ФОРЕКС БРОУНОВСКОЕ ДВИЖЕНИЕ

Лучшие Форекс брокеры 2021:

Броуновское движение

Самой простой (и, как следствие, наиболее привлекательной) моделью случайной флуктуации (колебаний) является «броуновское движение»; в такой модели постулируется непрерывность цен и то что, их последовательные изменения суть независимые гауссовские случайные величины (где предшествующие изменения цены не связаны с прошлыми или будущими ее изменениями ), т.е. рынок не обладает памятью, он воспринимает вновь поступившую информацию и мгновенно забывает о прошлых событиях. Пример броуновского движения можно увидеть на рис.22.

В броуновском движении независимы не положения частицы в разные моменты времени — смещение частицы в течении одного промежутка времени не зависит от ее же смещения в течение другого интервала времени. Увеличив разрешение микроскопа и временное разрешение, мы вновь получим подобное случайное блуждание, броуновское движение самоподобно! (рис.23).

На рис.23 показаны положения частицы регистрируемые на каждом втором шаге процесса из 10000 независимых шагов движения частицы. Каждое приращение (интервал) здесь — сумма 2-х независимых шагов. Этот рисунок показывает, как координата частицы меняется со временем 2t. Кривая представляет собой дискретный набор точек с определенным временным интервалом, между их фиксацией рис.24.

На рис.25 показаны положения частицы регистрируемые на каждом четвертом шаге процесса из 10000 независимых шагов движения частицы. Как видно, что рис.25 мало чем отличается от рис.26, разве, что временным масштабом приращений, которые теперь стали вдвое больше. На грубом примере это можно представить, как если бы мы в первом случаи при фиксации точек отрывали карандаш на 2 секунды, а во втором на 4. Свойство броуновских диаграмм не менять «вида» при изменении разрешения называется масштабной инвариантностью броуновских диаграмм.

Для тех кто не видит схожести между рисунками я сделал рис.26, для того чтобы было более понятно, что они действительно похожи. О том почему я так перевернул рис.26 мы поговорим в главе «Зеркальность биржевых цен».

И так давайте подведем небольшой итог выше сказанному. Броуновское движение не зависит от прошлых событий, однако оно самоподобно в течении одного, независимого от другого, промежутка времени. Как видно из рис.23,25 они очень напоминают ход биржевых цен. Пока мы можем только сказать, что есть схожесть, но броуновское движение описывается нормальным распределением (рис.20), которое не соответствует реальному поведению цен.

Рейтинг Форекс брокеров:

Если теория предельной центральной теоремы постулирует непрерывность цен, то значения цен встречающиеся в действительности таковыми не являются. При этом каждый раз когда цена терпит сильный разрыв (рис.27), к хвостам распределения изменения цены добавляется новая точка. Это говорит о том что симптом «длинных хвостов» тесно связан с симптомом «разрывности в цене».

Имея дело с котировками на валютном рынке надо быть готовым встретить скачки, которые сохраняют свое значение даже с долговременной точки зрения. Теоретическое обоснование выше сказанному можно подтвердить на следующих примерах: и спрос, и предложение, определяющие цену, определяются как объективными факторами, так и предчувствиями.

Давайте разберемся, как же может быть так, что цены все же являются броуновским движением, но при этом будут иметь распределение изображенное на рис.20 Для того, что бы ответить на поставленную нами задачу нам необходимо познакомиться с показателем Херста.

Гарольд Эдвин Херст (1880-1978) — английский физик, ставший великим «нилологом» и заслуживший прозвище Абу Нил, «отец Нила». Наука обязана ему одним замечательным статистическим изобретением и одним замечательным эмпирическим (практическим) открытием, которые связаны с идеей об измерении интенсивности некоторой хроники (событий) стремиться быть циклической, но НЕ ПЕРИОДИЧЕСКОЙ, — поведение, представляющее собой один из аспектов долговременной статистической зависимости прошлого от будущего.

Здесь мы вспомним про нашу частицу, движение которой представляется броуновским. Мы помним, что координаты частицы в одном промежутке времени подобны ее же координатам в другом промежутке, однако появление циклов носит не периодический характер, т.е мы не знаем дальнейшее положение частицы через определенное время t.

