Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Валютный рынок как объект экономико-математического анализа 11
1.1. Характеристики валютного рынка 11
1.2. Появление валютного рынка FOREX 15
1.3. Фундаментальные основы поведения валютных пар 18
1.4. Математические модели и методы прогнозирования валютных пар 22
1.5. Анализ валютных пар 31
1.6. Выводы 36
Глава 2. Моделирование динамики валютных пар 40
2.1. Анализ фундаментальных показателей экономики 40
2.2. Моделирование динамики валютных котировок (на примере EUR/USD, USD/RUB, EUR/RUB) 47
2.2.1. Модель свертывания фундаментальных показателей 47
2.2.2. Многофакторная модель прогнозирования валютных пар, основанная на корреляционном анализе 49
2.2.3. Применение множественного регрессионного анализа для построения моделей прогнозирования валютных котировок 50
2.3. Технический анализ в пакете прикладных программ MATLAB (ANFIS-редактор) 54
2.4. Выводы 65
Глава 3. Апробация результатов исследования 67
3.1. Проверка работоспособности построенных моделей и написание программы расчета в Mathcad 67
3.2. Разработка методики работы на валютном рынке 70
3.3. Результаты работы методики 74
3.4. Выводы 78
Заключение 80
Литература 82
- Фундаментальные основы поведения валютных пар
- Математические модели и методы прогнозирования валютных пар
- Моделирование динамики валютных котировок (на примере EUR/USD, USD/RUB, EUR/RUB)
- Разработка методики работы на валютном рынке
Введение к работе
Актуальность исследования. Валютный рынок представляет собой систему устойчивых экономических и организационных отношений, возникающих при осуществлении операций по покупке и/или продаже иностранной , платежных документов в иностранных валютах, а также операций по движению иностранных . Его основными участниками являются банки, валютные биржи, пенсионные фонды, страховые компании и частные лица. Все они тщательно изучают рынок, делая прогнозы, строят свои торговые стратегии, которые основаны на различных методиках и моделях.
С развитием математических методов и информационных технологий растет заинтересованность трейдеров в проверке существующих стратегий торговли, а также в поиске новых методов и моделей прогнозирования динамики валютных пар. Основные виды анализа валютного рынка – технический и фундаментальный. Технический анализ подразумевает прогнозирование изменений в на основе анализа изменений цен в прошлом, кроме того используется информация об и другие данные. Фундаментальный анализ включает в себя комплекс анализируемых показателей – экономических, социальных и политических. И тот и другой анализ подразумевает наличие определенного плана действий в отношении способов использования полученной информации в качестве основы для построения стратегии торговли. Применение на валютном рынке эффективных современных методов, в частности, нейронных сетей, методов статистического анализа, информационных технологий, несомненно, является актуальным и может внести определенный вклад в развитие принципов изучения изменений валютных котировок и в возможность более точного прогнозирования.
Кроме того, следует учитывать, что с течением времени количество освещаемых в средствах массовой информации (СМИ) экономических показателей постоянно растет.
Таким образом, необходимо исследование большого перечня экономических показателей в ежедневно выходящих новостях, что указывает на актуальность и практическую значимость выбранной темы диссертации.
Необходимость разработки новых математических моделей, ориентированных на определение направлений изменений валютных котировок в краткосрочной перспективе и численных значений их динамики, определили выбор темы диссертационного исследования.
В диссертации предпринята попытка решения научной задачи, которая заключается в построении математических моделей динамики валютных пар на основе фундаментального анализа.
Степень разработанности проблемы. Наиболее весомый вклад в развитие теории и практики построения моделей динамики валютного курса внесли такие зарубежные ученые как М. Фридман, М. Флеминг, К. Рогофф, М. Обстфельд, Д. Мид, Ф. Махлуп, Р. Манделл, Р. Макдональд. Российскими экономистами и специалистами в области валютного рынка также проводятся исследования в этой области.
