ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

Финансовый рынок – структура, позволяющая участникам рынка осуществлять приобретение и сбыт различных финансовых активов, таких как: валюты, ценные бумаги, товары, деривативы (производные финансовые инструменты) и т.д. Это рынок, на котором товаром является финансовый актив. Непредсказуемость финансового рынка, неожиданные скачки цен и непонятные тренды, а также внезапные падения, переживаются экономикой как тяжелые кризисы. Соответственно, тот, кто обладает наилучшими методами извлечения закономерностей из зашумленных, данных финансового рынка – наименее подвержен влиянию подобных кризисов в экономике, и, соответственно, может надеяться на большую прибыль.

Финансовый рынок представляет собой временной ряд данных который и необходимо исследовать и определения в нем закономерностей. Мощнейшим и эффективным инструментом исследования и изучения финансовых рынков являются математические методы и модели. Так как в современном мире финансовые данные могут иметь большие объемы, то человеку пришлось бы очень долго обрабатывать данные данными методами. По этому данные методы и модели используются для создания систем анализа финансового рынка, чтобы автоматизировать данный процесс и на основании полученного анализа человек будет принимать финансовые решение.

1. Актуальность темы

Известно два основных метода анализа финансового рынка: фундаментальны и технический анализ. Фундаментальный анализ занимается оценкой ситуации с точки зрения политической, экономической и финансово-кредитной политики. Информация об учетных ставках центральных банков, экономический курс правительства, возможные перемены в политической жизни страны, а также всевозможные слухи и ожидания являются наиболее важными в фундаментальном анализе. Таким образом, успех трейдера в проведении фундаментального анализа зависит от понимания законов финансовых рынков, умении сопоставлять между собой абсолютно несвязанные на первый взгляд события. Технический анализ - это метод прогнозирования цен с помощью рассмотрения графиков движения рынка за предыдущие периоды времени.

Магистерская работа посвящена актуальности разработки систем анализа и прогнозирования показателей финансового рынка: цены, объема торговли, открытого интереса. Для разработки таких систем наиболее подходит использование технического анализа, так как он обладает математической моделью, которую в свою очередь можно положить на язык программирования и обеспечить автоматизацию анализа финансового рынка.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Целью исследования является разработка алгоритма анализа финансового рынка для прогнозирования финансовых показателей

Основные задачи исследования:

  1. Изучение финансовых показателей и их классификация
  2. Анализ методов исследования финансовых показателей на рынке
  3. Исследование возможности паралельных вычислений в финансовых расчетах

Объект исследования: метод анализа и прогноза показателей финансового рынка

Предмет исследования: исследования методов технического анализа для реализации алгоритма анализа финансового рынка

В рамках магистерской работы планируется получение актуальных научных результатов по следующим направлениям:

  1. Анализ динамики изменения курса валют
  2. Классификация валют в зависимости от их корреляции
  3. Оптимизация распределения валютных ресурсов для работы на валютном рынке

Для экспериментальной оценки полученных теоретических результатов и формирования фундамента последующих исследований, в качестве практических результатов планируется разработка кроссплатформенной, настраиваемой и функциональной системы со следующими свойствами:

  1. Отслеживание курсов валют рынка Forex
  2. Прогнозирование поведения валютных курсов
  3. Создание экспертной системы для валютного трейдера
  4. Решение задачи оптимизации распределения валютных ресурсов

3. Обзор исследований и разработок

В современном мире финансовые рынки играют ключевую роль в развитии государств, компаний, предприятий и частных лиц. Круг людей, которые имеют дело с финансовой аналитикой, разнится от рядовых трейдеров, до аналитиков глобальных корпораций и государственных органов. Человечество давно интересуют законы поведения таких практически непредсказуемых объектов как акции, валютные курсы, цены на фьючерсы и другие финансовые инструменты. Существует множество способов анализа показателей финансового рынка. Это и технический анализ [1, 5], и фундаментальный [4], и теория волн Эллиота [5], а также много различных менее известных методик.

Технический анализ за последние годы показал что это теория с собственной философской системой и набором аксиом. В техническом анализе выделяют следующие аксиомы [1]:

  1. Движение рынка учитывает все. Суть аксиомы заключается в том, что любой фактор, влияющий на цену, экономический, политический, психологический, заранее учтен и отражен в ее графике. Поэтому изучение графика цен - обязательное условие для прогнозирования. Типы трендов представлены на рисунке 1.
  2. Цены двигаются направленно. Аксиома характеризуется понятием тренда, означающие определенной направление движение цен.
  3. История повторяется. Происходит это потому, что из века в век человеческая психология в основе своей неизменна.

