В 1930-х годах Ричард Вайкофф (Richard Wyckoff), Оуэн Тейлор (Owen Taylor), Гартли (Gartley) и Джордж Симан (George Seaman), перед которыми я готов снять шляпу, потратили немало времени на исследования этих долгосрочных фигур в попытке разработать системный подход к торговле. В 1950-х годах Ричард Данниган (Richard Dunnigan) сделал большой шаг вперед, сосредоточившись на ценовых фигурах протяженностью 10–15 дней, в то время как представители старшего поколения все еще топтались на 30-60-дневных ценовых фигурах.

Как уже упоминалось, такие же ценовые фигуры можно найти во всем, что можно изобразить в виде графика. Подбросьте несколько раз монету, нанесите результаты на график, и вы увидите те же самые конфигурации, которые можно найти на графиках и фьючерсов на свинину, и на кукурузу! Это оттолкнуло некоторых аналитиков от анализа структуры цен, и не без серьезных на то оснований. Вообще говоря, эти фигуры не предсказывают или не могут сказать многого о будущем. Может быть, все дело в том, что графические конфигурации не имеют никакой предсказательной силы или изучаемый период времени выбран неправильно. У.Л. Линден (W.L. Linden) в статье для журнала Forbes пришел к выводу, что экономические прогнозы ведущих экономистов, регулярно были неправильными фактически в каждом крупном поворотном пункте, начиная с 1970-х годов. Пугает здесь то, что исследование включало в себя прогнозы Таунсенда-Гринспена (Townsend-Greenspan) – последнее имя принадлежит человеку, ставшему во главе Федеральной резервной системы (самой мощной частной корпорации в мире) – Алану Гринспену (Alan Greenspan).

Единственный луч надежды, проблескивающий в статье – заявление относительно того, что эти прогнозы правильны только на короткий период времени. Это звучит разумно: гораздо легче предсказать следующие пять минут вашей жизни, нежели последующие пять лет. По ходу дела в игру вступает все большее количество переменных, происходит большее число изменений. Поэтому прогнозы неровной походкой уходят в темноту неизвестности, в черные дыры будущего, изменяющие то, что было уже однажды известно или, по-иному, считалось правильным путем.

Думаю, сказанное объясняет, почему я действительно делал деньги (я бы мог даже добавить – на протяжении многих лет), торгуя по ценовым фигурам. Фигуры, используемые мною, годятся для предсказания очень краткосрочных рыночных флуктуаций протяженностью от 1 до 5 дней. Возможно, где-то и есть некая великая схема происходящего, главная фигура всех крупных рыночных максимумов и минимумов. Если это и так, то мне она (фигура) никогда не открывалась, но ведь есть и много краткосрочных рыночных фигур, дающих вам большое – а в некоторых случаях я сказал бы даже огромное – преимущество в игре.

Общий элемент

Сначала я должен доказать, что фигуры могут работать, и они действительно работают или, по крайней мере, дают преимущество, т. е. играют роль коровы, которую мы можем доить. Затем я смогу объяснить, почему я думаю, что эти фигуры работают, что представляет из себя метод понимания безумия и вообще, на каких рабочих предпосылках основан мой подход к этим фигурам для получения прибыли.

Давайте начнем с базовой фигуры, используя для этого очень активный фьючерсный рынок на индекс S&P 500. Мы знаем, что в 50 процентах случаев этот рынок должен закрываться с дневным повышением, а в 50 процентах случаев – с понижением. Если мы не учитываем TDW, результат следующего дня после любого данного дня предполагается случайным, как процесс подбрасывания монеты.

Ценовые фигуры могут кардинально изменить все это.

Начнем с определения базового параметра. Что происходит после покупки фьючерса на фондовый индекс S&P 500 каждый день и выхода на следующем закрытии, если защитный стоп-ордер равен 3250$? С июля 1982 года по февраль 1998 года совершено 2064 сделки с 52-процентной точностью и средней прибыльностью 134$. Начиная с 1998 года, было совершено 1739 сделок, средняя прибыль по которым составила 87$; 52 процента сделок оказались выигрышными.

