Существует достаточно подобных примеров.
Не удивительно, что Дж. Сорос, который в 1992г. успешно сделал свою игру на основе выявленной им с помощью фундаментального анализа переоцененности английского фунта стерлингов, в последующие годы потерял, по сообщениям прессы, чуть ли не половину активов своих компаний (11 из 22 млрд долл.) и решил уйти на покой.
У трейдеров, особенно из числа тех, кто специализируется на внутридневном трейдинге (day trading), масштабы работы, да и задачи совсем иные, чем у макроэкономистов. Для них интерес представляет, прежде всего, краткосрочный прогноз. Общие оценки нужны, разве что, для расширения кругозора. Более того, принятие решений с ориентацией на «макроэкономически усредненные» перспективы, пусть и самых верных, может быть даже опасным, поскольку до того, как рынок устремится в ожидаемом направлении, он способен срезать стоп-лосс.
Волновой принцип стоит в непримиримой оппозиции к аналитическим и практическим возможностям фундаментального анализа.
Дело в том, что любые макроэкономические показатели рассматриваются эллиоттинцами всего лишь как следствие движения рынка, который ведет себя вовсе не в соответствии с академическими воззрениями той или иной экономической школы, а по неким универсальным законам природы. Именно им подчиняется импульсивное и не всегда рационально объяснимое поведение людей, которое и находит свое непосредственное отражение в движениях рынка.
Поэтому затруднительным оказывается не только эффективное прогнозирование по фундаментальным индикаторам, но и действенное управление «здоровьем» рынка с помощью макроэкономических рычагов.
В этой связи основным вопросом для аналитика-эллиоттинца является не то, с помощью каких макроэкономических рычагов можно повлиять на биржевой рынок, а то, к чему он подталкивает тех, кто безосновательно мнит себя «контролирующим органом». (Так, например, Центральный банк Японии уже снизил учетную ставку почти до 0,5%, но принципиально это пока ничего не изменило; не дает заметного результата и рекордное уменьшение данного параметра со стороны ФРС в США.)
При этом последователи Эллиотта особо подчеркивают, что если бы на самом деле поведение рынка можно было контролировать, то все кризисные явления целиком лежали бы на совести профессиональных экономистов, которые не могли предотвратить их либо в силу некомпетентности, либо из-за злого умысла.
Теория Эллиотта исходит из несостоятельности фундаментального анализа для прогнозирования поведения рынка, а макроэкономических рычагов — для управляющих воздействий на него.
Естественно, что подобное «революционное» обобщение, по существу, оставляет макроэкономистов без работы, и поэтому принимается ими «в штыки».
Однако фактическая заслуга Эллиотта (сам он был профессиональным финансистом) вовсе не в этом. Исходя из сугубо эмпирических материалов, он впервые выделил некий цикл движения и описал геометрические фигуры, в которых действительно реализуется поведение рынка.
Психологический учет ожиданий «толпы». С прикладной точки зрения место и роль психологии в определении поведения рынка принято связывать, прежде всего, с ожиданиями «толпы» (значение этого фактора признают даже не сведущие в психологии экономисты).
Такие ожидания могут формироваться как на волне эмоций (паника, эйфория), так и на основе некого расчета, который представляется в данный период рациональным, хотя на самом деле таковым может и не являться.
Возникающую смесь оснований, которыми руководствуется «толпа», принято называть «психологикой». Тем самым подчеркивается ее существенное отличие от логики действительно рациональной и разумно аргументированной.
В поведении рынка отражена психология инвестора: его надежды и страхи, подверженность эйфории и панике, способность принимать особую «психологику» восприятия событий, которая не всегда сразу понятна и очевидна.
Понятно, что трейдер-практик, желающий сделать акцент именно на учете особенностей психологии ожиданий, должен был бы основное внимание уделять проникновению в эту «психологику», улавливанию смены настроений, определению факторов, способных двинуть рынок в ту или иную сторону.
Но психологической теории рыночного поведения, которая могла бы по солидности сравниться с макроэкономикой, пока не создано. Современная психологическая наука гораздо лучше выполняет объяснительную, нежели прогностическую функцию. Психология, как и экономика, пока бессильна на основе одних лишь своих собственных методов дать точный прогноз времени, места и продолжительности наступления периодов, когда массами инвесторов овладевают панические настроения или эйфория оптимизма.
С точки зрения волнового принципа — и это пока является гипотезой, требующей научного доказательства, — «психологический двигатель» рынка находится в сфере бессознательного, которое, в свою очередь, подчиняется неким универсальным законам природы.
Универсальные законы природы. Человек всегда стремится отыскать некое «скрытое» значение даже там, где ничего такого нет и в помине. В силу особенностей своего мышления Homo sapiens не может смириться с бессмысленностью. Он воспринимает это как нечто противоестественное и исходит из «презумпции осмысленности» окружающей его действительности.
