1. Принцип декомпозиции
SWT-метод основан на применении принципа декомпозиции кзадаче анализа финансовых рынков.
Принцип декомпозиции – это универсальный научный метод решения сложных задач, основанный на использовании структуры задачи и ее разбиении на более простые подзадачи. Разбиение это повторяется до уровня простых подзадач, на котором дальнейшее упрощение не имеет практического смысла. При этом сложное целое расчленяется на более простые части, которые будучи соединены надлежащим образом, снова образуют единое целое.
Тренды и циклы. Попытки применения принципа декомпозиции к анализу финансовых рынков достаточно традиционны и базируются на понятиях
тренда и цикла.
Тренд или тенденция — определенное движение цены в том или ином направлении — является основополагающим понятием технического анализа. Следует отметить, что в реальной жизни ни один рынок не движется в каком-либо направлении монотонно. Движение цены представляет собой серию зигзагов, то подъем, то падение, и разобраться с направлением тенденции в текущем хаосе рыночных котировок совсем непросто, если не использовать некоторые простые формальные правила и определения. Основополагающим принципом в определении направления тренда является метод последовательности пиков и впадин (подход впервые предложен Чарльзом Доу), который основан на том факте, что изменения цен растущего рынка представляют собой последовательность волн, в которой каждый последующий пик или впадина находятся выше своих предшественников. Прерывание восходящей закономерности в последовательности растущих пиков и впадин является признаком изменения тенденции.
Вложенность трендов. Однако если посмотреть на график цены любого финансового инструмента, то можно заметить очевидный факт: каждая тенденция является составной частью другой более крупной тенденции, и содержит в себе тренды более мелкого масштаба. Т.е. тренд является частью более крупного тренда, но и в себя включает более мелкие элементы. В классической работе Дж. Мэрфи «Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика» отмечено, что результирующее движение цены является результатом простого сложения всех действующих рыночных циклов, включающее тренды различной длительности. Во мнении по этому вопросу достигнуто полное единодушие, расхождения и разногласия возникают только в вопросах классификации и выбора параметров трендов и циклов.
На сегодняшний день сформировалось несколько школ, использующих различные разновидности классификации циклов и объединения их в единую систему, использующие различные принципы и подходы к классификации движений рынка и разную степень рыночного детерминизма. Наиболее распространенными из них является классический подход, использующий периодические циклы, и волновой метод Эллиотта, использующий непериодические циклы импульс-коррекция.
Общим недостатком распространенных подходов является то, что требования корректного применения принципа декомпозиции выполняются с большими ограничениями, а также отсутствует возможность
объективного, не зависящего от пристрасти и предубеждений аналитика, разделения совокупного движения рынка на отдельные компоненты в реальном времени, а не постфактум.
Кроме того, связь циклов с параметрами реального движения рыночных цен незначительна или отсутствует вовсе, параметры, приписываемые трендам и циклам, носят субъективный характер, и игнорируются особенности рынка, как сложной системы, предполагающей взаимосвязь всех трендов как единого целого и омникаузальный* характер поведения движений цены.
В некоторой степени от указанных недостатков свободен разработанный нами подход, основанный на использовании стохастических волновых трендов — The Stochastic Wave Trends Method или SWT-метод.
________________
*
Омникаузальность — явление, когда целое определяет поведение своих частей, в противоположность
партикаузальности, когда части определяют поведение целого. В омникаузальных системах макросостояние системы в целом обеспечивает приоритетную реализацию одних микросостояний и сводит до нуля возможность реализации других. Лучше всего этот механизм иллюстрируется на примере такой системы, как коллектив, который воздействует на индивида, устремляя к нулю вероятности одних его действий и резко повышая вероятности других, причем, как правило, без всяких силовых воздействий — индивид просто не может вести себя иначе.
2. Суть SWT-метода.
В рамках SWT-метода используется декомпозиция графика движения цены по базису волновых стохастических трендов. В рамках этого подхода функция, представляющая собой процесс изменения цены во времени, рассматривается в виде суперпозиции (суммы) стохастических волн – волновых трендов, представляющих собой элементы совокупного движения цены с различным спектральным составом.
Технически декомпозиция производится с помощью системы полосовых фильтров, на вход которых поступает исходный процесс, а на выходе получается набор некоторых функций времени, на которые он (исходный процесс) разделяется.
Детали технической реализации фильтров не имеют принципиального значения, однако, по ряду причин, целесообразно использовать систему фильтров с равномерным разбиением частотного диапазона в логарифмической шкале.
