Сейчас уже никто не сомневается в том, что успешная торговля на финансовых рынках обычно основывается на использовании торговых систем (ТС). Поэтому в данной книге подробно рассмотрены правила построения торговых систем, основанных на техническом анализе. Кроме того, речь пойдет об основных вопросах, которые возникают при создании прибыльных ТС.

Звучит необычно, но что поделаешь, если в нашей жизни так мало логики. А так хочется, чтобы все было просто и логично... Впрочем, можно долго вздыхать об этом и мечтать о несбыточном — о том, чтобы кто-то добавил логики к тому, что есть. Но можно и разумно подойти к вопросу.

С нелогичностью надо смириться. Да-да, смириться и принять нашу жизнь (в данном случае условия функционирования рынка) как есть. А раз есть на нем нелогичность, значит, надо ее изучать и принимать во внимание. Класс программ, описывающий на основе нечеткой логики принципы поведения рассматриваемых моделей, сравнительно молод. Первые нечеткие множества были описаны в работах Лофти Заде в конце 60-х гг. С тех пор сугубо математическое понятие благодаря трудам Б. Коско превратилось в самостоятельную концепцию и, если хотите, в новый подход к решению многих задач.

Принцип метода заключается в том, что подавляющее количество рассматриваемых явлений непрерывно изменяются с течением времени. Описывая эти явления, мы чаще всего не можем указать их точных характеристик, поэтому вынуждены прибегать к приближенным оценкам, что в большинстве случаев нас устраивает.

Нечеткая логика (существует также термин «нечеткое представление») дает нам прекрасный инструмент для решения задач с динамически изменяющимися данными. Наиболее отличительными свойствами данного метода являются нижеследующие моменты:

• любой процесс можно описать в категориях «больше-меньше», «лучше-хуже» и так далее;
• над переменными, заданными в нечетком виде, можно производить вычисления и получать ответ с заданной степенью точности;
• по сравнению с классическими инструментами данный метод сильно сокращает количество промежуточных вычислений, что существенно при условии жестких временных рамок в принятии решения;
• при использовании нечеткого описания процесса предоставляется возможность не только количественного, но и качественного анализа данных.

Системы, реализующие механизмы нечеткой логики, в коммерческом применении появились сравнительно недавно. Но, конечно же, быстро нашли применение в задачах управления и планирования, причем специалисты быстро оценили все преимущества такого подхода. Пример электронной таблицы, реализующей механизм нечеткой логики, — пакет Fuzi Calc фирмы FuziWare.

Программный пакет Fuzi Calc относится к хорошо известному классу программ — электронным таблицам. Прежде всего он предназначен для хранения данных и их обработки, а также для выполнения простых расчетов и оценок. Данный пакет абсолютно уникален, поскольку основан на нетрадиционных принципах (многозначной логике) и ориентирован на широкий круг пользователей, не искушенных в современной математике и программировании. А еще он позволяет работать с нечетко определенными данными, как с обычными числами.

В целом Fuzi Calc задумывался как универсальная электронная таблица. Однако рассчитанный для быстрых прикидочных расчетов пакет как бы всей своей сутью предназначен для финансового анализа. А с другой стороны, это просто следствие природы финансовых данных. Разработчики хорошо осознали финансовое предназначение пакета и многое сделали для упрощения финансовых расчетов. Именно поэтому в состав пакета входит около 20 специализированных финансовых функций.

Основное достоинство пакета — работа с размытыми, неопределенными финансовыми данными. Но, конечно же, из этого однозначно вытекают и его недостатки. Это следует хотя бы из той же сложной природы самих данных. Результаты расчета Fuzi Calc являются только приближением, аппроксимацией действительности и могут достаточно сильно отличаться от реальности или от интуитивных представлений. Если присмотреться внимательнее, становится ясно, что возникающие проблемы связаны не столько с пакетом, сколько с недостаточностью наших представлений о сути финансовой неопределенности, сложности природы данных. Приходится с этим мирится и попросту для разных задач использовать разные приближения.

Иногда случается такая печаль, как некорректность прогнозов. В частности, Fuzi Calc не всегда отражает в окнах внесенные изменения в распределения, но ошибки в программных пакетах, увы, являются знамением времени. На наш взгляд, наиболее существенным недостатком является следующий факт: пакет рассчитан на прямолинейное использование простым пользователем. А пользователь-то не всегда знает приемы работы с разными распределениями (безусловный плюс пакета). И получается, что пакет предоставляет пользователю слишком большую свободу выбора исходных распределений. Специалисту же не хватает средств контроля, настройки операций. Конечно, простота, красота и изящество графического интерфейса — вещь нужная и полезная, но не в ущерб же точности расчетов и аппроксимации данных. Так что следите за собой сами — не увлекайтесь сложными формами распределений и сложными расчетами.