В настоящее время многие трейдеры пользуются различными индикаторами, в том числе и бинарных опционов. К наиболее известным из них относятся MACD, RSI, Стохастик и иные. Однако эти трейдеры даже не думают зачастую, обосновано ли такое применение или нет. Они следуют веянию моды или, если хотите, влиянию толпы. Если все делают так, значит это правильно.
Те, кто торгует, используя методы технического анализа, знают, что история повторяется, а также то, что цена учитывает все. Именно по этой причине появилось так много тех, кто предпочитает именно этот вид анализа и прогнозирования рынков. В работе с техническим анализом в большинстве случаев используются индикаторы. Однако подобные индикаторы не используются больше нигде. К примеру, даже для прогнозирования макроэкономических показателей, никто не пользуется, скажем, скользящими средними. Мы не отрицаем возможность прогнозирования рыночных движений при помощи торговых сигналов, получаемых с помощью индикаторов. Мы лишь хотим показать, что есть и другие методы прогнозирования рынков.
Аналитические методы анализа рынка
Итак, совокупность аналитических методов может быть условно поделена на два типа – аналитические и адаптивные. К аналитическому методу можно, к примеру, отнести линейную регрессию. Тех, кому не знакомы статистические методы, такое название может показаться пугающим. Тем не менее, понять суть этого метода очень легко. Примером такой статистики может быть следующая формула: прибыль завтра=1,5 умножить на сегодняшнюю прибыль за вычетом 0,75 умножить на вчерашнюю прибыль. Как видно, все достаточно просто. Однако этот пример является всего лишь идеализированной иллюстрацией. Она, скорее всего, не будет работать на реальном рынке, и создана исключительно в целях демонстрации работы метода.
Такой пример отлично показывает, как можно применять статистику в анализе работы рынков. Коэффициенты можно получить исходят из рыночных котировок. Можно также несколько усложнить данную модель, добавив к ней, к примеру, уровень прибыли за определенный период, волатильность и так далее. Можно также добавлять в эту формулу и ряд внешних аспектов, таких, к примеру, как прибыльность по другому инструменту и тому подобное.
Нейросети и другие адаптивные методы анализа
Одним из популярных методов анализа рынков сегодня являются нейросети. Такое название метод получил благодаря тому, что в его основе использованы принципы, схожие с теми, по которым функционирует нервная система человека и головной мозг. В качестве одной из характеристик таких нейросетей можно отметить возможность их «обучения» достаточно сложным зависимостям. Это очень важно для прогнозирования рынков, так как они по своей сути являются нелинейными. То есть, если на рынках и есть определенные закономерности, они являются достаточно сложными. Это и обуславливает тот факт, что на рынке должны использоваться сложные системы для более точного прогнозирования.
Само понятие не является чем-то сверхъестественным или специфическим. Наряду с нейросетями в анализе рынков применяется также метод обучения машин. Также существуют такие методы, как опорные вектора ил ближайшие соседи. Однако для работы таких методов потребуется достаточно сильный компьютер. Одной из проблем данных систем является то, что они не только хорошо схватывают исторические данные, но и учитывают рыночные шумы и всевозможные случайности. Это что касается достаточно продвинутых систем. Если они к тому же являются еще и гибкими они не только будут читывать эти шумы, но и принимать их в качестве закономерностей.