Заключительные вводные замечания по пакету программ WINPHI





Пакет программ WINPHI, прилагаемый к данной книге, позволяет заинтересованным инвесторам генерировать все сигналы на исторических данных с различными инструментами Фибоначчи (показанными в примерах).
Мы приложили максимум усилий, чтобы к тому времени, ко­гда в начале 2001 года будет закончена данная книга, все сигналы примеров были проверены. Тесты проводились вручную и, конеч­но, с помощью компьютерной программы WINPHI.
Ручная генерация сигналов менее точная. И более важно упомя­нуть, что мы не тестировали продукты для демонстрационных целей на период, превышающий 11 месяцев назад по дневным и три года по недельным графикам. Для нас было неподъемным усилием пы­таться опробовать каждую стратегию в нашей полной исторической базе данных, уходящей в прошлое, в зависимости от продукта, на 12—20 лет. Однако заинтересованные инвесторы могут проделать это на демонстрационных наборах данных для всех главных продуктов и рынков, включенных в CD-ROM, или на своих собственных наборах данных.
Мы не утверждаем, что для каждого показанного примера опубликовали оптимальные параметры, правила входа, правила стоп-лоссов или цели прибыли. Конечно, можно найти другие комбинации, несколько превосходящие предложенные нами, но мы стремимся распространять скорее вдохновение, чем оптими­зацию. Мы, таким образом, ставим задачу перед каждым инвесто­ром, особо заинтересованным в одном из инструментов или в спе­циальной стратегии.
Чем длиннее промежуток времени, выбранный для тестирова­ния инструмента или стратегии, тем вернее и надежнее результа­ты испытательной прогонки. Это справедливо для всех примеров и стратегий, описанных нами. Параметры, такие как размеры ко­лебаний, никогда не работают одинаково хорошо и на боковых, и на развивающихся рынках. Этот фактор особенно важен при ра­боте с расширениями или коррекциями, где проценты рассчиты­ваются относительно минимального размера колебания. Возмож­но, используемые нами параметры на более длинных историче­ских испытательных прогонах претерпят изменения.
Кроме того, программное обеспечение WINPHI в основном ограничено построением на графиках дневных данных в формате ASCII D-O-H-L-C*.( Daily-Open-High-Low-Close, т. е. открытие, максимум, минимум, закрытие дня. — Прим. пер.)
Мы не предлагаем какой-либо конверсион­ной утилиты; программа не изменяет степень сжатия от дневной к недельной, месячной или годовой. Однако недельные, месячные, годовые и даже внутридневные минутные или часовые графики могут быть сгенерированы, если исходные данные уже находятся в соответствующем формате ASCII D-O-H-L-C. Месячные файлы данных ASCII выводятся как месячные данные, недельные файлы данных — как недельные данные и так далее. И если данные за­гружаются как внутридневные минутные или часовые данные ASCII D-O-H-L-C, на графиках также будет отражаться правиль­ное сжатие данных. Тем не менее остается в силе наше исходное допущение: для анализа пользователями предназначены файлы дневных данных в формате ASCII D-O-H-L-C.
Все шесть инструментов Фибоначчи основаны на распознава­нии фигур графиков, могущих выглядеть очень разными, если различны шкалы цен. Вообще говоря, онлайновые поставщики данных предоставляют пакеты программ, которые, по умолча­нию, при обновлении информации всегда заполняют весь экран. При появлении новых максимумов или минимумов ценовая шка­ла соответственно адаптируется.
Однако постоянная шкала абсолютно необходимое условие для любого убедительного распознавания фигур, предназначен­ного для анализа длительных периодов времени (иногда 20 лет и больше). Одного года данных, смасштабированных на заполнение всего экрана, обычно недостаточно для охвата всего цикла в пери­оды трендового и бокового рынка. Когда сложные инструменты типа ФИ-эллипса используются для анализа движений рынка в цене и времени, жизненно важно, чтобы форма ФИ-эллипса не подвергалась искажениям из-за небольших изменений шкалы.
Зная, что многие поставщики данных не имеют в своих про­граммах построения графиков функции постоянного масштаба, нами так разработано программное обеспечение, чтобы пользова­тели могли выбирать или полноэкранное масштабирование самых последних загруженных данных или постоянный масштаб от са­мого высокого максимума до самого низкого минимума всего ря­да данных для инвесторов, испытывающих неудобство из-за необ­ходимости конвертировать данные своих рядов данных.