Сперва я хотел назвать этот материал «Применение теории хаоса в трейдинге». Но в процессе изучения осознал два момента. Во-первых, мне, вероятно, и за всю жизнь не разобраться с такой темой на профессиональном уровне. Во-вторых, специалисты в области построения сложнейших моделей на стыке математики и физики вряд ли будут с интересом читать мой блог.
Зато я понял, что теория хаоса очень красиво иллюстрирует те сомнения в абсолютной эффективности технического анализа, которые я часто испытываю. Об этом я и хочу рассказать сегодня. Кстати, в этой статье будет очень мало слов про трейдинг, но все же, как мне кажется, она имеет большое значение именно для трейдеров.
С чего все началось?
Начнем с небольшого исторического экскурса. Вы смотрели сериал «Задача трех тел»? Если да, вы уже в курсе азов, ведь именно с ее исследования Анри Пуанкаре и началось изучение хаоса. Ученый занимался гравитационными взаимодействиями и заметил следующее: если в модели присутствуют два тела, можно составить формулу, которая предскажет действующие на них силы в любой момент времени. Соответственно, такая формула сможет со 100% вероятностью предсказать их взаимное расположение в любой момент в будущем. Но если тел три, формула отказывается работать, а движения становятся непредсказуемыми.
Важно то, что они не являются случайными. Определенные алгоритмы прослеживаются, но они то работают, то не работают, причем понять, функционируют ли они в конкретный момент, тоже никак нельзя. Именно с этой задачи, которая в корне меняла представление о том, как функционирует небесная механика, и началось развитие теории хаоса.
Можно ли предсказывать погоду, и при чем тут трейдинг?
Следующий интересный этап связан с именем Эдварда Лоренца, который любил экономить время и ресурсы компьютеров. В 1961 году он занимался вычислением прогноза погоды. Имея под рукой множество данных и очень слабый компьютер (в миллионы раз слабее вашего смартфона), он решил ускорить процесс.
Для этого он взял данные не с самого начала, а использовал в качестве отправной точки промежуточные результаты, которые компьютер распечатал для него ранее. Господин Лоренц был очень удивлен, когда увидел, что новое предсказание полностью противоречит предыдущему.
Очевидная причина состояла в следующем: компьютер работал с цифрами, которые округлялись до шестого знака после запятой, а вот в распечатке присутствовали числа с округлением до третьего знака. То есть вместо 0,123456 Лоренц вводил 0,123. Это микроскопическое изменение повлекло цепь событий, которые в корне изменили результаты вычислений. Кстати, в процессе изучения этого феномена Лоренц доказал, что погоду на Земле в принципе нельзя предсказать более чем на 7 дней вперед.
Теперь перейдем к третьему исследователю, который, видимо, первым соотнес теорию хаоса с трейдингом. Его звали Бенуа Мандельброт, и изучал он рыночные данные о ценах на хлопок. Будучи профессиональным математиком, он искал формулы, предсказывающие цены. Напомню, кстати, что именно такие формулы мы с вами знаем и каждый день используем в виде технических индикаторов.
Ученый заметил, что периодически на графике присутствуют «помехи». Изучая их, он пришел к удивительному выводу: оказывается, вне зависимости от масштаба (то есть таймфрейма) пропорция периодов с помехами и без них будет примерно одинаковой. Некоторые объясняются выходом важных новостей, другие появляются как бы спонтанно.
В итоге Мандельброт пришел к важнейшему выводу — ошибки в расчетах неизбежны, а значит, их наличие должно учитываться трейдерами изначально.
Значение теории хаоса для трейдеров
Итак, вы узнали о гравитации, прогнозах погоды и математике. Какое отношение все это имеет к трейдерам? Самое прямое. Существует три варианта взаимодействия данных:
- случайное;
- линейное;
- хаотичное.
Графики, отображающие изменения цен финансовых инструментов, относятся к третьей группе. Это легко доказать методом исключения. Они не могут быть линейными, потому что линейные модели можно предсказать на 100%. Но они не являются и случайными, иначе их движение не мог бы предсказать никто и никогда. Остается только хаотичная модель.
Как следует из описанных выше исследований, хаотичные модели обладают следующими свойствами:
- Результаты их предсказаний зависят от точки отсчета. Если вы уже работали с графическими паттернами, то знаете, что иногда можно увидеть очевидный паттерн, который при изменении масштаба и учете предыдущих данных исчезает или вообще превращается в свою противоположность.
- Результаты зависят от таймфрейма. Все блогеры мира трейдинга в один голос повторяют, что необходимо перепроверять паттерны на других, как правило, больших таймфреймах. Это правильно, но почти всегда нереализуемо. Просто сравните график на таймфреймах H1 и D1. Вы увидите почти полное отсутствие совпадений.
- Ошибки неизбежны даже в самой совершенной модели. От каких-то вы сможете застраховаться, например, запретив себе торговать на выходе важных новостей. Но вы все равно столкнетесь с другими, спонтанными изменениями цен.
Вместо заключения
Главных выводов здесь три:
- Не стоит на 100% доверять данным технического анализа.
- Крайне сложно предсказать долгосрочные движения рынка.
- Не нужно пытаться избегать всех ошибок.
Гораздо эффективнее заранее нивелировать их последствия. А сделать это можно только одним способом — страхуя все свои сделки без исключения ордерами Stop-Loss и Take-Profit.