Херст, не отдавая себе в этом отчета, ввел новую статистическую технику, основанную на выражении R(t, d)/S(t, d). Этот метод был назван R/S анализ. В данной книге мы не будем разбирать этот метод, поскольку он не имеет прямого отношения к нашей с вами задаче, для тех кому интересно применение данного анализа к биржевым ценам, могут прочесть Эдгара Петерса «Фрактальный анализ финансовых рынков». Нас же больше интересует результат, который получил Херст, используя данный метод.

Рейтинг Форекс платформ:

Эмпирическое открытие Херста состоят в том, что диаграммы R/S, относящиеся к эмпирическим хроникам, в общем случае состоят из кривых, тесно обвивающих некоторую прямую, но УГОЛ наклона Н этой прямой изменяется от случая к случаю. Проще говоря различные кривы ведут себя очень по — разному, они располагаются вблизи некоторой прямой, угол наклона которой, Н, зачастую превосходит 0,5 (т.е не соответствует нормальному распределению). Показатель Херста изображен на рис.28.

Волнистой линей изображен временной ряд (совокупность наблюдаемых параметров изучаемой системы во времени) цен. Прямая линия представляет собой показатель Н (Херста) расположенную под углом со значением 0,5

Когда Н = 0,5 график будет соответствовать нормальному распределению и являться случайным. Если 0<Н<0,5 , то процесс является антиперсистентным, — когда восходящая тенденция сменяется нисходящей или наоборот, т.е есть зависимость между движениями частиц (цен), но она является обратной.

При 0,5<Н<1, процесс является персистентным, — если мы наблюдаем восходящую тенденцию то в будущем она продолжит свой рост.

Когда Н возрастает от 0,5 до 1, устойчивость становится все заметнее. С практической точки зрения это выражается в том, что возникающие разнородные «циклы» — не имеющие, не забываем, никакого периодического характера — различаются все яснее. В частности, большую важность становятся медленные циклы.

Неравенство Н>0,5, исключает гипотезу о том, что все величины являются независимыми и гауссовскими, а феномен Херста есть ни что иное как проявление самоафинности.

Что такое самоафинность мы рассмотрим в разделе курса 4 «Генератор — золотой Грааль на рынке», сейчас нас больше интересует такое понятие, как: обобщенное броуновское движение.

Обобщенное броуновское движение было введено Мандельбротом через обобщение случайной функции X(t) (случайные блуждания) путем замены показателя Н = 0,5 на любое действительное число из интервала 0<Н<1.

Обобщенное броуновское движение — это класс гауссовских процессов позволяющих показателю Н принимать произвольные значения от 0 до 1.

О чем нам это может сказать? Все дело в том, что распределения цен изображенных на рис.4 отличаются от цен на рис.3, как мы это уже видели, высоким пиком и толстыми хвостами. При этом функция с нормальным распределением (т.е гауссовская зависимость) имеет показатель Н = 0,5, тогда как функция соответствующая распределению цен имеет показатель 0,5<Н<1. Получается, что введя понятие обобщенного броуновского движения Мандельброт показал, что при разнице свойств моделей, движение цены валютных пар представляет собой броуновское движение — обыкновенное или дробное! Малого того в зависимости от значения Н цена может обладать персистентными или антеперсистентыми свойствами.

Хорошо, цена имеет вид броуновского движения, однако, что нам может дать это в торговле и причем здесь волны Элиота? Мы выяснили, что одним из свойств и причем самым важным для броуновского движения, является то что оно имеет НЕПЕРИОДИЧЕСКИЕ ЦИКЛЫ. Теперь нам нужно понять, как выглядит цикл и, что поможет нам его определять. Для того, чтобы подняться на вершину выше, по сравнению с теорией предложенной Эллиотом, мы должны познакомиться с таким понятием, как фрактал.

