Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Общеэкономический анализ процесса принятия инвестиционного решения в биржевые активы .
1.1. Влияние развития теории инвестиций на процесс принятия инвестиционного решения. 9
1.2. Исследование экономической структуры биржевого актива. 20
1.3. Анализ риска, сопутствующего осуществлению инвестиционной деятельности . 35
1.4. Системный анализ инфраструктуры рынка биржевого актива. 48
Выводы по главе 1. 73
Глава 2. Моделирование движения ценовых колебаний биржевого актива с использованием методов фундаментального и технического анализа .
2.1. Моделирование рыночных тенденций путем построения системы трендового соответствия ценовых колебаний биржевого актива. 74
2.2. Определение коэффициента психологической коррекции рынка биржевого актива . 84
2.3. Разработка моделей прогноза ценовых колебаний биржевого актива с использованием осцилляторных и стохастических методов технического анализа . 98
Выводы по главе 2. 112
Глава 3. Методика принятия инвестиционного решения.
3.1. Анализ информационного пространства, включающий апробацию системы трендового соответствия ценовых колебаний биржевого актива. 113
3.2. Разработка и апробация торговой системы, учитывающей влияние психологического фактора, путем усовершенствования осцилляторных и стохастических методов технического анализа . 129
3.3. Разработка методики принятия эффективных инвестиционных решений. 135
Выводы по главе 3. 145
Заключение. 146
Список литературы. 148
Приложения. 155
- Анализ риска, сопутствующего осуществлению инвестиционной деятельности
- Определение коэффициента психологической коррекции рынка биржевого актива
- Разработка моделей прогноза ценовых колебаний биржевого актива с использованием осцилляторных и стохастических методов технического анализа
- Разработка и апробация торговой системы, учитывающей влияние психологического фактора, путем усовершенствования осцилляторных и стохастических методов технического анализа
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В настоящее время увеличение инвестиционной привлекательности экономики России, постоянно растущая степень ее интеграции в мировую экономическую систему, а также развитие биржевого товарного, финансового и фондового рынков определяют необходимость исследования и развития совокупности методов анализа инвестиционной деятельности, осуществляемой в условиях российской действительности.
Финансовый результат инвестиционной деятельности зависит от влияния множества макроэкономических факторов и политических событий, состояния и степени развития инфраструктуры рынка, включающей в себя совокупность технологий, используемых для заключения и исполнения инвестиционных операций и материализованных в различных технических средствах, институтах (организациях), нормах и правилах. Кроме того, совокупность различных целей участников инвестиционной деятельности определяет многообразие индивидуальных стратегий их поведения, учитывающих мотивы инвесторов, финансовую состоятельность, желания и психологические особенности. Таким образом, наличие и влияние указанных факторов при осуществлении инвестиционной деятельности приводит к неопределенности ее финансового результата.
Инвесторы должны осуществлять постоянный и всесторонний анализ этих факторов, их взаимосвязи, а также моделировать и исследовать ситуации, возникающие в процессе осуществления своей инвестиционной деятельности, что позволяет снизить вероятность возникновения отрицательных финансовых результатов, понять причины ошибочных инвестиционных действий и разработать стратегию, максимально соответствующую целям инвесторов.
Инструментарием принятия обоснованных инвестиционных решений на международном и российском биржевом рынке является совокупность методов технического и фундаментального анализа. Эффективное применение этих методов имеет важное практическое значение.
Изучению многочисленных проблем, связанных с инвестиционной деятельностью на рынке биржевых активов, посвящены труды ряда отечественных и зарубежных авторов. И. Фишер, Г. Маркович, У. Шарп и Д. Тобин в своих работах подробно исследуют инвестиционную привлекательность актива, формируют оптимальное соотношение доходности и риска инвестиционных операций. Вопросы использования инструментария, базирующегося на методах технического и фундаментального анализа, рассмотрены в трудах А. Элдера, Д. Сороса, Э.Л. Наймана, Дж. Мэрфи, Д. Демарка, С.Г. Суворова, Л.И. Петражицкого, Д.Ю. Пискулова. Вопросы, связанные с принятием инвестиционных решений исследованы в трудах С. Паулса, К. Рэдхерда, С. Хьюса, М. Эддоуса, В.Н. Глазунова, В.А. Дарагана, М.В. Грачевой и И.Я. Лукасевича. Однако труды названных авторов раскрывают различные аспекты инвестиционного бизнеса и связанного с ним процесса принятия инвестиционных решений.
