[Теханализ] Динамическая модель системы раннего предупреждения

[!!NIKA!!]

Сигнал рынка: впереди разворот!

Когда вы можете уверенно войти или выйти из рынка? Это никогда не бывает легко, но есть динамика между моделями внедрения и предложением и спросом, понимая которые, трейдер может получить ценную информацию в виде ранних предупреждающих сигналов.

Системная динамика обеспечивает хорошую дисциплину, которая позволяет объединить все сигналы посредством управления визуальным выходным сигналом технического индикатора. Хорошее понимание основных сил, которые приводят к выходу соответствующих показаний индикатора, дает трейдеру больше уверенности и, в свою очередь, приводит к тому, что трейдер реагирует на эти сигналы, более уверенно и эффективно принимает решение и получает при этом хорошую прибыль от новых возможностей.

Рисунок 1: Распределение инноваций. На этом графике изображена концепция, разработанная Эвереттом Роджерсом.

Модель принятия инноваций

Первой статьей, которая меня вдохновила, была статья Генри Прудена, «Модель жизненного цикла поведения толпы», которая была первоначально опубликована в журнале «Акции и сырьевые товары» в январе 1999 года. В центре внимания этой статьи описывается применение модели принятия инноваций (МПИ) на фондовые рынки, как ее первоначально описал Эверетт Роджерс.

В 1962 году Роджерс, профессор социологии сельских районов, опубликовал свою основополагающую работу «Диффузия инноваций». Он провел исследование, которое включало в себя более чем 508 работ по диффузии во всех направлениях, которые оказывали первоначальное влияние на теоретические науки: антропологию, раннюю социологию, социологию сельских районов, образование, промышленную и медицинскую социологию. Статья Прудена была основана на модели (представлена на рисунке 1), описанной в книге Роджерса.

Основным тезисом публикации Роджерса было то, что люди применяют новые технологии в соответствии с конкретной прогнозирующей моделью, и, когда участники принимают новую технологию, точка на кривой, в которой они вошли, может относить их к новаторам, ранним последователям, раннему большинству, позднему большинству или отстающим. Очертание этой модели дает достаточно хорошее приближение параболического стандартного распределения, колоколообразной кривой Гаусса. Площадь под кривой представляет всех, кто принял эту новую технологию.

Когда вы двигаетесь слева направо, вы сталкиваетесь с точкой, в которой общий объем целевого рынка, применяющий эту новую технологию, достигает точки насыщения, и дальнейшее продвижение на рынок невозможно. Это 100% принятие новой технологии происходит на крайнем правом углу колоколообразной кривой. Следует отметить, что, несмотря на то, что в течение этого процесса число новых «последователей» начинает снижаться, общее число участников продолжает расти, как показывает желтая S-образная линия логистической функции.

Данное явление становится критически важным, когда эта же модель применяется к фондовым рынкам. По мере того, как темп восприятия начнет снижаться, общее участие будет продолжать расти. В настоящее время эту модель можно применить к любому пользующемуся спросом товару и она позволит трейдеру предвидеть предстоящие изменения в направлении движения цены.

Многие люди успешно используют модель принятия инноваций в стратегическом планировании, маркетинге и рекламе. Они пытаются наиболее эффективно использовать свои финансовые ресурсы, чтобы стимулировать принятие новых продуктов и прогнозировать тенденции предстоящего принятия. Поиск этих терминов в Google предоставит вам огромное количество книг и статей, излагающих эту ныне общепринятую технику проектирования бизнес-модели.

Когда я впервые прочитал статью Генри Прудена, меня сразу поразило сходство между моделью Роджерса и выходными параметрами моей СРП. Обе модели отслеживают движение индикатора в виде колоколообразных кривых Гаусса. Обе отслеживают снижение выходных параметров индикатора задолго до пикового участия или максимальной цены. Это привело меня к более глубокому пониманию того, как работает СРП, и позволило мне придумать новую модель для акций, основанную на модели принятия инноваций. Эта информация, очевидно, содержится во всех ценовых графиках. Однако до разработки СРП эта информация не отображалась в той степени, которая делает эти ассоциации очевидными или полезными.

