В последнее время все чаще приходится сталкиваться с вопросами о статистике отработки моделей японских свечей, постоянно поднимаемыми на трейдерских форумах. Есть мнение, что она может оказаться весьма полезной при принятии торговых решений. Допускается также возможность построения торговых стратегий, основанных на компьютерной идентификации моделей и результатах их тестирования на успешность на исторических данных. Насколько эта идея соответствует духу и смыслу свечного анализа? За появляющимися на графике свечными моделями стоят эмоции и переживания игроков, которые выливаются в соответствующие действия и находят отражение в движении цены. На текущий момент статистические методы в свечном анализе слишком далеки и от статистики, и от самого анализа. Из последнего они берут лишь образцы моделей, вырывая их из контекста и не учитывая ни текущей ситуации, ни предшествующего движения. В то же время в строгом смысле не отвечают требованиям, предъявляемым к ним.
История вопроса
Статистический материал по японским свечам был впервые опубликован Грегори Моррисом в книге «Японские свечи. Метод анализа акций и фьючерсов, проверенный временем». В разделах 6 и 7 этой книги приведены данные по успешности реализации свечных моделей на различных временных интервалах. Однако приведенные в таблице Морриса цифры нельзя трактовать как данные о работоспособности той или иной модели, потому что в расчет не принимаются условия, сопутствующие их появлению. Об относительности пользы приведенных статистических сведений говорит и сам автор, призывая не позволять статистике затмевать здравый смысл.
Отметим еще один минус в исследовании Морриса. Автор тестирует модели по собственной методике с введением дополнительных фильтров и условий, но в книге нет указаний на алгоритм выявления моделей, остаются неизвестными параметры свечей в виде соотношений тел и теней, которые позволяют отнести ее к той или иной модели. Поэтому невозможно проверить приведенные данные, а это, в свою очередь, делает их малополезными для других инвесторов.
Самым подробным образом статистический подход к моделям японских свечей изложен в книге Encyclopedia of Candlestick Charts Томаса Булковски, вышедшей в 2008 году на английском языке. В России же издана другая книга этого автора — «Полная энциклопедия графических ценовых моделей», где также приведен подробный статистический материал по моделям западного технического анализа.
Есть и известные противники статистического подхода. Так, сомнения в правильности применения данных статистических методов высказал Джек Швагер в своей книге «Технический анализ. Полный курс». Автор пишет, что для большинства классических графических фигур не годятся объективные точные математические определения, потому что разными людьми они определяются весьма по-разному. Швагер замечает, что если десять опытных программистов попросить написать код, который идентифицировал бы формацию «голова и плечи», то весьма вероятно, что все десять программ, полученных в результате, выбрали бы разные сегменты данных в качестве отвечающих определению этой формации.
Швагер задается вопросом, будет ли стратегия «купить и держать» (открыть короткую позицию и держать), следующая за возникновением основных фигур, показывать прибыль на протяжении пяти-десяти дней, и приходит к выводу, что упрощенная интерпретация фигур свечей неприбыльна. Швагер не говорит о бесполезности свечных моделей, но приходит к мысли, что они могут быть полезными только при условии проведения «тщательного анализа графиков свечей, принимающего во внимание тот контекст, в котором возникают определенные фигуры».
MetaStock ищет «повешенных»
На мой взгляд, вывод, к которому приходит Швагер, вполне адекватен: все зависит от контекста — условий появления той или иной свечной модели. Обратимся к основным понятиям, на которых строятся теория вероятностей и статистика: всякое случайное событие связано с определенными условиями, вне этих условий это событие вообще невозможно.
Возьмем классический пример с бросанием костей. При их использовании существуют требования к костям и определенные правила бросания. Игры с использованием костей проводятся одними и теми же костями, при этом достаточно строго проверяется их качество. Ситуация, когда одна сторона костей утяжеляется и ей придаются особые свойства (например, магнитные), считается мошенничеством. Сама процедура бросания костей также регламентируется.
Если все условия соблюдаются, то мы получаем корректные статистические результаты и достигаем тем самым своей цели. Если какое-то из условий не выполняется, то ответов на свои вопросы мы не получаем. Например, если мы хотим узнать, с какой вероятностью после появления на графике инструмента модели «повешенный» цена на него пойдет вниз, то нам нужно в первую очередь учесть все особенности самой модели. Уже ее название говорит о том, где она должна находиться — наверху (внизу повеситься нельзя). А с учетом того, что в Японии для обозначения вершин на графиках цены используется слово «потолок», интерпретация модели «повешенный» не вызывает никаких вопросов.
