На финансовых рынках есть специфические понятия, с которыми сложно сразу разобраться, даже проведя параллели с реальным сектором. Один из таких терминов – это перекупленность в трейдинге.
Перекупленность в трейдинге по своей сути ничем не отличается от описанного выше примера, но на финансовом рынке её гораздо сложнее идентифицировать, так как здесь нет независимых экспертов, аудиторов и антимонопольной службы. По этой же причине все оценки носят субъективный характер.
В литературе методы и приёмы идентификации перекупленности делятся на две большие группы – фундаментальные и технические.
Фундаментальные модели применяются достаточно редко, поскольку они ориентированы на поиск глобальных закономерностей с перспективой многолетней отработки.
В частности, классическим примером «перегретости» рынка можно считать аномально высокий коэффициент P/E, т.е. слишком долгий период окупаемости акции компании за счёт дивидендов.
Я не просто так сразу упомянул акции, дело в том, что «фундаментальную перекупленность» с высокой степенью достоверности можно распознать именно на фондовом рынке.
На Форекс в этом плане всё гораздо сложнее, поскольку валютный курс реагирует на множество факторов. Мне ещё не встречались валютные трейдеры, принимающие долгосрочные решения исключительно на базе макроэкономических показателей.
Гораздо чаще перекупленность в трейдинге анализируется при помощи технического инструментария – специальных индикаторов. Вот на них мы и остановимся.
Как показывает практика, самые точные оценки даёт индикатор Standard Deviation (стандартное отклонение). Поскольку он был позаимствован из статистики и эконометрики, его можно считать максимально чистым от предвзятости, которая характерна для всех прочих инструментов, созданных трейдерами.
Скачать индикатор для определения перекупленности в трейдинге можно здесь:
Напомню, Standard Deviation показывает, как сильно цена «убежала» от своей средней величины, рассчитанной за определённый период времени. Конкретно в этом индикаторе используется известное всем со школы среднеквадратичное отклонение.
При использовании StdDev перекупленность в трейдинге распознаётся по двум основным критериям:
Перечисленные условия должны выполняться в совокупности, так как StdDev увеличивается как при росте, так и при падении котировок. Иначе говоря, он рассчитывается по модулю.
Возможно, это покажется странным, но паттерны StdDev достаточно часто оправдываются, т.е. после касания индикатором экстремальной отметки цена действительно замедляет ход и в итоге разворачивается (начинает падать).
Данное явление можно объяснить двумя причинами.
Во-первых, что ни говори, а статистические закономерности всеобъемлющи, и если они работают в реальном секторе, почему на финансовом рынке всё должно быть иначе?
И, во-вторых, цену формируют трейдеры и автоматизированные алгоритмы (созданные, опять же, живыми людьми), которые в своих стратегиях используют схожие приёмы. Иначе говоря, перекупленность в трейдинге – это своего рода самосбывающийся прогноз (как уровни Фибоначчи).
Если Standard Deviation слишком сложен для понимания, его можно заменить на стохастический осциллятор. Возможно, я покажусь скучным, поскольку рекомендую использовать старые индикаторы, а не рассматриваю новинки, но лучше них пока ничего не придумано.
На графике выше представлен пример того, как цена перестаёт расти практически сразу после достижения стохастиком уровня перекупленности. В данном случае мы имеем дело с цикличностью, ведь на всех активах периоды роста чередуются с «медвежьими» фазами.
Главная и единственная проблема заключается в оптимизации периода стохастических колебаний, ведь если его задать слишком большим, сигналы просто не будут появляться, а малые циклы станут генерировать много ложных сигналов.
И раз я выше вспомнил про нестандартные алгоритмы, должен заметить, что перекупленность в трейдинге весьма неплохо распознаёт осциллятор Чайкина (не следует его путать с одноимённым индикатором волатильности).
В данном случае сигналы настраиваются и трактуются точно так же, как и паттерны стохастика, но в осцилляторе Чайкина используется немного другая исходная формула.
Остался только один вопрос – как использовать перекупленность в трейдинге на практике? На самом деле, здесь нет ничего сложного, в частности, опытные трейдеры применяют эти паттерны в двух стратегиях.
Сторонники первого подхода рассматривают аномальные состояния рынка в качестве сигнала на выход из покупки. Это самая логичная и корректная трактовка, ведь после достижения уровня перекупленности шансы на дальнейший рост актива уменьшаются.
В рамках второго подхода локальная перекупленность используется для входа в продажу, т.е. спекулянт видит, что потенциал роста исчерпан, следовательно, можно попробовать сыграть на понижение.
От себя хочу добавить, что в последнем случае позиции лучше открывать в том случае, если up-экстремум сформирован в рамках глобального нисходящего тренда. Иначе говоря, ловить разворот нужно не на самой высокой вершине, а от локальной коррекции. Именно такой пример я и привёл на рисунке.