МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ПОДХОД ФОРЕКС

Лучшие Форекс брокеры 2021:

Математические системы торговли на Форекс

Многие инвесторы рассматривают финансовые рынки в качестве случайной комбинации процессов, соответственно, выстраивают свою работу, отталкиваясь от вероятности. Некоторые новички, когда слышат о таком подходе, в особенности, что он приносит деньги, также начинают освежать знания со школьного курса математики. Отсюда и рождаются математические системы Форекс.

Однако как показывает практика, подобного рода решения не способны приносить стабильную прибыль. Поэтому в лучшем случае, инвестор просто потеряет время, а в худшем сольет торговый счет. В основном, под направлением математических стратегий подразумевается пресловутый принцип Мартингейла.

Статистика говорит о том, что это едва ли не самый банальный подход к заработку на валютном рынке, который не имеет точек соприкосновения с регрессионными конфигурациями. Более того, Мартингейл перекачивал в биржевой сегмент из сферы азартных игр.

Если вкратце озвучить суть этой математической стратегии, то речь идет о том, что после каждого проигрыша осуществляется удвоение суммы ставки, и так это продолжается до тех пор, пока игрок не выиграет. В результате, вы обременяете себя неограниченным риском, а заработать сможете исключительно сумму равную первоначальному лоту в серии.

Основные тонкости использования математических систем на Форекс

Согласно опросам, которые зачастую проводятся на независимых интернет форумах, проигрыш торгового счета – ключевое последствие использования принципа Мартингейла. Безусловно, многие инвесторы обвиняют в своих неудачах брокерские фирмы, сетуя на манипуляции и мошенничество. Однако в этой ситуации ДЦ абсолютно ни в чем не виноваты.

Самое большое заблуждения инвесторов – попытки переноса принципов Мартингейла на математические стратегии Форекс без малейших поправок и модификаций. Чтобы понять природу этой ошибки необходимо немного окунуться в историю.

Лучшие Форекс брокеры 2021:

Изначально у рулетки было только два цвета – черный и красный, поэтому с точки зрения теории вероятности, исход подбрасывания монетки и ставки полностью сопоставимы. Шансы выиграть 50/50. Этот график наглядно демонстрирует результат такой игры при постоянной ставке:

Чтобы этот пример можно было сопоставить с реальным трейдингом, необходимо создать депозит на 100 долларов, а также ограничить торговый риск на 1%. Это означает, что при совершении торговой операции используем 1 доллар.

С первого взгляда может сложиться впечатление, что это «Грааль Трейдинга». Ведь чисто теоретически, даже не наращивая сумму лота, присутствуют весьма неплохие шансы получить прибыль. Однако не все так просто. Несколько позже в игорных заведениях в рулетке появилось новое поле – бесцветный ноль.

В результате, описанные ранее математические методы, которые базировались на теории вероятности, утратили эффективность. Поскольку вероятность успешного исхода снизилась и стала менее 50%.

Именно это нововведение и стало началом развития и усовершенствования Мартингейла. Ведь без наращивания лота удерживаться на плаву стало практически нереальной задачей.

Где Мартингейл более эффективен – в казино или на валютном рынке Форекс?

Используя этот принцип для азартных игр, каждый должен выделить для себя две особенности:

Лучшие Форекс брокеры 2021:
  • Вероятность положительного исхода составляет менее 50% из-за появления нуля.
  • Исход нового испытания абсолютно не связан с предыдущими результатами.

Математические системы на Форекс также подвержены этим особенностям. Вместо нуля на валютном рынке присутствует комиссия, взимаемая брокерской фирмой, а также спред. Такие издержки не зависят от характера сделки. Предлагаем взглянуть на пример Мартингейла без удвоения торгового лота.

По большей части убыточные торговые операции имеют контртрендовый характер, в связи с этим последующее наращивание ставки против действующего тренда еще больше усугубит ситуацию.

Практическое применение математических систем Форекс

Из проведенных экспериментов становится ясно, что принцип базового Мартингейла малоэффективен, поэтому им лучше не руководствоваться. Однако некоторые эксперты настаивают на том, что такой метод можно использовать как дополнительный элемент уже существующей стратегии торговли.

Представим, что у трейдера есть определенная прибыльная стратегия торговли, которая подразумевает однозначные правила для совершения торговых операций и расстановки стоп приказов, однако математическое ожидание в силу определенных причин не устраивает инвестора. Именно в таких ситуациях и нужно использовать математические стратегии.

Стартовый этап усовершенствования математической стратегии предполагает сбор статистической информации по отработке торговых сигналов за продолжительный отрезок времени – минимум полгода. После этого, проводится расчет, сколько длится серия убыточных торговых операций в среднем, а также необходимо взять во внимание самую продолжительную череду неудач. Обязательно, включайте в итоговый отчет спред и комиссионные издержки.

На завершающем этапе следует сформировать характеристики для контроля над риском, которые будут эффективны после череды неудачных торговых операций. К примеру, если по стратегии вероятность зафиксировать 4 подряд ордера Stop-Loss крайне незначительна, то после 3 убыточных сделок торговых операции будет целесообразным увеличить ставку.

На представленном примере наглядно продемонстрирован именно второй метод использования принципа Мартингейл. Иными словами, осуществляется усреднение значений в сфере формирования сигнала. В этой ситуации предполагается, что первая сделка откроется с минимальным лотом, а затем объем торговой операции трейдер начнет планомерно наращивать.

Интересен тот факт, что Stop-Loss устанавливается одновременно с первой сделкой, а риск на совокупную торговую операцию ни в коем случае не должен противоречить правилам управления риском.

Практический курс для начинающих «Эффективный старт»

Из первой части Базового курса вы узнаете об основах и ключевых правилах работы на финансовых рынках. Эти знания помогут вам быстро приступить к торговле и избежать типичных ошибок новичков.

Знакомство с торговыми терминалами

Libertex, MT4 — отличия, особенности. Расчеты в трейдинге

Работа с уровнями

Определение уровней. Практика. Лайфхаки.