На практике замечено несоответствие прогнозируемых и реальных ценовых колебаний биржевого актива, обусловленное влиянием психологического состояния инвесторов.
В настоящее время существует проблема, заключающаяся в необходимости разработки методики принятия эффективных инвестиционных решений, включающей в себя модели прогноза ценовых колебаний биржевого актива, построенные с использованием инструментария фундаментального и технического анализа, учитывающего психологию инвесторов. Недостаточная разработанность, необходимость совершенствования и возрастающее практическое значение применения методов фундаментального и технического анализа, обусловили выбор темы, цель и задачи диссертационной работы.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является создание методики принятия эффективных инвестиционных решений при осуществлении инвестиционной деятельности на рынке биржевых активов с использованием усовершенствованного инструментария фундаментального и технического анализа на основе современных информационных технологий.
В соответствии с целью исследования в диссертации поставлены и решены следующие задачи: •проанализировать состояние и развитие процесса обоснования и принятия инвестиционных решений как фундаментальной базы для капиталовложений в биржевой актив; •обосновать понятие биржевого актива, выявить его структуру, раскрыть экономические характеристики составляющих ее элементов, оказывающих существенное влияние на динамику ценовых колебаний биржевого актива; •выявить составляющие подсистемы инфраструктуры рынка биржевого актива на основе системного анализа целей функционирования и задач участников биржевой торговли;
•рассмотреть структуру инвестиционного риска, сопутствующего инвестиционной деятельности на рынке биржевого актива, выделить и оценить значение психологической составляющей, воздействующей на финансовые результаты инвестиционной деятельности; •разработать и апробировать прогнозную модель (торговую систему), позволяющую подготовить прогноз ценовых колебаний биржевого актива, с учетом психологии инвесторов, используя инструментальные методы экономики.
Предметом исследования диссертационной работы является процесс принятия инвестиционных решений с использованием инструментария технического и фундаментального анализа на базе современных информационных технологий.
Объектом исследования является деятельность специалистов в области биржевого дела, направленная на осуществление инвестиций в активы, представленные в практике биржевой торговли.
Методология и методы исследования. Методологической основой проведенного исследования являлись труды ведущих отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области биржевой торговли и инвестиционной деятельности. В процессе написания диссертации были использованы их научные и практические достижения по вопросам теории стратегического инвестирования, структурного анализа, а также теории принятия инвестиционных решений на основе использования инструментария фундаментального и технического анализа, базирующегося на современном пакете прикладных программ Metastock и методах:
• математической статистики;
• принятия оптимальных решений;
• экспериментального изучения экономических явлений;
• экономического прогнозирования.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
• раскрыто понятие биржевого актива, формализована его структура,
выявлены и исследованы зависимости экономических признаков его составляющих;
• разработана система соответствия движения ценовых колебаний биржевого актива влиянию макроэкономических факторов и политических событий, на основе комплексного анализа групп указанных факторов выявлены их фундаментальные взаимосвязи и закономерности;
• усовершенствованы осцилляторные и стохастические методы технического анализа путем интеграции коэффициента психологической коррекции ценовой динамики биржевого актива, что позволило повысить степень достоверности прогнозирования ценовых колебаний биржевого актива;
• предложена модель прогноза ценовых колебаний биржевого актива (торговая система), позволяющая на основе имеющихся статистических данных принять эффективное инвестиционное решение, учитывающее психологические особенности участников торгов;
• обоснован механизм оценки и выбора торговой системы прогнозирования ценовых колебаний биржевого актива, обеспечивающей наилучший финансовый результат инвестиционной деятельности;
• разработана методика принятия инвестиционных решений, позволяющая увеличить эффективность инвестиционной деятельности на рынке биржевого актива.
