П-волны ценовых графиков как инструмент статистического анализа рынка Форекс

Введение понятия п-волны служит адекватным инструментом для статистического анализа волновых и профитных свойств ценовых графиков финансовых инструментов рынка Форекс и разработки эффективных торговых стратегий и тактик автоматичес¬кого трейдинга.

Введение
Известно, что разработать и формализовать гибкую и стабильно прибыльную торговую систему очень непросто (а то и невозможно?). Для этого мы должны не только критически оценивать смысл и сигнальные свойства существующих индикаторов и иметь достаточный опыт практической торговли на рынке Форекс, но и углублять и расширять наши знания в области статистики динамического поведения котировок валют, которая позволила бы нам входить в рынок, так сказать, «с цифрами в руках». Мы должны, например, заранее знать, каков вообще профитно-волновой потенциал (в смысле возможности извлекать прибыль) того или иного финансового инструмента, какой процент его составляют теоретически профитные волны, а сколько — заведомо непрофитной “ряби”, и как настроить свою торговую систему так, чтобы она с приемлемой вероятностью реагировала только на профитные волны и с просчитанной уверенностью фильтровала эту рябь.

Ведь сегодня мы не можем более или менее вразумительно ответить даже на такой, казалось бы, естественный вопрос: чем конкретно и насколько статистика последовательных котировок валюты и других инструментов на рынке Форекс отличается от статистики, например, случайного блуждания точки по вертикали или, что то же, событий выпадания «решки» при подбрасывании симметричной монеты? Далеко ли мы сегодня продвинулись от описания динамики рынка Форекс «в числах» как лишь констатации того стопроцентно верного факта, что он «постоянно меняется» или что он «непредсказуем»? Кажется, что МЫ вообще никуда в этом смысле не движемся!..

Данная статья представлена с разрешения отдела научной форексологии Scientific Forexology Centre Киевского НТКИВЦ «КонЦентр» и освещает некоторые результаты исследований, направленных на преодоление указанных пробелов в познании динамики рынка Форекс. Общенаучный, системный подход к глубокому научно-техническому анализу ценовых графиков и получаемые на его основе результаты позволяют вооружить практикующих трейдеров действительным пониманием поведения рынка Форекс и использовать эти знания для построения собственных эффективных торговых систем.

Представленные в статье численные результаты получены по программам Scientific Forexology Centre на ценовых графиках, генерируемых торговыми терминалами Meta Trader 4 (от компании MetaQuotes Software Corp.) разных дилинговых центров (ДЦ): Группы компаний Alpari, компании FOREX MMCIS group, Банковской группы Life и компании FXCM LLC.

П-волны ценовых графиков
Одним из важнейших понятий, которые используются в наших форексометрических исследованиях, является понятие п-волны ценового графика финансового инструмента. П-волна — это не только сокращенное написание слова «полуволна», но и такая полуволна в движении цены котируемой валюты, которая в корне отличается от традиционной полуволны регулярных волн в консервативном поле тяготения Земли. Более того, строго говоря, к рыночному волнению даже нельзя применить само понятие «волна» в ее традиционном смысле: случайная природа колебаний рыночной цены не позволяет говорить о ее волнах как о неких целостных образованиях, рассматриваемых в теориях гравитационных или даже ветровых волн — вспомните зигзагообразные колебания цены на минутных или часовых графиках, не говоря уже о ее тиковых флуктуациях. Кроме того, «волны Эллиота», рассматриваемые в традиционном техническом анализе, к данному исследованию тоже не имеют никакого отношения.

Зато можно с уверенностью говорить об увеличении (уменьшении) цены от точки начала подъема до точки ее обратного снижения (или наоборот, от начала снижения до начала подъема), то есть о локальных экстремумах — пиках и впадинах — на ценовом графике в некотором временном интервале, как это показано на рис. 1. Это и есть наша одно-, двух-, трех- и т. д. периодная восходящая или нисходящая полуволна, точнее, «п-волна», поскольку «полуволна» в теории колебаний и волн — это всего лишь фаза вертикального подъема и опускания (или наоборот, опускания – подъема) в пределах своей амплитуды частиц среды относительно некоторого нулевого уровня, каковой напрочь отсутствует на ценовых графиках биржевых инструментов Форекс. Таким образом, высота п-волны определяется разницей котировочных цен в точках пика и впадины в зависимости от ее направления, а длина п-волны определяется количеством временных периодов графика (М1, М5, Н1 и т. д.) между ее противоположными экстремумами.

Итак, изменение котировок валют на рынке Форекс состоит из последовательности разнопериодных восходящих и нисходящих п-волн разной высоты, начиная с бара №0, который после окончательного формирования дает цену Bid закрытия Close наименьшего периода М1. Изредка на ценовых графиках наблюдаются также флетовые участки разной длины, которые формируют двойные пики и двойные впадины (см. рис. 1). Поскольку на таких участках движение цены отсутствует, то в нашем анализе они не играют сколько-нибудь существенной роли. Таким образом, на фрагменте АВ ценового графика, показанного на рис. 1, мы насчитали четыре 1-периодные п-волны (две восходящие и две нисходящие), одну 2-периодную восходящую и одну 3-периодную нисходящую, а также один флетовый участок, который образует двойной пик. Все эти п-волны, как видно, образованы 4-мя пиками и 4-мя впадинами, а количество восходящих и нисходящих п-волн одинаково — по 3.

С.Л.Попов (Scientific Forexology Centre, Киев, Украина)

Рисунок 1. К определению п-волн ценового графика

Сделанное выше (выделенное) утверждение так же непреложно, как и тот факт, что при подбрасывании симметричной монеты безусловно выпадет «орел» или «решка» (попадание такой монеты «на ребро» соответствует флетовой п-волне). Несмотря на кажущуюся его банальность, это утверждение имеет принципиальное методологическое значение для строго научного, системного подхода к исследованию закономерностей поведения рыночных цен и разработке на основе этих закономерностей формальных (нейтральных к конкретному рынку) торговых стратегий, имеющих предопределенную профитность независимо от текущих движений цен на рынке Форекс. Именно такой подход принят в отделе научной форексологии Scientific Forexology Centre при проведении исследований в области форексометрии .

Закон показательного распределения п-волн исходных графиков
Исследования по построению частотных и профитностных распределений п-волн по их длинам на графиках важны потому, что позволяют выяснить природу колебаний цен на рынке Форекс как таковую. Далее мы увидим, что эта природа очень мало зависит от рассматриваемой валютной пары, временных периодов ее графиков, абсолютного времени начала и конца проведения торговой сессии, а также от того, на торговом терминале какого дилингового центра (ДЦ) построены эти графики. Единственным требованием к выполнению статистических исследований является репрезентативность выборок исторических данных для обеспечения их стационарности и эргодичности (см. далее): длина выборок данных должна составлять не менее ≈ 240*L баров (точек графика), где L— максимальная длина наблюдаемых п-волн. Наша исследовательская практика показывает, что для исходных (чистых, Pure) графиков цен эта длина составляет примерно 2100 ÷ 2300 точек при максимальной периодности п-волн 8 ÷ 10.

Рассмотрим рис. 2, отражающий характерные закономерности частотного распределения п-волн на исходных (Pure) графиках периода М1 цены Close валютной пары EURUSD, торговавшейся с 08:00 25 марта 2010 года (GMT) на 2274 минутных барах, то есть в течение ≈ 38 часов или ≈ 1,6 суток на терминалах разных ДЦ — Alpari, MMCIS, Life и FXCM.

Как видим, частости (частоты появления) п-волн на графике Pure Close как случайные величины распределены по их длине (периодности) по показательному закону (называемому также экспоненциальным), близкому к вероятностному распределению числа последовательных движений в одну и ту же сторону точки, чисто случайным образом блуждающей вдоль вертикальной оси декартовой системы координат (кривая RandWalk на рис. 2).

Рисунок 2. Показательное распределение п-волн цены Pure Close по их периодности на ценовых графиках Форекс несколько отличается от статистики случайного блуждания точки

Показательное распределение в данном случае описывается выражением р(n) = аλ(n), где р(n) — вероятность движений цены (или блуждающей точки) n раз подряд в одну сторону (вверх или вниз), а — вероятность однократного движения цены в ту или иную сторону, λ(n) — некоторая функция от n. Для кривой RandWalk а = 0,5, λ(n) = n, поскольку направление каждого последующего движения блуждающей точки не зависит от предыдущего и, значит, применимо правило умножения вероятностей независимых событий. В случае п-волн рынка Форекс о независимости последующих движений цены от предыдущих, очевидно, нельзя говорить с уверенностью, но такое предположение, подтверждаемое представленными данными, имеет полное право на существование.

Основной вывод, который можно сделать из данного исследования, заключается в том, что динамика рынка Форекс является, если можно так выразиться, в еще большей мере «случайной», чем статистически равномерно распределенное случайное блуждание точки. Тем самым рынок Форекс демонстрирует свою действительную «рукотворность» в отличие от чисто случайных природных процессов — на Форексе однопериодные п-волны возникают, как правило, чаще, чем выпадает «решка» при подбрасывании монеты, зато, например, трехпериодные п-волны возникают реже, чем «решка» выпадает трижды подряд. Так что, хотя ценообразование на рынках — искусственный процесс, его законы очень недалеко ушли от законов нашей матушки-природы!

Другие фундаментальные факты, обнаруженные в проведенных нами исследованиях частости п-волн ценовых графиков Форекс, состоят в следующем.

• Частости п-волн, образуемых на ценовых графиках рынка Форекс, распределены по их длинам по показательному закону для любых валютных пар и временных периодов графиков вне зависимости от абсолютного времени начала и конца представительных выборок данных, а также от того, на торговом терминале какого ДЦ построены эти графики.
• Ценообразование на Форексе на представительных временных интервалах обладает свойством эргодичности относительно длин образуемых п-волн.
• Колебания котировок финансовых инструментов на Форексе представляет собою стационарный процесс относительно их трендовых средних (см. далее) с ограниченным стандартным отклонением.
• Количество восходящих и нисходящих п-волн на разных выборках ценовых данных строго одинаково, и в редких случаях может различаться не более чем на 1.
• Средняя периодность п-волн чистых цен Pure любых финансовых инструментов на рынке Форекс составляет 1,91765 со стандартным отклонением 0,07568.

