постоянно; пример последнего времени Starbucks

на графике треугольничками показаны доходы: вверх — растут, вниз — падают; легко выделяются 4 зоны: все более-менее хорошо 2002-2007, потом доходы растут, а цена падает — 2007-2008, все плохо 2008-2009, а потом все вдруг все опять хорошо — 2009-2012;  если «волшебная палочка» так хорошо и явно сработала в этом случае — значит и в остальных она есть, но м..б. не так явно; и заметьте, как в нормальном детективе, всегда можно найти тех, кто конкретно от этого выиграл (ну и кто соответственно эту игру заказал и кто сыграл партию);

в следующий раз наверное напишу про чудеса с предварительными и окончательными статистическими данными и кому так нужен этот «звездеж»