Компьютерные сигналы как индикаторы уже произошедшей смены тенденции

Анализатор EFTA может быть также использован в качест­ве прекрасного фильтрующего средства, позволяющего трей­деру отслеживать недавние изменения тенденции (см. рис. 15. 15). Показатели в третьей колонке демонстрируют смену тенденции, по крайней мере для семи рынков. Трейдеру, продиравшемуся сквозь ворох графиков в понедельник ут­ром, достаточно было просто взглянуть на таблицу и он бы сразу же увидел, что на семи рынках открылись прекрасные возможности для игры. Конечно, такую же информацию можно получить и на основе тщательного анализа ценовых графиков, однако с помощью компьютера сделать это неиз­меримо легче, быстрее и в какой-то степени надежнее.

Компьютерный анализ с помощью обобщенных рыночных индикаторов

Нам остается рассмотреть еще один важный компонент анализатора EFTA. Ежедневная версия системы предлагает пользователю показатели обобщенных рыночных индикато­ров: количество контрактов, цены на которые повысились и понизились на этот день (по более чем 200 контрактам), новые максимальные/минимальные ценовые показатели, процент контрактов, цены на которые, согласно компьютер­ному анализу, устойчиво растут. Первые два индикатора (роста/падения и новых максимумов/минимумов) являются версией существующих инструментов анализа фондового рынка, адаптированных для товарных рынков. Хотя эти по­казатели традиционно не использовались в техническом анализе товарных рынков, сама идея интересна и требует дальнейших исследований с целью определения ценности их прогностических функций.

Процент фьючерсных контрактов с устойчиво растущими ценами. Именно этот индикатор мне нравится больше всего.

Его показатели выражаются по процентной шкале: от 0 до 100%. Индикатор работает по принципу осциллятора и пока­зывает моменты вступления всего товарного рынка (в целом) в период перекупленности и перепро данности. Традиционно считается, что когда показатель индикатора превышает от­метку 70%, товарные рынки находятся в состоянии перекуп­ленности и возможен скорый спад, показатель ниже 20% свидетельствует, что рынок вступает в состояние перепро-данности и скоро цены достигнут основания рынка, после которого начнут расти. Этот инструмент широкоохватного анализа, хорошо отражающий настроения рынка, может быть эффективно использован для отслеживания движения ин­декса фьючерсных цен СКВ.

"РАСПОЗНАВАНИЕ МОДЕЛЕЙ" С ПОМОЩЬЮ "ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА"

Заслуга компьютера в том, что с его помощью пользова­тель получает быстрый и легкий доступ к целому арсеналу средств и методов технического анализа. В то же время задача трейдера усложняется. Если раньше аналитик работал лишь с несколькими любимыми инструментами, счастливый обла­датель компьютера теперь имеет в своем распоряжении пока­затели по сорока различным индикаторам одновременно.

Исследования в области когнитивной психологии показа­ли, что сознание человека с трудом воспринимает более трех различных переменных, если требуется одновременно уста­навливать их взаимосвязь. Иными словами, сознание анали­тика, который пытается параллельно отслеживать четыре индикатора или более, может дать сбой. Если же он решит ограничиться тремя, то какие следует выбрать?

Традиционно в рыночном анализе компьютер почти ис­ключительно использовался как вычислительное устройст­во. Его основная функция сводилась к расчетам данных и представлению результатов на экране дисплея. Усложнение роли компьютера может пойти по пути машинной интерпре­тации результатов расчетов, то есть речь идет о использова­нии "логической" функции машины наряду с "вычислитель­ной". Вот тут-то мы и подходим к проблеме так называемого "искусственного интеллекта", в частности, автоматического распознавания моделей.

Когда говорят об "искусственном интеллекте", имеют в виду так называемые эвристические программы, которые способны решать задачи - примерно так же, как это делает человек. Работу компьютера, решающего эвристическую за­дачу, в принципе можно назвать "разумной": он оценивает условия, принимает решения и даже учится на своих ошиб­ках. Функция автоматического распознавания моделей поз­воляет машине учиться принимать решения и делать прогно­зы на основе классификаций различных объектов или инди­каторов. В данном случае значение слова "модель" отлично оттого, которое использовалось при описании "графических моделей". Цель автоматического распознавания моделей -получение синергетического эффекта путем одновременной оценки данных всех индикаторов (вместо того, чтобы рас­сматривать каждый из них по отдельности).

Первым шагом в этом процессе является поиск лучшего индикатора из набора представленных. Затем необходимо найти лучшую связку инструментов (сначала два, а потом и три) - из тех, которые способны оптимально работать вместе. Процесс добавления новых индикаторов из числа оставших­ся продолжается до того момента, когда очередной добавлен­ный инструмент не дает улучшения работы всей системы в целом. В процессе тестирования используется два набора материала: так называемые данные научения и тестовый набор. Результаты, полученные на данных научения, должны быть затем подтверждены на отдельном тестовом материале. Метод раздельного материала нужен для того, чтобы избе­жать так называемого "подгадывания", которое, по утвер­ждениям противников технического анализа, часто исполь­зуется при тестировании других технических методов, осо­бенно их оптимизированных параметров.

