ДонНТУ   Портал магістрів

Реферат за темою випускної роботи

Зміст

Вступ

Фінансовий ринок - структура, що дозволяє учасникам ринку здійснювати придбання і збут різних фінансових активів, таких як: валюти, цінні папери, товари, деривативи (похідні фінансові інструменти) і т.д. Це ринок, на якому товаром є фінансовий актив. Непередбачуваність фінансового ринку, несподівані стрибки цін і незрозумілі тренди, а також раптові падіння, переживаються економікою як важкі кризи. Відповідно, той, хто володіє найкращими методами вилучення закономірностей з зашумленних, даних фінансового ринку - найменш схильний до впливу подібних криз в економіці, і, відповідно, може сподіватися на більший прибуток.

Фінансовий ринок являє собою часовий ряд даних який і необхідно досліджувати і визначення в ньому закономірностей. Найпотужнішим і ефективним інструментом дослідження та вивчення фінансових ринків є математичні методи і моделі. Так як в сучасному світі фінансові дані можуть мати великі обсяги, то людині довелося б дуже довго обробляти дані даними методами. За цим дані методи і моделі використовуються для створення систем аналізу фінансового ринку, щоб автоматизувати даний процес і на підставі отриманого аналізу людина буде приймати фінансові рішення.

1. Актуальність теми

Відомо два основні методи аналізу фінансового ринку: фундаментальні і технічний аналіз. Фундаментальний аналіз займається оцінкою ситуації з точки зору політичної, економічної і фінансово-кредитної політики. Інформація про облікові ставки центральних банків, економічний курс уряду, можливі зміни в політичному житті країни, а також всілякі чутки і очікування є найбільш важливими в фундаментальному аналізі. Таким чином, успіх трейдера в проведенні фундаментального аналізу залежить від розуміння законів фінансових ринків, умінні зіставляти між собою абсолютно незв'язані на перший погляд події. Технічний аналіз - це метод прогнозування цін за допомогою розгляду графіків руху ринку за попередні періоди часу.

Магістерська робота присвячена актуальності розробки систем аналізу і прогнозування показників фінансового ринку: ціни, обсягу торгівлі, відкритого інтересу. Для розробки таких систем найбільш підходить використання технічного аналізу, оскільки він володіє математичною моделлю, яку в свою чергу можна покласти на мову програмування і забезпечити автоматизацію аналізу фінансового ринку.

2. Мета і завдання дослідження, плановані результати

Метою дослідження є розробка алгоритму аналізу фінансового ринку для прогнозування фінансових показників

Основні завдання дослідження:

  1. Вивчення фінансових показників та їх класифікація
  2. Аналіз методів дослідження фінансових показників на ринку
  3. Дослідження можливості паралельних обчислень у фінансових розрахунках

Об'єкт дослідження: метод аналізу і прогнозу показників фінансового ринку

Предмет дослідження : дослідження методів технічного аналізу для реалізації алгоритму аналізу фінансового ринку

В рамках магістерської роботи планується отримання актуальних наукових результатів за наступними напрямками:

  1. Аналіз динаміки зміни курсу валют
  2. Класифікація валют залежно від їх кореляції
  3. Оптимізація розподілу валютних ресурсів для роботи на валютному ринку

Для експериментальної оцінки отриманих теоретичних результатів і формування фундаменту наступних досліджень, в якості практичних результатів планується розробка кроссплатформенной, що настроюється і функціональної системи з наступними властивостями:

  1. Відстеження курсів валют ринку Forex
  2. Прогнозування поведінки валютних курсів
  3. Створення експертної системи для валютного трейдера
  4. Рішення задачі оптимізації розподілу валютних ресурсів

3. Огляд досліджень та розробок

У сучасному світі фінансові ринки відіграють ключову роль у розвитку держав, компаній, підприємств і приватних осіб. Коло людей, які мають справу з фінансовою аналітикою, різниться від рядових трейдерів, до аналітиків глобальних корпорацій і державних органів. Людство давно цікавлять закони поведінки таких практично непередбачуваних об'єктів як акції, валютні курси, ціни на ф'ючерси та інші фінансові інструменти. Існує безліч способів аналізу показників фінансового ринку. Це і технічний аналіз [1, 5], і фундаментальний [4], і теорія хвиль Еліота [5], а також багато різних менш відомих методик.

Технічний аналіз за останні роки показав що це теорія з власною філософською системою і набором аксіом. У технічному аналізі виділяють наступні аксіоми [1]:

  1. Рух ринку враховує все. Суть аксіоми полягає в тому, що будь-який чинник, що впливає на ціну, економічний, політичний, психологічний, наперед врахований і відображений в її графіку. Тому вивчення графіка цін - обов'язкова умова для прогнозування. Типи трендів представлені на рисунку 1.
  2. Ціни рухаються направлено. Аксіома характеризується поняттям тренда, що означають певної напрям рух цін.
  3. Історія повторюється. Відбувається це тому, що із століття в століття людська психологія в основі своїй незмінна.

