SWT-метод. 1. Базовый индикатор SWT.

Настоящая публикация — первая в серии статей, посвященных систематизированному описанию обновленных инструментов SWT-метода.

Базовый индикатор SWT предназначен для расчета и отображения на экране волновых стохастических трендов, представляющих собой результат разложения (декомпозиции) графика цены на оставляющие этот график стохастические волновые тренды.

Окно параметров настройки индикатора.


 Рис.1.1. Диалоговое окно выбора режима работы индикатора SWT.
 Тип фильтра задается в зависимости от выбранного режима работы.
По умолчанию включен фильтр второго порядка, реализованный методом билинейного z-преобразования.
Возможные типы фильтрации:
— 1 — цифровой фильтр второго порядка, реализованный по аналоговому прототипу методом обратных дифференциалов;
— 2 — цифровой фильтр второго порядка, реализованный по аналоговому прототипу методом билинейного z- преобразования;
— 3 — цифровой фильтр четвертого порядка, реализованный по аналоговому прототипу методом обратных дифференциалов;
— 4 — цифровой фильтр четвертого порядка, реализованный по аналоговому прототипу методом билинейного z- преобразования;
Сумма всех волн и волна первого уровня в режиме по умолчанию отключены.
Размер шрифта меток меняется при необходимости, если параметры монитора не позволяют отобразить служебные надписи о размере волатильности и типе фильтра волн.

В режиме по умолчанию на экране отображается картинка следующего вида:


Рис.1.2. отображение индикатора SWT в режиме по умолчанию

По волновым трендам особого пояснения не требуется. Собственно говоря каждая волна это и есть тренд и движение волны соответствует движению рынка в рамках этого тренда.
Индикаторы направления тренда формируются по формальным числовым критериям и по сути представляют собой моментум волны соответствующего уровня, рассчитанный на интервале полупериода волны на один уровень ниже. Этот критерий выбран, чтобы избежать реакции алгоритмов, основанных на формальном определении направления движения рынка по соответствующему тренду, на незначительные колебания соответствующих волн, обусловленные неидеальностью фильтрации и проникновением в полосу пропускания фильтра быстрых колебаний, соответствующих более быстрым трендам.
Расположение индикаторов направления тренда на границах каналов волатильности в области положительных значений соответствует формальному критерию для восходящего тренда, в области отрицательных значений — критерию для нисходящего тренда.
Расположение индикаторов внутри каналов в области положительных значений соответствует нисходящей коррекции, в области отрицательных значений — восходящей коррекции соответствующего тренда.

Дополнительно к отображаемым параметрам можно включить показ волны первого уровня W1  и суммы всех волн.



Рис.1.3. Режим отображения волны первого уровня и суммы всех волн.

Приложение. Краткие сведения из теории, основные параметры волн и их обозначение на графиках

В теории количество волн SWT-метода бесконечно, но на практике разложение сводится к достаточно небольшому конечному числу значимых компонент, а остальные можно отбросить, как несущественные.
Ограничение количества рассматриваемых волн имеет естественный характер и обусловлено параметрами реальных рынков и требованиями реальных задач, в результате которых формула для графика цены принимает вид



где
— z(t) – функция, описывающая график цены;
— m и M – соответственно минимальный и максимальный номера волн из группы элементов декомпозиции, поведение которых детально исследуется при анализе движений рынка;
— n(t) — так называемый «ценовой шум» — движения рынка, которые находятся на уровне порядка минимально изменений и не представляют практического значения для решаемых задач;
— Ф(t) определяет собой медленные колебания с высокой энергетикой, которые начинают сказываться на временах соизмеримых со временем изучения и существования рынка, как системы, в целом.

Основные параметры волн и их обозначение на графиках представлены в следующей таблице.



Рис.1.4. Параметры волн SWT-метода и их обозначение на графиках

В аппаратной реализации метода принципиально используется 9 волновых стохастических трендов с различным средним периодом цикла, основными из которых являются:
— основной тренд – 10-15 лет;
— долгосрочный тренд – 2-3 года;
— среднесрочный тренд – 5-7 месяцев;
— краткосрочный тренд – 4-6 недель;
— локальный тренд – 4-6 дней;
— дневной тренд – 20-30 часов;
— внутридневной тренд — 4-6 часов;
— часовой тренд — 50-70 минут;
— внутричасовой тренд — 10-15 минут.

При анализе рынка и планировании торговых сделок роль последних трех компонент незначительна. Их поведение и характеристики при необходимости рассматриваются в основном в тактических приложениях для анализа тонкой структуры рыночных движений и уточнения уровней открытия или закрытия позиции.

Анализ более коротких компонент необходимо проводить уже на тиковых графиках, а область его применения это автоматическая торговля с использованием высокочастотных торговых роботов, поскольку человек уже не способен принимать адекватные решения в условиях столь быстро меняющейся обстановки. Да и адекватность такого анализа и такой торговли вызывает большие сомнения.

За рамками программных средств анализа также находится глобальный тренд со средним периодом цикла 50-70 лет. Его параметры позволяют оценить цели глобальных движений рынка, когда эти движения приводят к выходу котировок за рамки целей трендов более низких уровней иерархии, что, в общем-то, происходит не часто. Параметры глобального тренда по большей части представляют интерес только в плоскости чисто теоретических исследований. Исключением являются рынки с большим относительным изменением цен, например, золото, нефть и т.п., для которых параметры глобального тренда могут учитываться при оценке предельных целей роста или коррекционного движения.

Отметим, что шаг гребенки фильтров не имеет принципиального значения. Он может быть любым. От этого изменятся только характеристики выделяемых компонент и временные параметры рассматриваемых трендов. Сами такие тренды носят в большой степени искусственный характер и не имеют единого порождающего фактора или процесса. Мы просто группируем в единую функцию времени все случайные факторы, действие которых сосредоточено в определенном интервале частот, не более того. Тем не менее, выбор интервала кратности 5 имеет под собой определенную физическую природу, а именно:
— в неделе 5 дней;
— день содержит 24 часа, что близко к 25;
— в месяце чуть больше 4-х недель, что тоже близко к 5.
Естественно ожидать, что на рынке присутствуют циклы суточной и недельной активности. Ну а дальше мы просто экстраполируем шкалы вверх и вниз от дневного и недельного циклов. Полученные тренды носят искусственный характер, но они отражают реальную часть всех движений в заданной полосе частот (интервале периодов).

Указанные соотношения справедливы для непрерывной недельной торговой сессии 24 часа в день 5 дней в неделю. Если в сессии есть разрывы, то взаимно однозначное соответствие между циклами трендов на графиках различного масштаба выполняться не будет. Это не мешает использовать волновые тренды для анализа динамики рынка, но нужно только учитывать, что не будет соблюдаться интерпретация волн и преемственность трендов между волнами, отображенными на таймфреймах различного интервала.