Как работает циклический анализ и зачем он нужен в крипте

Что такое циклы на рынках

Представим, что спрос на галоши резко вырос, все теперь их хотят. Крупные производители галош начинают разворачивать производственные мощности, нанимают больше сотрудников, открывают станки. Проходит время — и галоши никому больше не нужны: спрос уменьшился, а предложение теперь, наоборот, повышенное. В этом чувствуется что-то циклическое.

Или другой пример: экономические кризисы, которые раз в 10–15 лет точно приходят. А как насчет сезонности? А как насчет технологических прорывов, которые происходят циклически?

В общем, простая экономическая логика подтверждает, что циклы на рынках есть — и для каждого продукта они свои. То же самое подтверждает и математика. Экономисты даже вывели несколько подтипов циклов в экономике, которые влияют вообще на весь рынок в большом смысле этого слова:

• Цикл Китчина — 2–4 года. Они начинаются из-за дисбаланса спроса-предложения и инертности крупного бизнеса, об этом говорили выше.
• Цикл Жюгляра — 7–11 лет. Циклы Жюгляра начинаются из-за задержек в модернизации производств и обновления производственной базы. Сюда же добавляются инвестиционные циклы — потому что деньги нельзя привлечь разом.
• Цикл Кузнеца — 15–25 лет. Такие циклы связывают с социо-демографическими изменениями, обновлением технологической базы, миграционными процессами, перестройкой рынка труда.
• Волны Кондратьева — 45–60 лет. Полная смена всего: политического, социального, демографического, технологического уклада.

Как это выглядит на практике

Во введении мы уже разобрались, что на цену актива постоянно влияют три компоненты: случайные флуктуации, тренд и цикл. Давайте посмотрим, как это работает.

Как это можно использовать

Очевидно, если знать циклическую компоненту в движении цены, можно если не предугадать её, то с высокой вероятностью предположить, куда она двинется. Если цикл давит вверх, а тренд — вниз, значит, будет сражение. Если и цикл, и тренд — вверх, скорее всего случится рост.

Цена актива = случайные флуктуации + тренд + циклы

Осталось найти циклы, заложенные в стоимость актива (а их много, да) и распространить их действие на область будущего. Только вот проблемка: у нас есть график движения цены и ничего больше.

В следующем разделе мы постараемся понять, как это делается. Осторожно, там будет матан!

Как искать циклы на графиках

Осторожно, в этом блоке есть математика. Если вы никогда этим не занимались, не помните 11 класс или вам совсем неинтересно, как это устроено под капотом, можете смело пропускать и идти к следующему блоку.

Примечание для внимательных: чтобы простой человек мог разобраться в происходящем, я опустил проверку на статистическую значимость, ассимметричность циклов, окончательное удаление тренда и много чего еще.

Цель статьи — не научить руками проводить циклический анализ, а показать, как он выглядит, в общих чертах, что у него под капотом. Если кому-то хочется больше подробностей, пишите в комменты.

Шаг первый: выбрать данные

Если неграмотно выбрать данные для анализа, можно получить разные результаты, которые иногда противоречат друг другу. Циклы по дневным историям цен — это одно, по недельным — другое. И так по всем параметрам. Всего таких параметров несколько: природа данных, тип данных, длина отрезка и степень сжатия

Природа данных. В разные периоды времени разные товары выполняют разную функцию. ETH в 2018 году и ETH в 2022 году — это разные активы с разной фундаментальной стоимостью. Суть в том, что нам нужно выбрать такой отрезок данных, который будет однородным по всей своей длине и по сути.

Типа данных. Спотовый рынок, фьючерсные контракты, ближайшие фьючерсные контракты – разные форматы актива могут искажать цену. Нам это не особенно важно, потому что в крипте, как правило, используют непрерывные фьючерсы, которые не искажают цены.

Длина отрезка данных. Если число точек будет слишком мало, мы не сможем увидеть достаточного количества повторений цикла и подтвердить его статистическую значимость. Слишком большой отрезок тоже будет искажать выборку, потому что рынки неоднородны: то, что было актуально год назад, сейчас уже не актуально и на циклы не влияет.

Как правило, для анализа подходят исследования в районе 2000-5000 точек. Меньше или больше — хуже.

Степень сжатия. Часы, дни, недели или месяцы — мы можем выбрать разные форматы сжатия, чтобы найти циклы. Внутридневные циклы по минутам обычно тяжело искать из-за большого количества флуктуаций и шума. С недельными ,квартальными и годовыми данные в крипте сложно — отрасль молодая и получается слишком мало точек.

Остаются дневные циклы, с ними можно как-то работать.

Шаг второй: посмотреть глазами

Во-первых, на этом этапе нужно очистить график от экстремальных и нездоровых пиков, которые могут исказить выборку. Во-вторых, стоит глазами посмотреть на циклы, которые заметны невооруженным взглядом. Может быть, там есть что-то интересное?

Шаг третий: избавиться от тренда

Чтобы найти циклы, нужно удалить тренд и случайные флуктуации. Начнем с тренда. Его легко убрать, если перевести данные в логарифм. Суть в том, что для обычных графиков найти циклы на порядок труднее: изменение цены на 5% со значений ETH в 2020 году куда меньше, чем изменение на 5% в 2021 году. Чтобы избавиться от этого искажения, загоняем в логарифм.

Шаг четвёртый: избавиться от флуктуаций

Тренд почти убили, остались флуктуации. От них легко избавиться с помощью скользящей средней: это такая функция, которая заменяет значение точки на среднее арифметическое значение нескольких точек вокруг неё. Если возьмём скользящую по 11 дням — нужно взять пять точек справа от исходной точки, пять слева — и вывести среднее арифметическое.

Шаг пятый: найти циклы

Тут начинается математическая жесть, под капот которой мы не полезем. Нужно использовать ряды Фурье, спектральный анализ или периодиограммы. Все это — математический инструментарий, который при желании можно найти в открытом доступе, но сложно. Научиться им пользоваться сложно.

Эти инструменты у нас появились не потому что математики трейдили по ночам. Когда-то физики с помощью разложения на ряды Фурье научились раскладывать любую волну (звук) на сумму волн (звуков), которые её составляют.

То же самое по сути делает трейдер, когда большой массив данных (график без тренда и флуктуаций) пытается разложить на сумму циклов.

Самый распространенный способ отыскания циклов — спектральный анализ. По результатам этого анализа можно выделить циклы, которые в полученном массиве данных регулярно повторяются и — очевидно — влияют на рынок. Выглядит спектр мощности как-то так:

В целом все. Циклы мы нашли, теперь с ними можно работать. Конечно, это не трейдинговый грааль, нужно использовать дополнительные инструменты для торговли. Но дополнение приятное.

Once more. Дальше остаются мелочи: проверить циклы на статзначимость, учесть их асимметрию. Если хотите знать об этом больше, напишите в комменты и я подготовлю вторую часть.

А можно как-то попроще?

Да, можно, есть специальные сервисы, которые позволяют проводить циклический анализ. Самый популярный из тех, что я знаю  — сервис от Foundation for the Study of Cycles, это организация, которая занимается регулярным изучением циклов.

Сервис проводит комплексную аналитику — есть и предзагруженные массивы данных, например, по BTC/ETH/LTC, но можно загружать и свои. Матаппарат под капотом сильный, поэтому можно выловить все самые важные циклы.

Стоит это недешево: $150 за базовую версию и $850 за расширенную.

В качестве аналога можно смотреть разборы на канале фонда. Они выходят регулярно, но не всегда касаются крипты: по сути умный мужик в камеру с помощью сервиса разбирает рыночную ситуацию в отдельных сегментах.

Или можно подписаться на мой Telegram-канал. Раз в неделю я выкладываю выгрузки из сервиса, у меня он есть: показываю, что на рынке, подтягиваю скрины из приложения. Сейчас я только разрабатываю формат, хочу в будущем акцентировать на нём больше внимания. Буду рад советам.

Важно понимать, что циклы мы ищем по уже существующему массиву данных, поэтому существуют они только ретроспективно. Если через полгода провести такое же исследование, вы найдете совсем другие циклы, картинка изменится.

Поэтому циклический анализ нужно проводить регулярно. В случае с нашим массивом данных — хотя бы раз в несколько месяцев.