AT&CF метод: Что за зверь и зачем он нужен?

Этот обзор мы подготовили совместно с Langat и kamals  для тех, кто не понимает, что такое AT&CF, но хочет использовать его для торговли.
 Ни для кого не секрет, что на данный момент существует огромное количество методов технического анализа, так или иначе использующих фильтрацию или же метод математической аппроксимации, что позволяет работать с так называемыми неаналитическими функциями, которыми описывается поведение цен акций на рынке. Стоит отметить, что все они основаны на преобразовании Фурье, доказанном еще в далеком 1807 году.
К сожалению, даже огромное количество различных индикаторов, существующее в открытом доступе на торговых терминалах, не может решить ряд ключевых проблем, которые портят жизнь трейдерам. Во-первых, дискретные сигналы, которыми и является динамика цен/валютных курсов на рынке, обладают рядом ключевых свойств, которые известны лишь узкому кругу специалистов. Таким образом, отсутствие поправки на данные свойства (такие как периодичность спектра дискретного сигнала, создаваемого за счет преобразования Фурье автокорреляционной функции случайного ряда) может привести к серьезным последствиям, таким как наложение ряда частот (aliasing) или же просачиванием спектра (spectrum leckage). Более того, многие разработчики торговых терминалов не описывают или же вообще не пересчитывают передаточную функцию, что делает практически невозможным определить направление изменения частотного спектра сигнала.
Первые две проблемы, так или иначе на данный момент решаются многими разработчиками таковых терминалов, что позволяет надеяться провести качественный технический анализ. К сожалению, существует еще один ряд сложностей, а именно: рядовой пользователь зачастую не имеет права изменять ряд ключевых параметров. Вместо этого, ему разрешается изменить один параметр индикатор и посмотреть,  как это отразится на доходности, протестировав ее. Более того, всем известна проблема временных рядов, заключающаяся в их нестационарности, что приводит к тому, что выводы, сделанные на основе прошлых результатов, могут не работать в будущем. С другой же стороны, данная проблема скорее положительно влияет на вероятность выделения тренда, основанная на известной концепции правого и левого смещения на трендовых рынках.
AT&CF метод так же основан на методах цифровой фильтрации частотного спектра, но даже по скромным прикидкам превосходит в разы по эффективности все предыдущие доступные методы. Конкурентным преимуществом данного метода является возможность его применения практически на любых финансовых и товарных (!) рынках. Однако, стоит отметить, что для достижения максимально эффективного результата  стоит уделять внимание рыночной капитализации и рыночной ликвидности при определении максимального размера открытой позиции.
На базе данного метода, было создано несколько новых инструментов, интересных для рассмотрения при принятии решения.
Первый из них – FATL– FastAdaptiveTrendLines – использует цифровой фильтр низкой частоты для отсечения высоких частот, что позволяет отслеживать тренд для рынков с очень короткими периодами колебаний, которые принято считать шумом. Второй из инструментов – с – SlowAdaptiveTrendLine – использует фильтры с более высокими параметрами частотного спектра, что позволяет получить линию тренда для рыночных циклов с более длинными периодами колебаний. Стоит отметить, что данные тренды используют именно адаптивные оценки линий тренда, что позволяет избежать «запаздывания» линии тренда, которое характерно для скользящих трендов, построенных на базе других инструментов (moving average и т.п.).
Другие два инструмента – RFTL(ReferenceFastTrendLine) и RSTL(ReferenceSlowTrendLine), – основанные на данном методе анализа, являются фактически аналогами простых скользящих средних трендов в плане задержки по отношению к рынку, за исключением подсчета импульсных характеристик (в данном случае, схема подсчета усложнена и базируется не на средних весах, равных 1/N).
Индикаторы FTLM(fasttrendlinemomentum) и STLM(slowtrendlinemomentum) отражают темп изменения FATL и SATL и вычисляются они аналогично индикатору Моmentum. С другой стороны, данные индикаторы становятся более сглаженными по сравнению со стандартными за счет использования вместо цен закрытия более пологих после фильтрации линий тренда. Данный метод позволяет преодолеть проблему наложения частот, что исключает нерегулярность и хаотичность, присущую стандартным методам momentum.
Индекс RBCI(RangeboundChannelIndex),  позволяет отслеживать все доминирующие рыночные циклы за счет отсеивания низкочастотных и высокочастотных волн путем полосового фильтра. Таким образом, при приближении  RBCI к локальному максимуму, цены на акции стремятся к верхней границе своего коридора.  RBCI в области нуля указывает на то, что в данный момент скорость тренда наибольшая, чем дальше от нуля, тем ближе точка разворота тренда. Еще один осциллятор — PCCI (Perfect Commodity Channel Index) – отражает нормированную на свое стандартное значение составляющую колебаний валютного курса. Более того, данный показатель лучше отражает ситуацию на рынке за счет подсчета разницы между ценой закрытия дня и ее математеческим ожиданием, не используя скользящее среднее, как в индексе CCI (commodity channel index)