Не такой страшный черт, как его малюют

Индекс Dow Jones всегда привлекал повышенное внимание у финансовых аналитиков.

Это и понятно, так как является «барометром» финансового состояния самых влиятельных компаний США. Но вот его динамика на 99% соответствует динамике индекса S&P 500, который был проанализирован в статье «Надежно и доходно».

Однако если сравнить динамики этих индексов (см. рис. 1), то видно, что темп роста Dow Jones Industrial Average, который был выбран для сравнения, меньше чем у S&P 500.

Рис. 1 Сравнение динамик индекса S&P 500 и Dow Jones Industrial Average (собственный расчет, источник данных: S&P Dow Jones Indices LLC)

Поэтому и бета логарифмического наклона примерно в два раза меньше, при сравнимых остальных показателях. Поэтому и прогноз на текущий год в принципе соответствует прогнозу индекса S&P 500 (см. рис. 2).

Рис. 2 Средневолновой прогноз динамики индекса Dow Jones Industrial Average (собственный расчет, источник данных: S&P Dow Jones Indices LLC)

Текущий прогноз также показывает сходную повышательную тенденцию, в чем можно убедиться, сравнив рисунки 3 и 4 статьи «Надежно и доходно».

Рис. 3 Текущий прогноз динамики индекса Dow Jones Industrial Average (собственный расчет, источник данных: S&P Dow Jones Indices LLC)

Видимо «пугалки» 22-м сентября останутся «пугалками», а рынок пойдет вверх с тем же темпом.

Отдельно остановлюсь на отличиях отклонений прогнозных данных логопериодического анализа и авторегрессионного.

Авторегрессионный анализ корнями своими уходит в стохатсическую финансовую теорию, которая утверждает, что с увеличением времени прогноза среднеквадтатическое отклонение должно расти по закону корня квадратного прогнозного времени (например, при расчете опционных цен по формуле Блэка-Шоулса). В соответствии с этим правилом и рассчитаны все текущие прогнозы, а также показаны увеличения среднеквадратического отклонения (например, как показано на рисунке 3 красными линиями). И это правильно, т.к. прогноз охватывает все пространство возможных изменений, как детерминированных, так и случайных.

Но если выделять в соответствии с формулой Дуба детерминированную составляющую, например с помощью логопериодической формулы либо даже линейный тренд, как в методе Винтерса, то остается только случайная составляющая с постоянным среднеквадратическим отклонением (в последнем случае немного большая). В этом можно убедиться, рассматривая постоянство отклонений на рисунке 2, либо на ином другом прогнозе представленном ранее.

Конечно, случайность вещь неприятная особенно когда «обрывает стопы», но не настолько и страшен черт как его малюют. Например, если открыв позицию на покупку (предположим, год назад), все что нужно было сделать, так это установить стоп-лосс на уровне фиолетовой кривой, а профит-лосс на уровне зеленой кривой, а затем синхронно их передвигать целый год, сопровождая криволинейную тенденцию. Впрочем, можно придумать и другие методы торговли. Например, вычитая постоянно прогнозное значение от фактического, можно получить практически случайную последовательность, а т.к. все инструменты технического анализа создавались на базе законов теории вероятности, то и «работа» этих индикаторов (например, стохастиков, которые разрабатывались в рамках теории случайных блужданий) будет более стабильной. Предела фантазии при этом творчестве нет.