Большинство работ посвящено исследованию технического анализа поведения валютных пар с использованием различных методов и моделей (факторный, фрактальный и регрессионный анализы, исследования изолированной и совместной работы различных индикаторов и осцилляторов, нейро-нечеткие сети и др.). В работах, посвященных фундаментальному анализу, используются линейный регрессионный анализ, модель паритета покупательной способности, модель Манделла-Флеминга, монетарная модель и др. Однако практически всем разработанным моделям, основанным на фундаментальном анализе, присущ небольшой набор анализируемых факторов.
Область исследования. Диссертационное исследование проведено в рамках специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики», паспорта специальностей ВАК раздела 1 «Математические методы»: пункты 1.6. «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов» и 1.8. «Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития»; а также раздела 2 «Инструментальные средства» пункт 2.3. «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях».
Цель и задачи диссертационного исследования. Цель диссертации состоит в построении и исследовании математических моделей, позволяющих прогнозировать динамику валютных котировок в краткосрочной перспективе, основываясь на фундаментальных экономических показателях. Для достижения сформулированной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:
определить и сгруппировать фундаментальные показатели экономики, используемые для экономико-математического анализа;
оценить степень влияния каждой группы показателей на изменение валютной пары, а так же определить межгрупповые связи и возможность совместного использования сформированных групп при построении моделей;
разработать модели прогнозирования валютных пар, основанные на статистическом анализе экономических показателей;
определить значимость и возможность практического использования разработанных моделей, проверить их работоспособность на реальных данных и выявить те, которые наиболее точно отражают динамику валютных котировок;
разработать методику анализа валютных пар и алгоритм торговли на валютном рынке с учетом построенных моделей;
произвести расчет экономического эффекта от применения разработанной методики для анализируемых валютных пар.
Объектом исследования являются валютные котировки EUR/USD, EUR/RUB, USD/RUB.
Предметом исследования выступают методы и модели анализа и прогнозирования динамики валютных пар.
Теоретическую и методологическую базу исследования составили научные труды отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области теории функционирования финансовых рынков, математического моделирования, а так же современные методы и модели анализа статистических данных.
Информационной базой для проведенного исследования послужили отечественная и зарубежная литература, публикации и материалы ученых-исследователей, статистические базы данных (, , архивы котировок торговой платформы MetaTrader4 и другие), официальные сайты отечественных и зарубежных организаций, бирж (, , и другие).
Научная новизна и основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:
1. Предложена оригинальная группировка фундаментальных показателей экономики, используемая для прогнозирования динамики валютных пар, и определены взаимосвязи между группами.
2. Построены модели свертки фундаментальных показателей, основанные на определении коэффициентов влияния сформированных групп на изменение цены котировки, и многофакторные модели прогнозирования динамики валютных пар, в построении которых используется корреляционный анализ.
3. Разработаны математические модели линейного и нелинейного множественного регрессионного анализа прогнозирования динамики валютных котировок, отличающиеся учетом совокупности выбранных групп показателей. Определена значимость всех построенных моделей.
4. Проведен технический анализ исследуемых валютных котировок с использованием пакета прикладных программ Matlab (ANFIS-редактор), в котором применен гибридный метод оптимизации при обучении нейро-нечеткой сети. Результаты анализа обеспечивают участников валютного рынка дополнительной информацией при принятии решений.
5. Разработан алгоритм торговли на валютном рынке и методика проведения анализа валютных пар, основанная на применении построенных моделей и позволяющая в большинстве исследованных временных интервалов получать положительный эффект от заключаемых сделок.
Практическая значимость диссертации состоит в том, что выводы, полученные результаты, разработанные модели и рекомендации могут быть использованы в практической деятельности различными организациями, которые связаны с валютным рынком, и в работе которых присутствует прогнозирование возможных колебаний котировок. Актуальность построенных моделей обеспечивается проведением периодических корректировок на основе обновленных статистических данных. Разработанные методика проведения анализа валютных пар и алгоритм торговли на валютном рынке могут быть использованы в системе поддержки принятия решений прогнозирования динамики валютных котировок в краткосрочной перспективе при внутридневной торговле.
Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы были представлены и опубликованы в материалах ежегодных международных научно-практических конференций молодых ученых, студентов и аспирантов: «XLI Неделя науки СПбГПУ: материалы научно-практической конференции с международным участием. Часть VII» (3 – 8 декабря 2012 г., Санкт-Петербург, СПбГПУ), «Системный анализ в проектировании и управлении» (27 – 29 июня 2012 г., Санкт-Петербург, СПбГПУ), «Стратегическое управление организациями: традиционные и современные методы» (21 – 22 марта 2013 г., Санкт-Петербург, СПбГПУ), «Финансовые проблемы и пути их решения: теория и практика» (23 – 25 апреля 2013 г., Санкт-Петербург, СПбГПУ).
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 7 научных работ объемом 1,8 п. л., в том числе 3 статьи в научных журналах, входящих в перечень ВАК.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Основной текст занимает 133 страницы, содержит 19 таблиц, 13 рисунков.
Фундаментальные основы поведения валютных пар
Валютный рынок (англ. Foreign exchange market, currency market) — это система устойчивых экономических и организационных отношений, возникающих при осуществлении операций по покупке и/или продаже иностранной валюты, платежных документов в иностранных валютах, а также операций по движению капитала иностранных инвесторов [59]. На валютном рынке происходит согласование интересов инвесторов, продавцов и покупателей валютных ценностей. Западные экономисты характеризуют валютный рынок с организационно-технической точки зрения как совокупную сеть современных средств связи, соединяющих национальные и иностранные банки и брокерские фирмы.
Валютные операции - контракты агентов валютного рынка по купле/продаже, расчетам и предоставлению в ссуду иностранной валюты на конкретных условиях (сумма, обменный курс, процентная ставка, период) с выполнением на определенную дату. Текущие конверсионные операции (по обмену одной валюты на другую), а также текущие депозитно-кредитные операции (на срок до одного года) составляют основную долю валютных операций [4].
Валютные рынки функционируют круглосуточно. Их работа в календарных сутках начинается на Дальнем Востоке, в Новой Зеландии (Веллингтон), и заканчивается в США, в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе.
Понятие «обмен валют» существовало еще на заре времен: античные и средневековые государства и их жители имели совершенно четкое представление о том, что это такое. Однако валютный рынок в том виде, в котором мы знаем его сейчас, сформировался лишь в XIX веке. Знание истории валютного рынка дает неоценимую помощь в понимании механизмов его функционирования и основных причин изменения валютных курсов, а значит, и прогнозирования. Первой страной, которая отменила золотой эталон и ввела плавающий валютный курс, стала Великобритания в сентябре 1931 г. Два года спустя то же самое было сделано и в США. Позднее, в 1976 г. на Ямайке, впервые на официальном мировом уровне каждой стране была предоставлена возможность принятия на выбор фиксированного или плавающего обменного курса. Введение в 1999 году в безналичное обращение (в 2002 г. в наличное обращение) единой европейской валюты послужило началом новой эпохи на валютных рынках. Многие экономисты ожидали, что евро сможет составить реальную угрозу единоличному лидерству доллара США. Однако сразу же после своего рождения евро начал стремительно падать (рис. 1).
Валютные рынки прошли сложный и продолжительный путь за время своего становления. Главными факторами, способствовавшими этому процессу, являются следующие [59]: 1. широкое развитие различных международных экономических связей и сотрудничества; 2. появление мировой валютной системы, которая регулирует валютные отношения и закрепляется соответствующими соглашениями между государствами; 3. развитие системы международных платежей и расчетов; 4. широкое распространение современных видов связи: телеграфа, телефона, интернета и т.д.; 5. централизация банковского капитала (ведение счетов в иностранной валюте).
