Методы анализа и прогнозирования биржевого курса акций

Прежде чем перейти непосредственно к рассмотрению методов прогнозирования, остановимся на методах инвестиционного анализа. На рис. 4.8 представлена классификация методов инвестиционного анализа.

Инвестиционный анализ заключается в выявлении сущности и закономерных взаимосвязей всех факторов и условий, которые могут влиять на результаты инвестирования.

Среди теорий, которые инвесторы практики и аналитики пытаются применить к фондовому рынку, наиболее популярной является теория совершенного (или эффективного) рынка. Она основывается на принципе исчерпывающего отражения в ценах финансовых активов всей информации о них.

На практике применение разных методов анализа к одной и той же ситуации иногда дает противоречивые результаты. Это, как правило, указывает на существование нескольких разнонаправленных тенденций, когда одни явления и процессы закономерно ведут к росту цен, а другие — к падению.

Прогнозирование, будучи составной частью анализа, выполняется посредством экстраполяции, т. е. распространения обнаруженных в прошлом закономерностей на будущее, и моделирования, основанного на построении и изучении моделей.

Предметом инвестиционного прогноза чаще всего является основная ценовая тенденция. Наиболее важными тенденциями (временны ми закономерностями) являются периоды изменения стадий экономического цикла, так как именно в эти отрезки времени на фондовом рынке происходят наиболее мощные перепады цен на акции. Перепады цен на акции как раз и определяют конечный результата инвестиционной деятельности — прибыль или убыток.

Очень важной особенностью инвестиционного прогноза является обратная связь с факторами, использованными при его составлении. Одним из самых важных факторов, учитываемых при прогнозировании будущей динамики цен на акции, является текущее соотношение спроса и предложения.

Однако это соотношение зависит не только от закономерных причин, но и от прогнозов участников рынка инвестиций. Влияние ожиданий инвесторов на фондовый рынок способно стать решающим для динамики цен фактором. Таким образом, и самые общие теоретические предположения, и конкретные данные, полученные на практике, могут быть применимы для анализа и прогноза.

Теория, проверенная за десятилетия практики западных рынков ценных бумаг, выработала два существенно различных общих подхода к инвестиционному анализу — фундаментальный и технический, что привело к формированию двух научно практических направлений, объединенных общностью основных взглядов, принципов и методов, — школы фундаментального анализа и технической школы.

Фундаментальный анализ, глубокий, всесторонний, изучает все многообразие факторов (политических, макро и микроэкономических, социальных, психологических, экологических и т. д.), которые могут влиять на финансово экономическое положение эмитента.

Технический анализ, исследуя динамику цен и объемов торговли, в значительной степени абстрагируется как от самого эмитента, так и от среды, в которой действует последний, т. е. знание причин, вызывающих изменение цен, в техническом анализе, в принципе, не обязательно.

Фундаментальный анализ. Фундаментальный анализ включает в себя: конъюнктурный анализ, макроэкономический анализ и микроэкономический анализ.

Конъюнктурный анализ. Понятие «экономическая конъюнктура» означает всю совокупность изменяющихся во времени факторов и условий воспроизводства, взятых во взаимосвязи, которая концентрированно выражается в динамическом соотношении спроса предложения и как следствие цен.

Изменчивость и динамизм. Конъюнктура, являясь очень сложным объектом, испытывает воздействия разной продолжительности множества факторов, изменчивых во времени. Поэтому вести анализ следует по меньшей мере в трех аспектах: кратко, средне и долгосрочном. В некоторых случаях необходим также сверхдолгосрочный анализ, охватывающий период в десятки лет.

Инерционность. Изменения конъюнктуры во времени всегда происходят с конечной скоростью. Поэтому и причины и следствия рас тянуты во времени. После прекращения действия причины следствие может проявляться еще очень долго. Эта растянутость во времени последствий уже закончившихся причин и есть инерционность. Чем большей инерционностью обладает явление (процесс), тем более длительно его проявление. Инерционность накладывает отпечаток на конъюнктурный анализ.

Неравномерность и противоречивость. Неравномерность конъюнктуры означает неодинаковые темпы изменений конъюнктурообразующих факторов. Противоречивость выражается в том, что динамика разных факторов может быть разной не только по величине, но и по направлению.

Разнонаправленные факторы, воздействуя одно временно, оказывают противоположное влияние на конъюнктуру: одни ее повышают, другие понижают. Поэтому анализ необходимо делать многоуровневым (иерархическим). Факторы надо классифицировать по значимости и обязательно включать в исследование все те из них, которые значимы для целей производимого анализа. Конъюнктуру следует анализировать по крайней мере на трех уровнях: как единое целое, как структуру, как совокупность отдельных эле ментов.

Повторяемость и уникальность. Ситуации, с одной стороны, повторяются, что позволяет строить анализ на основе учета прецедентов, служащих объяснением похожих случаев в будущем. С другой стороны, все ситуации уникальны, т. е. прецеденты повторяются лишь в общих, принципиальных чертах, которые позволяют их сопоставлять, но всегда имеют и множество различий.

Поэтому при анализе, а особенно при прогнозировании, следует опираться на повторяемость явлений, но с учетом уникальности любых конкретных событий. Если особенные черты повторяющейся ситуации существенны для целей анализа, то использование уникальности очень ограниченно.

В наиболее общем виде платежный баланс выражается уравнением экономического равновесия (обычно за календарный год):

ВНП = (ЛР + ГР + ЧИ) + ЧЭ,

где ВНП — валовой национальный продукт; ЛР — личные расходы; ГР — государственные расходы; ЧИ — частные инвестиции; ЧЭ — чистый экспорт (или сальдо).

Последний показатель представляет собой разность между экспортом Э и импортом И, т. е. сальдо торгового баланса:

ЧЭ = Э – И = ВНП – (ЛР + ГР + ЧИ).

Сумма, стоящая в скобках, — внутренние расходы страны, ВНП — ее доходы. Чистый экспорт, или сальдо торгового баланса, может быть положительным (активным), отрицательным и нулевым.

При прогнозировании удобно пользоваться показателями, динамика которых опережает динамику промышленного производства, например такими как объем вложений в основные фонды предприятий, объем запасов сырья в промышленности, объем запасов товаров в оптовой торговле, ссудный процент, курсы акций.

На рис. 4.9 изображены качественные изменения таких общехозяйственных показателей на разных стадиях экономического цикла.

Опыт развитых стран выявляет тенденцию к сокращению продолжительности экономических циклов, что объясняется ускорением обновления основных фондов предприятий на основе всеускоряющегося научно технического прогресса.

Анализ российского рынка ценных бумаг достаточно труден по множеству причин. Это и объективные причины, усложняющие исследования любого рынка, например огромное число факторов, влияющих на ситуацию на фондовом рынке, и динамическая взаимосвязь всех этих факторов и т. д., и специфические для российского фондового рынка факторы.

К числу последних относится прежде всего недостаток, а порой и отсутствие элементарной информации — не только сведений фундаментального характера, но и макроскопических индикаторов, таких как темпы инфляции, рост индекса потребительских цен, реальная доходность различных ценных бумаг, динамика объемов производства, собираемость налогов.

Микроэкономический анализ. Микроэкономический анализ построен на аксиоме: стоимость акций определяется эффективностью деятельности компании, их эмитировавшей. Эта аксиома выполняется всегда на западных рынках, а на российском фондовом рынке имеет немало исключений. Многие корпорации на протяжении длительного времени могут быть незаслуженно переоценены или недооценены фондовым рынком (инвесторами).

Большинство показателей неоднозначно характеризуют инвестиционную привлекательность эмитента. Например, некоторые из них в сочетании с одной группой аналогичных величин обнаруживают прямую связь с инвестиционной привлекательностью (т. е. чем больше значение показателя, тем выше привлекательность), а в сочетании с другой — обратную связь.

Поэтому при фундаментальном анализе особенно важен одновременный учет нескольких микроэкономических факторов. Существуют компьютерные программы, позволяющие быстро находить оптимальные и (или) желательные для инвестора сочетания финансовых показателей и сравнивать эти показатели у разных компаний.

Технический анализ. Каждый технический инструмент имеет свою область применимости, в пределах которой он работает достаточно хорошо. Знание области применимости помогает заранее представить, чего можно ожидать от тех или иных технических индикаторов и от технического анализа в целом.

