Движение цен на рынке происходит зигзагообразно. Часто цены начинают двигаться в направлении, противоположном господствующей тенденции. И в этом движении спады сменяются подъемами. Задача аналитика состоит в том, чтобы предсказать величину и протяженность во времени таких ценовых движений. Однако все существующие методики прогнозирования уровней коррекции грешат неточностью и применяются бессистемно. Почти не уделяется внимания выбору точек, необходимых для расчета уровней поддержки и сопротивления. Методом проб и ошибок я научился отбирать наиболее подходящие критические ценовые точки и коэффициенты, которые можно успешно применять для анализа любого рынка. Вместо гадания на кофейной гуще я предлагаю объективный метод, позволяющий автоматически прогнозировать уровни коррекции. Далее действие этого метода объясняется на большом количестве конкретных примеров.
Выбор точек и коэффициентов коррекции (retracement ratios)
Летом 1973 года один из моих руководителей произнес убедительную речь, в которой предсказал быстрый корректирующий подъем на фондовом рынке и его завершение к началу осени. На вопрос, какой именно уровень подъема он прогнозирует, руководитель ответил, что ожидает примерно 3/8 или 5/8 от предыдущего спада. Более точного ответа он дать не смог. На вопрос, откуда появились эти числа, мой коллега бойко ответил, что большинство корректирующих подъемов на медвежьем рынке "выдыхается", как правило, на этих уровнях. Еще он вспомнил, что подобные соотношения встретились ему в одном из биржевых бюллетеней и что, если я хочу подробнее узнать о происхождении этих коэффициентов и их скрытом смысле, мне лучше всего обратиться к автору. Так я и поступил. Автор сослался на некоего рыночного аналитика по имени Р. Н. Эллиот и его статью в журнале "Файнэншл Уорлд", напечатанную много лет тому назад. Я немедленно разыскал ее в архивах библиотеки. Статья, посвященная числам Фибоначчи, оказалась не просто захватывающей, но и информативной. К сожалению, в ней не было ответов на многие важные вопросы, и я начал скрупулезно исследовать динамику цен, чтобы выявить точные, объективные методы расчета уровней коррекции. Я стремился сделать эту процедуру полностью механической, чтобы в дальнейшем использовать ее для анализа любого рынка. Результаты моих изысканий изложены ниже.
Я не буду утомлять читателя длинными пассажами о числах Фибоначчи, лежащих в основе окружающего нас мира, а просто сошлюсь на многочисленные учебники и статьи, посвященные описанию этой числовой последовательности и так называемого золотого сечения. Я лишь еще раз подчеркну важность числовой последовательности Фибоначчи, включающей в себя следующие числа: 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55 — и т. д. Каждое последующее число ряда получается путем сложения двух предыдущих чисел. По мере роста номера числа в последовательности отношение предшествующего числа к последующему приближается к 0,618, а отношение последующего числа к предшествующему стремится к 1,618. Такая особенность присуща только членам данной последовательности.
Я довольно часто пользуюсь этими соотношениями в своем анализе. В частности, при расчете уровней коррекции я использую соотношение 0,618, ставшее как бы "родоначальником" всех коэффициентов коррекции. Думаю, что я также первым применил коэффициент 0,382 (то есть 1,00 — 0,618) еще в начале семидесятых годов. Коэффициенты коррекции возрастают от 0,382 и 0,618 до единицы, или "магнитной цены" (не 1,00, как многие полагают, а цены закрытия в день ценового максимума или минимума, в зависимости от того, куда направлена коррекция, — вверх или вниз). После полной коррекции до "магнитной цены" (magnet price) цены продолжают двигаться до уровней 1,382, 1,618 и 2,236 (то есть 1,618 + 0,618) и, в случае если на рынке устанавливается рекордный максимум, далее до уровней, равных значению абсолютного ценового максимума, помноженному на коэффициенты 0,618 и 0,382. Возможные уровни коррекции последовательно перечислены в таблице 2.1.
Таблица 2.1 Коэффициенты коррекции
0,382
0,618
"Магнитная цена" (цена закрытия в день максимума или минимума)
1,382
1,618
2,236
2,618
3,618
