Структурный анализ в решениях последовательных данных: Учебное пособие (Многовариантная алгоритмизация и применение сглаживающих фильтров. Теоретические основы структурного анализа), страница 54

Рисунок 4.21 – Характерная реализация нестационарного ряда данных , функционалов отличия по тренду смежных  и частично

перекрывающихся  участков

4.5 Применение многовариантного структурного анализа

Как показывает многолетний опыт использования методов структурного анализа, распознавание моментов изменения тенденций на реализациях данных разнообразных объектов только с привлечением какого-либо одного метода нередко приводит к ошибочным результатам и значительным потерям. Это касается как технических объектов, так и рыночных. Для последних потери особенно ощутимы. Авторы книг по техническому анализу [46-49, 53] также отмечают ненадежность использования отдельных методов при распознавании особых точек и предлагают принимать торговые решения только в тех случаях, когда сразу несколько методов сигнализирует о смене тенденции.

Для уменьшения количества ложных сигналов и принятия неверных решений предлагается многовариантный подход, который заключается в использовании множества методов распознавания моментов изменения тенденций. 

Покажем результаты использования многовариантного структурного анализа (многовариантного подхода) на примере реализации переменной, характеризующей работу технологического процесса (кремний в чугуне) и работу банков (процент семидневного межбанковского кредита).

На рисунке 4.22 приведена реализация содержания кремния в чугуне на выпусках и сглаженные с помощью разнотемповых РЭС кривые с оптимальными настройками a₁ = 0,45 и a₂ = 0,2. Ниже показаны кривые осцилляторов: Момента (М), Нормы Изменения (ROC) и Индекса Относительной Силы (RSI).

Анализ графиков показывает, что, когда на анализируемой кривой произошла смена тенденции, разнотемповые сглаженные кривые расходятся, кривая Момента пересекает нулевую отметку, устремляясь в отрицательную область, если тенденция нисходящая; если же тенденция восходящая, кривая этого осциллятора из отрицательной области переходит в положительную. Кривая ROC в этот же момент пересекает горизонтальную шкалу на отметке 100 %, по характеру колебаний, повторяя кривую Момента. Экстремальные значения этого индикатора свидетельствуют о скором появлении особой точки. Индикатор RSI ведет себя следующим образом. Вблизи момента появления особой точки значение этого осциллятора выходит за критические линии, соответствующие отметкам 35% и 65% (ширина коридора устанавливалась эмпирически). При повторном появлении RSI вблизи критической области и при расхождении его с анализируемой кривой, этот индикатор подтверждает, что смена тенденции произошла.

Своевременное и надежное распознавание особых точек на реализации содержания кремния в чугуне на выпусках способствует оперативному принятию решения об изменении коксовой нагрузки в очередную подачу  при управлении доменной печью с тем, чтобы не допустить больших отклонений содержания кремния в чугуне от его заданного значения.

На рисунке 4.23 показана реализация процента семидневного межбанковского кредита, характеризующая работу банка. Сглаженные кривые этого показателя, получены с помощью разнотемповых РЭС с настройками a₁ = 0,1 a₂ = 0, 4. Ниже приведены кривые осциллятров: МАСD с сигнальной линией, ROC и RSI. Причем сигнальная линия на кривой МАСD построена путем сглаживания этого индикатора с помощью РЭС с настройкой a = 0,2.

Кривая МАСD пересекается с сигнальной линией, предупреждая о скором изменении тенденции, а при прохождении МАСD через нулевую отметку, считается, что тенденция изменилась. Остальные осцилляторы в этот момент должны также подтвердить появление особой точки. Если подтверждения не было, лучше воздержаться от принятия решений и подождать, пока сама  анализируемая кривая не покажет изменение тенденции.     

Анализ рисунков 4.22, 4.23  подтверждает, что при многовариантном подходе надежность распознавания особых точек возрастает.