(Материалы приведены на основании: А. Алмазов. Фрактальная теория. Как поменять взгляд на рынки)

Практикум трейдера — Броуновское движение, как модель для прогнозирования финансовых активов

Самой простой (и, как следствие, наиболее привлекательной) моделью случайной флуктуации (колебаний) является «броуновское движение»; в такой модели постулируется непрерывность цен и то что, их последовательные изменения суть независимые гауссовские случайные величины (где предшествующие изменения цены не связаны с прошлыми или будущими ее изменениями ), т.е. рынок не обладает памятью, он воспринимает вновь поступившую информацию и мгновенно забывает о прошлых событиях. Пример броуновского движения можно увидеть на рис.1

В броуновском движении независимы не положения частицы в разные моменты времени – смещение частицы в течении одного промежутка времени не зависит от ее же смещения в течение другого интервала времени. Увеличив разрешение микроскопа и временное разрешение, мы вновь получим подобное случайное блуждание, броуновское движение самоподобно (рис.2).

На рис.3 показано положение частицы, регистрируемое на каждом втором шаге процесса из 10000 независимых шагов движения частицы. Каждое приращение (интервал) здесь – сумма 2 — х независимых шагов. Этот рисунок показывает, как координата частицы меняется со временем 2t.

На рис.4 показано положение частицы, регистрируемое на каждом четвертом шаге процесса из 10000 независимых шагов движения частицы. Как видно, что рис.3 мало чем отличается от рис.4, разве что временным масштабом приращений, которые теперь стали вдвое больше. На грубом примере это можно представить, как если бы мы в первом случаи при фиксации точек отрывали карандаш на 2 секунды, а во втором на 4. Свойство броуновских диаграмм не менять «вида» при изменении разрешения называется масштабной инвариантностью броуновских диаграмм .

И так давайте подведем небольшой итог выше сказанному. Броуновское движение не зависит от прошлых событий, однако оно самоподобно в течении одного, независимого от другого, промежутка времени. Как видно из рисунка 3 и 4, они очень напоминают ход биржевых цен. Пока мы можем только сказать, что есть схожесть, но броуновское движение описывается нормальным распределением (рис.5), которое не соответствует реальному поведению цен.

Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса, — распределение вероятностей, которое играет важнейшую роль во многих областях знаний, особенно в физике. Физическая величина подчиняется нормальному распределению, когда она подвержена влиянию огромного числа случайных помех. Ясно, что такая ситуация крайне распространена, поэтому можно сказать, что из всех распределений, в природе чаще всего встречается именно нормальное распределение — отсюда и произошло одно из его названий.

На рис.6 изображена более реалистичная модель, которая соответствует поведению финансовых активов.

Как же может быть так, что цены все же являются броуновским движением?

Для того, что бы ответить на поставленную задачу нам необходимо познакомиться с показателем Херста.

Гарольд Эдвин Херст (1880-1978) – английский физик, ставший великим «нилологом» и заслуживший прозвище Абу Нил, «отец Нила». Наука обязана ему одним замечательным статистическим изобретением и одним замечательным эмпирическим (практическим) открытием, которые связаны с идеей об измерении интенсивности некоторой хроники (событий) стремиться быть циклической, но НЕ ПЕРИОДИЧЕСКОЙ, — поведение, представляющее собой один из аспектов долговременной статистической зависимости прошлого от будущего

Здесь мы вспомним про нашу частицу, движение которой представляется броуновским. Мы помним, что координаты частицы в одном промежутке времени подобны ее же координатам в другом промежутке, однако появление циклов носит не периодический характер, т.е мы не знаем дальнейшее положение частицы через определенное время t.

Херст, не отдавая себе в этом отчета, ввел новую статистическую технику, основанную на выражении R(t, d)/S(t, d). Этот метод был назван R/S анализ. В данной статье мы не будем разбирать этот метод, поскольку он не имеет прямого отношения к нашей с вами задаче, для тех кому интересно применение данного анализа к биржевым ценам могут прочесть Эдгара Петерса «Фрактальный анализ финансовых рынков». Нас же больше интересует, результат который получил Херст используя данный метод.