О чем говорят фигуры графического анализа

Из видеолекций вы узнаете:

Базовый курс для трейдеров с торговыми счетами от $500

Вторая часть (10 занятий) — важнейшая составляющая базового курса, которая формирует профессиональное представление о трейдинге. Пошагово раскрываются серьезные темы, без которых невозможна эффективная работа на рынках. Пройдя весь курс, вы научитесь применять системный и рациональный подход к торговле, а не полагаться на волю случая. Вы узнаете, как прогнозировать движения рынков, как пользоваться готовыми решениями, как создать уникальные торговые системы и основать хедж-фонд.

4. Онлайн-платформа Libertex

5. Графический анализ: уровни, линии, тренды и каналы

6. Графический анализ: фигуры, японские свечи, волны

7. Математический анализ: трендовые индикаторы

8. Математический анализ: осцилляторы

9. Трейдинг на новостях

10. Среднесрочные инвестиции

11. Трейдинг на базе аналитики

12. Оценка эффективности торговых систем

13. Принципы создания торговых систем

The Financial Services Centre, P.O. Box 1823, Stoney Ground, Kingstown, VC0100, St. Vincent & the Grenadines

Contracting entity of Forex Club International Limited, which accept payments from clients and transfers payments back to clients, are: Holcomb Finance Limited (1087 Nicosia Cyprus), Libertex International Company Limited (Kingstown, St.Vincent & the Grenadines).

Предупреждение: торговля финансовыми инструментами является рискованным видом деятельности и может принести не только прибыль, но и убытки. Размер возможных потерь ограничен величиной депозита.

Компания не принимает клиентов и не осуществляет деятельность ни в одной из следующих стран с ограниченным доступом, таких как: Россия, США, Япония, Бразилия; стран, определенных FATF как государства с высоким уровнем риска и не сотрудничающие страны, имеющие стратегические недостатки в сфере ПОД/ФТ; и стран, которые находятся под международными санкциями.

Торгуйте на рынке Форекс онлайн на сайте лучшего брокера Forex

Валютный рынок Форекс работает круглые сутки. Трейдеры ежеминутно совершают различные сделки. Это значит, что вы точно также в любое удобное время можете зарабатывать деньги на разнице курса валют. Рынок Форекс работает с различными валютами, акциями, индексами и драгоценными металлами. Ежеминутно на сайте Форекс продают и покупают доллары, евро, рубли, франки, иены и другие валюты. Однако чтобы регулярно зарабатывать, недостаточно просто покупать и продавать денежные единицы. Заработок образуется за счет разницы котировок. Подробнее

Как достичь успеха в торговле на Форекс онлайн

Чтобы стать успешным трейдером, необходимо уметь анализировать ситуацию на валютных рынках и строить верные прогнозы. Самостоятельно получить опыт, позволяющий успешно торговать на рынке Форекс, достаточно сложно. Это потребует значительных усилий, денежных и временных затрат. Но если вы пройдете ряд обучающих материалов по торговле на Форекс на сайте надежного брокера и воспользуетесь опытом профессионалов – то сможете зарабатывать уже сейчас!

Заключайте виртуальные сделки, используя тренировочный счет, учитесь пользоваться графиками, пробуйте строить прогнозы. И уже скоро вы сможете стать полноценным членом клуба Форекс и заработать на бирже свои первые деньги.

Лучший брокер FOREX: поддержка опытным трейдерам и обучение новичкам

Мы обеспечиваем трейдерам максимально выгодные условия торговли на Форекс рынке. Существует мнение, что торговля на рынке Forex – это игра. Однако это и реальная возможность зарабатывать. Инвестиции в валютный рынок не требуют глубоких математических знаний, но в аналитике трейдер должен разбираться. Одна из важнейших способностей — умение интерпретировать новости.

Аналитика и прогнозы — это основные факторы, на которые должен ориентироваться трейдер при принятии торговых решений. Прогнозы можно составлять самостоятельно, на основе новостей, а можно знакомиться с готовыми экспертными оценками того или иного факта. Если самостоятельная торговля кажется трейдеру слишком обременительной, он может воспользоваться услугой «доверительное управление капиталом».

Мы на протяжении 18 лет осуществляем деятельность на международном валютном рынке и даем возможность заработать на купле-продаже валюты и опытным, и начинающим трейдерам. Прогнозы ведущих аналитиков рынка, специальное программное обеспечение, которое, включает торговых роботов и сигналы, помогут трейдерам в их работе. Все необходимые инструменты и информацию вы можете получить на нашем сайте. Мы обеспечим вам комфортное и эффективное обучение, которое позволит зарабатывать на рынке уже сегодня

Форум трейдеров — взаимное обучение, актуальная и интересная информация на сайте

Форум — прекрасный способ ознакомиться с особенностями рынка и «из первых уст» узнать о торговле валютой, акциями и биржевой торговле. Здесь можно найти архивы котировок, обсуждения стратегий forex-торговли, полезных торговых советников, а также свежую аналитику рынков и ссылки на литературу.

В обсуждениях Вы найдете подробности об инвестициях в Форекс — доверительном управлении forex-активами и работе на Форекс бирже. Тем, кто ищет честный способ заработка и приумножения капитала, однозначно стоит попробовать трейдинг.

Конкурс трейдеров — это возможность заработать стартовый капитал!

Конкурс трейдеров — отличная возможность проявить себя и заработать стартовый капитал на трейдинг или игры Форекс. Лучшим помощником в успешном трейдинге является качественное программное обеспечение — терминал StartFX. Одним из самых удобных аналитических инструментов рынка Forex является программа Rumus. С помощью данных программ, Вы можете отработать различные стратегии и эффективно использовать прогнозы рынка, чтобы предсказать движение цены.

Мы предоставляем трейдерам Forex Club самые выгодные торговые условия. Наш дилинговый центр обладает всеми необходимыми инструментами, чтобы вы смогли зарабатывать трейдингом. Форекс Клуб является лучшим вариантом для трейдеров, которые находятся в поиске надежного Форекс брокера. Честный брокер всегда предлагает своим клиентам реальные условия, которые, тем не менее, остаются выгодными. Наша компания по праву считается одним из лучших брокеров Форекс (Forex brokers) в России и лучшим брокером Украины и СНГ.

