Заметка

Цикличность трендов. Акции Газпрома на свечах 240м. Статистика за период с ноября 2006 года. Часть II.

  1  

Коллеги, добрый день!

Представляю на ваш суд вторую часть аналитики трендов в акциях Газпрома на свечах 240м за период с ноября 2006 года.

Первая часть статьи находится по адресу http://robostroy.ru/community/article.aspx?id=320 и посвящена общему описанию выборки трендов акций Газпрома на 240м в периоде с ноября 2006 года. А также в ней я  подробно остановился на анализе статистики по Short-трендам.

Тренды построены на основе моей стратегии, описание которой есть в статье по адресу http://robostroy.ru/community/article.aspx?id=315

Вторая часть посвящена анализу Long-трендов и сводной аналитике всего потока сигналов с описанием практического приложения расчетов.

Анализ статистики по Long-трендам GAZP_240м за период с ноября 2006 года.

Для начала представлю общее распределение Long-трендов по продолжительности.

Рис.1

            Как уже было сказано выше, только дважды GAZP_240м формировал восходящие тренды с продолжительностью свыше 1440 часов (2 месяца) – в апреле 2008 года и в январе 2012 года. Все остальные Long-тренды длились не более двух месяцев.

            Теперь давайте посмотрим когда и на каких уровнях от старта Long-тренды GAZP_240м формируют свои максимумы.

Рис.2

На рис.2 по оси Х отложено время в часах от старта тренда, когда Long-тренд формирует свой максимум. По оси Y отложен размер максимума в процентах от цены старта тренда.

И что интересно, с этой точки зрения сверхпродолжительные тренды весной 2008 года и зимой 2012 года вовсе не являются «чемпионами» по росту в процентах от своих стартов. Есть один абсолютный тренд-чемпион по величине и скорости роста – это тренд со стартом в апреле 2009 года, когда акции Газпрома за 40 дней выросли со 140 руб. до 195,80 руб. (+40% в среднем по +1% в день) – и это не смотря на то, что внутри этого тренда была дивидендная отсечка!

Вот данные по этому «чемпиону»:

Общий вывод по рис.2 такой – акции Газпрома в растущих трендах в 95% случаев формируют свои максимумы в пределах 25% и не позднее 50-52 календарных дней от старта тренда.

Теперь давайте взглянем на частотное распределение формирования лучших цен в Long-трендах.

Рис.3

На рис.3 показана накопительная группировка Long-трендов GAZP_240м в зависимости от времени формирования максимумов трендов. То есть, например, первый слева столбец означает, что в 41% случаев Long-тренды GAZP_240м формируют максимумы не позднее 3 календарных дней от своих стартов. Следующий за первым столбец означает, что в  52% случаев Long-тренды GAZP_240м формируют максимумы не позднее 6 календарных дней от своих стартов и так далее.

            Общие выводы по рис.3:

  • Среднее арифметическое из всех данных по времени формирования максимумов Long-трендов составляет 13 календарных дней. Среднеквадратичное отклонение составляет 17 календарных дней, то есть объективный диапазон колебаний времени формирования максимумов Long-трендов находится в пределах [0;30] дней. В этом диапазоне находится 85% всех сигналов выборки.
  • Половина всех Long-трендов формирует максимумы не позднее 6 календарных суток от старта тренда;
  • Три четверти Long-трендов формируют максимумы не позднее 18 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый пятый Long-тренд формирует свой максимум позднее 27 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый десятый Long-тренд формирует свой максимум позднее 42 календарных суток от старта тренда.

Теперь давайте взглянем на частотное распределение общей продолжительности Long-трендов.

Рис.4

По аналогии с рис.3 на рис.4 показана накопительная группировка Long-трендов GAZP_240м в зависимости от общей продолжительности трендов. То есть, например, первый слева столбец означает, что в 15% случаев Long-тренды GAZP_240м длятся не более 3 календарных дней от своих стартов. Следующий за первым столбец означает, что в 28% случаев Long-тренды GAZP_240м длятся не более 6 календарных дней от своих стартов и так далее.