Поведение рынка — явление, исключительно пригодное в качестве объекта для поиска смысла. Рынок с готовностью откликается на любые попытки «осмыслить» его поведение. Поскольку ни подтвердить, ни опровергнуть то или иное «понимание» с научной достоверностью не удается, данное обстоятельство служит «питательной основой» для всех существующих теорий поведения рынка. Поиск универсальных законов природы, которые проявлялись бы и в поведении рынка, воспринимаемом как хаос, — одно из направлений исследовательской работы по такого рода «глобальному осмыслению».
Универсальные законы природы, обнаруживаемые исследователями в поведении рынка, — это попытка найти смысл в том хаосе, который наблюдается в предстающих нашему глазу графических образах.
Работа здесь ведется преимущественно в двух областях:
• изучение неочевидных законов гармонии тех явлений, которые внешне предстают как неупорядоченные;
• исследование закономерностей и механизмов того, как зарождается и развивается процесс, в ходе которого возникает организованность и гармония.
Научные исследования «хаоса», который, по существу, не является таковым, связываются с концепцией «фрактальной геометрии» Манделброта (Benoit Mandelbrot), где на качественно новом уровне предлагалось осмысление окружающей действительности.
Впрочем, согласно Граббе (J. Orlin Grabbe), первый (одномерный) «фрактал» был предложен вниманию математиков любителем парадоксов Джорджем Кантором (George Cantor) еще в 1870г. Алгоритм построения его несложен и заключается в том, что линия, равная по длине некой условной единице, делится на три равные части. Затем середина изымается, а две оставшиеся линейные части вновь подвергаются той же процедуре удаления одной трети, т.е. центральной части. Если это проделать со всеми остающимися отрезками, в итоге получится бесконечный набор точек, которые были названы «пылью Кантора» (Cantor Dust). Каждая из этих «пылинок» и есть «фрактал» (fractal).
С вводом этого понятия Мандельбротом в научный обиход открылись новые перспективы для математического моделирования сложных систем, движения которых имеют свойство восприниматься как хаотичные. Манделброт обнаружил, в частности, что даже самые замысловатые рисунки и явления природы могут возникать как результат «самовоспроизведения» по определенному порядку, когда некие достаточно простые элементы как бы повторяют себя и в больших, и в малых масштабах, образуя сложнейшие «рисунки». Такие инвариантные (одни и те же), с точки зрения масштаба, строительные конструкции особого рода и получили название «фрактала».
Современные исследователи данной проблемы обнаружили, что наша жизнь буквально пронизана «фрактальностью». Даже время может быть охарактеризовано как фрактал.
Не касаясь математики расчетов «фрактальной геометрии», рассмотрим содержательную сторону этого понятия, что необходимо для понимания связи теории Эллиотта с универсальными законами природы.
Можно оценивать разные стороны фрактала. Выделим, прежде всего, три его измерения:
• «простота — сложность»;
• степень «самоподобия»;
• «воспроизводимость» в разных масштабах.
В настоящее время принято различать два вида фракталов, каждый из которых может быть по-разному охарактеризован в этих измерениях:
1. Идентичные фракталы (self-identical fractals). Это высшая степень «самоподобия», когда фракталы похожи один на другой, как близнецы. Чаще всего, они предельно просты (точка, линия, геометрическая фигура) и как бы самовоспроизводятся «по образу и подобию» в разных масштабах рассмотрения.
Простейший способ представить такой фрактал в действии — это взять некую геометрическую фигуру, скажем шестиугольник, и путем комбинирования с ему подобными собрать такую же фигуру, но в большем масштабе. Либо в структуре самой фигуры найти, что она состоит из точно таких же фигур — составляющих элементов. Данный вид фракталов является «определенным» в том смысле, что он поддается точному математическому описанию с помощью формул и алгоритмов воспроизведения, даже если там есть вероятностные переменные.
2. Неопределенные фракталы (indefinite fractals). Такое название им присвоено потому, что для этих фракталов не удается вывести какой-либо алгоритмической формулы. Но они легко понимаются на интуитивном уровне или в философском смысле. Это могут быть чрезвычайно сложные, с точки зрения геометрии, образования. Но в них тоже есть свое самоподобие. Правда, подобны они только в одном — в полной непохожести между собой, т.е. они одинаково различны, с какой стороны на них ни смотреть. Неопределенные фракталы существуют лишь в виде конкретного образа, неуловимого для описания средствами математики, но хорошо узнаваемого. Плывущие по небу облака или мгновенный разряд молнии — примеры именно таких фракталов. Каждое облако или разряд ни в чем не повторяет себя. Не существует и сколько-нибудь математически точной формулы «фрактала облака» или «фрактала молнии». Тем не менее идентифицируются они безошибочно и моментально.
Одно из современных направлений прикладных исследований — поиск в поведении рынка соответствующих идентичных фракталов, а также алгоритмов их «развертывания-свертывания» (самовоспроизведения). В этом смысле можно оценивать, например, попытки описать поведение рынка с помощью логарифмических спиралей, параболических кривых, углов Ганна и т.д.
Разумеется, алгоритмическая «фрактальная» модель имеет существенные преимущества в сравнении со своим антиподом — упрощенными линейными представлениями о поведении рынка. И в этой истине сегодня никого особенно убеждать не приходится.
