Фрактальный анализ рынка. Билл Вильямс и фрактальная теория. О фрактальной теории финансовых рынков Петерс фрактальный анализ финансовых рынков pdf

В настоящее время применяется много способов анализа финансовых рынков, на основе которых трейдеры создают свои торговые стратегии.

Среди различных инструментов анализа и прогноза фрактальный анализ стоит немного в стороне. Это отдельная разносторонняя и интересная теория для обсуждения и изучения. Первое впечатление говорит о простоте тематики, однако копни глубже, и будет видно много скрытых нюансов.

Понимание фракталов – это ключ к видению скрытой информации о рынке. А ведь именно она является одним из ключевых факторов рыночного успеха спекулянта и залогом большой стабильной прибыли.

Пирамиды

Видно, что эти пирамиды состоят из нескольких аналогичных пирамид меньшего масштаба. Те в свою очередь состоят из ещё меньших объектов такой же формы. Это изображение наглядно демонстрирует сущность фракталов.

Целое состоит из множества частей, которые по своей структуре напоминают это целое. Все фракталы объединяет такая закономерность, которая встречается и в природе.

Фрактальная теория была создана, потому, что не все можно описать точными науками. Если взять геометрию, то сразу становится ясно, что геометрические фигуры, а точнее размеры их форм характеризуются одним или двумя параметрами.

Размер круга напрямую зависит от величины диаметра, размер квадрата задается одной из его сторон, размер треугольника основывается на длинах всех его сторон. А вот во фрактальной теории все иначе – вид фрактала совершенно не зависит от масштаба.

Б.Мандельброт

Данную закономерность обнаружил Бенуа Мандельброт. Это французский математик, который занимался изучением лингвистики, аэронавтики, теории игр, экономики и других направлений науки. В процессе исследований экономики Мандельброт обнаружил, что произвольные внешне колебания цены могут следовать скрытому математическому порядку во времени . Причем этот порядок нельзя описать стандартными кривыми.

В дальнейшем свои наработки он применил к финансовым рынкам. Изучая статистику цен на хлопок за очень большой период времени (более 100 лет), Мандельброт сумел выявить тенденцию их изменений. Этим он сделал важное открытие для экономистов и стал очень известным в экономической среде.

Рынок

Что такое финансовый рынок? Как он выглядит?

Рынок представлен нам в виде графиков колебаний цены во времени. На изображении показан типичный рыночный график.

Но что могут делать фракталы на рынке?

Видно, что цена совершает постоянные колебания, образовывая при этом структуру повторяющегося характера. Просматривается она на всех рынках, независимо от временного масштаба.

Что будет если сравнить 4 разных графика цен?

На изображении А представлен график EUR/USD масштаба 1 час;
Изображение В - это 4 часовой график цен на золото;
Изображение С – USD/JPY в масштабе 5 минут;
На изображении D показаны изменения цен на акции IBM дневного масштаба.

Без подписей и разъяснений вряд ли кто-нибудь сможет 4-часовой график золота (В) отличить от 5 минутного графика USD/JPY (С).

Этих 4 графика не совсем похожи друг на друга, но имеют некоторые общие модели. На заданном промежутке времени цена движется в одном направлении, затем меняет свое направление на обратное и частично восстанавливает предыдущее движение, посвле вновь разворачивается.

Не имеет значения, какой таймфрейм используется для графиков – все они выглядят примерно одинаково (постоянные колебания), также как и фракталы.

Колебания образуют волны рынка. Что такое волна? Это импульс и коррекция к нему (движение-разворот-движение в обратном направлении, частично восстанавливающее предыдущее). Такие движения образуют волны.

Волны

На изображении показаны эти движения, которые образуют волны. Несколько таких волн образуют большую волну аналогичной формы (импульс-коррекция). Несколько малых волн образуют одну волну среднего размера.

Волны

Волны среднего размера образуют одну большую волну. Это и есть суть фрактальной теории на финансовых рынках.

Серии подобных волн образуют направленные движения на рынке – тренды.

Подобные тренды в свою очередь образуют направленные движения старшего временного порядка. Как и в случае с волнами небольшие движения образуют одно среднее и т.д. Так различают краткосрочные тренды, среднесрочные и долгосрочные.

Суть фрактальной теории проста и понятна. Как её использовать в своих целях, для извлечения прибыли?

Применение фракталов на финансовых рынках описал в своей книге «Торговый Хаос» известный трейдер Билл Вильямс .

Он писал, что определение фрактальной структуры рынка позволяет найти способ понимания поведения цены.Это способ увидеть порядок и предсказуемость.

Вильямс ввел понятие рыночного фрактала, или как его ещё называют фрактала Б.Вильямса. Он сделал акцент на таком свойстве, как самоподобие. Что же такое фрактал по Вильямсу?

Фракталы Б.Вильямса

Это комбинация из 5 баров. Центральный бар, по обе стороны от которого расположены по 2 бара с повышающимися и понижающимися экстремумами. Существует 2 вида фракталов – на покупку и на продажу.

Слева на изображении показан фрактал на продажу – центральный бар, образующий минимум. С левой стороны от него 2 бара с понижающимися минимумами, с правой стороны – с повышающимися минимумами.

В правой части изображения представлен фрактал на покупку. Центральный бар, образующий максимум. Бары слева и справа от него имеюи повышающиеся и понижающиеся максимумы.

Технический анализ рассматривает 4, существующих формации фрактала:

• истинный фрактал на покупку;
• ложный фрактал на покупку;
• истинный фрактал на продажу;
• ложный фрактал на продажу.

Следует знать, что фрактал – это формация, определяющее текущее состояние рынка и показывающая преобладающее настроение его участников . Но настроение это можно определить только после окончательного формирования фрактала. Именно истинность и ложность показывает это настроение.

О чем говорит формирование фрактала на рынке?

Истинный фрактал на покупку

На изображении показано, что формирование фрактала свидетельствует о наличии сопротивления, которые быки пока не в силах преодолеть. Если покупатели преодолеют данное сопротивление, то фрактал окажется истинным. А это будет говорить о преобладающем бычьем настрое участников рынка.

