Индекс DAX30 на дневной основе. Наш анализ временных целей Фибоначчи (более 13 месяцев на дневных данных) дает 16 важных разворотов тренда Индекса DAX30

Наш анализ временных целей Фибоначчи (более 13 месяцев на дневных данных) дает 16 важных разворотов тренда Индекса DAX30. Шестнадцать важных изменений тренда за 13 месяцев оз­начает немного более одного сигнала в месяц. Такая частота мог­ла бы быть идеальной для активного трейдера, но слишком высо­ка для консервативных инвесторов. Поскольку анализ временных целей Фибоначчи опирается на частоту достоверных максимумов и минимумов колебаний, согласно предопределенному размеру колебания, на дневной основе генерируется намного больше сиг­налов, чем на недельной.

Единственный способ сократить число сделок — объединить дневной анализ или с сигналами, сгенерированными на недельной основе, или с дополнительными инструментами Фибоначчи. Ка­кой метод выбрать — будет зависеть от предпочтения риска инве­стора и его или ее способности переносить большие колебания ак­тивов. Суммарный риск финансового истощения и средняя потеря активов на проигрышных сделках значительно больше на недель­ных данных, чем на недельных и дневных данных, вместе взятых.

Каждый из 16 торговых сигналов по Индексу DAX30 произве­ден согласно тем же самым правилам, что и для Индекса S&P500 и Индекса DAX30 на недельной основе. Рисунок 7.6 охватывает все развороты тренда Индекса DAX30 на дневной основе. Все ма­ксимумы и минимумы колебаний, использованные для анализа, отмечены на графике соединяющими линиями. Максимумы и минимумы не накладываются. Они все используются последова­тельно. Промежуток между двумя временными целями Фибонач­чи в каждой полосе никогда не превышает двух дней.

Рисунок 7.6 График Индекса DAX30 с декабря 1999 по январь 2001 гг. Важные пики и впадины Р#01 — V#16. Источник: FAM Research, 2000.

Индекс S&P500 и Индекс DAX30 — волатильные продукты, связанные с фондовыми рынками, но дни временных целей Фибоначчи могут также уверенно захватывать изменения трендов на­личных валют, как демонстрируется на примере курса наличной евро по отношению к доллару США.

Наличная евро на недельной основе

Наличные валюты наилучшие продукты для анализа и торговли. Если наличные валюты входят в тренд, они обычно сохраняют на­правление тренда в течение значительных периодов времени.

На недельных данных в течение периода с января 1998 года по январь 2001 года для наличной евро в качестве торговых сигналов могут быть идентифицированы восемь важных разворотов тренда. В течение трех этих лет парами дней временных целей Фибоначчи захватываются четыре важных пика и четыре важные впадины (рисунок 7.7).

И вновь у нас появляется последовательность двух важных впадин, не чередующихся с важным пиком. Отсутствует подходя­щее колебание, которое могло бы прервать нисходящий тренд, идущий от впадины V#02 к впадине V#03. Если инвесторы ис­пользуют впадину V#02 как признак важного изменения тренда и откроют в этой точке длинную позицию, они или вылетят на стопе с убытком, или развернут позицию и будут ждать наступления изменения тренда, что происходит на сигнале покупки в впадине W03.

Частота изменений тренда наличной евро (подтвержденных днями временных целей Фибоначчи) демонстрирует, что торговые сигналы могут быть или дальше друг от друга на трендовых рын­ках, или ближе друг к другу на боковых рынках. Это расстояние между сигналами пика Р#04 и впадины V#05 в трендовом состоя­нии наличной евро составляет 32 недели, в то время как на боко­вом рынке впадина V#05 сопровождается пиком Р^Об через всего лишь шесть недель.

Расчет пар дней временных целей Фибоначчи от конфигура­ций "максимум-максимум" или "минимум-минимум" обычно создает полосу времени, но иногда эти расчеты полностью совпа­дают. Это можно увидеть на примере сигналов на пике Р#04 и пи­ке Р^08, где мы находим единственную линию для двух вычисле­ний дней временных целей Фибоначчи.

Рисунок 7.7 График наличной евро с января 1998 по январь 2001 гг. Важные пики и впадины Р#01 — Р#08. Источник: FAM Research, 2000.

Мы завершаем эту главу представлением наличной евро на дневных данных.