Однако, несмотря на бесконечное многообразие вариантов фрактального динамического развития, которые дают такие модели, они, по сути, механические. И если бы существовал некий «элементарный фрактал рынка», воспроизводящийся по одной или нескольким точным математическим формулам, то он выводил бы на «формулу успеха».
Между тем, как показывает опыт, никаких «формул успеха» рынок не приемлет. И это происходит вне зависимости от того, на какой основе они построены: упрощенной (линейной) или более сложной (фрактальной, нелинейно-динамической, вероятностной и др.). Вот почему эти поиски не привели к убедительным в прикладном отношении результатам прогнозирования поведения рынка.
Волновой принцип отвергает применимость идеи идентичной фрактальности к описанию поведения рынка. Более подходящим видится неопределенный фрактал. Впрочем, Пректер полагает, что Эллиотт, обнаружив свой цикл, сам того не подозревая, открыл некий третий тип фракталов — так называемый выраженный фрактал (robust fractal).
Это особый фрактал, который одновременно является простым и сложным, похожим и не похожим на себя, воспроизводящимся в разных масштабах и существующим только в одном реальном пространстве и времени.
По определению Пректера, этот фрактал Эллиотта представляет собой некую «промежуточную специфичность» (intermediate specificity).
Как и положено идентичному фракталу, он «клонируется» в любых масштабах, не являясь при этом идентичным, поскольку никогда в точности не повторяется. Вместе с тем, и неопределенным фракталом его тоже нельзя считать, потому что у него имеется «формула», вполне однозначно описывающая структуру волнового цикла как состоящую из двух достаточно определенных элементов: «импульс — коррекция». Причем каждый из них обладает своими, присущими только ему признаками.
Таким образом, цикл Эллиотта — это определенность с точки зрения формы фрактала и одновременно неопределенность пространственно-временных параметров его структуры.
Цикл Эллиотта — это, возможно, одна из «специфических» разновидностей выраженного фрактала, который является промежуточным звеном между идентичным и неопределенным фракталами.
Согласно обобщающему предположению Пректера, промежуточные образования разной «специфичности» — это фракталы, которые играют в природе наиболее существенную роль.
В следующем разделе свойства «фрактала Эллиотта» будут рассмотрены более подробно. А пока, возвращаясь к исследованиям хаоса, упомянем еще об одном направлении — изучении «антихаоса», т.е. процесса постепенного упорядочивания. В качестве примера такого упорядочивания обычно приводится возникновение жизни на Земле.
Родоначальником взгляда на рынок с позиций «антихаоса», видимо, следует считать Адама Смита, который ввел понятие «невидимой руки». Смит считал, что она придает общественно полезную целенаправленность разрозненному, хаотичному, неупорядоченному поведению каждого отдельного участника рынка, действующего по своему личному и своекорыстному усмотрению. На графиках движения цен и котировок процесс «упорядочивания» можно наблюдать с особой отчетливостью, когда возникают продолжительные тренды и их коррекции, обладающие особой красотой и стройностью.
Волновой принцип можно рассматривать как попытку понять поведение рынка именно с позиций «антихаоса». Однако общая «теория антихаоса» пока не имеет ответа на вопрос о механизмах такого «упорядочивания».
Современные теории, связанные с представлениями об «упорядочивающемся хаосе», пока не накопили достаточного прикладного потенциала.
Естественным ответом на практические нужды в условиях постоянно отстающих от жизни теорий стали эксперименты в области самообучающихся систем принятия торговых решений. Такие системы, пробуя и ошибаясь при «столкновении» с действующими законами поведения рынка, постепенно «учатся» учитывать их при принятии решений.
Наиболее активно подобные разработки проводятся на основе приложения теории нейронных сетей (neural network approach), появившейся в результате попыток создания искусственного интеллекта.
Теория нейронных сетей на основе кибернетического моделирования работы человеческого мозга пытается разработать самообучающиеся системы принятия решений.
Соответствующие прикладные исследования ведутся преимущественно в областях, закрытых от широкой общественности. На сегодняшний день о каких-то «прорывах» в области самообучающихся систем сведений нет.
Стоит ли этому особенно удивляться? Ведь, программные продукты «самообучения» сегодня — это все те же роботы со всеми преимуществами и недостатками, присущими всякой механике. Кроме того, при работе в рынке прямолинейное применение «метода проб и ошибок» не только не гарантирует положительных результатов, но и нередко приводит к обратному эффекту. Поэтому трейдеру еще долго придется полагаться на свой собственный интеллект, творческое начало и интуицию.
Что касается волнового принципа, то в рассматриваемом контексте можно утверждать, что он, по крайней мере, приводит к некоторому к упорядочиванию «хаоса» в голове трейдера. Практическим следствием этого сторонники теории Эллиотта считают то, что волновой принцип позволяет избегать совершения наиболее серьезных ошибок, которые естественны для такого несовершенного существа, как человек.
Волновой принцип для трейдера — это один из способов упорядочить свои мысли и действия во время столкновения с кажущимся хаосом рынка.
Перейдем теперь к более детальному представлению теории Эллиотта.
Далее
Вернуться к оглавлению
|