Как правило нет такого определенного времени высокой волатильности. Бывает периоды, когда стреляет ночью, бывает, когда днём, бывает когда под вечер,или вообще весь день или как в июне, например, глухо весь день. Рынок постоянно перестраивается.
Лучше не за временем следить, а следить за наиболее часто повторяющимся развитием событий на графике, за каждодневное наблюдение в течении года можно собрать приличную статистику и вот уже исходя из этой статистики, заходить в краткосрок.
Я тут просто плавно подвожу к идеи поиска закономерностей по Ларри Вильямсу:
Неслучайный рынок
Цены на товарные фьючерсы обычно ведут себя
как пьяный моряк, блуждающий по улице без малейшего представления, куда и откуда он идет. Математики сказали бы, что нет никакой корреляции между
прошлым поведением цен и будущими трендами.
Боюсь, мы
расходимся в наших оценках зигзагообразных движений цены, но, тем не менее, я предполагаю наличие
некоторой корреляции. Почему? Потому что, несмотря на пьяное фанфаронство и пошатывания пьяного
моряка, его сумасшествие поддается расчету. Он все
же пытается дойти до определенного места и, как правило, рано или поздно мы его там обнаруживаем. Для
того, чтобы разобраться в направлении движения моряка, нам следует добиться понимания его сумасшествия.
В поведении цен присутствует большая доля хаотичности, но оно (поведение) далеко от полностью
случайного. Если я не смогу доказать это прямо сейчас, в начале этой книги, следующие главы можно
смело посвятить изучению, как метать дротики. В случайной игре метатель дротиков обставит экспертов.
Начнем со следующего: если мы подбросим монету 100 раз, 50 раз она упадет орлом и 50 раз – решкой. При каждом очередном броске существует 50-
процентная вероятность, что выпадет орел и такая же
вероятность, что выпадет решка. Если, скажем, орел
выпал два раза подряд и мы бросаем снова, шансы,
что опять выпадет орел, по-прежнему остаются 50/50.
Как вы, вероятно, слышали, монета, игральная кость
или колесо рулетки не имеют памяти. Шансы не меняются, поскольку это случайная игра.
Будь это положение справедливым в отношении
рынка, закрывайся цены с повышением в 50 процентах случаев, то после каждого закрытия мы ожидали
бы, что и впредь закрытия будут происходить с повышением в 50 процентах случаев, причем эта 50процентная вероятность распространялась бы на каждый последующий отрезок времени. То же самое относится и к закрытию с понижением: в 50 процентах
случаев после закрытия вниз, мы должны были бы
увидеть повторение; точно так же в 50 процентах случаев после повторного закрытия вниз, мы наблюдали
бы третье закрытие с понижением. Однако в реаль-
ном мире торговли, дело обстоит не так, что может
означать только то, что поведение цен не полностью
случайное!
В Таблице 1.1 показаны процентные доли цен закрытия с повышением на самых различных рынках.
Какие-либо критерии не использовались, компьютер
просто покупал при открытии ежедневной торговой
сессии и продавал при ее закрытии. Вместо результата 50/50 мы получили небольшое отклонение: в 53,2
процентах всех случаев цена закрытия оказалась выше, чем цена открытия. Этого не должно было быть.
Таблица 1.1 Товарные фьючерсы. Сравнение
цен закрытия с ценами открытия
Таблица 1.2 Товарные фьючерсы. Количество
закрытий с превышением после однократного и
двукратного закрытия вниз
Что ж, если этого не должно было быть, то как насчет покупки при открытии сессии после закрытия с
понижением? Теоретически, мы должны были бы увидеть тот же самый процент закрытий с повышением,
показанный в Таблице 1.1. Проблема, однако, в том
(для профессоров колледжей и других академиков,
богатых на теории и бедных на знания рынка), что
реальность оказывается несколько иной. Таблица 1.2
показывает число раз, когда цены закрывались выше,
после ряда закрытий вниз.
Для трейдера это не бог весть какая новость. Мы
знаем, что понижения рынка подготавливают подъемы. Точные проценты не были известны в прошлом
и я никогда не стал бы использовать эти таблицы, чтобы закрывать или оставлять позицию. Не в этом дело: мы должны были наблюдать среднее число закрытий с повышением примерно на уровне 53,2 процента после однократного, а также двукратного последовательного закрытия с минусом. То, что мы не видим
этого в действительности, объясняется тем, что рынок
не случаен: фигуры действительно предсказывают и
теперь мы можем продолжать, обходясь без метания
дротиков.
Воспользуемся ценовыми данными по фьючерсу
на фондовый индекс DAX за период с 1998 по 2011
годы; при покупке после каждого закрытия вниз с последующим выходом из рынка по цене закрытия того
же самого дня мы совершим 1591 сделок, 52 процента которых будут выигрышными, но зато общая сумма убытка составит внушительные 60558$! При двух
медвежьих закрытиях подряд реализуются 724 сделки, 52,2 процента которых будут закрыты с прибылью,
причем общие потери оказываются значительно ниже
-1568$.
Если вам хватит терпения каждый раз дожидаться
подряд трех закрытий вниз, вы будете вознаграждены 334 сделками, 55 процентов из которых принесут
серьезную прибыль: 25295$. Желаете чего-нибудь получше? В некоторые дни недели индекс DAX более
других индексов склонен к подъемам, поэтому имеет резон покупать только по вторникам, четвергам и
пятницам после трех подряд закрытий вниз. В таком
случае, результаты окажутся еще более лучшими: 204
входов в рынок, 58-процентная точность и 44795$ общей прибыли.
Т.е. попробовать собрать такую статистику и вполне возможно на какой либо криптовалюте увидеть устойчивый результат.
Я не могу его реализовать. Не являюсь программистом.
. Я не написал 1640 адресов = 1640 китов. 