Заметим также, что, судя по графикам на рис. 2, «стиль котирования» в ДЦ Alpari заметно отличается от такового в трех других исследованных ДЦ, и частотное распределение п-волн по длинам на его ценовом графике в большей мере приближается к чисто случайному. В то же время ДЦ MMCIS, Life и FXCM демонстрируют на удивление согласованную «торговую политику», обеспечивая до 65% однопериодных п-волн и до обидного (для трейдера) мало 3-х и более периодных ценовых образований на своих графиках. А появление уже 5-периодных п-волн цены Pure Close на Форексе вообще имеет вероятность ≈0,03, или 3%, то есть меньшую, чем вероятность 1/31 ≈ 0,03226 выпадения zero в рулеточной игре!

Итак, показательное частотное распределение п-волн по их длинам на рынке Форекс — явление фундаментальное. Для практикующего трейдера это означает, в частности, что независимо от торгуемой валюты и периода графика ее цены (М1, М15, Н4 и т. д.) после открытия ордера в направлении предыдущего движения цены, по завершении следующего торгуемого периода вы получите убыток с вероятностью около 55 – 65% (но это, конечно же, само по себе еще не значит, что вы неудачно вошли в рынок). Скорее всего, трейдеры-практики знают об этом, но вряд ли они осознают, почему так случается, если все используемые ими индикаторы указывают на обратное.

Сглаживание исходных ценовых графиков
В статистической форексологии, как и в других науках — от климатологии и астрофизики до биологии и медицины, занимающихся, в частности, вопросами реконструкции фазовых пространств временных сигналов от сложных динамических систем, — часто возникает необходимость сглаживания экспериментальных графиков, в данном случае — для выяснения статистики трендов, формируемых колебаниями котировок различных валютных пар. Речь идет не просто об усреднении “зубчастости” на больших или меньших интервалах для фильтрации флуктуаций разного масштаба, а именно о сглаживании трендов для выделения на ценовых графиках полуволн определенной длины и высоты с целью дальнейшего анализа их профитности.

Для выработки адекватных торговых сигналов исходный график сглаживают в соответствии с тем, насколько «плотно» нужно соответствующий индикатор приблизить к локальному тренду движения цены. Эта «плотность» (глубина сглаживания) определяется применяемой торговой стратегией и зависит от числа точек графика, используемых для построения одной точки сглаженной кривой, а также от метода такого сглаживания. Мы различаем центральное усреднение (Average) и сплайновое сглаживание (Spline) соседних точек графика. Для нашего сплайна требуется лишь пять соседних точек графика — по две с каждой стороны от центральной точки, относительно которой выполняется сглаживание (пятиточечное сглаживание 3 х 3). Реализованная у нас в виде индикатора, эта скользящая тройная средняя хорошо аппроксимирует искомое движение цены и в то же время отсеивает ее “случайные флуктуации”, которые не ведут к формированию новых более или менее долговременных трендов. Мы применяем ее для проведения научных исследований трендовых и сигнальных свойств индикаторов различных вариантов вида (Open, Close, Median = (High+Low)/2, Typical = (High +Close+Low)/3) и степени фильтрации (Pure, Average, Spline) текущей цены.

На рис. 3 в качестве примера приведен фрагмент графика цены Pure Close валютной пары EURUSD вместе с индикаторами Spline Close и Spline Median, полученными путем центрального пятиточечного сглаживания. На рисунке также виден график цен Pure Median, которые играют ключевую роль в форексометрических исследованиях волновой профитности рынка Форекс. Один замечательный факт, имеющий принципиально важное значение для разработки системы сигнализации формальных торговых стратегий, заключается в наличии ярко выраженного одношагового сдвига между графиками Spline Close и Spline Median, несмотря на центральное сглаживание обеих цен. Кроме того, как я уже отметил выше, колебания (или флуктуации) различных чистых цен Pure (Close, Open, Typical и всех других вариантов) на Форексе оказываются стационарными относительно своих трендовых средних (то есть относительно цен по индикаторам Spline) со стандартным отклонением, зависящим от волатильности конкретной торговой сессии, но лежащим в довольно узком диапазоне на представительных временных интервалах.

Рисунок 3. Для устранения ложных торговых сигналов и пробойных флуктуаций цен мы фильтруем их с помощью трендовых сплайнов

Заметим также, что показанные графики получены на терминале Meta Trader 4 от ДЦ Alpari, который котирует данную пару с точностью до пятого знака после десятичной точки включительно; другие дилинговые центры котируют ее с точностью лишь до четвертого знака. Сделанное замечание имеет прямое отношение к различию в поведении показанных на рис. 2 графиков показательного частотного распределения п-волн, полученных на терминалах разных ДЦ: менее точная котировка валют, подобно полосовой фильтрации, приводит к образованию большего количества флетовых участков на ценовых графиках (см. рис. 1) и, соответственно, уменьшает количество более длинных п-волн.

Закон биномиального распределения п-волн сглаженных индикаторов
Наша основная цель применения описанной выше фильтрации текущих цен состоит в использовании сглаженных индикаторов для устранения пробойных флуктуаций цен и выработки адекватных торговых сигналов.

На рис. 4 показаны частотные распределения п-волн по их периодности на исходных графиках Pure, а также на центрально сглаженных Spline индикаторах цены закрытия Close, цены открытия Open и средней цены Median для валютной пары EURUSD на выборке периода М1 длиной 2274 мин. (терминал ДЦ Alpari). Результаты этих сравнительных экспериментов показывают, что частости п-волн сглаженных цен, начиная с периодности 3, существенно поднимаются над осью абсцисс, указывая на повышение частоты появления при реальном трейдинге более длинных п-волн — вплоть до 20-минутных для Spline Median.

Рисунок 4. Частотные статистики п-волн цен на чистых и сглаженных графиках существенно различаются

Нетрудно видеть, что частотное распределение п-волн гладких графиков по периодности «в среднем» подчиняется биномиальному распределению, тяготеющему к распределению Пуассона, с наивероятнейшим значением 3. Как видно из рисунка 4, конкретная форма кривых распределений для графиков разных видов цен в деталях в большей или меньшей степени различается, но их общий характер свидетельствует об универсальности указанной закономерности: доля длинных п-волн и сама их длина на сглаженных графиках резко увеличиваются. Это имеет решающее значение для использования таких графиков в качестве сигнальных индикаторов при торговле на рынке Форекс. Средняя длина п-волн на индикаторах Spline на Форексе составляет 5,38573 со стандартным отклонением 0,16291.

На рис. 4 обращает на себя внимание также поведение кривых для чистого и сглаженного графиков цены Median, которое заметно отличается от поведения кривых для графиков цен Close и Open, ведущих себя практически идентично. Такие особенности поведения цены Median обусловлены ее изначальным свойством усреднения, аналогичным свойствам средней цены Tick Average за время формирования нулевого бара. Как показывают наши исследования профитности торговых сессий на разных временных интервалах, указанное свойство чистого графика цены Median делает его лучшим индикатором наиболее вероятной цены сделки в формальных стратегиях трейдинга разной рисковости.

Основные форексометрические показатели рынка Форекс
Введение в рассмотрение и практическое использование понятия п-волны оказалось очень плодотворным для идентификации и анализа движения цен на графиках Форекс с целью вычисления профитности как самого рынка, так и различных торговых систем. Действительно, каким бы ни было направление (возрастание или убывание) любой п-волны, ее высота представляет собою чистую прибыль/убыток как разницу наиболее вероятных цен в ее экстремальных точках, выраженную в относительных единицах цен котируемых валют. Поэтому п-волны по определению несут в себе все профитно-лоссовые свойства конкретных торговых стратегий и сессий, и с их помощью оказывается возможным с успехом вычислять все наиболее важные трейдинговые характеристики исторических ценовых данных рынка Форекс, которые, как мы видим, носят универсальный характер.

Такими характеристиками, многие из которых уже исследованы в Scientific Forexology Center, являются следующие:

• частотное распределение п-волн различных индикаторов цен по их длинам (периодности) с соответствующими стандартными отклонениями на разных временных интервалах;
• распределение профитности п-волн по их длинам при разных значениях параметров формальных (и не только) торговых стратегий;
• сигнальные характеристики трендовых торговых индикаторов разных видов цены;
• коэффициенты профитности торговых индикаторов, формальных торговых стратегий и конкретных торговых сессий;
• сессионная динамика прибыли/убытков при использовании различных торговых стратегий;
• общий профитно-волновой потенциал финансовых инструментов, торгуемых на рынке Форекс разными дилинговыми центрами.

Наиболее интересные результаты исследования профитности формальных стратегий трейдинга по индикаторам ценовых графиков Форекс, полученные в численных экспериментах по разработанным в Scientific Forexology Centre программам в среде торгового терминала Meta Trader 4, мы рассматриваем в одной из следующих наших статей.

Вместо заключения
Надеюсь, прочитав эту статью, пытливый валютный трейдер сумеет вывести из представленных здесь результатов полезные практические следствия, которые помогут ему не только прояснить для себя, с каким грандиозным явлением он имеет дело, но и подстроить свою торговую стратегию в русле движений рынка Форекс. Хочу только заметить, что частная динамика биржевых рынков, как и все управляемые человеком сложные системы и процессы, меняется чрезвычайно быстро, и работающая сегодня успешная торговая тактика завтра может оказаться убыточной. Но стратегия, в которой отражены фундаментальные закономерности взаимоотношения людей между собой и с внешними явлениями непреодолимой силы, в частности, на Форексе остается неизменной со времен «товарного рынка Флинтстоунов» .