Валютный рынок представляет собой рынок обменных валютных операций, которые по своей сути являются сделками по обмену одной национальной валюты на другую по согласованному двумя сторонами курсу с поставкой этих валют на определенную дату. На современном валютном рынке существует несколько основных разновидностей таких сделок [4]:
Валютные операции с немедленной поставкой «спот» (это сделки по по купке и продаже валюты в срок не позднее второго рабочего дня со дня заключе ния сделки, во время которой фиксируется курс продажи/покупки). Валютные операции с немедленной поставкой являются самым мобильным элементом ва лютной позиции и заключают в себе определенный риск.
Форвардные сделки (сделки по купле-продаже валюты, при которой курс покупки/продажи определяется в момент заключения сделки, а исполнение обязательств сторонами предусматривается в будущем). Фьючерсные сделки (стандартные контракты купли/продажи валют, ко торыми торгуют на бирже. Сделки совершаются на условиях, которые разработа ны биржей и обязательны для обеих сторон. Лидирующими биржами по торговле фьючерсными контрактами являются Чикагская товарная биржа (СМЕ), Нью Йоркская (СОМЕХ), Лондонская (LIFFE), Сингапурская (SIMEX), Цюрихская (SOFFEX), Парижская (MATIF). С апреля 1998 года на Чикагской товарной бирже (СМЕ) при технологической поддержке ММВБ впервые стали заключаться руб лёвые фьючерсные контракты (номинал 500 тысяч рублей, срок поставки шесть месяцев). Для оценки торговых позиций участников проведения взаимозачетов используется курс рубля к доллару, формирующийся на ММВБ. Физически рубли не вывозятся. Торговля фьючерсами осуществляется через клиринговый дом (расчетную палату), который является продавцом для каждого покупателя и по купателем для каждого продавца. 2.3. Опционы (от лат. optio, optionis - выбор) являются производным финансовым инструментом, договором, по которому покупатель опциона приобретает право, но не обязательство купить или продать определённое количество валюты в будущем по фиксированной цене. Торговлю валютными опционными контрактами осуществляют: крупнейшая в мире Чикагская биржа опционов (Chicago Board Options Exchange), Европейская опционная биржа в Амстердаме - ЕОЕ (European Options Exchange), Австрийская биржа срочных опционов в Вене -ОсТОВ (Oesterreichische Termin Optionsboerse).
Валютные свопы (англ. swap - мена, обмен) представляют собой сделку, сочетающую куплю/продажу двух валют на условиях немедленной поставки с одновременной контрсделкой на определённый срок с теми же валютами. Каждая сторона является одновременно продавцом и покупателем определённого количества валюты. Валютный своп не является стандартным биржевым контрактом. По операциям «своп» наличная сделка осуществляется по курсу спот, который в контрсделке (срочной) корректируется с учетом премии или дисконта в зависимости от динамики валютного курса. При этом клиент экономит на марже - разнице между курсами продавца и покупателя по наличной сделке. Операции «своп» удобны для банков: они не создают открытой позиции (покупка покрывается продажей), временно обеспечивают необходимой валютой без риска, связанного с изменением ее курса.
Математические модели и методы прогнозирования валютных пар
Прогнозирование валютных курсов, основывающееся на адаптивных статистических моделях рекуррентного предсказания с дополнением последних моделирующими процедурами, позволяет отражать такие аспекты, характерные для принятия решений в экономических системах, как учет изменения структуры связей в моделируемых процессах макроэкономической динамики, субъективных ожиданий участников рынка относительно динамики развития анализируемых макроэкономических ситуаций. Что необходимо в системе фундаментального анализа и прогнозирования валютных курсов, поскольку при этом обеспечивается учет тенденций в развитии и взаимодействии влияющих на валютный курс факторов и, в свою очередь, существенно усиливает возможности системы прогнозирования. Поэтому аналитические методы математического моделирования валютного курса - это такая система глубокой обработки данных, которая упрощает процесс исследования и принятия решений. Она дает возможность аналитику выполнить интерактивный анализ данных с целью обнаружения в них скрытых, ранее неизвестных правил и закономерностей, имеющих большое практическое значение [53].
