Прогнозирование цен
Ни одна из существующих методик не в состоянии со стопроцентной гарантией предсказать движение цены в ближайшем будущем. Именно по этому в биржевой торговле кто-то
выигрывает, а кто-то несет потери: прогнозы трейдеров оказываются разными.
Анализом графиков занимаются математики, поэтому многие инвесторы, придя на биржу, пытаются воспользоваться математическими методами. Обладая ценами сделок в недалеком
прошлом, математик через набор точек пытается наилучшим
способом провести плавную кривую, заданную определенной
формулой. Для построения такой линии можно воспользоваться, например, методом наименьших квадратов: кривая проводится таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений цены
от теоретической линии была наименьшей. Построив функцию,
которая достаточно хорошо отражает движение цены в недавнем прошлом, аналитик надеется, что и в ближайшем будущем
поведение цены будет следовать теоретической формуле. В этом
есть определенный смысл, и иногда такой метод позволяет трейдеру успешно проводить торговые операции.
Однако математические формулы успешно работают в областях, где законы носят детерминированный характер. Так,
движение тел в физике подчиняется второму закону Ньютона: F=ma (ускорение тела пропорционально действующей силе).
Определив параметры кометы, физик может с уверенностью
сказать, где она окажется через сто лет. Но в социальных задачах, то есть в областях, где действуют люди, такой однозначности не бывает. Все понимают, что прогноз результатов ближайших выборов носит вероятностный, а не детерминированный
характер. Выступление президента или министра финансов
может существенно повлиять на цену нефти: при положительной новости цены пойдут вверх, если участникам торговли новость покажется отрицательной, то рынок упадет. В экономике
есть замечательные формулы, но работают они не так, как в
неживой природе законы физики. Поэтому математическое
моделирование рынков не может гарантировать абсолютно
точного прогноза движения цены в будущем.
С появлением компьютеров у аналитиков возродилась надежда на существенное улучшение методов прогнозирования.
Например, были созданы сложные компьютерные программы
(нейронные сети), которые содержат огромную информацию о
рынке: данные о прошлых ценах, о сделках лучших трейдеров
мира и прочее. В программу включаются лучшие методики прогнозирования. Компьютер берет последний кусок ценового графика, находит в прошлом аналогичное поведение цены, смотрит, как поступали в подобной ситуации лучшие трейдеры, и
рекомендует принять похожее решение. Если рекомендация не
оправдывается, то компьютер запоминает этот сбой и в дальнейшем дает другой совет. Такая программа является самообучающейся, то есть она учитывает свои ошибки и в дальнейшем
действует грамотнее. Но и такие сложные программы не принесли стопроцентной гарантии совершения только выигрышных торговых операций.
Любой прогноз лишь помогает трейдеру лучше ориентироваться в ситуации, но не дает абсолютных гарантий. Не всегда
сложные методики дают наилучшие результаты. Чтобы успешно торговать, не обязательно быть математиком.
|