Приказ об учреждении Scientific Forexology Centre

Киевский научно-технический
консультационный, исследовательский и внедренческий центр
«КонЦентр»

ПРИКАЗ

25 декабря 2009 г.                                                                                            № 107/10

Г. Киев

ОБ УЧРЕЖДЕНИИ ОТДЕЛА НАУЧНОЙ ФОРЕКСОЛОГИИ
Scientific Forexology Centre

 

С целью проведения научных исследования динамического поведения ценообразования на  международном рынке Форекс, выявления его статистических характеристик и разработки основных стратегических / тактических параметров эффективной автоматизированной электронной торговой системы для работы на рынке Форекс и площадках других биржевых учреждений

ПРИКАЗЫВАЮ

1. Учредить при Киевском НТКИВЦ «КонЦентр» новое структурное подразделение — Отдел научной форексологии с международным названием Scientific Forexology Centre (Научный форексологический центр) с 1 января 2010 г.

2. Руководителем и ведущим научным сотрудником отдела Scientific Forexology Centre назначить директора Киевского НТКИВЦ «КонЦентр» Попова С.Л. с момента вступления в действие данного приказа.

3. Заместителю директра по административной части Колосовской Е.С. совместно с директором Поповым С.Л. подготовить и опубликовать до 27 января 2010 г. Положение, Штатное расписание, Инструкцию сотрудникам и План работы отдела Scientific Forexology Centre.

4. Заместителю директора по маркетингу Горской А.В. до 1 февраля 2010 г. обеспечить перевод на английский и немецкий языки ключевых материалов об отделе Scientific Forexology Centre и их публикацию на сайте КиевНТКИВЦ «КонЦентр» и в доступных печатных изданиях.

Директор КиевНТКИВЦ «КонЦентр»  ______________    С.Л.Попов

            25.12.2009  

Ознакомлены           _________________ А.В.Горская

                                   _________________ Е.С.Колосовская

Исп. Д.В.Кол. 241209, т. 5689250

Как извлекать реальные доходы из потенциальной энергии рынка Форекс?

Аналогия с нетрадиционными источниками энергии: Как извлекать реальные доходы из потенциальной энергии рынка Форекс?

Как только звучащая сегодня со всех сторон зазывная реклама дилинговых центров привлекла мое внимание и я близко познакомился с проблематикой возможностей «неограниченного» заработка на рынке Форекс, мне на ум пришла одна замечательная аналогия, которой хочу поделиться с вами. Одно время я активно занимался нетрадиционной энергетикой в части изучения локального энергетического потенциала таких природных возобновляемых источников энергии, как солнечный свет, ветер, морские и океанические волны, в том числе приливно-отливные. Очевидно, никто не станет оспаривать тот факт, что уровень солнечной инсоляции, скорость ветра, высота и частота морского волнения в конкретной географической точке и в конкретное время — имеют случайные и практически непредсказуемые величины, хотя и носят, в целом, волнообразный характер. Несмотря на то, что все эти величины имеют ярко выраженные сезонные особенности, можно лишь с некоторой вероятностью спрогнозировать вероятность появления тех или иных их значений в конкретный момент времени (в данном контексте «вероятность вероятности» — это не тавтология, это — операция сложения вероятностей!). Именно в этом заключается одна из основных проблем использования таких источников, казалось бы, неисчерпаемой, «дармовой» энергии нашего Солнца.

Другая проблема использования светового, ветрового и морского волнения состоит в создании высокоэффективных технических средств для преобразования их действительно безграничного (по объему и/или по мощности), но «почти неуловимого» энергетического потенциала, например, в механическую или электрическую энергию. В одних случаях этот потенциал оказывается слабым, а значит извлекать из него энергию оказывается слишком дорого (дешевле купить дизель-генератор!), в других — слишком велик, когда ломаются сами эти преобразователи, рассчитанные на некие «среднестатистические по региону» энергетические показатели.   

Тем не менее, полезную энергию из таких источников извлекать вполне возможно, однако все зависит от ее себестоимости, то есть от того, насколько удачным оказывается эффективность (производительность, КПД) соответствующего преобразователя такой энергии, а также от общего энергетического потенциала эксплуатируемого возобновляемого источника в месте установки преобразователя. Ясно, что люфты и трения разного рода в механических элементах таких преобразователей будут присутствовать всегда, но чем они меньше, тем больше шансов на появление возможности вообще извлекать какую-либо энергию или повысить эффективность извлечения энергии из слабых источников.

Совершенно аналогичным образом ведут себя цены финансовых инструментов на рынке Форекс. Этот высоколиквидный, вездесущий и практически постоянно действующий процесс, обусловленный движениями больших и малых мировых социально-экономических и валютно-финансовых волн, позиционируются дилинговыми и брокерскими учреждениями именно как неисчерпаемый источник дохода — «иди и бери»! Однако, как мы знаем, это легко сказать, но сделать трудно: почти случайный характер ценовых колебаний разной интенсивности (от однопериодных «микроволн» до мощных трендов разной направленности), наличие транзакционных издержек, спредов, задержки исполнения ордеров и проскальзываний цены, другие «околорыночные» факторы (в том числе, мошеннические), аналогами которых в возобновляемой энергетике являются трения и люфты в механических элементах преобразователей, — все это выстраивает такие препятствия, которые наши торговые системы — эти «преобразователи» рыночной «халявной» денежной энергии, — как правило, не могут преодолеть.  

Для решения проблем, возникающих при практическом использовании природных возобновляемых источников энергии, созданы целые научные институты и кафедры в высших учебных заведениях, сформированы профильные отделы в министерствах и ведомствах и отделения в национальных академиях наук во множестве стран мира. Эти организации и органы призваны способствовать развитию научно-теоретической базы нетрадиционной энергетики и разработке конструкций эффективных преобразователей энергии, породжаемой неисчерпаемым (в известном смысле) водородно-ядерным запасом нашего Солнца. И ни одному здравомыслящему человеку на Земле не придет в голову обвинять кого-либо в спекулятизме и осуждать его за попытки «на халяву» завладеть этой «дармовой» энергией и затем продавать ее по цене, превышающей ее себестоимость!

Другое отношение к рынку Форекс в части спекулятивных игр на нем. Да, на рынке Форекс можно зарабатывать, теоретически, неограниченно много и постоянно. Такая теоретическая возможность, разъясняют глашатаи рынка, обусловливается тем, что котировки валют все время как-то меняются, образуя на ценовых графиках подобия волн — цены то повышаются, то понижаются, в чем-то подобно морским периодическим или даже приливно-отливным волнам (ср. с «волнами Эллиота»). На этом в своей рекламе акцентируют внимание рядовых граждан и дилинговые центры, стараясь привлечь как можно больше жаждущих (алчущих) легкого, легального и большого заработка (чего, конечно, не бывает по определению). И это им, как видим (раз мы здесь!), удается. Но невольно они привлекают к себе внимание и общественности, которая в массе своей, как известно, состоит из завистников, которые лишь в силу утверждений самих брокеров о легкости и грандиозности заработков на рынке Форекс вешают на него ярлык спекулятивной и мошеннической конторы. А те, кто вплотную соприкоснулся с реалиями валютных игр на Форексе, на собственной шкуре испытывают «легкость» получения такой-сякой прибыли. Вспомним золотоискателей Новой Америки, работавших, как проклятые, и порою клавших свои жизни на враждебных просторах Клондайка ради мутного блеска крупиц намытого золота! А сегодня, благодаря научно-техническим достижениям, разработка золотоносных пород ведется в промышленных масштабах, и никому, не считая «зеленых» активистов, не приходит в голову обвинять золотодобывающие компании в спекулятизме.

Точно так же, если вернуться к нашей аналогии с природными возобновляемыми источниками энергии, …

Таким образом, чтобы суметь оседлать этого «скакуна диких прерий», каковым по-сути является рынок Форекс, нужна специальная наука. Такой наукой, на мой взгляд, должна стать форексология — чисто теоретическая и прикладная, вместе со своими отделами — форексометрией, включающей в себя как раздел также традиционный «технический анализ», и форексографией, изучающей «внешние» особенности разнопериодных ценовых графиков Форекс. Основные направления и общая программа исследований в области форексологии разработаны специалистами недавно созданного Международного Центра научной форексологии (International Scientific Forexology Center) при Киевском научно-техническом консультационном, исследовательском и внедренческом центре «КонЦентр». При этом форексология будет использовать и развивать далее весь арсенал научных и технических методов и средств, разработанных ранее для решения задач аналогичной природы и сложности из других областей науки и техники.  

Автоскальпер! Попав в стоп-лоссовый резонанс,
применяй антирезонансную тейк-профитную тактику!

Автотрендовик! Попав в лоссовый резонанс, остановись! Это не твой корректор, будь он боковой или наклонный!

Откуда берется хаос на Forex’е, или Сколько будет стоить приятная поездка в Москву

Рынок Forex напоминает мне поезд, везущий множество пассажиров-мужчин, которые часто бреются с помощью электробритв, питаемых от бортовой электросети поезда напряжением 127/220 В и соответствующей силы тока. Некоторые их жены время от времени тоже используют эту сеть для нагревания воды в небольших электрочайниках или с помощью электрокипятильников.

Как известно, электросеть поезда питается от генераторов, приводимых в действие вращением колес вагонов. Повышение нагрузки на сеть влечет за собой реактивную нагрузку на генераторы, которые, в свою очередь, тормозят движение поезда, то есть уменьшают его скорость.

К счастью, рассматриваемая сеть спроектирована таким образом, чтобы поезд совсем не остановился, если в какой-то момент все мужики захотят побриться, а их жены — приготовить чай при подъезде к станции назначения, например, к Москве: при повышении нагрузки на сеть ее напряжение пропорционально (может быть, слегка нелинейно) падает, так что всем мужчинам побриться за раз не удастся. И они станут измерять напряжение в сети с тем, чтобы при его достаточном увеличении включить свою машинку для бритья.