Типы трендов

Рисунок 1 – Типы трендов: а) Бычий (Bullish) - подъем цены; б) Медвежий (Bearish) - спад цены; в) Боковой (Sideways) - цена практически не движется;

Технический анализ используют в большей степени западные специалисты. Данный метод включает в себя большое количество методов прогнозирования, по этому западные специалисты определяют следующую классификацию [1,5]:

  1. Графические методы. Методы в которых для прогнозирования используются наглядные изображения движения рынка.
  2. Методы, использующие фильтрацию или математическую аппроксимацию.
  3. Методы теории циклов. Занимаются анализов циклических колебаний не только цен, но и природных явлений в целом.

Существуют также смешанные методы, несущие в себе черты нескольких групп. Например, волновая теория Эллиотта – метод в основном графический, но имеет черты фильтрации и цикличности. Таким образом, большинство методов технического анализа укладываются в изложенную выше классификацию

На основе технического анализа ведутся исследования и разработки, с применением различных алгоритмов анализа данных.

В работках [2,6] предложено использование метода R/S анализа, описанного Гарольдом Херстом, для анализа финансовых рядов. Данный метод анализа временных рядов позволяет определить, является ли временной ряд случайным или персистентным, то есть обладающим долговременной памятью. Этот алгоритм достаточно хорошо работает на входных данных, очищенных от помех. Однако при добавлении в систему помех и отклонений, которые могут появляться, например, в результате воздействия крупных рыночных игроков во время спекулятивной торговли, алгоритм выдает большую погрешность.

В работе [8] на основе аппарата нейронных сетей проводится исследование задачи прогнозирования динамики цен на фондовом рынке, реализована автоматизированная система, позволяющая моделировать параметры сети. Также в работе [9] приводится описание использования нейронных сетей для прогнозирование финансовых временных рядов.

Также для прогнозирования и исследования временных рядов рассматривается идея использования цепей Маркова [10], где предлагается вероятностная модель связи скрытого Марковского процесса с явными значениями величин, наблюдаемых вышеупомянутым Марковским процессом. В работах предлагается алгоритмы оценки параметров Марковского процесса (вероятностей переходов, начальной вероятности состояния системы) и параметров связи явных состояний и скрытых.

4. Методы технического анализа

Анализ и прогнозирования тенденций в движении инструментов финансовых рынков неопределенностей и проблем. Фундаментальный анализ дает возможность преодолеть их системным способом. Основой фундаментального подхода является рассмотрение существа процессов, происходящих на рынке, выявление порождающих их причин и взаимосвязей.

Такому подходу противостоят те, кто не считает нужным учитывать экономическое развитие. Они рассматривают лишь рассматривают ситуацию на совокупном рынке дынной акции, причем с практической стороны. Поэтому такой аналитический метод получил название технического анализа. Технической анализ основан на предположении, что рынок обладает памятью, и по этому на будущее двиджение курса большое влияние оказывает закономерности его прошлого поведения; тем самым ранок обладает определенной степенью предсказуемости.

Основная задача трейдеров на любой бирже состоит в выявлении тенденций движения цен (тренда) и прогнозирования момента его разворота. Покупая финансовый инструмент при росте и продавая при падении цен, трейдов получает прибыль.

В последние годы в связи с бурным развитием электронных средств анализа, предлагаемых фирмами Reuters, Bridge (Dow Jonse), CQG и др., все большее число трейдеров основывают вои решения на использовании технического анализа, что повышает влияние его закономерностей на реальное движение курса.

4.1 Графический метод

Исходной информацией для проведения технического анализа являются данные по цене каждой сделки и времени ее совершения. Из за большого количества сделок их анализ затруднен. Поэтому данные групируются, обрабатываются и представляются в виде графиков для дальнейшего анализа. Данные группируются за определенные промежутки времени: недели, дни, часы. Сгруппированная информация содержит для каждого интервала: цену первой сделки (цена открытия - open); цену последней сделки (цена закрытия - close); максимальную (high) и минимальную (low) цены и количество сделок (объем - volume). Для дневных графиков начальная цена - это цена первой сделки при открытии Токийской биржи ( 3 ч. по московскому времени). Цена закрытия - цена последней сделки на Нью-Йорской бирже (23 ч. по московскому времени).

При графическом представлении цен используется различные типы графиков:

  1. крестики-нолики (point and figure charts);
  2. линейные графики (line chart);
  3. гистограммы (используются также столбиковые или штриховые диаграммы или просто чарты - bar charts);
  4. японские свечи (japanese candlesticks)

Вид японских свечей и их график представлен рисунках 2 и 3.

