Почему графики не предсказывают цену

Каждый день десятки тысяч людей открывают графики и рисуют на них прямоугольники. Зоны спроса, ордер-блоки, имбалансы, волны, дивергенции. За этим стоит понятная надежда: если научиться видеть фигуры, которые видят немногие, можно угадывать, куда пойдёт цена.

Часть первая. Что говорит наука

Техническому анализу почти три века. Японские торговцы рисом рисовали свечные графики ещё в восемнадцатом веке, на Запад эта техника пришла только в двадцатом. За это время накопился огромный массив проверок — и он, к сожалению для индустрии, не радует.

Самый полный обзор этой литературы собрали Чхоль-Хо Пак и Скотт Ирвин: «The Profitability of Technical Analysis: A Review», отчёт проекта AgMAS Иллинойсского университета. Они собрали десятки эмпирических проверок технических торговых систем на самых разных рынках — акции, валюты, фьючерсы — и подвели итог.

Итог такой. Прибыльность на спекулятивных рынках держалась «по крайней мере до начала 1990-х», а дальше сошла на нет. То есть все находки относятся к эпохе, когда заявку подавали голосом, а скользящую среднюю считали на бумаге. И почти все положительные результаты, по оценке самих авторов обзора, страдают одними и теми же болезнями: подгонкой под данные, отбором правил задним числом и недооценкой транзакционных издержек.

Последнее стоит объяснить, потому что это главная ловушка всей индустрии. Если перепробовать тысячу правил на одной и той же истории, лучшее из них будет выглядеть блестяще — просто по законам вероятности, даже если все тысяча пустые. Именно так рождается большинство «рабочих» стратегий: не потому, что кто-то нашёл закономерность, а потому, что кто-то достаточно долго перебирал.

Со свечными фигурами вышло не лучше. Пиапас Тхараваний с соавторами проверили бычьи и медвежьи разворотные свечные паттерны на Тайской фондовой бирже — «Profitability of Candlestick Charting Patterns in the Stock Exchange of Thailand», журнал SAGE Open. Вывод в двух частях. Сами по себе: у большинства паттернов средняя доходность статистически не отличается от нуля, а у тех немногих, где отличие нашлось, доходность в 0.07–0.84% стоит рядом со стандартным отклонением в четыре-семь процентов — то есть сигнал утонул в шуме, который его окружает. И вторая часть, обиднее: фильтрация по стохастику, RSI или индексу денежных потоков «в целом не увеличивает ни прибыльность, ни точность предсказания». Популярный рецепт «паттерн плюс подтверждение индикатором» проверку не проходит.

Но самое интересное исследование появилось недавно — и оно ближе всего к тому, чем занимается розничный трейдер сегодня.

Матиас Месфин опубликовал в 2026 году работу «Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures: A Systematic Falsification Study». Он взял фьючерс на Nasdaq 100, 947 торговых дней пятиминутных данных за 2021–2025 годы, и проверил четырнадцать семейств внутридневных импульсных сигналов. Каждое должно было одновременно пройти пять условий: t-статистика не ниже 2.0 на данных вне выборки, минимум тридцать сделок в каждом тестовом окне, положительная доходность после реалистичных издержек, одинаковое направление в 2023, 2024 и 2025 годах по отдельности, и перестановочный тест с уровнем значимости ниже 0.001.

Ни одно не прошло.¹

Но интереснее не сам факт, а то, на чём именно всё сломалось. Одиннадцать семейств из четырнадцати умерли в одном и том же месте: их валовая доходность составила от 0.07 до 1.50 пункта, тогда как вход и выход стоят около двух пунктов. То есть сигнал существует. Он даже указывает в правильную сторону. Просто он меньше, чем стоит им воспользоваться. Это самый частый и самый незаметный способ потерять деньги на графиках: не ошибиться в направлении, а оказаться правым на сумму меньше комиссии.

Ещё три семейства издержки перешагнули, но упали на устойчивости: пробой утреннего диапазона в лонг дал t-статистику 0.88, разворот по классификатору волатильности и объёма — 1.26, а продолжение гэпа в шорт заработало солидные 16.53 пункта валом при t-статистике 1.46 и развалилось на требовании работать во всех трёх годах по отдельности. Знакомая история: стратегия, которая «работала», обычно работала в один конкретный год.

И отдельного уважения стоит то, что автор сделал в конце. Он прогнал через ту же мясорубку два сигнала, про которые заранее знал, что преимущество в них есть, — и они прошли: t-статистика 3.11 и 4.30. Это называется положительным контролем и отвечает на главное возражение к любой отрицательной работе: «может, у вас просто методика ничего не видит». Видит. Она не увидела именно того, что проверяли.

Часть вторая. Что работает

Если бы всё заканчивалось на этом, статья была бы бессмысленной. Но в тех же исследованиях есть и вторая половина — о том, что проверку проходит.

Работающих вещей немного, и у них общее свойство, к которому мы вернёмся.

Следование тренду

Самое длинное подтверждение из всех, что существуют. Группа исследователей из Capital Fund Management — Лемперьер, Дерембль, Сигер, Поттерс и Бушо — собрала данные за два столетия: «Two Centuries of Trend Following». Спотовые цены на сырьё и индексы с 1800 года, ставки по государственным облигациям с 1918-го, фьючерсы с 1960-го. Вывод: десятилетняя доходность следования тренду «ни разу не была отрицательной за два столетия».

Но у этой медали тяжёлая оборотная сторона, и авторы её не прячут. Типичная длительность просадки, пишут они, равна единице, делённой на квадрат коэффициента Шарпа — в годах. Для стратегии с Шарпом 0.7 это двухлетние просадки как норма. Для 0.5 — четыре года. Вдумайтесь: правильная, работающая двести лет стратегия может четыре года подряд не давать вам ничего, кроме убытка и объяснений. Никакая дисциплина не заменит понимания этого числа заранее.

Есть и третья сторона, самая неприятная. Гитеш Бхардвадж, Гэри Гортон и Гирт Рувенхорст изучили, что из этой премии доходит до инвестора, — работа с говорящим названием «Fooling Some of the People All of the Time: The Inefficient Performance and Persistence of Commodity Trading Advisors». Управляющие фондами на фьючерсах за 1994–2007 годы заработали 5.4% валовой избыточной доходности, а инвестор получил 85 базисных пунктов — восемь десятых процента над казначейскими векселями, статистически неотличимые от нуля. Премия была. Её забрали комиссиями.

Премия за волатильность

Самая устойчивая из документированных. Питер Карр и Лиурен Ву в работе «Variance Risk Premiums» (Review of Financial Studies) показали, что премия за дисперсию у индекса S&P 500 устойчиво отрицательна: инвесторы соглашаются на отрицательную ожидаемую доходность, лишь бы застраховаться от роста волатильности. Обратная сторона той же сделки — продажа волатильности — исторически давала очень высокие показатели доходности на единицу риска.

И главное: понятно, почему это не исчезает под напором арбитражёров. Это не ошибка в ценах, которую можно исправить. Это плата за риск. Продавец опциона получает деньги за то, что берёт на себя риск обвала, от которого откупаются хеджеры. Риск реальный — поэтому и плата реальная. Тот, кто продавал волатильность в феврале 2018-го или в марте 2020-го, узнал, за что именно ему платили все предыдущие годы.

Кэрри

В крипте это ставка финансирования по бессрочным контрактам. Механизм здесь предельно прозрачный, и он единственный в этом списке, который проверяется не бэктестом, а квитанцией.

У бессрочного контракта нет экспирации, поэтому биржа привязывает его к спотовой цене деньгами: каждые восемь часов одна сторона платит другой. Контракт дороже индекса — платят те, кто в лонге; дешевле — платят те, кто в шорте. Это не оценка и не модель, это опубликованный перевод средств с историей по каждому инструменту. Кто купил актив на споте и продал бессрочный контракт, получает эти выплаты и не зависит от направления цены. Устройство ставки и логика её расчёта разбираются, например, в работе «Designing Funding Rates for Perpetual Futures in Cryptocurrency Markets».

Но премия здесь зависит от режима сильнее, чем принято думать. Когда рынок перегрет лонгами, ставка финансирования взлетает; когда в эту сделку приходит капитал, она сжимается к доходности обычных долларовых инструментов — и тогда весь смысл конструкции пропадает: те же деньги можно было держать в долларах без биржевого риска, без плеча и без риска ликвидации короткой ноги. Кэрри — не машина по печати денег, а плата за готовность держать позицию, которую в нужный момент будет некому передать.

Часть третья. Почему одно работает, а другое нет

Разница между двумя списками не случайная.

Всё, что работает, — это плата за принятие риска, а не награда за распознавание фигур.

Продавая волатильность, вы берёте на себя риск обвала, от которого другие откупаются. Следуя тренду, вы принимаете риск долгих разворотов и четырёхлетних просадок, которые большинство людей психологически не выдерживает. В кэрри — риск того, что ставка перевернётся в самый неподходящий момент, а короткую ногу вынесет по маржин-коллу.

Никто не платит за то, что вы увидели прямоугольник на графике. Платят за то, что вы держите риск, который другим держать неудобно.

Отсюда следует и второе.

Почему находки исчезают

Даже настоящие закономерности затухают, когда о них узнают.

Классическую проверку этого сделали Дэвид Маклин и Джеффри Понтифф — «Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?», Journal of Finance. Они взяли 97 признаков, про которые в ведущих научных журналах было показано, что они предсказывают доходность акций, и посмотрели, что стало с ними дальше. Вне выборки доходность оказалась на 26% ниже. После публикации — на 58% ниже. Разница между этими числами, 32%, и есть цена самой публикации: столько забрали люди, прочитавшие статью. Альфа в пять процентов внутри выборки превращается примерно в три и четыре десятых после того, как о ней узнали.

Более поздняя работа Антуана Фалька, Адама Рея и Давида Тесмара — «Why and How Systematic Strategies Decay» — уточняет картину и добавляет тревожную деталь. Год публикации сам по себе объясняет 30% разброса в затухании, и каждый следующий год затухание у вновь публикуемых факторов растёт на пять процентных пунктов. Капитал сбегается к найденной неэффективности быстрее, чем раньше. Найденное в 2005-м жило годами. Найденное сегодня умирает за месяцы.

Теперь приложите это к методам, которые разошлись по ютубу миллионными тиражами. Если в них что-то и было, оно ушло первым — и ушло задолго до того, как вы про них услышали.

Часть четвёртая. Цифры, о которых не говорят на курсах

Раз уж мы взялись за неудобные факты, приведём и эти. Они не про методы, а про людей.

Фернандо Шаге, Родриго Де-Лоссо и Бруно Джованнетти получили полные регуляторные данные по розничным счетам на бразильских фьючерсах — «Day Trading for a Living?». Из 19 646 человек, начавших торговать, до трёхсот и более торговых сессий дошли 1 551 — семь целых девять десятых процента. Из этих упорных 97% потеряли деньги. Больше бразильской минимальной зарплаты заработали 1.1%. Больше зарплаты банковского клерка — половина процента. Восемь человек из полутора тысяч.

И ключевая фраза из той же работы, которая стоит отдельного внимания: «нет свидетельств обучения дейтрейдеров за те периоды, в которые они торгуют». Люди не становятся лучше от практики. Триста дней за терминалом не превращаются в навык — они превращаются в триста дней комиссий.

Тайвань, другая эпоха и другой рынок, тот же результат. Брэд Барбер, И-Цун Ли, Ю-Джейн Лю и Терренс Одеан разобрали пятнадцать лет полных данных по всему рынку, 1992–2006 годы: «The Cross-Section of Speculator Skill: Evidence from Day Trading», Journal of Financial Markets. Их формулировка: «менее одного процента всей популяции дейтрейдеров способны предсказуемо и надёжно получать положительную сверхдоходность после комиссий». В абсолютных числах — около четырёх тысяч человек из примерно четырёхсот пятидесяти тысяч торгующих за год.

