Теория стохастических нитей Спуда
Введение
В предыдущей статье нами были рассмотрены базовые принципы использования индикатора Стохастический Осциллятор. Существует, однако, немалое количество торговых систем, которые используют этот индикатор нестандартным способом. На наш взгляд, именно такие системы являются наиболее интересными и полезными для изучения, поскольку способствуют пробуждению собственного креативного мышления у читателей и помогают увидеть новые неожиданные методы использования привычных и, казалось бы, таких обыденных индикаторов.
Одной из таких систем является Теория стохастических нитей Спуда (Spuds Stochastic Thread Theory), опубликованная летом 2007 года на одном из зарубежных форумов. К ее рассмотрению мы и приступаем в данной статье.
Одной из таких систем является Теория стохастических нитей Спуда (Spuds Stochastic Thread Theory), опубликованная летом 2007 года на одном из зарубежных форумов. К ее рассмотрению мы и приступаем в данной статье.
Подготовка
Первым делом нам необходимо подготовить наш рабочий экран. Теория стохастических нитей использует только один таймфрейм. Спуд рекомендует интервалы 1H или 4H, поскольку полагает, что интервалы M30 и меньше оставляют слишком мало времени для раздумий.
Итак, мы открываем часовой график и прикрепляем к нему 18 стохастических осцилляторов. Параметры «замедление» и «период %D» оставляем по умолчанию – 3. Параметр %K будет меняться от 6 до 24. Таким образом, мы получим 18 стохастиков с параметрами (6, 3, 3), (7, 3, 3), (8, 3, 3) … (24, 3, 3). У всех индикаторов используется только главная линия, а сигнальную мы отключаем.
Стохастики с параметром %K от 6 до 13 мы настраиваем таким образом, чтобы их цвет был синим, а линия – тонкой. Этот набор стохастиков мы в относительно вольном переводе будем называть Мелкопериодными Стохастиками и обозначать LTFS (Lower Time Frame Stochastics).
Стохастик с параметрами (14, 3, 3) должен отображаться толстой красной линией. Он играет важную роль в данной системе и потому должен выделяться среди прочих линий. Этот Стохастик мы будем называть Базовым Стохастиком и обозначать BS (Base Stochastic).
Оставшиеся стохастики с периодом %K от 15 до 24 должны отображаться тонкой красной линией. Этот набор стохастиков мы будем называть Крупнопериодными Стохастиками и обозначать HTFS (Higher Time Frame Stochastics).
Итак, мы открываем часовой график и прикрепляем к нему 18 стохастических осцилляторов. Параметры «замедление» и «период %D» оставляем по умолчанию – 3. Параметр %K будет меняться от 6 до 24. Таким образом, мы получим 18 стохастиков с параметрами (6, 3, 3), (7, 3, 3), (8, 3, 3) … (24, 3, 3). У всех индикаторов используется только главная линия, а сигнальную мы отключаем.
Стохастики с параметром %K от 6 до 13 мы настраиваем таким образом, чтобы их цвет был синим, а линия – тонкой. Этот набор стохастиков мы в относительно вольном переводе будем называть Мелкопериодными Стохастиками и обозначать LTFS (Lower Time Frame Stochastics).
Стохастик с параметрами (14, 3, 3) должен отображаться толстой красной линией. Он играет важную роль в данной системе и потому должен выделяться среди прочих линий. Этот Стохастик мы будем называть Базовым Стохастиком и обозначать BS (Base Stochastic).
Оставшиеся стохастики с периодом %K от 15 до 24 должны отображаться тонкой красной линией. Этот набор стохастиков мы будем называть Крупнопериодными Стохастиками и обозначать HTFS (Higher Time Frame Stochastics).
Итоговый внешний вид рабочего экрана можно увидеть на рис. 1.
Рис. 1
Торгуем по веревкам
Первый и самый главный паттерн в Теории стохастических нитей Спуда носит название «Веревка» (Rope). Его уникальной отличительной чертой является предельная простота. Спуд шутит по этому поводу, что вы сможете торговать по веревкам, даже напившись до крайней кондиции. (Проверять, так ли это, все же не стоит, по крайней мере, на реальном счете).