Поскольку равновесие и стационарность предполагают отсутствие сильных внешних (по отношению к рынку) воздействий, которые как раз и нарушают баланс спроса предложения и относительную стабильность, то область применимости технического анализа можно определить через понятие изолированности, закрытое, т. е. технический анализ применим, когда фондовый рынок почти изолирован от внешних воздействий. Слово «почти» допускает слабую реакцию рынка на внешние импульсы, которые в действительности всегда есть.

В качестве объекта, к которому применяют технические методы, служит кривая какой-нибудь цены того или иного актива (акции, облигации и т. п.). На рис. 4.10 показана классификация основных методов технического анализа. Жирными сплошными линиями выделены пять основных классов.

Кроме цен интересны и объемы сделок: первой, последней и всех в совокупности (совершенных за день). Конечно, самым значительным показателем является суммарный дневной объем торгов в физическом или денежном выражении.

Конфигурационные методы технического анализа базируются на предположении о повторяемости рыночных ситуаций, т. е. на прецедентах. В зависимости от того, какая ситуация (повышение цен или понижение) обычно следовала в прошлом за той или иной фигурой, все их делят на бычьи, медвежьи и боковые соответственно тренду, следующему за фигурой или являющемуся ее продолжением.

Применение конфигурационных методов технического анализа заключается в следующем. Надо взять динамическую курсовую кривую за более или менее длинный временной период и в небольшом мас штабе проанализировать ее динамику.

Следует найти все тренды и исследовать очертания фигуры, непосредственно предшествующей тому или иному тренду. Если фигура довольно жестко связана с тем или иным трендом и встречается весьма часто, то ее можно считать достаточно закономерной и использовать в прогнозировании вероятностей будущих ситуаций.

Однако наряду с закономерными факторами, вызывающими изменения цен (именно они позволяют в принципе применять конфигурационные методы), на цены влияют и случайные обстоятельства. Поэтому замеченные фигуры в сочетании с трендами надо проверить на ценовых кривых других эмитентов.

Очевидным достоинством является прогностичность метода, т. е. пригодность его для прогнозирования (правда, качественного, а не количественного). Недостатков у конфигурационных методов два. Первый состоит в том, что критерии определения конфигурации довольно субъективны. Второй недостаток, общий для технических методов, предопределен уникальностью любой рыночной ситуации.

Если уникальные факторы, обусловливающие ситуацию, сильнее закономерных, то даже очень четкая картинка известной фигуры может навести на ошибочные вы воды, потому что тренд окажется противоположным тому, что обычно наблюдался в прошлом, т. е. принцип повторяемости не сработает. Точно так же аксиома повторяемости не будет соблюдена, если сильное внешнее возмущение исказит фигуру или ситуацию после нее до противоположности, т. е. наряду с повторяемостью будет существенно нарушена и замкнутость рынка.

Таким образом, конфигурационные методы, с одной стороны, весь мапросты и прогностичны, с другой — субъективны и в целом обеспечивают недостаточно высокую вероятность предсказаний. Следовательно, эти методы следует использовать в комбинации с другими видами анализа.

Уровни (линии) сопротивления и поддержки. Прежде чем приступить к описанию конфигураций — точечных (криволинейных), чартерных и «свечных», следует рассказать о линиях тренда, трендовых каналах и уровнях сопротивления и поддержки, которые широко используются при интерпретации фигур всех четырех видов. Уровнями сопротивления и поддержки называют линии, ограничивающие колебания цен сверху и снизу.

Графически уровни сопротивления и поддержки передают обычно отрезками прямых линий, проходящими как минимум через две опорные точки. Очевидно, что для уровня сопротивления такими опорными точками будут максимумы ценовой кривой, для уровня поддержки — минимумы.

При этом существенную роль играет выбор временного диапазона. Если он мал, то в качестве опорных точек берут соседние локальные максимумы или минимумы. Если отрезок времени, на котором требуется определить уровни сопротивления и поддержки, достаточно велик и на нем много максимумов и минимумов, то линии проводят через абсолютные (самые большие) максимумы и минимумы.