Типи трендів

Рисунок 1 - Типи трендів: а) Бичачий (Bullish) - підйом ціни; б) Ведмежий (Bearish) - спад ціни; в) Бічний (Sideways) - ціна майже не рухається;

Технічний аналіз застосовують переважно західні фахівці. Даний метод включає в себе велику кількість методів прогнозування, з цього західні фахівці визначають таку класифікацію [1,5]:

  1. Графічні методи. Методи в яких для прогнозування використовуються наочні зображення руху ринку.
  2. Методи, використовують фільтрацію або математичну апроксимацію.
  3. Методи теорії циклів. Займаються аналізів циклічних коливань не тільки цін, а й природних явищ в цілому.

Існують також змішані методи, що несуть в собі риси кількох груп. Наприклад, хвильова теорія Елліотта - метод в основному графічний, але має риси фільтрації і циклічності. Таким чином, більшість методів технічного аналізу укладаються в викладену вище класифікацію

На основі технічного аналізу ведуться дослідження і розробки, із застосуванням різних алгоритмів аналізу даних.

У роботах [2,6] запропоновано використання методу R / S аналізу, описаного Гарольдом Хьорстом, для аналізу фінансових рядів. Даний метод аналізу часових рядів дозволяє визначити, чи є часовий ряд випадковим або персистентная, тобто володіє довготривалою пам'яттю. Цей алгоритм досить добре працює на вхідних даних, очищених від перешкод. Однак при додаванні в систему перешкод і відхилень, які можуть з'являтися, наприклад, в результаті впливу великих ринкових гравців під час спекулятивної торгівлі, алгоритм видає велику похибку.

В роботі [8] на основі апарату нейронних мереж проводиться дослідження задачі прогнозування динаміки цін на фондовому ринку, реалізована автоматизована система, що дозволяє моделювати параметри мережі. Також в роботі [ 9 ] наводиться опис використання нейронних мереж для прогнозування фінансових часових рядів.

Також для прогнозування та дослідження часових рядів розглядається ідея використання ланцюгів Маркова [10], де пропонується імовірнісна модель зв'язку прихованого Марківського процесу з явними значеннями величин, спостережуваних вищезазначеним Марковским процесом. У роботах пропонується алгоритми оцінки параметрів Марківського процесу (ймовірностей переходів, початкової ймовірності стану системи) і параметрів зв'язку явних станів і прихованих.

4. Методи технічного аналізу

Аналіз та прогнозування тенденцій у русі інструментів фінансових ринків невизначеностей і проблем. Фундаментальний аналіз дає можливість подолати їх системним способом. Основою фундаментального підходу є розгляд істоти процесів, що відбуваються на ринку, виявлення породжують їх причин і взаємозв'язків.

Такому підходу протистоять ті, хто не вважає за потрібне враховувати економічний розвиток. Вони розглядають лише розглядають ситуацію на сукупному ринку динної акції, причому з практичного боку. Тому такий аналітичний метод отримав назву технічного аналізу. Технічною аналіз заснований на припущенні, що ринок має пам'ять, і з цього на майбутнє двідженіе курсу великий вплив робить закономірності його минулого поведінки; тим самим ранок володіє певним ступенем передбачуваності.

Основне завдання трейдерів на будь-якій біржі полягає у виявленні тенденцій руху цін (тренда) і прогнозування моменту його розвороту. Купуючи фінансовий інструмент при зростанні і продаючи при падінні цін, трейдів отримує прибуток.

В останні роки у зв'язку з бурхливим розвитком електронних засобів аналізу, пропонованих фірмами Reuters, Bridge (Dow Jonse), CQG та ін., Все більше число трейдерів засновують ВОІ рішення на використанні технічного аналізу, що підвищує вплив його закономірностей на реальний рух курсу.

4.1 Графічний метод

Вихідною інформацією для проведення технічного аналізу є дані по ціні кожної угоди і часу її здійснення. Із за великої кількості угод їх аналіз утруднений. Тому дані групіруются, обробляються і представляються у вигляді графіків для подальшого аналізу. Дані групуються за певні проміжки часу: тижні, дні, години. Згрупована інформація містить для кожного інтервалу: ціну першої угоди (ціна відкриття - open); ціну останньої угоди (ціна закриття - close); максимальну (high) і мінімальну (low) ціни і кількість угод (обсяг - volume). Для денних графіків початкова ціна - це ціна першої угоди при відкритті Токійської біржі (3 ч. За московським часом). Ціна закриття - ціна останньої угоди на Нью-йоркській біржі (23 год. За московським часом).