Рисунок 2: Принятие рыночной цены. Этот график является графиком адаптации принятия инноваций, созданным Эвереттом Роджерсом.

В настоящее время эту модель можно применить к любому пользующемуся спросом товару, и она позволит трейдеру предвидеть предстоящие изменения в направлении цены.

Модель принятия рыночной цены

Модель принятия рыночной цены (МПРЦ), представленная на рисунке 2, практически идентична модели принятия инноваций (рисунок 1). Главное различие состоит в видах деятельности, в которых задействованы физические лица. МПРЦ представляет те лица/учреждения, которые желают приобрести (принять) собственный капитал по текущей цене или чуть выше нее, то есть по рыночной цене.

Имеется масса статей, в которых подробно описываются источники, которые разбивают каждый сегмент принятия инноваций на множество подкомпонентов, классификаций, обоснований и личностных качеств, которые составляют каждую демографическую характеристику. Те же характеристики, которые эффективно классифицируют адаптеры для инноваций, представляют собой индивидуальные характеристики и разумное объяснение, которые могут быть назначены отдельным трейдерам в качестве обоснований для открытия позиции по данной акции в данный момент времени в его параболической траектории цены. Я нашел это сходство ярким и снова подтвердил точность применения этой модели в обеих ситуациях.

Сокращение числа участников (правая сторона колоколообразной кривой на рисунке 1) и лиц, принимающих рыночную цену (на рисунке 2), не указывает на начало снижения участия или снижение цен на акции, однако – что очень важно – это является сигналом того, что количество людей, которые хотят купить акцию по рыночной цене, начинает уменьшаться. Это сильно коррелирует с ценой, приближающейся к точке разворота, возврата к среднему, в пределах х числа свечей в будущем.

Инфографика на рисунке 3 отображает интерактивный характер всех моделей системной динамики в целом и, в частности, модели принятия инноваций. Это изображение можно просмотреть как анимированный формат графических данных, вставив в адресную строку своего браузера адрес: https://www.are.na/block/661774.

Видя, как по мере продвижения процесса меняются соединительные линии, вы сможете понять точный характер моделей системной динамики и графиков, которые они отображают.

Рисунок 3: Принятие инноваций. Данная схема показывает «принятие инноваций» как диаграмму системной динамики.

Эффективность средней степени и сильная эффективность

Здесь вы видите, что происходит, когда цены реагируют на недавно вышедшую новость.

Рисунок 4: Цепь обратной связи спроса и предложения. Здесь вы видите сложную проблему спроса и предложения, смоделированную в виде диаграммы системной динамики.

Спрос и предложение: две противоборствующие силы, которые контролируют цену

Второй статьей, в которой давалась критическая информация о СРП, была «Торговля с учетом спроса и предложения» Ризы Джавахири (журнал «Акции и сырьевые товары», декабрь 2017 года). В ней описываются основные принципы торговли с учетом спроса и предложения, в том числе принцип первостепенной важности: где спрос превышает предложение, цена будет расти, а где предложение превышает спрос, цена будет падать.

Это действительно так просто, но системная динамика, управляющая этими двумя силами, отсутствует.

Этот вывод подкрепляется другой статьей, которая эффективно и визуально объясняет усложняющие влияния и циклы обратной связи, связанные с динамикой спроса и предложения. В статье «Рыночные толпы» Джона Камерона (журнал «Акции и сырьевые товары», август 2013 года) автор использует последовательную серию небольших образных блок-схем, чтобы опираться на концепцию интерпретации спроса и предложения в результате циклов обратной связи, создаваемых новостями, которые оказывают влияние на информацию, информация оказывает влияние на настроения, настроения оказывают влияние на динамику спроса и предложения - в результате чего происходит изменение цены. Не стоит останавливаться на достигнутом, поскольку цена теперь становится дополнительным вводом данных и это передается по каналу обратной связи в процесс в качестве новой информации. Последний график из статьи Камерона ясно показывает этот процесс (рисунок 4).

