Введение

Эта статья является заключительной в цикле тестирования японских свечей. Всего в этом цикле будет 8 статей. Вот список предыдущих статей:

1. Тестирование свечи молот на исторических данных
2. Тестирование модели бычье поглощение на исторических данных
3. Тестирование модели медвежье поглощение
4. Тестирование модели завеса из темных облаков
5. Тестирование модели медвежье харами на исторических данных
6. Тестирование модели просвет в облаках на исторических данных
7. Тестирование модели бычье харами на исторических данных

Все 7 свечных моделей, которые я описал до этого, не выдержали проверки на истории. Сейчас настало время привести ту единственную свечную модель (из мне известных), которая выдержала подобную проверку.

Описание модели

Рад всех приветствовать!

После небольшого перерыва мы возвращаемся к итоговым МСФО за 2018 год, сегодня в фокусе у нас отчет Газпром нефти. Начнем традиционно с дисклеймера.

Анализ в статье не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и пропитан ядом предвзятости автора. Обязательно примите противоядие в виде собственных исследований и расчетов.

Итак, о предвзятости. Мне нравится эта бумага. С Газпром нефтью я работаю уже несколько лет. Когда я покупал ее по 145, она была дешевой. Когда я покупал ее по 220, она также была дешевой. Сейчас в районе 335 руб. она… впрочем обо всем по порядку.

Для статьи я свел операционные и основные финансовые данные за несколько лет. Попутно разобрался с некоторыми интересными нюансами, о которых и пойдет речь.

Операционные данные нефтегазовой компании это прежде всего

1. Добыча (апстрим)

Хотелось бы рассказать о некотором подводном камне, при рассмотрении фундаментальных показателей компании через различные сервисы.
www.morningstar.com/
seekingalpha.com/
quotes.wsj.com/company-list
ru.investing.com/
www.rocketfinancial.com/
simplywall.st
finance.yahoo.com/

Без сомнения это очень крутые сервисы, облегчающие работу для большинства инвесторов. Дают быстрый взгляд на компанию, не нужно лезть ковыряться на материнские сайты и тд.

Однако нужно не забывать, что это лишь первичный фильтр для десятка тысяч компаний. И если компания привлекла внимание, то обязательно при принятии решения нужно обратиться к «материнскому отчету».

Совсем свежий пример для меня.

Компания CNX Resources Corp., ее часто путают с Consol Energy.

Если взять отчетность прямо(as reported), то получаются выдающиеся мультипликаторы.

P/E 2.8

EV/Ebitda 2.6

ND/Ebitda 1.4

О длине временного ряда технических индикаторов
Одним из ключевых вопросов применения большей части индикаторов технического анализа является выбор и настройка длины их временного ряда.

Логика здесь простая.  Если единиц информации, назовем это далее – « бит информации «  (к примеру,  тиков цены), которую пытаемся прогнозировать мало, то мы находимся во власти  опасения, что эта величина или событие — были случайными.  В противном случае (если количество единиц анализа велико), то нам жалко и ресурсов их добывания, и мы понимаем, что временная (ударение на « нн ») точность   их « приведения « к моменту начала исследования, уже другие.  Это тоже, что сравнивать мокрое с теплым.

Более того, по Н. Талебу: " сложные системы строятся на информации,  и передатчиков вокруг нас куда больше чем мы замечаем. Это явление мы назовём казуальной непрозрачностью.  С причинами и следствиями  нам разобраться сложно.  Отчего традиционные методы анализа, не говоря о стандартной логике непригодны. По этой причине, как я уже говорил предсказать конкретные события почти невозможно.  Причина кроется именно в казуальной непрозрачности… ,  а также нелинейности....» [Н.Талеб, Антихрупкость, стр. 97].

Обычный временной ряд последовательности натуральных чисел – линеен и с позиций поиска « экстремальных « точек, не имеет смысла. Так, по определению « натуральными числами называются числа, которые используются при счете или для указания порядкового номера предмета среди однородных предметов ».  

Даже уже и в этом определении – видится подвох. Так как интуитивно, и по Талебу, мы не можем с уверенностью утверждать, что цена, например 7 порядкового номера, « однородна « 2 или 3 или 1-й. События, происшедшие на бирже,  в период между ними нам не известны в полной мере,  т.е. казуально  непрозрачны. 

А коли так, то и нет оснований считать цену 7 и любого другого порядкового номера однородными. Именно поэтому, в такой постановке, попытка определить « оптимальный временной ряд » — не имеет решения. И различные практики визуализации (определения визуально начала или конца, искомого временного ряда) предполагают другую логику авторов.

С нашей точки зрения, одной из таких позиций могут быть следующие рассуждения. Если принять, что каждый бит информации нелинейного свойства, то первым числом построения нелинейности, является 5-ка. То есть количества « членов »  анализируемого ряда минимально не может быть менее пяти (то есть всегда бывают пять точек, через которых проходит единственная кривая второго порядка). Конечно  в варианте теоремы Безу (алгебраическая геометрия), все « несколько «  сложение, но нам важна практическая сторона дела. 

Далее, приближением «нелинейного рассеяния ценности» изучаемой последовательности  можно принять, степень ½ — квадратный корень из анализируемых значений. И исследование кривой ( рис.1 ) на экстремум ( первая производная ), дает искомое значение ряда в районе 40-ой точки. То есть с точки зрения исследования информационной « нелинейности »  натурального ряда — оптимальное значение лежит в районе 40-вой точки. И  если Вы работаете с 5-ти минутными тайм фреймами, желательно ориентироваться на трехчасовый данные (40*5/60=3,3 часа ).



Был приятно удивлён, что остались ещё читатели блогов  в духе аля  Николая ( фамилию уже забыл, Старченко вроде). Писал больше для себя, хорошо, что ещё кто-то занимается...