• Модели Spectrum

Данные модели базируются на неподвижных циклах. Чтобы эффективно работать с ними, мы рекомендуем использовать ценовые данные глубиной, по крайней мере, в 2 года, хотя эта модель дает лучшие результаты для десятилетних данных.

Слабость этой модели в том, что они базируются на неподвижных циклах (то есть, для идеального результата эти циклы должны оставаться в неизменном состоянии). Однако, в действительности, неизменяемых циклов нет - их фазы и периоды подвергаются постоянным подвижкам. (Фактически, неподвижные циклы могли бы быть сравнены с оркестром довольно хороших профессионалов; как правило, они обеспечивают превосходное исполнение. Но у одного из музыкантов есть маленький мальчик, который вдруг заболел, и мысли его отца сейчас заняты этим, в итоге мы имеем касание скрипки в не в тот момент, изменение рисунка мелодии и т.д. Этот случай может быть сравним с изменением периода для неподвижного цикла. Другой человек в этом оркестре довольно рассеян, и часто путает страницы в папке с партитурой; однажды он вполне может начать играть Моцарта где-нибудь со середины. Это - аналогия, показывающаяся, как подвергается изменениям фаза. Но, в целом, работа оркестрантов достаточно хороша.) Рисунок ниже показывает, как данная ситуация отражается на линии прогноза:

В истинную картину все время вносятся какие-то коррективы. Чтобы выявить подобные смещения (то есть, изменение периода циклов), структуру циклов желательно проверить с помощью специального инструмента под названием wavelet diagram. 

Протяженность жизни неподвижного цикла заложена в особенностях его "циклической модели" (John F. Ehlers, MESA and Trading Market Cycles), после ее окончания циклы изменяют свою периодичность или исчезают; фазы этих циклов могут сделать невероятные скачки.

• Динамические модели и Астромодели

Мы рекомендуем использовать для этих моделей ценовые данные глубиной по крайней мере в 4 года. К примеру, см. здесь результаты процедуры Back Testing для одной из таких динамических моделей.

Эти модели связаны с астрономическими циклами. Различие между Динамическими и Астромоделями лежит в методах описания этих циклов.

Большая слабость этих моделей заключается в явлении, называемом инверсией. Взгляните на этот пример:

Здесь мы должны заявить, что рассматриваем эти модели скорее как феноменологические. Мы не знаем действительную причину их воздействия на рынки, и мы не собираемся приводить никаких доводов, могущих объяснить природу таких влияний. Единственное, что мы гарантируем - это верность прикладного математического аппарата программы. По крайней мере, эти модели могут быть полезны в поисках поворотных точек рынка.

• Модели, основанные на методе Японских подсвечников, и модели использующие принцип Авторегрессии

Эти модели основаны на событиях цены. Мы рекомендуем использовать для них, по меньшей мере, 700 ценовых баров (или 3-х годичные данные для ежедневных котировок). Оба типа моделей обеспечивают прогноз для 7 ценовых баров после LBC. Здесь можно увидеть результаты процедуры Back Testing для модели Японских подсвечников.

Очень важное примечание

Работая со всеми этими моделями, Вы должны помнить о существовании некоего X-фактора. Можно назвать это по любому, но факт, что даже очень хороший прогноз в какой-то момент может потерпеть неудачу благодаря этому X-фактору. Осознать, когда, почему и как этот фактор проявляется в нашей жизни, является невероятно сложной задачей. Наименьшее, что мы можем сделать, это попробовать поймать моменты, когда это случалось в прошлом. В этом-то и кроется причина нашего особого внимания к процедуре Back Testing. Сегодня это единственно известный способ оказаться в этой территории.

Мы продолжим исследование процедуры Back Testing для всех типов моделей. Время от времени, на нашем веб-сайте будет размещаться новая информация, касающаяся программы http://www.timingsolution.com