Практическая значимость, апробация и внедрение результатов исследования. Применение методики принятия инвестиционных решений, предложенной в настоящей диссертационной работе, позволило повысить степень достоверности получаемых прогнозов ценовых колебаний биржевых активов при осуществлении инвестиционной деятельности ОАО «Нефтяная компания «ЮКОС», в результате чего возросла эффективность управления финансовыми ресурсами на рынке биржевых активов, сократились финансовые потери компании.
Результаты исследования апробированы в процессе составления и реализации прогнозно-аналитического раздела плана инвестиционной деятельности на 2001 г. Дирекции ценных бумаг и инвестиций ООО «ЮКОС - Москва».
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на пятой Российской научно - практической конференции «Реинжиниринг бизнес - процессов на основе современных информационных технологий».
Результаты проведенного исследования могут быть использованы финансовыми менеджерами инвестиционных компаний, финансово-промышленных групп, банков, а также индивидуальными инвесторами, осуществляющими деятельность на рынках биржевых активов.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 работы, общим объемом 1,15 п.л.
Структура работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка литературы и приложений.
Анализ риска, сопутствующего осуществлению инвестиционной деятельности
В экономической литературе, посвященной исследованию инвестиционной деятельности, риск определяется как вероятность возможного убытка (ущерба) или более широко как любое неожиданное или нежелательное изменение рассматриваемых финансовых показателей [55].
Для инвестора, например, риск - это вероятность неблагоприятного исхода или само развитие событий, при котором инвестиционный проект может потерпеть соответствующие финансовые убытки. Разные инвестиционные проекты имеют различные степени риска, т.е. разные интенсивности развития неблагоприятных явлений.
Кажущийся высокодоходным проект может быть настолько рискованным, что его осуществление может привести к значительному увеличению риска фирмы. Последнее в свою очередь может повлечь уменьшение стоимости фирмы, несмотря на значительный проектный потенциал. Существуют различные методы, позволяющие оценить риск того или иного проекта и его влияние на финансовое состояние [14], [23], [55].
Основной из характеристик рынка биржевого актива является дисперсия доходности, т.е. рискованность вложений денежных средств, поскольку на движение ценовых колебаний актива влияет значительное количество факторов, результат влияния которых не определен. Поэтому именно надлежащее управление рисками позволило многим инвестиционным компаниям и отдельным инвесторам избежать существенных убытков и даже оказаться в относительном выигрыше.
В свою очередь квалифицированное управление невозможно без понимания природы инвестиционного риска, умения классифицировать возникающий риск и определения соотношения между различными составляющими этого риска.
Кроме того, управление рисками зависит от умения правильно воспользоваться результатами оценки, т.е. должным образом спланировать свои действия, предусмотреть комплекс мер адекватной реакции на возможное изменение ситуации.
Понятие риска используется в литературе по правовым вопросам, психологии, медицине, философии. В каждом случае исследование риска основывается на предмете изучения данной науки и, естественно, опирается на собственные подходы и методы. Такое многообразие направлений исследования риска объясняется многоаспектностью этого явления.