В основе многих существующих моделей лежат гипотезы «эффективного рынка», «рациональных ожиданий» и линейная парадигма. Гипотеза «эффективного рынка» уходит корнями в начало 70-х годов и выполняет такую важную функцию, как аргументация использования линейных регрессионных уравнений в анализе рынков капитала. Данная гипотеза утверждает, что рынок капитала создается ошибками многих. Инвесторы при этом предполагаются рациональными: они знают в совокупности, какая информация важна, а какая нет. Тогда после систематизирования этой информации и оценки рисков коллективное сознание рынка находит, например, равновесную цену. Концепция равновесия имеет широкое распространение. Например, считается, что предложение всегда равно спросу. Возмущающие систему экзогенные факторы могут вывести ее из равновесия, но система реагирует на эти возмущения, и возвращается в равновесное положение линейным образом. При этом система реагирует сразу, так как инвесторы полагают, что сегодняшнее изменение цены зависит только от неожиданных сегодняшних новостей, вчерашние новости не очень значимы, сегодняшние прибыли не имеют отношения ко вчерашним, т.е. являются независимыми величинами. Тогда, если накоплено достаточно большое количество ценовых изменений, то в пределе их вероятностное распределение становится нормальным, что позволяет использовать для моделирования регрессионные уравнения.
Суть теории рациональных ожиданий может быть сформулирована следующим образом: ожидания инвесторов не отличаются от оптимальных прогнозов (наилучшего представления о будущем), при условии использования всей доступной информации, на которую рациональный инвестор реагирует немедленно. Очевидно, что с этой гипотезой тесно связана линейная парадигма развития рыночных ситуаций, согласно которой каждое изменение на рынке вызывает пропорциональную реакцию инвесторов. При этом инвесторы используют получаемую информацию сразу, а не ожидают ее накопления в ряде последующих событий.
Однако рынки редко бывают столь четко организованы. Весьма часто, когда инвесторы меньше всего этого ожидают, на рынке возникает экспоненциальная суперреакция на то или иное воздействие. Это говорит о нелинейности рыночных процессов, и большое число специалистов осознают связь такой суперреакции с реальностью [9]. Но если рынки являются нелинейными динамическими системами, то тогда использование линейного регрессионного анализа может привести к ошибочным результатам, что обуславливает необходимость пересмотра тех посылок, которые стоят в основе нынешней теории рынков капитала. Также следует обратить внимание и на следующие противоречия в гипотезах «эффективного рынка» и «рациональных ожиданий», которые утверждают, что рыночные ожидания инвесторов точны и непреднамеренны.
Инвесторы зачастую склонны к самоуверенным предсказаниям, которые могут стать причиной игнорирования определенной части рыночной информации. В частности, инвесторы могут не реагировать на возникающие тренды до тех пор, пока эти тренды не установятся. Затем они принимают решение, которое обусловлено накопленной, но ранее игнорируемой информацией, снижая тем самым его эффективность. Иначе — инвесторы не всегда рациональны, они полны предубеждений в своих субъективных оценках и могут быть уверены в своих предсказаниях гораздо более того, чем это оправдано имеющейся информацией [11]. Аналогичный вывод высказывает Дж. Сорос [12], он выражает мнение о более сложной природе рыночных процессов, понятии рыночного равновесия и формулирует положения разработанной им теории рефлексивности. Дж. Сорос утверждает, что развитие рынка, безусловно, определяется фундаментальными факторами, но также верно и обратное – фундаментальные факторы определяются рынком, т.е. поведением участников рынка, их оценками и ожиданиями. При этом умение давать правильную оценку развитию рыночных ситуаций зависит от способности предвосхищать превалирующие ожидания участников рынка, а не от способности прогнозировать изменения в реальном мире.