Представьте себе: все мужики одновременно меряют напряжение сети в надежде, что оно повысится до приемлемого для них уровня! При этом кто-то выключает свою электробритву, а кто-то — нет, полагая, что если все остальные (или большинство) отключатся, напряжение как раз и повысится! И этот кто-то вполне может успешно побриться, пока остальные ждут повышения напряжения! И если чьей-то жене в это время вздумается согреть полный чайник для всей семьи, то ждать они могут очень и очень долго! Добавьте сюда драматизм боязни появиться в Москве небритым — и картина становится до боли знакомой!

На рынке Forex происходит все точно так же, только вместо напряжения электрического тока в сети поезда здесь фигурирует цена того или иного финансового инструмента, наши небритые мужики со своими маломощными электробритвами — это мы с вами, мелкие трейдеры со своими хилыми депозитами, а некоторые их жены с электрочайниками — самые настоящие инвестиционные фонды или даже коммерческие банки, которые ворочают куда более крупными суммами!  Сюда можно добавить также проводников, периодически включающих свои большие электросамовары, чтобы в приятном одиночестве или с коллегой напиться чаю или кофе, когда пассажиры уже в основном угомонились. Это уже — не менее, чем центральные банки — наиболее влиятельные участники валютно-финансовых игр на рынке Forex! Аналогом вольтметра в нашем сравнении служит информационная система дилингового центра (ДЦ), к которой подключен ваш компьютер с установленным на нем торговым терминалом, а показания вольтметра — это рыночный ценовой график.

Но вернемся в наш поезд. Отдельные опытные в описанных делах пассажиры-мужчины, которым часто приходится по долгу службы мотаться в Москву и обратно, чтобы не попадать в описанную выше ситуацию, берут с собою традиционный дорожный бритвенный прибор. Эти мужчины — аналог трейдеров, разочаровавшихся в «прелестях комфортного бритья в поезде». (Замечу, однако, что «мокрое» бритье предполагает свободный доступ к туалету, и если разочарованных много… Вы поняли, о чем я?!)  Другие, хитрые ребята, автоматизируют свои электробритвы, соединяя их с вольтметрами: как только напряжение в сети повышается до некоего «нужного» уровня, бритва сама включается, приглашая своего хозяина насладиться благами цивилизации. Это — аналог автотрейдеров, мечтающих переложить на своего торгового робота (ТР) слежение за рынком и открытие/закрытие ордеров в «нужные» моменты. И таких «хитрецов» становится все больше, благодаря сноровистым спекулянтам, прямо на вокзале предлагающим дорожную автоматизированную электробритву (АЭБ) «в сборе» по сходной цене. И их покупают, несмотря на то, что железнодорожная администрация, обслуживающая наш маршрут до Москвы (то есть ДЦ), обязала своих проводников (брокеров) взимать пошлину (аналог спреда) на включение моторчика АЭБ в поездную электросеть в зависимости от мощности электроприбора (объем сделки). Так что, включение такого прибора в бортовую сеть не только автоматически (на этот раз — точно автоматически!) сигнализирует о подключении еще одного хитреца, но и немедленно отражается на аппетитах проводника! И если при всем при этом вам, все же, побриться до Москвы не удастся, то вы получите нагоняй (убыток) — если не от начальника или собственной жены, то от любовницы!

Однако, с течением времени становится все более очевидным, что ваш АЭБ работает все хуже. Если раньше при срабатывании прибора вы успевали более или менее чисто побриться, то теперь, как только АЭБ включается для бритья и вы начинаете бриться, буквально через пару-тройку минут он снова выключается из-за очередного существенного падения напряжения, а выбрить удается лишь правую щеку! Чтобы автомат АЭБ снова мог включить моторчик бритвы, нужно опять заплатить проводнику пошлину, размер которой он может теперь изменять на свое усмотрение (скольжение), и нет гарантии, что нужное напряжение появится и продержится достаточно долго!..

В общем, полный бардак, хаос! Что делать?! Отказаться от комфортного бритья или подключить к АЭБ еще и измеритель силы тока: может, его показания помогут установить «наиболее благоприятный» момент включения бритвы, когда напряжение в бортовой сети поезда начнет уверенно расти?! Тем более, что некоторым наиболее продвинутым мужикам, имеющим встроенные в АЭБ амперметры, действительно удается нормально побриться до прибытия в Москву! (Вы, конечно, догадались, что в нашей истории усовершенствованная АЭБ — это торговый робот, а амперметр — это некий рыночный технический индикатор (ТИ), используемый нами для «облегчения» торговли на Forex.)

Таким образом, как видим, с торговлей, в том числе автоматической, на рынке Forex все примерно так же, и даже еще сложнее, потому что очень мало кто из его участников могут позволить себе «появиться в Москве небритыми», и в крайнем случае — сходят с поезда.

Ну что, вы по-прежнему жаждете цивилизованного бритья в поезде? Или вам вообще не нужно в Москву? В последнем случае, нам с вами не по пути: мы — в Москву!

Короткое резюме к истории этого моего пристрастия…

Как правильно заметил Билл Вильямс в своей книге “Торговый хаос. Экспертные методики максимизации прибыли” [ ], «торговля — это все что угодно, только не интеллектуальное занятие, и если вы пришли на Forex в надежде удовлетворить свои интеллектуальные амбиции, — вы не трейдер». Да, я — не торговец, я — ученый, который интересуется валютой как таковой лишь в контексте поддержания своих штанов. Но я был бы также рад осчастливить своих родных и близких созданием удачной торговой системы! Иными словами, меркантильный интерес в моих, казалось бы, чисто научных исследованиях, все же, присутствует!

Однако, для разработки эффективных инструментов успешной торговли на рынке Forex необходим серьезный и беспристрастный научный подход к исследованию его динамики. Необходима разработка содержательных показателей не для частных характеристик рыночной динамики, таких как формирование фракталов (по Боллинджеру) или комбинаций японских свечей, — безусловно, важных для принятия локальных торговых решений индикаторов, — а более общих, на основании которых можно было бы с определенной долей уверенности (читай — с известной вероятностью) делать те или иные ходы в ответ на текущее изменение ценовых котировок.

Завершая это Введение, хочу сразу предупредить всех читателей: у меня нет (и не может быть) готовой торговой стратегии, которая позволила бы мне взять на себя ответственность за чужие деньги. Но все, что я описываю в этой книге, направлено на создание именно такой (автоматизированной) трейдерной системы, которая на основании предварительного и тактического анализа текущей динамики рынка будет давать стабильный доход независимо от реакции на это самого «ласкового и нежного» монстра — рынка Forex (разве что он замрет!). Приведенные в книге теоретические и практические результаты я могу рекомендовать лишь для использования в усовершенствовании ваших собственных торговых систем, а также в качестве основы для проведения дальнейших научных исследований этого грандиозного явления — рынка Forex. Понимающие люди не могут не оценить неисчерпаемый кладезь захватывающих проблем и интереснейших задач, которые выдвигает Форекс перед их пытливыми умами!

Место Форекс в сфере моих научных интересов

Моя научная специализация — математическое моделирование и численный анализ нели-нейного поведения сложных динамических систем и процессов.
Объекты моего научного интереса — существенно нелинейные детерминированные и стохастические нестационарные системы, такие как системы управления, … и процессы, например, …
Области, в которых я провожу или проводил ранее свои научные исследования, — теория нелинейных колебаний консервативных и диссипативных систем, в том числе автоколебания автономных, неавтономных, параметрических и комбинированных систем, теория устойчивости и дивергенции движения, в том числе с образованием сложных почти периодических структур (странных аттракторов), бифуркаций и катастроф, в которой используются характеристические показатели и мультипликаторы, теория автоматического управления, теория аэрогидроупругих автоколебаний, исследование операций, математическое программирование.
Приложения, в которых используются мои методы и программные разработки — решение систем линейных булевых уравнений и задач линейного и нелинейного программирования, в том числе np-полных задач; оптимизация параметров систем и процессов; оптимальное проектирование.
Основными своими научными достижениями считаю разработку и усовершенствование численного метода построения периодических решений нелинейных дифференциальных уравнений для исследования существенно нелинейных колебаний и устойчивости динамических систем. Моя кандидатская диссертация посвящена приложению этого метода к исследованию автоколебаний и устойчивости ряда систем с различным числом степеней свободы. Мною разработаны также численные методы и алгоритмы (процедуры) приближенного решения np-полных задач комбинаторики и теории графов, в том числе — линейных булевых систем и «задачи коммивояжера» за полиномиальное время, в связи с чем построена полевая теория решений таких систем.
В качестве преподавателя, научного консультанта и репетитора абитуриентов, студентов и соискателей ученой степени кандидата технических наук мне также пришлось работать в областях микро- и макроэкономики, экономического анализа и статистики, информатики, финансов, менеджмента и маркетинга, учета и аудита, экономики предприятий.
Мне очень интересны также проблемы и достижения в области теории хаоса (математиче-ской хаотической динамики, а не «а-ля Билл Вильямс»), квазипериодических фракталов, фрактальной геометрии, теории солитонов, синергетики, семиотики и искусствометрии, тео-рии машинного перевода (я, кроме прочего, еще и переводчик с английского) и других наук.
Вот куда, в моем представлении, попадает проблематика рынка Forex — в самый центр ши-рокого круга довольно сложных научных и технических проблем, в той или иной мере связанных со стохастизацией квазипериодической динамики слабо- и сильно нелинейных систем, а значит — в самый центр моих научных интересов! Мне кажется, что, благодаря накопленным мною знаниям и опыту в проведении научных исследований, я сумею внести в эту область человеческой деятельности и свою скромную лепту. А если к этому добавить тайную мысль о возможной финансовой выгоде от такого интереса, то вы поймете, почему я пишу эти строки!
Но пусть не подумает читатель, что я здесь хвастаю своими широкими научными интересами и предпочтениями. Ни в коем случае! Я просто хочу показать вам, что вполне представляю себе сложность рассматриваемой проблемы, ее место среди направлений современной науки и сознательно берусь за ее непростое, но хотя бы частичное решение.