Определенный интерес представляет сравнение классической и неоклассической теорий предпринимательского риска и их экономического приложения [10]. В классической теории предпринимательского риска (Дж. Милль, Н.У. Сениор) риск отождествляется с математическим ожиданием потерь, которые могут произойти в результате выбранного решения. Риск здесь не что иное, как ущерб, который наносится осуществлением данного решения [18], [77]. Такое толкование сущности риска вызвало возражение у части экономистов, что повлекло за собой выработку иного понимания содержания риска. В 30-е годы нашего столетия экономисты А. Маршалл и А. Пигу разработали основы неоклассической теории предпринимательского риска [80]. Основы этой теории состоят в следующем: - предприниматель работает в условиях неопределенности; - предпринимательская прибыль есть случайная переменная. Предприниматели в своей деятельности руководствуются следующими критериями: - размерами ожидаемой прибыли; - величиной ее возможных колебаний. Согласно неоклассической теории при одинаковом размере потенциальной прибыли предприниматель выбирает вариант, связанный с меньшим уровнем риска. Хотя последствия риска обычно воспринимаются в виде финансовых потерь или получением прибыли в меньшем размере, однако при благоприятных условиях возникает возможность достичь более высокого уровня прибыльности, чем рассчитывалось в процессе планирования. Анализ многочисленных попыток классификации инвестиционных рисков, осуществленных в нашей стране в последние годы, а также изучение зарубежного опыта определения инвестиционных рисков, позволяет выделить общие характерные подходы к исследованию природы риска, его источников и проявлений [59], [68], [71]. В диссертации под инвестиционным риском подразумевается вероятность получения убытка в результате определенных операций с биржевым активом. Степень инвестиционного риска понимается как мера неопределенности прибыльности или убыточности инвестиций в активы [60]. В связи с этим инвестиционный риск может быть: 1) катастрофическим или полным, когда теряется не только потенциальная прибыль, но и сами инвестиции; 2) локальным или критическим, когда теряется прибыль и часть инвестиций; 3) допустимым, когда теряется частично или полностью прибыль. С учетом того, что прибыльность инвестиций в биржевой актив не гарантируется, понятие инвестиционного риска тесно связано с вопросами целесообразности инвестиционной деятельности, а значит - с определением и характеристикой составляющих инвестиционного риска. Выделим систематический 5s, т.е. постоянно присутствующий и неподдающийся воздействию риск и несистематический 6NS который доступен контролю и управлению.
Определение коэффициента психологической коррекции рынка биржевого актива
В основе понятия коррекции рынка лежит так называемый «волновой принцип», открытый Ральфом Эллиотом. Суть этого принципа заключается в том, что поведение общества или толпы изменяется по определенным правилам, которые могут быть распознаны. Используя данные движения фондовых индексов, как основной инструмент исследований, Эллиот выделил тринадцать фигур движения рынка, или "волн", которые без конца повторяются в ценовых колебаниях [87]. Затем он описал, как эти структуры соединяются друг с другом, формируя более крупные экземпляры все тех же фигур, те в свою очередь объединяются и образуют еще более крупные экземпляры и так далее. В нескольких словах волновой принцип Эллиота это каталог фигур движения цены биржевого актива и объяснений наиболее вероятного появления этих фигур в процессе развития рынка.
До некоторого времени, идея того, что рыночное движение можно разложить на фигуры, подвергалась критике, но последние научные открытия установили, что образование фигур есть фундаментальная характеристика сложных систем, какой и является рынок биржевого актива [87], [91].
Базовые фигуры, описанные Эллиотом, состоят из импульсивных волн (отмечаемых цифрами) и коррективных волн (отмечаемых буквами). Импульсивная волна содержит пять субволн и движется в том же направлении, что и тренд рынка. Коррективная волна содержит три субволны и движется против тренда. Как показано на рисунке 11, эти базовые фигуры соединяются, формируя пяти- и трехволновые фигуры большего размера (большей "степени" в терминологии Эллиота).
Очевидно, что первая маленькая последовательность это импульсивная волна, заканчивающаяся на вершине, отмеченной 1. Эта фигура сигнализирует финансовому менеджеру, что движение на одну степень больше, также восходящее. Она так же сигнализирует начало трехволновой коррективной последовательности, отмеченной как волна (2).
Волны 3,4 и 5 завершают более крупную импульсивную последовательность, отмеченную как волна (1). Так же как и в случае с волной 1, импульсивная структура волны (1) говорит нам, что движение следующей большей степени так же восходящее и сигнализирует начало трехволнового коррективного тренда вниз той же самой степени, как и волна (1). Эта коррекция - волна (2) опоследована волнами (3), (4) и (5) которые завершают импульсивную последовательность на одну большей степени, отмеченную как волна [1]. И снова, появляется трехволновая коррекция той же самой степени, отмеченная как волна [2]. Заметим, что у каждой вершины "первой волны" один и тот же смысл, несмотря на размер волны. Волны переходят в спад, а более мелкие являются «строительными кирпичиками» более крупных волн. В связи с тем, что практическая цель любого аналитического метода это определение моментов, наиболее подходящих для покупки и продажи биржевого актива, то принцип волн Эллиота особенно хорошо подходит для изучения этого. Волновой принцип не наделяет финансового менеджера уверенностью в отношении какого-то одного варианта развития рынка, он дает объективное средство оценки относительных вероятностей возможных будущих путей развития рынка. В любой момент времени, существуют две или более допустимых интерпретаций, полученных в соответствии с правилами волнового принципа. В результате их анализа инвестор получает совокупность допустимых интерпретаций, которым соответствуют меньшие вероятности, чем основному варианту. Это существенный аспект инвестирования при помощи волнового принципа, потому что когда рынок не развивается по самому вероятному сценарию, самая предпочтительная из альтернатив становится запасным планом финансового менеджера.