            Общие выводы по рис.4:

  • Среднее арифметическое из всех длин Long-трендов составляет 21 календарный день. Среднеквадратичное отклонение составляет 18 календарных дней, то есть объективный диапазон колебаний длин Long-трендов находится в пределах [3;39] дней. В этом диапазоне находится 65% всех сигналов выборки.
  • Половина всех Long-трендов длится не более 18 календарных суток от старта тренда;
  • 75% Long-трендов длятся не более 33 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый пятый Long-тренд длится более 39 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый десятый Long-тренд длится более 48  календарных суток от старта тренда.

А теперь давайте посмотрим, можно ли проследить связь между тем, когда сформирован максимум Long-тренда и моментом окончания этого Long-тренда.

Рис.5

На рис.5 отражено точечное распределение выборки Long-трендов, построенное по следующим данным:

  • Ось Х – время формирования максимума в часах от старта Long-тренда
  • Ось Y – общая продолжительность Long-тренда в часах.

По этим данным построено точечное распределение, на которое затем наложен линейный тренд (с помощью настроек Excel). Я сознательно убрал из выборки тренды с длинами менее 240 часов (10 суток) как откровенно «запильные» для свечей 240м и создающие статистический «шум».

На рис.5 показаны данные по построенному тренду: само уравнение и уровень достоверности аппроксимации R2 = 0,9231. Само уравнение не так важно, как размер R2 = 0,9231, близость значения которого к единице говорит о сильной связи между тем, когда был сформирован максимум и тем, когда Long-тренда перевернулся в Short-тренд.

            Чтобы понять практическое приложение показанного на рис.5 тренда, приведу такой пример:

Допустим, мы находимся в Long-тренде уже пару недель (14 суток или 336 часов) и наблюдаем некий максимум роста. Так же допустим, что некоторые соображения дают нам право думать, что новых максимумов в текущем росте мы не увидим, но и падения пока не ждем. А когда его ждать? Для нас Х=336 (см. уравнение тренда на рис.7). И теперь можно рассчитать Y по уравнению – точку ожидаемого переворота в шорты в часах от старта тренда. Если Х=336, то Y = 0,8892 х 336 + 328,88 = 628 часов от старта тренда. Если сейчас мы находимся в 336 часах от старта тренда, то переворот с вероятностью 92% ждем не ранее 628 – 336 = 292 часа от формирования последнего максимума, или 12 календарных дней. А если максимум будет обновлен вновь, то переворот сдвинется еще на 11-12 дней от момента формирования уже этого нового максимума. И так до тех пор, пока максимумы обновляются.

… Коллеги, по аналитике Long-трендов GAZP_240м вроде все.

Теперь давайте приведем все расчеты из первой и второй части статьи по аналитике трендов GAZP_240м в сводную таблицу.


Сводная аналитика по всему потоку трендов GAZP_240м за период с ноября 2006 года и ее практическое приложение.

Что анализируем

Long-Тренд GAZP_240м

Short-Тренд GAZP_240м

1

Выборка по трендам за период с 11.2006 года

  • Эмитент и тайм-фрейм — GAZP_240м
  • Период – с ноября 2006 года по настоящее время.
  • Общее количество законченных трендов в потоке – 91 сигнал (46 Long-трендов и 45 Short-трендов).
  • Средняя продолжительность тренда – 21-22 календарных дня (в том числе Long-тренды 21 к.д., Short-тренды 22 к.д.)

2

Общее распределение трендов по продолжительности

просматривается статистическое сопротивление для длин трендов в размере 1440 часов (2 месяца)

просматривается статистическое сопротивление для длин трендов в размере 1200 часов (50 календарных дней)

3

когда и на каких уровнях от старта тренды формируют свои экстремумы

акции Газпрома в растущих трендах в 95% случаев формируют свои максимумы в пределах 25% и не позднее 50-52 календарных дней от старта тренда

акции Газпрома в падающих трендах в 95% случаев формируют свои минимумы в пределах 30% и не позднее 50-53 календарных дней от старта тренда

