29 июня 2015 в 16:48

Эффективный объём. Улучшенный индикатор накопления/распределения.

За прошедшие десятилетия множество исследований уже было посвящено возможному выявлению процессов накопления и распределения на финансовых рынках. Тем не менее, существующие индикаторы для определения и измерения накопления и распределения могут быть улучшены. В данной статье будут рассмотрены некоторые наиболее важные изменения в данной области, а также получившаяся в итоге новая группа индикаторов.

Давайте начнём с самого распространённого определения накопления и распределения. Определение, предложенное Ларри Уильямсом, считается классическим. Несмотря на то, что позднее он выдвинул несколько улучшений, одно из самых выдающихся наблюдений можно найти в книге “Value in Time”, написанной бельгийским трейдером Паскалем Вилленом. И тем не менее, нам удалось привнести несколько небольших улучшений в инструменте ChartMill. Давайте рассмотрим его подробнее.

Накопление/распределение

Самый простой способ представить накопление и распределение - это представить спортивную игру, соревнование между быками (длинные позиции) и медведями (короткие позиции). В данном случае мы будем различать масштаб и результат соревнования. Синонимом к масштабу будет диапазон, т.е. диапазон определённого временного промежутка, чаще всего дня. Это всего лишь разница между максимальной и минимальной ценой данного интервала. Значение будет равно либо нулю, либо положительному числу. Результат, или по-другому доход – это разница между ценой открытия и закрытия интервала. Данная разница может быть отрицательной, если цена закрытия оказывается ниже цены открытия.

Все классические способы определения накопления и распределения сводятся к определённому отношению между доходом и диапазоном. Некоторые добавляют к этому объём, умножая на него упомянутое отношение. Самый распространённый индекс накопления/распределения представляет собой сумму данного отношения, умноженную на объём. В виде формулы это выглядит так:

A/D = A/D + (цена закрытия – цена открытия) / (максимум - минимум) x объём,

где масштаб соревнования = диапазон = (максимум – минимум сессии) = (доход = цена закрытия – цена открытия.

Проанализировав детально эту формулу, мы можем заметить немаловажные недостатки.

1. Многие трейдеры согласятся, что лучше находиться ближе к максимальной цене, чем к минимальной. Именно это не учитывает приведенная выше формула.

2. Мало известно, что цена открытия больше подвержена манипуляциям рынкам, чем цена закрытия. Также на цену открытия в значительной степени влияют открытые позиции, перенесённые через полночь, позиции, открытые после закрытия рынка, в пятницу вечером или во время выходных.

3. Перераспределение объема по времени.

Еще одним недостатком является тот факт, что распределение объема за определенный период рассматривается как равномерное. Чем больше рассматриваемый период, тем менее точным является значение, и тем сильнее возрастает вероятность ошибки в оценке накопления и распределения. Даже если интервал равен одному дню, объем все равно распределяется неравномерно, он скорее имеет форму буквы U. Та же проблема остается для меньших интервалов (например, 1-минутных).

4. Перераспределение объема по цене.

Аналогично перераспределению объема по времени большинство индикаторов учитывают цену по равному интервалу во всех транзакциях. Конечно, это также может заключать в себе ошибку применительно к таким маленьким интервалам, как один день.

5. Формула не учитывает гэпы (открытия). Но гэпы, если они появляются, являются частью диапазона и интервала.

