Ленты имеют долгую историю

www.finance-invest.ru 
Г Л А В А
7
 
ПОСТРОЕНИЕ 
 
Построение торговых лент действительно совсем просто. Вы начинаете с 
какой-то меры центральной тенденции и строите ленты выше и ниже этой 
меры. Вопрос в том, какую меру центральной тенденции следует 
использовать, и что определяет интервал? Для лент Боллинджера мерой 
центральной тенденции является простая скользящая средняя, а интервал 
определяется 
мерой 
волатильности, 
скользящим 
стандартным 
отклонением. 
Что в данном случае означает скользящее? Это означает, что для 
каждого периода анализ рассчитывается заново. Для скользящей средней 
значения 
каждого 
периода 
выводятся 
из 
непосредственно 
предшествующих значений. Для 20-дневной средней используются 20 
самых последних дней. На следующий день данные самого старого дня 
отбрасываются, а самые свежие данные включаются. То же самое 
справедливо и для волатильности; для каждого периода волатильность 
измеряется с использованием непосредственно предшествуюших периодов. 
Как это относится к торговым лентам или неновым конвертам? На 
мой взгляд, торговые ленты строятся выше и ниже некоторой центральной 
точки, обычно средней. Конверты строятся безотносительно центральной 
точки - например, скользящие средние максимумов и минимумов или 
кривые, проходящие через ключевые максимумы и минимумы а 1а Хѐрст. 
Когда речь заходит о торговых лентах, проблемы ясны. Ширина 
процентных лент для того, чтобы они работали, должна изменяться для 
каждой отдельной бумаги; даже для одного и того же инструмента ширина 
лент должна изменяться по мере того, как проходит время для того, чтобы 
оставаться эффективной. Марк Чайкин показал нам один метод оценки 
правильной ширины лент; его ленты Бомар смещают 21-дневную 
скользящую среднюю вверх и вниз так, что они содержат 85% данных за 
прошлый год. Хотя это хорошо послужило его целям, для наших целей 
структура цены развивается более динамично, чем позволяет длительный 
ретроспективный период лент Бомар. Эксперименты по сокращению 
расчетного периода лент Бомар позволяют предположить, что расчеты 
разбиваются на короткие временные структуры. Марк Чайкин решил эту 
проблему, обращаясь непосредственно к рынку за определением 
правильной ширины лент, но на самом деле было нужно нечто, что было 
бы более непосредственно адаптивным. 

www.finance-invest.ru 
Первым, что заинтересовало меня в мире ценных бумаг, стали 
опционы. Анализ опционов, будь то опционы, встроенные в 
конвертируемые облигации, варранты или зарегистрированные опционы, 
во всех случаях обращаются к одному и тому же вопросу волатильности — 
а именно, оценке будущей волатильности. Ключ к победе в этой игре было 
просто понять — но трудно использовать; вы должны понимать 
волатильность лучше, чем все остальные. Действительно, волатильность, 
казалось, была ключом ко многим вопросам, поэтому я изучал 
волатильность во всех ее формах: исторические оценки, будущие оценки, 
статистические измерения и т.д. Когда дело дошло до торговых лент, стало 
ясно, что для того, чтобы достичь успеха, ленты должны включать в себя 
волатильность. Когда волатильность была идентифицирована как лучший 
способ установления ширины торговых лент, все еще оставалось немало 
выборов. Волатильность может измеряться по разному: как функция 
диапазона в течение некоторого периода времени, как мера дисперсии 
вокруг линии тренда, как отклонение от ожидаемого — этот список в 
буквальном смысле бесконечен.1 После первоначального отсева был 
определен список из семи возможных измерений. На ранней стадии 
процесса принятия решения стало ясно, что чем более адаптивен подход, 
тем лучше он будет работать. Из всех изученных мер в этом смысле 
выделялось стандартное отклонение (сигма, σ). 
Чтобы рассчитать стандартное отклонение, вы сначала измеряете среднюю 
набора данных и затем вычитаете эту среднюю из каждой точки набора 
данных. В результате получается список отклонений от средней — 
некоторые из них отрицательные, другие положительные. Чем более 
переменчив ряд, тем больше дисперсия списка. Следующим шагом 
является сложение списка. Однако список сам по себе даст нулевой 
результат, поскольку плюсы компенсируют минусы. Для того, чтобы 
измерить дисперсию, необходимо i избавиться от отрицательных величин. 
Это можно сделать, просто убрав знаки минуса. Получившаяся мера — 
среднее абсолютное отклонение — было одним из вычислений, которые 
рассматривались первоначально. Возведение составляющих списка в 
квадрат также устраняет отрицательные числа — отрицательное число, 
умноженное на отрицательное число, дает позитивное число — этот метод 
и используется в стандартном отклонении. Последние шаги просты — 
возведя в квадрат список отклонений, рассчитайте среднее квадратное 
отклонение

жүктеу/скачать 6.44 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: