<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>stock</genre>
   <author>
    <first-name>Куртис</first-name>
    <last-name>Фейс</last-name>
   </author>
   <book-title>Трейдинг, основанный на интуиции. Как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга.</book-title>
   <annotation>
    <p>Легендарные трейдеры Джесси Ливермор, Джордж Сорос, Ричард Деннис и Стивен Коэн всегда были во всеоружии, используя и анализ, и интуицию. Благодаря этому они и добились успеха. Вы можете его повторить!</p>
    <p>В книге Куртиса Фейса, известного трейдера и одного из самых успешных участников легендарного эксперимента «Черепахи-трейдеры», рассказывается, почему интуиция — удивительно эффективный торговый инструмент, позволяющий обрабатывать тысячи входных данных практически мгновенно. Фейс учит использовать, оттачивать, совершенствовать, доверять интуиции и торговать более проницательно, используя весь свой потенциал. Что не менее важно, благодаря этой книге вы узнаете, в каких случаях стоит доверять своему чутью, а в каких нет.</p>
    <p>У вас есть левое полушарие, аналитическое и рациональное. У вас есть правое полушарие, интуитивное.</p>
    <p>Используйте оба, чтобы преуспеть в трейдинге и зарабатывать больше!</p>
   </annotation>
   <date></date>
   <coverpage>
    <image l:href="#Cover.png"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Е.</first-name>
    <last-name>Карманова</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>MaKVell</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6</program-used>
   <date value="2011-04-18">18 Apr 2011</date>
   <id>B1B88865-035F-4659-8AE2-B25AB9AA040F</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>Ver 1.0 - OCR, FB2 making by MaKVell</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Трейдинг, основанный на интуиции. Как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга.</book-name>
   <publisher>Питер</publisher>
   <city>СПб.</city>
   <year>2011</year>
   <isbn>978-5-49807-833-5</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Куртис Фэйс</p>
   <p>Трейдинг, основанный на интуиции. Как зарабатывать на бирже, используя весь потенциал мозга.</p>
  </title>
  <section>
   <epigraph>
    <p>Двум моим бабушкам, Эдне и Эстер</p>
   </epigraph>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие доктора философии Ван К. Тарпа</p>
   </title>
   <p>Если бы я полагался на интуицию, возможно, вам не довелось бы читать это предисловие Видите ли, интуиция — это понятие, с которым я очень хорошо знаком. Я защитил докторскую по психологии с упором на биологическую психологию, поэтому первые несколько глав книги не сразу увлекли меня Тем не менее эти главы — прекрасный отправной пункт для трейдеров, не имеющих образования в области психологии. Я предложил бы вам уделить особое внимание проблеме оценочной эвристики и ее влиянию на трейдинг, поскольку она играет очень важную роль в принятии трейдерских решений. Особый интерес представляют и некоторые другие темы, охваченные в первых главах книги: различия между левым и правым полушариями головного мозга, групповые эффекты и их влияние на трейдинг, нейронные сети и интуиция, а также возможные опасности интуитивного подхода</p>
   <p>Куртис на протяжении всей книги не устает повторять одну важную мысль вы должны тренировать свою интуицию, чтобы добиваться лучших результатов Поскольку я с этим согласен, то продолжил читать книгу и не пожалел Главы 6-8 буквально сразили меня наповал. В них Куртис рассказывает, как каждый из нас может тренировать свой мозг, чтобы стать интуитивным трейдером.</p>
   <p>Я считаю, что прочтения достойны те книги, которые способны заставить меня мыслить по-новому. Когда я читал эту книгу, мне в голову пришло несколько просто фантастических идей, которые могут оказать значительную помощь трейдерам на пути к успеху в биржевой торговле. По мне, так это по-настоящему великая книга, ведь она вдохновляет на новые идеи.</p>
   <p>В заключительных главах освещается несколько важных и фундаментальных идей, касающихся трейдинга и интуиции: 1) роль интуиции в тестировании на основе исторических данных, а также несколько новых мыслей о том, как определять качество недискреционных систем; 2) уравновешивание интуиции и интеллекта; 3) мастерство жизни.</p>
   <p>Ниже я предлагаю вашему вниманию краткий обзор разных видов интуиции и хочу поделиться собственным опытом обучения трейдеров, который показал мне, почему интуиция действительно бесценна.</p>
   <p>Несмотря на прогресс в области вычислительной техники, который мы наблюдаем последние полвека, ни один компьютер не приблизился по своим возможностям к головному мозгу человека. К примеру, мне нравится торговать эффективными ценными бумагами (которые изменяются с очень невысоким уровнем шума или произвольных движений). Прямую линию, которая идет вверх под углом 45 градусов, можно было бы считать превосходным примером графика эффективных ценных бумаг, однако я не встречал ни одного графика, который бы выглядел так идеально. Как правило, кривая движения ценных бумаг демонстрирует много ложных сигналов, то есть, по моему определению, шумов в движении. На приведенном ниже графике представлен довольно хороший пример эффективных ценных бумаг. Это LQD, долгосрочная облигация ЕТР. Начиная с прошлого марта она просто продолжала расти с очень малым уровнем шума (см. рис. ниже).</p>
   <p>Как бы я ни старался, практически невозможно создать такую программу, которая выдавала бы список самых эффективных ценных бумаг. Максимум, чего мне удалось добиться, так это чтобы на экран выводился список ценных бумаг. Мне по-прежнему приходится просматривать график движения цен каждой ценной бумаги, чтобы найти эффективную. Мозг любого человека с легкостью может вычленить эффективные ценные бумаги, просто посмотрев на их график, а вот компьютер не может. Трейдинг по «фигурам» движения цен часто называют дискреционным трейдингом, и это первая разновидность интуиции.</p>
   <image l:href="#I1.png"/>
   <p>Вторая разновидность интуиции помогает нам справляться с огромными потоками информации. Количество данных, которые поступают в наш мозг, каждый год удваивается, особенно с наступлением эры компьютеров и Интернета. Однако сознательно мы можем удерживать в голове семь (плюс-минус две) порций информации единовременно. Чтобы понять, что это значит, попробуйте выполнить такое простое упражнение. Попросите кого-нибудь произнести вслух ряд из множества чисел, а сами в это время держите руки поднятыми вверх. Как только почувствуете, что дальше запомнить числа вам уже не удастся, опустите руки. Если вы не владеете какими-либо продвинутыми техниками запоминания, то, наверное, сумеете удержать в памяти от пяти до девяти чисел — как раз в пределах нормальных человеческих возможностей. А что же происходит, когда вы подвергаетесь воздействию тысяч и даже миллионов порций информации? Чтобы справиться с ними, вы развиваете некую оценочную эвристику (методы, требующие наименьших затрат времени и сил). Существует множество известных эвристических методов, задокументированных психологами в течение последних 20 лет, и Куртис проделал большую работу, изучив роль этой эвристики в трейдинге.</p>
   <p>Третья форма интуиции приобретается постепенно благодаря всестороннему пониманию задачи и большому практическому опыту. Каким-то образом люди, обладающие такими способностями, великолепно чувствуют благоприятную возможность и моментально распознают надвигающуюся опасность, когда все остальные не могут даже представить подобное. Например, Джон Темплтон во многом полагался на счастливый случай, когда «шортил»<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a> доткомы<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a> в начале 2000-х годов. В конце 1990-х многие соглашались с логикой Темплтона: бизнес-модели доткомов не заслуживают такого высокого курса акций. Однако, опираясь на эту логику и играя на понижение доткомов шестью месяцами ранее, трейдеры должны были либо покрывать свои короткие позиции, либо терпеть огромные просадки. Как он узнал, когда следует начать играть на понижение? Интуитивно. Подобные трюки совершались и в 1929-м, и в 1987 году, и в другие моменты крупных переломов рынка. Тайминг был поразительно точным, и объяснить это можно только интуицией.</p>
   <p>Если приводить личный пример, то вспоминается такой случай. В 1994 году я вместе с бывшим профессором и инженером прорабатывал некоторые его глубокие психологические процессы. В результате наших совместных усилий ему удалось наладить связь с собственным внутренним руководством. В течение последующих 15 лет интуиция направляла его в самых разных сферах деятельности, включая трейдинг. В 1994 году у него уже был солидный торговый счет, а к середине 2008 года он вырос на 5100 %. Затем интуиция подсказала ему, что пора прекратить играть на бирже — прямо накануне рыночного краха 2008 года.</p>
   <p>Мне довелось пообщаться с ним в середине 2008 года, и он подробно рассказал, как торговал. По сути, его метод был удивительно похож на выбор эффективных ценных бумаг, который практикую я. Он оказался стабильным, логичным и очень простым. Трейдер выбирал пять самых успешных отраслевых групп для длинных позиций и пять самых последних в рейтинге для коротких. Первый шаг делался интуитивно. Как правило, он просматривал список ценных бумаг и, исходя из объема, накопления капитала и некоторых других переменных, мог сказать, на какие графики из этой группы следует обращать внимание.</p>
   <p>Окончив предварительный осмотр, он обращал внимание на ценовые графики двух разных периодов: 1) годовой с дневными барами; 2) 30-дневный с часовыми барами. В его графиках учитывались две простые скользящие средние, импульс, а также положительный индикатор направленного движения (DMI+) и отрицательный индикатор направленного движения (DMI-). Он не смог точно сказать мне, как входить в позицию, а только отметил, что стоимость акции должна превышать обе скользящие средние в обоих периодах. У меня сложилось впечатление, что сигналом ему обычно служила краткосрочная коррекция цены к краткосрочным скользящим средним и последующий отскок.</p>
   <p>Когда он выходил из позиции? По-моему, тогда, когда цена достигала более долгосрочной скользящей средней. Я спросил его об этом, и его ответ меня совершенно поразил. Он сказал: «Я столько раз это делал, что мне достаточно просто посмотреть на график, чтобы определить, как долго акции продолжат расти — будь то несколько месяцев или всего лишь несколько дней». — «Как?» — удивился я. «Понятия не имею. Просто знаю, и все», — ответил он. Вот в чем сила интуиции.</p>
   <p>Это был один из моих лучших клиентов, психологические проблемы которого мы глубоко проработали, чтобы он научился ясно слышать свой внутренний голос и следовать внутреннему руководству. Благодаря этому руководству он сумел выработать подходящий для себя стиль трейдинга. Затем, с опытом, он усовершенствовал свою интуицию в двух дополнительных областях. Во-первых, теперь он мог просто сказать, когда следует входить в позицию. Во-вторых, что еще больше впечатляет, ему достаточно было всего лишь посмотреть на график, чтобы составить довольно ясное представление о том, как долго курс будет двигаться в его пользу. Именно великолепная интуиция помогла ему за 14 лет увеличить свой торговый капитал на 5100 %. Проработав на бирже столько времени и с такой высокой рентабельностью, он, послушавшись своей интуиции, без лишних вопросов прекратил играть на бирже начале 2008 года. Хоть он и имел огромный опыт игры на коротких позициях, думаю, этот внутренний голос сберег ему немало денег.</p>
   <p>Благодаря этой книге вы тоже узнаете, как развивать такого рода интуицию. Поразительно, но как раз вопросы интуиции и ее преимуществ для психологии трейдинга большинство трейдеров предпочитают обойти вниманием. Им нужны факты и компьютеризированные методы, которые «работают». Однако мой почти 30-летний опыт обучения трейдеров со всей очевидностью показывает, что вы не можете стать превосходным трейдером, опираясь исключительно на методику механических систем. Интуиция — неотъемлемый компонент успеха лучших трейдеров мира. Помните об этом, читая книгу.</p>
   <p><emphasis>Ван К. Тарп, доктор философии, разработчик НЛП-моделей, преподаватель биржевой торговли, </emphasis><a l:href="http://www.vantharp.com/"><emphasis>www.VanTharp.com</emphasis></a></p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Введение. Дзен и спокойный удар</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Я учился относиться к гонкам как к бильярду. Если ударить шар слишком сильно, вы ничего не добьетесь. Если же обращаться с кием должным образом, удар будет более ловким.</p>
     <text-author>Хуан-Мануэль Фанхио</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Когда я был маленьким, в подвале нашего дома стоял бильярдный стол, поэтому я научился играть в бильярд довольно рано. В детстве я побеждал почти всех своих друзей, потому что у них, в отличие от меня, не было возможности практиковаться. Я также нередко побеждал отца, который и научил меня играть, ведь он не играл так много, как я. Таким образом, в своей маленькой вселенной я стал считать себя очень хорошим игроком.</p>
   <p>Но я ошибался.</p>
   <p>Спустя какое-то время после того, как я покинул родительский дом, отец начал участвовать в турнирах по пулу в местном бильярдном клубе, рядом с которым работал. Вскоре он так натренировался, что мне почти никогда не удавалось выигрывать у него. Раньше я побеждал его с завидным постоянством, а теперь он оставил меня далеко позади. Оказалось, об игре в пул я знал не столько, сколько думал.</p>
   <p>Несколько лет спустя, когда я ушел из софтверной компании, в которой начинал свою карьеру, у меня появилось много свободного времени, и я решил научиться хорошо играть в пул. Я последовал примеру своего отца и стал играть на еженедельных турнирах по пулу в городе Рино, штат Невада, где тогда жил.</p>
   <p>Рино — серьезный город в плане пула. Здесь Американская ассоциация игроков в пул проводит ежегодные любительские турниры по «девятке». Лучшие игроки со всей страны съезжаются сюда каждый год.</p>
   <p>Разумеется, наличие множества прекрасных игроков приводило к тому, что я почти всегда проигрывал. Решительно.</p>
   <p>Я привык играть в «восьмерку» и иногда в «стрейт-пул». Здесь же в основном проводили турниры по «девятке», так что мне пришлось учиться новой игре. В «девятке» вы должны закатывать шары в лузы в определенном порядке. Цель — первым загнать в лузу девятый шар. То есть сначала вы закатываете единицу, затем двойку и так далее, до тех пор пока не доберетесь до девятки. Победителем становится тот, кто раньше загоняет девятый шар.</p>
   <p>Когда вы начинаете играть в пул, вам кажется, что цель игры — загнать шары в лузы. Поэтому вы постоянно беспокоитесь о том, как прицелиться и попасть. Вы набираетесь опыта, и на определенном этапе вам уже не составляет особого труда загонять шары в лузы, если удар не слишком сложен. На этой стадии вы также осознаете, что тонкость не в том, чтобы забивать отдельные шары, а в том, чтобы не оставлять себе слишком много сложных ударов. Это особенно важно в «девятке», где на каждой стадии игры вам позволено загонять лишь какой-то конкретный шар, а затем только следующий и т. д.</p>
   <p>Так что в «девятке» главное — контролировать, куда идет биток<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a> после того, как попадает в свою мишень. То есть на самом деле ваша цель не просто загонять шары в лузы — это само собой. В действительности вам нужно следить за тем, где останавливается биток, чтобы подготовиться к следующему удару. Для этого вы должны понять, как ваш удар влияет на траекторию битка, и научиться себя контролировать. Чтобы овладеть этими навыками, требуется немалая практика. Хорошие игроки в «девятке» всегда ударяют как будто бы без усилий, но биток после каждого удара встает так, чтобы облегчить следующий ход.</p>
   <p>В пуле толчок кием битка называется «удар». Гладкий и точный удар — основа хорошей игры. Я научился этому, проиграв сотни раз некоторым очень достойным соперникам. Если ваш удар гладок, то кий идет прямо и шар попадает как раз туда, куда вы нацеливались. Если нет, цель не имеет никакого значения. В случае гладкого удара вы можете спрогнозировать, где остановится биток. В противном случае это невозможно.</p>
   <p>Чтобы ударить гладко, для меня главное — чрезмерно не обдумывать свои действия. После сотен часов практики я в общем знаю, что делать. Если я очень долго раздумываю, прежде чем сделать ход, то часто форсирую удар и слегка промахиваюсь. Конечно, шар может даже закатиться в лузу, но вот загнать следующий будет довольно сложно. Когда я играю головой, я отправляю биток не туда, куда нужно.</p>
   <p>Спустя некоторое время я заметил, что играю лучше, — не потому, что получил больше знаний или стал лучше чувствовать удар, а потому, что мне стало проще бить не думая. Я научился доверять своему чутью.</p>
   <p>Когда я стал доверять интуиции, начал играть более ровно. Прекратил чересчур тщательно обдумывать каждый ход, и удары стали согласованнее. Я научился бить гладко.</p>
   <p>Со временем я заметил, что чрезмерно обдумывать свои действия порой вредно и в других областях. В частности, я видел много трейдеров, которых практически парализовал процесс рационального аналитического принятия решений, которому они уделяли пристальное внимание. Многие трейдеры не раскрывают до конца свой потенциал потому, что используют лишь одну часть своего мозга — аналитический, линейный рассудок, левое полушарие. Они используют интеллект, но не интуицию.</p>
   <p>Они поступают так потому, что их не учили доверять своему чутью и интуиции.</p>
   <p>Если вы хотите заниматься трейдингом на уровне мастера, вам нужно развить обе части головного мозга — интеллект и интуицию. Я не первый, кто предложил эту идею. Многие известные во всем мире трейдеры говорили это до меня. И они были правы.</p>
   <p>Существует множество изданий, посвященных торговому анализу и его методам, но нет книг о развитии интуиции трейдера. Поэтому я и написал свою.</p>
   <p>В этой книге я расскажу, как развивать интуицию и уверенность в своих интуитивных решениях. Вы научитесь, работая на бирже, использовать оба полушария головного мозга.</p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 1</p>
    <p>Сила интуиции</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Интуиция — это священный дар, а рациональный ум — его преданный слуга. Мы создали общество, в котором превозносится слуга и забыт дар.</p>
     <text-author>Альберт Эйнштейн</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Джордж Сорос, один из величайших трейдеров мира, торгует интуитивно. Он подробно рассказывал о том, что боли в спине непосредственно влияют на его решения, принимаемые на финансовом рынке. В автобиографии «Сорос о Соросе» он писал: «Я во многом полагаюсь на животные инстинкты. Когда я активно руководил фондом, меня беспокоили боли в пояснице. Я считал приступ острой боли сигналом того, что в моем инвестиционном портфеле что-то не так. Боль в спине не говорила мне, что именно не так, — не было такого, что болезненные ощущения в пояснице отвечали за короткие позиции, а, допустим, в левом плече — за валюты, однако она побуждала меня искать что-то неверное тогда, когда иначе я бы даже не обеспокоился».</p>
   <p>Идея о принятии решений на основе чувств или интуиции некоторым трейдерам может показаться нелепой. Они полагают, что трейдер должен оставаться спокойным и собранным, рационально выбирать правильный курс, в то время как всех вокруг обуревают эмоции. Они думают, что Сорос либо намеренно их обманывает, либо просто дурачится. Они не понимают, как может помочь природное чутье. И все же многие успешные трейдеры считают иначе. Кто прав? И насколько один подход лучше другого?</p>
   <p>Если вы — один из тех трейдеров, которые не верят в то, что природное чутье и интуиция имеют какое-то значение в трейдинге, призываю вас забыть о предубеждениях. Я тоже когда-то так считал. В конце концов, я, будучи одним из «черепах», учился очень систематическому и логичному подходу. Я верил в то, что важно держать эмоции под контролем, и не верил в интуитивный трейдинг.</p>
   <p>Интуитивный трейдинг — это способ высвободить дополнительную энергию из правого полушария головного мозга.</p>
   <p>Однако в то время я не понимал, что существует большая разница между эмоциональным и интуитивным трейдингом. Торгуя эмоционально, вы реагируете на страх и надежду, что нередко разрушает ваши решения. Интуитивный трейдинг — нечто другое. Это способ высвободить дополнительную энергию из правого полушария головного мозга, который может быть действенным, эффективным и полностью рациональным дополнением репертуара трейдера.</p>
   <p>Есть люди, способные к трейдингу от природы, например Сорос или же мой наставник Ричард Деннис. Кажется, они обладают особым мастерством, являющимся следствием хорошо развитой интуиции, которую можно совершенствовать посредством обучения и надлежащей практики. В этой книге я научу вас, как в процессе трейдинга использовать интуицию на уровне эксперта.</p>
   <p>Прежде чем двигаться дальше, важно точно определить, что я подразумеваю, говоря об <strong>интуиции и природном чутье</strong>.</p>
   <subtitle>Интуиция</subtitle>
   <p>В середине ноября 2007 года, когда промышленный индекс Доу-Джонса превышал 13000 пунктов, а индекс S&amp;P 500 был выше 1450, я принимал участие в конференции Trader's Expo в Лас-Вегасе, штат Невада. Trader's Expo — крупнейшая в Соединенных Штатах конференция трейдеров, куда приезжают люди со всего Западного побережья. Меня пригласили выступить в связи с публикацией моей первой книги по трейдингу «Путь Черепах».</p>
   <p>Во время конференции меня попросили дать интервью для сайта MoneyShow.com, представители которого оборудовали студию видеозаписи в одном из конференц-залов. Интервьюер задал мне вопрос о том, какие выводы я делаю из поведения рынков последних нескольких недель. Обычно в таких случаях я отвечаю, что даже не пытаюсь прогнозировать рынки. Я давно устал давать рекомендации и понял, что конкретные советы, как правило, не так уж и полезны другим, если не рассматривать их в контексте.</p>
   <p>Но тогда все сложилось иначе. Я решил рискнуть и посоветовал зрителям очень осторожно отнестись к своим ценным бумагам. Я сказал, что, по-моему, есть большая вероятность того, что рынки значительно снизятся, что мы выходим из долговременного периода устойчивого роста и что, скорее всего, лучшие времена уже прошли. Я не ошибся. Оказалось, что уже тогда мы были свидетелями начала экономического спада, в результате которого через 16 месяцев рынок потерял более 50 % своей стоимости.</p>
   <p>Наверное, вы подумали, что инстинкт подсказал мне о скором снижении рынка. Это верно лишь отчасти. Я считал, что в тот момент на рынке сложилась рискованная ситуация по целому ряду причин, к которым моя интуиция не имела никакого отношения. Интуиция сыграла роль в плане нарушения моего давнишнего правила не говорить о том, что, на мой взгляд, произойдет или не произойдет. Я просто почувствовал, что в этот раз все не так и я должен озвучить свои опасения.</p>
   <p>Если бы вы тогда спросили меня, я, наверное, придумал бы несколько причин, в силу которых решил поделиться своими мыслями о направлении движения рынка, но причины эти были бы несколько натянутыми. Правда в том, что я на самом деле не знал, почему вдруг взял и заговорил; у меня было какое-то инстинктивное чувство, без всякого логического основания, которое я мог бы ясно выразить. По сути, рациональная сторона моего головного мозга убеждала меня помалкивать, ведь я знал, что прогнозирование движений рынка — дело неблагодарное. Теперь я оглядываюсь назад и надеюсь, что, рано озвучив свои опасения, помог трейдерам, которые смотрели то видео.</p>
   <subtitle>Интуиция в действии: левое полушарие против правого</subtitle>
   <p>Относительно недавние открытия в области психологии и нейробиологии показали, что интуиция человека в действительности служит основой механизма быстрого принятия решений. Наш головной мозг способен почти мгновенно принимать решения, используя тысячи отдельных входных сигналов. Такая быстрая параллельная обработка данных происходит в правом полушарии. В силу скорости правое полушарие может быть мощным инструментом в руках опытного трейдера. Но, к сожалению, слишком большое доверие неподготовленной интуиции может оказаться губительным для неопытного трейдера. Именно поэтому правильная тренировка так важна.</p>
   <p>Анализ, линейное мышление, систематизация и структуризация — задачи левого полушария. Мы стараемся разобраться в мире вокруг нас, используя левую половину головного мозга и привнося в окружающую действительность порядок. С помощью левого полушария мы распределяем что-то по категориям, теоретизируем, ранжируем, регистрируем. Размышляя вслух, мы используем левое полушарие, да и про себя думаем левой половиной головного мозга.</p>
   <p>Правое полушарие, напротив, отвечает за целостную картину и пространственные отношения всех ее частей. Оно работает быстро и постигает интуитивно, а не ищет аргументы. Если вы когда-нибудь чувствовали беспокойство и опасность без видимых причин, это работало ваше правое полушарие, интуиция. Правое полушарие превосходно считывает паттерны и интерпретирует их смысл в контексте общей картины. Кроме того, оно действует гораздо быстрее своего соседа. И эта скорость дорогого стоит.</p>
   <cite>
    <p>Несмотря на то что правое полушарие обычно быстро приходит к заключению или опознает опасность, оно в целом не может объяснить причины, которые привели к данному выводу.</p>
   </cite>
   <p>Поэтому по сравнению с левым полушарием правое нередко оказывается в невыгодном положении, ведь аналитическая часть мозга требует объяснения его решений.</p>
   <p>Чтобы лучше понять, как работает правое полушарие, рассмотрим процессы, происходящие в нейронных сетях.</p>
   <subtitle>Искусственный мозг нейронная сеть</subtitle>
   <p>В 1970-х и 1980-х годах исследователи в области вычислительной техники попытались воссоздать деятельность головного мозга, используя искусственные нейроны, связанные специальной программой. Они создали первую искусственную нейронную сеть. Исследования в области нейронных сетей продолжались, и вскоре оказалось, что эта технология превосходно распознает паттерны. Однако нейронные сети обладали той же особенностью, что и правое полушарие головного мозга, и с той же скоростью приходили к заключениям. Выводы нейронные сети делали быстро, но проследить этот процесс и понять, как совершаются допущения, было невозможно.</p>
   <p>Правое полушарие по принципам работы во многом схоже с нейронными сетями. Его выводы основываются на предшествующем опыте, однако в целом сложно назвать причины этих умозаключений, за исключением лишь ощущений. Таким образом, если левое полушарие желает получить объяснения, а правое полушарие не может их представить, какая сторона победит в борьбе за право принятия решений?</p>
   <p>Ответ зависит от личности.</p>
   <subtitle>Мысли против чувств: нельзя ли им просто ужиться?</subtitle>
   <p>Психиатр и основоположник аналитической психологии Карл Густав Юнг разработал теорию, согласно которой личность человека оценивается в трех разных плоскостях. В каждой из них личность попадает в какую-либо точку континуума между двумя крайностями. Один континуум как раз простирается между мыслями и чувствами; очки, набранные в тесте по этому аспекту личности, показывают, до какой степени правое или левое полушарие доминирует в принятии решений.</p>
   <p>Изабель Майерс-Бриггс и ее мать Кэтрин Кук Бриггс впоследствии развили исследование Юнга. Результаты их работы получили широкую известность как типологии личности Майерс-Бриггс. Шкала Т—F теста Майерс-Бриггс указывает на способ принятия решений — рациональный или эмоциональный: Т (thinking — «мышление») — рациональное взвешивание альтернатив, F (feeling — «чувство») — принятие решений на эмоциональной основе. Иногда люди, которые принимают решения, используя левое полушарие головного мозга (Т-тип), глядя на тех, кто больше использует правое полушарие (F-типы), считают, что последние действуют безрассудно, поскольку не могут точно объяснить, почему они приняли конкретное решение.</p>
   <p>Система образования, как правило, ориентирована на развитие и тренировку левого полушария. Математика, точные науки, чтение, письмо и механическое запоминание — сфера деятельности левой половины головного мозга. Вследствие такого акцента некоторые потенциальные трейдеры имеют чрезмерно развитое левое полушарие и слабо развитое правое.</p>
   <cite>
    <p>Баланс между левым полушарием, отвечающим за анализ, и правым, ответственным за интуицию, критически важен для оптимального трейдинга.</p>
   </cite>
   <p>Поэтому в процессе обучения трейдера необходимо преодолеть любую неравномерность развития мозга. У каждого трейдера есть доминирующее полушарие, но признание недоминирующего так же важно, особенно если это правое полушарие.</p>
   <subtitle>Два лагеря трейдеров</subtitle>
   <p>Есть еще одна область разногласий между левым и правым полушариями, которая влияет на трейдинг, — это идеологическая борьба между дискреционным (интуитивным) и системным подходами. Мир трейдинга разделен на два довольно обособленных лагеря. В наиболее многочисленный входят трейдеры, которые считают свое занятие искусством, — их называют <strong>дискреционными трейдера</strong>ми. Менее крупная группа состоит из трейдеров, которые для принятия торговых решений используют особый свод правил. Они известны как <strong>системные трейдеры</strong>.</p>
   <p>Часто при знакомстве трейдеры спрашивают друг друга, к какому лагерю они принадлежат. Самым успешным трейдерам сложно ответить на этот вопрос однозначно, потому что их стиль трейдинга попадает в континуум между двумя крайностями — исключительно интуитивным дискреционным трейдингом и трейдингом сугубо системным, ориентированным на правила. В группу трейдеров, причисляющих себя к интуитивным, входят как те, которые рубят с плеча и продают и покупают, ориентируясь исключительно на чувства, так и трейдеры, которые более методично используют сочетание графиков, диаграмм и математических показателей и совершают сделки только в том случае, когда соблюдается ряд определенных условий. Среди инвесторов, считающих себя системными трейдерами, есть те, которые настолько строго придерживаются определенных правил, что их работу можно полностью автоматизировать, а также те, кто использует свободный свод правил в сочетании с собственным умением распознавать определенные паттерны и условия рынка.</p>
   <p>У лучших дискреционных трейдеров обычно доминирует правое полушарие, в принятии решений они ориентируются на интуицию. Эта тенденция особенно заметна у дискреционных внутридневных трейдеров, которые стремятся получить прибыль от небольших суточных колебаний цен. Для этих трейдеров скорость принятия решений зачастую служит ключевым фактором успеха. Им присуща особая «сноровка», они «чувствуют» направление движения рынка.</p>
   <p>Левополушарные трейдеры точно знают, почему они совершили ту или иную сделку. Как правило, они входят в позицию только тогда, когда соблюдается целый ряд очень специфических критериев. В отличие от них исключительно правополушарные трейдеры, которые почти всегда полагаются лишь на интуицию, часто не вполне понимают, почему они вошли в позицию или вышли из нее; они просто чувствуют, что так правильно. Такая готовность целиком возложить ответственность в принятии решений на интуицию свойственна самым закоренелым дискреционным трейдерам.</p>
   <p>У системных трейдеров чаще всего доминирует левое полушарие. Они предпочитают принимать решения, ориентируясь на рациональный систематичный процесс. Они нередко анализируют свои торговые стратегии и с помощью специальных программ проводят <strong>тестирование на основе исторических данных</strong>, то есть прорабатывают всевозможные варианты развития событий и на основе исторических данных определяют гипотетические результаты своих торговых методов. Левополушарные трейдеры не руководствуются чутьем или интуицией, они торгуют, опираясь на правила и стратегии. Такие трейдеры нередко думают в терминах сигналов и триггеров — особых событий, которые определяют, когда приступать к той или иной сделке. Системные трейдеры определяют эти особые критерии заранее, когда проводят тестирование на основе исторических данных и ретроспективного анализа.</p>
   <subtitle>Трейдинг целостного разума</subtitle>
   <p>Читатели, знакомые с моей первой книгой «Путь Черепах», которая демонстрирует очень рациональный подход к трейдингу, наверное, мбгут сделать вывод, что я считаю системный трейдинг эффективнее дискреционной, интуитивной торговли. Однако это не так. Даже несмотря на то, что я получил трейдер-ское образование как один из «черепах», в традиции, где особое значение придается системному подходу к трейдингу, я вижу немалую ценность в способности правого полушария быстро обрабатывать большие потоки данных и приходить к интуитивному выводу. Короче говоря, оба подхода имеют свои достоинства.</p>
   <p>Трейдинг целостного разума подразумевает участие обоих полушарий головного мозга и уравновешивает два основных типа когнитивной функции: логическое рассуждение и интуитивные чувства и ощущения. Главенство правого и левого полушарий зависит от того, какой вид трейдинга вы практикуете. Тем, кто ведет очень краткосрочную торговлю, практичнее полагаться на правое полушарие. У таких трейдеров просто нет времени на сложный анализ. Трейдеры-скальперы должны торговать, используя главным образом правое полушарие. При более долгосрочной торговле у вас есть достаточно времени для анализа.</p>
   <p>Получить исторические данные для выполнения такого анализа также относительно легко. По этой причине долгосрочный трейдинг очень подходит тем, у кого доминирует левое полушарие головного мозга. <strong>Свинговую торговлю</strong>, в которой позиции удерживаются несколько дней или недель, лучше всего практиковать, исходя из концепции целостного разума. Как правило, в этом случае есть достаточно времени на анализ, но данные и инструменты, доступные обычному трейдеру, не позволяют в целом придерживаться исключительно системных подходов наподобие тех, которые используются для долгосрочной торговли. По этой причине трейдинг целостного разума, в сущности, необходим для эффективной свинговой торговли.</p>
   <p>На страницах этой книги я покажу дискреционным трейдерам, как укрепить свою интуицию и внутреннее чутье и как добавить в свой инструментарий аналитические средства, которые традиционно используются системными трейдерами. Я также продемонстрирую системным трейдерам, как использовать многие из инструментов и техник, которыми пользуются дискреционные трейдеры, чтобы разработать более надежные торговые методы. Мой подход к трейдингу и философия, которой я поделюсь с вами, я называю трейдингом целостного разума.</p>
   <subtitle>Овладение искусством трейдинга</subtitle>
   <p>Доктора и медсестры проходят всестороннее обучение и контроль, когда делают первые шаги в своей профессии, пожарные тренируются на имитациях пожара, а летчики обучаются на пилотажных тренажерах. В ходе постоянных испытаний и последовательной практики специалисты накапливают опыт, на основе которого принимают решения.</p>
   <cite>
    <p>Чтобы стать искусным трейдером, чтобы научиться интуитивно принимать верные решения, вы должны прежде всего наработать должный опыт.</p>
   </cite>
   <p>То же самое справедливо и для трейдеров: самая эффективная школа трейдинга — самостоятельная торговля на бирже. Опыт, который вы получаете как трейдер, тренирует вашу интуицию. Таким образом, спустя какое-то время вы можете стать экспертом. Однако обучение искусству трейдинга — процесс довольно сложный по причине цены, которую вы платите за собственные ошибки (в трейдинге они дорого обходятся). К счастью, трейдеры могут основательно развивать интуицию и не рискуя своими средствами. В дальнейших главах мы рассмотрим несколько таких стратегий.</p>
   <p>Прежде чем изложить суть этих стратегий, важно понять ловушки и угрозы, которым вы подвергаетесь, когда полагаетесь на чутье и интуицию, не получив достаточной подготовки. В руках новичка природное чутье порой опасно для его брокерского счета. В следующей главе мы затронем этот важный вопрос.</p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 2</p>
    <p>Для чего нужна интуиция</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Интуиция подсказывает пытливому уму, в каком направлении продолжать поиски.</p>
     <text-author>Джонас Салк</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Один из моих друзей-«черепах» до сих пор частично парализован после перенесенного в детстве, в начале 1950-х годов, полиомиелита. Эта болезнь в те времена уносила множество детских жизней, те же, кто выжил, страдают параличом.</p>
   <p>Ученые всего мира много лет искали лекарство от полиомиелита. Исследователи открыли вирус, вызывающий эту болезнь, еще в 1908 году, но и 40 лет спустя с ним так и не научились бороться. 12 апреля 1955 года произошло важное событие: Джонас Салк объявил результаты первых клинических испытаний, которые давали надежду на избавление от болезни. Его вакцина против полиомиелита оказалась мощной и эффективной.</p>
   <p>Другие ученые традиционно разрабатывали вакцины, в которых использовались живые вирусы. Они не верили, что мертвый вирус может дать какой-то эффект. В ходе испытаний этих вакцин пациенты заражались болезнью, от которой их прививали. Несколько проверок закончились смертью или параличом детей, так что вакцина на основе живых вирусов оказалась не намного безопаснее, чем сам вирус.</p>
   <p>Почему же Джонас Салк решил пойти против течения и использовать в вакцине инактивированный (убитый) вирус, ведь никто до него так не делал? Все началось с его интуиции, со смутного ощущения какого-то противоречия.</p>
   <p>За 20 лет до создания своей успешной вакцины Салк, будучи студентом медицинского колледжа, посетил две лекции, которые очень на него повлияли. Он не забыл их и полвека спустя. Темой первой лекции была иммунизация против дифтерии, или столбнячной бактерии, с помощью той же бактерии, но химически переработанной или мертвой. На второй лекции рассказывалось о том, что человек должен перенести вирусную инфекцию, чтобы выработать иммунитет против соответствующего вирусного заболевания. Лектор отметил, что наука не в силах стимулировать иммунитет посредством инактивированных вирусов.</p>
   <p>Салк нутром чувствовал, что здесь что-то не вполне логично. Если возможно стимулировать иммунитет человека с помощью инактивированных бактериальных токсинов, значит, можно, думал он, использовать и убитый вирус, чтобы вырабатывать у людей невосприимчивость к инфекции. Так что 20 лет спустя после тех двух лекций, когда самые выдающиеся медицинские умы использовали только живые вирусы,</p>
   <p>Салк поверил в то, что еще раньше ему подсказывала интуиция, и продолжил работать над вакциной против полиомиелита на основе инактивированного вируса.</p>
   <p>Интуиция не подвела Салка. Вакцина работала. Вакцины на основе живых вирусов массово использовались вплоть до 1962 года — еще целых семь лет после того, как была успешно опробована вакцина Салка. Десятки, возможно, сотни тысяч людей были спасены от полиомиелита благодаря его интуиции.</p>
   <cite>
    <p>Интуиция оберегает нас от потери времени на разработку неправильного подхода и удерживает внимание нашего разума на том, что важно.</p>
   </cite>
   <p>Если вы научитесь прислушиваться к своей интуиции, как это сделал Салк, вы тоже сумеете достичь успеха. Но следует проявлять осторожность.</p>
   <subtitle>Опасность интуиции</subtitle>
   <p>Если в руках эксперта природное чутье и интуиция могут стать эффективными инструментами, то для менее опытного трейдера они нередко представляют опасность. Одна из причин этого заключается в том, что люди часто подходят к торговле с определенными предубеждениями и сложившимися установками, которые далеко не всегда оправдывают ожидания и нередко приводят к обратным результатам. Взять, к примеру, склонность придавать слишком большое значение новостям. Человек делает определенные предположения о том, в какую сторону пойдет цена того или иного актива, исходя исключительно из собственной интуитивной реакции на новость. Проблема интуитивного суждения такого рода заключается в том, что в его основе лежит заведомо неверное допущение. Ведь на самом деле новости — вовсе не причина движения рынка. Они не формируют рынок, а убежденность в подобном — это упрощенческий взгляд на очень сложное явление.</p>
   <p>Трейдер, который исходит из некорректной предпосылки о том, что можно предсказать движения рынка посредством анализа Новостей, столкнется с проблемами. Некорректная предпосылка в сочетании с интуицией приведет к плохим последствиям. Ведь результат успешен настолько, насколько хорош фундамент, на который он опирается.</p>
   <p>Неопытные трейдеры обычно применяют определенные методы какого-то гуру. Они часто следуют советам этого гуру, не утруждая себя поисками разумного объяснения того, как работают подобные методы. Они пытаются узнать, что делать на рынке, а не почему и на основании какой методики. Проблема такого подхода заключается в том, что он статичен, то есть не адаптируется к изменяющимся рынкам и не оставляет места для интуиции.</p>
   <p>Самый лучший подход — использовать по назначению оба полушария головного мозга.</p>
   <cite>
    <p>Левое полушарие позволяет создавать модели и понимать, как устроен мир биржевой торговли, правое же призвано генерировать идеи и распознавать благоприятные возможности.</p>
   </cite>
   <p>Чтобы интуиция, за которую отвечает правое полушарие, срабатывала эффективно, в ее распоряжении должен быть полный комплект всевозможных сценариев из левого полушария, позволяющий правильно понять контекст ситуации или явления. Если контекст некорректен, интуитивное прозрение также окажется в лучшем случае безрезультатным.</p>
   <p>Это объясняет, почему лучшие трейдеры, торгуя на бирже, используют оба полушария. Правое полушарие головного мозга они обеспечивают моделями, которые понимает и классифицирует левое полушарие посредством тщательного мотивированного анализа. Интуитивный процесс базируется на анализе, который, в свою очередь, гарантирует непредвзятость и объективность, предоставляя трейдеру достаточное количество умозрительных моделей и позволяя ему выносить здравые суждения. Кроме того, аналитическое мышление выполняет функцию оценки и ранжирования, что критически важно для «тренировки» интуиции.</p>
   <subtitle>Думайте головой и чувствуйте нутром</subtitle>
   <p>Чтобы лучше понять, как тренировать интуицию, рассмотрим процесс развития нейронных сетей, которые обеспечивают связи между нейронами головного мозга. Принцип их работы лег в основу интеллектуальных компьютерных систем. Нейронные сети превосходно позволяют классифицировать и распознавать паттерны, но прежде человек должен развить эти навыки.</p>
   <p>Чтобы распознавать паттерны, необходимо подготовить нейронные сети. Этот процесс включает в себя представление нейронной сети образцов тех паттернов, которые нужно научиться распознавать. В процессе обучения в нейронной сети прокладываются связи, которые отражают знания, необходимые для понимания представленного паттерна.</p>
   <p>Что такое <emphasis>знание</emphasis> в данном случае? Если вы задумаетесь о процессе, посредством которого ваш мозг определяет, что вы видите (стул или табурет), то сможете составить некое представление о том, как мозг использует знания. Знания о стульях и табуретах — это информация, которую вы используете для того, чтобы понять, что перед вами: стул, табурет или ни то, ни другое. В частности, вы обладаете знанием, что общего у этих двух предметов мебели: и на том и на другом можно сидеть. Вы знаете и их различия: для стула характерны определенная высота, соответствующая размеру типичного стола, а также наличие спинки, в то время как табурет не имеет спинки и, как правило, либо ниже стула и вы можете на него встать, чтобы дотянуться до высоко расположенных предметов, либо выше и используется для того, чтобы сидеть у барной стойки.</p>
   <p>Знания в нейронной сети — это идеальные модели, классифицированные в соответствии с системой конкретной предметной области (таксономия), а также отношения между этими моделями. Картинка, которая возникает у вас в голове, когда вы слышите слово «стул», и есть пример идеальной модели. То, благодаря чему вы отличаете стул от табурета, является примером знания вашего мозга об отношениях между идеальными моделями.</p>
   <p>Нейронная сеть «обучается», получая новые примеры и сведения о ценности в иерархии внутри определенных категорий. Например, вы можете представить нейронной сети изображение десяти стульев и сказать ей, что это стулья, показать изображение десяти табуретов и сказать ей, что это табуреты, изображение десяти столов и сказать, что это столы. Данный процесс дает нейронной сети возможность выстроить внутренние модели того, что показывают ваши образцы. После тренировки сеть получает внутренние модели, которые представляют свое знание различий между стульями, табуретами и столами.</p>
   <p>Таксономия — это система категоризации. Если вы разрабатываете нейронную сеть, которая распознает текст, среди категорий должны быть буквы сами по себе, а также наборы прописных и строчных букв. Один пример следует категоризировать как букву «А», а также отдельно как прописную букву. Другой пример следует категоризировать как букву «с» и строчную букву. Совершенная нейронная сеть обладает достаточными познаниями по каждой категории и способна определять, соответствует ли новый пример определенной категории. Знания, которые необходимы для определения принадлежности того или иного символа данной категории, называются моделью.</p>
   <p>Так же, как вы обычно не представляете какой-то особенный стул, встречая слово «стул», модели, которые выстраивает нейронная сеть, не изображаются в виде особых букв, которые попадаются вам в написанном тексте. Вместо этого они представляют собой идеализированную форму каждой буквы. Модель английской буквы S — это идеализированная криволинейная ее форма; она подобна тому, как вы представляете букву S в своем воображении. Чтобы нейронная сеть распознавала букву S, написанную разными шрифтами, имеющаяся модель должна быть достаточно комплексной, чтобы нейросеть могла распознать S среди других букв. Модель не может быть слишком специфической, иначе она не различит S, написанную шрифтом Bookman Old Style, S, набранную жирным Comic Sans MS, и S, написанную Arial Black. Чтобы нейронная сеть функционировала должным образом, в модели, содержащейся в ее нейронных связях, должна быть зафиксирована квинтэссенция буквы в абстрактном смысле.</p>
   <p>Представьте, что произойдет с рассматриваемой нами нейронной сетью, если мы покажем ей цифру 5. Сможет ли она найти различие между буквой S и цифрой 5? Это зависит от совершенства модели. Если модель включает в себя концепцию того, что у цифры 5 есть острые углы в верхней части и плавный изгиб в нижней, а у буквы S плавные изгибы имеются и в верхней, и в нижней частях, в модели содержится достаточно знаний для того, чтобы правильно идентифицировать их.</p>
   <p>Чтобы научить нейронную сеть должным образом распознавать букву S и цифру 5, требуются примеры, содержащие характеристики, которые проводят различие между двумя символами. Если нейронная сеть обучалась только на примерах с буквами без цифр, она не сможет отличить S от 5. Для эффективного обучения выбор примеров должен быть достаточно широким.</p>
   <p>Выбор примеров, предоставляемых нейронной сети, и классификация образцов по степени соответствия модели — работа левого полушария головного мозга. Оно также анализирует сложность любой конкретной проблемы и оценивает потенциальные модели. Например, левое полушарие анализирует сходство между Б и 5 и понимает, что необходим по крайней мере еще один дополнительный уровень характеристик, чтобы различать эти похожие знаки. За распознавание паттернов нейронными сетями отвечает правое полушарие. После формирования моделей на основе образцов и тренировки нейронной сети распознавание паттернов и распределение по категориям происходит автоматически. И в компьютере, и в головном мозге человека этот процесс происходит почти мгновенно.</p>
   <p>Левое полушарие головного мозга очень хорошо извлекает абстрактные модели из паттернов и образцов, устанавливает и выбирает категории. Правое полушарие прекрасно определяет, соответствует ли данный образец модели, определяющей категорию, и отлично их распознает.</p>
   <cite>
    <p>Левое полушарие анализирует, а правое замечает.</p>
   </cite>
   <subtitle>Интегрированное обучение</subtitle>
   <p>В головном мозге человека эти функции взаимосвязаны: каждая половина выполняет собственные задачи, а затем передает результаты своей деятельности другому полушарию. Рассмотрим, как начинающий трейдер знакомится с определенными паттернами.</p>
   <p>На рис. 2.1 представлена идеальная модель паттерна «двойная вершина». Этот график демонстрирует значительный подъем цены, затем откат, а потом снова подъем до того же уровня, что и в прошлый раз. Именно такой график представляет трейдер, думая о паттерне под названием «двойная вершина».</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#_21.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Рис. 2.1. Паттерн «двойная вершина»</p>
   <p>А теперь посмотрите на рис. 2.2. Все четыре приведенных здесь примера соответствуют модели паттерна «двойная вершина», но каждый имеет существенные особенности. На примерах А и В за первым пиком следует второй, еще более высокий. На примерах С и D вслед за первой высшей точкой идет более низкая.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#_22.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Рис. 2.2. Примеры паттерна «двойная вершина»</p>
   <p>Трейдерам, которые знакомы лишь с единственным описанием идеализированной модели «двойной вершины», нелегко определить, какой из примеров действительно соответствует данной модели. Это все потому, что они не понимают, почему так важна «двойная вершина», и не осознают, как сказывается такое движение цен на настроениях участников рынка. Поэтому таким трейдерам сложно решить, являются ли конкретные примеры, неточно соответствующие известной им модели, «двойной вершиной».</p>
   <p>Как для тренировки нейронной сети требуются выборочные данные и их ассоциативная категоризация, так и для совершенствования человеческой интуиции нужны примеры и их ассоциативная классификация. Чтобы интуитивный анализ был правомерным, требуются надежные примеры и их четкая классификация. Например, если вы не имеете ясного представления, что означает «двойная вершина», то не сумеете интуитивно определить ее наличие в будущем. Ваша интуиция хороша настолько, насколько она обучена. Чтобы учиться, людям необходимо использовать оба полушария. Вы должны классифицировать и анализировать левым полушарием, чтобы понимать паттерны, которые используете для обучения правого. Только при наличии правильной аналитической и интеллектуальной структуры в левом полушарии, ваше правое полушарие сможет делать то, что ему больше всего удается: распознавать паттерны и ситуации.</p>
   <p>Когда опытные трейдеры используют весь потенциал своего мозга, они в циклическом порядке перемежают анализ и ранжирование, проводимые левым полушарием, с правополушарной интуицией. Оптимальное обучение включает в себя непрерывное взаимодействие двух полушарий. Например, трейдеры, совершая новые сделки и получая больше опыта, постоянно замечают новые паттерны в результативности торговой деятельности и ценообразовании с помощью правого полушария, и эти паттерны заставляют их задаваться определенными вопросами. Затем они используют левое полушарие, чтобы выработать способы поиска ответов на эти вопросы, включая, вероятно, тесты, анализы, линейные рассуждения — все то, чем сильно левое полушарие головного мозга. Как бы то ни было, во время этого процесса правое полушарие имеет массу возможностей наблюдать; и результаты его наблюдений всплывают на поверхность сознания как ощущение, что тот или иной представленный паттерн особенно важен, после чего левое полушарие пытается дать рационалистическое объяснение возникшему ощущению. Если это не удается, люди, у которых доминирует левое полушарие, часто сбрасывают со счетов данное ощущение, полагая его беспричинным. Однако же те, у кого доминантным является правое полушарие, обращают на ощущения больше внимания и нередко даже руководствуются им в своих действиях, отказываясь от поисков рациональных, линейных, логических причин.</p>
   <cite>
    <p>Трейдеры, использующие правое полушарие, на порядок креативнее, они разрабатывают более оригинальные идеи благодаря своей готовности действовать, опираясь на ощущения и не требуя ясных рациональных объяснений на каждом этапе работы.</p>
   </cite>
   <p>Это очень полезно в трейдерских исследованиях, когда логическое обоснование конкретной идеи или паттерна не всегда очевидно заранее. Чувство, что идея сработает, воодушевляет правополушарного трейдера на выполнение довольно утомительной работы — объективного анализа, который требуется для того, чтобы обосновать ту или иную торговую идею с помощью левого полушария.</p>
   <p>Другое дело — неопытные трейдеры с доминантным правым полушарием. Они, как правило, руководствуются идеями, которые исходят из чувств. Но проблема в том, что, пока трейдер не имеет достаточного опыта, его чувства основываются на ошибочных представлениях, ведь он еще как следует не натренировал свое правое полушарие в соответствии с верными торговыми принципами. Его правое полушарие не получило пока достаточно исходных материалов, без которых невозможно выносить верные суждения. По этой причине интуитивная реакция новичков часто оказывается ошибочной.</p>
   <subtitle>Примитивное чутье: почему важно оттачивать свою интуицию</subtitle>
   <p>Чутье новичков нередко подводит их в том числе и потому, что в человеке заложено стремление идти к цели кратчайшим путем. Умственная деятельность человека отражает весь эволюционный путь, который прошли его предки, а полезные черты помогли им пройти естественный отбор. Часто те самые черты, благоприятные для наших далеких предков, совершенно не устраивают трейдеров. Методы кратчайшего пути к цели, запрограммированные в головном мозге, называются эвристическими. Некоторые простые эвристические методы, известные как когнитивные предубеждения, приводят к тому, что трейдеры совершают систематические ошибки в своих суждениях. Получая должное образование, трейдеры могут научиться преодолевать эти предубеждения.</p>
   <p>Я понял, как важно преодолевать систематические ошибки в суждениях в течение первого месяца обучения с «черепашками». Каждому из нас предоставили небольшой торговый счет. Интуиция верно подсказала мне, что самым важным в обучении станет то, как мы продемонстрируем понимание процесса тренинга, воспользуемся благоприятными возможностями, сумеем управлять рисками, справимся с трейдерскими задачами на эмоциональном уровне. Большинство других «черепашек» сочли, что наша цель — заработать за тот месяц как можно больше и максимально увеличить свое сальдо.</p>
   <p>Но мое чутье подсказывало другое. Если сделка соответствовала нашим критериям, я вступал в нее, какой бы рискованной она ни казалась. Меня интересовал успех в собственных показателях, а не просто большая прибыль. Интуиция меня не подвела. Сделка по печному топливу вначале казалась очень рискованной — настолько, что другие «черепашки» пропустили ее. Тем самым они продемонстрировали предубеждение, которое называется несклонность к риску. Я открыл позицию, поскольку интуиция подсказывала мне, что это следует сделать, несмотря на риски. Сделка оказалась очень выгодной. Пожалуй, это была самая важная сделка всей программы «черепашек», поскольку по результатам первого месяца трейдинга я получил самую большую прибыль из всех нас и признание, которое сопровождало меня на протяжении всех четырех лет программы.</p>
   <p>Совершить эту сделку мне подсказал вовсе не ум, не мое левое полушарие. Ума хватало всем «черепашкам», все они обладали достаточными знаниями для того, чтобы увидеть, что сделка по печному топливу удовлетворяет нашим критериям для входа. Разница была в интуиции: я поступил так, как подсказывало чутье.</p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 3</p>
    <p>Не то полушарие</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Нет ничего невыносимее, чем признаваться себе в собственных ошибках.</p>
     <text-author>Людвиг ван Бетховен</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>О трейдинге я узнал от своего работодателя, будучи учеником выпускного класса. Это была не только моя первая работа в качестве программиста, но и вообще первая работа, в которой я использовал силу ума, а не тела.</p>
   <p>Моей изначальной задачей было транслировать машинный код, который мой босс, Джордж, написал для компьютера Apple II. Я перевел Аррlе-версию компьютерного языка BASIC в версию, которая читалась на совершенно новых компьютерах Radio Shack TRS-80. Какое-то время я кодировал строку за строкой, поначалу не обращая внимания на то, что делает этот код. Однако вскоре понял, что код, который я транслирую, читает информацию из ряда файлов, хранившихся в специальном формате. В этих файлах содержались данные по ценам на такие товары, как кукуруза, пшеница, золото и серебро. Затем программа выполняла некоторые вычисления и моделировала контракты на покупку и продажу этих товаров.</p>
   <p>Закончив трансляцию, я приступил к более интересной работе и стал программировать новые торговые алгоритмы из только что опубликованной книги Чарльза Пателя «Технические системы торговли для товаров и акций» (1980). Это было мое первое знакомство с миром системного трейдинга. Мне понравилась идея торговой системы. Она как будто бы обеспечивала научный подход к извлечению прибыли с рынков. Но все же я не мог избавиться от впечатления, что торговые системы слишком уж хороши. «Не может быть все так просто», — думал я. Моя интуитивная догадка отчасти подтвердилась. Многие из систем, которые мы тестировали, оказывались полнейшей ерундой, они вообще не приносили денег. Другие же давали какую-то прибыль, как показывали тестовые программы, которые я использовал в работе.</p>
   <p>Примерно в то же время, когда я начал писать код для торговых систем, Джордж одолжил мне книгу Эдвина Лефевра «Воспоминания биржевого спекулянта», благодаря которой я узнал о легендарном трейдере Джесси Ливерморе. Я попался на крючок и решил, что хочу быть трейдером. Особенно меня заинтересовала мысль Ливермора о том, что на рынках всегда можно заработать, так как сущность тех, кто торгует, неизменна. Он писал: «Игра не меняется, как не меняется и человеческая природа». Так я впервые познакомился с идеей, что на бирже можно зарабатывать благодаря тому, как взаимодействует человеческая природа в коллективе.</p>
   <cite>
    <p>Ливермор показал: на рынках всегда можно заработать, потому что сущность торгующих неизменна.</p>
   </cite>
   <p>Джордж одолжил мне и другие книги, которые оказали на меня сильное впечатление: это классические труды Чарльза Маккея «Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы» (1841) и Гюстава ле Бона «Психология народов и масс» (1895). Эти книги заставили меня задуматься о том, что некоторые торговые системы или алгоритмические стратегии кажутся действенными потому, что опираются на повторяющиеся паттерны рыночных цен, которые, в свою очередь, основаны на постоянстве человеческой природы.</p>
   <p>Я глубже понял эту точку зрения, пройдя курс психологии. Я узнал, что определенные действия группы трейдеров влияют на цены всегда аналогичным образом. Если вы хотите понять эти повторяемые ценовые паттерны, для начала нужно рассмотреть, почему многие трейдеры теряют деньги, то есть понять поведение большинства из них.</p>
   <p>Вот одна из заповедей искусного трейдера: если вы хотите зарабатывать деньги на бирже, нельзя <emphasis>поступать</emphasis> так, как большинство других трейдеров, но следует <emphasis>знать</emphasis>, что они делают. Вместо того чтобы использовать правое, «правильное» в данной ситуации, полушарие, они используют «неправильное». В этой главе я объясню, почему они теряют деньги и упорно используют, как я говорю, «не то полушарие».</p>
   <subtitle>Наука о мозге</subtitle>
   <p>Нейропсихология учит нас тому, что в физической структуре головного мозга предустановлены определенные тенденции, отвечающие за выживание и воспроизведение видов. Эти тенденции или инстинкты выполняют те же функции, что и ряд первоначальных жизненных установок, с которыми мы появляемся на свет и к которым наш мозг обращается в нужное время и в нужном месте. Эти первоначальные установки также называют <strong>когнитивными предубеждениями</strong>, в связи с чем кто-нибудь может предположить, что эти предубеждения представляют собой ошибочные мыслительные процессы. Однако это не так. В большинстве случаев когнитивные предубеждения очень полезны. Но вот в некоторых обстоятельствах — в частности в трейдинге и финансах — они могут сбить вас с толку.</p>
   <p>Чтобы стать искусным трейдером, вы должны научить свою интуицию не принимать во внимание когнитивные предубеждения в особых условиях на бирже. Кроме того, трейдерам необходимо осознавать эти когнитивные предубеждения, чтобы избегать <strong>стадного инстинкта</strong>. Когда вы получаете контроль над своими когнитивными предубеждениями, вы можете выбрать подходящий образ действий: предугадывать реакцию толпы, поступать в противовес ей или избегать любых движений, пока толпа в панике.</p>
   <p>В следующих разделах мы рассмотрим некоторые из этих первоначальных жизненных установок, или предубеждений, а также обсудим, какое поведение трейдеров вызывает каждое из них.</p>
   <subtitle>Боязнь выстрелов: кто сегодня убегает, тот придет и победит</subtitle>
   <p>Инстинктивное стремление избегать необязательных рисков часто оказывается очень сильным. Эта черта обеспечивает выживание в условиях опасности и неопределенности. Решая, рискнуть ли и стать завтраком для крокодила, льва или другого опасного животного, наши предки должны были сокращать риск до минимума. И сейчас правило «береженого бог бережет» благоразумно почти для всех и почти всегда. Водим ли мы машину на умеренной скорости, используем ли детское сиденье в автомобиле и не рискуем зря, едим ли здоровую пищу, держим ли себя в форме — все это окупится долгими годами здоровой жизни.</p>
   <p>Но в трейдинге избегать рисков — значит мешать себе стать хорошим трейдером, а уж тем более искусным. Трейдеры зарабатывают благодаря риску. Искусные трейдеры рассматривают риск как важную и неотъемлемую часть любой возможной сделки. Им известно, что самыми лучшими сделками нередко оказываются те, пойти на которые многим сложно из-за воспринимаемого высокого риска. Именно тот факт, что совершить эту сделку сложно, уменьшает вероятность того, что на нее решатся другие. То, что в такую позицию входят немногие, упрощает возможность заработать на последующем движении цен.</p>
   <subtitle>Шумы и новости: что они означают</subtitle>
   <p>Ваш мозг стремится экономить энергию и память, поэтому чаще избирает методы, требующие наименьших затрат времени и сил. Среди них один из самых распространенных — игнорировать детали в комплекс-картине, фокусируясь и удерживая в памяти лишь несколько специфических моментов. Система чувственного восприятия головного мозга идеально создана для этого. Человек обладает тремя видами памяти. <strong>Сенсорная память</strong> удерживает на срок от миллисекунд до секунд информацию, поступающую органы чувств, которую затем обрабатывает система восприятия. Система восприятия использует <strong>оперативную память</strong>, хранящую данные от нескольких секунд до минут, сортирует и фильтрует информацию, которую должны обрабатывать познавательные системы (сознание и внимание). Эти системы анализируют информацию, получаемую от системы восприятия, отбраковывая все несущественное и удерживая важные данные и все то, что позднее может использовано в <strong>долговременной памяти</strong>, которая хранит их часами, днями и годами. Почти все время система зрительного восприятия обрабатывает и затем отбраковывает большую часть того, что вы видели. В оперативной памяти удерживаются образы, которые заслуживают внимания, — то, что для вас особенно интересно или необычно, что вам причиняет какой-то вред, предоставляет благоприятную возможность питаться или продолжать свой род и может повлиять на ваше общественное положение. Все эти типы визуальных образов, вероятнее всего, способны прямо или косвенно повлиять на вашу способность выживать и размножаться.</p>
   <p>Евы перегружаете систему восприятия, она цепенеет и начинает игнорировать получаемые сигналы. По этой причине в числе прочих 24-часовые каналы финансовых новостей так вредны для трейдеров. <emphasis>Поступает слишком много информации, большая часть которой не относится к делу</emphasis>. Финансовые новостные программы создают иллюзию движения рынка, когда ничего существенного не происходит, ведь журналистам и экспертам нужно о чем-то вещать. Они выискивают информационные поводы и подоплеку любого рыночного подъема или спада, даже если они незначительны.</p>
   <p>Система восприятия нацелена на то, чтобы искать особое, выдающееся. Если вы очень долго слушаете финансовые новости, без разбора читаете блоги и сообщения в «Твиттере», вы постепенно теряете способность отличать существенное от маловажного.</p>
   <cite>
    <p>Большую часть времени на рынках не происходит ничего, что заслуживало бы нашего внимания.</p>
   </cite>
   <p>Обычно ваше восприятие прекрасно отфильтровывает сигналы из общего шума. Один из самых интересных примеров, иллюстрирующих это утверждение, заключается в способности человека отключаться от помех и концентрироваться на единственном разговоре во время вечеринки или за большим столом в ресторане. Научные исследования показали, что разговор, который привлекает ваше внимание, кажется в три раза громче, чем есть на самом деле.</p>
   <p>Однако, если шум очень громкий, система восприятия не может распознавать отдельные разговоры и вам сложно сконцентрироваться на собственной беседе. Шум чрезмерно возбуждает систему восприятия и служит причиной снижения ее эффективности. Точно так же вы перегружаете свою систему восприятия, когда слишком тщательно наблюдаете за рынком, бесконечно смотрите финансовые новости, зацикливаетесь на каждом малейшем подъеме и спаде. Искусные трейдеры научились обращать внимание на то, что важно, и игнорировать шум. Мозг по своей природе прекрасно справляется с такими задачами, если вы приучили себя не перегружать его.</p>
   <p>Если вы заскучали, ожидая, когда же произойдет что-нибудь существенное, займите себя чем-нибудь. Временами трейдинг действительно захватывает, но это не развлечение. Не относитесь так к нему. Иногда самое верное — не делать ничего и иметь терпение. Знаменитые слова Джесси Ливермора подтверждают это: «Не рынок сокрушил их. Они сокрушили сами себя, поскольку, хоть у них есть голова на плечах, они не умеют спокойно ждать».</p>
   <subtitle>Ментальная инертность</subtitle>
   <p>В период раздувания «интернет-пузыря»<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a> я работал в Силиконовой долине. В те годы процветания меня поражала почти всеобщая вера в то, что хорошие времена никогда не кончатся. Большинство моих друзей интенсивно инвестировали в ценные бумаги, многие из них торговали с маржей. Они считали, что Интернет изменил мир финансов и теперь рынок ценных бумаг будет только расти. Подобные же виды на будущее я наблюдал на рынке недвижимости в 2006 и 2007 годах. Многие полагали, что бычий рынок продержится долго. Они могли найти тысячи причин, почему в этот раз все пойдет иначе и цены продолжат расти. Я не разделял их мнения. Я уже не раз видел, как лопаются пузыри и происходят обвалы, кроме того, знал, что рынок имеет обыкновение меняться, когда люди, особенно определенного круга, меньше всего этого ожидают. События, которые начали развиваться летом 2008 года, подтвердили мою точку зрения.</p>
   <p>Искусные трейдеры всегда готовы изменить свои мнения и перспективы. Они постоянно ищут причины своих ошибок, а не стараются доказать свою правоту. Искусные трейдеры не страдают ментальной инертностью.</p>
   <p>Ментальная инертность — следствие элементарного принципа, согласно которому получаемые нами новые знания удерживаются для дальнейшего использования. Когда у вас сформировалось мнение, изменить его может лишь какой-то особый импульс. Чем крепче убеждение, тем сильнее должен быть импульс, чтобы преобразовать его. Таким образом, если вы придерживаетесь мнения о том, что покупать сейчас не время, требуется существенная мотивация для убеждения вас в обратном. Когда трейдер решил оставаться в позиции, ему часто необходимо приложить настойчивые усилия, чтобы изменить свой курс и выйти из нее.</p>
   <p>Ментальная инертность проистекает из несоответствия между решительностью, необходимой для действия, и силой убеждения, требуемой для принятия решений. Ваш мозг требует обоснованных данных, прежде чем принять решение; а когда эти данные имеются, ему нужно гораздо больше информации, чтобы изменить точку зрения.</p>
   <p>Ментальная инертность отдельных трейдеров и инвесторов приводит к тому, что рынки ведут себя подобно тяжелому предмету. Вам когда-нибудь приходилось толкать автомобиль по ровной дороге? Сложно заставить его катиться, но, когда он достаточно разгоняется, его оче^ь тяжело остановить — в особенности потому, что механические тормоза обычно не работают, когда не заведен мотор, и именно в таких случаях вам приходится толкать машину. Большинство участников рынка слишком долго реагируют на его значительные изменения. Они очень медленно входят в позицию, когда складывается благоприятная возможность, и слишком затягивают с выходом, когда ситуация начинает развиваться не в их пользу. Они не хотят расставаться с убыточными позициями или ошибочными идеями. Если они убеждены, что определенные ценные бумаги растут по какой-то причине, то будут цепляться за эту мысль, даже когда цена упадет. Покупая акции, которые сразу же идут вниз, они продолжают убеждать себя в своей правоте, вопреки тому, что рынок со всей очевидностью доказывает обратное.</p>
   <p>Искусные трейдеры знают, что ментальная инертность — одна из основных движущих сил рынка. Им также известно, что с учетом ментальной инертности лучше всего входить в позицию непосредственно перед тем, как на данном рынке появляются другие трейдеры, а лучшее время для выхода — накануне массового исхода большинства трейдеров. Понимая инерцию рынка и ментальную инертность его участников, они ищут признаки начала реагирования рынков на какие-то внешние силы еще до того, как все остальные заметят движение.</p>
   <p>Кроме того, искусные трейдеры ищут возможности входить в те позиции, которые характеризуются высоким потенциальным соотношением вознаграждения и риска. Они определяют такие возможности, используя оценочные модели, в которых помимо прочего учитывается ментальная инертность участников рынка.</p>
   <subtitle>Удержать свое</subtitle>
   <p>Инстинктивное стремление избегать потерь имеет смысл в более традиционной обстановке. Приобретение любой собственности требует усилий, будь то зерно, крупный рогатый скот, стадо овец, жилище и пр. Разумеется, мы стремимся обезопасить и защитить имущество, которое досталось нам не просто так. Естественно, начинающие трейдеры стараются избегать потерь, поэтому и сосредотачиваются в том числе на <strong>высокодоходных стратегиях</strong>. Им хочется совершать больше выигрышных сделок, чем проигрышных, поэтому они стараются предугадать движение рынка и предвидеть его направление.</p>
   <p>Как уже упоминалось ранее, обычно я с большой неохотой прогнозирую движение рынков. Вместо попыток предугадать развитие событий, я концентрируюсь на том, что <emphasis>происходит сейчас</emphasis> и какое это имеет значение. Проблема всех прогнозов заключается в том, что можно очень сильно просчитаться со сроками. Даже если вы правы, вы можете при этом терять большие деньги, потому что рынок порой долго достигает определенного положения. Однако если вы знаете, что происходит на рынке прямо сейчас и что было в прошлом, то можете поймать момент, когда увеличатся шансы на то, что рынок продемонстрирует значительное движение в вашу пользу. Совершить сделку — не то же самое, что сделать прогноз. Искусные трейдеры часто заключают сделки, которые, по их убеждению, закончатся скорее мелкой потерей, чем выигрышем, как показывают их знания о прошлых движениях рынка. Для них главное, сколько денег они заработают через определенный период времени, а не то, как часто они правы.</p>
   <p>С этим связана проблема многих начинающих трейдеров: они, как правило, считают проигрышные сделки плохими. Данная проблема имеет непосредственное отношение к стремлению трейдеров прогнозировать. Их встроенные схемы приравнивают проигрыш к плохому, а выигрыш — к хорошему. Такая оценка, безусловно, справедлива по отношению к множеству сделок в долгосрочной перспективе, но это допущение неверно в краткосрочном периоде. Искусные трейдеры признают, что потери — это цена ведения бизнеса. Они также признают, что рынки часто вознаграждают тех, кто выбирает психологически сложное поведение, на которое не способно большинство. Торговые стратегии, которым нелегко следовать, обычно на порядок прибыльнее, чем те, придерживаться которых легко.</p>
   <p>Многие неопытные трейдеры используют простые стратегии, особенно те, которые кажутся очевидными. Поэтому такие стратегии остаются эффективными совсем недолго. Обычно они прекращают работать, как только их начинает применять достаточно много трейдеров. Таким образом, желание избегать проигрышных сделок нередко становится главным препятствием для трейдера.</p>
   <p>Искусные трейдеры знают, что процент выигрышных сделок не так важен, как заработанная сумма денег. Несколько крупных выигрышей с легкостью компенсируют множество мелких потерь. Поэтому опытные трейдеры нередко ищут торговые стратегии, которые обеспечивают много небольших проигрышей и относительно немного крупных выигрышей.</p>
   <p>Концепция долгосрочного следования за трендом, которую мы использовали с «черепашками», как раз служит примером такого типа торговой стратегии. За один год я поднялся более чем на 200 %, и при этом у меня было порядка 10-12 выигрышных сделок, а проигрышных — около 45-50. Выигрыши были крупными (5, 20, 40 % и более), а все проигрыши — мелкими (0,5 %). Если бы вы пытались спрогнозировать рынок, то, скорее всего, не выбрали бы те сделки, на которые пошел я.</p>
   <p>Многие опытные трейдеры научились заменять идею о том, что потери — это плохо, стратегией «сокращайте свои убытки, позволяйте доходам расти». Потери — это часть трейдинга.</p>
   <cite>
    <p>Вы должны научиться спокойно относиться к потерям, если хотите торговать успешно.</p>
   </cite>
   <p>Элементарное стремление избегать потерь подставляет еще одну подножку трейдерам и другим участникам рынка — тем, кто считает себя скорее консервативными инвесторами, чем трейдерами. Я говорю о тенденции избегать столкновения с реальностью, которая грозит большими убытками. Многие участники рынка предпочитают не считать свои потери таковыми до тех пор, пока не продадут упавшие в цене акции. Они надеются, что рынок снова пойдет вверх и им не придется «фиксировать» свой проигрыш. В поведенческих финансах такой образ действий называется <strong>неприятием потерь</strong>.</p>
   <p>Как правило, эти же самые трейдеры и инвесторы падают духом позднее, устав наблюдать непрерывный рост потерь. Обычно такое происходит в самое неподходящее время, когда многие в панике начинают распродавать свои акции. Именно поведение такого рода часто вызывает чрезвычайные падения цен, которые характерны для медвежьего рынка. Сначала многие игнорируют реальность и закрывают глаза на падение цен до тех пор, пока спад не станет таким сильным, что его уже нельзя не принимать во внимание. Затем их терпение кончается, ввиду чего падение цен усиливается, вызывая еще большую панику.</p>
   <p>Искусные трейдеры не сталкиваются с проблемой книжных (нереализованных) убытков, поэтому не сидят и не наблюдают, как маленькие проигрышные сделки превращаются в большие. Они выходят из позиции, пока убытки маленькие, и не считают этот шаг плохим решением. Им известно, что проигрышные сделки — естественная составляющая трейдинга.</p>
   <p>Когда мы, «черепашки», впервые получили свои торговые счета, нам позволили выбирать между двумя разными видами стоп-лосса при входе в позицию. Более простой подход заключался в том, чтобы установить стоп-лосс на уровне двойного среднего торгового диапазона для конкретного товара. Факультативно нам предлагался другой подход под названием «<strong>продольная пила</strong>». Ричард Деннис сказал нам, что «пила» как метод более эффективна, но сложна в применении, поскольку подразумевает гораздо больше проигрышных сделок. После каждого проигрыша трейдеру порой приходится снова войти в позицию в том случае, если курс начинает двигаться в обратном направлении. Например, если вы купили золото по цене $400, а средний дневной торговый диапазон составлял $10, вы должны зафиксировать стоп на уровне $380, если предпочитаете обычный подход. Но если вы используете «пилу», то должны выйти из позиции, если цена опустится до $395. Когда цена снижалась до $390 и снова начинала расти, все «черепашки», которые выбрали «пилу», выходили на уровне стопа, а затем снова входили в позицию, когда рынок начинал движение вверх.</p>
   <p>Я использовал метод «пилы», вполне осознавая, что он значительно сложнее, но мне хотелось торговать по стратегии, которая, как продемонстрировал Деннис в своем анализе исторических данных, оказалась лучшей. Следовательно, большая часть моих сделок по сравнению со сделками других «черепашек», которые не применяли метод «пилы», оказывалась проигрышной. Но при этом мой средний убыток был ниже. Со временем я убедился в том, что моя стратегия более прибыльна — в среднем на 15-30 % в год, в зависимости от года.</p>
   <subtitle>Если поначалу не получается: почему так важна настойчивость</subtitle>
   <p>Один из самых сильных наших инстинктов — упорство. Вы должны упорно добиваться своего даже перед лицом трудностей и препятствий. И настойчивость обычно окупается, она дает возможность достигать сложных целей и завершать грандиозные задачи. Большая часть научных открытий вряд ли свершилась бы, если бы человеческий мозг не был запрограммирован упорствовать вопреки неудачам.</p>
   <p>Для трейдеров упорство — необходимое качество, но при этом и проблемное. Оно поможет вам в сложные времена неотвратимых потерь, значительных просадок счета и неблагоприятных рыночных ситуаций. К сожалению, упорство также заставляет многих трейдеров настойчиво хранить верность методам, которые не работают, или оставаться в позиции, из которой давно пора выйти. Такое поведение особенно проблемно потому, что часто сочетается с ментальной инертностью. Трейдеры могут входить в позицию по какой-то особой причине. Ментальная инертность мешает им увидеть все более очевидный факт, что причин для входа в позицию уже нет и пора выйти из нее. Упорство заставляет их стойко продолжать, взвалив на себя боль растущих потерь, и пытаться достичь поставленной цели.</p>
   <p>Искусные трейдеры умеют быстро менять курс, понимая, что им не следует продолжать терпеть убытки. Упорство в стремлении к долгосрочной цели — прибыли — играет очень важную роль. Настойчивость же в конкретной сделке порой может принести больше вреда, чем пользы.</p>
   <subtitle>И снова спесь, проклятая спесь</subtitle>
   <p>Многим трейдерам немало проблем доставляет их вечное стремление находить подтверждения ранее принятым решениям и идеям и склонность игнорировать то, что им противоречит. Эта тенденция в поведенческих финансах называется <strong>ратификацией предубеждений</strong>. Однако трейдерам нужно обращать внимание на действительное, а не на желаемое. Для этого лучше всего играть роль злостного критика, выявлять недостатки своих идей и решений и искать возможные ошибки.</p>
   <p>Среди самых интересных идей, с которыми я познакомился за последние несколько лет, было мнение о том, что мудрость — это способность иметь «твердые убеждения, не цепляясь за них». Мой любимый финансовый блогер Барри Ритхолц впервые привлек мое внимание к этой идее в своем посте о том, как, с его точки зрения, она применима в трейдинге и инвестировании. Автором данной концепции является Пол Саффо из Института будущего в Пало-Альто, некоммерческой организации, которая помогает компаниям принимать перспективные решения. Эта идея достойна пристального внимания в любой области с высоким уровнем неопределенности, в том числе и в трейдинге.</p>
   <p>Слабые убеждения негативно влияют на трейдинг. Мастера трейдинга решительны. <emphasis>Чтобы зарабатывать деньги, вы должны заключать сделки</emphasis>. На практике это означает разрабатывать модели работы рынка, тестировать их, а затем на их основе принимать реальные торговые решения. Трейдерам нужны твердые убеждения в рыночной ситуации, чтобы принимать важные торговые решения. Многим сложно «спустить курок». Если же вы слабы в своих убеждениях, это еще сложнее.</p>
   <p>Однако за твердые убеждения не следует цепляться всеми силами. Опытные тpeйдepы непрерывно выискивают изъяны и ошибки в своих суждениях. Открыв позицию, вы должны обращать гораздо больше внимания на те сигналы рынка, которые свидетельствуют о том, что сделка ошибочна и ее следует отбраковать, а не искать причины, почему позицию следует удерживать. Как говорят, высказываться и действовать нужно так, словно вы правы, а смотреть и слушать, будто можете ошибаться. В условиях высокой неопределенности всегда нужно искать свидетельства того, что ваши предпосылки неверны. Для этого требуется изрядная доля скромности и открытости новым идеям.</p>
   <subtitle>Хорошее решение, плохой результат</subtitle>
   <p>Пожалуй, самый коварный для трейдеров инстинкт заключается в склонности головного мозга оценивать качество решения по его результатам.</p>
   <cite>
    <p>Мозг не создан для того, чтобы прорабатывать варианты маловероятных последствий, которые нередко встречаются в трейдинге, где потери — это часть игры.</p>
   </cite>
   <p>По этой причине неопытные трейдеры часто совершают сделку, теряют деньги, а затем думают: «Не нужно было мне заключать эту сделку». В поведенческих финансах эта тенденция называется <strong>предубеждением о результате</strong>.</p>
   <p>Искусные трейдеры знают, что любая сделка может оказаться проигрышной, а хорошие торговые стратегии отнюдь не исключают проигрышных сделок. Поэтому они научились аннулировать эффект предубеждения о результате и фокусироваться не на исходе отдельной сделки, а на качестве решения, которое лежало в ее основе.</p>
   <p>Трейдеры, у которых доминирует правое полушарие, имеют в этой области определенное преимущество. Правое полушарие головного мозга естественным образом концентрируется на общей картине — на лесе, а не на деревьях. Именно такой подход позволяет оценивать серию сделок. Имеет значение именно общая картина — результат множества сделок. Отдельные деревья важны только тем, что вносят свой вклад в целый лес.</p>
   <p>Трейдерам с доминирующим левым полушарием сложнее избавиться от этой инстинктивной тенденции, поскольку само естество побуждает их логически оценивать каждую сделку в отдельности, чтобы определить, хорошей она была или плохой. На самом деле трейдеры не должны проводить оценивание такого рода. Отдельные сделки не хороши и не плохи. Лишь рассматривая их в совокупности, можно проводить какие-либо оценки, при этом оценки не сделок самих по себе, а стратегии, которая их генерировала.</p>
   <subtitle>Предубеждение новизны</subtitle>
   <p>Система восприятия оценивает последние данные более тщательно, чем информацию, полученную ранее. В поведенческих финансах это явление называется <strong>предубеждением новизны</strong>. Это временной инстинкт. В трейдинге данная тенденция отвечает за некоторые паттерны, которые возникают на ценовом графике (что мы рассмотрим более подробно в следующей главе).</p>
   <p>Хотя самые последние цены порой имеют большое значение, внимание лишь к новейшей информации и исключение всех других данных создают проблемы для участников рынка. Такая тенденция часто усиливает воздействие ментальной инертности, которая заставляет многих трейдеров не принимать повышение цены за важный сигнал. По этой причине у них вряд ли появляется желание купить. Фокусируясь на последнем движении цен, многие трейдеры расценивают новые цены как максимум по отношению к недавним.</p>
   <p>Поскольку многие трейдеры, особенно начинающие, не любят покупать на максимуме, они избегают совершения сделок, когда цены относительно высоки. Им хочется входить в позицию, когда цены низкие, а выходить при высоких. Искусные трейдеры принимают во внимание последние данные, но не переоценивают их важность. Поэтому им несложно покупать, когда, по мнению других, цены высокие, или продавать, когда они низкие. Опытные трейдеры также понимают, что склонность других трейдеров чрезмерно сосредоточиваться на самой последней информации приводит к тому, что они упускают возможности и слишком медленно реагируют на происходящее во время важных перемен на рынке.</p>
   <subtitle>Стадное чувство</subtitle>
   <p>В нашем мозге запрограммирован еще один путь наименьшего сопротивления — уверенность, что делать то, что делают другие, безопаснее, чем поступать по-своему. Человек — общественное животное. Мы следуем примеру других людей из нашего социального круга. Данная тенденция — мысленный путь наименьшего сопротивления, который экономит наши драгоценные силы. В маленьком племени или семейной группе имеет смысл следовать за другими, это фундамент многих наших знаний. Мы учимся, следуя примеру, который устанавливают наши сородичи. Мы узнаем, какая пища съедобна, поедая то, чем питаются другие. Мы изучаем свою культуру, узнаем свои преимущества.</p>
   <p>Чтобы повысить спрос на свой товар, продавцы используют эту тенденцию и учитывают, что потребители следуют примеру знаменитостей. Именно поэтому рекомендации звезд так эффективны. У нас нет логических оснований интересоваться, на какой машине ездит Тайгер Вудс, но все же знание этого влияет на наше покупательское решение.</p>
   <p>Такая тенденция, известная в поведенческих финансах как <strong>эффект подражания</strong>, вызывает ряд существенных проблем для трейдеров, не осознающих ее влияния на рынок. Когда слишком много людей спешно входят в рынок, почти всегда возникают пузыри и коллапсы. Пузырь на рынке ценных бумаг 2000 года, пузыри рынка недвижимости 2003 и 2007 годов и сырьевые и товарные пузыри 2007 и 2008 годов были вызваны тем, что слишком много людей спешило вскочить в уходящий поезд.</p>
   <p>Искусные трейдеры не совершают сделок только потому, что их совершают другие. Они входят в позиции, руководствуясь собственными мотивами. Такие трейдеры стараются сесть на борт до того, как раздуется пузырь, и быстро выходят при первых же признаках проблем. Те же, кого влечет стадное чувство, входят в пузыри после начала стремительного роста рынка, а выходят только вместе со всеми, когда пузырь уже лопнул и вся прибыль рассеялась.</p>
   <cite>
    <p>Если вы хотите быть искусным трейдером, то должны руководствоваться собственными причинами для входа в рынок.</p>
   </cite>
   <p>Вы ни в коем случае не должны входить в позицию потому, что так поступают все. Независимость разума и духа — один из признаков искусного трейдера.</p>
   <p>В следующей главе я объясню, как участники рынка в своей массе, проявляя описанное в этом разделе инстинктивное поведение, создают повторяющиеся рыночные феномены.</p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 4</p>
    <p>Структура рынков</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Высшим долгом физиков является поиск тех общих элементарных законов, из которых путем чистой дедукции можно получить картину мира. К этим законам ведет не логический путь, а только основанная на проникновении в суть опыта интуиция.</p>
     <text-author>Альберт Эйнштейн</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Нередко я узнаю что-то важное из некой области, когда меньше всего этого ожидаю. Иногда это происходит, когда я занимаюсь чем-то совершенно посторонним, например играю в шахматы.</p>
   <p>Одним из самых ярких воспоминаний из «черепашьих» времен, особенно первого года, каждый торговый день которого я проводил в комнате с другими одиннадцатью «черепашками», было мое удивление по поводу того, как много умных и разносторонних людей окружает меня. Каждый из нас был по-настоящему выдающимся специалистом в одной или двух сферах.</p>
   <p>Один из «черепашек», Майк Кавалло, был прекрасным шахматистом. Он играл так здорово, что легко побеждал меня, даже не глядя на доску. Я ни в коем разе не был экспертом, но считал себя приличным игроком. Тот факт, что кто-то мог победить меня, играя в уме, вызывал во мне глубочайшее уважение. Я удивлялся, как он с такой легкостью обыгрывал меня и отслеживал фигуры на доске без особых усилий.</p>
   <p>Я всегда держу в уме целый ряд областей, в которых мне хочется разобраться глубже. Список меняется, когда я достигаю определенного уровня компетенции в одной из них и нахожу новые сферы интерёса. В этом списке были пилотирование самолета и затяжные прыжки с парашютом, до сих пор значится управление вертолетом. Кавалло заставил меня добавить в список и шахматы.</p>
   <p>На протяжении последних 10 лет меня подстегивает совершенствоваться в шахматах в том числе один уличный шахматист из Нового Орлеана, который играет прямо у дороги между выставочным центром и Французским кварталом. Каждые несколько лет по окончании конференции в Новом Орлеане я заезжаю к этому парню. Вечером он сидит на тротуаре и предлагает любому сыграть с ним на $20. Сколько раз я там был, всегда играл с ним. И до сих пор всегда проигрывал.</p>
   <p>Моя цель — научиться играть так, чтобы в конце концов победить его. Я постепенно прогрессирую и уже играю с ним почти на равных. Последний раз я обыграл его в защите и победил бы, если бы не допустил одну наивную ошибку.</p>
   <p>Передвигаясь по стране и миру, я продолжаю учиться играть в шахматы. Я снова и снова возвращаюсь к самым азам и каждый раз узнаю что-то новое. Сейчас мое мастерство возросло до такой степени, что иногда я побеждаю президента шахматного клуба Виргинских островов, членом которого являюсь. С годами практики я наконец научился прилично играть в шахматы и понял, как Кавалло удавалось мастерски обыграть меня, даже не глядя на доску.</p>
   <p>Главное — построение игры: сочетание фигур и позиций, причинная последовательность событий, признаки силы и слабости, терпение, важность наносить удар только тогда, когда вы действительно обладаете преимуществом, необходимость одновременно обороняться и наступать.</p>
   <p>У рынков тоже есть свое построение. Как и хороший шахматист, искусный трейдер не должен просто заключать отдельные сделки. Сделки нужно совершать в контексте собственной стратегии и ситуации на рынках. На одних рынках необходима крепкая оборона, на других — терпение, на третьих — энергичная настойчивость.</p>
   <cite>
    <p>Искусный трейдер, как шахматист высокого класса, каждый ход совершает целенаправленно и точно.</p>
   </cite>
   <p>Я всегда играл в шахматы интуитивно. Даже на заре своей шахматной карьеры я мог видеть ловкие ходы, находить комбинации, позволяющие выйти из сложных позиций, часто беспощадно пользовался просчетами соперника. Но я не чувствовал, как обернуть шансы в свою пользу, как пользоваться слабостью соперника, когда признаки этой слабости едва видны, и как оказывать давление на оппонента, чтобы заставить его ошибаться. Одной интуиции явно не хватало. Мне нужно было понять структуру игры, чтобы совершать ходы в контексте собственной стратегии.</p>
   <subtitle>Повторяющаяся динамика цен</subtitle>
   <p>Чтобы стать хорошим трейдером, одной интуиции недостаточно. Вам также необходимо сформировавшееся понимание структуры рынков или, как сказал Эйнштейн, «ощущение порядка, лежащего в основе явления». Для этого нужно задействовать мозг целиком — аналитическое левое полушарие и интуитивное правое.</p>
   <p>В интервью Академии достижений в 1991 году Джонас Салк подчеркнул роль обоих полушарий: «Одного разума недостаточно. Интуицию может усовершенствовать интеллект, но интеллект сам по себе, без интуиции, ведет неверным путем. Оба они необходимы. Я обычно делаю так: если интуиция мне подсказывает что-то, я посылаю информацию в отдел интеллекта. Затем, получив подтверждение, отсылаю ее обратно в отдел интуиции, чтобы убедиться, что она по-прежнему релевантна».</p>
   <p>Для проверки интуитивных догадок нужно, чтобы левое полушарие предоставляло нам надлежащую структуру и необходимые точки отсчета. В трейдинге основой такой структуры выступает повторяющаяся динамика цен, которая является следствием взаимовлияния участников рынка. Люди, в том числе трейдеры и инвесторы, одинаково реагируют в схожих ситуациях, и их поведение предсказуемо. Когда большие группы людей собраны на рынке, такое повторяющееся поведение проявляется в периодических движениях рыночных цен.</p>
   <p>Повторяющееся движение рыночных цен — источник всей торговой прибыли, поскольку оно дает трейдеру возможность укрепить свои преимущества в трейдинге за счет небольшого статистического перевеса над случайным поведением. Например, если вы способны определить статистически значимую динамику цен на рынке (допустим, выявить ситуацию, в которой есть равная вероятность того, что в ближайшие несколько дней стоимость неких акций опустится на $0,5 или поднимется на $1), можете смело покупать эти акции и со временем заработать. Каждый раз, входя в позицию, вы имеете шансы 50/50 потерять $0,5 или выиграть $1 на акцию. Прибыль от небольшого перевеса при большом количестве повторяемых сделок быстро растет.</p>
   <p>Определить такие повторения нелегко, иначе зарабатывать деньги в трейдинге было бы детской игрой. Искусные трейдеры понимают важность этого навыка и сочетают интуицию правого полушария и интеллект левого, чтобы определить модели повторяющегося поведения рынка и извлечь из них выгоду.</p>
   <p>В предыдущей главе были приведены научные названия некоторых когнитивных предубеждений и вкратце описано, как они влияют на трейдинг. Здесь я хочу углубиться в психологию трейдинга и рассмотреть психологические основания пяти понятий, которые лежат в основе структуры трейдинга: цена, импульс, циклы, поддержка и сопротивление, эйфория и отчаяние.</p>
   <p>Прежде чем научиться правильно определять повторяющиеся явления, которые сигнализируют о перевесе, вы должны понять основы структуры рынка. Некоторым читателям это покажется чересчур простым, но имейте терпение. Помните, я научился прилично играть в шахматы лишь после того, как мужественно перенес немало поражений и не один год снова и снова возвращался к основам, с которыми, по моему убеждению, и так был знаком.</p>
   <subtitle>Что значит цена</subtitle>
   <p>В любой момент времени цена представляет собой точку равновесия между рыночным спросом и предложением. Она также отражает внешнее психологическое давление.</p>
   <p>Рынок в целом состоит из покупателей, которые хотят приобретать по более низким ценам, и продавцов, желающих реализовывать по более высоким. На упорядоченных рынках наподобие торговой площадки NASDAQ цены формируются непосредственно индивидуальными участниками рынка, размещающими биржевые приказы. Покупатель может разместить приказ на приобретение 100 акций Google (GOOG) по цене $400 и ниже. Продавец может заявить о желании продать это количество акций по $420.</p>
   <p>Если бы эти трейдеры были единственными продавцами и покупателями, их приказы составляли бы предлагаемую (бид) и запрашиваемую (аск) цены. <strong>Бид</strong> — это самая высокая цена, которую готов платить покупатель, <strong>аск</strong> — самая низкая, на которую согласен продавец. В любой момент времени свой бид и аск существуют на каждом рынке. (Вообще, в реальных условиях разница между бидом и аском, спред, очень мала — не $20, а скорее один цент за ликвидную акцию уровня Google. Я использую большие спреды, чтобы было проще понять и усвоить саму идею.)</p>
   <cite>
    <p>Чтобы свершилась сделка, кто-то в чем-то должен уступить.</p>
   </cite>
   <p>Если покупатель сильно стремится приобрести нужные ему ценные бумаги, это отразится на его заказе и он либо разместит приказ выше рынка, либо согласится на текущую запрашиваемую цену. В этом случае продавец, создавший предложение, выигрывает и выполняет свой приказ. Он продает 100 акций по $420, то есть по запрашиваемой цене.</p>
   <p>Если покупатель и продавец готовы торговать по одной цене, происходит сделка. Ценой этой сделки будет та, которую система сочла последней. В примере с GOOG покупатель с помощью рыночного приказа в конце концов заплатит $420 и продавец получит за свои акции именно столько. Покупатель капитулирует, используя рыночный приказ, и в итоге платит более высокую цену — $420.</p>
   <p>Бывает так, что бид и аск остаются неизменными, пока цена скачет вверх и вниз между ними. Сделка, совершенная по цене аска, означает, что сдался хотя бы один покупатель. Торговля на уровне бида свидетельствует о том, что уступил по крайней мере один продавец.</p>
   <p>Обычно бид и аск очень близки друг к другу, так что это лишь незначительная уступка; в ликвидных акциях разница между ними составляет, как правило, цент или меньше. Так что для многих трейдеров такая капитуляция несущественна. Им хочется совершить сделку быстро, и они не прочь заплатить на несколько центов больше при покупке или получить чуть меньше при продаже. Но иногда, при очень больших спредах, капитуляция может сыграть существенную роль.</p>
   <p>Спреды расширяются в периоды неопределенности. Если рынок начинает бурно раскачиваться или делает внезапные рывки, разница между бидом и аском увеличивается. Эток происходит потому, что трейдеры, которые рассчитывают только на небольшие сделки с прибылью, равной какой-то части спреда, предлагают цены покупки или продажи, принимая во внимание возросшую неопределенность направления рынка.</p>
   <p>Как правило, эта проблема особенно заметна в период резкого падения цен. Если рынок делает внезапный скачок, само по себе падение цены заставляет потенциальных покупателей — тех, кто подумывал о приобретении ценных бумаг, — заново обдумать свои действия и подождать. Они ждут по двум причинам. Во-первых, им очевидно: если цена продолжит падать, они смогут купить еще дешевле. Во-вторых, само падение цены свидетельствует о том, что поменялись условия рынка. Поскольку каждая сделка совершается с учетом некоторых допущений о состоянии рынка, падение цены может аннулировать саму причину, по которой сделка изначально считалась привлекательной.</p>
   <p>Ирония в том, что иногда сделка по более высокой цене даже лучше. Значительное снижение цены часто сигнализирует о существенном сдвиге психологической энергии между покупателями и продавцами и о массовой капитуляции продавцов. Если многие продавцы входят в рынок с психологически слабой позиции, цены нередко продолжают снижаться в течение довольно долгого периода. В такие времена часто имеет смысл ждать восстановления баланса.</p>
   <cite>
    <p>Понимание того, что цена — феномен психологический, является ключом к осмыслению структуры рынков.</p>
   </cite>
   <p>Когда вы видите движение цен на графиках, вы смотрите на перемещение множества психологических позиций участников рынка.</p>
   <subtitle>Инертность рынка и импульс</subtitle>
   <p>Рынки демонстрируют инертность наравне с другими физическими объектами. Требуется некоторое усилие, чтобы рынки начали движение в определенном направлении, а начав, они стремятся его продолжить. Неподвижные рынки склонны оставаться без движения и колебаться в пределах определенного диапазона. Растущие рынки, как правило, сохраняют тенденцию к росту, падающие рынки — наоборот.</p>
   <p>В основе рыночных импульсов лежит психология участников рынка. Импульс — это результат цепной реакции, заразительности мнений и точек зрения. Для этого «заражения» требуется спусковой крючок, но когда эпидемия покупок или продаж достигает определенного уровня, усиливается цепь обратной связи. Покупки вызывают новые покупки, что вызывает еще больше покупок. Продажи стимулируют дальнейшие продажи, которые порождают еще большие продажи.</p>
   <p>Рыночные импульсы подобны пожару в сезон засухи. Для возгорания кустарника достаточно одной искорки, а затем огонь становится самоподдерживающимся явлением. Он медленно растет, постепенно захватывая все большую территорию, и наконец достигает точки, в которой жар от огня так силен, что пламя начинает распространяться быстрее. Кроме того, жар создает восходящий поток воздуха, который обеспечивает поступление свежего кислорода и дальше усиливает жар, создавая самоподдерживающийся цикл обратной связи. Пожар, который достиг определенного предела, догорит лишь тогда, когда закончится топливо или пойдет дождь. Количество и вид имеющегося топлива часто определяют характер самого пламени. Если подлесок густой, огонь распространяется быстрее и интенсивнее. Очень сухой подлесок проще загорается и скорее прогорает.</p>
   <p>Рынки во многом ведут себя аналогично. Неопределенность подобна жару, палящему воздуху, который иссушает кусты, а опасения, страх и жадность напоминают траву, кусты, деревья, по которым распространяется огонь. Чем сильнее динамика цен, тем большую неопределенность она создает в умах тех, кто ее наблюдает. Отдельный трейдер меньше уверен в своих способностях спрогнозировать рынок, после того как последний стал двигаться неожиданным образом. Если у него нет открытых позиций на рынке, вероятность того, что он не будет входить в рынок, возрастает. При наличии открытых позиций, которым это движение рынка повредило, его страх усилится.</p>
   <p>Подобно мелким веточкам и траве, которые легко загораются, некоторые трейдеры начинают паниковать. Поэтому, когда рынок внезапно падает, некоторые его участники пугаются и начинают переживать, что им не удастся продать свои ценные бумаги. Такие трейдеры продают, используя рыночные приказы, то есть, по сути, говорят: «Мне все равно, куда пойдет цена, — просто дайте мне выйти».</p>
   <p>Паника еще больше сбивает цену, поскольку по рыночным приказам на продажу сделки совершаются по цене бида, которая в период внезапного падения цен неизменно ниже, чем каждая предыдущая. Бид опускается значительно ниже цены продавца, так как уровень неопределенности как будущей цены, так и направления рынка повышается. Чем выше неопределенность, тем больше спред между бидом и аском. По сути, измерить неопределенность можно в том числе и по калькуляции рыночных цен. Если спред существенно расширяется, значит, участники рынка сильнее воспринимают неопределенность.</p>
   <p>Когда после внезапного падения цены спред становится шире, рыночный приказ соразмерно падает в цене. Группа рыночных приказов, размещенных примерно в это же время, также демонстрирует резкое падение цен — неопределенность подобна топливу для пожара. В условиях большой неопределенности наблюдаются более резкие колебания рынка.</p>
   <cite>
    <p>Подобно пожару, рыночный импульс останавливается, лишь израсходовав топливо, состоящее из страха, тревожности и жадности.</p>
   </cite>
   <p>Как огонь, который сжигает траву и небольшие кусты, но не трогает большие деревья, некоторые панические настроения на рынке относительно слабы. Другие, как пожар, который охватывает кроны деревьев, задевают даже бывалых трейдеров, наименее подверженных панике. С точки зрения времени импульсы бывают разными. Есть краткосрочные внутридневные изменения, в ходе которых акция за $50 резко поднимается или опускается на 20-30 центов за несколько минут; среднесрочные, в течение которых акция может возрасти или упасть на $0,5-1,5 за несколько часов; краткосрочные ежедневные импульсы, вследствие которых стоимость акции меняется на 5-8 % за несколько дней или недель; более долгосрочные ежедневные импульсы, в ходе которых цена акции может измениться на 30-40 % и более в течение многих месяцев и даже лет.</p>
   <p>Иногда импульсы разных временных интервалов объединяются. В итоге вы получаете, к примеру, краткосрочное падение в течение дня, среднесрочное и долгосрочное падение. Падение американского рынка в конце сентября и начале октября 2008 года сопровождалось паникой по всем временным интервалам. Уровень неопределенности был очень высок, что привело к продолжавшимся паническим продажам и очень высокой волатильности в течение нескольких недель.</p>
   <p>Импульс не бесконечен. Замедляясь, он, как правило, не останавливается, а меняет направление.</p>
   <subtitle>Циклы: увеличение и снижение тревожности</subtitle>
   <p>Цены изменяются циклично. К сожалению для трейдеров, эти циклы — вовсе не аккуратные синусоиды. Характер изменения цен на рынке не повторяется в регулярной форме, которую легко предсказать. Однако рынок действительно демонстрирует отчетливые движения вверх и вниз. Циклы возникают из-за приостановок и сдвигов импульса. Какое-то время, пока не израсходуется топливо, импульс идет в одном направлении, затем рынок приостанавливается и продолжает двигаться дальше или же разворачивается.</p>
   <p>На рис. 4.1 представлен график изменения цен акций IBM с марта по начало июля 2009 года. Я по порядку отметил точки нескольких краткосрочных суточных циклов, начиная с А и заканчивая J. Обратите внимание, что, хотя цена акций IBM неуклонно росла с конца марта (точка А), рост цены чередовался с падениями, которые наблюдались почти каждую неделю. Подъем до точки А сменился падением до В, затем последовали еще больший рост до С и снижение до D. Такие циклы подъема и спада наблюдались и во время написания этой книги. Каждый этап цикла, как правило, длится 3-6 дней.</p>
   <image l:href="#_41.png"/>
   <p>Pис. 4.1. Циклы<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a></p>
   <p>Что лежит в основе этих циклов? Что провоцирует, казалось бы, внезапные перемены их направления?</p>
   <p>В основе циклов лежит непостоянство рыночной психологии — рост и спад бычьих настроений, а также сопутствующий такому рынку оптимизм. Рынки растут, потому что их участники верят в то, что цена будет еще выше. Продавцы не стремятся продавать по текущей цене, а покупатели готовы заплатить и больше. Обратите внимание на рис. 4.2.</p>
   <image l:href="#_42.png"/>
   <p>Рис. 4.2. Психология циклов</p>
   <p>Чтобы понять циклы, полезно принимать во внимание, <emphasis>что</emphasis> участники рынка думают на каждом этапе цикла и <emphasis>что</emphasis> может вызывать изменения в направлении цен, которые связаны с поворотными пунктами каждого цикла.</p>
   <p>Начнем с точки А. После нее цена стала подниматься примерно со $100 до 108 за акцию. Покупатели готовы были платить больше, только чтобы совершить сделку. В некоторой точке около $108 давление покупателей иссякло, поскольку потенциальные покупатели не желали платить еще больше. Те, кто готов был заплатить за акции более высокую цену, уже приобрели столько акций, сколько им нужно. Остались более терпеливые покупатели, которые предпочитают подождать удобного случая и не склонны заключать сделки по текущей рыночной цене («по рынку»).</p>
   <p>По достижении точки В перед продавцами встает альтернатива: ждать более высоких цен или, если нужно продать, сбавлять существующие. Все нетерпеливые покупатели ушли. Хорошие времена для продавцов кончились. Теперь им придется продавать «по рынку», чтобы сбыть свои акции.</p>
   <p>Некоторые из потенциальных продавцов приобрели акции довольно давно. При любой цене выше $105 они реализуют свои ценные бумаги со значительной прибылью. Другие потенциальные продавцы купили акции относительно недавно, предположим, когда их курс достиг уровня $105-106. Они бы хотели продать с прибылью, но это невозможно, поскольку курс акций уже снизился на $2-3 по сравнению с максимумом в $108. Третьи потенциальные продавцы приобрели акции по цене $107-108 в ожидании дальнейшего повышения.</p>
   <p>Маловероятно, что те, кто недавно приобрел акции за $108, поспешат их продавать. Они купили их в надежде на прибыль и не сдадутся до тех пор, пока цена не начнет существенно падать. Скорее некоторые из тех, кто приобрел акции значительно дешевле (возможно, за $80-90), увидят благоприятную возможность на них заработать. Опасаясь, что растущий тренд вот-вот закончится, они постараются продать эти акции. Если они не могут продать их по более высокой цене, то начинают беспокоиться, что рынок уже достиг высшей точки. Не желая ждать и опасаясь спада, они решают продать по текущей цене бида. Такая манера продаж постепенно сбивает цену.</p>
   <p>По мере того как все больше трейдеров замечают признаки нового понижения, некоторые из тех, кто приобрел акции за $105-106, начинают волноваться, что скорее останутся без прибыли, чем получат шанс продать купленное подороже. Одни понемногу впадают в панику и продают. Другие не хотят ждать и тоже продают по текущей рыночной цене, что вызывает дальнейшее снижение цены.</p>
   <p>Падение цены запускает нисходящий импульс, который продолжается до тех пор, пока все нервозные продавцы не избавятся от своих акций. На каком-то этапе, перед самой точкой С на графике (на уровне $105), баланс сил снова начинает склоняться в сторону покупателей. Те, кто ждал, пока цены опустятся еще ниже, принимаются покупать активнее. Теперь они чаще выражают готовность платить более высокую цену аска. События принимают иной оборот. Цены растут. Нисходящий импульс прекращается.</p>
   <p>Повышение цен заставляет других потенциальных покупателей входить в рынок. Они тоже начинают тревожиться, что цена продолжит расти. Им хочется покупать, пока она относительно низкая. Поскольку цена увеличивается с недавних пор, возникает ощущение срочности. Если цена продолжит подниматься, они потеряют возможную прибыль.</p>
   <p>Можно представить приливы и отливы давления со стороны покупателей и продавцов с помощью графика тревожности участников рынка. Когда большую тревожность проявляют покупатели, цена растет; когда беспокойнее продавцы — снижается. На рис. 4.3 показан график соотношения цены и уровня тревожности покупателей и продавцов.</p>
   <image l:href="#_43.png"/>
   <p>Рис. 4.3. Соотношение тревожности покупателей и продавцов к цене</p>
   <p>Обратите внимание, как точки минимума цены соотносятся с точкой перехода, в которой тревожность (или отчаяние) покупателей начинает превосходить тревожность (или отчаяние) продавцов. Подобным же образом ценовые максимумы — это те самые моменты, когда тревожность продавцов обгоняет тревожность покупателей.</p>
   <p>Некоторые думают, что цена идет вверх из-за того, что на рынке больше покупателей, чем продавцов. Это неверно. Количество покупателей и продавцов всегда одинаково. К каждой сделке участвует один покупатель и один продавец.</p>
   <cite>
    <p>Числовое соотношение покупателей и продавцов не определяет цену, ее определяет степень отчаяния тех или других.</p>
   </cite>
   <p>По большому счету, объем означает общее количество трансакций с акциями, что равно числу купленных и проданных акций.</p>
   <p>Рисунок 4.3 нереалистично синхронизирован. Редко встречаются циклы одинаковой продолжительности. На рис. 4.4 приведен более вероятный сценарий.</p>
   <image l:href="#_44.png"/>
   <p>Рис. 4.4. Нединообразные циклы</p>
   <p>Обратите внимание, что здесь длина циклов уже неодинаковая. На некотором этапе между точками В и С на графике время цикла сократилось. Это значит, что тревожность покупателей выросла внезапнее, чем в прошлом цикле.</p>
   <p>На самом деле торговые циклы совсем не единообразны. В реальности они различаются как по продолжительности, так и по распределению во времени.</p>
   <p>Тревожность покупателей в период восходящего этапа цикла редко равна по величине тревожности продавцов в период последующего нисходящего этапа. Иногда продолжительность одного этапа заметно короче противоположного. На растущем рынке тревожность покупателей в среднем превышает тревожность продавцов. На сужающемся рынке, напротив, превалирует тревожность продавцов. Такое варьирование сказывается на ценовой конъюнктуре, для которой характерны растущие и нисходящие рыночные циклы.</p>
   <subtitle>Уровни поддержки и сопротивления</subtitle>
   <p>Уровни поддержки и сопротивления — одна из важнейших концепций рыночной структуры. Изменения направления цикла из-за пересечения уровней тревожности покупателей и продавцов зачастую происходят примерно на уровнях поддержки или сопротивления. Посмотрите на рис. 4.5.</p>
   <image l:href="#_45.png"/>
   <p>Рис. 4.5. Уровни поддержки и сопротивления</p>
   <p>Уровни поддержки и сопротивления всегда зависят от начальной <strong>якорной точки</strong> — точки на графике, которая в течение последующих торговых дней служила явным минимумом или максимумом. На рис. 4.5 точка А, в которой цена Cisco поднялась до $20 за акцию в конце апреля, является якорной для последующего уровня сопротивления. Цена $20 определяет уровень сопротивления. Якорная точка оценивается только спустя несколько дней после достижения максимума при условии, что он не был превышен. Точка А значима потому, что максимум в $20 оставался непревзойденным на протяжении нескольких торговых месяцев.</p>
   <p>Последующие точки курса ценных бумаг (В, Е и F) представляют изменения в направлении цикла из-за своей близости к уровню сопротивления в $20, определенному точкой А.</p>
   <p>В точке В, когда цена приближается к $20 после двукратного падения до $19, наблюдается наплыв предложений на продажу. Многим продавцам, которые надеялись на лучшую цену, когда рынок впервые приблизился к $20 в точке А, из-за последующего падения цены пришлось умерить свои ожидания. Поэтому, когда цена снова приближается к этому уровню, они с большим беспокойством стремятся продать акции, чем во время предыдущего достижения этого максимума. Кроме того, поскольку цена $20 оставалась максимальной в течение предыдущих четырех дней, она кажется высокой и для покупателей, и для продавцов. Разумеется, покупатели не проявляют большой готовности приобретать акции но высокой цене, в то время как продавцы стремятся их продать.</p>
   <p>Сочетание двух этих факторов порождает естественный барьер для дальнейшего роста цены, ведь уровень сопротивления равен примерно $20. Чаще всего цена меняет направление рядом с уровнем сопротивления, который к тому же служит естественным пределом, достигнув которого восходящий тренд сменяется нисходящим. По мере того как цена приближается к этому уровню, тревожность покупателей спадает, а тревожность продавцов растет вплоть до непреодолимого желания продать. После этого они с большей готовностью пользуются приказами на продажу по рынку. Как правило, это приводит по крайней мере к временному падению курса.</p>
   <p>Сопротивление нередко сохраняется на протяжении всего лишь одного или нескольких дней. Для возникновения такого эффекта цена не обязательно должна полностью достичь уровня сопротивления. Нередко она подходит близко, но не превышает максимума. Обратите внимание на точку Е. После падения курса акций до $18 в конце мая цена вновь поднялась до отметки около $19,80. В этот момент она начала колебаться и снова опустилась до $19. Показатель $20 оказал сопротивление в точке Е, даже несмотря на то что цена не достигла $20.</p>
   <p>Бывает иначе: цена превосходит уровень сопротивления понемногу, в течение нескольких дней, но не в состоянии пробить этот уровень. Посмотрите на точку F. За два дня курс дважды превысил $20, но не поднялся выше $20,25. Такой эффект тоже нередок. Уровень сопротивления превышается, но лишь немного. Покупатели <emphasis>не беспокоятся</emphasis> до такой степени, чтобы начинать активные покупки, которые привели бы к существенному росту котировок, а вот продавцы <emphasis>переживают</emphasis>, что таких цен больше не будет, и поэтому активно продают свои акции всем желающим их купить.</p>
   <p>Теперь рассмотрим уровень поддержки. В точке С на графике установилась самая низкая цена. В дальнейшем курс вырос до $19,35, а затем снова опустился даже ниже точки С, примерно до $17,75, где и встретил поддержку. На этом этапе покупатели обеспокоились больше продавцов. Для тх $17,75-17,80 — низкая цена, и они с большей готовностью прибегают к покупкам по текущей рыночной цене, поэтому она растет. Другие потенциальные покупатели не хотят упускать такой шанс и присоединяются к ним. Это вызывает дальнейший рост курса.</p>
   <p>Тот факт, что цена «отскакивает» от уровня сопротивления и поддержки, во многом объясняется тем, что большинство трейдеров уже наблюдали этот эффект и ожидают увидеть его повторение в будущем. Следовательно, поддержка и сопротивление — отчасти самореализующийся прогноз. Трейдеры покупают на уровне поддержки в ожидании роста цен вследствие наличия самой поддержки. Трейдеры продают на уровне сопротивления в ожидании падения курса акций в силу наличия этого самого сопротивления. Перемноженные, эти эффекты делают концепцию поддержки и сопротивления одной из самых устойчивых в трейдинге. Поведение участников рынка усиливает эти эффекты.</p>
   <p>Наконец, обратите внимание на воздействие того же уровня поддержки спустя два месяца, когда курс упал до $17,85, предварительно превысив $20. И снова скачок произошел в точке С, где цена достигла $18,85. Такие скачки происходят очень часто. Даже если цена опускается в течение последующих одного-двух дней, временный скачок на уровне поддержки или сопротивления — одна из наиболее постоянных концепций в трейдинге.</p>
   <subtitle>Эйфория и отчаяние: дрожь победы и агония поражения</subtitle>
   <p>Есть еще одна испытанная концепция в трейдинге — «перебор», который наблюдается в конце периода быстрого движения цен. Иногда эти периоды длятся в течение месяцев или недель, но порой продолжаются лишь несколько дней.</p>
   <p>Во многих отношениях такие движения можно сравнить с тем, что происходит с небольшим грузилом, прикрепленным к концу удочки. Если вы начнете поворачивать удочку медленно, грузило будет двигаться вместе с ней. Если вы переместите удочку быстро, груз опять же начнет двигаться, но, в силу инерции, с некоторым отставанием. Утяжеленная леска с грузилом переместится в ту же сторону, в которую вы направляете удочку, но самый ее кончик будет проскакивать дальше и отпрыгивать обратно, в изначальное положение, и так несколько раз, пристраиваясь к новому положению удочки. С каждым последующим циклом величина проскока массы будет уменьшаться до тех пор, пока леска с грузилом не остановится и не придет в равновесие с новым положением удочки. Если посмотреть на движение грузила сверху, оно будет выглядеть примерно как график на рис. 4.6.</p>
   <image l:href="#_46.png"/>
   <p>Рис. 4.6. Затухающий гармонический осциллятор</p>
   <p>В физике такого рода движение связано с <strong>затухающим гармоническим осциллятором</strong> — серией постепенно уменьшающихся волн, которые колеблются вокруг осевой линии. Гитарная или фортепианная струна действует подобно затухающему гармоническому осциллятору: изначально сильные вибрации со временем постепенно ослабевают.</p>
   <p>Рынки тоже часто ведут себя как затухающий гармонический осциллятор. Как и леска с грузилом на удочке, они нередко проскакивают при движении, а затем медленно балансируют, пытаясь найти новое равновесие после сильного сдвига цен. Обратите внимание на рис. 4.7, где изображен курс акций поставщика автомобильных деталей Dana Holdings.</p>
   <p>Заметьте, как колеблется цена вокруг уровня $2 после резкого начального отклонения. За два дня курс поднялся более чем на 150 %. На третий день он сначала вырос до $2,75, а затем упал более чем на половину своей стоимости, опустившись до низшей точки на уровне $1,35, прежде чем наконец приблизиться к $1,70. На следующий день курс продолжил колебаться на уровне $2, продемонстрировав минимум в $1,65 и максимум в $2,50. Предел колебаний второго дня, равный 85 центам, значительно ниже первого, где сдвиг составил $1,40. Колебание продолжилось и на следующий день, но размах колебаний снизился еще больше, примерно до $0,40.</p>
   <image l:href="#_47.png"/>
   <p>Рис. 4.7. Перемещение цен акций Dana Holdings</p>
   <p>На протяжении нескольких дней курс падал, а затем начал колебаться вокруг новой, более низкой точки равновесия на уровне $1,50. Это колебание также продолжалось несколько дней.</p>
   <p>Начальный сдвиг вызвал существенное колебание, и последующий сдвиг также послужил причиной заметного колебания. Сильное изменение цены почти всегда вызывает значительное увеличение волатильности, так как цена стремится найти новую точку равновесия.</p>
   <p>Есть одно важное исключение из этого правила: движение цен может меняться, а затем очень быстро возвращаться к старому уровню. Оно действует подобно нашей удочке с грузилом, когда мы перемещаем ее резко вверх, а затем так же резко вниз, в исходное положение. Это создает большой выброс сверху, за которым следуют значительные колебания вокруг новой точки равновесия. Посмотрите на график акций Dry Ships, Inc. (DRYS) на рис. 4.8.</p>
   <image l:href="#_48.png"/>
   <p>Рис. 4.8. Ценовые сдвиги и восстановление равновесия</p>
   <p>Обратите внимание, что движение цены с начала апреля, когда курс акций DRYS составлял приблизительно $5, к высшей точке в $11, которой акции достигли всего лишь через несколько недель, в начале мая, продемонстрировало рост более чем на 120 %. Несомненно, многие встревоженные покупатели, которые были готовы заплатить более высокую цену в период роста от $5 до 11, помнили о том, что несколькими месяцами ранее акции DRYS торговались на уровне $17. Другие, возможно, думали о максимумах предыдущего мая, когда курс DRYS составлял порядка $110. По сравнению с такими ценами взлет до $11, должно быть, казался несущественным.</p>
   <p>Однако рынок считал иначе. Подобно концу удочки, цена так же быстро, как поднялась, отскочила назад и стала качаться вокруг новой точки равновесия на уровне $7 за акцию в течение следующих нескольких недель.</p>
   <p>График DRYS на рис. 4.8 иллюстрирует две важные концепции: эйфористический резкий рост цен после безысходности падения. Исчерпывающий рост наблюдается в конце периода постоянного повышения цен. В данном случае за два с лишним месяца курс поднялся примерно с $3,50 до 6-7 в конце апреля. После этой точки он значительно вырос, увеличившись на 50 % всего за пять дней. Это и есть исчерпывающий рост цен. На этом этапе преобладают эмоции и покупатели готовы платить за акции любую цену. Искусные трейдеры наверняка уже приобрели акции в первые один-два дня быстрого подъема, но затем, пока курс продолжал этот ненадежный вертикальный набор высоты, они уже не покупали их.</p>
   <subtitle>Вертикальный набор высоты всегда заканчивается.</subtitle>
   <p>Во время такого роста можно хорошо заработать, если вы войдете в позицию достаточно рано. Поздние покупки в период вертикального набора высоты — прямой путь к катастрофе.</p>
   <p>Психологические возможности покупателей быстро иссякают, как только цена в один и тот же день переваливает за $11, а затем опускается ниже $10, ознаменовав начало шестидневного понижения до $6 в середине мая. Настроение рынка нередко стремительно меняется: сегодня оно может быть необоснованно бычьим, а завтра — беспричинно медвежьим. В такие времена трейдеры имеют возможность зарабатывать (и терять) большие деньги. Разница между искусным трейдером и остальными заключается в том, что мастер знает, как распознать признаки истощения, «перебора» и паники, а новички — нет.</p>
   <p>Но как основы рыночной структуры связаны с текущей возможностью заработать деньги за счет трейдинга? Как приспособить интуицию к конкретной рыночной структуре? Как с помощью интуиции определять благоприятные возможности, которые нам представляются?</p>
   <p>Хорошие вопросы, ответы на которые вы узнаете совсем скоро. Но сначала нужно рассмотреть, какую роль должна играть интуиция и чем она отличается от рационального анализа. Мы должны обеспечить прочную основу доверия своей интуиции.</p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 5</p>
    <p>Тренируйте интуицию и доверяйте ей</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Интуиция — это быстродействующее благоразумие.</p>
     <text-author>Холбрук Джексон</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Гран-при Монако — одно из самых знаменитых соревнований международного масштаба по гонкам и вообще одно из самых выдающихся спортивных событий. Трасса этих гонок проходит по узким извилистым улицам Монте-Карло, и зрители могут наблюдать за гонками с гораздо более близкого расстояния, чем в обычных соревнованиях. К тому же это самая сложная трасса — автодром не оставляет ни единой возможности для ошибок. По этой причине обладателем Гран-при Монако становятся самые лучшие спортсмены. Это соревнования для настоящих гонщиков.</p>
   <p>Трасса в Монако имеет одну очень интересную особенность: значительная ее часть проходит в подземном тоннеле. Гонщикам бывает сложно перестроиться с дневного света на темноту и затем обратно на яркий дневной свет. Выезжая из тоннеля, они видят недостаточно хорошо и так проезжают самые быстрые участки трассы.</p>
   <p>Аргентинца Хуана-Мануэля Фанхио, известного как Маэстро (что с испанского переводится как «Мастер»), многие считают самым лучшим автогонщиком всех времен. Его пять побед на чемпионате «Формулы-1» 46 лет оставались непревзойденными. Свое первое звание чемпиона «Формулы-1» он получил на Гран-при Монако в 1950 году.</p>
   <p>В том далеком году Фанхио стартовал с поул-позиции и лидировал после первого круга. Выскочив из тоннеля на дневной свет, Фанхио внезапно затормозил, вместо того чтобы, удерживая скорость, ехать по прямому участку, и поднял руку, чтобы предупредить других участников. Тем самым он избежал столкновения с машинами, которые попали в аварию за углом и которых со стороны трассы не было видно из-за балюстрады.</p>
   <p>После первого круга автомобиль Нино Фарины занесло, так как отрезок трассы между S-образным изгибом и углом, известным как Tobacconist's corner, был влажным от мелких брызг, принесенных ветром с моря. В этот автомобиль врезалось восемь других машин. Таким образом, в одну аварию попала половина — девять из восемнадцати — участвовавших в гонках автомобилей. К счастью, никто серьезно не пострадал.</p>
   <p>Почему Фанхио затормозил? «Я заметил волнение зрителей, — вспоминал он. — Я ехал первым, но они смотрели не на меня, а в другую сторону». Как отметил Фанхио, обычно болельщики смотрят на лидирующую машину, о приближении которой они узнают по низкому резонирующему рокоту, раздающемуся из тоннеля. Однако вместо того, чтобы увидеть лица зрителей (которые при движении на такой скорости представляются скорее относительно светлым пятном), он заметил более темное пятно — их затылки, поскольку они смотрели в сторону аварии. То, что Фанхио заметил краем глаза, привело в действие его подсознание, правое полушарие головного мозга.</p>
   <p>На скорости, с которой всегда ездили гонщики «Формулы-1», даже в 1950 году, нет времени поразмыслить и принять сознательное решение. Интуиция и быстрая реакция Эль Маэстро спасли гонку и, возможно, его жизнь.</p>
   <subtitle>Эмоции против интуиции</subtitle>
   <p>Есть одно неправильное представление о людях с доминантным правым полушарием — многие считают, что они принимают решения на основе эмоций, что эти люди каким-то образом полагаются на более примитивный и, следовательно, менее совершенный процесс принятия решений. Такое заблуждение о людях с доминантным правым полушарием возникло из предубеждения о том, что правополу-шарное мышление базируется на эмоциях и поэтому так или иначе менее разумно, чем левополушарное.</p>
   <p>Фанхио не имел предубеждений против своей интуиции, он умел доверять ей. Если вы хотите быть искусным трейдером, то тоже должны научиться доверять своей интуиции. В этой главе я покажу вам, что интуиция — это не волшебство, просто она применяет другой механизм поиска решений. Боль в спине Джорджа Сороса может показаться сверхъестественной, но на самом деле это всего лишь способ, который использует его организм для передачи сообщений от интуиции.</p>
   <cite>
    <p>Интуиция глубоко логична, просто здесь логика другого сорта, она посылает сообщения через ощущения и чувства, а не через осознанные логические обоснования.</p>
   </cite>
   <p>Провести различие между эмоциональными ощущениями и интуицией, исходящей из правого полушария, зачастую нелегко. В языке слово «чувство» имеет два значения: это интуитивная реакция, которая не имеет под собой осознанной логической основы, и более примитивная, исключительно эмоциональная реакция. Отчасти это объясняется тем, что и чувства, и интуиция заявляют о своем присутствии через одну и ту же часть головного мозга. Часто результат логического процесса, проходящего в правом полушарии головного мозга, доходит до нашего сознания через эмоциональный центр мозга — лимби-ческую систему.</p>
   <p>Американский доктор и нейробиолог Пол Маклин первым выдвинул идею о том, что человеческий мозг триедин, то есть разделен на три особые части. Первую он назвал <strong>R-комплексом</strong>, иногда ее именуют также <strong>древним (рептильным) мозгом</strong>. Она состоит из ствола мозга и мозжечка. Рептильный мозг управляет мышцами, равновесием и такими автономными функциями организма, как дыхание и сердцебиение. Он отвечает за бессознательное поведение, нацеленное на выживание, и реагирует непосредственно на определенные стимулы.</p>
   <p>Вторую часть Маклин назвал <strong>лимбической системой</strong>, иногда ее именуют <strong>мозгом древних млекопитающих</strong>. Данная секция состоит из множества отделов, расположенных вокруг ствола мозга. В их числе <strong>мозжечковая миндалина, гипоталамус и гиппокамп</strong>. Лимбическая система отвечает за эмоции и чувства.</p>
   <p>Вполне очевидно, что лимбическая система также служит центром оценочных систем мозга. Эмоции и чувства — это, в конце концов, определение ценности. Животные, включая человека, испытывают приятные чувства к тому, что приносит какую-то пользу. Негативные чувства и ощущения у животных, в свою очередь, вызывает все то, что может навредить. Здоровая пища приятна на вкус. Еда, в которой содержится яд естественного происхождения, отвратительна. Ощущение вкуса — естественный механизм, позволяющий оценивать и выбирать пригодную пищу.</p>
   <p>Оценочные механизмы лимбической системы проявляются и по-другому. Например, вследствие повреждения гиппокампа теряется возможность хранить воспоминания. По предположению ученых, это происходит потому, что мозг теряет способность выбирать, какая полученная информация достойна запоминания. Если мозг не в силах оценивать воспоминания, он не может сохранять новые.</p>
   <p>Третий раздел мозга — <strong>неокортекс</strong> (новая кора), или <strong>мозг новых млекопитающих</strong>. Эта часть имеется только у млекопитающих. Неокортекс представляет собой тонкий слой, состоящий из шести отдельных слоев нейронных клеток, которые окружает весь остальной мозг. У мелких млекопитающих неокортекс гладкий, а у более крупных млекопитающих, приматов и людей он имеет морщинистую форму, благодаря чему его реальная поверхность гораздо больше размеров всего мозга. ^</p>
   <p>По сравнению с другими животными мозг человека очень большой. Процентное соотношение головного мозга к общей массе тела у людей гораздо больше, чем у любых других животных. В основном дополнительную массу обеспечивает неокортекс, отвечающий за мышление высшего порядка. Главным образом благодаря ему мы с вами умнее других животных.</p>
   <p>Поскольку неокортекс — генератор человеческого разума, важно отметить, что и левое, и правое полушария являются частью этого самого неокортекса. Оба полушария разумны и логичны так же, как и их ядро.</p>
   <subtitle>Верх или низ?</subtitle>
   <p>И все же, когда мыслительный процесс происходит в правом полушарии, легко спутать ощущения, базирующиеся на эмоциях, с ощущениями, которые опираются на разумное основание. Причиной этого главным образом является тот факт, что в левом полушарии мыслительный процесс развивается сверху вниз и линейно, а в правом — снизу вверх и параллельно.</p>
   <p>Нисходящее мышление требует осознанных связей между мыслями, направления внимания от одной идеи к другой, связанной с ней. Оно происходит упорядочение, линейно и соединяет более мелкие части в заранее обдуманное логическое дерево. Наше внимание направляет этот процесс так, что мысли контролируются и развиваются в логической последовательности, как мы ее себе представляем.</p>
   <p>Восходящее мышление не требует осознанной связи мыслей — по существу, оно вообще не требует никакого внимания. По этой причине восходящее мышление нередко кажется сверхъестественным, духовным феноменом, но в действительности таковым не является. Оно так же рационально, как и нисходящее мышление.</p>
   <cite>
    <p>Восходящее мышление... только кажется сверхъестественным потому, что правое полушарие предстает перед нами полностью сформировавшимся и, на первый взгляд, не приводит подтверждающих данных.</p>
   </cite>
   <p>Однако доказательства есть. Просто они остаются скрытыми в силу того, что правое полушарие обрабатывает информацию иначе — по восходящему принципу, а не по нисходящему, как левое.</p>
   <p>В течение нескольких последних десятилетий ученые с помощью новых технологий исследовали клетки неокортекса, что помогло им понять функции мозга. Они определили, какие области мозга отвечают за высший уровень мышления, а какие служат для переработки зрительной и слуховой информации, и фактически составили карту всего мозга по его функциям. В ходе исследований выяснился один неожиданный факт: различные по своим функциям области мозга очень мало различаются по структуре неокортекса. Если вы изучите небольшой сегмент правого полушария, вам нелегко будет определить, за что он отвечает и частью какого полушария является. Если вы не специалист, сложно точно указать, к какой части неокортекса принадлежит отдельный сегмент.</p>
   <p>Это значит, что между левым и правым полушариями не существует структурного различия. Нейробиологи выяснили, что в новой коре головного мозга все шесть нейронных слоев взаимосвязаны одинаково, независимо от того, к какой части мозга они относятся. Следовательно, логические процессы, происходящие в левом и правом полушариях, скорее похожи, чем различны.</p>
   <p>Оба полушария и нейронные сети в целом находят образцы и систематизируют информацию. Разница заключается в порядке и мотивах систематизации. Представьте два разных занятия: вы собираете гоночный автомобиль из конструктора «Лего» или большой сложный пазл.</p>
   <p>Собирая «Лего», вы большей частью обрабатываете информацию <strong>по нисходящей</strong>. Сначала вы смотрите на имеющиеся детали, чтобы определить, насколько тяжело будет собрать из них машину. Затем вы можете попытаться смонтировать наиболее сложные элементы машины (например, колеса или основную часть кузова), а после уже обтекатели и декоративные детали. На каждом этапе вы будете знать, какую часть собираете и почему работаете именно над ней. Когда вы смонтируете все детали, гоночный автомобиль будет в точности таким, как изображен на схеме. Это пример нисходящего процесса и нисходящего мышления.</p>
   <p>Сравните это <strong>с восходящим</strong> способом составления пазла. Самое главное здесь — определить, какие части <emphasis>друг к другу подходят</emphasis>. Прежде всего вы в общих чертах распределяете куски пазла по категориям, затем разделяете их по цветам и форме. Вы находите уголки и грани, а затем ищете элементы, которые соответствуют конкретному уголку исходя из формы граней и цветовых оттенков. Отыскав элементы, которые подходят к конкретному углу, вы продолжаете поиски новых деталей, составляющих пару с теми элементами, которые вы только что подобрали от угла. Затем вы повторяете аналогичный процесс начиная с других углов до тех пор, пока не сложится целая рамка пазла.</p>
   <p>Когда вам удалось выстроить рамку, остается самое простое. В большинстве пазлов вы знаете, какую картинку собираете, так что по ней можно определить, с чего легче начинать. Возможно, на рисунке есть какие-то линии или особый цвет, который встречается только на одном участке. Некоторые собиратели паз-лов предпочитают заранее не смотреть на картинку, которая должна получиться в итоге, поскольку им нравится ставить себе более сложные задачи. Таким продвинутым «строителям» лучше всех удается собирать пазлы по восходящему принципу.</p>
   <p>На каждом этапе вы рано или поздно достигаете стадии, когда подбирать подходящие элементы становится сложнее. Как правило, это происходит, если звено, которое вы ищете, очень похоже по форме и цвету на многие другие. Дойдя до такой стадии, вы, скорее всего, перейдете к другой секции пазла и снова начнете искать элементы, которые относительно легко сочетаются. По мере продвижения работы остается все меньше разрозненных элементов и подгонять их к отдельным секциям становится проще. <emphasis>Вначале вы собираете пазл быстро</emphasis>, затем, когда работаете над более сложными секциями, <emphasis>темп замедляется</emphasis>, а после, в самом конце, <emphasis>снова ускоряется</emphasis>, так как оставшиеся элементы легко собираются в целую картинку.</p>
   <p>Важное различие между сборкой гоночного автомобиля «Лего» и пазла заключается в том, что в случае конструктора вы сосредотачиваетесь на том, как <emphasis>приладить каждую деталь к целому</emphasis> и подходят ли части к полной картине. На протяжении всего процесса вы осознаете, над какой частью работаете и как она вписывается в целое.</p>
   <p>В случае же восходящего процесса собирания пазла важно не то, как отдельные детали вписываются в целую картину, которую вы составляете, а то, <emphasis>как каждый элемент связан с другими и какие потенциальные связи он может иметь</emphasis>. Приступая к сборке «Лего», вы представляете себе, как должна выглядеть готовая машина. Занимаясь пазлом, вы начинаете с компоновки элементов, которые, на ваш взгляд, сочетаются друг с другом наиболее очевидно.</p>
   <p>В процессе восходящего мышления правого полушария временами возникают быстрые вспышки, как на последнем этапе собирания пазла, когда складываются все элементы. Такие вспышки часто воспринимаются как чувство или интуиция, которая появляется из ниоткуда, поскольку левое полушарие не в состоянии понять, как в процессе восходящего мышления разрозненные элементы были составлены в единое целое.</p>
   <subtitle>Интуиция и давление времени</subtitle>
   <p>Мне кажется, людям с доминантным левым полушарием очень сложно доверять своей интуиции. Левое полушарие главенствует и требует объяснений. Когда правое полушарие может их предоставить, левое удовлетворено. И напротив, если интуиция проявляет себя как чувство, смутное впечатление или физическое ощущение, леводоминантные люди с трудом верят ей. Левому полушарию нужны обоснования, и без них оно не станет доверять интуиции. Отсутствие такого доверия может оказаться серьезным препятствием на пути к совершенству в трейдинге.</p>
   <p>Однако даже самые леводоминантные люди порой попадают в ситуации, в которых принимает руководство правое полушарие. По словам профессора Джерарда Ходкинсона из Центра организационных стратегий, обучения и обмена Бизнес-школы Лидского университета, «интуиция, как правило, обостряется в условиях жесткой спешки, переизбытка информации или острой опасности, когда сознательный анализ ситуации затруднен или невозможен».</p>
   <p>Случай с другим гонщиком «Формулы-1», который интуитивно затормозил в ситуации, поразительно похожей на эпизод с Фанхио, профессор Ходкинсон объясняет так: «Водитель не мог объяснить, почему он вдруг почувствовал необходимость остановиться, но этот порыв был гораздо сильнее его стремления победить в гонках. Впоследствии психологи провели судебный анализ, в ходе которого показали ему запись событий, чтобы он мысленно вновь пережил происшествие. Оценив события постфактум, он понял, что толпа, которая обычно приветствовала его, смотрела не на то, как он приближается к повороту, а в другую сторону, и к тому же в замешательстве и оцепенении. Это и был сигнал. Сознательно он не обработал его, но знал, что что-то не так, и вовремя остановился».</p>
   <p>Что интересно, несмотря на то что порыв был достаточно сильным и заставил резко затормозить, этот гонщик, как и Фанхио, не осознавал тот мыслительный процесс, который вызвал порыв остановиться. Хоть этот импульс возник как восходящее наблюдение в правом полушарии, взаимодействие с мыслительным процессом левого полушария произошло через то, что гонщик ощутил как порыв. Решение остановиться не пришло осознанно; заметив толпу, он не подумал: «Как странно: все они повернулись и не смотрят в мою сторону», а затем: «Должно быть, случилась авария». Для этого потребовалось бы слишком много времени.</p>
   <p>Вместо этого его правое полушарие вдруг заметило знак опасности и, минуя левое, отправило сигнал прямо в лимбическую систему, где тот превратился в порыв — сильное чувство, которое и заставило его внезапно и резко затормозить, напрямую воздействовав на ту часть мозга, которая побудила нажать ногой на тормоз. У гонщика не было времени обращаться к левому полушарию и логически обдумывать свои действия, прежде чем что-либо предпринять. Он должен был действовать прямо сейчас, и правое полушарие обладало достаточной информацией, чтобы миновать обычный процесс. Что и произошло. Только в ретроспективе водитель смог установить, что подметило его правое полушарие.</p>
   <p>Если бы водитель был новичком в гонках или впервые участвовал в таких важных соревнованиях, его правое полушарие не обладало бы достаточными данными, чтобы сопоставить поведение зрителей. Следовательно, он бы не заметил, что болельщики как-то странно смотрят в другую сторону. Недостаток опыта, скорее всего, привел бы к серьезной аварии.</p>
   <p>В этом заключается одна из причин, почему трейдерам следует тренировать свою интуицию. Если у вас нет собственного опыта или вы не снабдили правое полушарие достаточным количеством примеров, вы не сумеете точно и быстро опознать конфигурации, которые более опытный трейдер увидит с легкостью. Скорее всего, вы столкнетесь с проблемами, так и не получив никакого предупреждения от своей интуиции. Весьма вероятно, что вы упустите благоприятные возможности, которые опытный трейдер заметит не задумываясь.</p>
   <p>Как отметил профессор Ходкинсон, интуиция по-настоящему помогает тогда, когда сознательно проанализировать ситуацию сложно или невозможно. Если времени очень мало, вам просто некогда исследовать ситуацию. Если слишком много информации, проанализировать ее сознательно нереально.</p>
   <cite>
    <p>Интуиция вступает в действие, когда сознательный анализ информации невозможен по причине переизбытка информации или острой нехватки времени.</p>
   </cite>
   <p>Иногда рынки меняются столь лихорадочно, что у вас не остается времени на обдуманное принятие решений. Во время обвала или после крупных неожиданных событий на рынке вам некогда всесторонне анализировать, что предпринимать и почему. В таких случаях, если ваша интуиция достаточно натренирована, можете доверять ей, чтобы обезопасить себя от надвигающейся угрозы.</p>
   <p>В случаях с гонщиками они внезапно затормозили потому, что их правое полушарие на основе ряда признаков заметило что-то необычное. Поскольку у них не было времени осознанно анализировать ситуацию, правое полушарие стимулировало быструю реакцию, минуя левополушарный мыслительный процесс. Оно непосредственно обратилось к эмоциональному центру лимбической системы, послав сильный импульс («чувство») о том, что происходит нечто необычное и лучше немедленно затормозить.</p>
   <subtitle>Лимбическое ранжирование и предпочтения</subtitle>
   <p>Сигналы, которые вы получаете из правого полушария, часто приходят именно в виде чувств. Лим-бическая система отвечает за эти чувства, которые являются частью оценочного и преференциального механизма. Какое направление вы предпочитаете? Какой выбор сделаете? Что хотите съесть? Какие цвета вам нравятся? Какие запахи вам приятны? Оценочная система часто определяет ваши предпочтения, опираясь на правое полушарие мозга и не прибегая к осознанному мышлению.</p>
   <p>Иногда вас необъяснимо тянет к кому-то или чему-то. Либо же вы испытываете сильное отвращение к некоему объекту, запаху, человеку, не имея на то осознанных оснований. Вы можете сказать, что у вас возникает «хорошее» или «нехорошее ощущение», когда вы находитесь в каком-то определенном месте или рядом с конкретным человеком.</p>
   <p>Бывает и так, что работа правого полушария напрямую связана с вашим сознанием. Это, как правило, происходит тогда, когда вы направляете внимание на какую-то мысль или вопрос, которые, по вашим ощущениям, стоит принять к сведению. Правое полушарие отлично справляется с этой задачей, оно наблюдает и подмечает. Восходящее мышление часто генерирует наблюдения — комплексные порции информации, для которых характерны причинные или ассоциативные связи между различными феноменами.</p>
   <p>Вы замечаете, что определенные феномены, как правило, предвосхищают другие. Например, возможно, вы обращали внимание, что почки на деревьях предшествуют периоду весенних дождей. Или замечали, что один ваш сотрудник по пятницам приходит на работу довольно поздно и что по четвергам он с друзьями играет у себя дома в покер. Вы выстраиваете возможную причинную связь между двумя явлениями.</p>
   <p>Торгуя на бирже, вы, наверное, следили за движением рынка и отмечали: «Странно. Кажется, когда акции растут в цене вертикально, часто почти у самой вершины возникает гэп<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a> вниз». С такими сознательными наблюдениями легко иметь дело. Они вполне согласуются с линейным мышлением левого полушария.</p>
   <p>Интуитивными ощущениями, которые возникают вне сознания, сложнее руководствоваться людям с доминантным левым полушарием, ведь они всегда ищут объяснение своим действиям и мыслям. Чтобы принять решение, им, как правило, нужно найти точки соприкосновения между собственными идеями.</p>
   <p>Давайте сравним это с тем, как действуют самые лучшие спортсмены, доверяя своей интуиции и подсознанию и не принимая сознательных решений. Легенды спорта, рассказывая о своих величайших достижениях, часто говорят о моментах «потока», или периодах, когда они были «в ударе» . В такие моменты время словно бы замедляется и их действия кажутся естественными. Талантливые игроки, которые часто попадают в «поток», обычно имеют многолетний опыт, поэтому их двигательные навыки и нервная система уже знают, что нужно делать, чтобы выступить очень хорошо.</p>
   <cite>
    <p>Сознательное принятие решения неизменно мешает действовать максимально эффективно.</p>
   </cite>
   <p>Однако навыки, обретаемые с годами практики, могут проявить себя, если спортсмен готов передать управление своим организмом правому полушарию. Если человек много тренировался и играл достаточно часто, его правое полушарие уже знает, что делать. Сознательно принимать решения вовсе не обязательно, это только замедляет процесс.</p>
   <p>В гонках Хуан-Мануэль Фанхио всецело полагался на интуицию. Помимо случая на Гран-при Монако в 1950 году он избежал аварий еще на трех соревнованиях, при этом дважды вышел победителем. Фанхио умел предугадывать намерения других гонщиков и уровень мастерства по малейшим движениям их автомобилей. Он знал, когда они попадут в беду, прежде чем это происходило. Это помогло Хуану-Мануэлю избежать других аварий, поскольку он предвидел их и реагировал быстро и не задумываясь.</p>
   <p>В 1953 году на итальянском Гран-при в Монзе Альберто Аскари и Нино «доктор Джузеппе» Фарина обгоняли Фанхио на последнем круге. Они оба хотели обойти еще одного гонщика, и им пришлось отклониться со своей полосы. В результате оба столкнулись, а Фанхио, следуя как раз за ними, сумел проскочить мимо них, выйти в лидеры и одержать победу.</p>
   <p>На гонках в Ле-Мане в 1955 году случилась страшная трагедия. «Остин Хили» Лэнса Маклина отклонился, чтобы объехать «Ягуар», который останавливался на пит-стоп. «Ягуар» с новыми дисковыми тормозами затормозил гораздо быстрее, чем «Остин Хили», у которого были более старые барабанные тормоза. «Мерседес» Пьера Левега въехал прямо в тормозивший «Остин Хили» Маклина. Его машина потеряла управление и вылетела в толпу, убив 80 человек. Фанхио следовал за Левегом, но сумел избежать столкновения с «Ягуаром» и безопасно продолжил движение.</p>
   <p>На втором круге Гран-при Монако 1957 года Стерлинг Мосс, лидировавший в гонке, врезался в барьер. Майк Хоторн, Питер Коллинз и Фанхио ехали позади него. Хоторн и Коллинз один за другим въехали в машину Мосса, но Фанхио смог проскочить все три автомобиля, которые столкнулись прямо перед ним. Фанхио снова выиграл гонку и в конечном счете стал чемпионом «Формулы-1» того года.</p>
   <p>У некоторых складывается впечатление, что сверхъестественная способность Фанхио избегать аварий стала следствием исключительной быстроты его реакции, но ведь во времена своих громких побед Фанхио был значительно старше большинства гонщиков. Только в 38 лет он начал участвовать в «Формуле-1». Когда он завоевал Гран-при Монако, ему было 45. Фанхио не обладал феноменальной реакцией, у него были превосходное чутье и интуиция.</p>
   <p>Такие же принципы действенны и в трейдинге мирового класса. Искусные трейдеры упражняются и обучают свое правое полушарие так, что со временем обретают превосходное чутье. В силу опыта они знают, что могут доверять собственной интуиции. Это дает им явное преимущество, когда возникает опасность или представляется благоприятная возможность, которая требует решительных действий.</p>
   <p>В следующих главах я расскажу, с помощью каких упражнений и приемов можно развить свою интуицию и усовершенствовать торговлю на бирже, чтобы вы тоже сумели стать искусным трейдером.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 6</p>
    <p>Секреты трейдинга</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Любое человеческое знание начинается с интуиции, переходит к понятиям и завершается идеями.</p>
     <text-author>Иммануил Кант</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Когда я начал заниматься трейдингом, Ричард Деннис обучил меня методам, которые внимательно исследовал сам. Затем он предоставил мне торговый счет с $2 млн после того, как я всего лишь месяц в качестве практики поторговал с более скромного счета. Мне повезло.</p>
   <p>Большинству из тех, кто читает эту книгу, вряд ли повезет так же. Вам придется разрабатывать собственные методы.</p>
   <p>Не забывайте подключать к этому процессу левое полушарие. Если вы хотите торговать, используя и интуицию, и интеллект, то должны подбирать торговые стратегии, которые устраивают оба ваших полушария. Систематические трейдеры-рационалисты, которые игнорируют свою интуицию, упускают огромные возможности. Точно так же и дискреционные трейдеры, которые стремятся не думать, а действовать по наитию, и пренебрегают необходимостью обеспечивать прочный рациональный базис своим сделкам.</p>
   <cite>
    <p>Каждый торговый метод должен иметь в своей основе четкую рациональную основу.</p>
   </cite>
   <p>В этой главе я расскажу вам, что лежит в основе метода, который я буду рассматривать в качестве примера в нескольких последующих главах. Хочу начать с самых фундаментальных вещей, таких как логическое обоснование метода, потому что с этого начинается разработка торговых стратегий. Прежде всего нужно логически обосновать выбор типа подходящего вам торгового метода.</p>
   <subtitle>Шаг за шагом</subtitle>
   <p>Когда я снова стал торговать на бирже в 2001 году, я запустил дискуссионный форум по электронному трейдингу. Трейдеры и те, кто хотел ими стать, могли задавать вопросы более опытным биржевым маклерам. Многие спрашивали меня. Среди прочих были вопросы о методах, которые мы использовали, будучи «черепашками», — на такие легко было ответить. Трейдеры, которые стремились повторить наш успех, задавали более сложные вопросы. Они хотели следовать долгосрочным трендам.</p>
   <p>Мне приходилось говорить им правду: для большинства людей долгосрочное следование тренду — неэффективный метод по следующим причинам:</p>
   <p>• у многих нет необходимых сумм, которые позволяют получать очень хорошую прибыль;</p>
   <p>• вы не сможете зарабатывать в среднем по 100 % в год, как зарабатывал я в эпоху «черепашек», используя методы, которым следовали мы;</p>
   <p>• чтобы следовать долгосрочным трендам, вы должны обладать способностью выдерживать немалые просадки счета, к чему большинство людей эмоционально не готовы.</p>
   <p>Бессмысленно торговать по системе, которая не соответствует вашему складу ума. Нужно найти метод, согласующийся с вашими интеллектуальными и психологическими особенностями. Многим старый «черепаший» метод не подходит вовсе.</p>
   <p>Таким образом, если следование тренду — неподходящий метод для большинства трейдеров, какой же тип трейдинга выбрать?</p>
   <p>Свинговую торговлю, в которой каждая сделка длится несколько дней или недель, или внутридневный трейдинг, где продолжительность сделок исчисляется в часах и минутах? К счастью, сделать выбор между этими двумя вариантами достаточно легко, хотя бы методом исключения. Очень многим трейдерам подходит свинговая торговля.</p>
   <p>Чтобы заниматься внутридневным трейдингом, вы должны посвящать биржевой торговле целый день. Это не лучший вариант для трейдеров, которые заняты полный рабочий день и в качестве дополнения ведут небольшой торговый счет. Большинство трейдеров предпочитают подход, который не занимает все их время и позволяет совмещать трейдинг с другой профессиональной деятельностью до тех пор, пока они не овладеют навыками биржевой торговли и не увеличат торговый счет до такого уровня, который позволит им целиком обеспечивать себя за счет торговли на бирже.</p>
   <p>Чтобы преуспеть во внутридневном трейдинге, вы должны уметь быстро оценивать ситуацию и без промедлений принимать решения. Многие трейдеры не обладают такими навыками. Сложно реагировать достаточно быстро и тем самым зарабатывать, когда вам приходится соревноваться с профессиональными внутридневными трейдерами, которые, как правило, торгуют 24 часа в сутки семь дней в неделю на протяжении многих лет, если не десятилетий. Есть люди, которым нравится скорость внутридневной торговли. Мне — нет. С моей точки зрения, она требует слишком много внимания в течение всего дня и не оставляет достаточно времени на другие занятия.</p>
   <p>По этим причинам свинговая торговля — оптимальный выбор для большинства трейдеров. Вам не обязательно иметь очень большой счет, трейдинг не поглощает все ваше время и не требует молниеносной реакции. Что касается меня, свинговая торговля больше соответствует моему образу жизни. Можно немного поторговать, а затем остановиться и переключиться на что-то другое. Поскольку сделка обычно длится всего несколько дней, вам проще входить и выходить из нее. В течение дня вам, как правило, нужно лишь дожидаться, когда на рынке загорятся сигналы тревоги, а в остальное время можно заниматься другими делами. У меня много других интересов, так что этот стиль меня вполне устраивает.</p>
   <p>Кроме того, свинговая торговля — такой тип трейдинга, в котором эффективнее всего использовать оба полушария головного мозга. Благодаря интуиции перед вами откроется гораздо больше возможностей, чем если бы вы использовали только одну часть мозга. В свинговой торговле важны и интеллект, и интуиция.</p>
   <subtitle>Источник возможностей</subtitle>
   <p>Если вы хотите стать одним их тех немногих, кто надежно и последовательно зарабатывает на бирже, вам следует найти стратегию, которая даст преимущество, фору. Чтобы выстроить подобную стратегию, вы должны наиболее эффективно для себя сочетать фундаментальные основы, о которых шла речь в главе 4. В этой главе я объединю эти базисные принципы в стратегию, дающую возможность левому и правому полушариям головного мозга выполнять те задачи, которые им удаются лучше всего.</p>
   <p>Мое логическое обоснование такой стратегии основывается на следующих обстоятельствах. Во-первых, не будем забывать, что человеческая психология — это фундамент, на котором выстраивается успешный трейдинг. Рынки состоят из огромного количества взаимодействующих Homo sapiens, у каждого из которых есть собственная программа. Даже если они осуществляют сделки с помощью вычислительных сетей и специальных программ, за каждой сделкой стоит индивидуальный трейдер, который приказывает машине выполнить конкретную сделку с помощью особой серии алгоритмов. Чтобы победить рынок, вы должны прежде всего понимать мотивацию играющих на нем трейдеров, импульсы, которые стоят за направлением движения рынка и выбором времени сделок. Затем вам нужно находить время, когда участники рынка в совокупности неправильно оценивают рынок — когда рынок не отражает «правильную» цену.</p>
   <p>Многие люди, особенно экономисты, любят говорить, что рынки всегда отражают «надлежащую» цену. Это один из выводов гипотезы эффективного рынка: рынки в любой момент времени отражают всю известную на данный момент информацию и поэтому быстро реагируют на новые сообщения. Соответственно, сторонники этой идеи уверены в том, что постоянно зарабатывать на бирже невозможно, поскольку рынки уже учитывают всю известную информацию. Любой успех трейдеров они списывают просто на случайность — о чем гласит теорема удачливой обезьяны.</p>
   <p>Искусные трейдеры знают, что Homo sapiens не совсем рациональны. У всех нас есть эмоции, иногда нам страшно, порой мы слишком самонадеянны и исходим из предубеждений. По этим причинам мы нередко реагируем слишком остро или недостаточно интенсивно. Следовательно, цена не всегда «правильна».</p>
   <p>Если вы хотите стабильно зарабатывать на бирже, вы должны распознавать повторяемые психологические феномены, в силу которых рыночные цены <emphasis>уже отражают</emphasis> избыточную или недостаточную реакцию участников рынка, и <emphasis>торговать вопреки этой реакции</emphasis> или <emphasis>предвидеть ее</emphasis> в зависимости от предшествующего поведения рынка. «Делать» деньги можно как на чрезмерной, так и на недостаточной реакции, либо прогнозируя ее, либо на нее отзываясь. Прогнозировать биржевые цены сами по себе очень сложно. Реакцию на них прогнозировать несколько проще. Но легче всего <emphasis>определять, что уже произошло, и реагировать на существующие условия рынка</emphasis>.</p>
   <p>Если рынок слишком остро реагирует, вы можете заработать, предвидя возвращение к «правильному» уровню цен. Если рынок реагирует недостаточно, вы опять же можете предугадать возвращение к «правильному» уровню и тем самым получить прибыль. В каждом из этих двух сценариев понятие «правильный уровень цен» будет разным. В случае недостаточной реакции рынка «правильный» уровень цен будет выше текущего, следовательно, имеет смысл купить активы по текущей цене и продать их позже по более высокой «правильной». В случае чрезмерной реакции цена движется вверх, а «правильный» уровень остается ниже курса биржи, так что вам выгодней реализовать имеющиеся акции до того, как цена вернется на «правильный» уровень.</p>
   <subtitle>Рынки как эмерджентные системы</subtitle>
   <p>Изменение рыночных цен в большинстве случаев представляет собой реакцию на агрегированное поведение тысяч индивидуальных трейдеров и инвесторов. Такая агрегация часто выражается как повторяющаяся слаженность поведения, которая не столь очевидна, когда вы исследуете образ действий участников рынка по отдельности. Подобное возникновение более сложных форм поведения взаимодействующих индивидуумов наблюдается в природе и носит название феномена <strong>эмерджентных систем</strong>, который довольно подробно исследован учеными.</p>
   <p>В качестве примера поведения, возникающего на основе эмерджентной системы, часто приводят сбивание рыб в косяки и птиц в стаи. В обоих случаях большое количество особей согласовывает свои движения с группой так, что весь косяк рыб или стая птиц будто бы руководствуются одним и тем же намерением. Ученые, которые исследовали эмерджентные системы, использовали простые компьютерные алгоритмы, чтобы смоделировать сходные модели поведения, и тем самым продемонстрировали, что простых правил отдельных представителей того или иного сообщества часто достаточно, чтобы обусловить внешне сложное поведение на уровне группы.</p>
   <p>В ходе имитационного моделирования каждая рыба из группы просто двигалась в том же направлении, что и ближайшая к ней рыба, тщательно имитируя поведение своих сородичей. Направляя себя параллельно курсу, которым следуют их непосредственные соседи, рыбы сбиваются в косяки. Это классический образец <strong>эмерджентного поведения</strong>, а сложные косяки рыб — хрестоматийный пример <strong>эмерджентной системы</strong>.</p>
   <p>Эмерджентное поведение, наблюдающееся на рынках, во многом развивается аналогично. Рассматриваемый по отдельности, каждый трейдер и инвестор демонстрируют относительно простые и понятные модели поведения, но рынки ведут себя как некий особый организм.</p>
   <cite>
    <p>Повторяемая сущность эмерджентного поведения на рынках и есть источник потенциальной прибыли.</p>
   </cite>
   <p>Поэтому, чтобы научиться эффективно работать на рынках, требуется понимать природу эмерджентного поведения и силы, которые стимулируют такое поведение.</p>
   <p>В главе 4 мы рассмотрели наиболее важные примеры эмерджентного поведения: циклы, инертность рынка, импульс, эйфорию и отчаяние. Уже на одном знании этих основ вы можете неплохо зарабатывать на бирже.</p>
   <p><strong>Откатный свинговый метод</strong> — это стратегия, в которой учитываются все эти компоненты. Она поможет нам продемонстрировать, как эффективнее всего использовать интеллект левого полушария и интуицию правого. Но прежде чем мы перейдем к особенностям данного метода, мне хотелось бы описать самые важные составляющие стратегии свинговой торговли.</p>
   <subtitle>Установки свинговой торговли</subtitle>
   <p>Главное в свинговой торговле — распознавать изменения в ежедневных циклах ценовых графиков, то есть переходы между периодами, когда преобладает тревожность покупателей, и периодами, когда доминирует тревожность продавцов. Этих изменений самих по себе для совершения успешных сделок недостаточно, поскольку не каждый цикл открывает для трейдера благоприятные возможности.</p>
   <cite>
    <p>Одна из самых распространенных ошибок трейдеров, которую я не раз наблюдал, — тенденция заключать каждую возможную сделку.</p>
   </cite>
   <p>По мнению некоторых, чем больше у вас сделок, тем больше денег вы получаете.</p>
   <p>На самом деле все не так просто, и проблема заключается в том, что не все сделки одинаковы. Не каждая рыночная среда подходит для любого торгового стиля. Вы должны иметь терпение и распознавать, когда рынок наиболее благоприятен для вас как трейдера. Период после гигантского краха, должно быть, не лучшее время для торговли на бирже. Иногда лучше спокойно понаблюдать и подождать, пока волатиль-ность немного снизится. Или, наоборот, приходится ждать, когда волатильность вернется.</p>
   <p>Хорошую свинговую торговлю можно сравнить с серфингом. Большую часть волн серферы пропускают. Они ждут больших волн, которые поднимаются на нужную высоту, и затем выбирают момент, чтобы войти в волну на определенном этапе ее формирования. Если они поспешат, волна разрушится. Если же войдут слишком поздно, волна их не подхватит. Подобным же образом не каждый рыночный цикл стоит того, чтобы торговать в нем, как и не следует штурмовать каждую волну. Когда я разрабатываю какой-либо метод свинговой торговли, то ищу возможность определять лучшие рыночные волны и оптимальное время для присоединения к ним.</p>
   <p>Нельзя сказать наверняка, но если в целом рынок правильный, есть шансы, что отдельные сделки сложатся в вашу пользу. Это самое время заключать сделки. Искусные трейдеры умеют разрабатывать критерии, которые позволяют им точно определять, когда шансы перевешиваются в их пользу, включая описанные ниже.</p>
   <p>• <strong>Рыночная среда</strong> — должен ли рынок ценных бумаг пойти вверх, вниз или развить боковой тренд? Будет ли он волатильным или спокойным?</p>
   <p>• <strong>Установки</strong> — условия, которые показывают, что пора открывать позицию. Как правило, это комбинация нескольких краткосрочных и среднесрочных факторов.</p>
   <p>• <strong>Запускающее событие</strong> — особое событие, которое указывает, что нужно входить в позицию.</p>
   <p>• <strong>Закрывающее событие</strong> — особое событие, которое указывает, что пора выходить из позиции.</p>
   <p>А теперь давайте рассмотрим определенные критерии для откатного свингового метода.</p>
   <subtitle>Откатный свинговый метод</subtitle>
   <p>Если вы хотите, чтобы интеллект признал действительным выбранный вами торговый метод, вы должны разработать этот метод на основе здравых предпосылок. Вашему интеллекту нужно, чтобы вы создавали торговую стратегию, исходя из разумных и логичных принципов. Если вы не в силах осознанно изложить эти принципы, не ограничиваясь только интуитивными соображениями, придется принимать решения, минуя собственный рассудок. Без участия правого полушария вы не будете столь уверены в своих решениях. В трейдинге необходимо использовать и интуицию, и интеллект.</p>
   <p>Предпосылка откатного свингового метода заключается в том, что рынок, как правило, несколько дней движется в одном направлении после отката от очевидного уровня поддержки и сопротивления. Следовательно, именно этот метод свинговой торговли особенно хорошо подходит для рынка, движущегося в ценовом диапазоне, ограниченном этими уровнями. Он также годится для торговли в направлении главного тренда в периоды значительных движений на бычьем и медвежьем рынках.</p>
   <p>Трейдинг целостного разума должен начинаться с представления модели идеальной сделки. Задача левого полушария — найти примеры, которые наиболее близко соответствуют данному образцу. Чтобы продемонстрировать вам, как это работает, я начну с модели откатного свингового метода, а затем приведу один особый пример, который очень близок к идеальному. Затем я расскажу, в чем данный пример не соответствует идеалу, а также докажу, что эти отличия не имеют принципиального значения.</p>
   <p>На рис. 6.1 показана модель идеальной откатной свинговой торговли.</p>
   <image l:href="#_61.png"/>
   <p>Рис. 6.1. Идеальная откатная свинговая торговля</p>
   <p>Эта модель иллюстрирует откатную свинговую сделку покупки, совершаемую на растущем рынке. Суть ее заключается в том, чтобы покупать акции в начале отскока (отката) от уровня поддержки, когда расстояние от этого уровня до линии сопротивления значительно больше, чем входной риск.</p>
   <p>Важнейшие составляющие такого метода заключаются в следующем.</p>
   <p>1. Рынок должен четко обозначить уровни поддержки и сопротивления, заданные по меньшей мере одной якорной точкой на графике для каждой из линий. Каждая якорная точка должна визуально выделяться до и после операционного дня.</p>
   <p>2. Должна существовать значительная ценовая разница между уровнями поддержки и сопротивления.</p>
   <p>3. Рынок должен возвращаться, чтобы протестировать уровень поддержки. Это может быть прорыв вниз или тест поддержки, когда цена приближается к уровню поддержки.</p>
   <p>4. Рынок должен демонстрировать явный откат от уровня поддержки.</p>
   <p>5. Сделку следует заключать в ожидании того, что после нескольких дней падения цикл развернется на повышение, которое также продлится несколько дней.</p>
   <p>6. Сделку следует совершать с учетом всего торгового цикла.</p>
   <p>Теперь рассмотрим, как эта идеальная модель применима в реальности. Обратите внимание на график ценных бумаг компании Cisco (CSCO), к которому мы уже обращались, разбирая уровни поддержки и сопротивления в главе 4. Посмотрите на рис. 6.2 и подумайте, как трейдер, принимая во внимание уровень поддержки, может предугадать движение акций вверх после отката от уровня поддержки, который составляет $17,80.</p>
   <image l:href="#_62.png"/>
   <p>Рис. 6.2. Свинговый откат</p>
   <p>Обратите внимание: покинув уровень, принятый нами за линию поддержки, курс акций поднялся до $19,40, или более чем на половину промежутка от точки поддержки до уровня сопротивления, равного $20. Это не так высоко, как бы мне хотелось. В идеале цена поднялась бы снова почти до уровня сопротивления, то есть приблизилась бы к $20. Но это не хрестоматийный пример, как и большая часть всех реальных примеров. Тем не менее повышение до $19,40 существенно и в данном случае достаточно, поскольку оно и по вертикали, и по горизонтали отделяет нас от нижней точки, принятой за точку поддержки, и позволяет нам визуально определить якорную точку и ту точку, которая вероятнее всего послужит уровнем поддержки.</p>
   <p>Как показывает график, после достижения точки поддержки курс акций обязательно повышается. <emphasis>Точку поддержки непременно должны видеть другие трейдеры</emphasis>. Она должна служить психологической цели и играть роль ценового ориентира, который усиливает давление покупателей но мере того, как цена снова опускается до этого уровня. Видимое на графике снижение цены, за которым следует значительный подъем, как раз служит этой цели. Трейдеры ожидают потенциального повышения курса, если ценовой уровень, принятый за линию поддержки, явно выделяется на графике. <emphasis>Эта точка должна быть заметна визуально</emphasis>. По этой причине необходимы вертикальный (ценовой) и горизонтальный (временной) интервалы.</p>
   <p>Следовательно, повышение курса до $19,40 — это начало установки на откатный свинговый метод, поскольку откат вверх с $17,80 до примерно 19,30 создает на графике точку поворота, которая и обеспечит поддержку, если цена снова упадет. Повышение длится несколько дней, а за ним следует двухдневный спад.</p>
   <p>В следующий раз цена падает до точки, обозначенной на графике как пункт прорыва, и мы получаем второе подтверждение формирования условий отката: прорыв ниже уровня поддержки или очень тесное приближение к этому уровню. В данном случае цена пробивает линию поддержки и мы получаем прорыв, а не просто тест поддержки. При всех прочих равных прорыв лучше, чем отскок, который не опускается ниже уровня поддержки: все трейдеры, которые установили стопы непосредственно под уровнем поддержки, теперь выходят с рынка, поскольку их стопы сработали. Повышение цены после достижения таких стопов несколько интенсивнее, чем рост в том случае, если стоп не сработал.</p>
   <p>Затем на точке, названной откатом, мы получаем триггер (сигнал) для сделки: это цена, которая превышает максимумы предшествующих дней. Она значительно выше уровня поддержки, если принимать во внимание расстояние между линиями поддержки и сопротивления. Если вы имеете прорыв, то вам известна цена максимума предыдущих дней и, следовательно, вы можете установить приказ на покупку как раз выше этого уровня. Если приказ выполнен, вы понимаете, что вас ждет сделка, которая отвечает критериям откатного свингового метода.</p>
   <p>В данном случае я считаю прорыв выше максимумов предыдущих дней существенным превышением уровня сопротивления. Быстро определить это можно в том числе и визуально. Если вы предпочитаете более конкретные принципы, ориентируйтесь на процентное соотношение. Например, в нашем случае разница между уровнем поддержки ($17,80) и линией сопротивления ($20) составляет $2,20. Таким образом, цена срабатывания отката вычисляется как $17,80 + $0,22 - $18,02, что на 10 % выше поддержки. То есть определенный мною на глаз «существенный ценовой отскок», или же, выражаясь более конкретно, повышение на 10 %, которое произошло 26 мая, когда был преодолен максимум предыдущего дня, как раз и инициирует применение метода откатной свинговой торговли.</p>
   <p>Обратите внимание, что этот трейд также имеет отношение к циклической природе торгов акциями компании Cisco (CSCO). Уровень поддержки был изначально установлен на дне падающего цикла. За ним последовало двухдневное повышение, в результате которого был достигнут максимум в районе $19,30. Затем рыночный цикл развернулся и стал нисходящим в течение трех дней подряд. Сделка, совершенная 26 числа, ознаменовала первый день цикла потенциального роста. Это увеличивает вероятность того, что она окажется успешной.</p>
   <p>На рис. 6.3 под данными CSCO я привел часть графика индекса рынка ценных бумаг S&amp;P 500. Обратите внимание, насколько точно циклы индекса, характеризующего рыночную ситуацию в целом, совпадают с рыночными циклами отдельных акций (CSCO). Большая часть акций очень сильно связана с динамикой всего рынка. Поэтому прежде чем войти в новую позицию, вы должны убедиться в том, что общий рыночный цикл соотносится с циклом конкретных акций, с которыми вы хотите заключить сделку.</p>
   <image l:href="#_63.png"/>
   <p>Рис. 6.3. Общая рыночная синхронизация</p>
   <p>Заметьте, что уровень поддержки цен S&amp;P также дает индексу платформу для скачка. Следовательно, метод свинговой торговли сработает с большей вероятностью, если общий рыночный цикл понижался и только что развернулся в обратном направлении, а цикл отдельных акций, в данном случае Cisco, снижался на протяжении нескольких дней и опять же только что пошел вверх, и начало восходящего цикла совпадает с откатом от уровня поддержки как всего рынка, так и отдельных ценных бумаг. Сочетание этих четырех факторов представляет собой идеальные условия для метода откатной свинговой торговли.</p>
   <p>Хоть это и отличная ситуация для откатного свингового метода, психологически трейдеру будет нелегко заключить сделку. После того как 26 мая трейдер вошел в позицию на уровне порядка $18,15, цена явно пошла вверх, но затем отскочила и в течение последующих трех дней удерживалась между $18,10 и 18,70, прежде чем наконец взлететь до $19,701 июня. Три дня перед рывком вверх оказались бы сложными для многих трейдеров: наблюдать, как потенциальная прибыль значительно уменьшается, затем возвращается, а затем сокращается снова, нередко тяжело эмоционально.</p>
   <p>Откатный метод, как и прочие методы свинговой торговли, имеет очень короткую цепь для выхода. Вы устанавливаете стоп как раз под минимумом текущего прорыва. Например, ниже минимума в $17,61, установленного 26 мая, — приблизительно на уровне $17,50. Такой стоп заставит вас выйти из позиции, если сделка не сработает.</p>
   <p>После того как курс пройдет более половины пути к уровню сопротивления, вы можете получить значительную прибыль. Если так и случилось, вы должны выходить, когда цена немного опустится. Проще всего установить стоп на уровне минимума предыдущего дня — тогда вы выйдете, если курс акций упадет ниже. Такой подход позволяет вам следовать за длительным движением цены в одном направлении и быстро выйти, если произойдет реверсия. В примере с Cisco вы бы вышли из позиции 3 июня, когда цена опустилась чуть ниже $19,41. Так что ваша прибыль составила бы $1,25 на акцию при риске около $0,55-0,60.</p>
   <p>Теперь я разделю этот метод на четыре составляющие, чтобы обратить особое внимание, какую роль играет интеллект левого полушария и интуиция правого, когда мы торгуем по этому методу.</p>
   <subtitle>Рыночная среда</subtitle>
   <p>Данный метод применим на рынках разного типа. Однако на рынке, движущемся в ограниченном ценовом диапазоне, вы торгуете на длинных и коротких позициях. На растущем рынке вы работаете только на длинных позициях. Если цены на рынке падают, следует делать ставку только на короткие позиции.</p>
   <p>Как показывает мой опыт, самый простой и наиболее эффективный способ определить тип рынка — посмотреть на дневной ценовой график за последние полгода. Если цены визуально идут вниз, значит, вы на падающем рынке. Если кажется, что они поднимаются, следовательно, рынок растущий. Пресекайте потребность левого полушария выяснить состояние рынка досконально. Посмотрите на график и решите за секунду, демонстрирует ли рынок рост, падение или боковой тренд. При очевидных бычьих тенденциях вступайте в длинные позиции, при медвежьих — в короткие, если же наблюдается боковой тренд, можете сочетать оба варианта.</p>
   <p>Это распространяется как на рынок в целом, так и на отдельные акции. Если весь рынок идет вниз, не совершайте покупки выше уровня поддержки, какими бы привлекательными ни казались конкретные акции. Их курс, вероятнее всего, упадет, если весь рынок продолжит движение вниз. Если весь рынок растет, не «шортите» акции ниже уровня сопротивления по той же самой причине.</p>
   <subtitle>Установка</subtitle>
   <p>Установка для сделки — это четко определенные уровни поддержки и сопротивления, между которыми существует значительный разрыв в ценах. Проще всего определить установку опять же на глаз, методом сопоставления с образцом, которым владеет ваше правое полушарие. Посмотрите на график и установите, имеются ли у конкретной акции четкие уровни поддержки и сопротивления. Если нет, переходите к другим ценным бумагам. Если есть, проверьте разрыв в ценах между поддержкой и сопротивлением. У акции должно быть пространство для маневров, если она сделает скачок. Вы должны научиться выносить такие суждения.</p>
   <p>Я предпочитаю, чтобы потенциальная прибыль в 2-4 раза превышала первоначальный риск. Вы должны знать первоначальный риск, когда размещаете приказ, поскольку вам уже известна цена входа и минимальная цена прорыва или теста поддержки. Если расстояние от точки входа до линии сопротивления не превышает этой величины по крайней мере в два раза, даже не размещайте приказ.</p>
   <p>Вы сможете натренировать правое полушарие быстро обрабатывать информацию, которая требуется для анализа двух этих критериев для входа, что даст вам возможность быстро определять, подходят ли те или иные акции для откатного свингового метода. Если вы возложите эту задачу на левое полушарие, вам придется по нескольку часов посвящать только подготовке к каждому торговому дню. Правое полушарие прекрасно справляется с этой задачей, а левое — не очень.</p>
   <subtitle>Инициирующее событие</subtitle>
   <p>О том, что можно применять откатный свинговый метод, говорит значительный откат и обратное восстановление цен внутри расстояния между уровнями поддержки и сопротивления. Со временем вы научитесь определять это на глаз. Если откат не кажется значительным на графике, значит, он несущественен. Позвольте себе руководствоваться визуальным впечатлением. Расположите график на расстоянии вытянутой руки или отклонитесь на спинку стула, сидя за компьютером, и доверьтесь своей интуиции. Складывается ли у вас впечатление, что цена значительно превысила максимум предыдущего дня? Если нет, какое повышение вы сочли бы значительным? Это то самое место, на котором вы установили бы стоп, прежде чем войти в позицию.</p>
   <p>И снова перед нами суждение правого полушария без «правильного» обоснования. Вы можете научить свое правое полушарие распознавать, какие изменения существенны (к этому мы обратимся в следующей главе), но описать эти правила так, чтобы их осознало левое полушарие, довольно сложно.</p>
   <subtitle>Закрывающее событие</subtitle>
   <p>Выходить из позиции проще. Здесь возможен один из двух вариантов: либо сделка срабатывает и курс акций проходит более половины пути до уровня сопротивления, тогда вы выходите, если импульс меняется и цена падает ниже минимума предыдущего дня; либо сделка не срабатывает и вы выходите из позиции, когда цена опускается до стопа, который вы установили непосредственно под уровнем поддержки.</p>
   <subtitle>И снова откат</subtitle>
   <p>Подобные модели наблюдаются довольно регулярно. Как только я закончил главу 4, в которой приводил свежий пример поддержки и сопротивления, рынок снова, и даже более явно, продемонстрировал свинговый откат цены акций CSCO. Посмотрите на рис. 6.4.</p>
   <image l:href="#_64.png"/>
   <p>Рис. 6.4. Второй свинговый откат цены акций CSCO</p>
   <p>Несмотря на то что понять это очень легко и просто, обратите внимание, как стратегия выхода, согласно которой вы помещаете стоп непосредственно под минимумом предыдущего дня, помогла вам, после того как цена прошла половину пути до уровня сопротивления, остаться в рынке и продолжить движение от $18,50 до 21,75 и, следовательно, получить прибыль около $3,25 на акцию. Самые простые методы свинговой торговли очень похожи на этот. Они не всегда приводят к таким удачным результатам, но помогают вам оставаться в позиции на протяжении нескольких крупных колебаний, когда рынок движется в вашу пользу. Случайная большая прибыль, как в приведенном примере, не требуется для того, чтобы стать успешным трейдером, но показывает, что старое изречение «Сокращайте свои убытки, позволяйте доходам расти» справедливо и в отношении краткосрочной свинговой торговли.</p>
   <p>Старое изречение «Сокращайте свои убытки, позволяйте доходам расти» справедливо и в отношении краткосрочной свинговой торговли.</p>
   <p>Я продемонстрировал собственное логическое обоснование одного метода и рассказал, как вы можете использовать свое правое полушарие, интуицию, применяя этот метод в биржевой торговле. В следующей главе я покажу, как тренировать свое правое полушарие, чтобы работать более эффективно. В частности, мы рассмотрим «туманные» аспекты правил откатного свингового метода и научимся с помощью правого полушария быстро анализировать прочие «туманные» концепции. Ваше правое полушарие создано для этого. </p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 7</p>
    <p>Простота и скорость: станьте мастером</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Мастерство — это искусство, которое приобретается тренировкой и привычкой. Мы поступаем правильно не потому, что обладаем добродетелями или достоинствами, — скорее, мы обладаем ими потому, что правильно поступали. Мы — это то, что мы постоянно делаем. Тогда мастерство — это не поступок, а привычка.</p>
     <text-author>Аристотель</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>В первый год эксперимента «черепах» Ричард Деннис, находящийся на вершине славы после того, как превратил $10 тыс. в $200 млн, всего две недели обучал 12 незнакомых прежде человек своим методам. Затем, после 20 дней практики трейдинга (для многих из нас это был единственный опыт на бирже), он выделил нам миллионы долларов для торговли. В течение следующего года он обучал еще несколько новых трейдеров, но сократил срок тренинга до одной недели. Объем знаний, который левое полушарие способно усвоить за неделю, довольно ограничен. Очевидно, Деннис не считал, что трейдинг — сложное дело.</p>
   <p>Уроки, которым он научил нас в классе, можно свести к четырем простым правилам.</p>
   <p>1. <strong>Торгуйте имеющееся преимущество</strong> — убедитесь, что ваша торговая стратегия способна приносить прибыль.</p>
   <p>2. <strong>Управляйте риском</strong> — не торгуйте с таким кредитным рычагом, с которым вы рискуете потерять все.</p>
   <p>3. <strong>Будьте последовательны</strong> — это необходимо, чтобы пожать плоды своей торговой стратегии.</p>
   <p>4. <strong>Не усложняйте</strong> — не пытайтесь сделать трейдинг сложнее, чем он есть на самом деле.</p>
   <p>Я описал особую стратегию менее чем на 30 рукописных страницах в дополнительной главе книги «Путь Черепах». Деннис и его торговый партнер Уильям Экхардт обучили нас этой стратегии всего за несколько дней нашего двухнедельного курса.</p>
   <p>Как и свойственно «черепахам»» я еще больше упростил ее.</p>
   <p>На протяжении первых нескольких месяцев программы «черепах» (тогда я впервые по-настоящему начал торговать на бирже) я добросовестно заносил цены закрытия в огромные, размером с газету, графики Commodity Perspective, которые мы получали каждую неделю. Затем я понял, что это был по большей части напрасный труд. Он имел значение только в тех случаях, когда цена достигала нового верхнего или нижнего уровня или вырывалась за установленный предел колебания цен. Цена, которая не делала нового минимума или максимума, на самом деле была несущественной для нашего торгового стиля. Это был просто шум. Так что я прекратил фиксировать шум на бумаге. Чем проще, тем лучше.</p>
   <p>Предполагалось, что мы будем покупать на прорывах 10- и 12-недельных максимумов и играть на понижение при прорывах 10- и 12-недельных минимумов. Спустя какое-то время я перестал подсчитывать недели, поскольку заметил, что могу читать графики визуально; интуиция подсказала мне, что самым важным фактором является вид графика, а не то, возник ли прорыв на четвертом дне девятой недели или все-таки на десятой. И снова я упрощал. Чем проще, тем лучше.</p>
   <p>Совсем скоро я практически мгновенно решал, что делать. Я смотрел на цену, на график и тотчас же понимал, как действовать дальше. Мне не нужно было обдумывать. Я натренировал свое правое полушарие осмысливать ситуацию мгновенно.</p>
   <p>Если вы проанализируете мои действия левым полушарием, то наверняка обнаружите, что на самом деле я торговал, следуя правилам, которым нас обучили, хотя я и не использовал левое полушарие для принятия торговых решений. Я научил свое правое полушарие автоматически решать задачи левого. Данный способ оказался гораздо более быстрым и не менее точным. Мне удалось это потому, что фактические познания левого полушария, которые требуются для применения нашего метода (как и большинства других методов, используемых в трейдинге), относительно малы, обманчиво малы.</p>
   <subtitle>Ненужное усложнение</subtitle>
   <cite>
    <p>Величайшая ирония трейдинга заключается в том, что он сложен именно в силу своей простоты.</p>
   </cite>
   <p>Левому полушарию зачастую очень сложно принять эту мысль. Мысля логически, по принципу нисходящего анализа, левое полушарие не в состоянии понять, что зарабатывать на бирже легко. Наше логическое мышление полагает: если бы трейдинг был делом простым, больше трейдеров добивались бы успеха; раз это не так, значит, торговать на бирже сложно. Левое полушарие оценивает все в переводе на логические знания, которые считает важными: категории, классы, причинные связи, временные корреляции. Это полушарие считает, что в трейдинге такого рода знания имеют очень большое значение. Кроме того, оно полагает, что трейдинг немыслим без аналитических усложнений.</p>
   <p>Левое полушарие не осознает, что относительное невнимание к роли правого полушария, а вовсе не недостаток информации, осложняет трейдинг для большинства людей. Левое полушарие недостаточно ценит качества, которые входят в сферу компетенции правого: умение видеть в глобальной перспективе, мыслить по восходящему принципу, сопоставлять с образцом. Но без этих качеств невозможно достичь мастерства в трейдинге.</p>
   <p>Многим трейдерам недостает интуиции правого полушария и доверия ей. Надеюсь, предыдущие главы стали хорошим фундаментом и помогли вашему левому полушарию осознать важность интуиции и принципа восходящего мышления правого полушария. Благодаря должной тренировке вы сможете застроить этот фундамент и укрепить веру левого полушария в способности правого. Практикуясь, вы довольно скоро научитесь доверять собственному чутью так же, как доверяете интеллекту и подсознательному мышлению не меньше, чем сознательному, направленному.</p>
   <p>Источником основных проблем в трейдинге служит тот факт, что левое полушарие недооценивает способности правого видеть общую картину. Левое полушарие ощущает глубокое противоречие, сталкиваясь с простыми истинами успешного трейдинга. Ему нужны ловкие приемы и экспертные оценки, которые оно может понять. Ему нужны сложности.</p>
   <p>Именно по этой причине многие трейдеры ищут гуру. Их логический разум не верит, что трейдинг может быть простым, поэтому они выискивают скрытые знания, которых, по их мнению, им не хватает для успешного трейдинга. Не имея секретной информации, трейдеры часто колеблются и сомневаются в том, что делать на бирже. Внутренний конфликт между убежденностью левого полушария в том, что им нужно, и очевидной истиной, что трейдинг — дело несложное, подрывает их уверенность. Итак, трейдеры ищут тех, кто может сказать им, что они наверняка упускают из виду. Они убеждены: будь у них секретная информация, они будут знать достаточно, чтобы уверенно торговать на бирже.</p>
   <p>Что бы вам ни говорили, никаких секретов тут нет. Искусство трейдинга возникает из простоты, несложности и видения общей картины.</p>
   <subtitle>Как тренировать правое полушарие</subtitle>
   <p>Искусные трейдеры спокойно воспринимают простоту трейдинга, поскольку они натренировали свое правое полушарие видеть общую картину — и лес, и деревья. Искусные трейдеры знают: если они подготовлены хорошо, то могут доверить принятие решений интуиции и чутью. Принимая определенные решения, они легко предоставляют главенствующую роль правому полушарию.</p>
   <p>Кроме того, искусные трейдеры знают, что многие примеры, с которыми они сталкиваются, возникают из простых феноменов, дающих в результате сложные на вид конфигурации. Им знакомо, каким способом рынки проявляют эмерджентное поведение, и они натренировали свое правое полушарие распознавать признаки возможных изменений поведения рынка на самом раннем этапе. Они умеют реагировать на меняющийся рынок, поскольку не привязывают свое эго к каким-то рациональным прогнозам дальнейшего его поведения. Их волнует лишь то, что произошло на рынке и как это скажется на текущей ситуации. Неизвестно, как именно поведет себя рынок в будущем, и искусных трейдеров это вполне устраивает.</p>
   <p>Как же искусные трейдеры воспитывают свое правое полушарие? Говоря кратко — практикой.</p>
   <p>Как и искусственные нейронные сети, которые нужно тренировать, чтобы они эффективно распознавали конфигурации, естественные нейронные сети правого полушария также нуждаются в обучении. Обучение предполагает два разных направления: сопоставление с образцом (паттерном) и определение параметров среды. Вы должны научить свое правое полушарие распознавать образцы, которые ищете, и составлять общую картину из разрозненных рыночных данных.</p>
   <p>Лучшая практика трейдинга — это трейдинг. Поэтому я и рекомендую в том числе свинговую торговлю. Вы получаете возможность рассматривать множество потенциальных сделок. Каждый раз решая, входить ли в позицию или пропустить сделку, вы практикуетесь. Даже на медленном рынке вы наверняка найдете возможность заключить несколько сделок в месяц. Так вы получите гораздо больше опыта, чем если станете торговать долгосрочно и совершите всего несколько сделок в год, ведь хороший трейд может длиться месяцами. К счастью, типичный торговый процесс — отличное упражнение для правого полушария. Многие из вас уже используют процесс, подобный описанному ниже, а значит, вы понимаете, что важнее то, как вы подходите к каждому шагу, чем данные шаги сами по себе. Важнейшие этапы этого общепринятого процесса заключаются в следующем.</p>
   <p>1. <strong>Анализируйте состояние рынка</strong> — определите, подходящее ли сейчас время для покупок, коротких продаж или ни для того, ни для другого.</p>
   <p>2. <strong>Отыщите хорошие акции</strong> — найдите акции, которые соответствуют вашей торговой стратегии и общему состоянию рынка.</p>
   <p>3. <strong>Определите обязательный пусковой механизм</strong> — решите, как должна вести себя каждая акция, перед тем как вы продадите или купите ее. Установите соответствующие рыночные сигналы тревоги, чтобы знать, когда такое поведение возникает.</p>
   <p>4. <strong>Готовьте и выполняйте приказы</strong> — заранее продумайте критерии входа и выхода, а также размер любых сделок, чтобы быть готовым отдать приказ, если сработает сигнал. Когда сигнал появляется, еще раз проверьте состояние рынка в целом и затем отдавайте приказ.</p>
   <p>Быть может, на первый взгляд это и не очевидно, но когда все четыре шага выполняются должным образом, у правого полушария есть отличная возможность попрактиковаться (даже на третьем и четвертом этапе, за которые, казалось бы, целиком отвечает левое полушарие).</p>
   <p>В следующих подразделах я рассмотрю все шаги по отдельности, обозначу их цели, покажу, что каждый из них служит хорошей тренировкой, и представлю вашему вниманию рекомендуемый подход к определенному этапу.</p>
   <subtitle>Анализ состояния рынка</subtitle>
   <p>В начале каждого торгового дня ваша первоочередная задача — определить состояние рынка. На этом этапе вы должны понять, хорош ли рынок для покупок, коротких продаж или ни для того, ни для другого. Самое главное — найти время, подходящее для сделки. Не стремитесь предугадать, куда направляется рынок — вверх или вниз. Постарайтесь прочесть рынок, не обязательно пытаясь спрогнозировать его движение.</p>
   <p>Самые успешные свинговые сделки происходят тогда, когда рынок отвечает всем нижеперечисленным критериям.</p>
   <p>• <strong>Начало рыночного цикла</strong> — лучше всего заключать сделки, когда рынок только начинает двигаться в определенном направлении после предшествующего движения в противоположном на протяжении нескольких дней. Так вы сможете поймать следующий полный рыночный цикл.</p>
   <p>• <strong>Техническая регулировка</strong> — существуют технические факторы, которые повышают вероятность движения рынка в желаемом направлении. Вы должны учесть ценовые уровни поддержки и сопротивления; потенциальные поддержку и сопротивление других технических индикаторов, которые учитывают остальные участники рынка, таких как линия тренда или скользящая средняя; поддержку и сопротивление ближайших к текущей цене «круглых» значений.</p>
   <p>• <strong>Пространство для маневров</strong> — есть технические факторы, которые увеличивают вероятность того, что рынок значительно продвинется, перемещаясь в желательном направлении. Для покупки это недостаточно сильное сопротивление, ближайшее к цене покупки. Для продажи — недостаточно сильная поддержка, ближайшая к цене продажи.</p>
   <p>Чтобы успешно справиться с этими задачами, необходима помощь правого полушария, особенно в том, что касается манипуляций с пространственными отношениями и воображения, в чем правое полушарие — дока. Вы должны уметь провести в голове анализ «что, если». В данном случае вас волнует не то, что рынок сообщает вам прямо сейчас. Напротив, необходимо озаботиться тем, что он сообщит вам, если произойдут какие-то значительные перемены.</p>
   <p>Например, что последует, если S&amp;Р сегодня поднимется на 15 пунктов? Начнет ли рынок новый цикл, двигаясь вверх? Следует ли ожидать отскока от уровня поддержки или отклонения от линии тренда? Столкнется ли курс с уровнем сопротивления?</p>
   <p>На рис. 7.1 изображено несколько точек для анализа. Не забудьте — мы рассматриваем эти точки, считая, что следующий торговый день еще не начался. </p>
   <image l:href="#_71.png"/>
   <p>Рис. 7.1. Анализ состояния рынка</p>
   <p>• <strong>Потенциальная покупка А</strong> — в данном случае торговому дню предшествовали: значительное падение в течение нескольких дней, несколько дней подъема, затем сильное однодневное падение, которое, по-видимому, стабилизировалось на уровне, приблизительно равном 900 пунктам. День, когда будет преодолен максимум предшествующего дня, станет потенциальным началом восходящего цикла и отката от уровня поддержки в 900 пунктов. Благоразумно предусмотреть пространство для маневров, поскольку цена может подняться по меньшей мере до 925 пунктов, прежде чем достигнет уровня сопротивления, а возможно, даже до 950 пунктов. Так что вероятность колебания порядка 3-6 % на рынке относительно высока.</p>
   <p>• <strong>Потенциальная покупка В</strong> — в данном сценарии торговому дню предшествовали: значительное падение, в ходе которого три из четырех дней были понижательными, а затем цена, очевидно, нашла какую-то поддержку на уровне 875-880 пунктов. Превышение высшей точки дня, когда цена достигла минимума, может оказаться точкой разворота цикла и отката от уровня поддержки на 875 пунктах. С такой ценой можно получить немалое пространство для маневров, поскольку потенциальный уровень сопротивления может находиться на 925 пунктах, что выше линии поддержки примерно на 5 %, и даже на 950 пунктах, что отстоит от поддержки на целых 8 %.</p>
   <p>• <strong>Потенциальная продажа А</strong> — в данном случае цена достигла уровня сопротивления на 950 пунктах после нескольких дней существенного роста. Падение ниже минимума предыдущего дня может вызвать отскок от линии сопротивления на 950 пунктах, что, возможно, положит начало понижательному циклу.</p>
   <p>Важно отметить, что потенциальная продажа была допустима в любой из успешных дней, если бы рынок пошел вниз. Но этого не произошло, что показывает, как важен в свинговой торговле анализ «что, если». На протяжении четырех дней сохранялись отличные условия для продажи, если бы какие-то события на рынке инициировали ее. Однако пусковой механизм не запустился, так что вы в это время можете и не делать никаких коротких свинговых продаж, поскольку вам так и не встретились рыночные триггеры. Условия были подходящими, но рынок не показывал начало понижательного цикла.</p>
   <p>Таким образом, в данном сценарии условия «если» не выполнились, вот почему мы сочли эту точку потенциальной точкой продажи. Она позволяет нам оценить условия рынка для продажи, если произойдут определенные события, главным образом если индекс S&amp;Р 500 упадет ниже минимума предыдущего дня.</p>
   <p>• <strong>Потенциальная покупка С</strong> — в данном случае до точки С произошла значительная нисходящая коррекция от максимума, приблизительно равного 1020 пунктам. У нас есть 3 % для маневров от высшей точки предшествующего дня, примерно равной 990 пунктам. Так что превышение рынком пика в 990 пунктов является возможным началом восходящего цикла, который может дойти приблизительно до 1020 пунктов.</p>
   <p>• <strong>Нет покупки</strong> — в отличие от «Потенциальной покупки С», этой точке не предшествовала существенная коррекция. Она демонстрирует лишь пространство в 1 % для маневров, так что рынок запросто может очень быстро встретить сопротивление. Поэтому значительный рост маловероятен.</p>
   <p>Помните, что цель анализа рынка — ответить на два вопроса: что должен сделать рынок, чтобы сложились хорошие условия для покупки, и что должен сделать рынок, чтобы сложились хорошие условия для продажи? Если в один день рынок не может сделать ничего, что бы указывало уместность покупки или продажи, вам следует просто подождать следующего торгового дня. Как показывает мой опыт, чаще всего это самое правильное решение.</p>
   <cite>
    <p>Большая часть торговых дней — не лучшее время для свинговой покупки или продажи.</p>
   </cite>
   <p>Чтобы как следует натренировать свое правое полушарие, вы должны производить этот анализ очень быстро. Не оставляйте времени на то, чтобы левое полушарие перехватило инициативу. Для начала давайте себе не более 15 секунд на выбор одного из вариантов ответа: «Покупаю, так как превышен вчерашний максимум», «Продаю, так как курс упал ниже вчерашнего минимума», «Ни то ни другое». По мере практики сокращайте время на принятие решения.</p>
   <p>Выполняйте анализ на глаз, не прибегая к подсчетам. Скорость и визуальное восприятие заставят вас пользоваться интуицией вместо интеллекта. Возьмите секундомер, если вам не удается принять решение быстро. Если время вышло, а вы так ничего и не решили, ваш ответ по умолчанию — «ни то ни другое».</p>
   <p>Со временем вам достаточно будет взглянуть на график основных индексов, чтобы решить менее чем за секунду, удовлетворяют ли условия рынка критериям покупки или продажи акций. Вы должны будете делать это в последнюю секунду перед отдачей приказа на покупку или продажу. Если вам удается принимать решения быстро, значит, вы пользуетесь интуицией.</p>
   <p>Вспомните Фанхио. Когда у вас нет времени на размышления, включается интуиция. Так что, практикуясь, не давайте себе времени на раздумья. Заставьте интуицию работать.</p>
   <subtitle>Поиск хороших акций</subtitle>
   <p>Поиск подходящих акций зависит от того, какой именно метод вы используете. Работают самые разные методы свинговой торговли. В охоте за акциями; которые отвечают критериям вашей системы, огромную помощь оказывает правое полушарие. Многие трейдеры сочетают специальные компьютерные программы и метод сравнения с эталоном, чтобы сузить выбор акций, к которым можно применить используемые методы. Это самый эффективный путь для большинства методов. Используйте компьютер, чтобы быстро обработать данные нескольких графиков.</p>
   <p>Вы выявите три класса акций.</p>
   <p>1. <strong>Акции, которые можно торговать</strong>, — ликвидные акции, торгуемые по цене, соответствующей размеру вашего счета.</p>
   <p>2. <strong>Акции, за которыми следует наблюдать</strong>, — акции, которые можно торговать, если курс пойдет в нужном направлении.</p>
   <p>3. <strong>Потенциальные сделки</strong> — акции, торгуемые на уровнях, очень близких к тем, на которых вы готовы совершить сделку при соответствующих общих условиях рынка.</p>
   <p>В предыдущей главе в качестве примера я приводил откатный свинговый метод. Воспользуюсь этим же примером и сейчас, чтобы проиллюстрировать, как вы с помощью правого полушария можете определять, на какие акции стоит обращать внимание.</p>
   <p>Используя откатный свинговый метод, вы ищете акции с четко заданными уровнями поддержки и сопротивления. Концепция эта туманна и субъективна — как раз для такого рода концепций и создано правое полушарие.</p>
   <p>Когда я смотрю на акции, которые могут совершить хороший свинговый откат, то с помощью зрения и правого полушария очень быстро провожу субъективный анализ и могу ответить на вопрос, есть ли у этих акций четко определенные уровни поддержки и сопротивления. Простой вопрос с двумя вариантами ответа: да или нет. Если да, акции перемещаются в список для наблюдения. Если нет, акции не входят в этот список, а я делаю себе пометку снова проверить эти акции через неделю или около того, чтобы посмотреть, не будут ли они отвечать моим критериям.</p>
   <cite>
    <p>Если вам требуется время для ответа, вы используете не интуицию, а интеллект.</p>
   </cite>
   <p>Ответ на важный вопрос, помещать ли акции в список для наблюдения, приходит моментально. Как и в случае с оценкой рыночных условий, если вам требуется время для ответа, вы применяете не интуицию, а интеллект. Вы не сможете оттачивать свое чутье, если будете обращаться вместо него к разуму. Поэтому вы должны заставлять себя отвечать быстро. Не бойтесь ошибиться. Просто ответьте менее чем за секунду: есть ли у акции четко выраженные уровни поддержки и сопротивления? Если вы не можете сказать сразу, значит, нет, и неважно, так ли это на самом деле или же просто данные уровни явно не определяются. Если вы не получили мгновенного «да», то ответ отрицательный. Переходите к следующим акциям.</p>
   <subtitle>Определение обязательного пускового механизма</subtitle>
   <p>Выбрав акции, за которыми вы будете наблюдать, необходимо определить, что побудит вас купить или продать каждую из них, — «спусковой крючок», триггер покупки или продажи.</p>
   <p>На этом этапе вы еще больше сужаете выбор наблюдаемых акций и оставляете в центре внимания те, которые наиболее близко отвечают критериям потенциальной сделки покупки или продажи, а также устанавливаете рыночные сигналы, которые сообщат вам, когда цена превысит определенный уровень или же опустится ниже. Вы стараетесь решить, следует ли вам покупать, продавать или ничего не делать. И этот шаг идеально создан для интуиции, поскольку основан на нежестких субъективных критериях. Так что для тренировки интуиции старайтесь отвечать на этот вопрос как можно быстрее.</p>
   <p>На рис. 7.2 представлен график, отвечающий критериям откатного свингового метода.</p>
   <image l:href="#_72.png"/>
   <p>Рис. 7.2. Определение критерия запуска</p>
   <p>Чтобы удовлетворить критериям запуска откатного свингового метода, акции должны продемонстрировать значительный откат от уровня поддержки и, кроме того, иметь потенциал прибыли, в 2-4 раза превышающий начальный риск. Если мы рассмотрим точки на рис. 7.2 на предмет соответствия этим параметрам, станет очевидно, что прорыв максимума баром<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a> А не отвечает ни одному из них. Отката от уровня поддержки не было, а потенциальная прибыль примерно равна сумме риска в случае, если бы вы поместили стоп непосредственно под линией поддержки.</p>
   <p>Цена, которая преодолевает максимум баром В, демонстрирует значительный откат от уровня поддержки — кажется, даже слишком значительный. К тому времени как цена достигла этого максимума, она слишком отдалилась от уровня поддержки, а значит, риск в этой сделке будет слишком велик. По этой причине бар В не отвечает второму критерию. Потенциальная прибыль недостаточно велика по сравнению с риском; она демонстрирует соотношение примерно 1:1, а не 2:1 и 4:1, которые мы ищем.</p>
   <p>Обратите внимание, что бар С отвечает обоим критериям. Цена, превосходящая предыдущий максимум бара С, демонстрирует существенный откат, а потенциальная прибыль окажется примерно в 5-6 раз выше риска, если цена пройдет весь путь до уровня сопротивления.</p>
   <p>Я неспроста не указал на графике цены. На этом этапе их знать не обязательно, они даже помешают тренировке правого полушария.</p>
   <cite>
    <p>Ваше правое полушарие не интересуют цифры, ему важны отношения между барами, которые могут быть представлены и без какого бы то ни было числового выражения.</p>
   </cite>
   <p>Вы еще на предыдущем этапе, охотясь за акциями, должны были решить, что расстояние между уровнями поддержки и сопротивления достаточно, так что цифры вам больше не нужны.</p>
   <p>Немного попрактиковавшись, вы научитесь быстро определять, где лучше всего провести сигнальную линию для конкретной акции. Это не должно занимать больше 1-2 секунд. Если за это время вы не сказали «да», не устанавливайте сигнал. Вот так все просто.</p>
   <subtitle>Подготовка и выполнение приказов</subtitle>
   <p>Вы установили сигналы, и теперь у вас есть немного времени, чтобы расслабиться. Затем вы можете просмотреть графики и определить, какие точно стоп-цены вы бы хотели применить, если сработает любой из ваших сигналов. Так вы установите точный уровень риска, с учетом которого сможете высчитывать количество акций. Используйте любые удобные методы расчета размера позиции (обратитесь к соответствующим источникам<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>, если вам нужна помощь в выборе оптимального алгоритма расчета размера позиции).</p>
   <p>Выбор стоп-цены — еще одна субъективная задача, если вы торгуете по откатной свинговой системе. Вам необходимо установить ее непосредственно под уровнем поддержки, а это довольно нечеткая линия, поскольку цены колеблются вокруг предыдущей поддержки. Проведите линию там, где, по-вашему, находится уровень поддержки, а затем наметьте ценовой ориентир под ней. Выбирайте его опять же на глаз, побуждая себя использовать правое полушарие. Затем посчитайте фактическую цену в этой части графика. Можно попеременно использовать максимумы и минимумы за разные дни, чтобы точнее определить цену. Только помните, что вам нужно найти уровень цен сначала быстро, интуитивно, а затем уже определить точную цену, используя аналитическое левое полушарие.</p>
   <p>Если вы как следует подготовлены, у вас под рукой будет вся информация, чтобы отдать приказ брокеру в тот момент, как включится сигнал. Прежде чем отдавать приказ, вы должны быстро провести последнюю проверку. Убедитесь, что весь рынок отвечает вашим критериям для входа в позицию. Проверка общего состояния рынка должна занимать всего лишь несколько секунд, если у вас под рукой 5-, 15-минутные или часовые графики.</p>
   <p>Пользуясь методом откатной свинговой торговли, нельзя отдавать приказ на исполнение, если рынок не демонстрирует подходящие условия для продажи или покупки. Если рынок, кажется, вот-вот достигнет нужных ценовых критериев, но пока еще не достиг, вы можете установить сигнал и ждать, пока он сработает, и потом уже отдавать приказ.</p>
   <subtitle>Просто и быстро</subtitle>
   <p>Чтобы подключить к практике интуицию, главное — заставить себя действовать просто и быстро. Возможно, это кажется чрезмерным упрощением, но лично я заметил, что трейдеры, наоборот, склонны все усложнять: они передают бразды правления левому полушарию в тех случаях, когда с задачей гораздо лучше справилась бы интуиция.</p>
   <p>Если необходимо принимать решения быстро, у вас нет времени усложнять ситуацию излишним анализом. Если вам не нужно проводить сложный анализ, то легче действовать быстро. Простота обеспечивает скорость, а скорость заставляет упрощать.</p>
   <p>Ограничивайтесь в практике самыми конкретными целями. Помните, что каждый из четырех шагов — это один-два вопроса, на которые вы пытаетесь ответить. Готов ли рынок для покупки? Есть ли у акций четко выраженные уровни поддержки и сопротивления? Произойдет ли значительный откат от линии поддержки, если цена акций превысит вчерашний максимум? Достаточно ли низко расположен этот максимум — есть ли пространство для того, чтобы получить прибыль прежде, чем цена вырастет до уровня сопротивления? Вы сможете быстро ответить на данные вопросы, лишь взглянув на график, когда потренируетесь принимать решения с помощью интуиции. Практикуйтесь, ограничивая время для анализа, чтобы излишне не усложнять процесс принятия решений.</p>
   <p>Чтобы стать искусным трейдером, торгуйте так, словно вы уже им являетесь. Искусные трейдеры принимают решения быстро, поэтому и вам нужно быстро решать, что делать. Помните только: если вы сомневаетесь, значит, ваш ответ — «нет». Сказать «нет» всегда можно практически мгновенно.</p>
   <p>Простота и скорость — характерные черты искусного трейдера. </p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 8</p>
    <p>Технотрейдеры</p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Одна машина может выполнять работу 50 ординарных мужчин. Ни одна машина не способна заменить одного экстраординарного</p>
     <p>человека.</p>
     <text-author>Элберт Хаббард</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Несколько лет назад моя приятельница Астрид прислала по электронной почте письмо с предложением присоединиться к ее команде и попрактиковаться в затяжных прыжках в SkyVenture, вертикальной аэродинамической трубе в Орландо, штат Флорида.</p>
   <p>Вертикальная аэродинамическая труба — это камера величиной 3,5 м в диаметре с решетками на дне и сверху, через которые пропускается ветер, на расстоянии около 6 м друг от друга. Несколько огромных электрических вентиляторов, установленных на вершине трубы, всасывают воздух в камеру со скоростью без малого 200 км/ч.</p>
   <p>Эту скорость называют<strong> конечной.</strong> При ней сопротивление ветра равно силе притяжения, вследствие чего вы прекращаете ускорение. Прыгая со стационарного объекта, допустим, с вертолета или воздушного шара, вы достигаете конечной скорости через несколько секунд, а дальнейшее свободное падение совершаете уже на одной скорости. В аэродинамической трубе, которая дает конечную скорость, вы можете парить в воздухе и казаться неподвижным кому-либо, кто смотрит на вас со стороны, из иллюминаторов.</p>
   <p>Команды по затяжным прыжкам тренируются с помощью аэродинамической трубы потому, что в этом случае минута полета обходится дешевле, чем если вы прыгаете с самолета, а кроме того, так вы получаете значительно больше минут полета подряд. Когда вы прыгаете с самолета, довольно много времени уходит на достижение нужной высоты, полет с раскрытым парашютом и сборку парашюта после приземления. Даже если вы делаете все очень быстро, имея при этом два парашюта, за день вы сумеете совершить не более 7-10 прыжков. С аэродинамической трубой вы просто впрыгиваете в поток ветра и летите. Это занимает лишь несколько секунд.</p>
   <p>Астрид и ее команда забронировали аэродинамическую трубу на несколько часов в рамках своего пятидневного курса обучения и искали желающих заполнить время между сеансами практики. Они бы слишком устали, если бы тренировались без перерыва, поэтому Астрид пригласила воспользоваться этим временем меня. Кроме того, она предложила мне бесплатный инструктаж. Астрид — специалист мирового класса, и я просто не мог отказаться от ее предложения.</p>
   <p>До присоединения к команде Астрид я года полтора занимался затяжными прыжками с парашютом. На моем счету было около 165 прыжков с самолета, но в общей сложности в свободном падении я провел менее трех часов. Поскольку каждый прыжок длится, как правило, минуту или меньше, в зависимости от типа, я падал в целом меньше 165 минут.</p>
   <p>До первой попытки свободное падение казалось мне делом довольно простым. Прыгнув, я понял, что все гораздо сложнее. Когда вы движетесь на скорости 200 км/ч, ветер обладает огромной силой. Если хоть немного вытянуть одну ногу вперед, вас перевернет или начнет очень быстро крутить. Если вас сильно закрутит, вы запросто потеряете сознание, поскольку кровь отхлынет от рук и ног и в мозг перестанет поступать достаточное количество кислорода. Затяжные прыжки порой весьма опасны.</p>
   <p>Когда я присоединился к команде Астрид, я довольно легко мог поддерживать управление в свободном падении, но пока только осознанно. Мне приходилось вдумчиво контролировать все свои движения в воздухе. Если мне хотелось уйти вверх, я знал, что следует растянуться так, чтобы большая площадь тела подвергалась воздействию ветра. Желая пойти вниз, я сосредоточивался и подтягивал ноги и руки к туловищу для уменьшения сопротивления. Когда нужно было повернуться, я, как положено, разводил руки влево или вправо, тем самым создавая вращающую силу. То есть был вполне компетентен, но действовал медленно и осмотрительно, не интуитивно.</p>
   <p>После первого дня тренировок я освоился с особенностями аэродинамической трубы. Лететь в трубе оказалось сложнее, чем в открытом пространстве при прыжках из самолета. Нужна большая точность. Астрид и члены ее команды научили меня некоторым приемам. Я узнал, как с помощью ног поворачиваться быстрее. Я научился держаться подальше от границ трубы, где проходят вихри ветрового течения.</p>
   <p>Но затем Астрид предложила мне поиграть. Вместо того чтобы беспокоиться о каждом следующем действии, я должен был просто следовать за ней по разным участкам стены трубы. Допустим, сначала она занимает место в самом низу трубы, затем перемещается чуть выше на другую сторону трубы, после — еще выше, ниже и т. д. Чтобы следовать за ней, я должен был использовать все свои знания и двигаться как можно быстрее.</p>
   <p>Иногда мне приходилось поворачиваться в полоборота и падать вниз или разворачиваться на четверть и устремляться вверх. Мне нужно было держать Астрид в поле зрения, чтобы всегда быть готовым мгновенно переместиться к следующему пункту. Это было не только полезно, но и очень весело. Как бы быстро я ни перемещался, Астрид каждый раз опережала меня, побуждая хоть немного увеличить скорость.</p>
   <p>Через несколько часов, в течение которых я играл в общей сложности порядка 15-20 минут, случилось нечто удивительное. Я прекратил думать, что нужно делать. Мои действия стали неосознанными, интуитивными. Теперь я летал с помощью не только левого полушария, но и правого. После этой эволюции я стал перемещаться по камере в три или четыре раза быстрее, чем раньше. Я стал летать интуитивно.</p>
   <p>Благодаря очень дорогой технологии я смог ускорить процесс обучения и стать весьма продвинутым скайдайвером в меньшие сроки, чем потребовались бы при обычных обстоятельствах. Аэродинамическая труба позволяет практиковаться и оттачивать навыки свободного падения в среде, требующей большей точности. Благодаря этому я смог овладеть знаниями и опытом, которые нарабатываются годами, всего лишь за несколько дней практики.</p>
   <cite>
    <p>Искусные трейдеры с помощью технологий оттачивают свои знания и интуицию до совершенства.</p>
   </cite>
   <p>Искусные трейдеры используют технологии по аналогичным причинам. Благодаря технологическим приемам они просматривают сотни и тысячи возможностей сделок в течение периода, за который иначе они, может быть, успели бы проанализировать лишь несколько десятков. Технологии помогают им ускорить процесс обучения. Они готовы пользоваться всеми возможностями, которые предоставляет им рынок.</p>
   <subtitle><strong>Технотрейдинг</strong></subtitle>
   <p>Я начал программировать торговые системы на базе Apple II, учась в университете. В то время это было очень прогрессивно. Когда я торговал с «черепашками», наши биржевые терминалы показывали только цены. Они давали информацию о максимуме, минимуме, окончательной цене, нетто-изменении курса и объеме торгов по каждому контракту. И все.</p>
   <p>Нам приходилось рисовать графики на бумаге. У нас не было внутридневных данных. Мы должны были, посмотрев на цену, определить, существенна ли она, используя только собственную память и бумажные графики. Я применял самые простые торговые методы, чтобы снизить объем информации, который необходимо было удерживать в голове.</p>
   <p>К счастью, доступные трейдерам технологии чрезвычайно продвинулись за последние 25 лет. Инструменты современного искусного трейдера — это мощный компьютер, быстрая и надежная интернет-связь, несколько больших мониторов и передовое программное обеспечение. У многих трейдеров вообще по два-три компьютера: первый — исключительно для торговли на бирже, второй — для трейдинговых исследований, а третий — для переписки и прочего.</p>
   <p>С помощью этих технологий трейдер может наладить и поддерживать полезное взаимодействие между левым и правым полушариями головного мозга. К примеру, когда вам интуитивно приходит в голову идея, вы легко можете проверить разные ее аспекты с помощью специальных программ. Если вы занимаетесь долгосрочной торговлей, можно вообще создать автоматическую торговую систему, которая будет приносить вам деньги. Для среднесрочной торговли это несколько сложнее, но в целом также осуществимо.</p>
   <p>Однако даже современные продвинутые технологии не позволяют полностью автоматизировать краткосрочную торговлю, в том числе и свинговую, главным образом потому, что полностью запрограммировать ее не под силу большинству обычных трейдеров, использующих доступные им инструменты. Поэтому, занимаясь краткосрочной торговлей, вы должны тестировать свои идеи, используя потенциал обоих полушарий.</p>
   <p>Давайте еще раз обратимся к откатному свинговому методу. Вы легко можете натренировать свое правое полушарие опознавать, имеются ли у конкретных акций четкие уровни поддержки и сопротивления, но воплотить эту концепцию в программном виде трудно. Линии поддержки и сопротивления — концепции, которые основаны главным образом на визуальном восприятии. Сработает ли поддержка, если цена опустится на 25 центов ниже предыдущего минимума? А если на 45 центов? Есть ли разница, если акции уже опускались до уровня поддержки пять дней назад? А если три дня назад? Какой разрыв в ценах между поддержкой и сопротивлением является существенным? Все это довольно расплывчатые концепции с нечеткими ответами.</p>
   <p>Компьютерным программам нужны четкие ответы на конкретные вопросы, им не нравятся расплывчатые концепции с неясными ответами. Алгоритмически компьютерные программы совершенно аналогичны левому полушарию, они до ужаса логичны. Им нужны четкие указания, что делать. Они не воспринимают полную картину: видят деревья, но не подозревают о существовании леса.</p>
   <cite>
    <p>Существенный фактор концепции поддержки и сопротивления заключается в том, что уровень этих показателей трейдеры определяют визуально.</p>
   </cite>
   <p>Восприятие другими трейдерами поддержки и сопротивления определяет тенденцию отката от этих уровней. Если вы не в состоянии точно запрограммировать алгоритм, дублирующий восприятие других трейдеров, то не сможете точно протестировать данный метод. Самые лучшие компьютеры и программы в настоящее время не способны справиться с этой задачей.</p>
   <p>Однако же трейдеры, используя в должном соотношении интеллект и интуицию, могут проверять и претворять в жизнь прибыльные идеи, которые не удается автоматизировать. Трейдинг, существующий вне технологий, дает больше возможностей тем участникам рынка, которые довели свою интуицию до совершенства. Если бы легко было создать компьютерную программу, идентичную вашей интуиции, в биржевой торговле участвовало бы больше машин, а отдельные трейдеры, не обладающие супербыстрыми компьютерами, доступными лишь «Голдман Сакс», имели бы меньше возможностей.</p>