Ложный фрактал на покупку

А вот на этом изображении показан ложный фрактал на покупку. Т.е. фрактал, не имеющий потенциала. Как и в предыдущем примере, цена, двигаясь вверх, встретила сопротивление, которое быки не смогли преодолеть. Образовался фрактал на покупку. Однако в данном примере видно, что силы покупателей иссякли, и быки преодолеть сопротивление так и не смогли. В итоге фрактал оказался ложным, рынок двинулся в обратную сторону.

Аналогичным образом и с фракталами на продажу. Их истинность говорит о преобладающем медвежьем настрое участников рынка. Ложность об обратном.

Как видно, фракталы показывают поведение рыночных трейдеров и их настрой.

Настоящая книга посвящена изложению гипотезы фрактального рынка, как альтернативе гипотезы эффективного рынка. Фракталы, как следствие геометрии Демиурга присутствуют повсеместно в нашем мире и играют существенную роль, в том числе, и в структуре финансовых рынков, которые локально случайны, но глобально детерминированы, по мнению автора. В книге будут рассмотрены методы фрактального анализа рынков акций, облигаций и валют, методы различения независимого процесса, нелинейного стохастического процесса и нелинейного детерминированного процесса и исследовано влияние этих различий на пользовательские инвестиционные стратегии и способности моделирования. Такие стратегии и способности моделирования тесно связаны с типом активов и инвестиционным горизонтом пользователя.

Для риск-менеджеров, финансистов, инвестиционных стратегов, технических аналитиков рынка, а также индивидуальных инвесторов и валютных спекулянтов самостоятельно выходящих на финансовые рынки мира, в том числе, и на рынок FOREX и рынки России.

В 1991 г. я закончил написание книги, озаглавленной «Хаос и порядок на рынках капитана». Она была опубликована осенью того года (Peters, 1991 а). Моя цель состояла в том, чтобы написать концептуальное введение для инвестиционного сообщества к теории хаоса и фрактальной статистике. Я также хотел представить некоторое предварительное свидетельство того, что вопреки принятой теории рынки не достаточно хорошо описываются моделью случайных блужданий, и широко представленная гипотеза эффективного рынка (Efficient Market Hypothesis - ЕМН) не достаточно хорошо подтверждается эмпирическими данными.

В общем, моя книга получила очень положительные отзывы. Многие читатели ее одобрили, хотя некоторые выразили свое неодобрение и задали подробные вопросы. Вопросы разделились на две категории:

(1) техническую и (2) концептуальную. В технической категории оказались вопросы с просьбой сообщить больше информации об анализе. Моя книга не была предназначена быть учебником и я пропустил многие технические подробности, задействованные в анализе. Такой подход улучшил удобочитаемость книги, но заставил многих читателей задаться вопросом: «Что же делать дальше?»

Во второй категории были вопросы, связанные с концептуальными проблемами. Если ЕМН имеет недостатки, то как можно ее исправить? Или, скорее, какова ее жизнеспособная замена? Как теория хаоса и фракталы сочетаются с торговыми стратегиями и с дихотомией технического и фундаментального анализов? Могут ли эти, казалось бы, несопоставимые теории быть объединены? Может ли традиционная теория стать нелинейной?

В этой книге я рассматриваю обе категории вопросов. Хотя книга отличается от предыдущей, тем не менее, она отражает многие схожие черты. Фрактальный анализ рынка - это попытка обобщить Теорию рынка капитала (Capital Market Theory - СМТ) и объяснить разнородность инвестиционного сообщества. Одна из неудач традиционной теории заключается в ее попытке упростить "рынок" до среднего прототипичного рационального инвестора. Причины для того, чтобы работать в этом направлении, были благородны. В традиции западной науки отцы-основатели СМТ попытались узнать что-что о целом, разделив проблему на ее основные составляющие. Попытка оказалась успешной. Благодаря дальновидной работе Марковица (Markowitz), Шарпа (Sharpe), Фамэ (Fama) и других мы добились огромных успехов за прошедшие 40 лет.

Однако, редукционистский подход имеет свои пределы и мы их достигли. Пришло время более целостно взглянуть на работу рынков. В частности, пришло время признать большую разнородность, лежащую в основе рынков. Участие всех инвесторов не обусловлено одной и той же причиной, при этом инвесторы не используют свои стратегии на одних и тех же инвестиционных горизонтах. Стабильность рынков неизбежно связана с разнородностью инвесторов. «Зрелый» рынок разнороден, так же как и стар. Если бы у всех участников был один и тот же горизонт инвестиций, если бы они одинаково реагировали на одну и ту же информацию и вкладывали бы капитал с одной и той же целью, повсюду правила бы нестабильность. Зрелые же рынки, напротив, обладают, в течение уже длительного времени, поразительной стабильностью. Дэйтрейдер может вести анонимную торговлю с пенсионным фондом: первый ведет частую торговлю ради краткосрочных прибылей; последний же торгует нечасто и ради долгосрочной финансовой безопасности. Дэйтрейдер реагирует на технические тенденции; инвестиции пенсионного фонда основываются на долгосрочном потенциале экономического роста. И все же, все действуют одновременно, и каждый диверсифицирует другого.

Данная книга не является рассказом, хотя основной акцент, все же, делается на концептуальных аспеюах. В рамках концептуальной структуры тщательно изучаются аналитические методы. Как и в предыдущей книге, я полагаю, каждый, кто обладает прочными знаниями в коммерческой статистике, найдет здесь много полезного. Основной акцент делается не на динамике, а на эмпирической статистике, т.е. на анализе временного ряда для определения того, с чем мы имеем дело.

Фрактальный анализ в своей торговле используют многие трейдеры. Фракталы помогают трейдеру определять развороты рынка.

Кстати, первым, кто посмотрел на рынок, как на нелинейную систему был Билл Вильямс. Он в своей научной работе обнаружил, что рынок двигается хаотично. Гармонию хаоса Билл Вильямс видел в ценах на хлопок, кровотечении человека и береговом прибое.

Хаос в работе на валютном рынке, по мнению Б. Вильямса, является его основой, поэтому валютный курс с помощью линейных исчислений спрогнозировать нельзя.

Фрактал, в переводе на латыни, обозначает сломанный, дробленый, разбитый.

Фрактал – это математическая модель, которая самоподобна. То есть, каждая часть фрактала похожа на систему фракталов в целом. Повторяемость графических фигур мы можем наблюдать и на валютном рынке. Взглянув на дневной, часовой, пятиминутный и другие графики любой валютной пары, мы будем видеть повторяющиеся графические паттерны.

Откуда взялись фракталы?

Само понятие фракталов появилось в 19 веке, когда математики искали примеры самоподобных моделей в природе.

Слово фрактал придумал Бенуа Мандельбротом еще в 1975 г., хотя книгу «Фрактальная геометрия природы» он написал только в 1977 г.

Интересен тот факт, что ученые нашли фракталы в кораллах, брокколи, морских раковинах, ананасах, бронхах людей, а также в снежинках, облаках, молниях, кристаллах и пр.

Однако, фракталы ворвались в трейдинг, когда ученые начали использовать компьютерное моделирование. В это время ученые А. Алмазов в своем труде «Фрактальная теория. Как поменять взгляд на рынок» и Б. Вилльямс в «Теории хаоса…» предложили использовать фрактальный анализ на валютном рынке.

Как строится фрактал?

Чтобы построить фрактал на валютном рынке, нужно найти пять свечек, среди которых средняя свечка должна быть максимальной или минимальной.

В валютном рынке Форекс все, как и в природе: фрактал чем-то напоминает пальцы руки человека. Положили руку на монитор, и так же, как в определении фрактала, вы увидите, что у вас средний палец будет показывать вершинку, где и будет обрисован фрактал.

Однако, не все так просто. В расчете фракталов используется непрерывная последовательность свечек. Поэтому, бывает так, что одна – средняя свечка будет одновременно максимумом и минимумом для разной группы фракталов.

Элементы фрактального анализа

На валютном рынке встречаются фрактальные модели, которые описывают начало движения курса валют. Например, фрактальный старт характеризует движение валютной пары, при котором вначале образуется верхний фрактал, к примеру, а окончание движения замыкает нижний фрактал.

Фрактальная модель: фрактальный сигнал, наоборот, описывает окончания движения валютного курса, в противоположность фрактальному старту.

Таким образом, импульсное движение валютного курса начинается с фрактального старта и заканчивается фрактальным сигналом.

Фрактальный стоп

Фрактальным стопом называют предыдущий фрактал, на который можно поместить страхующий Stop-loss ордер.

Из практики применения фрактального стопа, важно отметить, что иногда фрактальный стоп находится слишком близко от нашей точки входа. Поэтому, фрактальный стоп лучше размещать на фрактале, который образовался на ключевой низинке или вершинке. Так и безопаснее, и эффективнее.

Фрактальный анализ применяется трейдерами в основном на трендовом участке валютного рынка. Как вы понимаете, комбинация из пяти свечек появляется постоянно. Поэтому, в случае флэтового движения валютного рынка, фракталы дают много ложных сигналов на вход.

Чтобы эффективно применить фрактальный анализ, трейдеры используют наложение таймфреймов. Как это работает?

Мы наносим индикатор фракталов в платформе МТ4 через меню Вставка – Индикаторы – Билла Вильямса – Fractals.

Таким образом, мы видим индикатор фракталов на графике D1 валютной пары EUR/USD.

Из рисунка выше мы с вами наблюдаем, что максимум фрактального старта образовался 8 мая 2014, когда дневная свечка закрылась по цене 1,3839.

Чтобы более точно зайти в рынок, мы с вами применяем тактику налаживания таймфреймов и ищем вход на младшем таймрфейме – H1.

Как видно из рисунка, на графике H1 евро/доллара на ценовом уровне 1,3744-1,3774 образовался флэт, который затянулся до 13 мая 2014 г. Красной линией мы отметили фрактальный уровень, после пробития которого, мы предполагаем зайти на продажу по паре евро/доллар. В 9:00 13 мая 2014 г. фрактальный уровень был пробит вниз и мы входим в позицию Sell по евро/доллару. Естественно, ордер stop-loss мы ставим немного выше верхней границы флета, за уровнем 1,3774.

В терминологии фрактального анализа есть еще одно важное понятие, как фрактальный рычаг.

Фрактальным рычагом в трейдинге называют размер коррекции. Чтобы определить коррекцию в фрактальном рычаге, трейдеры используют сетку Фибоначчи.

Существует наблюдение, что если коррекция доходит до 38% по сетке Фибоначчи, значит, будет хороший импульс и фрактальный рычаг сильный. В случае, когда коррекция достигает до 61,8% по сетке Фибоначчи, тогда фрактальный рычаг слабый, и можно проигнорировать вход в рынок.

Давайте более детально разберем фрактальный уровень, который мы применяли в нашем примере на вход в рынок выше.

Как вы понимаете, валютный рынок двигается импульсами и коррекциями. Так вот, фрактальный уровень образуется за счет скопления фракталов, комбинаций из пяти свечек, при коррекции.

В фрактальном анализе важно понимать, что вход на прорыв фрактального уровня более безопасный и эффективный, чем вход по краям, переломам рынка. Также, нужно учитывать тот факт, что прорывы фрактальных уровней лучше брать по тренду. Тренд – наш друг. Все, кто против тренда, те не наши друзья и, как правило, быстро сливают свой депозит и потом ругают валютный рынок.

Существует наблюдение, что чем дольше формируется флэт и фрактальный уровень, тем больше вероятность его прорыва, и тем больше возможность заработать на этом деньги.

Прорыв фрактального уровня

В практике использования фрактального анализа возникают сложности в определении истинного или ложного прорыва фрактального уровня. Ведь даже с нашего примера выше видно, что фрактальный уровень пробивался, тестировался, несколько раз. Как понять, где истинный прорыв фрактального уровня, а где нет.

Трейдеры в своей работе при определении прорыва фрактального уровня используют поиск пробойной свечи. Пробойной свечкой называют ту свечу, которая уверенно закрылась за границей фрактального уровня. Можно предположить, что следующая свечка, после пробойной, также продолжит свое движение в сторону пробоя.

Но, не исключены случаи, когда после пробойной свечи идет обратный возврат к фрактальному уровню, что-то похожее на расширение флэта. Чтобы более точно в таких случаях войти в рынок, следует применять другие методы анализа, возможно, воспользоваться дополнительными индикаторами.

Таким образом, в нашем коротком обзоре фрактального анализа на валютном рынке, мы с вами узнали, что фракталы есть в природе, что пальцы руки человека помогают определить фракталы валютного рынка на вашем мониторе. Также, вы уже поняли, что такое фрактальный старт, сигнал и рычаг.