Таким образом, полученный прогноз динамики ценовых колебаний рынка дает возможность осознать потенциальные изменения в социальной психологии. Так как волновой принцип отражает изменения в настроении общества, то популярные вкусы в развлечениях, самовыражение и даже политическая представительность, все отражает изменения в общественном настроении и находится в гармонии с движениями ценовых колебаний, обнаруженными при изучении статистических данных рынка биржевого актива.
На уровне философии волновой принцип Эллиота предполагает, что человеческая природа имеет в себе источник общественных перемен. Общественное настроение всегда непостоянно во всех степенях, изменяясь между двух полярных противоположностей во всех мыслимых областях, от предпочтения героев до предпочтения анти-героев, от радости и любви к жизни к цинизму, от желания созидать до желания разрушать. Важно то, что волновой принцип показывает заранее относительную величину следующего периода общественного прогресса или регресса.
На основании вышеизложенного, можно сделать вывод, что движения рынка, корректирующие основную тенденцию, можно определить с помощью числовых, либо процентных соотношений. В техническом анализе существует несколько вариантов процентного разбиения прошедшей динамики, но общепризнанным в теории биржевой торговли является вариант, предложенный Чарльзом Доу. Различают следующие размеры коррекционных движений рынка:
Минимальная коррекция - 33% коррекция, противоположное предшествующей динамики движение происходит на 1/3 этой динамики; Средняя коррекция - 50% коррекция, противоположное предшествующей динамики движение происходит на 1/2 этой динамики;
Максимальная коррекция - 66% коррекция, противоположное предшествующей динамики движение происходит на 2/3 этой динамики. Это как видно из описания последний уровень коррекции возможной для существующей рыночной тенденции, если цены проходят этот уровень, то появляется большая вероятность смены тенденции.
В основе всех коррекционных движений рынка, как было показано выше, лежит общественный и человеческий фактор, а также особенности психологии его участников. Кроме того, в структуре инвестиционного риска в первой главе диссертации была выделена такая его составляющая, как - риск неправильной линии поведения.
Разработка моделей прогноза ценовых колебаний биржевого актива с использованием осцилляторных и стохастических методов технического анализа
Первоначально обоснуем актуальность применения методов технического анализа. Технический анализ - это комбинация нескольких различных подходов и областей специализации [88], [91]. Он включает в себя более десяти различных подходов к изучению динамики цен, которые взаимосвязаны между собой в рамках одной стройной теории. Этот вид анализа заключается в исследовании ценовой динамики рынка с помощью анализа закономерностей изменения трех рыночных факторов; цены, объема и в случае если изучается рынок срочных контрактов - открытого интереса (объема открытых позиций). Причем, первичными считаются цены, а изменения остальных факторов изучаются для подтверждения правильности направления движения цен. Несложно заметить, что при помощи этого способа динамика рынка включает три основных источника информации, находящихся в распоряжении финансового менеджера, проводящего данный вид анализа. При существующем уровне прозрачности и неразвитости инфраструктуры российского рынка биржевого актива актуальность данного способа возрастает. В данной технической теории, как и в любой теории, есть основные постулаты [84]. Три постулата технического анализа формулируются следующим образом:
1. Рынок учитывает все. Считается, что в существующие рыночные цены сделок уже заложено дальнейшее направление динамики цен, в виде ожиданий его участников представленных в ценовых решениях.
