Все без исключения торговые алгоритмы и системы основаны на анализе ценовой информации.

Как при дневной, так и при внутридневной торговле удобно пользоваться относительно крупными периодами. Для дневной торговли это будут дневные и четырехчасовые данные (D1, H4), для внутридневной это будут четырехчасовые и часовые данные (H4, H1).

При этом автоматически решается вопрос избыточности данных. Трейдер может косвенно судить о характере движения цены по High- и Low-ценам. Вдобавок к тому, очень часто используются не непосредственные, а усредненные скользящим средним данные. Такая обработка позволяет "сгладить углы". Однако что при этом происходит? Насколько можно доверять полученным данным?

В этой статье я попытаюсь дать ответ на эти вопросы и дать собственное видение происходящего.

Подводные камни использования крупных периодов

Механическая же торговля для учета недостатка требует дополнительных усилий по изобретению и написанию логики действий с данными низших периодов. Соответственно, существенно возрастает сложность торгового алгоритма в целом, а значит - падает надежность и устойчивость его работы.

Я думаю (и мои мысли косвенно подтверждены), что число торговых алгоритмов, активно использующих внутрипериодные данные, мало. Равно с тем, должно быть мало и количество алгоритмов, вводящих поправки на неопределенность внутрипериодных данных.

Фактор неопреденности в цифрах

Между тем, значение фактора неопределенности достаточно велико. Для иллюстрации приведу данные оригинального индикатора Rates Stability (отдельно Вы можете найти его здесь). Индикатор работает на валютной паре EUR/USD по часовым данным. Значение Rates Stability вычисляется в пунктах и соответствует максимальному отклонению цены закрытия очередной свечи от курса цен 15 минут ранее и 15 минут позднее. Таким образом, индикатор вычисляет максимальное отклонение цены, если бы момент закрытия был сдвинут на 15 минут в ту или иную сторону.

Для наглядности значение индикатора усредняется по 10 часам.

Можно заметить, что минимальное значение Rates Stability составляет около 50 пунктов, среднее около 100 пунктов, а максимальное - до 200 и более пунктов. Большие значения индикатора соответствуют моментам активного рыночного движения. При этом сглаженные значения индикаторов в локальных максимумах зачастую составляют более 30% величины тела соответствующей свечи.

Фактически, это может означать, что цена Сlose конкретной свечи не вполне репрезентативна - и "обманывает" трейдера своим случайным значением и скрытой нестабильностью. Вкупе с тем известным фактом, что рыночный шум на паре EUR/USD составляет не менее 100 пунктов, самообман трейдера или МТС может достигать весьма значительной величины.

Хорошей иллюстрацией к сказанному может быть распространенный метод торговли по пересечениям скользящих средних, строющихся по ценам закрытия. При показанном возможном отклонении цен закрытия на 50-200 пунктов от "окружающих" конец часа котировок, временной момент пересечения средних может плавать в значительных пределах - до нескольких часов. Это влечет за собой низкую надежность даже для фильтруемых данных.

"Вычислительные" методы решения

Фактически, есть несколько путей решения проблемы неопределенности - дополнительное использование внутрипериодных данных, использование одних только внутрипериодных данных и косвенный расчет параметров неопределенности по внутренним и внешним данным.

Каждый из способов обладает своими недостатками в контексте торговли и программирования МТС. Ключевым фактором является рыночный шум, диапазон которого, как правило, велик относительно диапазона внутрипериодных данных.

А есть ли другие методы?

Итак, я привел доводы в силу малой ценности одной только ценовой информации в силу высокой неопределенности, исходно заложенной в котировки.

Тогда как же обрабатывать данные и строить выводы?

Finance Nature думает, что решение находится в анализе причинно-следственной связи движения цены. Ведь фактически, движение цены - это реакция на различные события. Использование только ценовой информации - это использование следствия из событий (схема "следствие => причина" направлена в прошлое).

В противоположность этому, анализ причин движения (начала движения, завершения движения, продолжения движения) цены по ценовым и неценовым факторам дает знания о последствиях (схема "причина => следствие" направлена в будущее).

Разница в направлении действий и является ключевым отличием. При этом часть факторов неопределенности теряет свою важность и перестаёт работать однозначно против трейдера, и часть вообще не принимается во внимание.

Практическому рассмотрению изложенных проблем будет посвящен ряд статей Finance Nature. Оставайтесь с нами!