4

частотное распределение формирования лучших цен в трендах

  • Среднее арифметическое из всех данных по времени формирования максимумов Long-трендов составляет 13 календарных дней. Объективный диапазон колебаний времени формирования максимумов Long-трендов находится в пределах [0;30] дней. В этом диапазоне находится 85% всех сигналов выборки.
  • Половина всех Long-трендов формирует максимумы не позднее 6 календарных суток от старта тренда;
  • 75% Long-трендов формируют максимумы не позднее 18 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый пятый Long-тренд формирует свой максимум позднее 27 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый десятый Long-тренд формирует свой максимум позднее 42 календарных суток от старта тренда.
  • Среднее арифметическое из всех данных по времени формирования минимумов Short-трендов составляет 11 календарных дней. Объективный диапазон колебаний времени формирования минимумов Short-трендов находится в пределах [0;33] дней. В этом диапазоне находится 96% всех сигналов выборки.
  • Половина всех Short-трендов формирует минимумы не позднее 5-6 календарных суток от старта тренда;
  • 75% Short-трендов формируют минимумы не позднее 12 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый пятый Short-тренд формирует свой минимум позднее 21 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый десятый Short-тренд формирует свой минимум позднее 26-27 календарных суток от старта тренда.

5

частотное распределение общей продолжительности трендов

  • Среднее арифметическое из всех длин Long-трендов составляет 21 календарный день. Объективный диапазон колебаний длин Long-трендов находится в пределах [3;39] дней. В этом диапазоне находится 65% всех сигналов выборки.
  • Половина всех Long-трендов длится не более 18 календарных суток от старта тренда;
  • 75% Long-трендов длятся не более 33 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый пятый Long-тренд длится более 39 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый десятый Long-тренд длится более 48  календарных суток от старта тренда.
  • Среднее арифметическое из всех длин Short-трендов составляет 22 календарных дня.  Объективный диапазон колебаний длин Short-трендов находится в пределах [0;47] дней. В этом диапазоне находится 93-95% всех сигналов выборки.
  • Половина всех Short-трендов длится не более 18 календарных суток от старта тренда;
  • 75% Short-трендов длятся не более 30 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый пятый Short-тренд длится более 35 календарных суток от старта тренда;
  • Каждый десятый Short-тренд длится более 42  календарных суток от старта тренда

6

связь между тем, когда сформирован экстремум тренда, и моментом окончания этого тренда (для трендов продолжительностью более 240 часов)

Каждое обновление максимума в Long-тренде отодвигает момент переворота в Short-тренд на 11-12 календарных суток с уровнем достоверности аппроксимации 0,9231.

Каждое обновление минимума в Short-тренде отодвигает момент переворота в Long-тренд на 13-14 календарных суток с уровнем достоверности аппроксимации 0,9092.

Коллеги, за сим все по акциям Газпрома на свечах 240м. По такому же принципу готовлю обзоры по другим «тяжеловесам» индекса ММВБ – ЛУКОЙЛ, ГМК «Никель», Сбербанк, Роснефть.

Удачи!

Комментарии

Николай Камынин — 17 мая 2012 г.

vsozonov,
хорошие графики и таблицы.
Но хорошо бы сначала экспериментально определить функцию плотности вероятности и убедится, что применимо нормальное распределение ( На само деле получите что оно не применимо).
Иначе Ваш вывод, что при среднем 13 и скв 17 получаем диапазон 0-30 ,
является скорее желаемым, чем полученным из эксперимента.
Напоминает стат данные по инфляции в РФ - цена на продукты поднялась в два раза,
а инфляция по стате 6% годовых.

0 +

Николай Камынин — 17 мая 2012 г.

и еще
Очевидно , что закон должен быть не симметричным.
Это значит, что мат ожидание и СКВ имеет систематическую ошибка (смещение).

0 +

vsozonov — 17 мая 2012 г.

я согласен, что мои расчеты местами не точны с точки зрения профессиональной математической статистики. я просто как могу стараюсь дать общую картину

0 +

Написать комментарий

Чтобы написать комментарий, необходимо авторизоваться.

Написать администратору