Индикаторы
Материал подготовлен специально для инвест-клуба Валерии Винокуровой
Текущее техническое развитие позволяет инвесторам очень быстро анализировать большие массивы данных. Благодаря высокой скорости и доступности данных стало возможным создание осцилляторов и индикаторов.
В серии этих отчетов мы рассмотрим различные виды индикаторов и осцилляторов, а также варианты их использования, покажем несколько методов расчета с помощью EXEL.
В этой части мы рассмотрим, на какие подгруппы можно разделить индикаторы.
Начнем с того, чем отличаются осцилляторы от индикаторов. Их разделение довольно простое. Индикатор показывает текущее положение дел, а осциллятор — дает сигнал с опережением.
Т.е. пересечение скользящих средних, например, можно считать индикатором. А MVRV Z-Scores является осциллятором. Далее по тексту мы осцилляторы и индикаторы будем называть просто индикаторами (чтобы не усложнять).
Все индикаторы можно разделить на три большие подгруппы — в зависимости от того, какие типы данных они используют.
Количественные индикаторы самые распространённые, чаще всего мы можем наблюдать их на TradingView. Такой тип индикаторов использует данные с графика. Например, это могут быть данные о цене открытия или закрытия свечи, данные объема и т.д.
Самые распространяемые представители данного типа — различные скользящие средние.
Рассмотрим пример самой простой MA:
Количественные индикаторы очень гибкие, и вариантов их настройки — бесконечное множество. Это их основное преимущество перед остальными двумя типами.
В качестве примера я взял обычную скользящую среднюю с аргументами:
Скользящая средняя считается по следующей формуле:
Где:
n — количество измерений (длина)
Pi — цена i-ого измерения (в этом примере — цена закрытия)
Теперь давайте рассмотрим, что будет, если мы поменяем часть аргументов. Длина, как видно из формулы, отвечает за количество данных, которое будет использоваться в расчете.
Чем меньше ваш горизонт инвестирования, тем меньше должна быть длина.
Поставим значение длины — 300 (учитываются данные 300 последних свечей).
Второй аргумент — Данные — отвечает за то, какую именно цену свечи будет считать формула. У свечи есть 4 значения:
Любое из этих значений вы можете подставить в формулу.
Третий аргумент — Отступ — никак не влияет на значение, которое вы получите. Этот аргумент отвечает за отображение линии на графике. Например, вы можете сделать так, чтобы линия была на 5 свечей впереди графика.
Как видно из графика, значение скользящей сильно поменялось. Таким образом, индикаторы количественного анализа стоит рассматривать как калькулятор — инструмент помогающий анализировать данные торгов.
Фундаментальные индикаторы более сложные в понимании, не такие гибкие, и, как следствие, менее используемые. В основном они используются в моделях прогнозирования долгосрочных движений.
Такой тип индикаторов использует данные реальных показателей — таких, как, например, стоимость электричества для майнеров BTC. Эти индикаторы в меньшей степени представлены на TradingView, но существует множество других сайтов, где их можно найти — например, lookintobitcoin.com.
Рассмотрим пример Miner Revenue с сайта lookintobitcoin.com:
Оранжевой линией изображено, сколько в общем BTC в день зарабатывают майнеры. Это значение рассчитывается по очень простой формуле:
F — заработок с комиссий за переводы
M — заработок от создания нового блока
Если приблизить график, можно точно определить, сколько майнеры заработали в тот или иной день. Ниже график за 2023 год.
Отдельно можно выделить комбинацию количественных методов и фундаментального анализа.
Например, мы можем использовать данные с Miner Revenue и данные из стаканов ордеров на бирже. Зачем? Чтобы определить, на сколько цена BTC может упасть, если майнеры будут продавать, например, всю выручку, заработанную за день или за месяц.
Таким образом, фундаментальные индикаторы помогают строить различные модели, направленные на определение долгосрочных тенденций на рынке и предсказания будущих ценовых значений.
В первую очередь эффективность модели будет зависеть от логических предположений, которые вы в нее закладываете. Поэтому для построения таких моделей нужно обладать довольно глубокими знаниями в макроэкономике.
Поведенческий анализ — очень молодое направление науки о финансах. До 70-х годов прошлого века его вообще считали не научным. Потому что считалось, что на рынки действуют исключительно рыночные силы и фундаментальные показатели.
Однако последнее время к рынкам присоединяется все больше неквалифицированных инвесторов. Также последние 15 лет мы видим активное развитие соц. сетей.
Эти два фактора приводят на рынок много участников, которые в инвестициях полагаются исключительно на свои или чужие симпатии к активам.
Особенно это выраженно для рынка крипто активов — так как он характерен пониженной ликвидностью и малым количеством профессиональных участников.
Действия этой прослойки участников рынка оказывают большое влияние на стоимость активов, и поведенческие индикаторы помогают понять настроения толпы.
По отношению к крипто активам такие индикаторы часто используют:
- данные поисковых запросов по тому или иному активу,
- данные подписчиков в соц. сетях проектов,
- настроение по отношению к проектам (анализируется путем определения комментариев — негативные/позитивные).
В качестве примера рассмотрим один из самых популярных индикаторов — Fear and Greed:
В этой части мы не будем подробно рассматривать то, как он рассчитывается — этому нужно посвящать отдельную статью. Выделим лишь то, что большую долю расчетов включают поисковые запросы пользователей.
Как правило, когда рынок падает — толпа начинает бояться и избавляется от своих активов. Это ещё больше давит на котировки на рынке. А когда рынок начинает расти — толпа радуется и начинает покупать, толкая цены вверх (и это основная причина того, почему крипто рынок настолько волатильный).
Естественно, рациональный инвестор должен поступать наоборот.
В любом случае, если мы инвестируем в рынок крипто активов — поведенческие индикаторы должны быть в поле нашего зрения. Со временем на рынок придёт больше квалифицированных инвесторов, и это изменится. Но пока такие индикаторы являются самыми эффективными. Правда, рассчитывать их самостоятельно практически невозможно.
В этой статье мы рассмотрели три типа индикаторов. Как показывает практика, самые достоверные модели и самые прибыльные стратегии получаются только при совмещении всех трех типов индикаторов.
Поэтому обращайте повышенное внимание на то, чтобы ваша торговая стратегия была представлена всеми тремя типами индикаторов!
В следующих отчетах мы рассмотрим линейные методы расчета эффективности. Они помогут подобрать самые эффективные параметры для индикаторов и самые эффективные комбинации для расчета торговой стратегии.
Больше интересного в мире криптовалют👇
Instagram - https://instagram.com/lera__vin
Telegram-канал с актуальными новостями - https://t.me/+JDlDROSLvMAwNDNi
YouTube - https://www.youtube.com/channel/UC6gtiVVT_Py7eeYp_9jLcng
Заработок на криптовалюте – откровенное интервью Валерии Винокуровой на «Метаморфозах» Осипова - https://youtu.be/irtnax2btV4