Последнее может быть достигнуто посредством решения задач фундаментального анализа и прогнозирования макроэкономической динамики и валютных курсов в рамках создания соответствующей системы поддержки принятия решений.
Решение задачи распознавания состояния неопределенности у участников рынка, отражающего их отношение к развитию взаимодействия экономических процессов, и корректировка прогнозных моделей, являются еще достаточно сложными и малоисследованными элементами в организации прогнозного моделирования макроэкономических процессов. Это обстоятельство связано с тем, что одним из факторов, оказывающих влияние на особенности построения процедур получения прогнозных оценок развития сложных систем, является тип структури-
рованности проблемных областей, для которых разрабатываются данные процедуры. Нетривиальность прогнозирования дискретных последовательностей обусловлена тем, что, в отличие от хорошо алгоритмизированных процедур интерполяции, прогнозирование требует экстраполяции данных о прошлом на будущее. При этом необходимо учитывать неизвестную закономерность в явлении, лежащем в основе процесса, который генерирует дискретные последовательности. Разработке математических моделей прогнозирования посвящено большое количество исследований, но наиболее распространенными являются методы, построенные на базе вероятностно-статистического аппарата. Их использование требует значительного количества экспериментальных данных.
Моделирование динамики валютных котировок (на примере EUR/USD, USD/RUB, EUR/RUB)
В предыдущей главе были построены экономико-статистические модели прогнозирования динамики валютных пар на основе предложенной группировки фундаментальных экономических показателей. Модели для валютной пары EUR/USD строились по статистическим данным, взятым за период с января 2012г. по май 2013 г. включительно. Для валютных пар EUR/RUB и USD/RUB, в связи с меньшим количеством статистических данных, чем для котировки EUR/USD, анализируемый период взят с января 2013 г. по июнь 2013 г. включительно.
Проверку работоспособности моделей целесообразно проводить во временной интервал, следующий за анализируемым периодом, чтобы показать, насколько актуальны построенные модели. Так для котировки EUR/USD анализ работы моделей проведен в период с июня 2013 г. по август 2013г. включительно, а для валютных пар EUR/RUB, USD/RUB – с июля 2013 г. по август 2013 г. включительно.
В момент выхода новости по изменению экономических показателей, относящихся к конкретной валюте, валютная котировка, в которой содержится эта валюта, незамедлительно реагирует и цена валютной пары начинает расти или падать. Исходя из этого, необходимо быстро проанализировать выходящие новости, рассчитать прогнозируемые моделями значения изменения валютной пары и принять решение о вступлении в сделку на куплю/продажу. Для достижения этой цели по всем анализируемым валютным котировкам написаны программы расчета прогнозных значений, в которые требуется ввести вновь вышедшие данные по изменению экономических показателей и получить на выходе результаты прогнозов по всем построенным моделям. Программы расчета написаны в системе компьютерной алгебры из класса систем автоматизированного проектирования Mathcad (Приложение 3). В программах учтен тот факт, что знак у каждой группы показателей определяется исходя из характера выходящей новости (п. 2.1.). Обработка полученных данных произведена в Microsoft Excel. Величины изменения валютных пар в пунктах взяты из программы Meta Trader 4. Проверка работы моделей осуществлена с использование demo-счета, находящегося в открытом доступе и предоставляемого международной финансово-инвестиционной компанией MRC Markets, которая предоставляет частным и корпоративным клиентам доступ на мировые финансовые рынки.
Для оценки значимости моделей определены коэффициенты их детерминации и оценены в процентном выражении совпадения прогнозируемых моделями значений изменения направлений анализируемых валютных котировок с реальными (табл. 8, 9, 10). Некоторые результаты расчетов по анализируемым валютным парам представлены в приложении 4.