Заметьте: эти четыре тысячи существуют. Мастерство в спекуляции — не миф, оно измеримо и воспроизводимо. Просто его распределение выглядит не как «научись и сможешь», а как распределение мастерства в профессиональном спорте. Разница лишь в том, что во втором случае никто не продаёт курсы с обещанием попасть в основной состав НБА за три месяца.

Что со всем этим делать

Мы не считаем, что разметка бесполезна. Она полезна — но не в том качестве, в котором её обычно продают.

Неперекрытый разрыв на графике — это факт. Уровень, от которого цена дважды развернулась, — факт. Экстремум, который цена прошла, — факт. Это ориентиры: где поставить стоп, куда наметить цель, где цена уже была. Карта местности.

Чего карта не делает — так это не говорит, куда поедет машина.

Разница между этими двумя вещами и есть вся разница между инструментом и обещанием. Инструмент экономит время и структурирует взгляд. Обещание продаётся лучше, но не выполняется.

Мы выбрали первое. Поэтому в нашем модуле разметки нет процентов вероятности, нет слов «сигнал» и «прогноз», и есть состояние «здесь чистых зон нет» — вместо того чтобы нарисовать что-нибудь любой ценой.

А цифры из этой статьи мы публикуем потому, что считаем: пользователь имеет право знать, что именно он держит в руках.

Источники

1. Park C.-H., Irwin S. The Profitability of Technical Analysis: A Review. AgMAS Project Research Report 2004-04, University of Illinois. ageconsearch.umn.edu/record/37487 — сводный обзор эмпирических проверок технических торговых систем.
2. Tharavanij P., Siraprapasiri V., Rajchamaha K. Profitability of Candlestick Charting Patterns in the Stock Exchange of Thailand. SAGE Open, 2017. doi:10.1177/2158244017736799 — свечные разворотные паттерны с фильтрами по индикаторам и без них.
3. Mesfin M. Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures: A Systematic Falsification Study. arXiv:2605.04004, 2026. arxiv.org/abs/2605.04004 — четырнадцать семейств сигналов, 947 дней пятиминутных данных, ни одно не прошло пять критериев.
4. Lempérière Y., Deremble C., Seager P., Potters M., Bouchaud J.-P. Two Centuries of Trend Following. arXiv:1404.3274, 2014. arxiv.org/abs/1404.3274 — следование тренду на данных с 1800 года; длительность просадки как 1/S².
5. Bhardwaj G., Gorton G., Rouwenhorst K. G. Fooling Some of the People All of the Time: The Inefficient Performance and Persistence of Commodity Trading Advisors. NBER Working Paper 14424. nber.org/papers/w14424 — 5.4% до комиссий против 85 базисных пунктов после, 1994–2007.
6. Carr P., Wu L. Variance Risk Premiums. Review of Financial Studies, 22(3), 2009. ideas.repec.org — устойчиво отрицательная премия за дисперсию у S&P 500.
7. Designing Funding Rates for Perpetual Futures in Cryptocurrency Markets. arXiv:2506.08573. arxiv.org/abs/2506.08573 — устройство ставки финансирования бессрочных контрактов.
8. McLean R. D., Pontiff J. Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability? Journal of Finance. PDF — 97 признаков: −26% вне выборки, −58% после публикации.
9. Falck A., Rej A., Thesmar D. Why and How Systematic Strategies Decay. Capital Fund Management, 2021. cfm.com — год публикации объясняет 30% разброса в затухании, плюс 5 п.п. за каждый год.
10. Chague F., De-Losso R., Giovannetti B. Day Trading for a Living? SSRN 3423101 — бразильские фьючерсные счета: 97% убыточных среди продержавшихся 300+ сессий, 1.1% выше минимальной зарплаты, отсутствие обучения.
11. Barber B., Lee Y.-T., Liu Y.-J., Odean T. The Cross-Section of Speculator Skill: Evidence from Day Trading. Journal of Financial Markets, 18, 2014. escholarship.org — Тайвань 1992–2006, менее 1% предсказуемо прибыльных дейтрейдеров.