Эмпирическое открытие Херста состоят в том, что диаграммы R/S, относящиеся к эмпирическим хроникам, в общем случае состоят из кривых, тесно обвивающих некоторую прямую, но УГОЛ наклона Н этой прямой изменяется от случая к случаю. Проще говоря различные кривы ведут себя очень по – разному, они располагаются вблизи некоторой прямой, угол наклона которой, Н, зачастую превосходит 0,5 (т.е не соответствует нормальному распределению). Показатель Херста изображен на рис.7

Волнистой линей изображен временной ряд (совокупность наблюдаемых параметров изучаемой системы во времени) цен. Прямая линия представляет собой показатель Н (Херста) расположенную под углом со значением 0,5

Когда Н = 0,5 график будет соответствовать нормальному распределению и являться случайным. Если 0 < 0,5 , то процесс является антиперсистентным, — когда восходящая тенденция сменяется нисходящей или наоборот, т.е есть зависимость между движениями частиц (цен), но она является обратной. При 0,5 < 1, процесс является персистентным, — если мы наблюдаем восходящую тенденцию то в будущем она продолжит свой рост.

Когда Н возрастает от 0,5 до 1, устойчивость становится все заметнее. С практической точки зрения это выражается в том, что возникающие разнородные «циклы» — не имеющие, не забываем, никакого периодического характера – различаются все яснее.

Неравенство Н> 0,5 , исключает гипотезу о том что все величины являются независимыми и гауссовскими.

Обобщенное броуновское движение было введено Мандельбротом через обобщение случайной функции X(t) (случайные блуждания) путем замены показателя H = 0,5 на любое действительное число из интервала 0 <1.

Обобщенное броуновское движение – это класс гауссовских процессов позволяющих показателю Н принимать произвольные значения от 0 до 1.

О чем нам это может сказать? Все дело в том, что представление распределения цен в гауссовой модели (рис.5) отличается от цен представленных фрактальной моделью (рис.6): высоким пиком и толстыми хвостами. При этом функция с нормальным распределением (т.е гауссовская зависимость) имеет показатель Н = 0,5, тогда как функция соответствующая распределению цен, имеет показатель 0,5 < 1. Получается, что, введя понятие обобщенного броуновского движения, Мандельброт показал, что при разнице свойств моделей, движение цены валютных пар представляет собой броуновское движение – обыкновенное или дробное. В зависимости от значения Н цена может обладать персистентными или антеперсистентыми свойствами.

Показатель Н – характеризует размерность (зазубренность временного ряда).

Н=0.2 – высокая размерность (антиперсистентность)

Н=0.9 – низкая размерность (персистентность)

На рисунках, вы можете наблюдать дробное броуновское движение с различным значением Н. Показатель Херста описывает одно из свойств временного ряда и является достаточно интересным инструментом, для анализа валютной пары. В данной статье я не буду поднимать эту тему более подробно.

Помимо функции дробного броуновского движения, существует еще одна, называется она функция Вейерштрасса – Мандельброта. Данная функция была использована для изучения поведения конкретных моделей на Форекс и с помощью которой, было выявлено ряд свойств для анализа валютного рынка Форекс.

Как видно, с помощью данной функции можно получать очень реалистичные модели, которые в последствии можно применять для изучения поведения цены.

Мной разработана новая обучающая программа для трейдеров, торгующих на валютных, а также на других финансовых рынках. В цели данной программы входит ознакомление с моделью броуновского движения и, что самое важное, применение ее для прогнозирования финансовых рынков.

Благодаря развитию компьютерных технологий были созданы программы, с помощью которых стало возможным моделирование броуновского движения, одна из них Fractan. С недавнего времени, применяются индикаторы, которые моделируют структуру цены в on-line. Было выявлено, что после обучения, у трейдеров в значительной степени меняется восприятие биржевых цен, а также, что не мало важно, возрастает способность к их прогнозированию на различные временные периоды.

Математические основы индикаторов

Как вариант. Но я знаю что есть люди хитрее и умнее меня. Они бы эту фишку давно грамотно использовали, если бы у них был доступ к точным данным стопов. А те данные о стопах, которые способны якобы брать некоторые индикаторы из разных кухонь и проецировать в наших теремках – я думаю что это больше как фейк. Вот один с таких индикаторов. -https://ru.fxssi.com/fxssi-stop-loss-clusters-mt4

То-есть, простых смертных к правдивой инфе о стопах, как и инфе о точных объемах и времени их влива, да еще и в какую сторону и тп. никто не допустит.

