Тед С. Эрл об эффективности способа принятия решений на основании распознавания фигур

Как известно, формальные теоретические модели редко удовлетворяют практическим требованиям инвесторов. Между тем финансисты и экономисты, в отличие от естествоиспытателей, лишены возможности ставить лабораторные опыты с реальным материалом. Единственной альтернативой создания действенных правил принятия торговых решений является в этих условиях тестирование торговых систем на исторических данных с проверкой значимости полученных результатов средствами статистического анализа. Эмпирическое моделирование позволяет привнести в процесс принятия торговых решений элемент научной обоснованности. Вся цепь сложных причинно-следственных отношений остается вне интересов аналитика; его задача – простое тестирование торгового метода, позволяющее выделить статистически достоверные качественные связи между наблюдаемыми событиями. Эмпирическое моделирование – наиболее эффективный способ очертить круг событий, появление которых, во-первых, неслучайно и, во-вторых, существенно с точки зрения практических инвестиционных целей. Одним из видов эмпирического моделирования является моделирование правил принятия решений на основании распознавания фигур. Суть метода состоит в следующем:

• Фигура, обнаруженная во временном ряду индикатора, позволяет предсказать дальнейшее поведение исследуемого ряда.

• Проводится поиск значимых корреляций различных исторических данных.

• Фигуры обнаруживаются в ходе наблюдений за изменениями данных индикатора, связанными по времени с событием, которое исследователь хотел бы предсказать.

• Во внимание принимаются любые данные, релевантные, с вашей точки зрения.

• Верность избранного правила принятия решений тестируется на длинных временных отрезках: существование качественной связи между фигурой и событием можно подтвердить или опровергнуть только путем статистической проверки.

• Критерием для помещения фигуры в разряд индикаторов является уровень надежности. Доверия заслуживают правила принятия решений, проверенные на длинных временных отрезках и дававшие в ходе тестирования стабильный, статистически значимый результат.

Правила принятия решений должны быть сформулированы четко: их суть не может вызывать разногласий у пользователей. Эмпирические модели должны быть объективными, а это значит, что в ходе применения правил на одном и том же историческом материале разные исследователи получат идентичные результаты.

Слава Україні!

Адмін сайту, який є громадянином України та безвиїзно перебуває в Україні на протязі всього часу повномасштабної російської агресії, зичить щастя та мирного неба всім українським хлопцям та дівчатам! Також він рекомендує українським трейдерам кращих біржових та бінарних брокерів, що мають приємні торгові умови та не співпрацюють з російською федерацією. А саме:

Exness – для доступу до валютного ринку;

RoboForex – для роботи з CFD-контрактами на акції;

Deriv – для опціонної торгівлі.

Ну, і звичайно ж, заборонену в росії компанію Альпарі, через яку Ви маєте можливість долучитися як до валютного ринку, так і до торгівлі акціями та бінарними опціонами (Fix-Contracts). Крім того, Альпарі ще цікава своїми інвестиційними можливостями. Дивіться, наприклад:

рейтинг ПАММ-рахунків;

рейтинг ПАММ-портфелів.

Все буде Україна!

Любое моделирование, связанное с распознаванием фигур, состоит из шести этапов:

1. Постановка задачи.
2. Сбор данных, необходимых для идентификации фигур.
3. Разработка правил принятия решений на основании распознавания фигур, обнаруженных во временном ряду индикатора.
4. Тестирование правил принятия решений и оценка результатов прогнозов поведения исследуемого временного ряда.
5. Установление контроля над использованием правил принятия решений.
6. Подготовка к применению правил на практике.

Каждый из шести этапов включает несколько шагов, которые в ходе исследования не раз подвергаются пересмотру и переоценке. Перед исследователем открывается огромный простор для выбора существенных для модели взаимосвязей. Параметры, которые будут приняты в конечном варианте, должны сделать тестирование наиболее разумным и эффективным. Наименее сложным данное исследование покажется людям, имеющим опыт построения эмпирических моделей, знакомым с природой исследуемых переменных и умеющим замечать неточности или ошибки данных. Напомним, что всякое новое тестирование должно строиться с учетом результатов, полученных в ходе предыдущих проверок.

Важным этапом работы является установление контроля над использованием правил принятия решений. Правила, прекрасно функционирующие на историческом материале, в будущем способны оказать нам медвежью услугу. Взаимоотношения между переменными незаметно для участника рынка могут измениться. Таким образом, инвестору следует заранее продумать свои действия в случае, если правила принятия решений окажутся неэффективными. Скажем, принять такую защитную установку: в случае когда убыток достигнет некоего предварительно определенного процентного уровня, все открытые позиции должны быть закрыты. Имеет смысл приостановить процесс использования правил и доработать их в соответствии с последними данными и в ситуации, когда убыточными оказались несколько (конкретное количество здесь также назначается заранее) сделок. Тед С. Эрл, составитель Market Timing Report (P.O. Box, Tucson, AZ 85702), – дипломированный специалист в области инженерии и финансов. Задача принятия решений решается им с точки зрения научных, высокоточных методов. Представляется, что подход Эрла вполне продуктивен: достаточно заметить, что Timer Digest (Fort Lauderdale, FL) назвал исследователя самым точным из американских аналитиков рынка. Приведенный текст с разрешения издателя составлен нами по материалам статьи Т. С. Эрла «Моделирование правил принятия решений с помощью распознавания фигур», опубликованной в Technical Analysis of Stocks & Commodities в апреле 1986 года, стр. 30-39 (www.traders.com.).

Содержание

Далее