циклы
Большая часть технического анализа позволяет прогнозировать изменение цен, однако не дает четких рекомендаций по прогнозированию времени наступления того или иного события. Один из подходов состоит в попытке найти значимые временные промежутки, как в теории Эллиота, а второй — в стремлении выявить временные и ценовые циклы. То, что существует цикличность большинства явлений реального мира, наверное, не требует долгих доказательств и объяснений. Причем она наблюдается даже в психологии человека. Другое дело, что для большинства процессов (кроме таких, как день и ночь) очень трудно дать объяснение происхождению цикличности и точно выделить циклы. Тем не менее, даже не зная причин, которые обусловливают эти циклы, их можно искать и находить.
Идеальный цикл характеризуется двумя параметрами: амплитудой и периодом. Амплитуда — расстояние между максимумом и минимумом, т.е. это величина максимального размаха колебаний. Период измеряется между двумя соседними минимумами, т. е. показывает, как часто (быстро) повторяются циклы.
В реальной жизни редко встречаются «чистые» циклы. Обычно любой процесс представляет собой интерференцию (сумму) циклов с разными периодами и амплитудой (см.рис. 6-56). В результате такого суммирования мы получаем картину изменений, по виду которых иногда весьма трудно предположить их периодическую природу.
Рассматривая одновременно несколько циклов, как правило, выделяют следующие характеристики, которые описывают их сочетаемость, гармоничность и синхронность. Гармоничными называются циклы, у которых отношение периодов выражается целым числом, т. е. период большего цикла содержит целое число периодов меньшего цикла. Если при этом некоторые минимумы этих циклов совпадают, то такие циклы называют синхронными, поскольку оба цикла начинаются одновременно. Также можно рассматривать пропорциональность циклов, которая заключается в том, что амплитуды колебаний двух циклов прямо пропорциональны их периодам.
Просуммировать простые циклы — легкая процедура. Но перед нами обычно стоит обратная задача — выявить простые циклы, которые составляют сложные ценовые колебания. Для решения ее необходим сложный математический аппарат. Обсуждение таких математических методов не входит в задачи данной книги. Кроме того, точное исследование абстрактным математическим методом ценовых колебаний представляется нам мало продуктивным для целей прогнозирования, ибо в основе любого элементарного подцикла должно лежать какое-то фундаментальное обоснование, а не математическая точность. Более того, мы считаем, что цикличность на рынке не является абсолютно точной. На наш взгляд, на рынке, так же как и в экономике, не существует циклов с периодом, например, точно в 10 лет. Действительно, у экономических подъемов и спадов, имеющих циклическую природу, могут быть только приблизительное значение периода и амплитуды. Поэтому интересно рассмотреть возможность проведения простого и быстрого визуального анализа графика для выявления возможных циклов. Попытка выявить последовательность ценовых пиков и временных интервалов между ними на обычном графике, как при анализе волн Эллиота, обычно не приводит к успеху.