Форекс

Любому делу надо учиться. Кто-бы спорил. Форекс как бы и не дело, но и ему учат. Зачем? Да чтобы больше денег потратили. Не всякий пойдет своими деньгами играть, но многие пойдут Учиться. Научатся, поиграются на демо-счете, покажут хорошие результаты, а потом будут искать инвестора, который даст им денежек, а они их преумножат и себе чуть-чуть оставят. Так что валят люди учиться торговать на Форексе толпой. Нет чтоб интернет почитать, головой покумекать прикинуть что да как. Хотя бы просто знакомых послушать. Нет все дураки они одни умные, а учителя их только подзадоривают. Если ты умный и настойчивый у тебя обязательно получится, да большинство проигрывает, но ты то не большинство. У тебя есть цель и ты к ней идешь. А значит дойдешь, и не важно сколько времени пройдет. Может год, может два, а может и вся жизнь.
И идут они и идут. Сначала трейдера учат гуру. Дают ему книжек, чтобы просвещался. Ничего что в книжках белиберда не понятная, надо между строк читать, а между строк написано:»Поверь в себя, разработай систему и греби деньги лопатой». Кто же в себя не верит, все верят. Правда системки поначалу у них получаются не очень. Так это же опыт нужен, нужно шишки собственные набить. Добрые гуру говорят, что верные системы есть, их только найти надо. У самих гуру они очень сложные, ну никак у бедных трейдеров не получается им следовать. Обычно психология подводит, алчность и жадность, потому отступают они от системы и проигрывают первые депозиты. Не понимают глупые, что вписали их в хаотичный игровой процесс, который и без помощи брокера имеет отрицательную цену игры, а уж если он сам будет котировки выставлять, то и не игра это вовсе становится. А так более менее законный отъем денег у честных граждан.
Проиграв свой первый депозит, люди открывают второй и торжественно клянутся играть по системе и не отступать как бы не хотелось. Им точно надо отыграться. Ну зачем? Возьмите вы книжечку по теории вероятности, посмотрите какие расклады в вероятностных играх бывают. Прочитайте теоремке о том, что с отрицательной ценой игры, вас ждет проигрыш в любом случае. Что с нулевой ценой игры вас тоже ждет проигрыш в любом случае, ну чуть попозже но ждет. Но более того, при достаточно сильных колебаниях, вас также, о чудо, может ждать проигрыш и с положительной ценой игры. А сильные колебания вам с радостью дадут, для этого есть плечи 1:100. И как бы вы много не выиграли сегодня, в будущем вы это все проиграете. Поэтому и нет успешных трейдеров, поэтому и рассказывают о том, как было все хорошо и как сгорел в секунды последний депозит.
Как по мне так ни чему Форекс не учит. А так только дает возможность помечтать наивным.

Брокер и трейдер.