Что я делаю на Форексе

Проблемой валютных игр на рынке Форекс я увлекся совсем недавно — первая запись об этом в моей рабочей тетради датируется 8 декабря 2009 года: я пытался формализовать расчет прибыли, получаемой при «колебаниях» на волнах котировок валют при использовании ордеров разных направлений с учетом спреда дилера. Однако, мысли о проблемах спекуляций на валютном рынке меня преследовали и ранее — примерно с конца лета 2009 года, когда я эпизодически попадал в Интернет на соответствующие сайты, ссылки на которые лезли прямо в глаза с других страниц, которые к Форексу не имеют никакого отношения! Это — яркий пример эффективной интернет-рекламы: я, как и многие другие «лохи», попался на удочку брокеров, жадных до денег населения своих и чужих стран, — ForexClub, Akmos Trader, Alpari, FXTC, ForexCom и многих-многих других дилеров и «околофинансовых» компаний.

12.06.10, 16:48

Это я делаю не «затем, чтобы…», а «потому, что…»

Конечно, меня в этих играх заинтересовали «почти совсем» не деньги: постепенно знакомясь с техникой и технологией валютно-финансовых операций на рынке Форекс, читая сопутствующую литературу — как полурекламно-популярного характера, так и книги известных в мире биржевых игроков, авторов одноименных технических индикаторов и соответствующих методов торговли, меня, как ученого и исследователя по натуре, серьезно заинтересовали захватывающие проблемы и интереснейшие задачи, которые возникают в процессе валютных спекуляций.

Одновременно меня не оставляла идея автоматической торговли, или автотрейдинга. Представьте себе: ты сидишь в Крыму на пляже, а твой торговый робот круглосуточно скальпирует текущие тренды разных финансовых инструментов, аккумулируя получаемую прибыль на твоих счетах в упомянутых выше компаниях! Чем не стимул для серьезного занятия форексологией?!

И первый вопрос, который я ставил себе, был такой: неужели никто до сих пор серьезно не занимался вопросами моделирования динамики рынка Форекс на вполне научной (а не спекулятивной) основе с применением системного подхода к анализу разных сторон функционирования этого огромного организма? Неужели за много лет экспериментально-аналитической работы, в том числе, с помощью мощных компьютеров не было найдено неких более или менее универсальных инструментов для эффективной автоматической биржевой торговли? Оказывается, таких «инструментов» найдено великое множество, и разработали их люди, которые по многу лет практически (и теоретически) работали (с переменным успехом) на различных биржах и, безусловно, имели исследовательский и творческий талант. Эти инструменты называются индикаторами (см. Глоссарий в конце книги). Мое их понимание и отношение к их прогностическим способностям я излагаю в Главе 3 «Критика существующих индикаторных систем». А здесь только замечу, что использование этих инструментов в реальной торговле дает настолько же непредсказуемый эффект, как если бы эти инструменты не использовались вовсе: ровно 50% на 50% — точно, как у блондинок! 

Однако, инструменты эти обладают двумя неоспоримыми достоинствами, о которых мы тоже поговорим далее:

• они разработаны на множестве исторических данных толковыми исследователями и
• наверняка использовались ими при собственной успешной торговле.

Так что, в Главе 6 «Мой первый торговый робот» я изложил основные идеи своей торговой системы, которая не предполагает никакого (в традиционном смысле) прогнозирования, но основывается на такой известной и весьма созвучной, наверное, не только моему пониманию сентенции:

Есть только миг между прошлым и будущим;
Именно он называется ЖИЗНЬ!

Перефразируя ее, мой общий взгляд на рассматриваемую проблему можно выразить следующим образом. В нашем распоряжении (в распоряжении трейдера) фактически и объективно есть только миг — последний сформированный бар с номером 1 — между прошлым и будущим движениями рынка, и именно он должен определять наши дальнейшие действия. Конечно, я слегка лукавлю, говоря о единственном «миге»: в моем анализе предполагается задействовать также пару-тройку (а, может, и больше) предыдущих баров в качестве данных по ближайшей истории для парирования «случайных» выбросов котировок (своего рода фильтра) и наблюдение за процессом формирования бара с номером 0. Кроме того, я не только не отрицаю, но полагаю крайне необходимым проведение предварительного анализа ближайшей истории рыночной динамики по конкретному инструменту на предмет определения ее основных статистических характеристик. По моему глубокому убеждению, только эту информацию можно объективно использовать для выработки более или менее правильного тактического поведения трейдера (главным образом, робота) в текущей торговле-игре.

Ясно, что вручную отслеживать множество параметров, индикаторов и т. п. и выполнять соответствующие расчеты, сидя перед компьютером, — занятие весьма хлопотное. Поэтому моей целью является разработка программы-эксперта, которая будет не только выполнять соответствующий анализ и вырабатывать сигналы-действия, но и самообучаться на получаемых при этом данных в условиях реальной торговли на «живом» рынке по конкретному финансовому инструменту. Такую программу я бы назвал трейдерной (торговой) экспертной системой. Как видим, это «официальное» название отнюдь не отличается оригинальностью, и принято мною из целого ряда соображений, и , в частности, потому, что сущностная его расшифровка предполагает частичное раскрытие моих стратегических секретов (хотя, я уже кое в чем здесь проболтался!).

Стохастический характер рынка Форекс требует научно-технического анализа

Сам по себе рынок Форекс, как явление в крайней степени непредсказуемое для широкой публики в смысле получения легких доходов, для меня представляет интереснейший объект научного исследования, бросающий вызов человеческому разуму в постижении его невероятно разнообразного поведения. Как и сама природа, этот созданный и запущенный людьми механизм уже давно живет своей собственной жизнью,  демонстрируя нам неисчерпаемое разнообразие своих телодвижений. Мне нравятся причудливые, невообразимые изгибы его ценовых графиков разных периодов, которые, будучи правильно поставленными в ряд, складываются в фантастический скалистый ландшафт, от которого дух захватывает — и не только в эстетическом, но и в научно-практическом плане! (Думаю, в этом смысле Форекс может дать богатейший исходный материал также для находчивых компьютерных художников и дизайнеров.)

Я восхищаюсь изобретательностью Форекс, когда он, казалось бы, обложенный со всех сторон моими ордерами разных направлений и типов, ловко обходит их и метко бьет прямо в стоп-лосс, расположенный (как раз на этот случай!) довольно низко. Или когда, едва не доходя до моего тейк-профита, лениво разворачивается и нехотя бредет в долгий обратный тренд, даже не думая хотя бы коротко выстрелить вверх…

И моя цель состоит в том, чтобы пройти (не пешком, конечно, а на компьютере!) по всем этим горам и долинам, образуемым вычурными графиками Форекс, и посмотреть, как с течением времени образуются на них складки и выступы, впадины и ложбины, пригорки и высокие горы, покатые, более или менее шершавые поверхности. Полученный материал затем будет в соответствующей форме заложен в нашего торгового робота, который сможет, выражаясь весьма фигурально, самостоятельно путешествовать по этим горам так, чтобы не особо оступаться и не сваливаться в слишком глубокие пропасти.

Почему Форекса нет в списке научных проблем первостепенной важности («Проблем тысячелетия»)

Первый вопрос, который естественно возникает у любого непредвзятого ученого соответствующей специализации при знакомстве с рынком Форекс, звучит так: каковы статистические характеристики того или иного финансового инструмента с точки зрения программирования поведения торгового робота? Однако, до сих пор я так и не нашел даже частичного ответа на этот, казалось бы, естественный вопрос в многочисленной литературе, так или иначе посвященной техническому анализу рынка Форекс. Ведь постижение тайн ценовых графиков на рынке Форекс должно привлекать человека так же, как и изучение других закономерностей окружающей действительности!

Почему же серьезные ученые — математики, физики, экспериментаторы — не публикуют действительно научных работ на тему валютных спекуляций на рынке Форекс и его динамики? Они этим не занимаются? Но, по-моему, сегодня только самый ленивый не откликается на звучащие со всех сторон призывы «подняться, наконец, с дивана и начать зарабатывать на рынке Форекс уже сегодня!». Или, может быть, им не приходят в голову идеи, отличные от тех, которые «могут сработать, а могут и не сработать» с вероятностью 50 на 50?! Вряд ли. Скорее всего, такие ученые работают, и очень интенсивно работают в закрытых учреждениях с уровнем секретности выше, наверное, чем на военно-стратегических объектах или в секретных исследовательских отделах частных компаний. Такими учреждениями могут быть отдельные лаборатории институтов кибернетики, робототехники или системного анализа, а также отделения частных фирм с отвлекающими названиями. И, скорее всего, эти ученые не гоняют рыночную историю взад-вперед в поисках «оптимальных» параметров своих торговых роботов, которые, как известно, «физически» не могут сколько-нибудь долго быть профитными из-за того, что сами «обучают» рынок работать против них. Они (эти ученые) «копают» глубже…

Практически все известные мне по доступной информации авторы, которых я уважаю за их отчаянные попытки «оседлать» Форекс и считаю их не только опытными трейдерами, но и серьезными исследователями, сосредоточивают свое внимание на разработке все более изощренных тактик разного рода предсказаний (в нынешней терминологии — технических индикаторов). И это при том, что многие из них хорошо осознают, что согласованные действия многочисленных трейдеров сами формируют отклик рынка, обратный их ожиданиям. Этот интереснейший феномен, известный в широких кругах трейдеров как «умышленная игра рынка против индивидуального трейдера» и до сегодняшнего дня так и не объяснен более или менее внятно, как раз и возникает благодаря этим трейдерам. Ведь, согласитесь, ни один «нормальный» трейдер (во всяком случае, играющий по тренду) не станет покупать на нисходящей фазе рыночной волны, он скорее станет продавать. Именно так и поступает подавляющее большинство спекулянтов, тут же получая обратный отклик рынка в виде практически мгновенной смены локального тренда и/или пробойный откат цены быстрой волной! Нужно понимать, что рынок идет на шаг впереди всех нас: он знает, что мы уже сделали (купили/продали), а мы не знаем, повысит или понизит он цену в следующую минуту — об этом мы можем лишь догадываться!