2. Движение цен подчиненно тенденциям. Из данного положения проистекают два следствия. Следствие первое: действующая тенденция, по всей вероятности, будет развиваться далее, а не обращаться в собственную противоположность. Как можно заметить, данное утверждение своеобразная интерпретация первого ньютоновского закона движения. Следствие второе: действующая тенденция будет развиваться до тех пор, пока не начнется движение в обратном направлении, т.е. начнется тенденция обратная существовавшей тенденции.
3. История повторяется. Считается, что будущее - это всего лишь продолжение прошлого. В техническом анализе присутствует много методов, работающих на основе экстраполяции.
Современный технический анализ включает в себя большое количество прикладных методов анализа ценовой динамики. Многие из них изобретены были на заре становления рынка и имеют долгую историю развития. Другие появились и развились совсем недавно, одновременно с процессом появления мощных компьютеров, развитием сетевых технологий, усовершенствованием рыночной инфраструктуры [87].
Сначала популярным был графический анализ (Chart analysis) - анализ различных рыночных моделей, образующихся на графиках [88]. Затем популярность перешла к методу анализа динамики с помощью японских свечек (Candlestick analysis), который является разновидностью графического технического анализа, но из - за своей оригинальности и самобытности выделяется как отдельная ветвь [91].
С появлением компьютеров интересным стало построение различных индикаторов технического анализа, основанных на статистическом анализе динамики. С развитием возможностей компьютеров появились различные методы построения трендоследящих механических торговых систем (Trendfollowing Tradesystems) [85].
В настоящее время начался бум на применение в техническом анализе возможностей нейронных сетей - сетей эмулирующих процесс деятельности нейронов, нервных клеток человеческого мозга.
В диссертации определим совокупность методов технического анализа, как совокупность осцилляторных и стохастических методов [89], [90].
Сейчас за рубежом и в России быстрыми темпами развивается Индустрия программ, предназначенных для решения прикладных задач технического анализа. Существуют более сотни различных компьютерных программ и разработок, которые помогают технически анализировать изучаемый рынок. Самым мощным на данный момент информационным продуктом, позволяющим моделировать движение ценовых колебаний биржевого актива, является ППП MetaStock (разработчик фирма Equis).
Более десяти лет ППП MetaStock является стандартом в области программного обеспечения для технического анализа. Положение лидера было унаследовано от 111111 MetaStock для Windows 98/2000 и NT EOD - полностью 32-х битной объектно-ориентированной программой помогающей, финансовым менеджерам работать более гибко и придающей их деятельности большую оперативность. Она также соответствует строгим стандартам компании Microsoft на совместимость с Windows 98/2000, Windows NT 4.0 и Microsoft Office 2000.
При помощи ППП MetaStock инвестор может провести анализ акций, облигаций, товаров, фьючерсов, индексов, взаимных фондов и опционов для того, чтобы принимать инвестиционные решения на основе исчерпывающей информации.
ППП MetaStock предоставляет возможность разработать систему собственных сигналов к покупке и продаже и протестировать инвестиционные стратегии, чтобы проверить их на адекватность, прежде чем вкладывать настоящие деньги.
Полностью настраиваемые графики ППП MetaStock позволяют наблюдать за тем, что происходит с интересующими финансового менеджера активами в процессе торгов.
Кроме того, ППП MetaStock оперативно использует Интернет, обеспечивает сохранение графиков ценовых колебаний биржевых активов в файлах HTML (стандартный формат Интернет-публикаций) для позиционирования в сети.
При помощи ППП MetaStock инвестор может получать текущие котировки биржевых активов в режиме on-line, услуги по отслеживанию инвестиционного состояния своего портфеля, фундаментальную и информационную поддержку от Reuters Money Network.
