Цей огляд ми підготували спільно з Langat і kamals для тих, хто не розуміє, що таке AT & CF, але хоче використовувати його для торгівлі.
Ні для кого не секрет, що на даний момент існує величезна кількість методів технічного аналізу, так чи інакше використовують фільтрацію або ж метод математичної апроксимації, що дозволяє працювати з так званими неаналітичних функціями, якими описується поведінка цін акцій на ринку. Варто відзначити, що всі вони засновані на перетворенні Фур'є, доведеному ще в далекому 1807 році.
На жаль, навіть величезна кількість різних індикаторів, що існує у відкритому доступі на торгових терміналах, не може вирішити ряд ключових проблем, які псують життя трейдерам. По-перше, дискретні сигнали, якими і є динаміка цін/валютних курсів на ринку, мають ряд ключових властивостей, які відомі лише вузькому колу фахівців. Таким чином, відсутність поправки на дані властивості (такі як періодичність спектру дискретного сигналу, створюваного за рахунок перетворення Фур'є автокореляційної функції випадкового ряду) може привести до серйозних наслідків, таких як накладення ряду частот (aliasing) або ж просочуванням спектра (spectrum leckage). Більш того, багато розробників торговельних терміналів не описують або ж взагалі не перераховують передавальну функцію, що робить практично неможливим визначити напрямок зміни частотного спектра сигналу.
Перші дві проблеми, так чи інакше на даний момент вирішуються багатьма розробниками таких терміналів, що дозволяє сподіватися провести якісний технічний аналіз. На жаль, існує ще один ряд складнощів, а саме: пересічний користувач часто не має права змінювати ряд ключових параметрів. Замість цього, йому дозволяється змінити один параметр індикатор і подивитися, як це відіб'ється на прибутковості, протестувавши її. Більш того, всім відома проблема часових рядів, яка полягає в їх нестаціонарності, що призводить до того, що висновки, зроблені на основі минулих результатів, можуть не працювати в майбутньому. З іншого ж боку, дана проблема скоріше позитивно впливає на ймовірність виділення тренда, заснована на відомій концепції правого і лівого зсуву на трендових ринках.
AT & CF метод так само заснований на методах цифрової фільтрації частотного спектра, але навіть за скромними підрахунками перевершує в рази за паливною ефективністю всі попередні доступні методи. Конкурентною перевагою даного методу є можливість його застосування практично на будь-яких фінансових і товарних (!) Ринках. Однак, варто зазначити, що для досягнення максимально ефективного результату варто приділяти увагу ринкової капіталізації та ринкової ліквідності при визначенні максимального розміру відкритої позиції.
На базі даного методу, було створено кілька нових інструментів, цікавих для розгляду при прийнятті рішення.
Перший з них - FATL - Fast Adaptive Trend Lines - використовує цифровий фільтр низької частоти для відсікання високих частот, що дозволяє відстежувати тренд для ринків з дуже короткими періодами коливань, які прийнято вважати шумом. Другий з інструментів - з - Slow Adaptive Trend Line - використовує фільтри з більш високими параметрами частотного спектра, що дозволяє отримати лінію тренда для ринкових циклів з більш довгими періодами коливань. Варто відзначити, що дані тренди використовують саме адаптивні оцінки ліній тренда, що дозволяє уникнути "запізнювання" лінії тренда, яке характерно для ковзних трендів, побудованих на базі інших інструментів (moving average і т. п.).
Інші два інструменти - RFTL (Reference Fast Trend Line) І RSTL (Reference Slow Trend Line), - засновані на цьому методі аналізу, є фактично аналогами простих ковзних середніх трендів в плані затримки по відношенню до ринку, за винятком підрахунку імпульсних характеристик (в даному випадку, схема підрахунку ускладнена і базується не на середніх вагах, рівних 1 N).
Індикатори FTLM (Fast Trend Line Momentum) І STLM (Slow Trend Line Momentum) відображають темп зміни FATL і SATL і обчислюються вони аналогічно індикатору Моmentum. З іншого боку, дані індикатори стають більш згладженими в порівнянні зі стандартними за рахунок використання замість цін закриття більш пологих після фільтрації ліній тренда. Даний метод дозволяє подолати проблему накладення частот, що виключає нерегулярність і хаотичність, притаманну стандартним методам momentum.
Індекс RBCI (Range Bound Channel Index), дозволяє відстежувати всі домінуючі ринкові цикли за рахунок відсіювання низькочастотних і високочастотних хвиль шляхом смугового фільтра. Таким чином, при наближенні RBCI до локального максимуму, ціни на акції прагнуть до верхньої межі свого коридору. RBCI в області нуля вказує на те, що в даний момент швидкість тренда найбільша, чим далі від нуля, тим ближче точка розвороту тренда. Ще один осцилятор - PCCI (Perfect Commodity Channel Index) - відображає нормовану на своє стандартне значення складову коливань валютного курсу. Більш того, даний показник краще відображає ситуацію на ринку за рахунок підрахунку різниці між ціною закриття дня і її математеческім очікуванням, не використовуючи ковзне середнє, як в індексі CCI (commodity channel index)