Теперь посмотрим, как ищет «повешенных» советник, встроенный в программу MetaStock, на ценовой истории акций компании «ЛУКойл» (см. график 1). С 1 декабря 2008-го по 15 июля 2010 года советник нашел только три модели «повешенный». Рассмотрим более детально условия появления каждой из них (см. графики 2, 3, 4). Оказывается, что ни одна из обнаруженных свечей не удовлетворяет необходимому условию: модель «повешенный» может находиться только на вершине. Таким образом, MetaStock обнаруживает не модели «повешенный», а свечи «зонтики», предъявляя к последним исключительно формальные требования: длинная нижняя тень, маленькое тело и отсутствие верхней тени. При этом программа упускает из виду модели, появление которых на графике действительно имеет значение, потому что лишена гибкости в их интерпретации. При визуальном анализе человек не обращает особого внимания на небольшие отклонения в точности модели, программа же действует по шаблону, где разница между числами 3 и 3.01 имеет принципиальное значение.
Мой опыт работы с другими программами технического анализа, например с CandlePower 6.0, говорит о том, что указанные недостатки свойственны и им. Таким образом, говорить о статистике успешности тех или иных моделей, которая должна получаться компьютерными методами на исторических данных, бессмысленно уже потому, что существующие программы не способны правильно их находить. Чтобы продемонстрировать это, исследуем упомянутый выше отрезок ценовой истории акций «ЛУКойла».
Практика свечного анализа
После внимательного рассмотрения на дневном графике «ЛУКойла» за указанный период обнаруживается 51 «зонтик» (см. график 5). На нем овалами отмечены места появления «зонтиков» на вершинах. С апреля по июль 2009 года под определение модели «повешенный» подпадают только две свечи — за 10 апреля и 2 июня (см. график 6, области 1 и 2), так как только они имеют подтверждение в виде черной свечи на следующий день. При формализованном подходе к форме свечей они не подходят под определение модели «повешенный» в силу значительных по размеру верхних теней, но в свечном анализе важно понимание процессов, происходящих на рынке, а не точное следование заранее описанному шаблону или схеме.
Определенная советником свеча «зонтик» за 25 мая, а также следующая за ней свеча типа «зонтик» за 26 мая появились в процессе бокового движения над важным уровнем поддержки 1500 руб. и никоим образом не могут рассматриваться как модели в силу уже сформированных двух локальных вершин в районе 1650 руб.
Ситуация в точке 3 (см. график 7) также отличается неоднозначностью. «Зонтик» 19 января 2010 года находится в положении «повешенного», однако черная свеча за 20-е число при цене закрытия ниже «зонтика» имеет максимум, превышающий максимумы ближайших свечей. В силу этого свеча за 20 января может трактоваться как «молот», что в сочетании с «зонтиком» дает более чем серьезные основания ожидать снижения, что и произошло 21 января. А вот ситуация в точке 4 проста и незамысловата. Хотя «зонтик» за 15 апреля белый и верхняя тень (7,15 руб.) почти равна размеру тела (7,23 руб.), а соотношение длины нижней тени к величине тела равно всего 2,7, именно с него и началось снижение более чем на 20%.
Таким образом, достаточно учесть местонахождение появления свечи «зонтик», иметь подтверждающий сигнал — и эффективность модели возрастает на порядок.
Что такое успешность?
Попробуем подойти неформально к вычислению некоего коэффициента срабатывания модели «повешенный» с учетом места появления свечи «зонтик» при отсутствии формальных параметров свечи, ориентируясь на общее соответствие. Используем в этих целях отрезок ценовой истории индекса Доу-Джонса.
На его дневном графике за июнь-июль 2010 года обнаруживаются пять моделей типа «повешенный», и еще одну находит MetaStock (см. график 8). Появление свечи «зонтик» за 12 июля (модель 4) послужило предупреждением о возможности снижения. Однако фундаментальные факторы в виде хороших корпоративных отчетов привели к продолжению подъема, подтверждения не последовало, и модель не была реализована. Однако вслед за большой белой свечой вновь появился «зонтик» (близкий к «додзи», модель 5), а за ним еще один (точнее, здесь свеча «стрекоза», модель 6). Большая черная свеча за 16 июля стала подтверждением не только к моделям «повешенный» за 14-е и 15 числа, но и к модели за 12-е.