Анализируя полученные значения, а также сравнивая расчетные, модельные результаты с реальными изменениями валютных котировок, можно сделать вывод о том, что, несмотря на низкие коэффициенты детерминации, процент прогнозирования верного направления изменения валютных пар у некоторых моделей весьма высок. Низкий коэффициент детерминации обусловлен периодическими сильными колебаниями валютных курсов, что может быть вызвано различными причинами и носить разнообразный характер (п. 1.3.). Таким образом, обособленное использование построенных моделей для прогнозирования валютных пар является нецелесообразным, так как реальные величины изменения котировок зачастую сильно отличаются от прогнозируемых (Приложение 4).
Однако совместное использование моделей, которые наиболее точно прогнозируют изменение валютных пар, может дать более точную оценку этих изменений. На основе этого для валютной пары EUR/USD выбраны следующие модели – модели множественной регрессии (линейная, квадратичная, обратная) и мо 70 дель свертывания фундаментальных показателей, для котировки EUR/RUB - модели множественной регрессии (квадратичная, гиперболическая) и модель свертывания, для пары USD/RUB - модели множественной регрессии (линейная, квадратичная) и модель свертывания. При этом прогнозы выбранных моделей предлагается использовать в качестве сигналов, на основе которых принимается решение о заключении сделки на куплю/продажу.
Следующим этапом исследования будет написание методики работы на валютном рынке, которая включает этапы анализа любой валютной пары и алгоритм ведения торговли, разработанный на основе совместного использования построенных моделей.
Каждая страна имеет собственную валюту, что говорит о широком перечне валютных курсов. Однако в экономических календарях [63, 66] отражаются новости по изменению экономических показателей стран с наиболее сильной экономикой, валюты которых наиболее популярны в обращении и обладают высокой ликвидностью. Наряду с этим существует достаточно много валютных пар, которые так же подвергаются фундаментальному и техническому анализу. В связи с этим необходима определенная последовательность проведения анализа любой валютной пары. Такая последовательность и будет являться методикой работы на валютном рынке.
Этапы методики:
1. Выбор валютной пары для анализа (п. 1.5.), основанный на волатильно-сти, ликвидности и популярности котировки. Также стоит учитывать спектр услуг, предоставляемых брокером или дилинговым центром, и возможности своего депозита.
2. Сбор данных по фундаментальным экономическим показателям, относящимся к выбранной валютной паре, и по изменениям цен котировок. Разбиение новостей согласно предложенной группировке (п. 2.1.).
Разработка методики работы на валютном рынке
Такие высокие проценты расхождения прогнозируемых и фактических значений обусловлены периодическими сильными колебаниями цен валютных пар, иногда происходящими на рынке и носящими разный характер (п. 1.3.), как экономический, так и политический или какой-либо другой.
Теперь произведем расчет экономического эффекта от применения разработанной методики для анализируемых валютных пар. Для этого примем вариант торговли, при котором размер начального депозита составляет 3000 $, объем лота для торговли равен 1, кредитное плечо - 1:100. Кредитное плечо является соотношением между суммой залога и выделяемым под нее заемным капиталом. Таким образом, при совершения сделки стандартным объемом в 100 000 единиц базовой валюты, сумма залога составит в 100 раз меньше, то есть 1000 единиц. При таком варианте торговли объем лота, равный единице, говорит о том, что изменение валютной котировки на 1 пункт соответствует изменению дохода или убытка на 1 доллар США для валютной пары EUR/USD и 3 доллара США – для валютных пар EUR/RUB, USD/RUB. Расчет экономического эффекта произведен за тот же период, что и проводилась оценка работы методики. В результате получено, что применение разработанного алгоритма ведения торговли для валютной пары EUR/USD за анализируемый период (с июня по август 2013 г. включительно) привело к доходу, который составил 3063 $. При этом доход за июнь – 1403 $, за июль – 1058 $, за август – 602 $. Для котировки EUR/RUB доход за анализируемый период (с июля по август 2013 г. включительно) составил 1971 $ (за июль – 1158 $, за август – 813 $). Для пары USD/RUB доход за анализируемый период (с июля по август 2013 г. включительно) составил 1341 $ (за июль – 744 $, за август – 597 $). По окончании исследования проведен сравнительный анализ с существующей моделью фундаментального анализа экономических показателей экономики [26], в которой построена множественная линейная регрессионная модель прогнозирования валютного курса EUR/USD, учитывающая пять фундаментальных показателей: уровень безработицы США, ВВП США, сальдо торгового баланса США, показатель денежной массы в Еврозоне, объем розничной торговли Евро-зоны. При ведении торговли по предлагаемому методу, заключение сделок происходит раз в месяц, когда становятся известны значения по всем пяти показателям. Для проведения сравнения методов прогнозирования были построены множественные линейные регрессионные модели, аналогичные работе [26]. В результате за анализируемый период с июня по август 2013 г. для пары EUR/USD доход по сравниваемой методике составил 582 $, тогда как по разработанной – 3063. Таким образом, разработанная методика работы на валютном рынке является более доходной.