Внедрение средств, функционирование которых основано на принципах "искусственного интеллекта" и автоматичес­кого распознавания моделей, может стать ответом на постав­ленный выше вопрос: как работать с огромным количеством часто противоречащих данных. В случае поступления проти­воречивой информации компьютеру дается команда просчи­тать все индикаторы и затем выбрать из них ту комбинацию, которая является оптимальной для данных условий.

Здесь возникает очередной вопрос: если все так просто, то почему такая система еще не разработана и не внедрена повсеместно? Пока исследования в этой области проводятся исключительно учеными, до прикладных программ дело еще не дошло. Автоматическая система такого рода стоила бы очень дорого, кроме того для ее эффективного функциониро­вания потребовались бы колоссальные вычислительные мощ­ности; ведь даже если какая-либо модель, проявившаяся на рынке, определена, ее необходимо постоянно подвергать повторным проверкам - в силу непостоянства рыночной динамики. И все-таки исследования в этом направлении продолжаются, причем одна группа исследователей продви­нулась достаточно далеко вперед. Это исследовательская фирма "Рейден рисерч груп", расположенная в Нью-Йорке.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой .-лаве мы рассмотрели роль компьютера в области технического анализа фьючерсных рынков. На примере ана­литической программы "Компутрэк", лидирующей в настоящее время среди программ такого рода, мы продемонстри­ровали возможности компьютерного анализа на современ­ном этапе. Мы показали сильные и слабые стороны механи­ческих торговых систем, использующих сигналы, выдавае­мые компьютером. Системный подход к фьючерсной торгов­ле представляет собой метод "черного ящика". Пользовате­лю не надо вмешиваться в процесс анализа, он получает уже готовые решения, ему вообще не надо знать или понимать, что происходит внутри системы. Однако некоторые пользо­ватели, наоборот, хотят участвовать в процессе анализа. Они используют сигналы, которые выдает компьютер, и данные других индикаторов, оставляя за собой право принимать окончательное решение. На этом и основана программа "Компутрэк".

Нет смысла отрицать, что рост числа пользователей компь­ютерных торговых систем, особенно среди представителей товарных фондов, оказывает немалое влияние на фьючерс­ную торговлю. Брокеры в торговых залах биржи вступают в новую игру с компьютеризированными фондами, пытаясь их обыграть. Растет способность фондов, которые располагают объединенным и сконцентрированным капиталом, оказы­вать краткосрочное (подчас отрицательное) влияние на ры­нок. Широкое распространение персональных компьютеров, которые позволяют значительно упрощать процедуру техни­ческого анализа (включая сравнительно легкий доступ к базам данных в режиме on-line),привело к тому, что профес­сиональный уровень среднестатистического трейдера замет­но вырос, что, в свою очередь, привело к расширению доли краткосрочной торговли. Растет популярность "дневной" торговли, поскольку большое распространение получили компьютерные системы, способные строить внутридневные графики.

К чему это все приведет - неизвестно. Ясно одно: компь­ютер совершил революцию на рынке товарных фьючерсов. Он не то чтобы облегчил работу трейдера. Наоборот, как говорилось выше, с приходом компьютера задачи, стоящие перед нами, в некотором смысле даже усложнились. Подводя итог, можно сделать один очень важный вывод: трейдер, не имеющий доступа к компьютеру, оказывается в исключи­тельно сложном положении. Очень тяжело "обыграть" ры­нок, с одной стороны, и конкурирующих трейдеров, с другой, особенно в условиях, когда все пользуются одной и той же информацией. Трейдер, ограниченный рамками традицион­ного анализа, невольно дает оснащенным компьютерами конкурентам преимущество, оказываясь при этом в явно невыгодном положении.

Наступила компьютерная эра. Компьютеры будут рабо­тать лучше, станут проще в использовании и дешевле - уже в самое ближайшее время. К сожалению, трейдер, работающий на фьючерсном рынке, не может себе позволить ждать, когда это произойдет.

ИСТОЧНИКИ

Наиболее полная программа компьютерного технического анализа разработана компанией "Компутрэк", которая имеет отличную службу поддержки для пользователей. Также про­водятся ежегодные семинары по всей территории США, на которых пользователи могут пройти обучение и познако­миться с новыми продуктами компании.

Существуют и другие источники информации. Одним из лучших периодических изданий, позволяющих своим чита­телям быть в курсе новейших разработок в быстро развиваю­щейся сфере компьютерного анализа рынка, является журнал "Текникл энэлисиз оф стоке энд коммодитиз". В дополне­ние к статьям, посвященным рыночному анализу с помощью электронных вычислительных средств, в журнале публику­ются рецензии на соответствующую литературу, а также дается анализ программных продуктов и услуг, представляю­щих интерес для трейдеров фьючерсных рынков. Другой журнал, который я бы хотел порекомендовать, называется "Фьючерз", правда, он в меньшей степени освещает со­бственно компьютерную тематику.

В круг книг обязательного чтения каждого системного трейдера должна войти работа У. Уайлдера, на которую мы уже не раз ссылались в этой главе. Также интересной может оказаться книга "Технические торговые системы для рынков товарных фьючерсов и ценных бумаг" Ч. Пейтела (Technical Trading Systems For Commodities and Stocks, C. Patel).В книге приведены восемьдесят две торговые системы, причем шесть­десят пять из них - полностью механические.