Ясно, что преждевременный пробой стоп-лоссов и взятие «до обидного малой» прибыли по осторожному тейк-профиту обусловливаются флуктуационными характеристиками рыночного волнения. Ясно также, что эти характеристики для разных валютных пар и для разных временных периодов (усреднения и/или обобщения), а также в разные календарные (суточные, сезонные и т. п.) периоды — могут существенно различаться. И ни один уважающий себя ученый-исследователь не станет начинать практическую работу на таком рынке, не проведя тщательного предварительного анализа с тем, чтобы знать, с чем же он имеет дело. И, уверяю вас, имеющейся литературы (я не говорю — практических исследований) явно недостаточно, чтобы можно было с достаточной долей уверенности сказать, стоит или не стоит иметь дело с таким привлекательным, на первый неискушенный взгляд, явлением, как рынок Форекс. Но то, что это явление заслуживает серьезного к себе внимания и уважения и требует глубокого изучения, не вызывает сомнений. Именно временные и ценовые различия указанных выше флуктуационных характеристик рынка и их связь с параметрами «успешного» торгового робота и являются предметом моего исследования. Иными словами, Форекс нуждается не столько в техническом, сколько в научно-техническом анализе, основные элементы и результаты которого я привожу здесь и включаю в свою книгу “Научно-технический анализ рынка Форекс”.

Расчет ставок гонорара переводчика

Переходные коэффициенты для расчета ставок гонорара переводчика

В этой работе рассматриваются проблемы выбора переводчиком наиболее выгодных заказов (контрактов) при разных системах определения (назначения) ставок гонораров на переводческую работу. Очевидно, каждая такая система по-разному комбинирует следующие параметры:

• постраничная  ставка — за 1800 или 2000 знаков (с пробелами или без таковых);
• пословная ставка — за одно или за 100 слов;
• гонорар за объем исходного текста (оригинала);
• гонорар за объем текста перевода;
• валюта ставки гонорара;
• абсолютная величина ставки.

Разные конторы, так или иначе сталкивающиеся с необходимостью перевода своих (или чужих) документов, по-своему выстраивают такую систему оплаты переводческого труда, особенно когда они обращаются за помощью к переводчикам-фрилансерам. Аналогичная проблема возникает, когда нужно заранее определить сумму гонорара переводчика для оформления соответствующего контракта, то есть до фактического выполнения перевода.

Наличие шести перечисленных выше параметров предоставляет почти безграничные возможности для назначения гонораров, что нередко вызывает головную боль как у заказчиков, так и у переводчиков, ведь и тем, и другим часто приходится выбирать наиболее “оптимального” партнера. Однако нас будет интересовать вариация только первых четырех параметров, потому что совершенно ясно и без расчетов: доллар (USD) обычно стабильнее гривны (UAH) или рубля (RUR), а хорошая ставка всегда хуже большей.

В более широкой и формализованной постановке рассматриваемая задача связана, в частности, со средней естественной разницей количества печатных знаков в законченных элементах (блоках) информации на английском и русском языках (или, короче, с разницей в знаковых объмах информационных объектов). Другое дело, что “облагораживание” текста перевода тоже может существенно влиять на отличие его знакового и  словесного объема от объема оригинала (обычно, в сторону увеличения; см. раздел 4). Но это уже другой вопрос, связанный с качеством перевода и писательскими способностями переводчика.

1. Итак, не считая варьирования валюты и абсолютной величины ставок гонорара, имеем четыре системы их назначения:

• постраничная за объем оригинала;
• постраничная за объем текста перевода;
• пословная за объем оригинала;
• пословная за объем текста перевода.

Честно говоря, я не понимаю, почему в исчислении гонораров за перевод до сих пор не существует единой “узаконенной” системы, которая бы по возможности объективно учитывала (практически) все факторы, влияющие на конечную ценность переводческого продукта: важность материала для заказчика, срочность, общий объем, сложность изложения материала (текста) оригинала и т. п. (см. раздел 7). Вывод единой формулы, связывающей все эти параметры, мог бы легко и навсегда снять боль как с головы заказчика, назначающего гонорар, так и с головы переводчика, которому иногда (дай Бог, почаще!) приходится метаться в выборе наиболее выгодного предложения. Кроме того, стандартизация системы исчисления рассматриваемых гонораров положила бы конец и попыткам заказчиков и (их) агентов “хитрить” с нами, указывая в заказе некую не известную нам систему оплаты.

2. Хотя многим переводчикам-филологам (особенно женщинам) это покажется лишним, неуместным и вообще “черезчур”, но для формализации дальнейших рассуждений нам придется ввести следующие (да-да, женщины – филологи, математические!) обозначения:

• оr и tr  — нижние индексы, обозначающие документ оригинала и перевода;
• sb, wd и pg — единицы объема текста: знак (с индексом “+” при учете пробелов или “-” — без учета пробелов), слово либо страница (с индексами 1800 или 2000);
• RUR, UAH, EUR, USD — индексные обозначения валюты V гонорара;
• Q = Р/L — абсолютная величина ставки гонорара;
• Р — стоимость единицы объема текста (в соответствующей валюте);
• L — количество единиц объема текста;
• q_V — текущий (или на момент расчетов) обменный курс доллара по отношению к другим валютам V (например, на 20.10.2009  q_UAH ≈ 1 долл. / 8,1 грн).

Кроме того, в качестве денежной единицы для сравнения результатов расчетов в местной валюте выберем доллар США — V_USD, а в качестве единого (универсального) показателя ставки гонорара — коэффициент К_USD в единицах долл./стр.пер.:

• К_USD = Q_USD/pg = Р_USD/1 pg_2000,tr — универсальная ставка гонорара.

К этим единицам будем приводить ставки по всем упомянутым выше системам определения гонорара. Очевидно, оптимальной для нас, переводчиков, будет максимальная ставка

К_USD,max = max { К_USD,i },

подсчитанная для i = 1, 2, …, m  вариантов из числа m  предлагаемых разных ставок гонораров.

3. Кроме указанных выше переменных параметров, в расчеты будут входить также фиксированные коэффициенты, имеющие конкретные числовые значения для конкретных языков текстов оригинала/перевода. К таким коэффициентам, в первую очередь, относится среднеарифметическое количество знаков в одном слове для текстов на разных языках — английском и русском (украинском), а также безразмерные параметры, характеризующие разницу морфо-лексемных объемов текстов оригинала и перевода:

• n_sw — среднее количество знаков в слове (с индексами оr и tr);
• k_sto — среднестатистическая величина отношения количества знаков (с пробелами) в тексте перевода sb_tr к количеству знаков в тексте оригинала sb_оr;
• k_wto — среднестатистическая величина отношения количества слов в тексте перевода wd_tr к количеству слов в тексте оригинала wd_оr.

Приведенные в таблице 1 средние арифметические значения и стандартные отклонения указанных коэффициентов вычислялись на основе выборки из 20 текстов общеюридической, общефармакологической и т. п.  тематик выполненных мною переводов. (Статистику и результаты ее обработки см. в документе “Статистика по переводам с английского” в Excel.) В дальнейшем для репрезентативности результатов нужно, конечно, исследовать большее множество текстов других переводчиков с разными уровнями, так сказать, переводческого и писательского мастерства.

В таблице 1 представлены величины коэффициентов перехода k_sto и k_wto для случая направления перевода английский ⇒ русский, то есть когда английский текст является оригиналом (or), а русский — переводом (tr). Очевидно, для случая перевода русский ⇒ английский будут иметь место обратные величины.

Таблица 1 

Показатели	nsw,or	nsw,tr	ksto = sbtr / sbоr	kwto = wdtr / wdоr
Среднеарифметические	6,405247	7,699242	1,166438	0,96994
Стандартные (среднеквадр.) отклонения	0,401549	0,393515	0,07519	0,064993

Как видим, разница ∆ в среднестатистическом количестве знаков в одном слове для английских (6,4 зн./сл.) и украинских (7,7 зн./сл.) текстов довольно существенна и составляет аж

∆ = 100%*(7,7/6,4-1) = 20,3%!

Становится понятно, что при переводе, скажем, с английского языка на украинский разница в ставках “пословного” гонорара за текст “на входе” и “на выходе” на каждые 100 грн может составить аж ±20 грн в ту или иную сторону! Очевидно, при использовании “постраничных” ставок такой проблемы не возникает (число знаков на одной странице, например, pg₂₀₀₀, одинаково и для оригинала, и для перевода), если не считать общей тенденции увеличения объема текста при переводе английский ⇒ украинский, как об этом свидетельствует величина k_sto ≈ 1,17. При переводе украинский ⇒ английский мы можем захотеть иметь дело с обратной величиной:

k_sot = 1/k_sto = 1/1,166438 ≈ 0,857.

Величина k_sto ≈ 1,17 > 1 свидетельствует о том, что морфемный объем текста перевода увеличивается. Такое увеличение обусловлено не только тем, что множество слов в русском или украинском языках значительно “длиннее” своих английских аналогов, но и является результатом грамматических, лексических и стилистических трансформаций оригинального текста, которые часто требуют не только замены, но и ввода дополнительных слов. Вообще, отыскание взаимно-относительных статистических величин знако-словесных объемов текстов английского (и не только) оригинала и его перевода представляет собой отдельную очень интересную научную задачу.

Попутно замечу, что слов в переводе оказывается, как правило, меньше, чем в оригинале (k_wto = 0,97 < 1, но с учетом стандартного отклонения может быть k_wto = 0,97 + 0,065 > 1). Хотя в результате решения различных переводческих ситуаций количество “существенных” слов в переводе, как правило, увеличивается, общее снижение их числа обусловливается естественным удалением из перевода множества артиклей, используемых в оригинале. Этот факт будет для нас существенным, когда ставки предлагаемых гонораров будут исчисляться относительно слова (слов) оригинала и/или перевода.