Разработка и апробация торговой системы, учитывающей влияние психологического фактора, путем усовершенствования осцилляторных и стохастических методов технического анализа
Поскольку во второй главе настоящей диссертации была выявлена необходимость усовершенствования осцилляторных и стохастических методов технического анализа, осуществим моделирование ценовых колебаний биржевого актива с помощью разработки торговой системы, учитывающей психологию участников биржевой торговли. Кроме того, проведем тестирование полученных усовершенствованных торговых систем на реальных статистических данных (ценовых множествах) биржевого актива. Далее интегрируем в рассмотренные выше стандартные торговые системы, коэффициент максимальной коррекции, т.е. 2/3. Определим параметры оптимизированной модели RSI - standart (RSI-K-sistem) следующим образом: Параметры оптимизированной модели RSI - standart (RSI-K-sistem): Базовый биржевой актив (Security) - S&P 500 Index - (S); Ценовое (числовое) множество - (450-950 pps) - F(X); Временной период - 2,5 года - (Т); Начальный капитал (equity) . 1000 $ (Еф; Коэффициент сглаживания: 2/3 (є). Тогда, торговая система RSI-K-sistem, будет иметь вид: Торговая система RSI-K-sistem: Сигнал к покупке (Enter long) - Cross (2/3 RSI (14), 30+(2/3 30)) - (EL); Сигнал к продаже (Close long) - Cross (2/3 RSI (14), 70-(2/3 70) - (CL). Осуществим тестирование торговой системы RSI-K-sistem, в результате которого получим ее тест-отчет (Табл. 9). В качестве результата исследования приведем суммарный отчет тестирования торговой системы RSI-K-sistem (Табл. 10).
Ниже целесообразно осуществить сравнительный анализ результатов исследования торговых систем RSI - standart и RSI-K-sistem. Оптимизация индикатора RSI, с использованием коэффициента сглаживания равном 2/3, позволила увеличить чувствительность индикатора к движениям ценовых колебаний биржевого актива на 294 %, при полном отсутствии "ложных сигналов", т.е. losing= 0. Теперь, определим параметры оптимизированной модели Stoch -standart (Stoch-K-sistem) следующим образом: Параметры оптимизированной модели Stock - standart (Stoch-K-sistem): Базовый биржевой актив (Security) - Crude oil continuous - (S); Ценовое (числовое) множество - (17-26 pps) - F(X); Временной период -2,5 года - (Г); Начальный капитал (equity): 1000 $ (EQ); Коэффициент сглаживания: 2/3 (г). Тогда, торговая система Stoch -K-sistem, будет иметь вид: Торговая система Stock -K-sistem: Сигнал к покупке (Enter long signal) - Stoch (2/3 5,2/3 3) 20 - (EL); Сигнал к продаже (Close long signal) - Stoch (2/3 5,2/3 3) 80 - (CL). Осуществим тестирование торговой системы Stoch -K-sistem, в результате которого получим ее тест-отчет (Приложение 6). В целях наглядности, приведем графическую интерпретацию результатов тестирования торговой системы Stoch - standart (Приложение 7), где О - обозначен сигнал к покупке биржевого актива, Y - обозначен сигнал к продаже биржевого актива, а кривая красного цвета обозначает степень чувствительности торговой системы к движению ценовых колебаний биржевого актива. В качестве результата исследования приведем суммарный отчет тестирования торговой системы Stoch -K-sistem (Табл. 11). Ниже целесообразно осуществить сравнительный анализ результатов исследования торговых систем Stoch - standart и Stoch -K-sistem.
Оптимизация индикатора Stochastic Oscillator, с использованием коэффициента сглаживания равном 2/3, позволила увеличить чувствительность индикатора к движениям ценовых колебаний биржевого актива на 68,008 %, вследствие этого общее количество сделок увеличилось на 59%, из них количество прибыльных сделок на 62%, а количество убыточных сделок на 50%. Однако, стоить отметить, что несмотря на увеличение количества убыточных сделок, абсолютное выражение убытков, полученных в процессе осуществления биржевой торговли значительно меньше, чем при торговле, в соответствии с сигналами торговой системы "Stoch-standart". Таким образом, можно сделать вывод, что интегрирование коэффициента максимальной коррекции в систему осцилляторных и стохастических методов технического анализа, позволяет более адекватно оценивать движения ценовых колебаний биржевого актива. В результате этого инвестор получает более качественные сигналы для принятия инвестиционного решения, с учетом минимизации 6psi -составляющей инвестиционного риска. Теперь представим, усовершенствованную прогнозную модель (торговую систему) «K-sistem» в формализованном виде.
Похожие диссертации на Принятие инвестиционных решений на основе моделей ценовых колебаний биржевого актива