Фракталы занимает меня всё больше и больше. 🙂 Первое упоминание о них я встретил в книгах Насима Талеба и . А далее погрузился в предмет, прочитав книгу Бенуа Мандельброта . Под впечатлением этих произведений я даже предпринял несколько небольших исследований:

Представляю вам еще одну книгу на эту тему. Здесь больше математики, чем в предыдущих произведениях, но я постараюсь не переусердствовать…

Скачать краткий конспект в формате

Глава 1. Введение во фрактальные временные ряды

Западная культура долгое время была одержима гладким и симметричным. Фрактальная геометрия – геометрия Демиурга. В отличие от евклидовой геометрии она основывается на грубости и асимметрии. «Самоподобия» является определяющим свойством фракталов. Большинство естественных структур, особенно живые существа, обладают этим свойством. Вторая проблема, возникающая при применении евклидовой геометрии к нашему миру, – это проблема размерности. …восприятие размерности может изменяться в зависимости от нашего расстояния от объекта. Мы увидим разницу между гладкостью евклидового мира и грубостью нашего мира, что ограничивает пригодность евклидовой геометрии как метода описания.

Конфликт между симметрией евклидовой геометрии и асимметрией реального мира может быть далее продлен до нашего понятия времени . Традиционно, события рассматриваются либо как случайные, либо как детерминированные. Во фрактальном времени случайность и детерминизм, хаос и порядок сосуществуют. Кажется, что и великие события зависят от случая. Однако, подобные теории развивают параллельно несколько ученых. Это подразумевает, что этим открытиям было предназначено случиться. Этого требовала история.

Время не имело значения в ньютоновой механике; теоретически, время могло быть повернуто в обратную сторону, потому что уравнения Ньютона работали одинаково хорошо независимо от того, шло ли время вперед или назад. В тоже время такой процесс, как смешение жидкостей – процесс зависящий от времени и необратим . В термодинамике стрелка времени указывает только в будущее. Первый удар был нанесен по представлению о вселенной как о часовом механизме.

Второй удар был нанесен с появлением квантовой механики. Осознание того, что молекулярная структура вселенной может быть описана только состояниями вероятности, еще более подорвала детерминистическое представление. Но все еще оставалось сомнение. Вселенная детерминирована или случайна? Постепенно стало очевидным, что самые естественные системы характеризуются локальной случайностью и глобальным детерминизмом. Эти противоположные состояния должны сосуществовать. Детерминизм даст нам закон природы. Случайность привносит новшество и разнообразие. Здоровая, развивающаяся система – это та, которая не только может пережить случайные удары, но также может поглотить такие удары, чтобы улучшить всю систему, когда это станет целесообразно.

Мы подошли к третьему удару по детерминизму Ньютона: наука хаоса и фракталов, где случайность и необходимость сосуществуют. В этих системах энтропия высока, но никогда не достигает максимального состояния беспорядка из-за глобальною детерминизма. Хаотические системы экспортируют свою энтропию или «рассеивают» ее, аналогично тому, как механические устройства рассеивают часть своей энергии как трение.

Игра хаоса показывает, что локальная случайность и глобальный детерминизм могут сосуществовать, чтобы создать стабильную, самоподобную структуру, которую мы назвали фракталом.

Фактически не существует точного определения термина «фрактал». Бенуа Мандельброт, отец фрактальной геометрии, тоже не сформулировал точного определения. Фракталы имеют определенные особенности, которые измеримы, и свойства, которые являются желательными для целей моделирования. Первое свойство – самоподобие . Оно означает, что части в некотором роде связаны с целым. Это свойство самоподобия делает фрактал масштабно-инвариантным . Фрактальные зависимости имеют вид прямой на графиках, где обе оси имеют логарифмический масштаб. Модели, описываемые таким образом должны использовать степенную зависимость (вещественное число, возведенное в степень). Эта особенность масштабирования по степенному закону , является вторым свойством фракталов, фрактальной размерностью, которая может описывать либо физическую структуру, такую как легкое, либо временной ряд.

Фрактальная размерность характеризует то, как предмет заполняет пространство. Фрактальная размерность временного ряда измеряет, насколько изрезанным является временной ряд. Согласно ожиданиям прямая линия должна иметь, фрактальную размерность 1, равную ее евклидовой размерности (фрактальная размерность плоскости – 2). Фрактальная размерность случайною временного ряда составляет 1,5. …фрактальная размерность может быть решена как наклон графика в логарифмическом масштабе по обеим осям.

Фрактальная размерность временного ряда важна, потому что она признает, что процесс может быть где-то между детерминистическим (линия с фрактальной размерностью 1) и случайным (фрактальная размерность 1,5). Фактически, фрактальная размерность линии может находиться в пределах от 1 до 2. При значениях 1,5 < d < 2 временной ряд более зазубрен, чем случайная последовательность, или имеет больше инверсий. Само собой разумеется, статистика временного ряда с фрактальными размерностями, отличными от 1,5, сильно отличалась бы от гауссовой статистики и не обязательно находилась бы в пределах нормального распределения.

Глава 2. Несостоятельность гауссовой гипотезы

Фрактальная природа рынка акций выражается в том, что

а) кривые распределения прибылей существенно отличаются от гауссового колокола (рис. 1).

б) кривые 1-, 5-, 10-, 20-, 30- и 90-дневных прибылей выглядят одинаково: масштабно-инвариантны (рис. 2); видно, что для всех кривых характерен более высокий пик (вероятность средних значений выше, чем по нормальному распределению), провал чуть дальше от среднего значения (в районе 1–2 сигм), толстые хвосты – высокая вероятность экстремально больших отклонений (более 3 сигм).

Рис. 1. Индекс Доу-Джонса для акций промышленных компаний, частотное распределение прибылей: 1888-1991 гг.; по оси абсцисс – число стандартных отклонений, по оси ординат – частота

Рис. 2. Индекс Доу-Джонса для акций промышленных компаний, N-дневные прибыли за вычетом нормальной частоты; N = 1 (a), 10 (б), 20 (в), 30 (г)

Что это означает? Во-первых, риск наступления большого отклонения (черного лебедя) намного более высок, чем подразумевает нормальное распределение. Нормальное распределение говорит, что вероятность наступления события более трех стандартных отклонений составляет 0,5% или 5 на 1000. Рисунки же показывает, что фактическая вероятность составляет 2,4% или 24 на 1000. Во-вторых, однодневные трейдеры сталкиваются с тем же количеством событий шесть-сигма в своих временных рамках, с каким сталкиваются 90-дневные инвесторы в своих временных рамках.

Временная структура волатильности. Как правило, мы используем стандартное отклонение для измерения волатильности и предполагаем, что она подвергается масштабированию согласно квадратному корню из времени. Например, мы «пересчитываем на год» стандартное отклонение ежемесячных прибылей посредством умножения его на квадратный корень из 12. Эта практика происходит из наблюдения Эйнштейна, что расстояние, которое проходит частица в броуновском движении, увеличивается пропорционально квадратному корню из времени, затраченному на ее измерение.

Квадратный корень из времени показан сплошной 45-градусной линией на рис. 3. Волатильность сначала увеличивается более быстрым темпом, чем квадратный корень из времени, а при N > 1000 дней наклон сильно падает к 0,25. Если мы думаем о риске как о стандартном отклонении, инвесторы несут больше риска, чем подразумевается стандартным отклонением для инвестиционных горизонтов менее четырех лет. Однако инвесторы несут все меньше риска на инвестиционных горизонтах более четырех лет. Как всегда было известно, долгосрочные инвесторы несут меньше риска, чем краткосрочные инвесторы.

Рис. 3. Индекс Доу-Джонса для акций промышленных компаний, временная структура волатильности: 1888-1990 гг.

С другой стороны, отношение прибыли к риску или «коэффициент Шарпа», названный по имени его создателя, Нобелевского лауреата Уильяма Шарпа, показывает, сколько прибыли получено на единицу риска, или стандартного отклонения. В течение периодов меньше 1000 дней или четырех лет коэффициент Шарпа постоянно уменьшается; на отметке в 1200 дней он резко увеличивается. Это означает, что долгосрочные инвесторы вознаграждены больше, на единицу риска, чем краткосрочные инвесторы.

Аналогично ведут себя и облигации. А вот валюта! …перед долгосрочными держателями валюты стоят постоянно возрастающие уровни риска по мере расширения их инвестиционного горизонта. В отличие от акций и облигаций валюта не предлагает никакого инвестиционного стимула для стратегии покупки и владения в течение длительного времени. В краткосрочной перспективе спекулянты на акциях, облигациях и на курсах валют сталкиваются со схожими рисками, но в долгосрочной перспективе риск инвесторов, вкладывающих капитал в акции и облигации, снижен.

Появление границ для акций и облигаций, но не для валюты, сначала озадачивает. Почему валюта является ценной бумагой, отличной от акций и облигаций? Этот вопрос уже содержит ответ. Валюта названа «ценной бумагой». Валюта – объект, которым торгуют, но она не является ценной бумагой. Она не имеет инвестиционной стоимости. Прибыль от валюты можно получить, только спекулируя на ее стоимости против стоимости другой валюты. Валюта, таким образом, эквивалентна чисто спекулятивным средствам, которые обычно приравниваются к акциям и облигациям. Акции и облигации не такие. Они имеют инвестиционную стоимость. Облигации приносят проценты, а стоимость акции привязана к росту ее дохода вследствие экономической деятельности. Совокупный фондовый рынок привязан к совокупной экономике. Валюта же не привязана к экономическому циклу. В 1950-х и 1960-х годах у нас была развивающаяся экономика и сильный доллар. В 1980-х годах у нас была развивающаяся экономика и падающий доллар. Валюта не имеет «фундаментальной» стоимости, которая обязательно связана с экономической деятельностью, хотя она может быть привязана к экономическим переменным, таким как процентные ставки.

Глава 3. Гипотеза фрактального рынка

что является формулой для стандартного отклонения. Нормированный размах был рассчитан путем первоначального изменения масштаба или «нормализации» данных, посредством вычитания выборочного среднего:

(4.4) Z r = (x r – x m); r = 1, … n

Полученный в результате ряд Z теперь имеет среднее, равное нулю.

Следующий шаг создает кумулятивный временной ряд Y:

То есть, r-тый член ряда Y равен сумме всех членов ряда Z, начиная с первого и заканчивая r-тым. Обратите внимание, что, по определению, последнее значение Y (Y n) всегда будет нулем, потому что Z имеет среднее значение, равное нулю. Скорректированный размах R n является разностью максимального и минимального значений ряда Y:

(4.6) R n = max(Y 1 , …, Y n) – min(Y 1 , …, Y n)

Нижний индекс n для R n теперь показывает, что это – скорректированный размах для x 1 , …, х n . Поскольку Y был скорректирован к среднему нулю, максимальное значение Y всегда будет больше или равно нулю, а минимальное значение всегда будет меньше или равно нулю. Следовательно, скорректированный размах R n всегда будет неотрицателен.

Этот скорректированный размах R n , является расстоянием, на которое перемещается система за показатель времени n . Если мы устанавливаем n = Т, мы можем применить уравнение (4.1) при условии, что временной ряд х независим для увеличения значений n . Однако уравнение (4.1) применимо только к временному ряду, который находится в броуновском движении: он имеет нулевое среднее и дисперсию, равную единице. Для применения этой концепции к временному ряду, который не находится в броуновском движении, нам необходимо обобщить уравнение (4.1) и принять во внимание системы, которые не являются независимыми. Херст обнаружил следующую более общую форму уравнения (4.1):

(4.7) (R/S) n = c*n H

Нижний индекс n для (R/S) n , относится к значению R/S для x 1 , …, х n ; с = константа.

Значение R/S уравнения (4.7) называется нормированным размахом, потому что оно имеет нулевое среднее и выражается в терминах местного стандартного отклонения. В общем, значение R/S изменяет масштаб по мере увеличения нами приращения времени n согласно показателю степенной зависимости, равному Н, который обычно называется показателем Херста. Это называется масштабированием со степенной зависимостью . Опять же, это является характерной, хотя и не исключительной, чертой фракталов.

