Цены на товарные фьючерсы обычно ведут себя как пьяный моряк, блуждающий по улице без малейшего представления, куда и откуда он идет. Математики сказали бы, что нет никакой корреляции между прошлым поведением цен и будущими трендами.

Мой трейдерский друг Вик Нидерхоффер (Vic Niederhoffer) подробно писал об этом в Spec-List и в своем фундаментальном труде – Обучение спекулянта (The Education of a Speculator, John Wiley & Sons, 1997, прим. – Университеты биржевого спекулянта – название книги российского издания). Боюсь, мы расходимся в наших оценках зигзагообразных движений цены, но, тем не менее, я предполагаю наличие некоторой корреляции. Почему? Потому что, несмотря на пьяное фанфаронство и пошатывания пьяного моряка, его сумасшествие поддается расчету. Он все же пытается дойти до определенного места и, как правило, рано или поздно мы его там обнаруживаем. Для того, чтобы разобраться в направлении движения моряка, нам следует добиться понимания его сумасшествия.

В поведении цен присутствует большая доля хаотичности, но оно (поведение) далеко от полностью случайного. Если я не смогу доказать это прямо сейчас, в начале этой книги, следующие главы можно смело посвятить изучению, как метать дротики. В случайной игре метатель дротиков обставит экспертов.

Начнем со следующего: если мы подбросим монету 100 раз, 50 раз она упадет орлом и 50 раз – решкой. При каждом очередном броске существует 50-процентная вероятность, что выпадет орел и такая же вероятность, что выпадет решка. Если, скажем, орел выпал два раза подряд и мы бросаем снова, шансы, что опять выпадет орел, по-прежнему остаются 50/50. Как вы, вероятно, слышали, монета, игральная кость или колесо рулетки не имеют памяти. Шансы не меняются, поскольку это случайная игра.

Будь это положение справедливым в отношении рынка, закрывайся цены с повышением в 50 процентах случаев, то после каждого закрытия мы ожидали бы, что и впредь закрытия будут происходить с повышением в 50 процентах случаев, причем эта 50-процентная вероятность распространялась бы на каждый последующий отрезок времени. То же самое относится и к закрытию с понижением: в 50 процентах случаев после закрытия вниз, мы должны были бы увидеть повторение; точно так же в 50 процентах случаев после повторного закрытия вниз, мы наблюдали бы третье закрытие с понижением. Однако в реальном мире торговли, дело обстоит не так, что может означать только то, что поведение цен не полностью случайное!

В Таблице 1.1 показаны процентные доли цен закрытия с повышением на самых различных рынках. Какие-либо критерии не использовались, компьютер просто покупал при открытии ежедневной торговой сессии и продавал при ее закрытии. Вместо результата 50/50 мы получили небольшое отклонение: в 53,2 процентах всех случаев цена закрытия оказалась выше, чем цена открытия. Этого не должно было быть.

Что ж, если этого не должно было быть, то как насчет покупки при открытии сессии после закрытия с понижением? Теоретически, мы должны были бы увидеть тот же самый процент закрытий с повышением, показанный в Таблице 1.1. Проблема, однако, в том (для профессоров колледжей и других академиков, богатых на теории и бедных на знания рынка), что реальность оказывается несколько иной. Таблица 1.2 показывает число раз, когда цены закрывались выше, после ряда закрытий вниз.

Для трейдера это не бог весть какая новость. Мы знаем, что понижения рынка подготавливают подъемы. Точные проценты не были известны в прошлом и я никогда не стал бы использовать эти таблицы, чтобы закрывать или оставлять позицию. Не в этом дело: мы должны были наблюдать среднее число закрытий с повышением примерно на уровне 53,2 процента после однократного, а также двукратного последовательного закрытия с минусом. То, что мы не видим этого в действительности, объясняется тем, что рынок не случаен: фигуры действительно предсказывают и теперь мы можем продолжать, обходясь без метания дротиков.

Воспользуемся ценовыми данными по фьючерсу на фондовый индекс DAX за период с 1998 по 2011 годы; при покупке после каждого закрытия вниз с последующим выходом из рынка по цене закрытия того же самого дня мы совершим 1591 сделок, 52 процента которых будут выигрышными, но зато общая сумма убытка составит внушительные 60558$! При двух медвежьих закрытиях подряд реализуются 724 сделки, 52,2 процента которых будут закрыты с прибылью, причем общие потери оказываются значительно ниже – 1568$.

Если вам хватит терпения каждый раз дожидаться подряд трех закрытий вниз, вы будете вознаграждены 334 сделками, 55 процентов из которых принесут серьезную прибыль: 25295$. Желаете чего-нибудь получше? В некоторые дни недели индекс DAX более других индексов склонен к подъемам, поэтому имеет резон покупать только по вторникам, четвергам и пятницам после трех подряд закрытий вниз. В таком случае, результаты окажутся еще более лучшими: 204 входов в рынок, 58-процентная точность и 44795$ общей прибыли.

Как видите, наши принципы поведения цены оказываются неизменными, причем на рынке, который в пору написания книги не отличался особой активностью.

В то время, как чартисты придумали странные названия почти для каждого движения и колебания цены, они, похоже, пропустили самое главное свойство рынка, а именно, цена (представленная ежедневными барами, у которых вершина бара указывает самую высокую цену сделок в этот день, а основание бара – самую низкую цену сделок) движется строго определенным и почти механическим образом. Это все равно, что учить новый алфавит – как только вы научитесь понимать буквы, вы сможете читать слова, а как только вы узнаете слова, сможете читать текст.

Первая буква, которую необходимо выучить, указывает на то, какая именно рыночная активность приводит к формированию краткосрочных максимумов или минимумов. Поняв этот основной момент, вы разберетесь и со смыслом всей рыночной структуры.

Я могу определить минимум краткосрочного рынка посредством следующей простой формулы: каждый раз, когда появляется дневной минимум с более высокими минимумами по обе стороны от него, этот минимум краткосрочный. Мы знаем это, потому что изучение поведения рынка показывает, что цены опускались в день к минимуму, затем не смогли пройти ниже и развернулись вверх, отметив этот окончательный минимум, как краткосрочную наименьшую величину.

Наибольший максимум краткосрочного рынка – то же самое, только наоборот. Здесь мы будем наблюдать максимум с более низкими максимумами по обе стороны от него. Это говорит о том, что цены поднялись до вершины в середине дня, затем начали двигаться вниз и в процессе движения сформировался краткосрочный максимум.

Сначала я называл эти краткосрочные изменения окруженными (ringed) максимумами и минимумами – из уважения к работе, проделанной в 1930-е годы Генри Вилером Чейзом (Henry Wheeler Chase). Ранее, до появления компьютеров, мы вели журналы цен и для идентификации такого завершения движения просто обводили кружком эти точки в наших рабочих тетрадях, чтобы легче их находить.

На Рисунке 1.4 показано несколько краткосрочных максимумов и минимумов. Давайте теперь внимательно рассмотрим, что означает этот график.

Если вы понимаете эту концепцию, мы можем начинать строительный процесс сбора этих элементов. Вы, вероятно, уже уловили последовательность: рынок колеблется между краткосрочными максимумами и краткосрочными минимумами. Это потрясающе: мы можем фактически измерять движение рынка механическим и автоматическим образом. Нет никакой нужды в использовании сложной терминологии чартистов, тем более не будем уходить в иллюзорный мир чартистов или технических аналитиков.