Своим клиентам мы всегда предоставляем правдивую и актуальную информацию о мире интернет-трейдинга — прогнозы Forex, курсы валют от евро до японской иены, новости рынка. Кроме того, мы оказываем услугу доверительное управление тем, у кого нет времени или желания осуществлять торги самостоятельно. Услуги по доверительному управлению оказывают также банки и другие организации. Управление капиталом Forex — это профессиональный подход и минимум усилий в вопросах получения прибыли.

Стратегия торговли Фибоначчи – золотое сечение трейдинга

Популярная и проверенная стратегия торговли Фибоначчи основанная на “волшебных” уровнях Фибоначчи. Как много веков назад, великий математик вывел формулу золотого сечения и при чем тут Форекс? Изучаем уровни фибоначчи и учимся торговать, на основе 4 цифр.

Математический подход

Математика является неотъемлемой частью трейдинга на рынках Форекс. И дело здесь не только в том, что успешному трейдеру необходимо считать собственную прибыль. Дело еще и в математических законах, которым подчиняется торговля. В трейдерской среде горячи споры о том, чему же все-таки обязана цена за тот или иной скачок котировок. Одна сторона утверждает, что дело заключается в человеческой природе массы людей, стоящих за покупками и продажами, тем самым образуя рынок. Другие утверждают, что рыночные отношения это одно, а непосредственное движение котировок обусловлено математическими законами. В которые подпадают и экономические принципы о спросе и предложении, на которых и основан весь процесс мировой торговли. Истина, как это часто бывает, где-то посередине.

Тем не менее, ни одна из спорящих сторон не имеет права отрицать колоссальное влияние математики как таковой на торговые процессы во всем мире в целом, и на рынках Форекс в частности. Причем задействована здесь не только арифметика подсчет цифр. Но также и геометрия, в роли графического отображения всех процессов. И высшая математика, объясняющая многие процессы рынка со стороны теории игр и вероятности. Такое плотное переплетение всего образует сотни тысяч математических задач в минуту, разгадывание которых ложится на плечи трейдеров. И главным результатом должна стать итоговая прибыль.

Загадка Леонардо

Одним из великих математиков, оказавших большое техническое и культурное влияние на среду рынков Форекс, стал средневековый математик Леонардо Фибоначчи. За его авторством была сформулирована последовательность чисел 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 и далее. Примечательность данного ряда состоит в том, что любое число из данного последовательности равно сумме предыдущих двух чисел. А после деления каждого числа из последовательности на число предыдущее получится соотношение равное — 1,618. Это наблюдение получило известность как “Золотое сечение”. А само название стало нарицательным для многих объектов человеческой жизнедеятельности, представляющих собой максимально приближенный к идеалу сплав положительных характеристик.

Неудивительно, что в честь одного из величайших математиков своего времени, была назван один из самых популярных и доходных индикаторов мира Форекс – уровни Фибоначчи. Который является основным элементом прекрасной торговой стратегии, регулярно получающей массу положительных отзывов и обрастающей новыми последователями.

Является ли стратегия торговли по уровням Фибоначчи тем самым золотым сечением? Попробуем разобраться.

“Золотое сечение” трейдера

Стратегия торговли по уровням Фибоначчи представляет собой ориентированную торговую модель, в основу которой ложится популярнейший индикатор – уровни Фибоначчи. Подобный подход приносит стабильную прибыль и хоть и не лишен минусов, но в умелых руках превращается в настоящий и уверенный источник дохода. Для того, чтобы приступить к реализации данной тактики, нам необходимо поближе познакомиться с инструментом – одноименным индикатором.

Среди имеющихся уровней, наша модель требует использования только четырех из них.

23,6 %, 38,2 %, 50,0 %, 61,8 % – это то, что называется основой уровней “Фибо”. Их мы и задействуем.

Дальнейшая специфика использования доступна для понимания не только опытных трейдеров, но и вполне подходит для новичков. Опять таки, дело в индивидуальном уровне. Если вам что-то не понятно, не поленитесь обратиться в интернет – поисковик за порцией более доступных и понятных объяснений. Умение раскрывать потенциал и получать больше информации и является теми факторами, что отличают успешного и прогрессирующего новичка от того, кто сливает очередной депозит.

Сетка Фибоначчи

Следующим нашим шагом будет построение сетки уровней в торговой платформе. Открываем MetaTrader4 и ищем там рисование линий Фибоначчи. В англоязычной версии программного обеспечения этот объект может называться просто Fibo, или Fibonacchi Levels. Ищем на графике цен сильное и направленное движение. Затем мы растягиваем сетку, используя для этого цены закрытия свечей, при использовании долгосрочных таймфреймов. Сетку Фибо необходимо растягивать начав от той точки, откуда началось импульсное движение цены до отметки, на которой сформировался локальный экстремум данного направленного движения. Под импульсным понимается целенаправленное мощное продвижение котировок.

Вышеуказанные уровни в 23,6 %, 38.2 %, 50,0 %, 61.8 % будут для нас самыми значимыми. Это самые распространенные в построении многих торговцев значения, и мы не будем обходить их стороной, а воспользуемся наработками коллег.

Охотимся за золотом

Переходим к непосредственной торговле. Здесь важно выбрать подходящую валютную пару. Самой распространенной из них является GBP/USD. Именно на этом активе чаще всего происходит отскок на нашем показателе в 23,6 процента. Отдавая предпочтение стабильному заработку, вам стоит рассмотреть модель консервативного поведения, согласно которой лучше всего открываться на отскок от уровня именно 38,2 % с фиксацией прибыли на уровне 23,6 %. Многие опытные трейдеру используя стратегии родственные нашей, проводят свои сделки от отметки в 38,2 %.

Часто продолжение движения после отскока от уровня 38,2% не заканчивается и дальше уровня 23,6 %, поэтому у нас остается возможность увеличивать нашу цель. Ставить момент фиксации прибыли, так называемый “тейк-профит” в этом случае можно либо на отметке 23,6 %, либо на нулевом показателе. Не стесняйтесь вести себя скромно и взять прибыль на уровне 23,6 %. Долго в рынке находиться не стоит. Помните, что риски коррелирует со временем открытой позиции. Во всех открываемых сделках показатель потенциальных убытков — стоп-лосс рекомендовано располагать за отметку 61.8 %.

Краткий вывод

Индикатор, названный в честь великого математика отлично проявляет себя на всех временных интервалах, но наиболее прибыльное использование замечается при работе с часовыми и 4-х часовыми графиками. В данном случае отведенное время на исполнение приказа невелико, так как вероятность неприятных новостей тоже крайне мала. Значимые процентные отметки Фибо при использовании их на дневных и недельных графиках Форекс-рынков помогут трейдеру определять потенциальные участки окончания корректировочных накатов. Большое количество опытнейших трейдеров формулируют свои личные стратегии на основе показателей Фибоначчи. Высокий процент точности и четкости сигналов может быть увеличен за счет сочетания с другими торговыми инструментами, например, с индикаторами типа MACD или RSI. Данные мероприятия существенно увеличивают общую доходность всего предприятия, а вкупе с личным опытом трейдера, его знаниями и разработанной интуицией, комбинация и вовсе может оказать взрывное воздействие на рост вашего депозита.

Исследование математических моделей фундаментальных факторов в дилинговых информационных системах Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Шатовская Т.Б., Барашков В.С.

В этой статье мы представляем четыре модели фундаментальных факторов, которые нацелены на получение среднесрочного и долгосрочного прогнозирования финансовых рядов

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Шатовская Т.Б., Барашков В.С.

A mathematical models of the fundamental factors in dealing information systems

In this paper, we present four models of the fundamental factors that are targeted for midterm and long-term forecasting of financial time series

Текст научной работы на тему «Исследование математических моделей фундаментальных факторов в дилинговых информационных системах»

У щй cmammi ми представляемо чотири моделi фундаментальних факторiв, як нащлеш на отримання середньострокового i довгостроково-го прогнозування фтансових рядiв

Ключовi слова: Форекс, мате-матичт моделi, нейро-мережева модель

В этой статье мы представляем четыре модели фундаментальных факторов, которые нацелены на получение среднесрочного и долгосрочного прогнозирования финансовых рядов

Ключевые слова: Форекс, математические модели, нейро-сетевая модель

In this paper, we present four models of the fundamental factors that are targeted for mid-term and long-term forecasting of financial time series

Keywords: Forex, mathematical

models, neural network model -□ □-

ИССЛЕДОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ В ДИЛИНГОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Кандидат технических наук, доцент* Контактный тел.: 095-825-27-45 Е-mail:shatovska@gmail.com В.С. Барашков* Контактный тел.: 063-158-84-98 Е-mail:barashcov@gmail.com Кафедра программной инженерии *Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 30, г. Харьков, Украина, 61166

Международные валютные отношения являются составной частью и одной из наиболее сложных сфер рыночного хозяйства. В них сосредоточены проблемы национальной и мировой экономики, развитие которых тесно переплетаясь исторически идет параллельно. По мере интернационализации хозяйственных связей увеличиваются международные потоки товаров, услуг и особенно капиталов и кредитов. Межхозяйственные связи немыслимы без налаженной системы валютных отношений. В специфической форме они реализуют и развивают законы денежного обращения, действующего внутри страны. Международный обмен товарами, услуг и капиталов вовлекает в свою орбиту валютный рынок. Импортеры обменивают национальную валюту на валюту той страны, где они получают товары и услуги. Экспортеры, в свою очередь, получив экспортную выручку в иностранной валюте, продают ее в обмен на национальную валюту. Инвесторы, вкладывая капитал в экономику той или иной страны, испытывают потребность в ее валюте. Валютный курс оказывает большое влияние на многие макроэкономические процессы, происходящие в обществе. От уровня валютного курса, с помощью которого сопоставляются цены на товары и услуги, произведенные в разных странах, зависит конкурентоспособность национальных товаров на мировых рынках, объемы экспорта и импорта, а, следовательно, состояние баланса текущих операций [1]. Валютный курс воздействует на направление между-

народных потоков капитала. Решение о вложении национального капитала в активы той или иной страны принимается исходя из ожидаемой реальной прибыли на инвестируемый капитал, которая зависит от процентной ставки и ожидаемых изменений валютного курса. Валютный курс, наряду с процентной ставкой, сам по себе выступает ценой актива. При наличии развитых активных рынков сегодняшняя стоимость актива, получение которого ожидается в будущем, определяется дисконтированием его будущей стоимости в соответствии с процентной ставкой и ожидаемым уровнем валютного курса. Динамика валютного курса, степень и частота его колебаний являются показателями экономической и политической стабильности общества. Торговля валютой сегодня стала весьма распространенным видом деятельности: около двух триллионов долларов достигает дневной оборот мирового валютного рынка FOREX (FOREX — FOReignEXchange), не менее 80% всех сделок составляют спекулятивные операции, имеющие целью извлечение прибыли от игры на разнице валютных курсов[3]. Игра эта привлекает множество участников, как финансовых организаций, так и индивидуальных инвесторов. Причины вполне понятны; вот к примеру, фраза из одной статьи в журнале FUTURES (Англия, июнь 1996 г.): "грамотный трейдер может получить более 1000000 долларов в год в виде зарплаты и комиссионных". Дневной объем операций наиболее крупных международных банков достигает миллиардов долларов. Типичные объемы сделок в межбанковской торговле состав-

ляют 10 миллионов долларов. Вследствие высочайших темпов развития информационных технологий в последние два десятилетия сам рынок изменился неузнаваемо. Окруженная некогда ореолом кастовой таинственности профессия валютного дилера стала почти массовой. Операции с валютой, бывшие недавно привилегией только наиболее крупных банков-монополистов, теперь являются общедоступными, благодаря системам электронной торговли. И сами крупнейшие банки также часто предпочитают торговлю в электронных системах индивидуальным двусторонним операциям. На долю электронных торговых систем сегодня приходится 11% общего оборота рынка FOREX. В последние годы чрезвычайно расширились возможности участия в рынке FOREX для небольших фирм и частных лиц. Благодаря системе маржевой торговли, выход на рынок доступен лицам, располагающим небольшим капиталом. Брокеры, предоставляющие услуги маржевой торговли, требуют внесения залогового депозита и дают возможность клиенту совершать операции купли-продажи валют на суммы в 40 — 50 раз большие, чем внесенный депозит. Риск потерь возлагается на клиента, а депозит служит обеспечением, страхующим брокера. Рынок FOREX становится доступным почти каждому, и огромное количество разных фирм стремятся привлечь к нему деньги клиентов благодаря использованию дилинговых информационных систем.

2. Постановка проблемы в общем виде

Трудно представить себе более благодатную почву для внедрения новых компьютерных технологий, чем финансовая сфера. В принципе почти все задачи, которые возникают в связи с финансовыми потоками достаточно легко поддаются автоматизации. Быстрая и бесперебойная обработка значительных потоков информации является одной из главных задач любой финансовой организации. В соответствии с этим очевидна необходимость обладания вычислительной сетью, позволяющей обрабатывать информационные потоки. Кроме того, финансовые организации, яркими представителями которых являются банки, обладают достаточными финансовыми возможностями для использования самой современной техники. Однако не следует считать, что средний банк готов тратить огромные суммы на компьютеризацию. Банк является прежде всего финансовой организацией, предназначенной для получения прибыли, поэтому затраты на модернизацию должны быть сопоставимы с предполагаемой пользой от ее проведения. В соответствии с общемировой практикой в среднем банке расходы на компьютеризацию составляют не менее 17% от общей сметы годовых расходов [2].

Интерес к развитию компьютеризированных банковских систем определяется не желанием извлечь сиюминутную выгоду, а, главным образом, стратегическими интересами. Как показывает практика, инвестиции в такие проекты начинают приносить прибыль лишь через определенный период времени, необходимый для обучения персонала и адаптации

системы к конкретным условиям. Вкладывая средства в программное обеспечение, компьютерное и телекоммуникационное оборудование и создание базы для перехода к новым вычислительным платформам, банки, в первую очередь, стремятся к удешевлению и ускорению своей рутинной работы и победе в конкурентной борьбе.

Новые технологии помогают банкам, инвестиционным фирмам и страховым компаниям изменить взаимоотношения с клиентами и найти новые средства для извлечения прибыли. Аналитики сходятся во мнении, что новые технологии наиболее активно внедряют инвестиционные фирмы, затем следуют банки, а самыми последними их принимают на вооружение страховые компании.

Банковские компьютерные системы (БКС) на сегодняшний день являются одной из самых быстро развивающихся областей прикладного сетевого программного обеспечения.

Нужно отметить, что БКС представляют из себя "лакомый кусочек" для любого производителя компьютеров и ПО.

Дилинг играя значительную роль в деятельности банков, поэтому разумно предположить что он должен стать неотъемлемой частью БКС.

Огромную роль при дилинговой деятельности играет возможность оперативного получения информации по котировкам валют, фундаментальных экономических показателей стран и т.д. Эта информация в основным предоставляется такими информационными гигантами как Reuters, DowJones, Tenf-ore, CQG International, Bloomberg и.др. [5].

3. Фундаментальный анализ

Для успешных операций на валютном рынке FOREX необходимы весьма полные знания о состоянии и тенденциях развития мировой валютной системы, о природе макроэкономических показателей, влияющих на динамику валютных курсов. Соотношение валютных курсов в конечном счете определяется фундаментальными факторами — ключевыми статистическими показателями состояния национальных экономик.

Современная экономическая теория формулирует набор таких факторов и предсказывает характер их влияния на валютные курсы в динамике экономических циклов, а информационные системы, поставляющие информацию в реальном времени, периодически публикуют подробные статистические данные по экономике всех стран — участниц международных рынков.

Изучение характера и степени влияния макроэкономических показателей на динамику валютных курсов является предметом фундаментального анализа финансовых рынков.

На валютный курс воздействуют факторы, отражающие состояние экономики данной страны:

• Показатели экономического роста (валовой национальный продукт, объемы промышленного производства и др.);

• Состояние торгового баланса, степень зависимости от внешних источников сырья;

• Рост денежной массы на внутреннем рынке;

• Уровень инфляции и инфляционные ожидания;

• Уровень процентной ставки;

• Платежеспособность страны и доверие к национальной валюте на мировом рынке;

• Спекулятивные операции на валютном рынке;

• Степень развития других секторов мирового финансового рынка, например рынка ценных бумаг, конкурирующего с валютным рынком.

Стратегические инвесторы, осуществляющие долгосрочное инвестирование основное внимание в своей работе уделяют именно фундаментальному анализу, хотя при этом они пропускают краткосрочные технические колебания цен.

4. Суть иследования

Прогнозирование котировок и общих тенденций на рынке является одной из основных задач управления дилинговыми операциями. На нынешний день существует три различных направления прогноза, это использование фундаментального и технического анализа, а так же прогнозирование с использованием нейронных сетей. Весьма интересно попытаться соединить эти методики.

Необходимо отметить, что большинство банков создают собственные системы принятия решений в дилинговых операциях. Такой подход имеет свои достоинства и недостатки. К первым следует отнести: отсутствие необходимости в больших финансовых вложениях в покупку системы, приспособленность ее к условиям эксплуатации, возможность непрерывной модернизации системы. Недостатки такого подхода очевидны: необходимость в содержании квалифицированного штата специалистов по компьютерной обработке дилинговой информации, несовместимость различных систем, неизбежное отставание от современных тенденций и многое другое. Однако сегодня наиболее популярны смешанные решения,

при которых часть модулей системы разрабатывается компьютерным отделом банка, а часть покупается у независимых производителей.

Как правило, все БКС используют математический аппарат для решения задач классификации, кластеризации, оптимизации, предсказания/прогноза, управления[4]. В большинстве своем подходы к решению этих проблем являются традиционными, однако они не обладают необходимой гибкостью за пределами ограниченных условий.

Таким образом, сегодня ставится сложная задача поиска альтернативного решения проблемы и одним из таких методов является разработка аналитической системы принятия решений, позволяющая производить прогноз и построения математических моделей фундаментальных факторов и текущего состояния валюты.

В данной научной работе рассмотрены и решены следующие вопросы:

• проведен анализ наиболее распространенных ди-линговых информационных систем;

• проведен анализ фундаментальных факторов;

• исследован ряд методов построения моделей пригодных для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования по фундаментальным факторам.

В результате исследований пришли к выводу о наибольшей эффективности нейро-сетевых моделей, что может объясняться нелинейностью зависимости независимых и зависимой переменной. Из чего следует что построение модели методами основанными на предположении линейности связей между независимыми и зависимыми переменными в данной предметной области не целесообразно.

Полученные в данной работе результаты могут быть полезны при разработке математического обеспечения дилинговых информационных систем, применятся для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования.

1. Ерёмина, Н.В. Банковские информационные системы [Текст] / Н.В. Ерёмина. — К.: КНЕУ, 2000.-220 с.

2. Иванов, В.В. Анализ временных рядов и прогнозирование экономических показателей [Текст] / В.В. Иванов. — Х. : ХНУ, 1999.

3. Найман, Э.Л. Малая энциклопедия трейдера [Текст] / Э.Л. Найман. — К. : ВИРА-Р, 2001. — 296 с.

4. Пискулов, Д.Ю. Теория и практика валютного дилинга[Текст] / Д.Ю. Пискулов. — М. : 1998. — 256 с.

5. Шамша, Б.В. Автоматизированные системы управления технологичными процессами [Текст] / Б.В. Шамша. — Х. : ОСНОВА. 1997. — 112 с.

WmiFor – магия прогноза на рынке форекс

Кто чтобы не говорил, но каждый трейдер во время своей торговли, ориентируясь на индикаторы или на другие инструменты технического анализа, всегда пытается предсказать будущее.

К сожалению, вся перспектива заработка трейдера зависит, сбудется ли тот или иной прогноз или нет.

Конечно, в последнее время все большую популярность сводится к импульсной торговле, а именно банальным следованием за рынком, хотя чего уж себя обманывать, даже следуя за рынком, мы прогнозируем его будущее поведение и надеемся, что наш прогноз сбудется.

Торгуй по крупному только с ведущим брокером

Для прогнозирования изменения цены каждый применяет свои инструменты, однако, как правило, все они очень тесно связаны со статистикой и повторением отработки ситуации с прошлого в будущем.

Индикатор WmiFor – это технический индикатор, который отображает будущее развитие цены и визуализирует ее возможное поведение на графике.

До недавних пор подобные инструменты называли Граалем в кавычках, однако мало кто знает и подозревает, что индикатор WmiFor имеет под собой отличную математическую базу, а его предсказания это не просто пшик, а воплощение сложнейшего коэффициента ранговой корреляции Спирмена который способен находить закономерности поведения цены.

Установка

Прежде чем приступить к разбору настроек и вариантов применения индикатора WmiFor его следует установить в торговую платформу МТ4. Для этого сразу переходим в конец данной статьи и производим скачивание самого индикатора.

Далее запустите торговую платформу и найдите сверху слева меню файл, открыв который вам потребуется выбрать строку «Каталог данных». После запуска каталога данных перед вами появится список папок, среди которых вам потребуется найти папку с названием Indicators и установить в нее заранее скачанный индикатор WmiFor.

Далее чтобы индикатор отобразился в списке пользовательских в панели «Навигатор» вызываем дополнительное меню на строке индикаторов и производим обновления.

После того как WmiFor появится в списке пользовательских индикаторов перетащите его на график любой валютной пары по которой вы хотите получить прогноз.

Принцип работы. Настройки Индикатор WmiFor

Индикатор WmiFor является реализацией коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Суть данного коэффициента и принципа работы инструмента состоит в том, чтобы сопоставить определенный участок цены с прошлым и на основе математического расчета найти максимальное количество совпадений текущего движения цены с прошлым.

Таким образом, мы с помощью статистики определяем возможное развитие событий, а индикатор в виде баров отображает будущее. Таким образом, предложенный нам вариант дальнейшего хода цены индикатором является проекцией с прошлого в будущее.

Возможно, такой статистический подход в прогнозировании будущего для многих покажется диким, однако весь технический анализ строится на статистике, ведь видя пересечение скользящих вы покупаете не потому что индикаторы так сказали, а потому что подобная ситуация разворачивалась много раз до этого сигнала и вы знакомы с возможными последствиями.

Автор индикатора вставил широкий спектр настроек, благодаря которым можно значительно повысить качество прогноза. Так в строке Offset можно задать смещение на определенное количество свечей в прошлое, что позволяет выстраивать прогноз не с сигнального бара, а по предыдущим свечам, что значительно повышает визуальное восприятие прогноза.

IsOffsetStartFixed и sOffsetEndFixed можно зафиксировать выборку со свечей, а именно диапазон или сделать его динамичным. Если вы сделаете фиксированным этот диапазон, то вы можете с помощью двух вертикальных коричневых линий выделять диапазон для поиска совпадений самостоятельно.

PastBars задается число свечей, из которых будет состоять диапазон для поиска статистического совпадения. Увеличивая это значение, вы делаете прогноз более достоверным, однако сигналы будут крайне редкими.

MaxAlts вы задаете количество совпадений на истории данного участка, прежде чем индикатор выведет эти данные на график.

ShowCloud вы можете включить или отключить отображение коричневого облака, которое отображает диапазон изменения цены, а в строке

ShowBestPattern вы можете включить или отключить визуализацию будущего синими свечками.

sExactTime вы можете включить критерий времени, а это значит, что индикатор будет искать не только визуальное совпадение на истории, но и делать проверку по времени и торговым сессиям, что значительно усиливает сигнал от такого статистического совпадения.

Сигналы и отработка прогноза

Принцип работы по индикатору состоит в том, чтобы отработать прогнозируемую цену. Однако прежде чем открыть сделку обратите внимание в верхнем правом углу на информационную строку, где указывается в процентах вероятность исполнения прогноза.

Так не рекомендуется открывать сделки в сторону прогноза, если вероятность его исполнения ниже 90 процентов. Пример работы смотрим ниже:

В целом в индикаторе WmiFor нет ничего мистического в виду того, что весь анализ и предсказание происходит по коэффициенту ранговой корреляции Спирмена, который зарекомендовал себя как отличный математический подход в поиске закономерностей на рынке форекс.

Предупреждение о рисках.

Начиная торговлю CFD на любом из финансовых рынков вы должны четко понимать, что такой вид деятельности может привести не только к прибыли, но и к убыткам.

Как торговать на Форекс без индикаторов

Торговля на Форекс без индикаторов становится всё более популярной. В своей деятельности профессиональные трейдеры доходят до минимума количества индикаторов либо отказываются от них вообще. Несмотря на то, что они призваны упрощать торговлю, все, кто давно работает в данном направлении, стараются постепенно отходить от них.

Каким образом ведётся торговля без индикаторов

Сегодня придумано несколько способов торговать на Форекс онлайн, не используя вспомогательные программы либо ограничившись их незначительным количеством. Таким образом ведётся:

Трейдеру достаточно применять сведения о ценовых индексах, прописывая уровни поддержки и сопротивления. Цена в итоге перемещается от одного уровня к другому и, выявляя их сильные и слабые стороны, можно давать прогноз последующему движению цен.

Торговля по паттернам тоже заслуживает внимания, она в чем-то схожа с аналогичным свечным анализом. В рамках данной стратегии достаточно запомнить определённую информацию и открывать сделки именно тогда, когда они появляются на графике.

Торговля через усреднение — ещё один распространенный вариант. В этом случае используется обычный математический расчет без подбора каких-либо параметров для переменных. По сути, речь идет о стратегии усреднения, позволяющей решить вопрос входа на рынок и последующего вывода позиции в безубыточное состояние. Не нуждается в индикаторах и волновой анализ. Он основан на теории Эллиота, суть которой заключается в необходимости делать пометки непосредственно на графике, отмечая определённые места цифрами либо галочками.

Перечисленные варианты торговли — это далеко не весь перечень работ на рынке без индикаторовю Непосредственно цена подразумевает необходимость учитывать отдельные продолжения тренда и конкретные признаки разворота.

Порой просто исследовать цену можно для того, чтобы своевременно открыть и закрыть позицию, пользуясь анализом подобного типа, как одним из самых эффективных инструментов. Это как раз тот случай, когда нужно, не оглядываясь на рекомендации, не оставлять график без внимания, учитывая, что все сведения предоставляет непосредственно рынок в полном объеме. Трейдеру же остаётся только решить, какой именно торговый подход он будет использовать, главное, чтобы он был понятен ему и позволил получить доход.

Управление капиталом на рынке Форекс

Практически всегда, когда речь заходит о торговле на рынке Форекс или прибыльных стратегиях для этого, можно услышать что управление капиталом – это основа биржевой торговли и него немыслимо получить сколько-нибудь серьёзный доход от этой деятельности. Проблема заключается в том, что 90% своего времени большинство трейдеров, причём не только начинающих, так или иначе, тратят на решение вопроса: «Куда пойдёт цена?»

Довольно странно считать самым важным в биржевой деятельности умение предсказывать будущее. Дело даже не в том, что при нынешнем развитии науки это невозможно, а в совершенно неверном подходе к вопросу. Любая торговля, будь то внутридневные спекуляции или долгосрочные инвестиции – это процесс вложения денег в покупку или продажу финансовых активов с целью извлечения прибыли. Отсюда следуют и основные вопросы, которые необходимо решить:

  • Как много нужно вложить денег в этот бизнес?
  • Сколько прибыли возникнет, если цена начнёт меняться в ту или иную сторону?
  • Какие могут быть потери, когда все пойдёт не так, как планировалось?
  • В каком случае следует нужно остановиться и переждать?
  • Что делать с полученными средствами: реинвестировать или сразу вывести?

Именно так должен рассуждать профессионал и это указывает очевидную истину: торговля на рынке Форекс – это, в первую очередь, именно процесс управления капиталом. Все остальное, например, решение вопроса о будущем движении цены – только частности, вспомогательные вещи, не имеющие первостепенного значения.

Математический подход

Для планирования рисков в биржевой торговле есть два подхода:

  1. Глядя на рынок и проанализировав историю цены, находят определённые закономерности её изменения и создают на их основе торговую стратегию. Размер лота, время входа и выхода, уровень стопов – это правила управления капиталом, привязанные к конкретной стратегии и статистике. Если изменится рынок – станут иными и правила игры.
  2. Универсальный подход, не зависящие от частных условий. Он будет работать в любом случае, поскольку опирается только на математические методы. В таком подходе не принимают во внимание прогноз цены, её движение в обоих направлениях считается равновероятным. Котировки, с точки зрения математики, ведут себя как монетка или игральные кости – без лишних надежд и неоправданных иллюзий.

Несмотря на то, что оба способа управления капиталом имеют место, наиболее успешным и непредвзятым является тот, который не зависит случайных колебаний рынка, найденных в этом закономерностей или прогнозов.

Сколько всего купить?

Задолго до того как появляется необходимость узнать, куда пойдёт цена, биржевому спекулянту нужно ответить на вопрос, от которого, по большому счету, зависит успешность всей работы. «Сколько купить или продать?» — именно это определяет, в плюсе или минусе окажется трейдер. После открытия позиции есть всего два варианта развития событий:

  • со временем цена двинется в нужную сторону и позиция станет прибыльной;
  • рынок пойдет против игрока, котировки не достигнут желаемого значения, возникнет торговый убыток.

Вероятность этого, с точки зрения математики, совершенно одинакова. Если у трейдера бесконечно много денег, то пятьдесят на пятьдесят он получит доход. Но депозит всегда ограничен, денег может просто не хватить – цена слишком отклонится от нужного направления. Вероятность неудачи тоже составляет 50%. Получается, что есть всего один шанс из четырёх, когда любая случайная сделка приводит к успеху. В реальности все может получиться даже немного хуже или лучше, но при большом числе попыток соотношение прибыльных и убыточных ставок 1 к 3 неизбежно – это доказанный наукой факт, с которым бесполезно спорить.

Первое и главное правило управления капиталом в трейдинге: никогда нельзя рисковать более чем четвертью депозита. Причина вполне очевидна – согласно теории вероятности, только одна из четырёх сделок в серии может быть прибыльна, а на практике, полоса неудач вполне может оказаться значительно дольше. Опытные трейдеры, даже при самом благоприятном прогнозе движения цены, предпочитают 10% и меньше риска на позицию.

Когда фиксировать прибыль?