Статья Камерона дает идейно простой, проницательный и ценный урок касательно данного процесса упорной конкурентной борьбы. Любой, кто не полностью понимает процессы непосредственного влияния спроса и предложения на цену акций, на которых он торгует, должен изучить эту статью. На рисунке 5 вы можете увидеть сложную проблему спроса и предложения, смоделированную в качестве схемы системной динамики.

Системная динамика

Все системы, описанные до сих пор, включали графические модели, предоставляя нам эффективные примеры компиляции сложных социальных и поведенческих процессов, извлекая и трансформируя их в графические выходные данные, позволяя своим пользователям принимать своевременные и эффективные решения (рисунки 1-5). Такая трансформация в графики и в процесс моделирования считается системной динамикой (СД).

Применение подходов к системной динамике было создано, разработано и получило свое название Джеем Райтом Форрестером в статье «Принципы систем» в 1968 году. Вклад Форрестера в науку моделирования и, в свою очередь, системную динамику настолько глубок, что в литературе до сих пор публикуются статьи об этом человеке. Самая свежая из них была опубликована в журнале «Моделирование» в декабре 2017 года «Симулятор моделей: жизнь Джея Форрестера», написанная Дэвидом Лейном и Джоном Стерманом.

Системная динамика превратилась в полноценную дисциплину для анализа и моделирования данных, воздействующих на социальные и социально-экономические системы. Хороший набросок «характеристик», обнаруженных во всех процессах, которые можно рассматривать как системную динамику, можно найти в статье «Понимание краткосрочных движений цен на акции посредством изучения системной динамики» (Викальпа, 1989 год).

Следующее определение было взято из статьи «Системная динамика: что это такое и почему она важна?»

Любой определяемый процесс, содержащий совокупность многих взаимозависимых частей, которые взаимодействуют друг с другом посредством конкурентного нелинейного взаимодействия, приводящего к появлению самоорганизованного поведения, можно определить как динамическую систему. Это касается внутренних цепей обратной связи и временных задержек, которые оказывают влияние на поведение всей системы. В основе данного метода лежит признание того, что структура любой системы – множество круговых, взаимоблокирующих, иногда находящихся во временно́й зависимости отношений между ее компонентами – часто столь же важна для определения ее поведения, как и сами ее отдельные компоненты.

Статья представляет собой собственное производство компании Diamond Head Associates. Это определение, очевидно, будет включать в себя работы Прудена и Роджерса (принятие инноваций), а также работы Джавахири и Камерона (спрос и предложение). В гораздо более широком понимании динамические системы включают всю область моделирования финансовых рынков, что также, безусловно, включают и технический анализ.

Модели системной динамики могут обеспечивать более надежные прогнозы, чем статистические (неструктурные) модели. Этот вывод был подкреплен Джеймсом М. Линейсом в статье «Системная динамика рыночного прогнозирования и структурного анализа».

На рисунках 3, 4 и 5 представлены типичные модели системной динамики. Компоненты этих схем, акции, переменные, потоки и ссылки соединены линиями, указывающими силу. Длина линий, соединяющих источники (акции), генерирующие сигнал, отражает относительную силу факторов, генерируемых элементами, с которыми она соединяется. Обычно это соединения, которые возвращаются назад и соединяются с исходным генератором сигналов. Это создает цепь обратной связи, даже если этот сигнал теперь проходит уже через другой генератор сигналов на обратном пути к исходному источнику. Для просмотра анимированной иллюстрации перейдите по ссылке: https://www.are.na/block/661774.

Как системная динамика связана с принятием точных торговых решений? Объем информации, которую трейдер должен постоянно знать, переваривать и точно анализировать, может быть сложной задачей для групп профессиональных инвестиционных аналитиков или консультантов, работающих в учреждениях, и тем более для любого индивидуального инвестора. Поскольку все доступные источники информации, влияющие на интерпретацию всех других, создают случайные цепи обратной связи, фондовый рынок – в сегодняшней информационной среде – должен рассматриваться как постоянно развивающаяся, хаотичная, сложная и динамичная система.

По мере того, как начинает снижаться количество покупателей (снижение объема и спроса), обычно начинает расти предложение. Это прогнозирует возможное падение цены акций, поскольку предложение превышает спрос.

Рисунок 5: Схема системной динамики показывает сложную взаимосвязь между спросом и предложением.

Входы данной схемы системной динамики (запаса и прироста капитала) отображают только ордера на покупку и продажу по многочисленным источникам. Отсутствуют многие другие оказывающие влияние факторы, такие как фундаментальные данные, прибыль и прогнозы по прибыли, конкуренция, рыночный спрос, новости, информация и настроения.

Рисунок 6: Принятие динамики рыночной цены и динамики предложения/спроса, отраженное в системе раннего предупреждения. В данном случае на соответствующие гистограммы СРП накладываются как положительное, так и отрицательное принятие моделей рыночных цен, демонстрируя связь между двумя моделями.

Рисунок 7: Фильтр по типу скользящей средней. На графике акций компании Apple Inc. (AAPL) в период с 24 октября по 28 ноября 2017 года разница между ценой закрытия и трехполосным фильтром Лаггера генерирует столбцы, которые составляют индикатор в виде гистограммы, который я называю «системой раннего предупреждения» (B). Индикатор «система раннего предупреждения» “B” находится на средней панели этого графика.

Унификация и визуализация активов и социальных систем, генерирующих факторы ценового движения

СРП предоставляет единую картину результатов системной динамики всех этих каналов связи и социальных систем, генерирующих факторы ценового движения. Это включает в себя возможность экстраполяции будущих прогнозов или тенденций ценового движения в течение определенного периода времени.

На рисунке 6 представлена иллюстрация распространения сигнала, предоставляемого СРП, отслеживания и передачи эволюционного сдвига в модели принятия рыночной цены и динамики спроса/предложения. По мере смещения баланса между двумя факторами цена начинает возвращаться к среднему значению. Этот поступательный процесс четко отображается с помощью гистограммы СРП с использованием градаций цвета и высоты. Это деликатно отображает для трейдера точное нахождение баланса в режиме реальном времени и, по всей вероятности, направление его предстоящего смещения. Наличие этой информации позволяет трейдеру точно определить, где в модели принятия (наложенной на СРП, как показано на рисунке 6) происходит переход от спроса, преобладающего над предложением, или предложения, преобладающего над спросом. Этот сдвиг информирует трейдера о том, что принятие трейдерами текущей рыночной цены находится в точке насыщения и вот-вот изменится.

На рисунке 7 желтая линия (A) на графике верхнего ценового диапазона генерируется трехполосным фильтром Лаггера, представленным в виде скользящей средней и удаленными от нее высокими и низкими частотами с использованием полосовых фильтров. В результате получается гладкий, чувствительный фильтр по типу скользящей средней с коротким периодом. Отображение разницы между ценой закрытия и трехполосным фильтром Лаггера (само по себе другим видом полосового фильтра) генерирует столбцы, которые составляют индикатор в виде гистограммы, который я называю «системой раннего предупреждения» (B). Подробное описание индикатора можно найти в статье «Система раннего предупреждения» (журнал «Акции и сырьевые товары», август 2017 года).

Индикатор «система раннего предупреждения» “B” отображается на средней панели этого графика. Точки перегиба в СРП указывают точку в цикле, где столбцы начинают уменьшаться. Это вызывает генерацию сигнала СРП (B-1 и B-2), который указывает на то, что в ближайшем будущем произойдет разворот. Соответствующая точка разворота в модели принятия рыночной цены будет сразу же после вершины колоколообразной кривой на рисунке 2. Как можно четко видеть в соответствующей точке ценового графика (рисунок 7, A-2), цена акции компании Apple (AAPL) продолжает расти еще в течение трех дней после генерации сигнала (P). Это согласуется с сопоставлением СРП с моделями принятия инноваций/принятия рыночных цен. Фактическая точка разворота – точка, в которой цена пересекает сверху вниз фильтры Лаггера – обозначена на рисунке 7 соответственно точками A-3 и B-3, и она произошла через шесть дней после формирования последнего сигнала СРП.

Система раннего предупреждения очень тесно связана с моделью принятия рыночной цены. Она дает достаточно хорошее приближение колоколообразной кривой, определяющей число людей, которые хотят купить по текущей рыночной цене или чуть выше нее (последователи). Когда гистограмма системы раннего предупреждения начинает отображать меньшие по высоте столбцы, указывая на уменьшение расстояния и близко приближаясь к фильтру Лаггера, вы видите начало формирования правой части нормального распределения, колоколообразной кривой. Как и в случае с моделью принятия инноваций, это не означает, что цена достигла максимума, так как многие другие люди могут купить акции по рыночной цене или чуть выше нее с целью получить сверхприбыль, которую они увидели в будущем. На эту акцию по-прежнему существует спрос, который превышает предложение. Цена будет продолжать расти или вскоре начнет консолидироваться, двигаясь в боковом направлении. Таким образом - вы не просто увидели торговый сигнал, а вас предупредили о том, что в ближайшем будущем произойдет разворот.

В желтой рамке на рисунке 7 выделены два индикатора, которые были объединены на рисунке 8. Комбинация двух индикаторов приводит к принятию модели рыночной цены, которая также представляет собой два графика, наложенные друг на друга. На рисунке 8 (A) представлена перемещенная гистограмма СРП, взятая из желтой рамки на рисунке 7.

Принятие проникновения рыночных цен продолжает увеличиваться, о чем свидетельствует фильтр Лаггера по типу скользящей средней (D), представленный на рисунке 8. Как показывает гистограмма СРП (A), на темп изменения цены оказывают влияние только участники рынка. По мере начала снижения количества покупателей (сокращение объема и спроса), обычно, начинает повышаться предложение. Это предвещает потенциальное снижение цены акций, поскольку предложение превышает спрос. Результирующее изменение направления цены зависит от отставания между временем превышения предложения над спросом и временем реакции рынка акций, который начинает демонстрировать нисходящее движение. Такое снижение спроса явно является ведущим показателем, отображаемым системой раннего предупреждения. СРП также четко определяет противоположную ситуацию, когда число продавцов начинает снижаться и спрос на акции начинает расти, в результате чего давление на цену акций начинает возрастать.

Желтая линия, обозначающая фильтр Лаггера (D) на рисунке 8, также взята из того же таймфрейма, что и СРП, и сейчас указывает на то, что цена на акции AAPL будет получена в связи с моделью принятия рыночной цены (МПРЦ) для таймфрейма, выделенного в желтую рамку.

На рисунке 8 также показано, как будет выглядеть идеальная колоколообразная кривая (синяя столбчатая гистограмма) (C). Было бы легко найти несколько примеров СРП, которые бы в точности соответствовали идеальной колоколообразной кривой, как представлено на рисунке 8 (B). Я намеренно выбрал пример акций компании AAPL (A), чтобы продемонстрировать, что параболические колебания, вызываемые отклонениями от фильтра Лаггера, а затем возвращающиеся назад к этому же фильтру, обычно нерегулярны и плохо подходят для этой идеальной модели. Некоторые модели принятия, по-видимому, более точно отображают движение цены на акции AAPL, чем идеальная параболическая арка. Хаотический и волатильный характер цен на акции бросает вызов совершенным моделям. Тем не менее, этот пример на рисунке 8 демонстрирует и удовлетворяет требования модели с целью предоставить трейдеру заблаговременное предупреждение, которое он ищет, и индикатор СРП его правильно определяет. Во всех умеренных и выраженных отклонениях цены от фильтра Лаггера станет заметной гистограмма, определяемая в качестве колоколообразной кривой.