Показатель Херста может быть найден посредством вычерчивания log(R/S) n против log(n) и вычисления наклона через простую регрессию методом наименьших квадратов. В частности мы работаем на основе следующего уравнения:

(4.8) log(R/S) n = log(c) + H*log(n)

Если бы система была независимо распределена, то Н = 0,5. Херст сначала изучат реку Нил. Он обнаружил, что Н =0,91! Нормированный размах увеличивался быстрее, чем квадратный корень из времени. Он увеличивался как 0,91 корня из времени, что подразумевало, что система (в данном случае диапазон высоты Нила) проходила большее расстояние, чем проходил бы случайный вероятностный процесс. Для прохождения большего расстояния было необходимо, чтобы изменения в ежегодных нильских разливах влияли друг на друга.

Согласно первоначальной теории Н = 0,5 подразумевало бы независимый процесс. Важно понять, что R/S-анализ не требует, чтобы основной процесс был гауссов, он требует только, чтобы он был независим. Это, конечно, включало бы нормальное распределение, но также и негауссовы независимые процессы наподобие t-Стъюдента, гаммы или любой другой формы. R/S-анализ является непараметрическим, поэтому он не содержит требования к форме лежащего в основе распределения.

0,5 < Н < 1,0 подразумевает персистентиый временной ряд, который характеризуется эффектами долговременной памяти. Теоретически, то, что происходит сегодня, воздействует на будущее. В терминах хаотической динамики существует чувствительная зависимость от начальных условий. Такая долговременная память имеет место независимо от масштаба времени. Все ежедневные изменения соотнесены со всеми будущими ежедневными изменениями; все еженедельные изменения соотнесены со всеми будущими еженедельными изменениями.

0 < Н < 0,5 означает антиперсистентность . Такая систем проходит меньшее расстояние, чем случайная система. Чтобы система прошла меньшее расстояние, она должна меняться чаще, чем вероятностный процесс.

Как мы видели, персистентный временной ряд является самым распространенным типом, встречающимся в природе. Он также является самым распространенным типом на рынках капитала и в экономике.

Глава 5. Проверка R/S-анализа

При анализе любого процесса мы всегда сталкиваемся с одним важным вопросом: «Откуда мы знаем, что мы не получили наши результаты случайно?» Проверка значимости в отношении вероятностных доверительных интервалов стала одной из главных тем статистики. …первоначальное предположение называют нулевой гипотезой. Мы выбрали гауссов случай в качестве нулевой гипотезы, потому что с математической точки зрения легче проверить, является ли процесс случайным блужданием и иметь возможность сказать, что он таковым не является, чем доказать существование какого-то иного процесса с долговременной памятью. Почему? Гауссов случай позволяет находить оптимальные решения и легко моделируется. Кроме того, в основе гипотезы эффективного рынка (ЕМН) лежит гауссов случай, который по умолчанию становится нулевой гипотезой. Моделирование методом Монте-Карло показало необоснованность нулевой гипотезы.

Глава 6. Нахождение циклов: периодических и непериодических

R/S-анализ может не только выявить персистентность, или долговременную память, во временном ряде, но может также оценить длину периодических или непериодических циклов. Он также является устойчивым относительно шума. Это делает R/S-анализ особенно привлекательным для изучения естественных временных рядов и, в частности, рыночных временных рядов.

Дальнейшее изложение является слишком специальным и, на мой взгляд, будет полезно лишь профессиональным исследователям рынков акций, облигаций и валюты. Приведу лишь любопытные выводы одной из глав и заключительную главу.

Глава 12. Валюта: истинный процесс Херста

Валюта имеет интересные статистические и фундаментальные характеристики, которые отличают ее от других процессов. По существу, валюта не является ценной бумагой, хотя в отношении нее осуществляется активная торговля. Крупнейшие участники, центральные банки не представляют собой максимизаторов доходности; их цели не обязательно соответствуют целям рациональных инвесторов. В то же время на рынках валюты мало признаков циклов, хотя они действительно имеют сильные тренды.

На основании этих характеристик, взятых вместе, мы полагаем, что валюта – истинный процесс Херста. То есть она характеризуется процессами бесконечной памяти. Долгосрочные инвесторы должны опасаться относиться к валюте так, как они относятся к другим активам. В частности, они не должны предполагать, что стратегия с покупкой и длительным владением будет выгодна в долгосрочной перспективе. Риск увеличивается во времени и не уменьшается со временем. Долгосрочному инвестору, который должен иметь валютный риск, следует рассмотреть активную торговлю такими активами. Они не предлагают никакого преимущества в долгосрочной перспективе.

Глава 18. Понимание рынков

Эта книга имела две цели. Во-первых, я планировал ее как руководство по применению R/S-анализа к рынку капитала, экономическим данным и данным других временных рядов. R/S-анализ существует уже в течение более 40 лет. Несмотря на его устойчивость и общую применимость, он остается в значительной степени неизвестным. Он заслуживает места в комплекте инструментов любого аналитика наряду с другими инструментами, которые были разработаны в традиционном анализе и анализе хаоса.

Моя вторая цель заключалась в описании общей гипотезы для синтезирования различных моделей в когерентное целое. Эта гипотеза должна была согласовываться с эмпирическими фактами, используя минимальное количество основополагающих предположений. Я назвал свою модель гипотезой фрактального рынка (FMH). Я полагаю, что эта гипотеза является первой попыткой разобраться в глобальной структуре рынков. Со временем FMH будет, несомненно, видоизменена и усовершенствована, если она выдержит тщательную проверку инвестиционного сообщества. Я использовал несколько различных методов проверки FMH; выдающимся инструментом был R/S-анализ, используемый в комбинации с другими методами.

Стала появляться убедительная картина. R/S-анализ и гипотеза фрактального рынка вместе появились под общим заголовком «фрактальный анализ рынка». Фрактальный анализ рынка использовал самоподобные распределения вероятности, называемые устойчивыми распределениями Леви, в сочетании с R/S-анализом для изучения и классификации долгосрочного поведения рынков. Мы очень многое узнали, но остается еще многое исследовать. Я убежден, что рынки имеют фрактальную структуру. Как и в отношении любой другой фрактальной, временной или пространственной структуры, чем тщательнее мы исследуем структуру, тем больше деталей мы видим. Как только мы начинаем объяснять некоторые загадки, обнаруживаются новые неизвестные. Перед нами классический пример того, что чем больше мы знаем, тем больше мы понимаем, что мы ничего не знаем.