4. Для интересующихся читателей приведу также показанные на рис. 1 графики, демонстрирующие динамику частных величин n_sw,or и n_sw,tr  для отдельных текстов в зависимости от их относительного морфемного объема sw. На графиках также показаны полиномиальные (кубические) аппроксимации линий тренда обеих зависимостей, из которых следует, что в целом среднее количество знаков в слове как оригинала, так и перевода в определенной степени варьирует с увеличением объема sw их текстов. Я не знаю, чем это можно было бы объяснить, но тот факт, что рассматриваемые величины и для малых объемов испытывают значительные флуктуации, говорит о принципиальном отсутствии зависимости n_sw(sw).

 

Рисунок 1

Вместе с тем, вполне может иметь место зависимость n_sw от типа текста, характеризуемого его предметной областью: 

• научно-технический
• юридический
• медицинский
• публицистический (газетный)
• художественный

а также от относительного объема в нем таблично-цифровых данных.

Нужно сказать, что исследованные мною тексты я особенно не классифицировал по указанным типам, и, скорее всего, именно поэтому получил столь “колебательные” результаты. Посему для расчетов нужно использовать только среднеарифметические величины рассматриваемых показателей, а также, возможно, их стандартные отклонения — в целях взаимного уменьшения “рисков” для заказчиков/переводчиков при предварительном (до осуществления перевода) оформлении контрактов. И, конечно, очень желательно существенно расширить выборку анализируемых текстов. (Есть теория насчет того, сколько тысяч текстов нужно изучить, чтобы иметь репрезентативный результат заданной обеспеченности, но я не буду здесь более испытывать терпения почитаемых мною читательниц – филологов.)

5. Таким образом, все говорит о том, что при сравнении ставок гонорара за перевод всегда следует иметь в виду следующие четыре основных фактора F:

1)      с какого на какой язык выполняется перевод — английский/русский (украинский) или русский (украинский)/английский;

2)      за текст какого документа устанавливается гонорар — оригинал (“вход”) или перевод (“выход”);

3)      за какую текстовую единицу устанавливается ставка гонорара — страница (1800 или 2000 зн.) либо слово (1 или 100 сл.);

4)      в какой валюте устанавливается гонорар — RUR, UAH, EUR или USD.

Дополнительно можно также учитывать еще один фактор, “негласное соглашение” относительно которого между заказчиками/переводчиками более или менее стабильно:

5)      принимаются ли в расчет пробелы при подсчете количества знаков (да или нет).

Таким образом, общее количество N вариантов установления ставок гонораров с учетом всех n = 5 факторов F_i (i = 1 ÷ n) составит:

N = ∏_i=1÷n F_i = 2*2*4*4*2 = 128.

И как же бедному переводчику (да и бедному заказчику тоже) разобраться в таком количестве возможных предложений и выбрать из них самый для него выгодный! Конечно, с помощью математики! Хотя, в данном случае (после получения статистических оценок упомянутых выше коэффициентов) можно говорить только об арифметике, так что с нужными расчетами легко справится даже филолог – блондинка (да простит она меня, грешного!).

6. Итак, общий смысл решения рассматриваемой проблемы состоит в том, чтобы привести возможные ставки гонорара к единой ставке К в единицах USD/стр. Для этого, фактически, следует лишь преобразовать выражение для ставки в заданных единицах (рублях, гривнях, знаках, словах и т. п.) к нужным единицам измерения — долларам и страницам, используя соответствующие коэффициенты перехода.

Например, чтобы рубли перевести в доллары, достаточно Р_RUR (руб.) умножить на коэффициент q_RUR (долл./руб.); чтобы знаки текста перевода перевести в страницы, нужно L_sb±  (зн.пер.) разделить на  pg₂₀₀₀ = 2000 (зн.пер./стр.) или, что то же, умножить на величину 1/pg₂₀₀₀ = 1/2000 = 0,0005 (стр./зн.пер.), и т. д.

7. Для начала рассмотрим простейшую практическую задачу — задачу типа 1. Например, за перевод текстов с английского на украинский киевская контора UNISEF платит по Р₁ = 0,039 USD (то есть по 4 USA-цента) за L₁ = 1 слово на “входе” (то есть ставка Q₁ = Р₁ / L₁ = 0,039 долл./сл.ор.), а контора USAID — по 4 цента за 1 слово на “выходе” (то есть ставка Q₂ = Р₂ / L₂ = 0,041 долл./сл.пер.). Вопрос: какой заказ, при прочих равных условиях, оказывается более выгодным? Задачи типа 1 возникают при сравнении “разновеликих” (вход и выход, абсолютные величины ставок), но “равноименных” (за слово или за страницу) вариантов ставок гонорара.

Теперь мы знаем (см. раздел 3, табл. 1), что в случае направления перевода английский ⇒ русский количество слов на “выходе” wd_tr и на “входе” wd_оr связаны коэффициентом перехода k_wto = 0,96994. Значит, при прочих равных условиях, на выходе у нас получится меньше слов, чем на входе, то есть ставки Р₁ и Р₂ фактически имеют разный “вес”. Поэтому в случае задачи Типа 1 нам нет необходимости приводить ставки к универсальной, а можно просто сравнить величину Р’₂ = Р₂ * k_wto = 4,1* 0,96994 = 3,97675  с  Р₁ = 3,9. И можно сразу сказать, что в данном случае контракт на перевод выиграет контора USAID, так так ее “приведенная” ставка оказывается выше, чем ставка, предложенная местными менеджерами UNISEF.

Согласитесь, что незначительность фактической разницы ≈ 0,08 цента ставок из условия задачи не столь очевидна — “лобовое” сравнение дает аж 0,2 цента разницы за слово. Так что при выборе между предложениями от этих двух контор вам придется еще взвесить свое к ним личное отношение. Более того, если бы эта “лобовая” разница составляла всего 0,1 цента (когда, например, Р₁ = 4,0), то в более выгодном (для нас) положении оказалась бы уже контора UNISEF. (Проверить это предоставляю читателю в порядке самоконтроля его способности нажимать клавиши калькулятора.)

Вместе с тем, учитывая ненулевое стандартное отклонение δk_wto = 0,064993,  фактическая оплата может довольно существенно варьировать в зависимости от лексемного объема вашего перевода — в диапазоне примерно ±6,5%. Так что, больше заработать можно и при более низкой ставке и “потерять” — при большей ставке! Но, конечно, основным показателем при сравнении вариантов является среднеарифметическая величина k_wto. 

8. Несколько более сложная практическая задача (задача типа 2) возникает, когда нужно сравнить выгодность заказов, в которых предлагаемые ставки перевода являются “равновеликими”, но “разноименными”. Например, киевская контора NTCU платит за перевод своих текстов с английского по 10 долл. за 1 стр. текста на “входе/выходе” (Q₁ = Р₁ / L₁ = 10 долл./стр.), а контора USAID за свои тексты платит по 0,03 долл. за 1 слово — тоже на “входе/выходе” (Q₂ = Р₂ / L₂ = 0,03 долл./сл.). Какой контракт, при прочих равных условиях, будет более выгодным для переводчика?

В данном случае мы могли бы привести страницы первого варианта к словам — второго (или наоборот), используя наши переходные коэффициенты, и сравнить полученные ставки. Но мы  применим универсальный подход, при котором обе используемые единицы объема текста — страницы pg и слова wd (в данном случае неважно, на “входе” или на “выходе”) — переводятся в более мелкие (и потому более “универсальные”) единицы — знаки sb. Приведенная первая ставка гонорара будет такой:

L ₁ зн. =  L ₁ стр. * pg₂₀₀₀ = 1 * 2000 = 2000 зн.

Далее воспользуемся тем фактом, что в одном слове оригинала (“входа”) содержится в среднем n_sw,or = 6,405247 знаков, а в одном слове перевода (“выхода”) — n_sw,tr = 7,699242 знаков (см. табл. 1). Поэтому, в случае оплаты по объему оригинала, получим:

L₂  зн. = L₂ сл.ор. * n_sw,or = 1 * 6,405247 = 6,405247 зн.

Тогда ставки гонораров по каждому варианту будут:

Q₁ = Р₁ / L ₁ зн. = 10 / 2000 = 0,005 долл./зн.;

Q₂ = Р₂ / L₂ зн.= 0,03/6,405247 = 0,00468366 долл./зн.

Как видим, контора NTCU оказывается чуть более щедрой по отношению к нам, переводчикам (хотя, наверняка, это всего лишь результат неточности расчетов ее менеджеров!). Еще худшая для USAID ситуация сложится, если обе конторы вздумают платить по объемам текстов переводов (“на выходе”). В этом случае приведенная ставка  Q₁ = 0,005 долл./зн. не изменится, а ставка Q₂ уменьшится:

L₂  зн. = L₂ сл.ор. * n_sw,tr = 7,699242 зн., 

Q₂ = 0,03/7,699242 = 0,00389649 долл./зн.

9. Наконец, еще одна задача — самая “сложная” для переводчика-филолога (в отличие от переводчика-технаря). Такая задача получается при необходимости сравнивать привлекательность заказов, предлагаемых по “разновеликим” и “разноименным” ставкам гонорара (задача типа 3). Например, уже знакомая нам контора UNISEF платит за перевод по 0,039 долл.  за 1 слово текста на “выходе” (Q₁ = Р₁ / L₁ = 0,036 долл./сл.пер.), а контора NTCU за такой же текст платит по 10 долл. за 1 страницу на “входе” (Q₂ = Р₂ / L₂ = 10 долл./стр.ор.).

И снова, воспользовавшись коэффициентами перехода, приведем обе ставки к одной единице, например — к долларам за 1 знак на “выходе” (долл./зн.пер.).