При графічному поданні цін використовується різні типи графіків:

  1. хрестики-нулики (point and figure charts);
  2. лінійні графіки (line chart);
  3. гістограми (використовуються також стовпчикові або штрихові діаграми або просто чарти - bar charts);
  4. японські свічки (japanese candlesticks).

Вид японських свічок і їх графік представлений рисунках 2 і 3.

Японські свічки

Рисунок 2 – Японські свічки;

Графік японських свічок

Рисунок 3 – Графік японських свічок;

За побудованим графікам трейдер визначає ціновий тренд. Ціновий тренд - це напрям, тенденції руху цін. Прогнозування напрямку руху цін і моменту їх розвороту є основним завданням, рішення якої гарантує прибуткову торгівлю. Для вирішення даного завдання необхідно на ціновому графіку визначити рівні та лінії підтримки і опору, а також різні фігури, що вказують на можливі розвороти або продовження тренда.

Тренд може бути висхідним ( бичачим, bullish), низхідним (ведмежим, bearish) і бічним як показано на рисунку 1. Уздовж тренда завжди можна провести дві лінії, що обмежують коливання цін у рамках тренда зверху і знизу. Лінії зверху називаються рівні і лінії опору, і вони як би не дають цінам рости. Лінії знизу є рівнями і лініями підтримки вони як би підтримують ціни і не дають цінами провалиться вниз. У разі яскраво вираженого висхідного або спадного тренда ці лінії, як правило, розташовуються майже паралельно. Лінія, розташована праворуч, називається лінія тренда, а ліворуч - лінія каналу. У разі бічного тренда лінії можуть бути як паралельними, так і розташовані під кутом один до одного.

У графічному методі наближення цін до рівнів (лініях) підтримки (опору) попереджає трейдера про можливість розвороту руху цін.

Для прогнозування розвороту або продовження тренда трейдер проводить на графіку лінії, що проходять через максимум і мінімум цін. У поєднанні ці лінії нагадують певні фігури. Деякі фігури представлені на рисунку 4.

Фігури розвороту тренда

Рисунок 4 – Фігури розвороту тренда;

Найбільш значущими розворотного фігурами в технічному аналізі є подвійні вершини або фігура голова і плечі. Аналогічний сенс мають дзеркальні відображення цих фігур - подвійні денця і перевернута голова і плечі.

Сенс подвійної вершини полягає в тому, що після завершення тренда ціни коливаються в коридорі, обмеженому рівнями підтримки та опору. Після пробиття підтримки при попередньому спадному тренді (або опору при попередньому спадному тренді) велика ймовірність розвороту.

Голова і плечі на бичачому тренді, а також перевернута голова і плечі на ведмежому тренді є найбільш значущими фігурами, що сигналізують про можливий розворот тренда. Сигналом до здійснення угоди є пробиття лінії шиї, яка є лінією підтримки для голови і плечей.

4.2 Ковзаюче середнє

З причини того, що рух цін схильне флуктуацій, для отримання більш наочної інформації про наявність тренда проводиться згладжування даних. Після згладжування, тренд простежується більш виразно. Тому проста змінна середня МА є ніби індикатором тренда. Найбільш простим методом згладжування є метод простий ковзної середньої. Рух ковзаючої середньої представлений на рисунку 5.

Головним параметром даного методу є розмірність вікна - N попередніх даних включаючи і поточне, задане в днях, годинах, хвилинах залежно від того, з якими даними проводиться аналіз, з денними, вартовими або хвилинними. Для розрахунку МА використовується ціни закриття, оскільки вони володіють більшою інформативністю. Величина МА розраховується як середня арифметична цін за N попередніх даних, включаючи поточний:

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

де Сi - ціна закриття i-го дня (години, хвилини).

Ковзаюче середнє

Рисунок 5 – Ковзаюче середнє з вікном 10 днів;
(анімація: 10 кадрів, 10 циклів повторення, розмір - 724x368, 84 кілобайт)

При використанні комбінації декількох МА з різними інтервалами згладжування, МА з великим інткрвалом служить для виявлення тенденції, а МА з більш коротким інтервалом - для виявлення моменту здійснення операції. Сигнал виникає і в тому випадку, коли МА з коротким періодом перетинає МА з більш довгим періодом. При використанні трьох МА з різними періодами найбільш сильний сигнал виникає після перетину все трьох МА.

Методи засновані на ковзних середніх, добре працюють тільки в умовах явно вираженого тренду. При бічному тренді кількість хибних сигналів занадто велике, що неминуче призводить до втрат.

4.3 Осцилятори

Хорошим індикатором прогнозування руху цін поряд зі легкими середніми є осциллятори. Вони найбільш ефективні при бічному тренді. Подаються ними сигнали до купівлі та продажу менше відстають від зміни цін, а іноді випереджають їх. Крім теж, в період розвиненого тренду осцилятора здатні передбачити його розворот. Осцилятори показують відхилення від рівноважного рівня. Знаходження осцилятора поблизу крайніх значень (у зоні перекупленності або перепроданості) свідчать про те, що потенціал ринку для руху вгору або вниз вже вичерпується.

Існують наступні основні осцилятора:

  1. омент (momentum - MOM). Момент розраховується як різниця кінцевої ціни поточного дня і ціни n днів тому.
    МOMt = Ct - Ct-n
    (4.2)
    Це аналогічно порівнянні ціни споживчого кошика согодня з тією, яка була, наприклад, місяць тому. Позитивні значення МОМ свідчать про відносне зростанні цін, негативні - про зниження.
  2. Швидкість зміни цін (Rate of Change - ROC). Це схожий на МОМ індикатор, який розраховується як відношення кінцевої ціни поточного дня до ціни n днів тому, виражена у відсотках.
    ROCt = Ct/Ct-n * 100%
    (4.3)
    Таким чином, ROC є відображенням швидкості зміни ціни, а також вказує напрямки цієї зміни.
  3. Індекс відносної сили (Relative Strength Index - RSI). Є найбільш значущим осциллятором при технічному аналізі. Значення RSI зміняться від 0 до 100. Цей індикатор може подавати сигнали або одночасно з розворотом цін, або з випередженням, що є його важливим гідністю. Для його розрахунку застосовують формулу:
    RSI = 100 - 100/(1 + AU/AD)
    (4.4)
    де AU - сума приростів кінцевих цін за n днів; AD - сума убутку кінцевих цін за n днів.
    Зони перепроданості розташовуються при значеннях індикатора нижче 25-20, а перекупленности - вище 75-80. Сигналом служить розворот RSI в зазначених зонах і вихід з неї.
  4. Стохастичні лінії (Stochastics). Якщо MOM, ROC, RSI використовують тільки ціни закриття, то стохастичні лінії будуються з використанням більш повної інформації. При їх розрахунку використовуються також максимальні і мінімальні ціни.

Висновки

Досліди показують, що 90% трейдерів втрачають свої капитали. Для того щоб знизити ризики роботи на фінансовому ринку, необхідно постійно аналізувати фінансові показники ринку. При аналізі даних не слід користуватися тільки одним методом аналізу фінансового ринку. Тому актуальність розробки систем аналізу і прогнозування, все ще залишається актуальною.

Магістерська робота присвячена актуальності розробки систем аналізу і прогнозування показників фінансового ринку. В рамках проведених досліджень виконано:

  1. Аналіз статей і літератури з методів аналізу фінансового ринку.
  2. На основі аналізу літератури джерел визначено основні методи для аналізу і прогнозування фінансових показників ринку.
  3. При аналізі методів виявлено їх основні характеристики, переваги і недоліки.

Подальші дослідження предметної області буде присвячений вибору, розробки та адаптації розглянутих математичних моделей їх програмної реалізації та тестуванню.

Примітка

При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: грудень 2015 року. Повний текст роботи та матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Перелік посилань

  1. Ерліх А. А. Технічний аналіз товарних і фінансових ринків. / А. А. Ерліх // Прикладне посібник. - М .: ИНФРА-М, 1996. 176 с.
  2. Гачка А. А. рандомізованих алгоритм R / S-аналізу фінансових рядів / А. А. Гачка // Стохастическая оптимізація в інформатиці. Вип. 5 / Под ред. О. Н. Гранічіна - СПб .: Видавництво С.-Петербурзького університету
  3. Малихін В. І. фінансовоі математика: Навчальний посібник для вузів. / В. І. Малихін. - 2-е видання. - М .: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 237 с.
  4. Кияниця А. С. Функдаментальний аналіз вінансових ринків. - СПб .: Питер, 2005. - 288 с.
  5. Фінансова математика: Математичне моделювання фінансових операцій: Учеб. посібник / під редакцією В.А. Половникова і А.І. Пилипенко. - М.: Вузівський підручник, 2007. - 360 с.
  6. Зіненко А. В. R / S анаілз на фондовому ринку / к.т.н. А. В. Зіненко // Математичні моделі соціальних та економічних сієсту. - Бізнес-інформатика №3 (21), 2012. - С.24-30.
  7. Прудський М.В. Фрактальний аналіз фінансових ринків // Інформаційні системи та математичні методи в економіці. - 2012. - № 5;
  8. Міцель А.А., Єфремова Е.А. Прогнозування динаміки цін на фондовому ринку // Известия ТПУ. 2006. №8. Режим доступу: http://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-dinamiki-tsen-na-fondovom-rynke
  9. Азат Арсланов. Прогнозування фінансових часових рядів // [Електронний реcурс]. Режим доступу: 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.