|
Ни одна из существующих методик не в состоянии со стопроцентной гарантией предсказать движение цены в ближайшем будущем. Именно поэтому 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.
|