Японские свечи

Рисунок 2 – Японские свечи;

График японских свечей

Рисунок 3 – График японских свечей;

По построенным графикам трейдер определяет ценовой трендю. Ценовой тренд - это направление, тенденции движения цен. Прогнозирования направления движения цен и момента их разворота является основной задачей, решение которой гарантирует прибыльную торговлю. Для решения данной задачи необходимо на ценовом графике определить уровни и линии поддержки и сопротивления, а также различные фигуры, указывающие на возможные развороты или продолжения тренда.

Тренд может быть восходящим (бычьим, bullish), нисходящим (медвежьим, bearish) и боковым как показано на рисунке 1. Вдоль тренда всегда можно провести две линии, ограничивающие колебания цен в рамках тренда сверху и снизу. Линии сверху называются уровни и линии сопротивления, и они как бы не дают ценам расти. Линии снизу являются уровнями и линиями поддержки они как бы поддерживают цены и не дают ценам провалится вниз. В случае ярко выраженного восходящего или нисходящего тренда эти линии, как правило, располагаются почти параллельно. Линия, расположенная справа, называется линия тренда, а слева - линия канала. В случае бокового тренда линии могут быть как параллельными, так и расположены под углом друг к другу.

В графическом методе приближение цен к уровням (линиям) поддержки (сопротивления) предупреждает трейдера о возможности разворота движения цен.

Для прогнозирования разворота или продолжения тренда трейдер проводит на графике линии, проходящие через максимум и минимум цен. В сочетании эти линии напоминают определенные фигуры. Некоторые фигуры представлены на рисунке 4.

Фигуры разворота тренда

Рисунок 4 – Фигуры разворота тренда;

Наиболее значимыми разворотными фигурами в техническом анализе являются двойные вершины или фигура голова и плечи. Аналогичный смысл имеют зеркальные отражения этих фигур - двойные донышки и перевернутая голова и плечи.

Смысл двойной вершины заключается в том, что после завершения тренда цены колеблются в коридоре, ограниченном уровнями поддержки и сопротивления. После пробития поддержки при предшествующем нисходящем тренде (или сопротивления при предшествующем нисходящем тренде) велика вероятность разворота.

Голова и плечи на бычьем тренде, а также перевернутая голова и плечи на медвежьем тренде являются наиболее значимыми фигурами, сигнализирующими о возможном развороте тренда. Сигналом к совершению сделки является пробитие линии шеи, которая является линией поддержки для головы и плеч.

4.2 Скользящие средние

В виду того, что движение цен подвержено флуктуациям, для получения более наглядной информации о наличии тренда производится сглаживание данных. После сглаживания, тренд прослеживается более явственно. Поэтому простая скользящая средняя МА является как бы индикатором тренда. Наиболее простым методом сглаживания является метод простой скользящей средней. Движение скользящей средней представлен на рисунке 5.

Главным параметром данного метода является размерность окна - N предыдущих данных включая и текущее, заданное в днях, часах, минутах в зависимости от того, с какими данными проводится анализ, с дневными, часовыми или минутными. Для расчета МА используется цены закрытия, так как они обладают большей информативностью. Величина МА рассчитывается как средняя арифметическая цен за N предыдущих данных, включая текущее:

МА = Сt-n+1 + Сt-n+2 + ... + Сt-t + Сt / n
(4.1)

где Сi - цена закрытия i-го дня (часа, минуты).

Скользящее среднее

Рисунок 5 – Скользящее среднее с окном 10 дней;
(анимация: 10 кадров, 10 циклов повторения, размер - 724x368, 84 килобайт)

При использовании комбинации нескольких МА с различными интервалами сглаживания, МА с большим инткрвалом служит для выявления тенденции, а МА с более коротким интервалом - для выявления момента совершения сделки. Сигнал возникает и в том случае, когда МА с коротким периодом пересекает МА с более длинным периодом. При использовании трех МА с различными периодами наиболее сильный сигнал возникает после пересечения все трех МА.

Методы основанные на скользящих средних, хорошо работают только в условиях явно выраженного тренда. При боковом тренде количество ложных сигналов слишком велико, что неизбежно приводит к потерям.

4.3 Осцилляторы

Хорошим индикатором прогнозирования движения цен наряду со скользящими средними являются осцилляторы. Они наиболее эффективны при боковом тренде. Подаваемые ими сигналы к покупке и продаже меньше отстают от изменения цен, а иногда опережают их. Кроме тоже, в период развитого тренда осциляторы способны предсказать его разворот. Осцилляторы показывают отклонение от равновесного уровня. Нахождение осциллятора вблизи крайних значений (в зоне перекупленности или перепроданности) свидетельствуют о том, что потенциал рынка для движения вверх или вниз уже исчерпывается.