Когда все Стохастики собираются вместе и образуют одну тонкую линию, то мы говорим, что нити сплетаются в веревку. Веревка должна образовать вершину и развернуться в противоположную сторону. Именно в это время нам надо открывать позицию.
Эта вершина должна находиться в области перекупленности/перепроданности или около границ этих областей. (Нет необходимости напоминать, что значимость паттерна возрастает, если разворот формируется на сильном фибо-уровне ценового графика, либо на важной скользящей средней, например, SMA 200, на уровнях Мюррея или Camarilla Equation, при достижении срединной, верхней или нижней линии Вил Эндрюса и т.д. Используйте любые подтверждения по вашему вкусу).
На рис. 2 и 3 показаны примеры паттернов «Веревка». В областях 1 и 2 мы можем наблюдать появление веревки, которая затем образует вершину. Обычно сразу или вскоре после этого начинается противоположное движение.
«Идеальная веревка» формируется не так часто, как хотелось бы. Но нет необходимости, чтобы веревка обязательно была предельно тонкой, как на рис. 2, обл. 1. Обычно достаточно того, чтобы линии были прижаты вплотную друг к другу и между ними не наблюдалось бы пустот или, тем более, пересечений и хаоса. Однако чем тоньше веревка, тем лучше.
Обычно веревка образуется за 1-2 бара до появления вершины, но нередко она образуется непосредственно в самой вершине (см. рис. 3, обл. 1).
Когда все Стохастики собираются вместе и образуют одну тонкую линию, то мы говорим, что нити сплетаются в веревку. Веревка должна образовать вершину и развернуться в противоположную сторону. Именно в это время нам надо открывать позицию.
Эта вершина должна находиться в области перекупленности/перепроданности или около границ этих областей. (Нет необходимости напоминать, что значимость паттерна возрастает, если разворот формируется на сильном фибо-уровне ценового графика, либо на важной скользящей средней, например, SMA 200, на уровнях Мюррея или Camarilla Equation, при достижении срединной, верхней или нижней линии Вил Эндрюса и т.д. Используйте любые подтверждения по вашему вкусу).
На рис. 2 и 3 показаны примеры паттернов «Веревка». В областях 1 и 2 мы можем наблюдать появление веревки, которая затем образует вершину. Обычно сразу или вскоре после этого начинается противоположное движение.
«Идеальная веревка» формируется не так часто, как хотелось бы. Но нет необходимости, чтобы веревка обязательно была предельно тонкой, как на рис. 2, обл. 1. Обычно достаточно того, чтобы линии были прижаты вплотную друг к другу и между ними не наблюдалось бы пустот или, тем более, пересечений и хаоса. Однако чем тоньше веревка, тем лучше.
Обычно веревка образуется за 1-2 бара до появления вершины, но нередко она образуется непосредственно в самой вершине (см. рис. 3, обл. 1).
Рис. 2
Рис. 3
Примечание 1. Необходимо проявлять осторожность, если веревка образуется задолго до вершины и движется к ней из противоположной области перекупленности или перепроданности. Это может означать сильный тренд, против которого не стоит открывать позицию. В этом случае необходимо дождаться, чтобы не только образовалась вершина в области перекупленности/перепроданности, но чтобы BS вышел из этой области. В противном случае BS может зависнуть в области экстремальных значений, что будет соответствовать продолжению тренда. Пример этого показан на рис. 4.
Рис. 4
Примечание 2.
Отметим также, что границы областей перекупленности и перепроданности в Теории стохастических нитей смещены чуть ближе к центру и выбраны в соответствии с уровнями Фибоначчи: уровень перепроданности составляет 23,6%, а перекупленности – 76,4%. Мы, однако, не считаем это требование рационально обоснованным; скорее, оно отображает личные предпочтения автора системы. Поэтому на наших рисунках вы можете видеть, что мы оставили традиционные значения уровней. Достаточно помнить, что традиционные уровни в 20% и 80% условны и не стоит им придавать догматического значения, скажем, принципиально игнорируя разворот веревки в области 21% и т.д.
Продолжение следует…
Вадим Шумилов,
a.k.a. DrShumiloff
a.k.a. DrShumiloff
