| Количество закрытий вверх | Количество закрытий вверх | |||
| после одно- | после двукрат- | |||
| Товарные | кратного за- | ного закрытия | ||
| фьючерсы | крытия вниз | % | вниз | % |
| Свинина | 3,411 | 1,676 | ||
| Хлопок | 1,414 | |||
| Соя | 3,619 | 1,612 | ||
| Пшеница | 3,643 | 1,797 | ||
| Британский фунт | 2,672 | 1,254 | ||
| Золото | 2,903 | 1,315 | ||
| Никель | ||||
| Евродоллар | 1,598 | |||
| Бонды США | ||||
| Standard & Poor's | 1,829 | |||
| в среднем | 55.8 | 55.2 |
В таблице 1.1 показаны процентные доли цен закрытия с повышением на самых различных рынках. Какие-либо критерии не использовались, и компьютер просто покупал при открытии ежедневной торговой сессии и продавал при ее закрытии. Вместо результата 50/50 мы получили небольшое отклонение: в 53.2 процента всех случаев цена закрытия оказалась выше, чем цена открытия. Этого не должно было быть.
Что ж, если этого «не должно было быть», то как насчет покупки при открытии сессии после закрытия с понижением? Теоретически мы должны были бы увидеть тот же самый процент закрытий с повышением, показанный в таблице 1.1. Проблема, однако, в том (для профессоров колледжей и других академиков, богатых на теории и бедных на знания рынка), что этого не получается. Таблица 1.2 показывает число раз, когда цены закрывались выше после ряда закрытий вниз.
Для трейдера это не бог весть какая новость. Мы знаем, что понижения рынка подготавливают ралли. Точные проценты не были известны в прошлом, и я никогда не стал бы использовать эти таблицы, чтобы закрывать или оставлять позицию. Не в этом дело: мы должны были наблюдать среднее число закрытий с повышением примерно на уровне 53,2 процента после однократного, а также двукратного последовательного закрытия с минусом. То, что мы не видим этого в действительности, объясняется тем, что рынок не случаен: фигуры действительно «предсказывают», и теперь мы можем продолжать, обходясь без метания дротиков.