В третьей главе диссертационной работы была проведена апробация результатов исследования. На первом этапе осуществлена проверка работоспособности построенных моделей и написана в Mathcad программа расчета прогнозируемых значений изменений валютных пар. По итогам анализа работы моделей были выбраны те из них, которые наиболее точно отражают динамику исследуемых котировок.
На втором этапе разработана методика работы на валютном рынке, основными этапами которой являются: 1. Набор статистических данных для выбранной валютной пары. 2. Анализ выборки, группировка экономических показателей и построение экономико-статистических моделей прогнозирования. Выбор наиболее точных моделей. 3. Построение нейро-нечетких сетей в ANFIS-редакторе и выбор временного периода для последующего использования при торговле. 4. Алгоритм ведения торговли на валютном рынке. 5. Периодическая корректировка моделей связанная с изменениями долгосрочных тенденций.
На последнем этапе исследования проведена проверка работы методики, а именно алгоритма торговли для анализируемых валютных пар. Из всех полученных результатов сделан вывод, что ведение торговли по разработанной методике для валютной пары EUR/USD несет в себе гораздо меньше рисков, по сравнению с валютными парами EUR/RUB и USD/RUB, что связано с сильно завышенными прогнозными значениями последних относительно реальных. Несмотря на это, по всем валютным парам наблюдалась прибыль за рассматриваемые периоды. Также применение методики привело к росту коэффициента детерминации для всех анализируемых валютных пар по сравнению с модельными коэффициентами, что свидетельствует об улучшении качества прогнозов. Заключение
Проблема прогнозирования валютных курсов в условиях глобализации и либерализации валютных рынков остро стоит во многих организациях. Так, являясь одним из видов деятельности и заработка бирж, брокеров, дилинговых центров, оценка грядущих изменений курсов валют, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе, является важной задачей.
Между валютным рынком FOREX и центральными банками имеется прямая и обратная взаимосвязи. Наряду с тем, что центральные банки ежедневно устанавливают официальные курсы валют, валютных рынок иногда может диктовать эти курсы в условиях избыточного спроса или предложения на ту или другую валюту. В таких ситуациях ЦБ вынужден сохранять пропорции между иностранными валютами с их пропорциями на FOREX.
Деятельность международных торговых корпораций также связана с валютными курсами. Осуществляя взаимообмен валютами, при торговле товарами и услугами, при движении капиталов и кредитов, при экспорте и импорте, необходимо отслеживать соотношения валютных курсов для более выгодного заключения сделок.
Таким образом, разработанная методика работы на валютном рынке, может быть использована всеми вышеперечисленными организациями. Однако в основном описанная методика ориентирована на валютные спекуляции, осуществляемые на валютном рынке FOREX. Являясь фундаментальной частью анализа динамики валютных пар, она может быть использована в комплексе с другими методами и моделями прогнозирования, основанными на техническом или графическом анализах.