В моей голове складывается забавная картина касательно Форекса. Я положительно удивлен тем как легко люди теряют голову, когда появляется призрак халявы. Мечта о вольготной жизни в окружении женщин, с бокалом в руке и сигарой в зубах, может сделать из обычного человека полного идиота несущего последние деньги жулику и проныре. Итак кто же из-за Форекса теряет деньги, а кто успешно эти потерянные деньги находит.
И был Форекс и играли на нем серьезные дяди с большими и тугими кошельками от имени государств, банков, пенсионных фондов и наверно крупных страховых компаний. И видимо кто-то из этих серьезных людей сказал, а давайте не серьезным дядям дадим возможность стать серьезными на торговле валютой. Это ничего что серьезные дяди стали такими не благодаря торговле валютой, а благодаря чему-то другому. И дали простым дядям возможность играть на Форексе, и так появились Дилинговые Центры. Где любой желающий может вложить 100 долларов и начать чего-то там делать с валютой, назвать это дело торговлей язык не поварачивается. И стали эти желающие называться трейдерами. А те кто сидят в Дилинговых Центрах брокерами. И первые в целом не трейдеры, ибо не торгуют, и вторые как бы не брокеры, потому что доступ на биржу не предоставляют, а только делают видимость.
И стали трейдеры играть. Часть из них сразу проигралась. Ну эти понятно неудачники, а значит тупые и их не жалко. А брокеры умные, деньги с них получили, разбогатели. И остались выигравшие трейдеры, ну что значит выигравшие, не так чтобы очень, брокеры же не дураки, чтобы с открытой колодой в руках, тузы сдавать. Так пару сотен бакинских дали для затравки. Удачливый трейдер в ресторан на выигрыш сходил и загордился, я вот такой умный систему разработал. Ну раз у тебя ТС, то к тебе хитрый брокер то и подошел и говорит, как лиса в известной побасенке. Ты такой умный давай я тебе дам возможность еще больше заработать и подгоню инвесторских денег. Трейдер в уме посчитал посчитал, да не будь колобком согласился. И как-то с удивлением обнаружил, что система-то его не работает. И слил он все инвесторские денежки. Как бы ей работать, если брокер за его ставками следит и котировки в обратную сторону выставляет.
В итоге деньги у брокера, трейдер в пролете, он как бы инвестору то и не должен, но разные они эти инвесторы бывают, один сильно ругается, другой в суд тащит, а третий вообще бандит с большой дороги и паяльничик для трейдера уже греет. И идут огорченные трейдеры продавать машины и квартиры. Могут и скрыться, тогда огорчены инвесторы. Одни только брокеры сидят довольные и ищут новых мечтателей о привольное жизни миллионеров.
Все еще хотите стать трейдером? А может инвестором? Бу-га-га!

Фракталы на форекс через призму взгляда Алмазова.

Все торговые методы работают недостаточно достоверны, всегда присутствует большая доля погрешности, лишающая трейдера уверенности в правильном выборе движения цены. Этот факт подтолкнул многих исследователей движения цены на новые подходы в изучении цены.

Особое место занимает взгляд Алексея Алмазова, который за последние десять лет сумел создать и внедрить новую торговую парадигму.

Если убрать надписи под графиками, обозначающими временной интервал, то будет невозможно понять по структуре графиков, к какому временному интервалу принадлежит тот или иной график. Это свойство графиков и показывает, что цена движется фрактально, то есть циклично.

Фракталы на форекс

Отсюда возникает закономерный вопрос: что такое цикл на рынке Форекс? Как он выглядит, какие у него основные критерии и где у него точки экстремума.

Так же Доу ввел понятие ценового цикла и высказал основные постулаты движения рынка, такие как: цена учитывает всё далее, движение цен подчинено тенденциям. и наконец, история повторяется, т. е. она циклична.

Смотреть

Вот посмотрите видео в тему:

8,

Далее нужно упомянуть немецкого математика Карла Вейерштрасса, жившего в середине 19 ого века. Его заслугой стало использование верхней и нижней граней числовых множеств, а так же учение о предельных точках и строгое обоснование свойств непрерывных функций, построение примера непрерывной функции, не имеющей производной, помимо этого доказательство теоремы о возможности разложения любой непрерывной функции в равномерно сходящийся ряд многочленов.

В 1827 году ботаник Броун открыл так называемое броуновское движение. Он исследовал пыльцу от растений под микроскопом и обнаружил постоянное мелкое вибрирование пыльцы, которое было невозможно ни чем убрать, ни снижением температуры, ни заменой среды на более вязкую. Хаотичное движение всегда присутствовало, оно могло лишь слегка замедлиться или ускориться от изменения внешних условий.

В 1883 году Георг Кантор описал своё множество, впоследствии названное пыль Кантора. Считается, что это был первый фрактал, описанный в литературе.

1

Построение множества пыли Кантора, начинается с исключения средней третьей длинны единичного отрезка, далее на последующих уровнях проделывается то же самое и с другими отрезками.

1

В 1915 году математик из Польши Вацлав Серпинский придумал новый объект, названный впоследствии решето Серпинского.