Пересечение ценовой кривой и линии сопротивления свидетельствует о сломе «понижательного» тренда на «повышательный», что на практике служит сигналом к покупке ценных бумаг. Пересечение линии поддержки означает слом «повышательного» тренда на «понижательный».

Эти правила выполняются с весьма высокой вероятностью и потому могут считаться некими конфигурационными закономерностями. Если линии сопротивления и поддержки при наличии тренда располагаются наклонно, но приблизительно параллельно друг другу, то есть основания говорить о наличии канала, в котором колеблются цены. Хочется подчеркнуть, что вероятность слома тренда всегда однозначно повышается вместе с объемами торгов, т. е. ожидаемый разворот тренда более вероятен, если объемы торгов начали расти.

Криволинейные фигуры. Как уже упоминалось выше, конфигурации принято делить на «бычьи» и «медвежьи». «Медвежьими» считают фигуры, после которых наблюдается хотя бы кратковременный «медвежий», повышательный тренд, или те, что сами переходят в «медвежий» тренд. Рассмотрим наиболее известные из них.

«Голова и плечи» (уже приводилась в главе 1). Эта фигура (рис. 4.11, а) представляет собой три последовательных максимума. Средний, самый большой, — «голова», боковые — «плечи».

Существенную роль в определении конфигурации играет правильный выбор не только протяженности рассматриваемого отрезка времени, но и его начала. Между последовательными максимумами, очевидно, должны располагаться последовательные минимумы. Поэтому началом анализируемого временного диапазона в случае фигуры «голова и плечи» должен быть участок, где начался «бычий» тренд.

«Перевернутое блюдце». Такая конфигурация представляет собой довольно растянутый во времени пологий максимум (рис. 4.11, б).

«Треугольник». Фигура (рис. 4.11, в) образована несколькими чередующимися максимумами и минимумами, заключенными между двумя пересекающимися прямыми, одна из которых, почти горизонтальная, ограничивает сверху максимумы, а вторая — минимумы, с течением времени уменьшающиеся. Положение второй прямой образует с осью времени тупой угол.

«Двойная вершина» (М образная модель). Контур, напоминающий букву «М» (рис. 4.11, г), сформирован двумя максимумами и минимумом между ними. «Сужающийся треугольник». Фигура (рис. 4.11, д) составлена уменьшающимися максимумами и минимумами, заключенными между двумя пересекающимися линиями, продолжение которых образу ют с осью времени острые углы.

«Прямоугольник». Фигура (рис. 4.11, е) складывается из бокового тренда и ограничивающих его двух горизонтальных линий, которые образуют две стороны прямоугольника. Обычно она появляется, когда потенциал падения курсов исчерпан, «медвежий» тренд теряет силу и появляется боковой тренд, заключенный в прямоугольник, верхняя и нижняя стороны которого являются уровнями сопротивления и поддержки.

«Флаг (восходящий, нисходящий)». Фигура (рис. 4.11, ж) подобна «прямоугольнику» с той разницей, что верхняя и нижняя линии, ограничивающие боковой тренд, не параллельны оси времени, но почти параллельны между собой и образуют с осью времени тупой угол. «Вымпел». Если «флаг» образован не параллельными, а сходящимися линиями (рис. 4.11, з), его называют «вымпелом».

От «треугольника» «вымпел» отличается тем, что продолжения линий, его образующих, с временной осью составляют острый и тупой угол.

Фигуры развития (рис. 4.11, в, д–з) развивают, продолжают прежний тренд, разворотные (рис. 4.11, а, б, г) — разворачивают (ломают) его. Фигуры развития тренда — это колебания различной формы или огибающие их ломаные линии в окрестности точки перегиба. Таким образом, в конфигурационном анализе криволинейных фигур главное значение имеют экстремумы и точки перегиба на ценовой кривой актива.

С осями ценовая кривая не пересекается (пересечение возможно лишь при искусственном сдвиге начала координат). Что же касается прочих кривых (например, отображающих динамику разности или от ношения цен), то при их интерпретации следует проанализировать точки пересечения с осями или дополнительно построенными прямыми. Ценовая кривая может пересекать специально построенные отрезки прямых (или кривых), играющих роль линий сопротивления и поддержки.