L₁  зн.пер. = L₂ сл.пер. * n_sw,tr = 7,699242 зн.пер.;

Q₁ = 0,036 долл. / 7,699242 зн.пер. = 0,036/7,699242  = 0,004675785  долл. / зн.пер.;

L₂  зн.пер. = L₂ стр.ор. * pg₂₀₀₀ * k_sto = 1 * 2000 * 1,166438 = 2332,876  зн.пер.;

Q₂ = 10 долл. / 2332,876 зн.пер. = 10/2332,876 = 0,00429.

Как видим, хотя фирмы и применили разные стратегии оплаты своих (наших!) переводов, приведенные ставки оказались довольно близкими.

10. Итак, мы выяснили для себя, каким образом выбирать себе наиболее выгодные контракты из “моря” предложений. Но остался еще один маленький “ньюанс”, как некоторые любят выражаться, относительно пересчета L_pg,or в L _pg,tr: случай, когда pg_or ≠ pg_tr. Наверное, здесь все ясно даже для нашей прелестной филолога – блондинки! Действительно, сам собою напрашивается коэффициент перехода

k_or/tr = pg_or / pg_tr,

на который, кроме прочего, нужно умножить L _pg,or. Так, если pg_or = 1800 зн.ор., а pg_tr = 2000 зн.пер., то k_or/tr = 1800/2000 = 0,9; если же  pg_or = 2000 зн.ор., а pg_tr = 1800 зн.пер., то k_or/tr = 2000/1800 = 1,11111. Очевидно, при равных между собою величинах pg_or и pg_tr  k_or/tr = 1, чем мы и воспользовались в проделанных выше расчетах.

Например, если бы контора NTCU в предыдущем примере платила за страницу оригинала объемом 1800 знаков, а не 2000, ее положение могло бы “значительно” улучшиться по сравнению с конторой UNISEF:

L’₂  зн.пер. = L₂ стр.ор. * pg₁₈₀₀ * k_sto = 1 * 1800 * 1,166438 = 2099,5884  зн.пер.;

Q’₂ = 10 долл. /2099,5884 зн.пер. = 10/2099,5884 = 0,004768  долл. / зн.пер.

или, что то же, но проще:

Q’₂ = Q₂ * k_2000/1800 = 0,00429*1,11111 = 0,004768  долл. / зн.пер.

11. Рассмотрим еще один, наиболее универсальный метод приведения самых разнообразных ставок гонорара к универсальной ставке К_USD (см. раздел 2), пригодный для решения задач всех типов. Для этого снова рассмотрим пример из раздела 7: за перевод 50-страничного документа с английского на украинский киевская контора UNISEF платит по Р₁ = 0,04 USD (то есть по 3,9 USA-цента) за L₁ = 1 слово на “входе” (то есть ставка Q₁ = Р₁ / L₁ = 0,04 долл./сл.ор.), а контора USAID — по 4 цента за 1 слово на “выходе” (то есть ставка Q₂ = Р₂ / L₂ = 0,04 долл./сл.пер.).

Как и ранее, абсолютный объем документа нас пока не интересует. Для решения такой задачи заданную в единицах USD/wd_оr ≡ долл./сл.ор. ставку Q₁ нужно перевести в универсальную ставку К_USD, определенную нами в единицах USD/pg_2000,tr ≡ долл./стр. Сразу видно также, что единицы долл. Р₁ или Р₂ ни во что переводить не нужно. Надо только перевести L₁ сл.ор. в L₁ стр. ≡ pg₂₀₀₀, а для этого нужно сначала L₁ сл.ор. перевести в L₁ зн.ор., а затем — в L₁ зн.пер. и в L₁ стр. с использованием введенных выше в рассмотрение коэффициентов перехода n и k. Таким образом,

L₁ зн.ор. = n_sw,or *  L₁ сл.ор. = 6,405247 * 1 сл.ор. = 6,405247 зн.ор.;

L₁ зн.пер. = k_sto * L₁ зн.ор. = 1,166438 * 6,405247 зн.ор. = 7,471324 зн.пер.

L₁ стр. = L₁ зн.пер./ pg₂₀₀₀ зн.пер. = L₁ зн.пер. / 2000 зн.пер. =
= 7,471324 зн.пер./ 2000 = 0,003736  стр.

Тогда универсальную ставку К_USD1 для первого варианта гонорара подсчитываем так:

К_USD1 = Р₁ / L₁  = 0,04 долл. / 0,003736 стр. = 0,04/0,003736 ≈ 10,71 долл. /стр.

Аналогично подсчитываем универсальную ставку по второму варианту гонорара. В этом случае просто переводим L₂ сл.пер. сначала в L₂ зн.пер., а затем — в L₂ стр.:

L₂ зн.пер. = n_sw,tr * L₂ сл.пер. = 7,699242 * 1 сл.пер. = 7,699242 зн.пер.;

L₂ стр. = L₂ зн.пер. / 2000 (зн.пер./стр.) = 7,699242 / 2000 = 0,00385 стр.;

К_USD2 = Р₂ / L₂  = 0,04 долл. / 0,00385 стр. = 0,04 / 0,00385 ≈ 10,39 долл. /стр.

Как теперь видим, поскольку К_USD1 > К_USD2, то, считай, контора USAID с контрактом “пролетела”?!

12. Однако, учитывая незначительную разницу между К_USD1 и К_USD2, в некоторых случаях этого расчета может оказаться недостаточно: еще нужно подсчитать разницу в гонораре за весь объем L_pg2000,or = 50 стр.ор. (то есть pg_or ≡ pg₂₀₀₀ = 2000 зн.ор.) работы. По первому варианту ставки оплата производится за текст оригинала, поэтому общий гонорар составит

W₁ = L_pg2000,or * К_USD1 = 50*10,71 = 535,5 долл.

Поскольку число страниц текста прямо пропорционально общему числу знаков в нем, то для пересчета количества страниц оригинала L_or в количество страниц перевода L _pg2000,tr (то есть pg_tr ≡ pg₂₀₀₀ = 2000 зн.пер.) можно воспользоваться нашим коэффициентом k_sto = 1,166438:

L _pg,tr = L _pg,or * k_sto = 50*1,166438 = 58,3219 стр.пер.

Тогда гонорар за всю работу (по большей ставке) составит

W = 58,3219*10,71 ≈ 624,63 долл.

разница в гонораре за всю работу будет равна

∆ = 58,3219*(10,71-10,39) ≈ 18,66 долл., или 

∆% = 100*(10,71-10,39)/10,71 = 2,98786 ≈ 3%

от суммы большего гонорара. В данном случае получена очень незначительная сумма, которой можно и пренебречь, если у вас с USAID сложились достаточно теплые отношения.

13. Используя специфические условия рассмотренной выше задачи, эту же разницу гонорара можно получить иначе, с использованием нашего эмпирического коэффициента k_wto = 0,96994 — отношения количества слов в тексте перевода wd_tr к количеству слов в тексте оригинала wd_оr (см. раздел 3, табл. 1):

К_USD2 = К_USD1 * k_wto = 10,71*0,96994 = 10,38806 долл.,

что дает те же 3% разницы:

∆% = 100*(1 – k_wto) = 100*(1 – 0,96994) = 3%

14. Как заказчику выгоднее оплачивать перевод — по количеству знаков оригинала (“по входу”) или по количеству знаков в тексте перевода (“по выходу”)? В первом случае гонорар жестко фиксирован и не зависит от того, насколько переводчик будет стараться “поправить” или “дополнить” автора для придания тексту “звучания по-русски”. Конечно, перевод в любом случае должен быть “хорошим”, но такая оценка оказывается довольно растяжимой: от “удовлетворительный” до “высококачественный” или “просто прекрасный!” перевод. Поэтому следовало бы предоставить переводчику некоторый дополнительный стимул проявить свои писательские способности, обусловив оплату (гонорар) по объему текста “на выходе” (возможно, с несколько иной ставкой, учитывая естественную разницу в морфических и лексемных объмах текстов на английском и русском/украинском языках).

Резюме

Найденные эмпирические среднестатистические величины объемов различных морфо-лексических единиц английских текстов и их переводов позволяют обоснованно назначать и выбирать наиболее оптимальные ставки гонораров, выплачиваемых переводчикам за их труд.

Вопросы для дальнейших исследований.

2. Формула для расчета надбавки за срочность работы — объективная оценка.

3. Скидки на “оптовость” работы.

4. К определению понятия “сложность текста оригинала”.

5. К определению понятия “качество технического перевода” — следует ли “поправлять” автора и насколько это допустимо?

6. Переводчик-писатель — это пожелание или требование?

7. Статистические относительные показатели (знаков, слов) оригиналов разной степени сложности и переводов разного “качества”.

Сентябрь – ноябрь, 2009 г.

Приветствие

Приветствую всех потенциальных посетителей моего нового блога! Искренне надеюсь на то, что публикации из моего архива, накопленного более чем за 30 лет научной, преподавательской и переводческой работы, окажутся для вас интересными и полезными.

Первоначально предполагаю разместить свой материал в рубриках Наука, Численное моделирование и анализ, Из личного опыта, Вопросы переводоведения, Учебные и научные консультации. В них я поставлю некоторые проблемы, которые до сих пор я не имел возможности вынести на обсуждение, и предложу свои подходы к их решению. Большинство публикуемых материалов я разработал в Киевском научно-техническом консультационном, исследовательском и внедренческом центре “КонЦентр”, директором которого являюсь с 1992 года.

В рубрике Учебные и научные консультации я помещу, кроме прочего, учебно-методические работы, выполненные мною в бытность студенческим консультантом, а также предложу актуальные темы научно-исследовательских работ для подготовки кандидатских и докторских диссертаций по различнвм темам.

Рубрику Вопросы переводоведения я буду вести совместно с А.В.Горской – моей коллегой и старшим партнером по Английскому переводческому альянсу Alagor&Seleon.

С уважением, С.Л.Попов