Многие аналитики считают, что нужно сравнивать динамические 200-дневные средние не с текущими, сильно колеблющимися значениями индексов, а с другими, более короткими динамическими средними. Например, можно использовать 20-дневные средние, которые усредняют месячные колебания рынка. Весьма популярны графики отклонений величин коротких динамических средних от величин более длинных средних — так называемые осцилляторы, наглядно представляющие колебания рыночных индексов. Максимумы и минимумы на этих графиках могут быть использованы для предсказания изменений направления движения рынка. Применение осцилляторов и других методов технического анализа для определения точек поворота будет рассмотрено нами подробно.
В последнее время появились модификации методов вычислений динамических средних. В методе, описанном выше, значения рыночных индексов (или цены отдельных акций) за разные дни участвуют в вычислении среднего с одинаковым весом. Таким образом, влияние поведения рынка, каким оно было 100 дней назад, на величину среднего учитывается в той же степени, как и вчерашнее значение индекса. Для усиления значимости более близких событий предлагается суммировать дневные значение индексов с весами, обратно пропорциональными количеству дней, отделяющих рассматриваемый день от текущего. В этом случае формула для расчета динамического среднего становится немного сложнее и выглядит следующим образом:
MAN(i) = wiХi + wi-1Xi-1 + ... + wi-N+1XK-N+1,где веса w равны
wi = N/Q wi-1= (N-1)/Q wi-2= (N- 2)/Qи т.д. Величина Q — нормировочный коэффициент, который вычисляется из условия, что сумма всех весов должна быть равна единице. В данном случае
Q = N(N+1)/2.Такой метод расчета динамических средних позволяет более точно определять тенденции движения рынка и является более чувствительным к изменениям, произошедшим в последнее время. Существуют и другие методы усреднения. Например, стало популярным экспоненциальное усреднение, которое также, как и усреднение с весами, в большей степени учитывает влияние ближайших дней. Для расчета экспоненциальных динамических средних используется формула
MAN(i) = sXi + (1- s)MAN(i- 1),где
s = 2/(1+N).Здесь, как и раньше, МАN(i) — значение экспоненциального N-дневного динамического среднего в i-й день.
Не следует пугаться сложной работы по вычислению индексов: ее делают компьютеры и вам подается готовый результат. Однако для осмысленного пользования ими желательно понимать, что они собой представляют.
На рисунке 6.3 приведен график индекса Рассел — 2000 за период с января 1996 по март 1997 года. На этом же рисунке показаны 50- и 200-дневные экспоненциальные динамические средние этого индекса.
Главный недостаток использования динамических средних для анализа поведения рынка — неопределенность выбора адекватного времени усреднения. Конечно, можно провести анализ прошлого и определить периоды усреднения, которые хорошо предсказывали точки поворота рынка. Но не факт, что подобные периоды будут эффективны и для предсказания поворотов в будущем. Поэтому аналитики используют не один, а много технических параметров, делая выводы на основании сопоставления поведения всех характеристик рынка.
Индекс спекулятивной активности. Мы уже отмечали, что при подъеме рынка последними вырастают акции небольших компаний с нестабильными прибылями или вообще без таковых. Покупка таких акций происходит из-за того, что больше покупать практически нечего. Акции хороших компаний уже стоят больше, чем они того заслуживают, и инвесторы начинают обращать внимание на рискованные, спекулятивные акции. Усиливающаяся активность торговли такими акциями свидетельствует о близком конце подъема рынка и о возможной сильной коррекции. Для оценки интенсивности спекулятивной торговли аналитики сравнивают средние объемы дневной торговли акциями (т.е. количество акций на данной бирже, перешедших из рук в руки за один день) на нью-йоркской бирже NYSE, представляющей компании первого эшелона, на бирже АМЕХ и рынке NASDAQ. На двух последних широко представлены акции молодых развивающихся компаний, и, сопоставляя их суммарный объем торговли с объемом торговли на респектабельной нью-йоркской бирже, можно оценивать динамику спекулятивной активности. Максимум отношения
S = [объем(АМЕХ) + объем(NASDAQ)]/объем(NYSE)