В теории количество волн SWT-метода бесконечно, но на практике разложение сводится к достаточно небольшому конечному числу компонент, а остальные отбрасываются, как несущественные для решаемых задач. Причем это ограничение имеет естественный характер и обусловлено параметрами реальных рынков и требованиями реальных задач, в результате которых формула для графика цены принимает вид
где
— z(t) – функция, описывающая график цены;
— m и M – соответственно минимальный и максимальный номера волн из группы элементов декомпозиции, поведение которых детально исследуется при анализе движений рынка;
— n(t) — так называемый «ценовой шум» — движения рынка, которые находятся на уровне порядка минимально изменений и не представляют практического значения для решаемых задач;
— Ф(t) определяет собой медленные колебания с высокой энергетикой, которые начинают сказываться на временах соизмеримых со временем изучения и существования рынка, как системы, в целом.
В аппаратной реализации метода принципиально используется 9 волновых стохастических трендов с различным средним периодом цикла, основными из которых являются:
— основной тренд – 10-14 лет;
— долгосрочный тренд – 2-3 года;
— среднесрочный тренд – 5-7 месяцев;
— краткосрочный тренд – 30-40 дней;
— локальный тренд – 4-6 дней;
— дневной тренд – 15-30 часов.
Кроме этих шести трендов индикаторы позволяют выделять и анализировать еще три трендовых компоненты со средним периодом цикла:
— внутридневной тренд — 4-6 часов;
— часовой тренд — 50-70 минут;
— внутричасовой тренд — 10-15 минут.
Отметим, что при анализе рынка и планировании торговых сделок роль последних трех компонент незначительна. Их поведение и характеристики рассматриваются в основном в тактических приложениях для анализа тонкой структуры рыночных движений и уточнения уровней открытия или закрытия позиции, если возникает такая необходимость.
Анализ более коротких компонент необходимо проводить уже на тиковых графиках, а область его применения это автоматическая торговля с использованием торговых роботов, поскольку человек уже не способен принимать адекватные решения в условиях столь быстро меняющейся обстановки.
За рамками программных средств анализа также учитывается
глобальный тренд со средним периодом цикла 50-70 лет. Его параметры позволяют оценить цели глобальных движений рынка, когда эти движения приводят к выходу котировок за рамки целей трендов более низких уровней иерархии, что, в общем-то, происходит не часто. Поэтому параметры глобального тренда по большей части представляют интерес только в плоскости чисто теоретических исследований. Исключением являются рынки с большим относительным изменением цен, например, золото, нефть и т.п., для которых параметры глобального тренда должны учитываться при оценке предельных целей роста или коррекционного движения.
Первоисточник и продолжение:
forum.masterforex.org/showthread.php?t=18491
P.S. Код естественно отсутствует, для понимания принципа он не обязателен. Разве что стащить…
Почитайте, пожалуйста, зарубежные научные статьи. Начать можно с SSRN. Если описывается какая-то метода, то всегда должен идти набор формул, пояснений и графики дохода/статистика торговой стратегии.
Эта публикация — популярное изложение.
А статьи… Погуглите swt-метод
SWT-метод не инструмент прогноза, это инструмента анализа ситуации.
Цель всего технического анализа, включая и используемый мною метод, не прогнозирование рынка. Цель — определение реперных уровней и составление плана действий при том или ином сценарии развитии ситуации.
Мне просто хотелось бы взглянуть на какое-либо подтверждение практической ценности Вашей модели. Почему Вы думаете что с помощью Вашего метода можно реперные уровни определять? Насколько точно можно определять? Почему Вы верите своему методу?
P.S.: Я когда-то пробовал использовать для торговли multivariate direct filterng (MDFA). Насколько я понял Ваши статьи, этот метод в чем-то похож на Ваш (и, кстати, за счет использования дополнительных факторов он должен быть более точным). В моем случае, результаты получились недостаточно хорошие. Мне интересно, насколько хороши они у Вас.
«В некоторой степени от указанных недостатков свободен разработанный нами подход, основанный на использовании стохастических волновых трендов — The Stochastic Wave Trends Method или SWT-метод.»
Это очередная финансовая эзотерика, поэтому я и просил аффтара рассказать подробнее.
Подход не основан на каких-либо заранее заданных периодических или непериодических сигналов, используемых для разложения. Для рынка это бесперспективно.
Здесь же используется принцип декомпозиции и простой фильтровый метод. Проще некуда, но отсутствие бэкграунда по теории сигналов мешает трейдерам, привыкшим к простым эмпирическим подходам, даже понять, о чем идет речь. :)
Впрочем, человека 4 за время моей работы с этим методом, поняли о чем идет. Но все они имели специфическое образование и тоже не смогли охватить всю картину в целом, выхватывая понятные и близкие им фрагменты. :)
Я (бегло) просмотрел 4 предложенные статьи и обратил внимание на следующее: «Важно, чтобы элементы декомпозиции W_i были ортогональны. Это существенно улучшает характеристики анализа в целом.»
Могли бы Вы сказать поточнее, какие именно функции (из какого семейства?) используются в качестве базиса W_i? Мне только вейвлеты приходят сходу в голову, но мы вроде бы как раз и уходим от них…