Игроки часто превозносят валюты, за то, что на валютном базаре формируются длительные тренды, однако отделка данных показывает, что вера в то, что форекс является трендовым рынком немного преувеличена, если не сказать больше – она является фантазией.

Идентификация базарного тренда лежит в основе разработки любого неплохого торгового плана. Таким образом, наличие трендов на том или ином базаре лежит в основе решения спекулятнтов торговать или не на нем.

Во многих статьях беконечно поавторяется ратификация, что тренды на рынке форекс имеются чаще, чем на других рынках. Корни этого взгляда на природу базару форекс восходят к 1970-80-м годам прошлого века, когда только завязалась торговля валютными фьючерсами, и многие валюты действительно формировали высокие тренды. Но соответствует ли это утверждение действительности ныне?

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте проанализурем недельные цены закрытия на валютном базаре на такие известные пары как евро/американский доллар (EUR/USD), английский фунт/североамериканский доллар (GBP/USD) и американский доллар/японская иена (USD/JPY), а также сравним их с также недельными ценами закрытия на индекс S&P500 index (SPX), доходностью 10-летних государственных облигаций (TY), а также с одной из акций NYSE, акциями Boeing (BA). Мишень нашего разборе – определить, какие инструменты выказывают самую большую степень «трендовости». Для анализа мы будем использовать этап с января 1996 года по сентябрь 2007 года.

Дабы определить степень рыночных трендов в нашем анализе мы будем употреблять 10-недельный роллинговый коэффициент корреляции недельных закрытий по отношению к поры. Поскольку время течет одинаково, если недельные закрытия растут или падают устойчиво в течение определенного времени, то корреляция между плохо сериями времени и цены будет высокой (т.е. она будет приближать к +1.00 или -1.00).

Коэффициент корреляции +1.00 указывает на законченную позитивную корреляцию двух серий, которые двигаются нога в ногу в разе и том же направлении. Коэффициент корреляции -1.00 навыворот указывает на негативную корреляцию двух серий, которые двигаются в противоположные течения. В данном случае последнее значение представляет собой высшую степень опускающегося тренда, тогда как первое высшую степень всходящего тренда. Если же недельные цены закрытия сравнительно случайны, то корреляция будет близка к 0, что будет указывать на отсутствие тренда или очень небольшой тренд. Далее мы проанализируем как часто тот или иной инструмент демонстрирует приподнятые показатели корреляции, т.е. вящее, чем 0.70 и меньше, чем -0.70.

Корреляция тренда.

На рисунках 1-6 приведены недельные графики для любого из инструментов, а также графики плотности распределения для них, которые выказывают какое количество раз коэффициенты корреляции вываливаются в разные диапазоны. Горизонтальная ось на графиках плотности разделения показывает корреляцию, разделенную на отрезки по 0.10, колонка, который отмечен 0.20 показывает сколько раз имела место корреляция между 0.11 и 0.20, столбец, обозначенный 0.30 показывает сколько раз имена место корреляция между 0.21 и 0.30 и так дальше.

За первые пять лет анализируемого периода пара EUR/USD выбиралась в нисходящем тренде, затем в восходящем тренде в направление следующих шести лет (рисунок 1). Интересно, что график плотности распределения проявляет нам больше значений в диапазоне -0.90 - -1, чем диапазоне 0.90+1.0. Это показывает нам, что хода вниз были более стабильными и последовательными, чем движения вверх.



Пара фунт/доллар до 2001 возраста торговалась в «зыбчатой» манере. График плотности разделения показывает нам небольшое количество показателей между -0.90/-1.0 и достаточно большое количество значений в диапазоне рослый +0.80.



Пара доллар/иена совершала в течение анализируемого периода колебательные движения вверх и вниз длительностью 3-4 года (рисунок 3). По сравнению с предшествующими двумя парами на графике плотности разделения мы видим, что значения концентрируются по большей части в центральной части графика, а не возле экстремумов.



На графике индекса S&P500 за указанный период мы видим два бычьих поры, разделенных медвежьим периодом (рисунок 4). Два бычьих тренда повергли к тому, что наиболее высокие столбцы на графике плотности разделения находятся справа.



Также как и для S&P500 на графике Boeing мы испытываем сильный бычий тренд, который начался в 2003 году. Высокие столбцы в правой доли графика плотности распределения являются следствием этого сильного тренда.



В течение вящей части анализируемого периода доходность 10-летних государственных облигаций лезла (рисунок 6). На графике густоты распределения мы видим, что самые длинные столбцы находятся в левой доли графика, что отражает этот нисходящий тренд.



Сравниваем статистику

В таблице 1 на узоре 1 показано количество коэффициентов корреляции больших 0.70 и меньших -0.70 для целых инструментов, а также сумма высоко-положительных и высоко-негативных значений. Только для пары EUR/USD общее количество подобных коэффициентов (291) оказалось больше, чем для S&P500 index, Boeing и доходности10-летних казначейских облигаций.



Если разобрать статистику по инструментам, то легко увидеть, что индекс S&P500 продемонстрировал самую яркую тенденцию к взросления, за ним такую же тенденцию продемонстрировали акции Boeing. Количество коэффициентов больше 0.70 для этих активов больше, чем для всех трех валютных пар. С другой стороны, самую старшую тенденцию к снижению продемонстрировала доходность 10-летних казначейских облигаций. Она имелась выше, чем для всех трех валютных пар. В целом пара доллар/японская иена продемонстрировала минимальную склонность к тому, чтобы двигаться в трендовой стилю. Она является второй с конца как для случаев высоко-позитивной корреляции, так и для происшествий высоко-негативной корреляции.

Мудрость оказалась глупой.

Популярное ратификация о том, что валютные рынки имеют большую влечение к тренду, чем другие рынки, оказалось заблуждением. Индекс S&P500 и Boeing показали нам большее количество экстремальных коэффициентов, сдвинутых вверх, что отбило сильные восходящие тренда, по сравнению с форекс-инструментами. То же самое правильно для доходности 10-летних государственных облигаций, какая-нибудь продемонстрировала нам большое количество корреляций, сдвинутых вниз во час нисходящего тренда. При этом этот показатель рослый, чем для валют, находившихся в встающем тренде или нисходящем тренде.

Однако выбор другого диапазона для изменений корреляции возможно привести к изменению результатов. 10-недельное «окно» может выступить очень большим для некоторых трейдеров, выбор меньшего диапазона возможно оказаться для вас более приемлемым. Однако, итоги нашего разбора имеют определенную ценность: с долгосрочного базиса наблюдения нет никаких причин наблюдать, что валюты имеют большую тенденцию к ходу в тренде, чем другие инструменты, с которыми мы их сравнивали.

Коэффициент корреляции.

Его порой для простоты называют просто «корреляцией» отражает степень сходства двух переменных. На рынках корреляция рядовое используется для оценки того, насколько взаимосвязаны две ценовые серии (например, две различных акции или рынка), отдельная акция (или торговый фонд) и индекс и так дальше. Коэффициент корреляции имеет диапазон от -1.00 до 1.00. Значение +1.00 отражает безукоризненную позитивную корреляцию, т.е. две неустойчивых двигаются точно друг за другом тандемом. Значение -1.00 представляет собой совершенную отрицательную корреляцию, т.е. две переменных двигаются точно любимый против друга. Коэффициент корреляции равный 0 показывает, что две переменные двигают без всякой взаимосвязи между собой.


© CURRENCYTRADER
© Трата: www.kroufr.ru