Рисунок 8: Заблаговременное предупреждение. Несмотря на то, что хаотический и волатильный характер ценового движения на акции бросает вызов совершенным моделям, этот пример по-прежнему отражает и удовлетворяет требования модели по обеспечению заблаговременного предупреждения о смене силы в динамике спроса и предложения.

Это предупреждение

Благодаря наблюдению я обнаружил, что, когда СРП начинала генерировать менее высокие столбцы, это было заблаговременным сигналом изменения направления ценового движения. В то время мне не было известно, что система раннего предупреждения также указывала, где в настоящее время на рынке имеет место как «принятие рыночной цены», так и битва между силами спроса и предложения. Как мы показали, все три из этих процессов лучше всего анализируются и описываются с использованием искусства, науки и дисциплины, определяемых как системная динамика.

Системная динамика отличается наличием разрозненной, динамической и реактивной информации из социальных и социально-экономических источников и их комбинацией в той степени, чтобы в качестве конечного результата можно было использовать квинтэссенцию.

Систему раннего предупреждения можно рассматривать как консолидацию и визуальное проявление трех уникальных и отдельных системных динамик, комбинируя и передавая трейдеру текущий статус следующего:

1. Она показывает трейдеру силу отклонений и восстановлений цены от чувствительного и плавно движущегося фильтра;
2. Она точно отображает модель принятия инноваций/рыночной цены, представленной в данной статье, позволяющей оценивать и прогнозировать темп прибытия на рынок новых участников;
3. По мере снижения этой динамики она предлагает нам расширенное предупреждение о смещении мощности со стороны спроса в сторону предложения.

Это визуально обеспечивает контролирующее состояние динамики спроса и предложения, предоставляя трейдеру более глубокое руководство относительно предстоящего ценового движения.

В этих моделях присутствуют все периферические составляющие и многофакторные цепи обратной связи, которые оказывают свое влияние на процессы, которые подразумевают и описывают их атрибуты заголовка. Поскольку все эти факторы присущи цене и расстоянию, на котором цена в настоящее время отдаляется от фильтра Лаггера, представленного по типу скользящей средней, индикатор СРП представляет обработанный выход из входов всех этих сигналов. Этот процесс системной динамики приводит к заблаговременному предупреждению о предстоящем изменении направления ценового движения. Процесс, описанный в данной статье, является самым четким определением системной динамики.

Этот новый технический индикатор собирает и трансформирует значительную часть хаотической и сложной информации на рынках, обеспечивая четкий поток информации в режиме реального времени о текущем состоянии торговли трейдера на фондовом рынке и, наконец, предоставляя трейдеру предварительное предупреждение о приближении завершения текущего тренда. СРП предоставляет трейдеру ясность и понимание не только того, что делают ваши акции, товары или фьючерсы и куда они движутся, но и, что еще более важно, зная все эти новые ассоциации, вы будете понимать, почему происходят все эти движения.

Майкл Слэттери – генеральный директор компании StockDotGenie.com, которая предлагает трейдеру практические образовательные ресурсы и алгоритмические технические индикаторы. Данные индикаторы доступны на платформе Chartview.com. Слэттери разрабатывает инструменты скрининга акций, технические методы торговли и индикаторы на протяжении более 17 лет. Он инвестирует в акции на основании данных технических, фундаментальных, человеческих, социальных и Интернет-наук.

Майкл Слэттери,
Переведено специально для TradeLikeaPro.ru

Изменено 19 января, 2019 пользователем pavlus777