1

Этот форекс треугольник, является так же самым ранним примером фрактала.

1

В 1930 году Ральф Эллиот пришел к выводу, что цена на графиках движется узнаваемыми ценовыми паттернами, после чего он выделил 13 таких видов и описал их движение.

1

В 1958 году математик Бенуа Мандельброт начал свою деятельность в компании IBM. В своей деятельности Мандельброт любил менять темы своих исследований.

1

Он занимался в области теории игр, лингвистики, экономики, географии, физиологии, физики, астрономии, аэронавтики.

17,

Проводя исследования в области экономики, он обнаружил, что хаотичные колебания цены будут следовать скрытому математическому алгоритму.

1

Данные колебания не описываются простыми математическими кривыми. Мандельброт изучал статистику движения цены на хлопок за период более ста лет и пришел к выводу, что движение цены внутри небольшого промежутка времени, может быть похожим на движение цены за большие промежутки времени.

1

В1975 году Бенуа вводит понятие фрактал, то есть сломанный и даёт определение фрактала. Фрактал это теоретически бесконечно самоподобная фигура, у которой каждый фрагмент повторяется при уменьшении масштаба, инвариантность бывает точной или приближённой (читай- Фрактальный анализ и индикатор фрактал).

Свойства фракталов следующие:

2

  • Они содержат произвольно малые масштабы, т. е. имеют тонкую структуру.
  • Они не могут быть описанными обычной геометрией Эвклида, т. к. слишком нерегулярны.
  • Они имеют дробную размерность, называемую размерностью Минковского, применяемых для самоподобных множеств типа множества Кантора.

Мандельброт опирался на таких ученых как: Жюлиа, Пуанкаре, Хаусдорф, Кантор.

2

Пуанкаре был выдающимся математиком 19 века, он исследовал случайные процессы в поведении системы, и был сделан вывод, о том, что изменения в начальных условиях системы ведёт к необратимым последствиям изменению всей системы, поэтому невозможно точно предсказать будущее развитие системы точно.

2

Жулиа и Кантор знамениты тем, что они создали фрактальные множества, названные в их честь.

2

Бенуа в начальных работах брал за основу понятие размерности объектов, введённое Хаусдорфом и Безенковичем. В дальнейшем же при описании более сложных объектов стал использовать показатель Хёрста, или по-другому метод последовательного размаха.

25

Последовательности во времени, у которых значение Н больше, чем 0,5 называются персистентными, и это означает, что они способны сохранять существующую тенденцию.

2

Другими словами, при Н больше 0,5 тенденция в будущем будет такой же, как и в прошлом. Причем, чем больше Н, тем тенденция будет сильнее.

2

При Н=0,5 у временной последовательности никакой тенденции не наблюдается и нельзя сказать, какой она будет в будущем на основании знаний о прошлом.

2

Если же значение Н меньше, чем 0,5, то последовательность будет называться антиперсистентной, и, в этом случае, увеличение тенденции в прошлом будет означать уменьшение тенденции в будущем и наоборот. Причем чем меньше Н, тем больше эта вероятность.

2

И, наконец, в 2001 году, Билл Вильямс выпускает книгу «Торговый хаос», в которой в доступной форме описывает своё видение фрактала на финансовых рынках.

В результате термин фрактал, приобретает известность в широких кругах трейдеров. На самом деле о фракталах Вильямс сказал очень мало и не убедительно, хотя он упомянул даже множество Мандельброта, а так же высказал видимо порицательную мысль о том, что набор Мандельброта является ключевым связующим звеном между числами Фибоначчи, волнами Эллиота и собственно самими фракталами.

3

Так вот Алмазов вобрал в себя весь вышеизложенный вкратце материал и развил теорию фракталов значительно глубже и дальше.

3

Изучая теорию фракталов в интерпретации Алмазова, вы сможете понять строение реальных, а не теоретических циклов на финансовых рынках. Знание строения цикла, может для вас стать главным событием в принятии правильных торговых решений и как следствие позволит увеличить ваш капитал и понизит величину ваших убытков.

Честные Форекс брокеры этого года:
Оцените статью
Сайт любителей Форекса