ИНФОРМАЦИЯ И ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ГОРИЗОНТЫ

Мы обсуждали влияние информации на поведение инвестора. В традиционной теории информация рассматривается как родовое понятие. В большей или меньшей степени, она представляет собой все, что может затронуть воспринимаемую ценность ценной бумаги. Инвестор также является родовым понятием. В основном, инвестор – это любой, кто хочет купить, продать или держать ценную бумагу на основании доступной информации. Инвестор также считается рациональным – то есть кем-то, кто всегда хочет максимизировать прибыли и знает, как оценивать текущую информацию. Совокупный рынок является эквивалентом такого исходного рационального инвестора, так что рынок может немедленно оценивать информацию. Такой родовой подход, где информация и инвесторы являются общими случаями, также подразумевает, что все виды информации влияют на всех инвесторов одинаково. Вот здесь этот подход и терпит неудачу.

Рынок состоит из многих индивидуумов со многими различными инвестиционными горизонтами. Поведение дэйтрейдера существенно отличается от поведения пенсионного фонда. В первом случае инвестиционный горизонт измеряется в минутах; в последнем случае – в годах. Информация оказывает различное воздействие на различные инвестиционные горизонты. Основная деятельность дэйтрейдеров – торговля. Торговля обычно связана с поведением толпы и рассмотрением краткосрочных трендов. Дэйтрейдер будет более заинтересован технической информацией, что объясняет тот факт, почему многие технические специалисты говорят, что «рынок имеет свой собственный язык». Существует также большая вероятность того, что техники скажут, что фундаментальная информация имеет малую ценность. Большинство техников имеет короткие инвестиционные горизонты, и, в рамках их временного интервала, фундаментальная информация имеет малую ценность. В этом отношении они правы. Технические тренды имеют наибольшее значение для коротких горизонтов.

Наиболее фундаментальные аналитики и экономисты, которые также работают на рынках, имеют длинные инвестиционные горизонты. Они больше склонны иметь дело с экономическим циклом. Фундаментальные аналитики будут расположены думать о том, что технические тренды – это иллюзии, не представляющие пользы для долгосрочных инвесторов. Истинные инвестиционные прибыли могут быть получены только посредством оценки стоимости.

В этой структуре и техники, и фундаменталисты правы для своих определенных инвестиционных горизонтов, поскольку влияние информации в значительной степени зависит от инвестиционного горизонта каждого индивидуума.

СТАБИЛЬНОСТЬ

Стабильность рынка в значительной степени является вопросом ликвидности. Ликвидность доступна, когда рынок состоит из многих инвесторов со многими различными инвестиционными горизонтами. Таким образом, если поступает порция информации, которая вызывает серьезное снижение в цене в коротком инвестиционном горизонте, на рынок придут долгосрочные инвесторы, чтобы осуществить покупку, поскольку они не оценивают информацию так высоко. Тем не менее, когда рынок теряет эту структуру, и все инвесторы имеют один и тот же инвестиционный горизонт, рынок становится нестабильным, поскольку нет ликвидности. Ликвидность – это не то же самое, что и объем торговли. Это, напротив, балансирование спроса и предложения. Потеря долгосрочных инвесторов заставляет весь рынок торговать, основываясь на одном и том же информационном множестве, которое, прежде всего, является техническим, или на явлении поведения толпы. Как правило, рыночный горизонт становится краткосрочным, когда долгосрочная перспектива становится очень неопределенной – то есть, когда происходит некоторое событие (часто политическое), которое делает текущее долгосрочное информационное множество ненадежным или воспринимаемым как бесполезное. Долгосрочные инвесторы или прекращают участвовать, или становятся краткосрочными инвесторами и начинают торговать также на основании технической информации.

Рыночная стабильность полагается на разнообразие инвестиционных горизонтов участников. Стабильный рынок – это тот рынок, на котором многие инвесторы с различными инвестиционными горизонтами торгуют одновременно. Рынок устойчив, потому что различные горизонты оценивают информационный поток по-разному и могут обеспечить ликвидность, если происходит крах или паническое изъятие вкладов в одном из многих инвестиционных горизонтов.

Каждый инвестиционный горизонт похож на поколение ответвлений дерева. Диаметр любой ветви – случайная функция с конечной дисперсией. Однако каждая ветвь, взятая в контексте всего дерева, является частью глобальной структуры с неизвестной дисперсией, потому что размерность каждого дерева различна. Это зависит от многих переменных, таких как его вид и размер.

Каждый инвестиционный горизонт также является случайной функцией с конечной дисперсией, зависящей от предыдущей дисперсии. Поскольку риск в каждом инвестиционном горизонте должен быть одинаковым, при внесении поправки на масштаб форма частотного распределения прибылей одинакова. Однако общая, глобальная статистическая структура рынка имеет бесконечную дисперсию; долгосрочная дисперсия не стремится к устойчивому значению.

Глобальная статистическая структура фрактальна, поскольку она имеет самоподобную структуру, и ее характеристический показатель a (который также представляет собой фрактальную размерность) является дробным, варьируясь в пределах от 0 до 2. Случайное блуждание, которое характеризуется нормальным распределением, самоподобно. Однако оно не фрактально; его фрактальная размерность – целое число: a = 2,0.

Форма этих фрактальных распределений в сравнении с нормальным распределением характеризуется высоким пиком и толстыми хвостами. Толстые хвосты имеют место, поскольку крупное событие происходит в результате процесса усиления. Тот же самый процесс вызывает бесконечную дисперсию. Хвосты никогда не стремятся к асимптоте y = 0,0, даже в бесконечности. Кроме того, когда происходят большие события, они имеют тенденцию быть резкими и прерывистыми. Таким образом, фрактальные распределения имеют еще одну фрактальную характеристику: прерывистость. Тенденция к «катастрофам» была названа Мандельбротом эффектом Ноя, или, более формально, синдромом бесконечной дисперсии. На рынках толстые хвосты вызываются крахами и паническими бегствами, которые имеют тенденцию быть резкими и прерывистыми, как предсказано моделью.

ДОЛГОВРЕМЕННАЯ ПАМЯТЬ

В идеальном мире традиционного анализа временных рядов все системы являются случайными блужданиями или могут быть преобразованы в случайные блуждания. В таком случае может быть применен «высший закон Неразумности», и могут быть найдены ответы. Вследствие такого наложения порядка на беспорядок естественные системы могут быть сведены к нескольким разрешимым уравнениям и одному основному частотному распределению – нормальному распределению.

