 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Шаг 2: Визуальная проверка данных
Поскольку в наши дни львиная доля циклического анализа осуществляется с помощью компьютера, исследователи часто забывают просмотреть ценовой график, прежде чем приступить к его математической обработке. При этом теряется много значимой информации, поскольку визуальная проверка имеет несколько полезных функций.
1. Выделение точек, содержащих негодные данные. Любые
данные содержат ошибки. Большие ошибки могут полностью
разрушить методы анализа циклов. Визуальная проверка данных
на графике позволяет аналитику быстро идентифицировать все
точки, в которых данные сильно выбиваются из общего ряда.
Точность этих данных необходимо проверить отдельно.
2. Нахождение экстремальных колебаний цен. Ценовые
пики на рынке золота и серебра 1980 г. и крушение фондово-
го рынка 19 октября 1987 г. — примеры экстраординарного
ценового движения. Движения цен, подобные этим, настолько
велики, что могут существенно исказить анализируемые циклы,
а также затруднить нахождение циклов, присутствующих на ши-
роких интервалах данных. Наилучший подход к таким ситуаци-
ям состоит в том, чтобы произвести два отдельных анализа дан-
ных: первый — на данных вплоть до возникновения ненормаль-
ного движения, а второй — на тех данных, которые появляют-
ся после него. Найденные в результате анализа двух наборов
данных циклы следует сравнить, проверив их на надежность с
точки зрения статистики, и выбрать один из двух циклов.
3. Оценка тренда. Визуальная проверка графика дает возмож-
ность с легкостью понять, присутствует ли в данных тренд, и
оценить силу любого подобного тренда. Понимание этих аспек-
тов важно для принятия решения о том, нуждаются ли данные
в удалении тренда.
4. Оценка средней длительности рыночных колебаний.
Человеческий глаз лучше понимает форму, чем большинство
ГЛАВА 16. анализ циклов фьючерсных рынков 585
циклических алгоритмов. Если ваш глаз не видит колебаний, вероятно, преобладающий цикл отсутствует. Параметры цикла можно оценить путем измерения расстояния между гребнями с помощью линейки.
Шаг 3: Перевод данных в логарифмическую форму*
Все математические правила отыскания циклов предполагают статичность рядов данных, т.е. отсутствие в сериях тренда. Таким образом, чтобы правильно применять эти математические процедуры, необходимо удалить тренд (т.е. снять направленность данных). Полное снятие направленности данных о фьючерсных ценах обычно включает два отдельных шага: (1) перевод серий в логарифмическую форму и (2) кон-вертацию сглаженных логарифмических данных в отклонения от скользящей средней. По причинам, которые скоро станут очевидными, эти шаги не могут быть предприняты последовательно. В этом разделе мы разберем первый из шагов по удалению тренда.
На нескорректированном графике ценового ряда одно и то же процентное изменение цены будут выглядеть все больше и больше по мере роста цен — нежелательное качество, которое может привести к серьезным искажениям, особенно в данных с сильным трендом. Однако когда данные переведены в логарифмическую форму (взяты логарифмы данных), равные процентные изменения будут изображаться как одинаковые вертикальные изменения на графике**.
Эти характеристики данных можно увидеть на рис. 16.6, который показывает промышленный индекс Доу-Джонса с 1900 г. до начала
* Для тех, кто забыл школьный курс математики, логарифм числа — это сте-
пень, в которую должно быть возведено основание логарифма (в типичном случае 10 или е = 2,718), чтобы получилось это число. Например (предполагая основание логарифма, равное 10):
если у = log x, тогда х = 10y.
Логарифм числа можно вычислить с помощью калькулятора или найти в таблицах логарифмов.
** Математически это может быть продемонстрировано следующим образом: Если число х умножить на коэффициент /с, оно будет отличаться от первоначального числа х на (k - 1)х:
kx - х = (k - 1)х.
Следовательно, чем больше х, тем больше разность между х и kx.
Однако логарифм будет меняться на постоянную величину log(k) независимо от
величины х: разность логарифмов log(kx) - log(x) = log(k) + log(x) - log(x) = log(k).
586 ЧАСТЬ 3. осцилляторы и циклы
Рисунок 16.6.
Поиск по сайту: