ფორექსის სტრატეგია “ჰალსტუხი-ბაფთა” (Bow Tie) ეფუძნება ფორექს პატერნს “ჰალსტუხი-ბაფთა”, რომელიც წარმოადგენს სამი სხვადასხვა პერიოდიანი მცოცავი საშუალოს, შესაბამისი რიგითობით გადაკვეთას.
პრინციპში, ეს არ არის კლასიკური თვალსაზრისით სტრატეგია ეს არის ფორექს პატერნი, ბაზარზე შესვლის მეთოდი, თუმცა საკმაოდ ეფექტური და ფართოდ გავრცელებული სისტემაა.
- სავალუტო წყვილი: ნებისმიერი საფინანსო ინსტრუმენტი;
- ტაიმ ფრეიმი: ლიტერატურაში აღწერილია D1 ტაიმ ფრეიმისათვს, თუმცა პრაქტიკა აჩვენებს, რომ შესაძლებელია გამოყენებული იქნას შიდა დღიური ვაჭრობის დროსაც;
ცოტაოდენი წინასიტყვაობა:
როგორც ცნობილია, ტრენდი არ გრძელდება მუდმივად, პერიოდულად იგი ამოიწურება და ჩაისახება ახალი ტრენდი, რომელიც მიმართულია საპირისპირო მხარეს, მაგრამ კარგად ჩამოყალიბებული ტრენდები უფრო დიდხანს გრძელდება, ვიდრე ამას თავად ტრეიდერები პროგნოზირებენ ხოლმე.
როგორც არ უნდა გაუკვირდეს დამწყებ ან ხელმოცარულ ტრეიდერებს, ბაზარს აქვს ერთი საუკეთესო თვისება, იგი ყოველთვის გვაძლევს ტრენდის შემობრუნების დასაწყისის სიგნალს, ხოლო მანამ სანამ ტრენდი სრულყოფილად შემობრუნდება, მანამდე ბაზარზე ფიქსირდება პატარ-პატარა კორექციული მოძრაობები.
სურათი N 1-ზე ნაჩვენებია ე.წ. სავაჭრო გადასვლების გრაფიკული მაგალითი. პირველ რიგში უნდა დაველოდოთ ტრენდის მიმართულების ცვლილებას, ხოლო შემდეგ ბაზარზე უნდა შევიდეთ პირველ კორექციულ მოძრაობაზე, იმ შემთხვევაში თუ ახალმა ტრენდმა დაადასტურა თავისი მიმართულება.
სურათი N 1:
ერთ-ერთი საინტერესო გადასვლის პატერნია – “ჰალსტუხი-ბაფთა”. იგი ეფუძნება სამ მცოცავ საშუალოს, რომლებიც კომბინაციაში გვაძლევენ ტრენდის ცვლილების სიგნალს.
ფორექსის სტრატეგია “ჰალსტუხი-ბაფთა” (Bow Tie) და პატერნი “ჰალსტუხი-ბაფთა”-ს გამოვლენა და მისი ზოგადი წესები:
გრაფიკზე ვაყენებთ შემდეგ ინდიკატორებს:
- 10-დღიანი მარტივი მცოცავი საშუალო, ანუ SMA10, Close. გრაფიკზე წითელი ფერი;
- 20-დღიანი ექსპონენციალური მცოცავი საშუალო, ანუ EMA20, Close. გრაფიკზე ლურჯი ფერი;
- 30-დღიანი ექსპონენციალური მცოცავი საშუალო, ანუ EMA30, Close. გრაფიკზე მწვანე ფერი;
მიჩნეულია, რომ 10-დღიანი მცოცავი საშუალო გვიჩვენებს გასული 2 კვირის, ანუ 10 სავაჭრო დღის სამართლიან საშუალო ფასს.
უფრო გრძელვადიანი მცოცავი საშუალოებისათვის გამოიყენებენ ექსპონენციალურ მეთოდს, ვინაიდან მიჩნეულია რომ ისინი გვაძლევენ ე.წ. შეწონილ მონაცემებს. მიუხედავად იმისა, რომ მათში გათვალისწინებულია გრძელვადიანი ტრენდი, ისინი მაინც უფრო სწრაფად რეაგირებენ ფასების ცვლილებაზე, ვინაიდან ფასების უკანასკნელი მონაცემები მათ უფრო მეტ წონას მატებენ.
ყიდვა:
- ზემოთაღნიშნული მცოცავი საშუალოები ჯერ უნდა შეერწყნენ ერთმანეთს, ხოლო შემდეგ ისევ უნდა დაშორდნენ, ამასთან ერთად დაღმავალი ტრენდის (10-SMA < 20-EMA < 30-EMA) თანამიმდევრობითი რიგითობა უნდა შეცვალონ აღმავალი ტრენდის თანამიმდევრობით რიგითობაზე (10-SMA > 20-EMA > 30-EMA). იდეალურ ვარიანტში ეს უნდა მოხდეს სამი სავაჭრო დღის განმავლობაში. ასეთ ვითარებაში გრაფიკზე განდება პატერნი “ჰალსტუხი-ბაფთა”, რომელიც გადაფსკვნილი მცოცავი საშუალოებისგან შედგება. სქემატური გამოსახულება წარმოდგენილია სურათი N 2-ზე;
სურათი N 2:
- ფასმა გრაფიკზე უნდა წარმოქმნას უფრო დაბალი მინიმუმი და უფრო დაბალი მაქსიმუმი, სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ – უნდა მოხდეს უკუსვლა/კორექცია;
- როგორც კი, ზემოთ აღნიშნული ორი პირობა შესრულდება, ვხსნით ყიდვის სავაჭრო პოზიციას იმ მაქსიმუმის ზემოთ, რომელიც მე-2 პუნქტში ვახსენეთ. ვაყენებთ გადადებულ ყიდვის ორდერს დღევანდელი მაქსიმუმის ზემოთ, რომელიც როგორც წესი მომდევნო სავაჭრო დღეს ამუშავდება. თუ ბაზარი ძალიან შორს წავიდა ЕМА20-სგან და ЕМА30-ისგან, უნდა გადავაფასოთ სიტუაცია, ორდერის გაუქმებაზე არ არის საუბარი, არამედ უნდა დავაკვირდეთ, ხომ არ გავუშვით ხელიდან მომენტუმი. თუ ორდერი გახსნილია, უნდა დავაყენოთ სტოპ ლოსი. მისი ზომა დამოკიდებულია ბაზრის ვოლატილობაზე. იდეალურ ვარიანტში იგი მიმდინარე ფასიდან საკმაოდ შორ მანძილზე უნდა იყოს განტავსებული, ვინაიდან ვვაჭრობთ დღიურ გრაფიკზე სადაც ფასური რყევის დიაპაზონები უფრო განიერია და ფასმა შემთხვევით არ აარტყას დამცავ ორდერს, განმეორებითი უკუსვლის დროს, იმ შემთხვევაშო როდესაც გადასვლა ძველი ტრენდიდან ახალ ტრენდზე ჯერ კიდევ არ არის დასრულებული;
ყიდვის მაგალითი:
გაყიდვის მაგალითი:
სტრატეგიების კლასიფიკაცია: ძირითადი ფინანსური აქტივების მიხედვით
სტრატეგიების კლასიფიკაცია: დროის პერიოდის მიხედვით
სტრატეგიების კლასიფიკაცია: ძირითადი ალგორითმის მიხედვით
სტრატეგიების კლასიფიკაცია: დამატებითი მახასიათებლების მიხედვით