Если подходить к анализу формально, то выяснится, что два раза модель не была реализована и один раз оказалась удачной. Формально результат срабатывания модели в данной ситуации составляет 33%, а если исходить из сути модели (подготовка к продаже или срочные продажи) — результат 100%, так как после выхода в деньги цена опускалась ниже минимальной цены свечи за 12 июля. Данный пример является реализацией торговой стратегии, позволяющей выйти из уже существующей позиции при движении вверх в случае появления сигнала возможного изменения направления движения, каким является модель «повешенный». Необходимым условием является наличие длинной позиции, которая была открыта после разворота на уровне 9800 пунктов. И вновь разные значения успешности отражают изменение условий поставленной задачи и не могут быть формализованы.
Постановка задачи в виде использования данной модели как сигнала для открытия короткой позиции также будет давать разные значения успешности при использовании разных условий и реализации разных торговых стратегий. При отсутствии «стопа» открытие короткой позиции при появлении свечи «повешенный» могло бы быть признано успешным в каждом из трех случаев (100%), так как формально цена была ниже минимума свечи за 12 июля. При «стопе» в 0,5% успешность снижалась до 67%, так как позиция, открытая после появления модели 4, была бы закрыта по «стопу». Этот процент сохранялся при подтягивании «стопа» вслед за изменением цены и переводе его в прибыльную зону. Если же «стоп» оставался на месте, процент успешности был бы равен нулю, так как свеча за 26 июля превышает максимумы всех трех «повешенных» более чем на 0,5%.
Попробуем свести показатели успешности модели в таблицу исходя из данных закрытия дня (см. таблицу). Из нее следует, что модель может быть как успешной, так и неуспешной, в зависимости от движений на рынке. При этом модели 5 и 6 были успешными в течение соответственно пяти и шести дней, а модель 4 — только в отдельные дни. Однако определение успешности свечей в общем плане является пустой затеей, так как реализация успешности или неуспешности модели зависит от конкретной торговой тактики. И если трейдер не использует «стопы» или не фиксирует прибыль, никакой сигнал не будет полезен.
Если же мы применим данный подход к моделям 1 и 2, то формально отсутствие подтверждения говорит о неуспешности модели. А если исходить из сути свечного анализа, воспринимая модель в качестве сигнала о возможном изменении направления движения цены, то она свою задачу выполнила более чем успешно.
Некоторые выводы
Формализованный подход к определению моделей свечей вряд ли будет правильным без определения всех параметров движения цены. Существующий на текущий момент подход указывает не на модель, а на свечу или на сочетание свечей, формально подходящих под заданное в программе описание, со всеми ошибками, обусловленными формализацией при описании модели. Если человек четко понимает, что место разворотной модели — на вершине или на дне, то программа тупо следует формальному соответствию модели, не учитывая ее местоположения.
Как было показано выше, достаточно учесть понятие вершины или дна, и точность компьютерного анализа возрастет. Речь идет о том, что если недавно была разворотная модель вверх и она сработала, то не следует искать ее на вершине через два-три дня движения вверх. И наоборот, если была разворотная модель вверху и цена стала снижаться, то не следует искать ее внизу через два-три дня. Человек в этом случае ищет модель продолжения снижения. А поскольку эта задача вряд ли может быть формализована, здесь кроется основной недостаток компьютерного анализа. На том же уровне, на котором это реализовано сейчас, советник скорее дает ложные сигналы, что я попытался продемонстрировать на примере модели «повешенный».
Можно, конечно, набрать статистику по моделям, но, если речь идет о разворотной модели, ее нужно вначале найти достоверным способом, а потом уже обработать в виде данных. Причем речь может идти о частоте появления модели за определенный период и глубине движения после разворота, а не о статистике успешности. Смысл этой статистики нулевой, так как прибыльность стратегии в большей степени будет определяться «стопом» и тейк-профитом.
Таким образом, на текущий момент компьютерный анализ в виде простого определения схожести с моделью бесполезен, потому что ничего не говорит о рынке. Желание «описать гармонию алгеброй», собрав статистику по свечам, — это забавы математиков, которые норовят перевести методы и способы свечного анализа в некое формализованное представление, пригодное в качестве торговых сигналов. В то же время визуальный свечной анализ — это понимание смысла происходящего на рынке, он отталкивается от действий инвесторов и позволяет составить представление о текущей ситуации, поэтому и является надежным помощником.