   <p>В том числе поэтому свинговая торговля обладает большим потенциалом для интуитивных трейдеров. Она до сих пор остается вне досягаемости компьютерных технологий, имитирующих работу левого полушария.</p>
   <subtitle><strong>Пополняющий интеллект и анализ</strong></subtitle>
   <p>Тем не менее даже для интуитивных трейдеров целостного разума специальные программы оказываются полезным инструментом. Они помогают интеллекту обосновывать интуитивные торговые идеи. Большинство программ, составляющих диаграммы в режиме реального времени, могут предупреждать вас о потенциальных сделках. Это помогает вам фильтровать огромные объемы информации, которая содержится в фактических данных по рынку за прошлые периоды. Сложные программы тестирования на основе исторических данных можно применять для проверки менее сложных методов и элементов интуитивных трейдинговых идей.</p>
   <p>К примеру, вы вряд ли сумеете создать программу тестирования на основе исторических данных для точного определения уровней поддержки и сопротивления, но проверить приближенное значение частей этой концепции для исследования прибыльности откатного свингового метода вполне возможно. Поскольку тестирующая программа не способна полностью уловить концепцию поддержки и сопротивления, результаты тестирования на основе исторических данных не будут соответствовать тому, чего вы достигли бы с помощью интуиции. Тем не менее такого рода проверки полезны, поскольку часто помогают выявить недостатки конкретного метода, которые не всегда очевидны, если вы работаете исключительно по графикам.</p>
   <p>Работая с размытыми концепциями, которые сложно четко зафиксировать, я использую инструменты тестирования на основе исторических данных, чтобы проверить идеи, приблизительно соответствующие конкретной концепции. Я тестирую столько приблизительных наборов правил, сколько могу изобрести. Если все они успешно и сходно проходят проверку, значит, моя размытая интуитивная концепция вполне действенна. Если вы проверили несколько приблизительных наборов правил для конкретной интуитивной концепции и каждый из них оказался в значительной степени точным, вы обретете большую уверенность в своей концепции. Так что даже туманные концепции, основанные на правополушарном визуальном восприятии, можно исследовать на предмет прибыльности с помощью компьютерных технологий.</p>
   <p>Один из лучших способов проверить концепцию по частям — отделить критерии входа от всех прочих этапов конкретного метода. Я предпочитаю с помощью тестов исследовать, как долго цена движется в пользу трейдера по сравнению с ее движением против трейда в течение определенного количества дней после входа в позицию. Говоря техническим языком, я ищу максимальное благоприятное отклонение (МБО), выровненное по волатильности, и сопоставляю его с максимально неблагоприятным отклонением (MHO), также выровненным по волатильности. Я называю этот критерий<strong> показателем перевеса.</strong> Тест помогает мне определить, что, допустим, в течение пяти дней после открытия позиции курс акций в среднем в два раза дольше движется в желаемом направлении, чем в нежелаемом. Благодаря этому показателю вы отлично чувствуете возможность существенной потенциальной прибыли. Если в течение нескольких первых дней после входа в позицию акции движутся в желаемом направлении значительно дольше, чем в нежелаемом, для системы свинговой торговли это хороший знак.</p>
   <p>Существует еще один эффективный подход — протестировать идеи входа, используя простейшую стратегию выхода, подобную той, которую я предложил для откатного свингового метода. Так вы можете проверить прибыльность сделок, используя приблизительные критерии входа. Если сделки выгодны, вы получаете рациональное подтверждение своего нечеткого метода, правила входа которого приблизительны.</p>
   <p>Дополнительной ценной техникой служит также визуальная проверка всех сделок, совершенных на глаз. Благодаря этому вы видите, насколько ваши примерные правила соответствуют той нечеткой идее, которую вы пытаетесь смоделировать. Когда вы видите сами сделки, то можете интуитивно почувствовать, эффективна ли концепция, которую вы анализируете. Кроме того, эта процедура помогает понять, как вам следует усовершенствовать подход, а иногда и метод в целом.</p>
   <p>Вот таким образом с помощью интеллекта и анализа вы можете обосновать свои интуитивные идеи. Если в этом процессе можно использовать специальное программное обеспечение — тем лучше. Только помните: концепция, которую очень легко представить в виде компьютерной программы, скорее всего, будет не столь прибыльна, потому что другим, вполне вероятно, такая идея уже пришла в голову.</p>
   <subtitle><strong>Дополнительная тренировка интуиции</strong></subtitle>
   <p>Компьютерные технологии полезны не только для левого полушария, но и для тренировки интуиции. Подобно тому как аэродинамическая труба помогла мне получить знания и опыт, нарабатываемые годами затяжных прыжков, за несколько дней интенсивной практики, компьютерные программы помогают вам развить интуицию, ускоряя процесс обучения.</p>
   <p>Программное обеспечение для трейдинга автоматизирует процесс обучения правого полушария, быстро представляя вам графики по отдельным акциям и рынку в целом. Современные программы, составляющие графики, легко позволяют установить особые фильтры, отвечающие определенным критериям. Например, вы можете запросить все акции, курсы которых ниже их 40-дневного максимума или выше 40-дневного минимума, или все акции, которые достигли рекордно высокого уровня, или же все акции, торгующиеся в пределах между $5 и 20, то есть отвечающие самым разным критериям. Многие брокерские фирмы предлагают своим клиентам бесплатные программы, которые выполняют такие действия. Это распространенные и мощные инструменты.</p>
   <p>Благодаря таким программам вы с помощью визуального восприятия, за которое отвечает правое полушарие, можете быстро выбирать из сотен графиков конкретные акции, отвечающие вашим критериям. После этого акции, которые стоит отслеживать, можно добавить в электронный список наблюдения. Такие списки позволяют периодически отфильтровывать акции, наиболее близкие вашим торговым критериям. Так вы сэкономите время и получите возможность эффективно сканировать гораздо более широкий спектр ценных бумаг.</p>
   <p>Это одна из тех областей, где правильное программное обеспечение нередко приносит большие дивиденды. Софт посредственного качества позволяет вам видеть небольшой список акций, поскольку ему для нахождения и анализа потенциальных акций требуется больше времени. Хорошие программы дают возможность сразу отслеживать более обширный список акций. Такая способность непосредственно расширяет круг ваших торговых возможностей. Не экономьте на программном обеспечении — программы, которые повышают производительность труда, увеличивают ваши доходы.</p>
   <p>Иногда лучше иметь профессиональные инструменты. Именно их качество имеет значение. Если вы хотите стать профессионалом, вкладывайте в профессиональные инструменты там, где они важны. Если это значит поменять брокерскую фирму и платить чуть более высокие комиссионные или ежемесячные взносы, такие расходы могут быть оправданны.</p>
   <subtitle><strong>Будьте в курсе</strong></subtitle>
   <p>Новые торговые технологии появляются постоянно, поэтому искусные трейдеры непрерывно оценивают новейшие инструменты. Им известны лучшие программы, и они испытывают новые технологии, как только получают к ним доступ, поскольку знают, что правильные инструменты помогают эффективнее и точнее использовать интуицию. Технологии, если применять их должным образом, становятся важным дополнением и помощником как правого, так и левого полушария. Они расширяют возможности не только интеллекта, но и интуиции. Более того, они помогают поддерживать баланс между обоими полушариями, поскольку способствуют развитию торгового процесса, в котором наиболее эффективно задействован весь потенциал головного мозга.</p>
   <p>Ваше левое полушарие знает, что правому лучше удается отыскивать конфигурации, считывать целостную картину и видеть лес, а не отдельные деревья. Используя специальные программы, которые расширяют самые полезные навыки обоих частей головного мозга, вы строите доверие между полушариями. Ваша интуиция будет находить конфигурации более эффективно, зная, что интеллект послужит ей поддержкой. Вы обретете большую уверенность в себе, используя в трейдинге технологии, позволяющие учитывать данные за много лет, чтобы отточить интуицию.</p>
   <p>Специальные программы — это просто инструмент, но они могут оказывать мощное содействие, если вы используете их, чтобы сбалансировать свой подход к трейдингу.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Глава 9</strong></p>
    <p><strong>Закон равновесия</strong></p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Благовоспитанная интуиция идет на компромисс с интеллектом.</p>
     <text-author><emphasis>Джордж Сантаяна</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>В молодости я верил, что для меня главное в жизни — управлять своими эмоциями и жить, опираясь на логические, обоснованные принципы. Свой ранний успех я приписывал собственному интеллекту, разуму и некоторой доле удачи. Я недооценивал интуицию.</p>
   <p>Когда 20 лет назад Стэнли Энгрист брал у меня интервью, готовя статью о «черепашках» для The Wall Street Journal, он спросил, почему, по моему мнению, я добился такого успеха по сравнению с другими «черепашками». Я ответил, что, наверное, потому, что я меньше боялся, возможно, в силу своей юности. Я считал, что некоторые другие «черепашки» позволяют страху привносить сомнения в процесс трейдинга, особенно в самом начале.</p>
   <p>Прошли годы, и я стал иначе объяснять тот свой успех. В книге «Путь Черепах» я писал, что эмоциональная и психологическая сила — самые главные составляющие трейдинга. Теперь я хоть и согласен с этим утверждением, но считаю его неполным и даже вводящим в заблуждение. Я недооценивал важность интуиции.</p>
   <p>Недостаточно быть сильным и твердым, иметь интеллектуальную мужественность. Трейдинг — это не битва сильнейших трейдеров мира. Важен источник психологической уверенности и силы. Трейдерам, которые сочетают интеллект и интуицию (рассудок и чутье), гораздо проще эмоционально. Трейдерам, которые борются с собственной интуицией и позволяют доминировать левому полушарию, когда правое кричит «нет!», на порядок сложнее торговать перед лицом неприятностей.</p>
   <p>Мне легко было торговать с «черепашками» потому, что я следовал интуиции. Я торговал интуитивно, поэтому не испытывал особенных трудностей. Тем, кто не доверял интуиции, а искал разумное объяснение любому возможному действию, приходилось непросто.</p>
   <p>Все сводится к уровню доверия. Неважно, как вы подготовлены, если вы не верите в собственную торговую стратегию, то не сумеете уверенно реализовывать свой план. У вас не будет «эмоциональной и психологической силы», которая необходима успешному трейдеру.</p>
   <p>Если вам кажется, что в этой книге я придаю интуиции чрезмерное значение, так это потому, что, по-моему, большинство трейдеров практически не используют интуицию и чутье, а вовсе не в силу своей веры в то, что достаточно одной интуиции или даже что интуиция важнее интеллекта.</p>
   <cite>
    <p>Интеллект и интуиция должны дополнять друг друга, если вы хотите действовать максимально эффективно.</p>
   </cite>
   <p>Чтобы достичь успеха, необходимо равновесие между интеллектом и интуицией. Вы должны позволить каждой части своего ума выполнять то, что ей больше всего удается. Это и есть срединный путь трейдинга.</p>
   <subtitle><strong>Взвешенная интуиция</strong></subtitle>
   <p>Нельзя сказать, что интуиция не допускает ошибок. У нее бывают и промахи. Вам наверняка придется расхлебывать ее просчеты. Порой она находит идеи, которые на первый взгляд кажутся весьма перспективными, но при дальнейшем исследовании выясняется, что это вовсе не золотая жила, как вы поначалу сочли. Вы должны призвать на помощь аналитические способности левого полушария, чтобы задать интуиции верное направление и безопасно провести ее подальше от скалистых берегов. Анализ и интуиция должны действовать рука об руку, согласованно.</p>
   <p>Но как установить и поддерживать такое равновесие? Проиллюстрировать этот процесс поможет пример из другой области.</p>
   <p>С 1985 года психолог-исследователь Гари Кляйн и несколько его коллег изучали, как принимают решения пожарные, медицинские сестры и военные. Результаты оказались неожиданными. До начала исследования Кляйн и его коллеги считали, что лучший способ принятия решения включает рациональный анализ, в ходе которого ответственное лицо тщательно взвешивает возможные альтернативы. Но, как ни удивительно, ученые выяснили, что люди этих профессий не принимают решения, анализируя возможные варианты. Как раз напротив, многие из них<emphasis> полагаются на интуицию.</emphasis> Вместо того чтобы сравнивать альтернативные варианты, они действуют интуитивно, в соответствии с определенными паттернами. Многие из них сообщили, что им<emphasis> даже не нужно думать</emphasis>, какой ответ правильный, они<emphasis> просто знают, что делать.</emphasis> Они сравнивают конкретный случай с прошлым опытом и принимают план действий почти мгновенно.</p>
   <p>Один аспект исследований особенно удивил Кляйна. Изначально он думал, что<emphasis> новички</emphasis> импульсивно выбирают первый убедительный план и реже оценивают разные варианты, а эксперты анализируют несколько сценариев и основывают свои решения на оценке этих альтернатив. Психолог считал, что специалисты, обладающие большим опытом, способны оценивать более широкую совокупность потенциальных сценариев.</p>
   <p><emphasis>Однако он выяснил обратное.</emphasis> Эксперты практически сразу же выбирают<emphasis> определенный план действий. </emphasis>Затем они проверяют его целесообразность и, если она подтверждается, претворяют план в жизнь. Опытные специалисты интуитивно чувствуют правильный ответ, даже не думая. Их правое полушарие по воcходящему пути быстро выбирает ответ, чтобы найти эффективное решение проблемы.</p>
   <p>Начинающие специалисты, напротив, принимают решение гораздо дольше, поскольку тщательно рассматривают все возможные варианты. У них нет достаточного опыта — примеров аналогичных событий, чтобы быстро определить, какая из альтернатив наиболее уместна. Новички постоянно опираются исключительно на интеллект.</p>
   <cite>
    <p>Эксперты интуитивно выбирают первоначальный план действий, а затем оценивают его целесообразность посредством левополушарного анализа.</p>
   </cite>
   <p>Важно отметить, что эксперты задают себе вопросы вроде: «Не упускаю ли я чего-либо?», «Есть ли у меня время для такого подхода?», «Существуют ли более безопасные варианты?», «Окажется ли этот подход эффективным? ».</p>
   <p>Интеллект и интуиция должны работать сообща, выполняя то, в чем силен каждый из данных компонентов. Это и есть срединный путь трейдинга.</p>
   <p>Специалисты, которых исследовал Кляйн, с помощью интуиции направляют интеллект, что позволяет им не терять времени на обдумывание заведомо неподходящих альтернатив. И в трейдинге интуиция может направлять вас в процессе развития стратегии, а интеллект затем — убеждаться в том, что эти стратегии эффективны. А когда вы начинаете торговать, интуиция снова вступает в должность и опознает паттерны, которые являются частью вашей торговой стратегии.</p>
   <p>Надлежащее взаимодействие между интуицией и интеллектом — характерная черта искусного трейдера.</p>
   <subtitle><strong>Равновесие в трейдинге</strong></subtitle>
   <p>Любой пример благотворного партнерства между интеллектом и интуицией в процессе разработки стратегии показывает, как вы можете достичь такого равновесия. Допустим, ваше правое полушарие заметило, что определенные движения цен часто предшествуют значительному росту многих акций, за которыми вы наблюдаете. Предположим, вы заметили, что некие акции, как правило, совершают сильное движение в сторону закрытия предыдущего дня. Интуиция подсказывает вам разработать стратегию, в соответствии с которой вы будете покупать, если закрытие дня было выше предыдущего, и продавать, когда закрытие, наоборот, состоялось ниже предыдущего уровня.</p>
   <p>Ваша интуиция<emphasis> наметила идею</emphasis> потенциальной торговой стратегии. Левое полушарие, скептическое по своей природе, просматривает список возможных проблем.</p>
   <p><strong>• Предвзятость зрительного восприятия.</strong> Ваш интеллект прекрасно осознает склонность зрительного восприятия замечать значительные точки на графике и игнорировать точки, которые визуально не столь очевидны. В силу этого трейдеры часто видят поведение цен в период больших движений и предшествующие этому паттерны, но зачастую даже не замечают, когда те же самые конфигурации обнаруживаются в период консолидации рынка. Поэтому некоторые конфигурации иногда кажутся более значительными, чем есть на самом деле.</p>
   <p>Интеллект знает, что вы должны методически исследовать данный паттерн, чтобы определить, действительно ли он предоставляет вам возможность для сделки. Сначала вам, вероятно, потребуется тщательно проанализировать некоторые графики и с помощью левого полушария<emphasis> найти все места, </emphasis>где встречаются аналогичные паттерны. Затем, если паттерн по-прежнему кажется перспективным, возможно, вам понадобится протестировать его на основе исторических данных. Запрограммированный должным образом компьютер<emphasis> не</emphasis> воспринимает данные предвзято, как свойственно вашему зрению.</p>
   <p><strong>• Недостаточное количество данных.</strong> Ваш интеллект знает, что, хоть интуиция и обнаружила тот или иной паттерн, ее поле для исследований относительно ограничено данными, представленными в графиках, на которые вы смотрели. Левое полушарие понимает, как необходим статистически значимый объем выборки, и осознает, что интуиция порой обманывается, если паттерн появляется лишь несколько раз на протяжении сравнительно короткого периода времени.</p>
   <p>Чтобы обосновать идею на основе более широкого ряда данных, интеллект заставит вас проанализировать больше графиков. Возможно, вы посмотрите, встречался ли подобный паттерн на протяжении последних нескольких лет. Если и после этого паттерн покажется многообещающим, возможно, вы с помощью специальных программ проведете тестирование на основе исторических данных, чтобы проанализировать его с учетом более широких данных.</p>
   <p>Обратите внимание, как в этом примере идеи, подмеченные вашей интуицией, легли в основу более строгих исследований. Так и должно быть. Если вам удается убедить свой интеллект, что стратегия, которую вы развили интуитивно, по существу, обоснованна и выгодна, вы сумеете уверенно торговать по ней. А благодаря этому, в свою очередь, вам легче будет проявлять эмоциональную и психологическую силу, которая и отличает искусного трейдера от всех остальных.</p>
   <subtitle><strong>Мастерство жизни</strong></subtitle>
   <p>Когда вы научитесь руководствоваться в трейдинге не только интеллектом, но и интуицией, вы заметите, что трейдинг требует гораздо меньше усилий. Вам не придется мучительно думать над принятием решений и тратить массу времени, отбирая одну и ту же информацию. Вы сможете больше времени и сил посвящать другим занятиям.</p>
   <cite>
    <p>Мастерство — это непрерывный процесс, путь, а не цель.</p>
   </cite>
   <p>Рынки меняются. Не стоят на месте и технологии. Что-то усложняется, что-то становится проще. Срединный путь поможет вам приспособиться к новым условиям, сориентироваться и в период кризисов, и в благоприятные времена. Вам проще будет находить возможности и средства их реализации.</p>
   <p>Когда вы встанете на срединный путь искусного трейдера, полагаю, вас перестанет удовлетворять сугубо рациональный подход к трейдингу. Вы предпочтете скорость и простоту срединного пути.</p>
   <p>Трейдинг целостного разума проще, быстрее, лучше и выгоднее.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Заключение. </strong></p>
    <p><strong>Искусство биржевой торговли</strong></p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Игра научила меня игре. И, обучая, она не пожалела розги.</p>
     <text-author><emphasis>Джесси Ливермор</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Трейдинг... и никаких заменителей.</p>
   <p>Помогают практика, компьютерные исследования, чтение, изучение отдельных графиков. Но, по большому счету, у вас нет альтернатив, кроме как выложить свои деньги и совершить настоящую сделку.</p>
   <cite>
    <p>Лучший способ начать — открыть торговый счет и рискнуть некоторой суммой реальных денег.</p>
   </cite>
   <p>Так что будь вы опытным трейдером с собственными испытанными методами, который хочет научиться эффективно использовать весь потенциал своего ума, или новичком, который только принимается за процесс обучения, лучший способ начать — открыть торговый счет и рискнуть реальными деньгами. Это единственный путь, который позволит развивать и тренировать свой целостный разум для суровых условий трейдинга.</p>
   <p>К сожалению, обучение — процесс, который неизбежно включает в себя ошибки и неудачи. Вы не научитесь, если не будете достаточно рисковать. Так что примите серьезное решение и будьте готовы к некоторым потерям.</p>
   <p>Иногда большие неудачи учат лучше всего. Мне вспоминается одна сделка. Дело было в 1987 году, в последний полный год программы «черепашек». Примерно за месяц серебро подскочило с $11 до 15. Поскольку мы следовали за трендом по пробоям, мы купили его, как только цена достигла нового максимума чуть выше $11. На рис. П.1 можно увидеть, где мы вошли в позицию, а также дальнейшее движение цены до точки моего выхода. Поскольку я купил акции в самом начале подъема, а вышел из позиции при цене чуть выше $12,75, я заработал на каждой акции около $1,50 и в целом получил очень неплохую прибыль<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>. У меня было 1200 контрактов на 5000 унций каждый, и за сделку я заработал около $9 млн. Тем самым я на 45 % увеличил свой счет, равный в том году $20 млн. Но я упустил возможность заработать гораздо больше.</p>
   <image l:href="#P1.png"/>
   <p>Рис. П.1. Курс серебра, 1987 год</p>
   <p>Моя ошибка заключалась в том, что тогда я считал трейдинг полем битвы, а не тонкой игрой. Я думал, что если смогу выдержать движение трейда не в мою пользу, то стану лучшим трейдером.</p>
   <p>Мне следовало бы прислушаться к совету Джесси Ливермора из его книги «Торговля акциями»: «Этот инцидент доказывает безумие попыток установить "хорошие причины", чтобы покупать или продавать акции. Если вы дожидаетесь, пока не получите доводы, то упустите возможность вовремя сделать шаг! Единственное, на что должен обращать внимание инвестор или спекулянт, это действия самого рынка. Если<emphasis> рынок действует неправильно</emphasis> или движется не так, как должен, этой причины должно быть для вас достаточно, чтобы немедленно изменить свое мнение. Помните: всегда есть причина, по которой рынок действует так, а не иначе. И также не забывайте: есть шансы на то, что вы не узнаете об этой причине до тех пор, пока не будет слишком поздно, чтобы извлечь из этого выгоду».</p>
   <cite>
    <p>Если рынок действует неправильно или движется не так, как должен, этой причины должно быть для вас достаточно, чтобы немедленно изменить свое мнение.</p>
   </cite>
   <p>Цены на серебро двигались неправильно. В последующие годы я узнал, что всякий раз, когда рынок совершает вертикальное движение (как тогда серебро), оно внезапно прекращается. Как только рынок падает после резкого подъема, движение заканчивается. Конечно, курс может вырасти снова и достичь или преодолеть предыдущие максимумы, но психологически рынок сломлен.</p>
   <p>Мне следовало выйти из позиции, когда стало очевидно, что резкий рост цен после падения не удался, в точке «Оптимальный выход», обозначенной на графике (см. рис. П.1). Это была наилучшая позиция, где вышел бы опытный трейдер. Я же упустил более $10 млн дополнительной прибыли потому, что не уделял должного внимания собственной интуиции и более тонким аспектам трейдинга.</p>
   <p>Будучи одним из «черепашек», я придавал чрезмерное значение логическим, системным методам, которым нас учили. Я должен был помнить, что сам Ричард Деннис не всегда торговал таким способом, иногда он прислушивался к интуиции и выходил из прибыльных позиций. Если бы я руководствовался тогда целостным разумом, я бы достиг большего.</p>
   <p>Есть доля иронии в том, что мой кумир в мире трейдинга Джесси Ливермор, человек, чей пример впервые натолкнул меня на мысль стать трейдером, был одним из первых трейдеров, кто видел необходимость следовать интуиции, а не пренебрегать ею. Если бы я читал его книгу внимательнее и не был так уверен в собственных трейдерских способностях, я бы обратил внимание на его совет (снова из книги «Торговля акциями»): «Несколько раз во время большого бычьего рынка конца 20-х годов у меня были довольно крупные пакеты различных акций, которые я держал в течение длительного времени. Происходили нормальные коррекции рынка, и я ни разу не чувствовал дискомфорта из-за своей позиции.</p>
   <p>Но однажды после закрытия рынка я забеспокоился. Той ночью я плохо спал. Словно что-то толкало меня, я просыпался и начинал думать о рынке. Следующим утром я боялся посмотреть в газеты. Казалось, что надвигается что-то зловещее. Но, напротив, все было радужным, и мои странные ощущения, очевидно, были необоснованны. Рынок энергично открылся вверх. Его поведение можно было бы назвать идеальным. Он шел прямо на пике своего движения. Кто-то мог посмеяться над такой беспокойной ночью, но я научился подавлять подобный смех.</p>
   <p>На следующий день все изменилось. Никаких сообщений о бедствиях, просто после продолжительного движения в одном направлении произошел внезапный разворот рынка. В тот день я был не на шутку встревожен, так как столкнулся с необходимостью быстрой ликвидации крупного пакета акций. Днем раньше я мог бы ликвидировать всю свою позицию в пределах двух пунктов экстремального движения. Но сегодня — какое огромное различие.</p>
   <p>Я думаю, что многие спекулянты сталкивались с ситуацией, когда внутри них внезапно вспыхивал сигнал опасности, хотя весь рынок светился надеждой. Это только одна из тех специфических причуд, которые развиваются от длительного изучения рынка и близости с ним.</p>
   <p>Честно говоря, я всегда с подозрением отношусь к намекам, идущим от подсознания, и обычно предпочитаю использовать холодные научные формулы. Но факт остается фактом, во многих случаях я получил бы большую пользу, обращая внимание на свое внутреннее беспокойство».</p>
   <p>Я был слишком увлечен «холодными научными формулами» и недостаточно внимания уделял интуиции и роли правого полушария в процессе трейдинга. Если бы я остановился и посмотрел, то бы вышел из той позиции гораздо ближе к оптимальной точке.</p>
   <p>Эту сделку я надолго запомнил. Она служит мне предупреждением: нельзя быть чересчур самоуверенным и слишком полагаться на способности интеллекта. Я пытался действовать методом грубой силы, устоять дольше всех. Мне нужна была тонкость Фан-хио, я должен был подключить к процессу торговли весь свой разум.</p>
   <p>Я не забыл эту сделку и много лет спустя, когда после почти целого года бычьего движения индекса Б&amp;Р с 1250 до 1550 пунктов произошел откат до 1400 пунктов в конце июля — начале августа 2007 года. Тогда впервые почти за год роста мы имели значительную коррекцию. Несколько месяцев спустя, в конце сентября — начале октября, рынок превзошел июльский максимум. В отличие от предыдущих новых высших уровней от подъема с 1250 пунктов, эти максимумы рынок удержать не мог. Как бы отметил Ливермор, рынок действовал неправильно или не так, как должен.</p>
   <p>Посмотрите на недельный график (рис. П.2), и вы увидите, что рынок неделя за неделей сохранял условия для коротких продаж по классическому откатному методу свинговой торговли.</p>
   <image l:href="#P2.png"/>
   <p>Рис. П2. Недельный график S&amp;P 500</p>
   <p>В то время я только обручился, и как-то раз мы с моим будущим на тот момент (а теперь уже настоящим) тестем заговорили о рынке ценных бумаг. Через несколько лет он собирался выйти на пенсию.</p>
   <p>Я посоветовал ему держаться подальше от фондового рынка. Я впервые давал совет по личным инвестициям кому-то вне своего профессионального окружения. На самом деле мне не нравится советовать, поскольку спрогнозировать рынки практически невозможно. Если бы впоследствии рынок стал расти, мои родственные отношения оказались бы под угрозой.</p>
   <p>Но в тот раз все было иначе. Моя интуиция кричала: «Опасность!» Так что я вышел за пределы своей зоны комфорта и поделился своими соображениями.</p>
   <p>Спустя несколько недель на Trader's Expo я в беседе с интервьюером дал аналогичный совет, о котором писал в главе 1, и предупредил о том, что возможность значительного падения велика. В то время я думал о своей сделке по серебру 1987 года и о совете Ливермора.</p>
   <p>Так что если вы обнаружите, что полагаетесь в трейдинге исключительно на логику и анализ, подумайте, а не обкрадываете ли вы себя. В ваших силах стать более успешным, умелым трейдером, если вы всесторонне разовьете способности своего разума.</p>
   <subtitle><strong>Трейдинг как искусство</strong></subtitle>
   <p>Моя жена, Джен, выросла в семье людей искусства. Она, ее мать, отец и братья рисуют и играют на разных музыкальных инструментах. Они всегда работают над какими-то проектами. Джен также любит ходить в музеи изобразительного искусства. За последнюю пару лет нам посчастливилось посетить ряд самых известных художественных музеев мира. Мои родители не художники, поэтому для меня многое было в новинку.</p>
   <p>Прогуливаясь по залам Прадо, Метрополитен, музея Ван Гога и прочих, я заметил одну интересную особенность, а именно взаимодействие между техникой и креативностью. Художники, чьи работы понравились мне больше всего, были новаторами — они поднимали технику исполнения на новый уровень или брали ту, которую придумали другие, и двигались совершенно в ином направлении. Они сочетали технику и креативность.</p>
   <p>В своей лучшей форме трейдинг тоже может быть искусством.</p>
   <p>Любой может овладеть приемами и инструментами трейдинга, посвятив некоторое время чтению профессиональной литературы и практике.</p>
   <p>Однако постижение искусства трейдинга требует несколько больше усилий — готовности встретиться с неизвестностью, неопределенным будущим и даже опасностью, от которой никто из нас не застрахован; готовности передавать время от времени бразды правления собственной интуиции. Такая готовность нелегко дается большинству людей. Для нее нужна практика.</p>
   <p>Чтобы развивать искусство трейдинга, вы должны на практике учиться уступать часть полномочий по принятию решений собственной интуиции. Только через практику вы обретете достаточную уверенность в своей интуиции и позволите ей оптимально направлять вас.</p>
   <cite>
    <p>Если нужно, начинайте с малого, но заставьте интуицию работать в реальных сделках, и вы увидите, что она дополняет интеллект.</p>
   </cite>
   <p>В возрасте 87 лет, создав скульптуры «Пьета» и «Давид», расписав Сикстинскую капеллу, Микел-анджело написал в одной из своих тетрадей фразу «Апсога траго», что значит «По-прежнему учусь». Искусство трейдинга заключено в двух этих словах. Примите их, и вы тоже сумеете превратить свою технику в искусство.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Послесловие. </strong></p>
    <p><strong>О Риме, рыбалке и пользе интуиции</strong></p>
   </title>
   <section>
    <epigraph>
     <p>Нет ничего более сложного и тем самым более ценного, чем уметь принимать решения.</p>
     <text-author><emphasis>Наполеон Бонапарт</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
   </section>
   <p>Рим в большей степени, чем прочие древние режимы правления, стал моделью, по которой мы построили современную цивилизацию. Сама идея республики с избираемыми представителями народа берет начало в Древнем Риме. Даже название одной из двух палат конгресса — сенат — имеет римское происхождение. Ни одно государство не превзошло Римскую империю по могуществу и величине, хотя некоторые государства (особенно наполеоновская Франция и гитлеровская Германия) пытались.</p>
   <p>В основе влиятельности и могущества Рима лежат инновации в военной тактике, которыми владели высокодисциплинированные профессиональные войска — прославленные римские легионы. Римские военачальники в большинстве своем были искусными и компетентными людьми, которые служили со своими войсками в течение многих лет. Могущество Рима строилось на силе этих военачальников и их легионов.</p>
   <p>Война, особенно с очень разными противниками, полна неизвестности. Военачальник никогда не может точно предугадать, как будет действовать неприятель. Он не в силах предсказать наверняка, какие из его подразделений окажутся под огромным давлением и поколеблются, а какие предвосхитят любую уловку и хитрость врага.</p>
   <p>Кроме того, военачальники обязаны принимать решения в условиях, когда они не могут быть уверены, что именно будет делать противник и какой образ действий будет оптимальным во всех потенциальных условиях. Они должны импровизировать, когда неожиданная тактика врага рушит их планы. Они должны реагировать, когда их части разбиты, а воины устали.</p>
   <p>Они должны принимать решения.</p>
   <subtitle><strong>Боязнь неизвестности</strong></subtitle>
   <p>Способность принимать решения в условиях неопределенности не дается от рождения. Большинству из нас принимать решения в таких условиях очень тяжело.</p>
   <p>Когда вы не знаете, что принесет вам будущее, обычные навыки принятия решений практически не работают. Нам, людям, не слишком хорошо удается думать в категориях вероятности. Неопределенность предполагает больше вероятностей, чем несомненных фактов, поэтому большинству людей в условиях неопределенности принимать решения сложно. Им легко дается логика «если А, то В», но куда сложнее — «если может быть А».</p>
   <p>Люди обладают врожденной потребностью не ошибаться. Мы запрограммированы избегать ошибок. Поэтому, если человек стоит перед решением, которое с высокой долей вероятности окажется ошибочным, его это чаще всего сковывает. Люди не хотят принимать решения, в которых могут ошибиться, поэтому в таких условиях они предпочитают не принимать никаких решений вообще.</p>
   <p>Успешный трейдинг требует определенной решительности. Вы должны уметь нажимать пуск убежденно и уверенно. Вы также должны уметь выходить из позиций, когда приходит время. Сомнения вас погубят. Паника тоже.</p>
   <p>Перестаньте анализировать, используйте интуицию и принимайте решения быстро, имея в распоряжении далеко не полную информацию и зная, что ваше решение может оказаться неудачным. Но даже при самом неблагоприятном исходе вы не должны терять веру в себя.</p>
   <p>Большинству людей это сложно, поскольку на сами решения оказывается слишком большое давление.</p>
   <cite>
    <p>Укрепить свою решительность можно, в том числе снизив давление на решения, которые вы принимаете.</p>
   </cite>
   <subtitle><strong>Уроки римской тактики</strong></subtitle>
   <p>Снизить давление на принятие решений вам поможет тактика римской армии.</p>
   <p>Римские легионы, как правило, выстраивались в четыре линии: первая сплошная линия, и со второй по четвертую — так называемые<emphasis> манипулы.</emphasis> Каждая манипула состояла из двух центурий примерно по 80 человек (изначально 100, отсюда английское слово century — «век»).</p>
   <p>Первая линия состояла из легковооруженных метателей копий —<emphasis> велитов.</emphasis> В остальные три линии, манипулы, входили классические римские тяжелые пехотинцы, у каждого из которых был щит и короткий тяжелый колющий меч —<emphasis> гладий.</emphasis> В отличие от войск типичного противника, которые выстраивались в сплошные линии, в каждой линии римских легионов имелись регулярные промежутки, расположенные в шахматном порядке, так, что промежутки первой манипулы по диагонали соприкасались с промежутками второй и т. д. Эти промежутки обеспечивали легионам невероятную гибкость в маневрировании.</p>
   <p>Начиная атаку, велиты, первая линия, бросали копья во врагов и затем отступали через промежутки первой регулярной линии пехоты. Тыловая половина каждой манипулы второй линии регулярных центурионов продвигалась в сторону и вперед, заполняя промежутки, а затем все атаковали врага сплошной непрерывной линией. На передовой линии битва продолжалась до тех пор, пока воины не уставали, а затем на помощь второй линии вперед продвигалась третья.</p>
   <p>Две эти линии сменяли друг друга, поочередно сражаясь и отдыхая.</p>
   <p>Четвертая линия обычно играла рать стратегического резерва и готова была поддержать слабые места в линии или усилить фланги, если там начнется атака. Этот стратегический резерв освобождал командующего от непомерной ответственности в принятии решений.</p>
   <p>Тактическая гибкость и маневренность легионов позволяли командующим перемещать войска, чтобы отреагировать на внезапные вызовы на поле боя. Это также давало командующим возможность укреплять позиции, расположенные напротив слабых мест в линии врага свежими <emphasis>ударными частями</emphasis>, которые чаще всего побеждали врага и обращали его в бегство. Применяя эти резервы к различным точкам в течение всей битвы, командующий мог экспериментировать и зондировать слабые места, поддерживая при этом безопасный уровень способностей резерва на случай возникновения слабых мест в собственных войсках.</p>
   <p>И наконец, тактическая гибкость легионов и ихвысокодисциплинированных отрядов позволяла римским полководцам строить планы на случай непредвиденных обстоятельств, поскольку они знали, что в ответ на появление неожиданных угроз всегда можно оптимально разместить воинов. Следовательно, ошибки в решениях, принятых на раннем этапе, можно было вовремя исправить и предотвратить поражение.</p>
   <p>Поскольку любую ошибку, совершенную вначале, можно было исправить благодаря тактической гибкости строя, дисциплине в отрядах и наличию стратегического резерва, римские военачальники могли действовать более решительно, не ставя под угрозу свой успех. Это, в свою очередь, позволяло им воспользоваться удобным случаем, когда он представлялся.</p>
   <subtitle><strong>Сброс давления</strong></subtitle>
   <p>В трейдинге, как и в жизни, чтобы принимать решения быстрее и с меньшими эмоциональными терзаниями, следует снизить давление на этот процесс, обеспечив себе некоторую тактическую гибкость и пространство для маневрирования. В свою очередь, благодаря этому у вас появится больше возможностей принимать решения интуитивно, твердо и практически мгновенно.</p>
   <p>Как показывает пример римских легионов, есть действия, которые могут снизить давление на принятие решений и повысить тактическую гибкость.</p>
   <p><strong>• Не берите на себя чрезмерных обязательств,</strong> и вы не будете так переживать, если решение окажется неправильным.</p>
   <p><strong>• Сохраняйте гибкость</strong> и приспосабливайте тактику к новым условиям по мере развития событий.</p>
   <p><strong>• Экспериментируйте,</strong> чтобы протестировать несколько идей и получить больше информации.</p>
   <p><strong>• Имейте план Б,</strong> чтобы знать, что делать, если исходное решение окажется неправильным.</p>
   <p>Все эти действия — вторая натура искусного трейдера. Они также помогают сориентироваться в условиях неопределенности вне контекста трейдинга.</p>
   <subtitle><strong>Осторожно - высокое напряжение!</strong></subtitle>
   <p>Однажды — это одно из самых ранних моих детских воспоминаний — я, оставшись в комнате один, открутил лампочку и засунул в гнездо монетку. Не знаю, зачем я это сделал, помню только, что было много искр, а затем погас свет. Через несколько минут прибежали родители — они услышали шум и поняли, что произошло. В американских домах напряжение обычно составляет 110 вольт. Однако, по стандартам национальных правил установки электрооборудования США, такое напряжение не считается по-настоящему высоким.</p>
   <p>Высокое напряжение, о котором вас предупреждают большие знаки, согласно национальным правилам установки электрооборудования, составляет около 600 вольт. Выбор этого вольтажа неслучаен. При напряжении 600 вольт воздух распадается и перестает быть изолятором на коротких расстояниях. Поэтому сыплются искры. Чем выше напряжение, тем опаснее электричество.</p>
   <p>Если бы я в детстве экспериментировал при высоком напряжении, меня бы, скорее всего, убило.</p>
   <p>Невозможно всегда избегать опасностей. В трейдинге вы должны рисковать, чтобы выигрывать. Но вовсе не обязательно иметь дело с опасным для жизни высоким напряжением, когда есть более заурядное, которое вполне отвечает вашим потребностям.</p>
   <p>Кроме того, гораздо проще принимать решение, зная, что в случае ошибки вас не убьет. Когда вы не взваливаете на себя чрезмерные обязательства в трейдинге, напряжение снимается и вам легче принимать решения при свете интуиции.</p>
   <p>Когда вы не взваливаете на свои плечи чрезмерные обязательства в жизни, вам также проще следовать своей интуиции.</p>
   <subtitle><strong>Что бы ни произошло</strong></subtitle>
   <p>Несколько лет назад я ходил на занятия по тейквондо. Первое, чему учил нас мастер, были позиции: передняя, применяемая чаще во время атаки, задняя, используемая главным образом в защите, и сидячая позиция, которая считается нейтральной. В каждой из позиций мы учились держать равновесие.</p>
   <p>Когда мы начинали делать удары кулаком и ногой, мастер велел наносить удар, а затем возвращать руку или ногу в исходное положение. Зачем — стало понятно, когда мы начали практиковаться с мешками. Если вы наносите удар по мешку, сила вашего удара отбрасывает мешок назад, но и вас откидывает не меньше. Как сказал Ньютон, на каждое действие есть равное противодействие.</p>
   <p>Так что удар без отведения порождает силу, в то время как удар с отведением сокращает ее и облегчает вам задачу удерживать равновесие. Подобным же образом удар, не попавший в цель, лишает вас равновесия, но если вы тотчас же отвели его обратно, то прекрасно сохраните устойчивость.</p>
   <p>Несколько лет назад, будучи в Буэнос-Айресе, я побывал на нескольких уроках танго в студии знаменитой аргентинской пары танцоров Майорала и Эльзы Марии. Майорал — танцор старой классической школы танго. Они с женой двигаются так, словно между ними существует неразрывная связь, и размыкаются лишь иногда, чтобы сомкнуться снова. Это и неудивительно, ведь они почти 50 лет танцуют вместе.</p>
   <p>Один из фундаментальных принципов как в танго, так и в тейквондо заключается в том, чтобы удерживать равновесие. Стоя, вы должны следить за центром тяжести и не допускать слишком большого перевеса на одну ногу.</p>
   <p>Причина, по которой равновесие имеет такое значение как в танго, так и в тейквондо, одинакова. Если вы находитесь в равновесии, у вас есть выбор. Вы можете двигаться в любом направлении в любой момент времени. Если равновесия нет, у вас меньше возможных вариантов действия, нередко всего лишь один.</p>
   <p>В танго отсутствие равновесия особенно проблематично, поскольку в нем участвуют два танцора, а движения импровизированны. Почти всегда ведет мужчина, соответственно, женщина не знает, что он намеревается совершить, до тех пор, пока он не просигнализирует ей об этом незаметным движением руки и тела. Если мужчина теряет устойчивость, он сбивает и женщину. Кроме того, в то время, как партнер обозначает свои намерения, партнерша, если она перенесла вес не на ту ногу, может и не суметь двинуться в том же направлении или выполнить такое же движение. Таким образом, в танце оба партнера должны постоянно удерживать равновесие.</p>
   <p>Для женщины, которая не знает, какое движение последует, равновесие — ключевой фактор, поскольку оно дает ей гибкость.</p>
   <p>Гибкость — один из самых верных способов снять напряжение с процесса принятия решений и тем самым предоставить возможность интуиции и чутью принимать в нем большее участие. Гибкость позволяет менять план действий, если дела оборачиваются не так, как вы надеялись.</p>
   <cite>
    <p>Когда вы заблаговременно намерены действовать гибко, вам проще принимать быстрые интуитивные решения.</p>
   </cite>
   <p>Таким образом, гибкость укрепляет вашу решительность.</p>
   <subtitle><strong>Уроки рыбалки для трейдеров</strong></subtitle>
   <p>Мой отец очень любил рыбачить. Хоть он и не был превосходным рыбаком, ему это очень нравилось. Поэтому я довольно рано начал постигать все премудрости данного занятия, и рыбалка стала неотъемлемой частью моего детства.</p>
   <p>Рыбалка полна неопределенностей. Никогда не знаешь, когда рыба соберется клевать, когда на крючок попадется большая рыба или когда клев внезапно прекратится.</p>
   <p>В раннем возрасте я узнал, что не каждый заброс спиннинга заканчивается уловом. Порой приходится забросить его не раз, чтобы поймать хоть одну рыбу. А иногда сколько ни бросай — рыбы не поймаешь.</p>
   <p>Каждый заброс спиннинга — это маленький эксперимент, попытка увидеть, где ходит рыба и где она клюет. Если вы достаточно находчивы, а первые попытки не увенчиваются успехом, вы измените методику или выберете другое место, куда забрасывать спиннинг, чтобы повысить свои шансы поймать рыбу.</p>
   <p>В нестабильном мире в нестабильные времена ваши решения подобны броскам спиннинга. Вам неизвестно, верны ли они, вы экспериментируете, стараясь догадаться, где может быть рыба. Если вы воспринимаете свои действия как эксперименты, а не как<emphasis> решения,</emphasis> вы тем самым несколько сокращаете давление на процесс.</p>
   <p>А это, в свою очередь, облегчает работу интуиции.</p>
   <subtitle><strong>План Б или В</strong></subtitle>
   <p>Каждый эксперимент имеет положительный или отрицательный результат. Либо он приводит к тому, чего вы хотели, либо не приводит, а бывает и нечто среднее. В трейдинге вы должны заблаговременно планировать, что делать, если рынок обернется не в вашу пользу, прежде чем совершать сделку.</p>
   <p>Такая незамысловатая практика значительно упрощает процесс принятия торговых решений. Когда существуют рамки, за которые вы не выйдете в случае самого неблагоприятного развития событий, вы знаете, во что вам обойдутся ошибки.</p>
   <p>В других сферах жизни, таких же изменчивых, как биржевая торговля, наличие плана Б — эффективный способ борьбы с неопределенностью. Развивая план на случай непредвиденных обстоятельств, вы признаете существование неопределенности. Если вы не знаете, что принесет будущее, вполне логично обдумать возможность того, что будущее принесет совсем не то, на что вы надеялись. Неопределенность означает, что нужен план на случай непредвиденного развития событий.</p>
   <p>Гораздо легче принимать решения, исходя из обстоятельств. Когда у вас в голове есть план Б, вы вольны действовать в согласии с собственной интуицией.</p>
   <subtitle><strong>Меньше страха, больше интуиции</strong></subtitle>
   <p>Четыре этих совета, позволяющих снизить напряжение в процессе принятия решений (не брать на себя чрезмерных обязательств, сохранять гибкость, экспериментировать и иметь план Б), помогают также уменьшить страх принять неверное решение.</p>
   <p>Чем меньше вы боитесь, принимая решения, тем больше простора для интуиции.</p>
   <p>Размышляя в главе 8 о пользе аэродинамической трубы для обучения затяжным прыжкам, я не упомянул еще один важный плюс такой практики — избавление от страха.</p>
   <p>Когда вы прыгаете с самолета, у вас в лучшем случае есть 60-70 секунд до открытия основного парашюта (если вы хотите оставить время для раскрытия запасного в случае неисправности первого). Если вы работаете не в одиночку, вам нужно оставить дополнительно около 10 секунд для того, чтобы до открытия парашютов вся группа рассредоточилась на безопасное расстояние друг от друга. Таким образом, на все про все у вас остается 40 секунд. Если вы замешкаетесь или что-то сделаете не вовремя, есть риск погибнуть.</p>
   <p>Пока вы выполняете все эти маневры, на задворках сознания всегда присутствует здоровая доля страха. Но страх довольно быстро исчезает, когда вы оказываетесь в аэродинамической трубе и понимаете, что это относительно безопасное место для практики. С исчезновением страха растет готовность экспериментировать и ошибаться. Эти эксперименты и неудачи, в свою очередь, повышают скорость вашего обучения.</p>
   <p>По мере того как вы, практикуясь, начинаете чувствовать себя в безопасности, сознание перестает вас сдерживать. Левое полушарие прекращает играть роль службы безопасности. Оно уже не твердит вам: «Осторожно! Осторожно!»</p>
   <p>Левое полушарие ослабляет контроль, а правое вступает в свои права. Именно поэтому игра Астрид в догонялки оказалась настолько эффективной. Когда вы играете и получаете удовольствие, то, как правило, не испытываете страха. Вот почему, гоняясь за ней по аэродинамической трубе и забыв о страхе, я перестал сознательно контролировать себя, как всегда делал раньше, совершая подобные маневры. Сокращение страха позволило мне использовать вместо него интуицию. I</p>
   <p>Итак, не взваливайте на себя чрезмерную ответственность, чтобы знать, что ваша ошибка не станет роковой. Сохраняйте гибкость, и вы сумеете адаптировать свой подход к развитию событий. Имейте в запасе план Б, чтобы знать, как действовать дальше, если первоначальный план не сработает. Если вы предпримете все эти шаги, то будете меньше бояться, принимая решения.</p>
   <cite>
    <p>Чем меньше страха, тем больше простора для интуиции.</p>
   </cite>
   <p>Сбросьте напряжение. Избавьтесь от страха. Учитесь доверять управление своей интуиции.</p>
   <subtitle><strong>Осознанное принятие решений</strong></subtitle>
   <p>Есть еще один способ усовершенствовать свои решения — больше осознавать сам процесс их принятия.</p>
   <p>Хоть наша цель — принимать больше решений, не опираясь на интеллект, необходимо осознавать факт, что вы принимаете решения. Нужно также осознавать процесс принятия решений и его результаты, но при этом стараться больше использовать навыки неосознанного принятия решений.</p>
   <p>Следующий пример проиллюстрирует этот момент. Гари Кляйн в книге «Сила интуиции» подробно рассматривает развитие процесса интуитивного принятия решений командирами стрелковых отрядов Корпуса морской пехоты США. В числе прочих упражнений, предложенных испытуемым, был анализ решений, которые принимает командир отряда в ходе несения своей службы.</p>
   <p>Сначала Гари спросил, какие самые сложные решения им приходилось принимать за последние годы. Тотчас же они составили список примерно из 30 пунктов. Как отметил Гари, он во многом открыл офицерам глаза, поскольку они всегда полагали, что, будучи командирами низшего звена, не принимают решения, а только исполняют их. На самом же деле они принимали решения, не осознавая этого. Иначе говоря, они не понимали, что в действительности принимают решения.</p>
   <p>В числе прочих сложных решений морские пехотинцы выделили задачу оценивать время, которое требуется для переброски отряда из одной точки в другую. По их словам, для этого они всегда пользовались простейшей формулой — 2,5 км/ч, вот и весь расчет. Затем они продолжили обсуждать причины, почему эта формула не работает. В ней не учитываются ни тип местности, ни вес поклажи, ни наличие раненых солдат, ни плохая проходимость грязных дорог, ни необходимость скрываться от врага, как и целый ряд других факторов. Затем Кляйн спросил, как они учились принимать такое важное решение.</p>
   <p>Морские пехотинцы поняли, что они и не пытались определять факторы, которые влияют на правильность их оценок, так как не считали подобные оценки решениями. Лишь осознав эти факторы, они начали оценивать необходимое для переброски войск время с учетом ряда условий. Как выяснилось, они в состоянии рассчитывать время гораздр лучше, не ограничиваясь общепринятыми 2,5 км/ч.</p>
   <p>Нечто подобное нередко встречается в трейдинге и жизни вообще. Многие в принятии решений доверяются неким устоявшимся правилам или советам экспертов, не осознавая, что акт подобного доверия сам по себе уже является решением. Порой это вызывает множество проблем, когда человек действует вне сферы своей компетенции. Как выяснили командиры подразделений морской пехоты, даже совершенно интуитивная мгновенная оценка, производимая правым полушарием, зачастую оказывается гораздо точнее жестко применяемого устоявшегося правила, в котором не учитывается множество важных факторов.</p>
   <p>Как командиры отделения со своей формулой 2,5 км/ч, многие начинающие трейдеры применяют устоявшиеся правила расчета риска на позицию. Например, устанавливают риск 1 или 2 % на сделку. Такой подход порой опасен и далеко не оптимален. Полагаясь в анализе и процессе принятия решений на других, такие трейдеры пренебрегают возможностью потренировать свою интуицию. Их интуиция не достигнет совершенства и не сумеет учитывать факторы, от которых расчет размера позиции только бы выиграл. Поэтому, когда рынки скачут, они вслепую следуют своим устоявшимся правилам, в то время как оправдан более осторожный подход.</p>
   <p>Приведу пример. Обычно я учитываю волатильность конкретного рынка, чтобы определить свой риск. Я смотрю, насколько рынок в среднем за день двинулся вверх и вниз, чтобы определить, сколько акций или контрактов торговать.</p>
   <p>У этого подхода есть один недостаток. Временами рынок успокаивается как раз перед резким скачком. Волатильность может упасть до малой доли от той, что была всего лишь месяц назад. И в итоге вы можете остаться в позиции, которая во много раз больше той, на которую вы рассчитывали.</p>
   <p>Это может сыграть в вашу пользу, если дальнейшее движение будет контролируемым. У вас хватит времени выйти, если рынок пойдет против вас.</p>
   <p>Иногда, однако, такие резкие скачки случаются за ночь, когда рынки закрыты. Или же рынок сдвигается так внезапно, что у вас нет возможности выйти из позиции при цене, на которую вы надеялись. В таких случаях ваши фактические потери значительно превышают ожидаемые.</p>
   <p>Если вы слепо следуете общепринятым правилам, подобные ситуации закончатся для вас плачевно. Если же вы позволяете интуиции направлять вас, то поймете, что время от времени оправдан меньший размер позиции, чем обычно. Так что пусть иногда интуиция заставляет вас занимать более умеренную позицию.</p>
   <p>В конце концов, когда вы осознаете, что принимаете решение, даже если следуете советам других, вы все равно имеете возможность учиться и тренировать свою интуицию. Вы можете проследить, что ваша интуиция лучше советов экспертов, даже когда следуете их рекомендациям, а не собственному чутью. Так вы понемногу начнете обретать уверенность в собственных решениях, даже вне сферы привычной области знаний.</p>
   <subtitle><strong>Действуйте в согласии с интуицией</strong></subtitle>
   <p>Мой интеллект вынужден признать, что, пусть дело и в избирательности памяти, я не могу вспомнить ни одного примера из жизни, когда бы сожалел о том, что последовал интуитивному порыву, когда тот был достаточно силен.</p>
   <p>И наоборот, я могу назвать несколько крайне неудачных решений, которые принял, когда мой рассудок одержал верх над интуицией.</p>
   <p>Особенно вспоминается одно мое решение. Вскоре после того, как я вывел на рынок Borealis — компанию-разработчика ПО, которую я основал спустя несколько лет после окончания программы «черепашек», — у нас состоялось собрание правления. На той стадии одной из наших обязанностей было назначить двух членов правления, приемлемых для инвестиционного банка, который нашел инвесторов для публичного размещения новых акций. С одним членом правления все прошло легко, с другим же возникли проблемы. Отношения между нами не сложились, и мы не доверяли друг другу. Я не думал, что наша маленькая компания может позволить себе потенциальные конфликты в правлении. Интуитивно я чувствовал, что нам следует попросить инвестиционный банк предоставить другого кандидата. Я поделился своим беспокойством с другим членом правления после обеда, который мы обычно устраивали перед нашими собраниями, длящимися весь день. Он посоветовал мне согласиться с рекомендациями банка, так как считал, что мы со всем разберемся. Я положился на его приличный опыт в бизнесе и последовал совету, но затем очень сожалел об этом решении. Мне нужно было прислушаться к собственной интуиции.</p>
   <p>Борьба за управление компанией, которая последовала, поглотила слишком много моего времени и привела в конце концов к полному краху всей компании.</p>
   <p>В жизни интуиция столь же полезна, сколько и в трейдинге. Она нередко предупреждает об опасности, невидимой пока беде.</p>
   <cite>
    <p>Если интуиция посылает вам сигналы тревоги о развитии каких-либо событий или личных взаимоотношениях, убеждаю вас не игнорировать эти сигналы.</p>
   </cite>
   <p>Со временем я учился все больше и больше доверять интуиции, и в итоге мои решения стали приносить результат и удовлетворять меня. Я уверен, что есть некая грань, точка, за пределами которой моя вера в интуицию может навредить процессу принятия решений. Эта грань, которую нельзя перейти, — точка идеального баланса между интуицией и логикой, интеллектом.</p>
   <p>Я все еще не достиг ее. И все еще убеждаюсь, что чем больше я учусь доверять своему чутью, тем лучше все складывается.</p>
   <p>Надеюсь, после прочтения этой книги вы тоже сумеете доверять своей интуиции и научитесь применять в трейдинге весь потенциал своего разума.</p>
   <p>Как и в жизни. </p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Библиография</strong></p>
   </title>
   <p>1.<emphasis> Donaldson Gerald.</emphasis> Fangio: The Life Behind the Legend. — London: Virgin, 2009.</p>
   <p>2. <emphasis>Faith Curtis.</emphasis> Way of the Turtle. — New York: McGraw-Hill, 2007<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>.</p>
   <p>3. <emphasis>Klein Gary.</emphasis> Sources of Power: How People Make Decisions. — Boston: MIT Press, 1998.</p>
   <p>4. <emphasis>Klein Gary.</emphasis> The Power of Intuition. — New York: Currency Books, 2003.</p>
   <p>5. <emphasis>Le Bon Gustav.</emphasis> The Crowd: A Study of the Popular Mind. — New York: Cosimo Classics, 2006.</p>
   <p>6. <emphasis>Lefevre Edwin.</emphasis> Reminiscences of a Stock Operator. — New York: Wiley, 1994<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>.</p>
   <p>7. <emphasis>Livermore Jesse.</emphasis> How to Trade in Stocks. — New York: Duell, Sloan &amp; Pierce, 1940.</p>
   <p>8. <emphasis>Ludvigsen Karl.</emphasis> Juan Manuel Fangio: Motor-Racings Grand Master. — Somerset, UK: Haynes, 1999.</p>
   <p>9.<emphasis> Mackay Charles</emphasis>. Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds. — Radford, VA: Wilder, 1841.</p>
   <p>10. <emphasis>Patel Charles</emphasis>. Technical Trading Systems for Commodities and Stocks. — Greenville, SC: Traders Press, 1998.</p>
   <p>11. <emphasis>Pink Daniel H.</emphasis> A Whole New Mind: Why Right Brainers Will Rule the Future. — New York: River-head, 2006<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>.</p>
   <p>12. <emphasis>Soros George.</emphasis> Soros on Soros: Staying Ahead of the Curve. - Hoboken, NJ: Wiley, 1995.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Рекомендуемая литература</strong></p>
   </title>
   <p>1. <emphasis>Conway Mark R., and Aaron N. Behle.</emphasis> Professional Stock Trading. — Waltham, MA: Acme Trader, 2003.</p>
   <p>2. <emphasis>Douglas Mark.</emphasis> Trading in the Zone: Master the Market with Confidence, Discipline and a Winning Attitude. - New York: Prentice Hall Press, 2001.</p>
   <p>3. <emphasis>Elder Alexander.</emphasis> Trading for a Living: Psychology, Trading Tactics, Money Management. — New York: Wiley, 1993.</p>
   <p>4. <emphasis>Faith Curtis.</emphasis> Way of the Turtle. — New York: McGraw-Hill, 2007.</p>
   <p>5. <emphasis>Kiev Ari.</emphasis> Trading to Win: The Psychology of Mastering the Market. — New York: Wiley, 1998.</p>
   <p>6. <emphasis>LeBeau Charles and Lucas David W.</emphasis> Technical Traders Guide to Computer Analysis of the Futures Market. - New York: McGraw-Hill, 1992.</p>
   <p>7. <emphasis>Steenbarger Brett.</emphasis> The Daily Trading Coach: 101 Lessons for Becoming Your Own Trading Psychologist. — Hoboken, NJ: Wiley, 2009.</p>
   <p>8. <emphasis>Steenbarger Brett.</emphasis> The Psychology of Trading: Tools and Techniques for Minding the Markets. — Hoboken, NJ, 2003.</p>
   <p>9. <emphasis>Tharp Van K</emphasis> Trade Your Way to Financial Freedom. — New York: McGraw-Hill, 2006<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>.</p>
   <p>10. <emphasis>Weissman Richard L.</emphasis> Mechanical Trading Systems: Pairing Trader Psychology with Technical Analysis. — Hoboken, NJ: Wiley, 2004.</p>
   <subtitle><strong>История биржевых войн</strong></subtitle>
   <p><emphasis>1. Lefevre Edwin.</emphasis> Reminiscences of a Stock Operator. — New York: Wiley, 1994.</p>
   <p>2. <emphasis>Schwager Jack D.</emphasis> Market Wizards: Interviews with Top Traders. — Columbia, MD: Marketplace, 2006.</p>
   <p>3. <emphasis>Schwager Jack D.</emphasis> The New Market Wizards: Interviews with Top Traders. — Columbia, MD: Marketplace, 2008.</p>
   <subtitle><strong>Дополнительная литература</strong></subtitle>
   <p>1.<emphasis> Crabel Toby</emphasis>. Day Trading with Short Term Price Patters and Opening Range Breakout. — Greenwood, SC: Traders Press, 1990.</p>
   <p>2. <emphasis>Gilovich Thomas</emphasis>. How We Know What Isn't So. — New York: Free Press, 1993.</p>
   <p>3. <emphasis>Pardo Robert.</emphasis> Design, Testing and Optimization of Trading Systems. - New York: Wiley, 1992<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>.</p>
   <p>4. <emphasis>WilderJ. Welles.</emphasis> New Concepts in Technical Trading Systems. — Greensboro, NC: Trend Research, 1978.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Об авторе</strong></p>
   </title>
   <p>Куртис Фейс — автор бестселлера «Путь Черепах. Из дилетантов в легендарные трейдеры», вышедшего тиражом 70 ООО экземпляров и переведенного на девять языков. В 20 лет с небольшим Фейс заработал более $30 млн, будучи участником легендарного чикагского объединения трейдеров под названием «Черепахи». Он основал несколько компаний в области программного обеспечения и высоких технологий, в том числе акционерную компанию, вошедшую в список Inc. 500.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Трилогия об искусстве торговли</strong></p>
   </title>
   <p>Из этой книги вы узнали, как психология трейдинга помогает и мешает трейдингу целостного разума и какие преимущества дают эти знания в управлении рисками. Предлагаю вам, вооружившись полученными знаниями, испытать приведенные здесь методы, задокументировать результаты и в случае возникновения вопросов или проблем написать мне на <a l:href="">www.curtisfaith.com</a>. Помимо прочего, мне хочется поучиться у вас. Это первая из трех книг, посвященных трейдингу целостного разума, и я был бы очень рад познакомиться с опытом других трейдеров и инвесторов и учесть его в работе над двумя следующими книгами, а также в содержании моего сайта <a l:href="">www.curtisfaith.com</a>.</p>
   <p>Преимущество трейдинга целостного разума заключается в том, что вы можете применять его, невзирая на класс ваших активов, инвестиционный сектор и размер торгового счета. Следующая книга будет посвящена торговле на рынке Форекс, из нее читатели узнают, как можно использовать подход целостного разума в этом мире высоких рисков и больших вознаграждений, а также как с его помощью получить прибыль 50:1 или даже 200:1, ведь такой рычаг на Форексе доступен. Темой третьей книги станет торговля с небольшими средствами. В каждой из трех книг я делюсь своим опытом и познаниями в области психологии трейдинга и рисков с трейдерами любого уровня — как с опытными и искушенными, так и с новичками.</p>
   <p>Следующая книга о валютной торговле (Форексе) для меня особо интересна. Валютные рынки на протяжении всей моей торговой деятельности были наиболее прибыльными. В этой книге я писал о том, как Джордж Сорос полагается на интуицию. Сорос, наверное, самый легендарный валютный трейдер в истории. Форекс — один из самых прибыльных рынков, доступных трейдерам со счетами самых разных размеров. Этот рынок с оборотом в триллион долларов особенно хорошо подходит для трейдинга целостного разума. Такой трейдинг даст вам преимущество, которое окажется весьма полезным независимо от того, большой у вас счет или маленький.</p>
   <p>Перечислю некоторые темы новой книги.</p>
   <p>1.<strong> Брокерский бизнес.</strong> Вы узнаете, как зарабатывают брокеры на рынке Форекс и почему выбор брокера — очень важное решение.</p>
   <p>2. <strong>Все самое важное о кредитном рычаге.</strong> Рычаг — существенный бонус в торговле на рынке Форекс. Он дает возможность получать большую прибыль с относительно малого счета. При этом рычаг может выйти из-под контроля и зажать вас, если вы не понимаете принципов его действия и не уделяете ему должного внимания. Большой рычаг — прерогатива опытных трейдеров. Вы узнаете, как применять оптимальный рычаг в своей торговле.</p>
   <p>3.<strong> Как справиться с большой рыбой.</strong> Рынки Форекс огромны настолько, что даже центральные правительственные банки не в силах контролировать курс валюты своей страны. Этот факт требует особого внимания со стороны Форекс-трейдера.</p>
   <p>4. <strong>Психология рынка Форекс.</strong> В целом трейдеры на рынке Форекс заинтересованы в увеличении своих торговых счетов и меньше обеспокоены сохранением капитала любой ценой, поскольку, чтобы начать, им не требуются большие средства. Поэтому им свойственны некоторые недостатки человеческой психологии, которые влияют на трейдинг. Научитесь управлять собственной психологией.</p>
   <p>5. <strong>Дискреционный или системный?</strong> В чем различие между дискреционным и алгоритмическим трейдингом с точки зрения трейдера на рынке Форекс? Почему сложно применять алгоритмические торговые системы в более краткосрочной торговле, наиболее удобной для трейдеров на Форексе?</p>
   <p>6. <strong>Уместный риск.</strong> Слишком высокий риск в сочетании с высоким рычагом способен опустошить торговый счет. Если вы торгуете с малого счета, достаточно одной неудачной сделки, чтобы разориться. Традиционные способы определения риска не всегда подходят для Форекса. Научитесь определять риск для каждой сделки.</p>
   <p>7. <strong>Правильные временные горизонты.</strong> Научитесь выбирать, что вам больше подходит: внутридневная, свинговая или долгосрочная торговля.</p>
   <p>8.<strong> Растите как трейдер.</strong> У трейдеров с большим количеством торговых счетов выбор шире. Научитесь решать, готовы ли вы перейти на счет другого типа, и регулировать свой трейдинг в свете этих изменений.  </p>
   <empty-line/>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Notes</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>"Шортить" (открывать короткие позиции, играть на понижение) — продавать взятые взаймы активы в надежде выкупить их позже по более низкой цене. (<emphasis>Примеч. науч. ред.</emphasis>)</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Дотком — интернет-компания.  (<emphasis>Примеч. науч. ред.</emphasis>)</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p> Биток — в бильярде: шар, по которому бьют кием, в отличие от играемого шара, который загоняют в лузу. (<emphasis>Примеч. перев.</emphasis>)</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>"Интернет-пузырь" — ажиотаж на рынке акций высокотехнологичных компаний, имевший место в конце 1990-х годов. (<emphasis>Примеч. науч. ред.</emphasis>)</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Op — цена открытия, Hi — максимальная цена, Lo — минимальная цена, CL — цена закрытия, Vol — объем торгов, Chg — изменение цены. (<emphasis>Примеч. науч. ред.</emphasis>)</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p> Гэп — ценовой разрыв, ситуация, когда последующая цена сделки существенно отличается от предыдущей. (<emphasis>Примеч. науч. ред.</emphasis>)</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Баром на биржевых графиках называют вертикальную линию, соединяющую уровни максимальной и минимальной цены за определенный период времени. Горизонтальные штрихи бара отмечают уровни открытия и закрытия за тот же период. (<emphasis>Примеч. науч. ред.</emphasis>)</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p> Например, <emphasis>Тарп Ван К. Супертрейдер</emphasis>. Как зарабатывать на бирже в любых условиях. — СПб.: Питер, 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Майкл Ковел в своей книге о "черепахах" Complete Turtle Trader (Harper Collins, 2008) и в статье, появившейся в ныне почившем "Trader Monthly Magazine", ошибочно утверждает, что я потерял на этой сделке огромную сумму денег. На самом же деле для меня она оказалась очень выгодной.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p><emphasis>Фейс К.</emphasis> Путь Черепах. Из дилетантов в легендарные трейдеры. 3-е изд. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p><emphasis>Лефевр Э.</emphasis> Воспоминания биржевого спекулянта. — М.: Олимп-Бизнес, 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p><emphasis>Пинк Д.</emphasis> Будущее за правым полушарием. Что делать, чем думать и как быть в век нового творческого мышления. — М.: Рипол Классик, Открытый Мир, 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p><emphasis>Тарп Ван К</emphasis>. Трейдинг — ваш путь к финансовой свободе. — СПб.: Питер, 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p><emphasis>Пардо Р.</emphasis> Разработка, тестирование, оптимизация торговых систем для биржевого трейдера. — М.: Минакс, 2002.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="I1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWMAAALpCAMAAABR37fwAAADAFBMVEUAAAABAQECAgIDAwME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</binary>
 <binary id="_21.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAL4AAACTCAMAAAAHmFNHAAADAFBMVEW0EhzciozETlTsxsS8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</binary>
 <binary id="_22.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXsAAAE5CAMAAABGcHBeAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="_41.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAewAAAFICAMAAACleT2qAAADAFBMVEUFAwXFhR4khpTVyJck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</binary>
 <binary id="_42.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAawAAAEHBAMAAAAAPW+yAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="_43.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbUAAAFBCAMAAADHd8HgAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAAwBQ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</binary>
 <binary id="_44.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbwAAAFLCAMAAACa+clMAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="_45.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhQAAAFZCAMAAAD3ikb4AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="_46.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUsAAADvCAMAAABMkwbgAAADAFBMVEXEDhS8ioy8xsTETlS8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</binary>
 <binary id="_47.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhQAAAFWCAMAAAAG3PQtAAADAFBMVEUEAgSEgoTEwrw8Qjyk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</binary>
 <binary id="_48.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgcAAAFYCAMAAADwT6+2AAADAFBMVEUEAgTsthyMiozEwsRE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</binary>
 <binary id="_61.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdAAAADeCAMAAAC6/qH2AAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="_62.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe8AAAFFCAMAAADy0JV3AAADAFBMVEUEAgSYhBwkipzTyJck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</binary>
 <binary id="_63.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfAAAAFGCAMAAACi4T28AAADAFBMVEUEAgSMghwkipzEypwk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</binary>
 <binary id="_64.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfQAAAFGCAMAAACrCp3GAAADAFBMVEUFAwWcghwkjpzEypwl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</binary>
 <binary id="_71.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiEAAAFmCAMAAACMfLr8AAADAFBMVEUEAgSEgny0wrQkViTg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</binary>
 <binary id="_72.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAY8AAAD+CAMAAAD1TXkFAAADAFBMVEUOCg2EhYRHRkfow7CT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</binary>
 <binary id="Cover.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfwAAALpCAMAAABhf2SUAAADAFBMVEUAAAABAQECAgIDAwME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</binary>
 <binary id="P1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAf8AAAGICAMAAAB4CBn1AAADAFBMVEUKCQqHiIdFR0XExsSI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</binary>
 <binary id="P2.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfsAAAFRCAMAAABE0vRoAAADAFBMVEUEAgR8gnzEwrxCQkSk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</binary>
</FictionBook>
