Мультиколлинеарность в техническом анализе

Понятия коллинеарности и мультиколлинеарности

Коллинеарность (collinearity) – это математический термин, первоначально относящийся к векторному анализу и афинной геометрии.

Два вектора называются коллинеарными, если они лежат на параллельных прямых или на одной прямой. Иногда используется синоним — «параллельные» векторы. Коллинеарные векторы могут быть одинаково направлены («сонаправлены») или противоположно направлены (в последнем случае их иногда называют «антиколлинеарными» или «антипараллельными»).

Данные критерии коллинеарности позволяют определить это понятие для векторов, понимаемых не в геометрическом смысле, а как элементы произвольного линейного пространства.

В свою очередь, мультиколлинеарность (multicollinearity) – это термин математической статистики, используемый для обозначения тесной корреляционной взаимосвязи между отбираемыми для анализа факторов, совместно воздействующими на общий результат. Эта связь затрудняет оценивание параметров регрессии, в частности, при анализе эконометрических моделей.

Рагнар Фриш

Таким образом, термин «коллинеарность» описывает линейную связь между двумя независимыми переменными, тогда как мультиколлинеарность – между многими. Последний термин введен Нобелевским лауреатом Рагнаром Фришем [1] (на фото).

Мультиколлинеарность является проблемой также и в техническом анализе. Она возникает, когда мы, не осознавая того, используем информацию одного и того же типа более чем один раз. Техническим аналитикам следует остерегаться использования технических индикаторов, которые в действительности показывают информацию одного и того же типа.

Как отметил Джон Боллинджер (John Bollinger): "Главнейшее правило для успешного использования технического анализа требует избегать мультиколлинеарности между индикаторами. Мультиколлинеарности - это просто повторный учет одной и той же информации. Использование четырех разных индикаторов, каждый из которых является производной одной серии цен закрытия для подтверждения друг друга – это превосходный пример."

Существование мультиколлинеарности является серьезной проблемой в техническом анализе, когда Ваши деньги поставлены на карту. Суть проблемы в том, что поскольку коллинеарные переменные приводят к избыточной однотипной информации, аналитик может недооценить значимость других параметров в той степени, в которой они того заслуживают. Серьезной проблемой является и то, что иногда мультиколлинеарность сложно обнаружить.


Ищем мультиколлинеарность

Рассмотрим рис. 1

Рис. 1

Несложно заметить, что хотя в некоторых деталях графики RSI и CCI отличаются друг от друга, однако в целом они отображают одну и ту же информацию. Вершины на графике RSI соответствуют пиковым значениям на графике CCI, впадины на графике RSI соответствуют аналогичным впадинам на графике CCI.

Это неудивительно, поскольку и RSI, и CCI относятся к одной группе технических индикаторов, называемой «Momentum» и характеризующей отношение текущей цены к цене или диапазону цен за некий прошедший период. Очевидно, что одновременное использование нескольких индикаторов из данной группы не добавит точности и надежности техническому прогнозу.

В этой связи перед нами встает задача категоризации существующих технических индикаторов, чтобы избежать многократного использования однотипной информации. Для некоторых наиболее распространенных индикаторов такая категоризация приведена ниже.




Самый простой и при этом самый надежный способ быстро определить коллинеарность между индикаторами – это построить их график. Если в основном подъемы и падения соответствуют одним зонам, разница несущественна и они коллинеарны. В этом случае Вам следует использовать лишь один из них. (Другие способы нахождения коллинеарности – вычислить корреляцию между результирующими наборами данных или просто проанализировать формулы расчета индикаторов).

Пример коллинеарных индикаторов уже приводился выше (см. рис. 1). На рис. 2 можно видеть хороший пример неколлинеарных индикаторов. Эти индикаторы не схожи, и когда они интерпретируются корректно, то каждый из них дает различную информацию. В большинстве случаев это оказывается более полезным подходом в техническом анализе.


Мультиколлинеарность в техническом анализе
Рис. 2

Вывод:
Если Вы случайным образом выбрали индикаторы для проведения технического анализа (либо ориентировались в своем выборе на рекомендации сомнительных источников), то Вы почти наверняка попали в ловушку мультиколлинеарности, т.е. использования множественных индикаторов, которые все вместе говорят об одном и том же. Они не дают Вам в действительности какой-либо дополнительной информации, а напротив, разрушают общий взгляд на рынок и делают его однобоким. Не следует искать подтверждения сигналов между коллинеарными индикаторами, это вводит в заблуждение.

Примечания:
[1] ФРИШ, РАГНАР (Frisch, Ragnar) (1985–1973), норвежский экономист, удостоенный в 1969 (совместно с Я.Тинбергеном) Нобелевской премии по экономике. Родился в Осло 3 марта 1895. Окончил университет Осло, продолжил образование во Франции и США. В 1926 получил степень доктора в университете Осло, с 1931 – профессор и директор Института социальной экономики и статистики университета Осло. В годы Второй мировой войны, при нацистском режиме, находился в заключении. Являлся советником по экономике при правительствах Индии и Египта. В университете создал собственную школу (среди его учеников Т.Хаавельмо и Л.Йогансен). В 1933–1955 был редактором журнала «Эконометрика». Ушел в отставку в 1965.

Вадим Шумилов, к.т.н.,
a.k.a. DrShumiloff

Подписывайтесь на
наши каналы в мессенджерах

Подписка на канал

Для подписки на наш канал в Whatsapp просто добавьте номер +49 1579 2362838 в свою адресную книгу и отправьте сообщение Start через Whatsapp на этот номер.

Через некоторое время придёт ответное подтверждение подписки на канал.

Регистрация

Нету аккаунта? Не беда!

Защита от автоматической регистрации

CAPTCHA

Забыли пароль?

Заполните форму

Загрузка...


Обратная связь

Свяжись с нами через форму



Записаться на курс

Свяжись с нами через форму