Чартерные фигуры. В отличие от криволинейного графика на чартах одному дню соответствует не одна, а несколько точек, отображающих цены. Поэтому один чарт — дневная диаграмма цен.

Чарты, так же как и криволинейные диаграммы, могут иметь определенные конфигурации (образовывать комбинации), по которым удается идентифицировать прошлую ситуацию и распространить ее на будущее. Иными словами, анализ чартерных комбинаций, как и другие конфигурационные методы, в большой мере основывается на прецедентах.

Разница в исследовании чартерных и криволинейных конфигураций заключается в том, что чартерный анализ носит более общий характер: он включает в себя изучение криволинейных фигур и обладает своей спецификой. Действительно, соединив отрезками линий точки, соответствующие каким либо ценам на чартерной диаграмме, получаешь наряду с чартерной привычную криволинейную диаграмму.

Чартерные фигуры имеют совсем другой вид, чем фигуры на криволинейных графиках. Они не обладают наглядностью и не напоминают очертаний реальных предметов. При анализе чартерных фигур используется своя терминология.

Наиболее интересны для аналитика разрывы в пределах средних временных интервалов (недель и месяцев, так как частые разрывы в течение двух, трех, четырех дней обычно являются незначимыми, случайными).

Свечные» фигуры. Представление четырех цен (максимальной, минимальной, открытия и закрытия) и дневного тренда (цвет) в виде «подсвечников» («свечей»). Этот обычай зародился на товарном рынке в Японии более трех веков тому назад.

Японские «подсвечники» являются еще более информативным и наглядным отображением цен. Цены открытия и закрытия отмечаются короткими (горизонтальными) сторонами вертикально вытянутых узких прямоугольников. Если во время дневных торгов равновесная цена меньше цены закрытия, то прямоугольник закрашивают черным цветом, если меньше цены открытия — белым.

Благодаря этому уже по цвету прямоугольника сразу можно определить дневную ценовую динамику. Высота прямоугольника показывает разницу между ценами открытия и закрытия. Отрезки вертикальной линии выше и ниже прямоугольника информируют о максимальной и минимальной цене в течение данных дневных торгов (рис. 4.13).

Анализ «свечей» менее субъективен, чем исследование криволинейных комбинаций. Положительные качества данного анализа — развитость и однозначность интерпретации. Отрицательными чертами являются его относительная сложность (вместо одной цены приходится анализировать четыре и направление движения цен в течение торгового дня, т. е. вместо одной переменной надо рассмотреть пять).

Конфигурации на «свечных» диаграммах состоят из сочетания двух «свечей», в спорных случаях учитывают и третью «свечу», служащую подтверждением нового тренда. Аналогом чартерных разрывов являются «прыжки» («скачки», «окна») — ситуации, когда тело последующей «свечи» расположено полностью выше или ниже тела предыдущей «свечи».

Слом повышательного тренда на понижательный называют «вечерним». Слом понижательного на повышательный — «утренним». Таким образом, «вечерние» и «утренние» фигуры являются разворотными. Как и при любом анализе, наиболее интересны для исследователя сломы тренда, т. е. «утренние» и «вечерние» фигуры. Стандартных комбинаций много.

Обычно «утренние» и «вечерние» комбинации получаются при соседстве двух «свечей», различающихся размерами тела, цветом, длиной и расположением «теней», наличием или отсутствием «прыжка». Третья, подтверждающая «свеча», напротив, должна как можно меньше отличаться от второй. Если комбинация двух «свечей» не имеет надлежащего продолжения (подтверждающей третьей «свечи» нет), разворот может не состояться и тогда фигура будет не разворотной, а развивающей тренд.

Точечно цифровые фигуры. Точечно цифровые диаграммы не имеют оси времени – они вообще не содержат декартовой системы координат, поэтому точечно цифровой анализ не учитывает ни времени, ни объемов торгов. Эти диаграммы строят на плоскости, заполняя прямоугольник, расчерченный на клетки.

Коль скоро цена выросла еще, то к тому же второму столбику добавляются еще крестики соответственно росту цены и масштабу. Как только направление ценовой динамики изменилось, т. е. рост уступил место падению, то переходят к следующему (третьему) столбику вправо и в нем откладывают нолики, число которых определяется опять рамками изменения цены и масштабом клетки.

При этом крестики откладывают вверх, а нолики — вниз. Первые крестик и нолик (при изменении направления движения цены) ставят рядом с предыдущими со сдвигом вверх или вниз на одну клетку.

Ниже для примера приведена диаграмма, построенная из крести ков ноликов для акций компании «ЛУКОЙЛ». Для удобства сравнения с реальной динамикой на этом же рисунке приведена усредненная ценовая кривая (рис. 4.14).

Предстоящие изменения (развороты трендов, их глубину), связанные с фигурами, предсказывают с помощью подсчета количества крестиков и ноликов в некоторых столбцах и диагоналях.

А также обращают внимание на чередование крестиков и ноликов в особенных го ризонталях.

Крестики нолики несколько оторваны от реальности. Они показывают лишь то, как изменится направление движения цен (причем без привязки ко времени).

Анализ точечно цифровых диаграмм построен в основном на принципе повторяемости ситуаций на фондовом рынке. Ситуации в терминах крестиков и ноликов, равно как и последующие за ними тренды, запоминаются и экстраполируются на будущее — прием, характерный для технического анализа в целом.

Однако оторванность от объемов торгов и особенно от времени делает точечно цифровой анализ мало информативным, и потому он не имеет широкого распространения среди аналитиков. Даже приверженцы этого метода употребляют его совместно с другими.

Фильтрационные методы. Рассмотрим основные характеристики фильтрационных методов. Фильтрационные методы основаны на выделении из реальной кривой актива трендов. Фильтрация подобна аппроксимации реальной кривой некоторой кривой известного вида. Закон, по которому производится аппроксимация (вид аппроксимирующей кривой), определяет характер фильтра и тренда.

Очищенная от шумов той или иной функцией кривая называется фильтром. Самыми простыми фильтрами являются линейный, степенной, экспоненциальный, логарифмический, полиномиальный, скользящий средний. Как видно из графика на рис. 4.15, наиболее точно базовую кривую аппроксимируют полиномиальный и скользящий средний фильтры.

Таким образом, самой привлекательной для исследований представляется комбинация полиномиального и скользящего среднего фильтров, поскольку можно ожидать, что она сильно сгладит все малозначительные колебания, но сохранит большинство существенных.

Полином — это многочлен, алгебраическое выражение, которое содержит неизвестное в разных степенях с числовыми коэффициентами и свободные члены. При этом чем выше степень полинома, тем точнее будет аппроксимация (рис. 4.15).

Осцилляторные методы. Осцилляторные исследования преследуют ту же цель, что и остальные методы технического анализа, — спрогнозировать будущие изменения цены.

При этом сигналы о будущих изменениях величины, для которой строятся осцилляторы, формируются в виде наибольших отклонений от горизонтальной оси, возле которой колеблется осциллятор, или в виде пересечений этой оси, или в виде пересечений других специально построенных линий.

Осцилляторы, как и трендовые индикаторы, имеют искусственное происхождение: их строят по заданному аналитическому выражению. При этом принято создавать безразмерную формулу, т. е. осцилляторный индикатор обычно измеряют в процентах или в долях единицы. Наилучшие результаты осцилляторные методы дают в сочетании с другими, особенно с трендовыми (в частности, со скользящими средними) и корреляционными индикаторами.

Простейшим осцилляторным индикатором является момент, или скорость. По конструкции он напоминает скользящую среднюю. Аналитическое выражение для момента (М) представляет собой разность между текущим значением цены и ее значением в один из прошлых дней. Кроме того, момент есть скользящая во времени величина. Его порядок (или период) определяется прошлым днем. Например, каждое значение 5 М (5 дневного момента) есть разность цены в текущий день и цены, наблюдавшейся 5 дней назад.

Аналитическое выражение индекса момента:

M(t) = Pi – Pi – t.

Момент выражают в тех же единицах, что и цену (в долларах или рублях).

Рассмотрим индикатор более подробно на примере двух моментов раз ной длины. Использованные моменты выражают в тех же единицах, что и цену, а это нехарактерно для осцилляторов. Для того чтобы сделать моменты более удобными и общеупотребительными, их нужно нормировать.