Реальная жизнь не так проста. Дети Демиурга сложны и не могут быть классифицированы в соответствии с несколькими простыми характеристиками. Мы нашли, что на рынках капитала большинство рядов характеризуется эффектами долговременной памяти, или смещениями; сегодняшняя рыночная деятельность смещает будущую деятельность на очень долгое время. Подобный эффект Иосифа может вызвать серьезные проблемы для традиционного анализа временных рядов. Долговременная память вызывает появление трендов и циклов. Эти циклы могут быть ложными, поскольку они являются просто функцией эффекта долговременной памяти и случайного изменения в смещении рынка.

Посредством R/S-анализа было показано, что такой эффект долговременной памяти существует и является процессом черного шума. Цвет шума который вызывает эффект Иосифа, будет важен далее, когда мы будем обсуждать волатильность.

Долгое время существовало подозрение, что рынки имеют циклы, но убедительных доказательств не было обнаружено. Используемые методы искали правильные, периодические циклы – то есть циклы, созданные Благом. Демиург создал непериодические циклы – циклы, которые имеют средний, но не точный период. Используя R/S-анализ, мы смогли показать, что непериодические циклы вероятны для рынков. Такие непериодические циклы длятся в течение многих лет, так что существует вероятность того, что они являются последствием долгосрочной экономической информации. Мы нашли, что подобные непериодические циклы существуют для нелинейных динамических систем, или детерминированного хаоса.

Мы не нашли убедительного доказательства краткосрочных непериодических циклов. Большинство более коротких циклов, которые популярны среди техников, происходят, вероятно, вследствие эффекта Иосифа. Циклы не имеют средней длины, и смешение, которым они вызваны, может измениться в любое время – наиболее вероятно, резким и прерывистым образом.

Среди более интересных результатов можно выделить тот факт, что валюта не имеет долгосрочного цикла. Это подразумевает, что она представляет собой дробный шумовой процесс и в краткосрочной, и в долгосрочной перспективе. Акции и облигации, с другой стороны, являются дробным шумом в краткосрочной перспективе (отсюда самоподобные частотные распределения), но хаотичны в долгосрочной перспективе.

ВОЛАТИЛЬНОСГЬ

Было показано, что волатилыюсть антиперсистентна – это часто изменяющийся процесс розового шума. Однако она не является возвратной к среднему. Возвратность к среднему подразумевает, что волатилыюсть имеет устойчивое математическое ожидание, к которому, в конечном счете, стремится. Мы видели доказательства того, что это не так. Эти доказательства согласуются с теорией, поскольку производной процесса черного шума является розовый шум. Рыночные прибыли представляют собой черный шум, так что не удивительно, что волатильность (которая является вторым моментом курсов акций) является розовым шумом.

Процесс розового шума характеризуется функциями вероятности, которые не только имеют бесконечную дисперсию, но также и бесконечное среднее; то есть не существует математического ожидания, к которому можно возвратиться. В контексте того представления, что рыночные прибыли являются черным шумом, это имеет смысл. Если рыночные прибыли имеют бесконечную дисперсию, то среднее дисперсии курсов акций само должно быть бесконечным. Это все является частью одной большой структуры, и эта структура имеет глубокие последствия для опционных трейдеров и других индивидуумов, покупающих и продающих волатильность.

К БОЛЕЕ ПОЛНОЙ РЫНОЧНОЙ ТЕОРИИ

Большая масть обсуждений в этой книге была попыткой согласовать рациональный подход традиционного количественного управления с практическим опытом фактического взаимодействия с рынками. В течение некоторого времени мы не могли привести их в соответствие. Практикующие менеджеры по регулированию денежных операций, которые имеют количественный опыт, вынуждены прививать практический опыт к теории. Когда практика не соответствует теории, мы просто признавали, что в этой точке теория терпит неудачу. Наша точка зрения была подобна принятию физиками «сингулярностей», то есть событий, где теория терпит неудачу. Большой взрыв – одна из таких сингулярностей. В момент Большого взрыва физические законы терпят неудачу и не могут объяснить это событие. Мы были вынуждены думать о рыночных крахах, как о сингулярностях теории рынка капитала. Они представляют собой периоды, когда не действует никакое обобщение гипотезы эффективного рынка (ЕМН).

Теория хаоса и фрактальная статистика предлагают нам модель, которая может объяснить такие особенности. Даже если события, такие как аварии, оказываются непредсказуемыми, они не неожиданны. Они не становятся «выбросами» в теории. Наоборот, они – часть системы. Во многом они являются той ценой, которую мы платим за то, чтобы быть капиталистами. В моей предыдущей книге, я отметил, что для того чтобы остаться живыми, рынки должны быть далеки от равновесия. Я пытался сказать, что капиталистическая система (либо рынок капитала, либо вся экономика) должна динамически развиваться. Случайные события должны происходить, чтобы стимулировать новшества. Если бы мы точно знали, что должно произойти, мы бы перестали экспериментировать. Мы перестали бы учиться. Мы перестали бы вводить новшества. Поэтому у нас должны быть циклы, а циклы подразумевают, что всегда будет период подъема и период спада.

Для исследователей стал обычным поиск аномалий, или карманов неэффективности, где можно получить прибыль при небольшом риске. Было справедливо указано, что большой рынок будет устранять такие аномалии, как только они становятся общеизвестными. FMH не такая. Она не находит карман неэффективности, в котором немногие могут получить прибыль. Вместо этого, она говорит о том, что, поскольку информация на различных частотах обрабатывается по-разному, тренды и циклы будут на всех инвестиционных горизонтах. Некоторые будут стохастическими, некоторые будут нелинейными детерминированными. В обоих случаях точная структура трендов изменяется во времени. Она предсказуема, но она никогда не будет совершенно предсказуема и именно это сохраняет рынки устойчивыми. Теория хаоса и фрактальная статистика предлагают нам новый способ понимания того, как функционируют рынки и экономики. Нет никаких гарантий того, что благодаря им нам будет легче зарабатывать деньги. Тем не менее, мы будем более приспособлены к разработке стратегий и оценке рисков.

Гипотеза эффективного рынка (efficient market hypothesis, EMH)