Эффективный объем

Начиная работу над перераспределением объема по цене и времени, стоит обратить внимание на методы использования текущих объемов в данное время и цену, по которой проводились транзакции. Таким образом, нам не стоит использовать данные конца дня или интервала (то есть цену открытия, ценовой максимум, ценовой минимум, цену закрытия и объем), которые сейчас используют большинство индикаторов. Чтобы контролировать тиковые данные, мы можем вернуться к минутным интервалам. Если были сделаны ошибки, то они практически не имеют значения, так как интервалы являются очень маленькими. Если повезет, то решая задачи 3 и 4, мы также сможем решить задачу 1. Благодаря маленьким интервалам и учитывая достаточную ликвидность, цена открытия, ценовой максимум и минимум и цена закрытия в течение одной минуты фактически всегда будут расположены рядом друг с другом. Нужно помнить, что если это не сработает, мы можем дальше понижать интервал или использовать текущие тиковые данные. В связи с этим перед нами возникает две проблемы, каждая из которых может быть решена с помощью замены цены открытия ценой, рассчитанной по формуле цены закрытия предыдущего интервала i-1. Таким образом, при расчетах будут учтены гэпы, в то время как цены открытия, которыми легко манипулировать, рассматриваться не будут. Однако это лишь частично решает проблему 5, так как гэпы не будут включены в знаменатель формулы. Для решения этой проблемы мы заменим минимальное и максимальное значение для данного интервала на истинный максимум и истинный минимум. В соответствии с этим определением, при наличии направленного вниз гэпа цена предыдущего закрытия рассматривается в качестве максимума текущего интервала. В случае с гэпом, направленным вверх, цена предыдущего закрытия рассматривается в качестве минимума текущего интервала. Таким образом, истинным максимумом интервала считается максимальное значение цены закрытия предыдущего интервала и максимум текущего интервала, в то время как истинным минимумом интервала считается минимальное значение на момент закрытия предыдущего интервала и минимума текущего интервала. Последнее решает проблему расчета цены в интервале. Представьте себе 1-минутный интервал с диапазоном 2,34 – 2,37. Обычно диапазон представляется в виде разности этих двух чисел, которая, в данном случае, равна 0,03. Однако в данном интервале находятся четыре значения цены (а не три): 2,34, 2,35, 2,36 и 2,37! В связи с этим, нам придется скорректировать значения числителя и знаменателя с помощью наименьшего возможного ценового интервала (SPI), который в большинстве случаев равен 0,01. Помните, что речь идет о коэффициенте поправки. Если числитель отрицательный, мы вычитаем 0,01, в то время как к положительному числителю мы прибавляем 0,01. Значение знаменателя всегда положительное. Для нулевого диапазона коррекция не требуется.

В результате мы получаем формулу, в которой учтены все нюансы, упомянутые ранее, где:

TH = истинный максимум = max (максимум, цена закрытия )

TL = истинный минимум = min (минимум, цена закрытия)

SPI = наименьший ценовой диапазон = 0.01 (в большинстве случаев)

Добавив недостающую для решения проблемы гэпов часть, мы переименуем обновленный индикатор Накопление/распределение (или A/D) в индикатор Эффективного Объема.

На заметку

Хотя это может и не привести к радикальным переменам в формуле, поведение индикатора значительно меняется (особенно по сравнению с остальными A/D индикаторами). В данном случае индикатором учитывается только объем, способный поднять цену на уровень совершения сделки.

Он может составлять половину объема первоначальной формулы. Таким образом, индикатор способен распознавать только такие сделки, где некий объем был куплен по цене продажи или продан по цене предложения. Соответственно, важным считается только такой объем, который поднимает цену на уровень совершения сделки (оплачивается по цене продажи и покупается по цене предложения). Растущий индикатор, конечно, означает накопление, в то время как падающий индикатор указывает на распределение.

Продвигаясь дальше, мы можем разделить наши объемы на объемы с малым интервалом, а также с большим интервалом, как это можно наблюдать на примере с объемом со средним интервалом. Это работает даже лучше в случае со средним интервалом. Сортируем все интервалы от малого до большого, чтобы найти тот объем, который составляет половину от общего объема. Таким образом, все объемы и индикаторы можно разделить на большой полезный объем и малый полезный объем. Нужно иметь в виду, что данные индикаторы работают особенно хорошо, когда общий объем значительный. Оба индикатора отображаются на скринере и на графиках ChartMill.



Дирк Ван Дейк

Дирк Ван Дейк занимается изучением рынка с 1994, ориентируясь в основном на технический анализ, динамику рынка и теорию поведенческих финансов. Имеет степень магистра в электронной инженерии и информатике. Ван Дейк преподаёт программирование и статистику.

Оставить комментарий
Комментарии
Комментарий отправлен на модерацию.
Не удалось отправить комментарий.