В Таблице 7.1 приведены данные тестирования в 1984–1998 годах – период времени, проанализированный в первом издании этой книги. Как видите, лучшими днями для покупки были понедельник и среда.

Таблица 7.1 Отчет по дням недели (1984–1998).

Будет ли эта настройка работать и в будущем?

Теперь мы добавляем нашу первую фигуру. Что если мы будем покупать завтра, только в случае, если закрытие сегодня окажется медвежьим? По такой настройке было проведено 1334 сделки с той же 52-процентной точностью, но средняя прибыль на сделку выросла до 212$. В процессе дальнейшего тестирования точность выросла до 55 процентов; было совершено 1218 сделок, средняя прибыль по ним составила 79$.

Наконец, если наша фигура состоит из трех последовательных закрытий вниз, точность подскакивает к 58 процентам при 248 сделках, а средняя прибыль на сделку взмывает к 353$! Что кроме фигуры способно на такое? В дальнейшем тенденция сохраняется -54 процента точности на 579 входов, со средней прибылью 179$!

Давайте смоделируем простую ценовую фигуру, чтобы увидеть, что случится завтра, если при следующих условиях: во-первых, мы хотим, чтобы сегодняшняя цена была выше, чем цена закрытия 30 дней назад, т. е. чтобы мы находились в некотором смысле в восходящем тренде. Затем мы хотели бы увидеть небольшой откат восходящего тренда, чтобы сегодняшнее закрытие было ниже, чем закрытие 9 дней назад. Если это условие соблюдается, мы будем покупать завтра на открытии и выходить на закрытии следующего дня. Если рынок действительно случаен, то 52 процента таких сделок должны сделать деньги (не 50 %, потому что на протяжении того периода времени, когда проводилось исследование, имело место смещение общего тренда в сторону повышения; об этом лучше всего свидетельствует тот факт, что первоначальное исследование показало закрытие с повышением в 52 % случаев).

Факты предстают теперь совсем в ином свете. Наша скромная маленькая фигура произвела 354 сделки с 57-процентной точностью и средней прибылью в 421$ на сделку. Точность подскакивает с 52 процентов до 57 процентов, а средняя прибыль на сделку увеличивается почти четырехкратно! Но держитесь, это еще не предел.

В Таблице 7.1 приведены более объемные данные, показывающие дневные результаты модели с 1984 года по 1998 год; прибыль составила 84600$, процент попаданий по 321 сделки равняется 63.Для более полной картины во время работы над вторым изданием я добавил данные того же самого теста, за период вплоть до мая 2011 года (см. Таблицу 7.2).

Таблица 7.2 Отчет по дням недели (май 1998 – май 2011).

Взгляните на это! Понедельники и среды опять приносят деньги, особенно удачна торговля в первый день недели. Интересно, что сказал бы об этом Пол Кутнер?

Лучшие модели, обнаруженные мною, имеют общий элемент, связывающий их вместе: фигуры, представляющие экстремальные рыночные эмоции, надежно генерируют сделки для ценовых колебаний в противоположном направлении.

Другими словами, то, что многие видят на своих графиках как отрицательное явление, наиболее часто может оказаться положительным для краткосрочных рыночных движений, и наоборот. Речь идет о внешнем дне с закрытием вниз. Максимум дня выше, чем максимум предыдущего дня, а минимум ниже предыдущего, причем закрытие оказывается ниже минимума предыдущего дня. Это выглядит плохо, как если бы небо действительно падало на нас. Собственно, почти все прочитанные мною книги, говорят, что это превосходный сигнал на продажу, и такое дикое колебание есть не что иное, как знак рыночного разворота в направлении закрытия, и в этом случае оно направлено вниз.