В качестве нормы можно выбрать максимальное значение момента на всем рассматриваемом временном интервале, тогда изменения нормированного момента не выйдут за пределы интервала от +1 до –1.

M(t)нopм = (Pi – Pi – t) /Рmах.

Изобразим нормированные моменты на графике (рис. 4.16). Большинство аналитиков считают, что нормированный момент дает более четкие сигналы к купле продаже (в случае слома тренда) или к выжиданию (в случае развития тренда).

На сегодняшний день разработано множество различных осцилляторов, отражающих ситуацию на фондовом рынке. Ввиду невозможности подробного рассмотрения каждого в отдельности ограничимся лишь перечислением наиболее значимых.

Момент спроса предложения, являющийся комбинацией моментов цен покупки (спроса) и продажи (предложения), обеспечивает высокую вероятность прогнозирования для кратковременных периодов порядка одного дня.

Момент разброса цен является мерой риска ценной бумаги или рынка в целом.
Норма изменения, в отличие от момента, является не абсолютной, а относительной скоростью изменения цены (т. е. не разностью, а отношением цен). Норма — более надежный индикатор, чем момент, однако этот осциллятор запаздывает по времени относительно изменений цены реального актива.

Индекс относительной силы RSI подает сигналы не только о том, какого тренда следует ожидать, но и о том, какова будет его сила. Это редкое для индексов качество обусловило широкое применение RSI. Стохастический осциллятор предназначен для прогнозирования, но слишком изменчив и часто дает ложные сигналы о разворотах тренда.

Осциллятор MACD — это комбинированный индикатор, построенный как разность двух скользящих средних. Сохраняя высокую надежность прогнозирования, свойственную скользящим средним (и не присущую осцилляторам), он благодаря прогностичности осцилляторов, опережающих время, избавляет от недостатка скользящих средних — отставания подаваемых ими сигналов от реальных изменений на фондовом рынке.

Наилучшие результаты осцилляторный анализ дает в сочетании с другими методами, особенно с фильтрационными (в частности, с интерпретацией скользящих средних) и с корреляционными (нахождением корреляций между различными осцилляторными индикаторами, примененными к разным базовым параметрам: ценам, объемам торгов и другим индикаторам).

Корреляционные методы. Корреляцией называется взаимосвязь, взаимозависимость предметов, явлений и их частей. Корреляция в инвестиционном анализе обычно имеет не функциональную, а вероятностную природу, когда многообразные функциональные взаимосвязи осложняются многочисленны ми случайными факторами.

Математический (статистический) корреляционный анализ используется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных (в безразмерном виде). Коэффициент корреляции представляет собой ковариацию двух наборов данных, деленную на произведение их стандартных отклонений.

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по численным значениям, т. е. связаны ли большие значения из одного набора данных с большими значениями из другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, меньшие значения из одного набора связаны с большими значениями из другого (отрицательная корреляция), или данные двух наборов никак не связаны (корреляция близка к нулевой).

Вместо коэффициентов корреляции Ккор допустимо употреблять понятие сдвига по фазе сравниваемых кривых. Если Ккор = 1, кривые колеблются в фазе (сдвиг по фазе = 360°), при Ккор = –1 кривые колеблются в противофазе (сдвиг по фазе = 180°), при –1 < Ккор < +1 кривые сдвинуты по фазе на произвольный угол. Фазой колебания можно назвать время (или угол, если рассматривать вращение по кругу) с точностью до коэффициента пропорциональности.

Анализ корреляций эмитентов позволяет техническими методами решать задачи, традиционно составляющие область фундаментальных исследований. Сравнивая курсовые кривые разных эмитентов между собой, можно определять их различные характеристики в рамках заданных временных интервалов, прежде всего — риск и доходность. Такого рода корреляции весьма устойчивы во времени и потому находят применение при долгосрочном прогнозировании, например при формировании долгосрочного инвестиционного портфеля.

β коэффициенты — это показатели, характеризующие влияние общей ситуации на рынке ценных бумаг (и ее изменений) на динамику отдельных бумаг. Иначе β коэффициенты можно определить как коэффициенты корреляции между фондовым рынком и данными акция ми (группами акций) по какой либо характеристике рынка (акций), например тренду, доходности, рискованности, ликвидности и т. д., и меру риска вложений в данные акции относительно рынка в целом.

Если цена акций изменяется почти так же, как фондовый индекс рынка, то β коэффициент равен примерно 1. Если изменение цены акции совпадает по характеру с изменением фондового индекса, но больше его, то β коэффициент равен больше 1 (а коэффициенты корреляции по определению не могут превышать 1). Если изменение цены акции совпадает по характеру с изменением фондового индекса, но меньше его, то 0 < β < 1.

Если же изменения цен на актив и фондового индекса по характеру прямо противоположны (колеблются в противофазе), то β < 0. В случае отсутствия корреляций между ценами на акции и фондового индекса у таких акций β = 0.

Дивергенцию можно понимать как отрицательную корреляцию или как изменение во времени в противофазе.

Расхождение динамики некоторого индекса, связанного с ценой прямой зависимостью (с ростом индекса растет и цена, с падением — падает), с динамикой цены сигнализирует о развороте тренда.

Одними из лучших корреляционных индикаторов, использующих дивергенцию, являются индекс спроса и индекс стандартного отклонения. Они позволяют судить о силе будущего тренда, но особенно хорошо работают при прогнозировании разворотов трендов. Корреляционные методы являются универсальными в том смысле, что любой вид технического анализа основан на использовании каких либо закономерностей.

Таким образом, корреляционные методы основываются на выявлении закономерных взаимосвязей различных инструментов: базовых показателей (цен и объемов торгов), различных финансово экономических факторов и технических индикаторов (фильтров, осцилляторов и т. п.).

Корреляционный анализ в широком смысле сводится к одновременному исследованию данных о динамике объектов (одной или раз ной природы), заданных, как правило, в графической форме, либо к изучению одного индикатора сложной природы, конструкция которого базируется на коррелирующих инструментах.

Циклические методы. Цикл — это совокупность явлений, процессов, которые, изменяясь, возвращаются в почти исходное состояние, образуют законченный круг развития в течение отрезка времени, называемого продолжительностью цикла.

Частным случаем циклических движений являются колебательные, которые можно рассматривать как совокупность двух циклов. Во время первого цикла происходит смещение от начального положения в одну сторону (например, в сторону увеличения) и возвращение в исходное состояние, во время второго — смещение в другую сторону (в сторону уменьшения) и опять возвращение в исходное состояние.

Особый интерес представляют гармонические колебания, при которых изменения подчинены синусоидальному закону. Они являются идеальными, незатухающими, но похожи на многие реальные колебания. Это обстоятельство позволяет применять хорошо разработанный математический аппарат гармонических колебаний к изучению реальных процессов. Очевидно, что для выявления циклических закономерностей в курсовых кривых акций необходимо избавляться не только от шумов, но и от нециклических закономерностей.

Для этого надо сначала определить временной диапазон анализа, а потом разложить реальную кривую на составляющие. Реальные тренды представляют собой комбинацию нескольких тенденций. Задача сводится к выделению колебательной (для заданного периода времени) составляющей.

Например, при среднесрочном анализе требуется выделить линейную направленность (если тренд в целом не боковой), долгосрочное колебание и отфильтровать краткосрочные колебания (шумы). Если анализ долгосрочный, то вычленяют лишь линейную составляющую и сглаживают не только шумы, но и среднесрочные колебания.

В частном случае колебание может вырождаться в прямую линию — колебание с нулевой амплитудой (отклонением от среднего положения — оси колебаний). Границы временных отрезков, соответствующих перечисленным колебаниям, довольно размыты, особенно у коротких колебаний, обусловленных разными случайными обстоятельствами.

Попытки использования циклической природы цен для повышения эффективности торговли привели к созданию технических индикаторов и инструментов, которые предназначены для определения экстремальных границ цикла.

Поскольку длина цикла очень велика, его действие на рынке акций отмечено лишь трижды. Для восходящей волны цикла характерны рост цен, развитие экономики и умеренный подъем рынка акций. Пологий участок кривой цикла (плато) — это стабильные цены, пик экономической активности и стремительный рост рынка акций. Нисходящая волна характерна для понижения цен, рез кого спада на всех рынках и нередко — крупных военных конфликтов.