Существуют следующие основные осциляторы:

  1. Момент (momentum - MOM). Момент рассчитывается как разница конечной цены текущего дня и цены n дней тому назад.
    МOMt = Ct - Ct-n
    (4.2)
    Это аналогично сравнению цены потребительской корзины согодня с той, которая была, например, месяц назад. Положительные значения МОМ свидетельствуют об относительном росте цен, отрицательные - о снижении.
  2. Скорость изменения цен (Rate of Change - ROC). Это похожий на МОМ индикатор, который рассчитывается как отношение конечной цены текущего дня к цене n дней тому назад, выраженная в процентах.
    ROCt = Ct/Ct-n * 100%
    (4.3)
    Таким образом, ROC является отражением скорости изменения цены, а также указывает направления этого изменения.
  3. Индекс относительной силы (Relative Strength Index - RSI). Является наиболее значимым осциллятором при техническом анализе. Значение RSI изменятся от 0 до 100. Этот индикатор может подавать сигналы либо одновременно с разворотом цен, либо с опережением, что является его важным достоинством. Для его расчета применяют формулу:
    RSI = 100 - 100/(1 + AU/AD)
    (4.4)
    где AU - сумма приростов конечных цен за n дней; AD - сумма убыли конечных цен за n дней.
    Зоны перепроданности располагаются при значениях индикатора ниже 25-20, а перекупленности - выше 75-80. Сигналом служит разворот RSI в указанных зонах и выход из нее.
  4. Стохастические линии (Stochastics). Если MOM, ROC, RSI используют только цены закрытия, то стохастические линии строятся с использованием более полной информации. При их расчете используются также максимальные и минимальные цены.

Выводы

Опыты показывают, что 90% начинающих трейдеров теряют свои капитали. Для того чтобы снизить риски работы на финансовом рынке, необходимо постоянно анализировать финансовые показатели рынка. При анализе данных не следует пользоваться только одним методом анализа финансового рынка. Поэтому актуальность разработки систем анализа и прогнозирования, все еще остается актуальной.

Магистерская работа посвящена актуальности разработки систем анализа и прогнозирования показателей финансового рынка. В рамках проведенных исследований выполнено:

  1. Анализ статей и литературы по методам анализа финансового рынка.
  2. На основе анализа литературы источников определены основные методы для анализа и прогнозирования финансовых показателей рынка.
  3. При анализе методов выявлены их основные характеристики, достоинства и недостатки.

Дальнейшие исследования предметной области будет посвящен выбору, разработке и адаптации рассмотренных математических моделей их программной реализации и тестированию.

Примечание

При написании данного реферата магистерская работа еще не завершена. Окончательное завершение: декабрь 2015 года. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.

Список источников

  1. Эрлих А. А. Технический анализ товарных и финансовых рынков. / А. А. Эрлих // Прикладное пособие. - М.: ИНФРА-М, 1996. 176 с.
  2. Гачков А. А. Рандомизированный алгоритм R/S-анализа финансовых рядов / А. А. Гачков // Стохастическая оптимизация в информатике. Вып. 5 / Под ред. О. Н. Граничина - СПб.: Издательство С.-Петербургского университета,
  3. Малыхин В. И. Финансовоая математика: Учебное пособие для вузов. / В. И. Малыхин. - 2-е издание. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 237 с.
  4. Кияница А. С. Функдаментальный анализ винансовых рынков. - СПб.: Питер, 2005. - 288 с.
  5. Финансовая математика: Математическое моделирование финансовых операций: Учеб. пособие/под редакцией В.А. Половникова и А.И. Пилипенко. - М.:Вузовский учебник, 2007. - 360 с.
  6. Зиненко А. В. R/S анаилз на фондовом рынке / к.т.н. А. В. Зиненко // Математические модели социальных и экономических сиестем. - Бизнес-информатика №3(21), 2012. - С.24-30.
  7. Прудский М.В. Фрактальный анализ финансовых рынков // Информационные системы и математические методы в экономике. – 2012. – № 5;
  8. Мицель А.А., Ефремова Е.А. Прогнозирование динамики цен на фондовом рынке // Известия ТПУ . 2006. №8. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-dinamiki-tsen-na-fondovom-rynke
  9. Азат Арсланов. Прогнозирование финансовых временных рядов / Азат Арсланов // [Электронный реcурс]. – Режим доступа: http://geektimes.ru/post/144405/
  10. Rabiner L.R. A tutorial on hidden markov models and selected applications in speech recognition / L.R. Rabiner // In Proceedings of IEEE. – 1989. – Vol. 77. – P. 257–286.