Если посмотреть описания торговых стратегий и рассказы о торговле на Форекс, очень часто встречаются заявления о 50–70% успешных сделок. Интересно, что настоящие профессионалы гораздо менее оптимистичны в этом отношении. Они прекрасно знают, что трейдинг – это бизнес не для всех. То немногое, что удаётся получить при математическом подходе, считается вполне достаточным для успеха. Говорят даже, что выход из позиции намного важнее входа.

Если в каждой сделке можно потерять доллар или заработать, то каким образом добиться долгосрочного успеха, когда на одну удачную попытку приходится 3 ошибки? Есть только один вариант – ставить доллар, но выигрывать не меньше трёх. В казино, на бирже и в теории вероятности это называется положительным математическим ожиданием. Иными словами, тэйк профит сделки обязательно должен быть второе, а лучше – ещё намного больше, чем стоп лосс. Это и есть второе правило успешного управления капиталом на рынке Форекс.

К сожалению, при всей простоте и очевидности, применяют его намного реже первого. А ведь именно в этом и заключается истинное значение технического анализа – не гадать, куда пойдет цена, а находить самые выгодные торговые возможности, входя в сделки с минимальным риском и потенциально большой прибылью.

Не нужно передвигать стоп

Очень хорошо, когда при торговле выполняются первые два правила – есть шанс стать немного богаче. Ещё лучше, если цена уже пошла в нужную сторону. Сразу возникает большой соблазн расслабиться, порадоваться синице в руке и чуточку передвинуть стоп. Это называют переводом позиции в безубыток, а большинство трейдеров не может себе отказать в невинной радости – ведь риск сделки сразу станет нулевым.

Но делать так не следует, достаточно вспомнить второе правило: математическое ожидание должно оставаться положительной величиной. Меняя условия, мы пытаемся обмануть теорию вероятности и саму очевидность. Ведь завтра снова придётся открывать ещё и ещё позиции, а вероятность успеха опять не превышает 25%. Успокаиваясь и сводя, как нам кажется, риск к нулю, мы уменьшаем отношение risk/ratio – ведь риск уже был в самом начале, он заложен в сделку изначально, а вот прибыль пока еще не получена. В торговле следует отбрасывать все лишнее, что отдаляет от получения запланированной прибыли. Не передвигать стоп – это третье правило универсальной методики управления капиталом, которая подходит для всех инструментов и любой стратегии.

Стоять до конца

Первое правило – соблюдать разумный риск в каждой сделке и правильный процент возможного убытка. Иногда трейдеры понимают его настолько буквально, что после каждой неудачи начинают отсчитывать заветные 5–10% вновь, но только от оставшейся на счету суммы. Идея выглядит достаточно привлекательно и позволяет проигрывать до бесконечности. Например, начав с 1000$ и при 10% риска в сотню, можно очень долго держать удар. Даже когда уже почти все потеряно, остаётся всего сотня, некоторые умудряются продолжать торговать, ставя на кон только десять баксов.

Странно, но такой «непотопляемый» способ имеет немало приверженцев, несмотря на простой факт: полоса потерь непременно пройдёт, а вот вернуть утраченное станет намного труднее, не говоря о прибыли, которую таким способом получить невозможно. Ведь соотношение риска к убытку в новых сделках останется прежним. Вероятно, некоторым удобнее надеяться именно на бесконечную череду неудач, испытывая удовлетворение от самого процесса торговли. Но даже это – еще не самый плохой вариант. Случается, что начав с нагрузки на депозит 10%, трейдер доходит до 1–2, пытаясь удержаться, как ему кажется, на плаву и переждать тяжелые времена.

Четвёртое правило: не менять систему управления капиталом в процессе торговли, не смягчать и не ужесточать её – в трейдинге нужно уметь стоять до конца.

Заключение

Эти четыре простых и очевидных правила управления капиталом на рынке Форекс — совсем не гарантия огромной прибыли и быстрого успеха. Они основаны на математическом подходе к торговле и здравом смысле, но совершенно не отвергают технического или фундаментального анализа. Теория вероятности хорошо работает там, где есть возможность сделать много попыток. Нужно учиться, пробовать и добиваться успеха, никогда не останавливаясь на достигнутом. Пока ещё не известно про трейдеров, постоянно применяющих в своей работе этот универсальный подход и потерпевших окончательную неудачу.

Математика трейдинга – зарабатываем с нулевыми рисками

В июле стартует новый обучающий курс. Он не похож ни на что из того, с чем вы сталкивались раньше. На западе похожие стратегии преподают за €20.000. В этой статье я расскажу о своей системе и почему она всегда работает на любом рынке. Поехали!

Ниже – сжатая презентация концепции торговли в формате видео.

Циклический характер движения рынка

Идея заключается в том, что все движения на рынке цикличны. Если уменьшить масштаб графика, то видно, что за циклом роста следует откат, затем повторяется волна роста. Происходит смена циклов, медведи берут верх и движения зеркально повторяются.

На старших таймфреймах формирование циклов занимает месяцы

Схожая картина наблюдается и на временных интервалах меньше часа. Нужно просто уметь видеть картину в целом, не зацикливаясь на отдельных свечах.

На М15 на формирование похожей картины уходит всего несколько дней. Можно работать внутри дня и брать по 100+ пунктов на таких движениях

Исключений из этой схемы не бывает. Отличаться может только срок формирования циклов. Если вам кажется, что на текущем таймфрейме рынок находится в непонятной стадии, поднимитесь выше и картина прояснится.

Построения приведены для наглядности, обычно стараюсь не захламлять график лишними линиями

На этом сходство с волновым анализом заканчивается. Я не буду искать 5-волновые структуры и изучать массу вариантов 3-волновых коррекционных моделей. Идея стратегии основана на ином подходе.

Курс стартует 1 июля. Пока есть свободные места, но скоро их не останется. Не откладывайте запись в долгий ящик, переходите по ссылке ниже и записывайтесь. Обучение стоит 15.000 рублей а не €20.000 – выгодная котировка!

Основа стратегии

Суть заключается в том, что размер волн при циклическом движении рынка примерно один и тот же. Один из вариантов торговли немного напоминает стандартную работу по тренду при заключении сделок на завершении отката, но полностью переработаны правила входа в рынок.

Точность до пункта не ищите, разброс будет всегда, но в целом движения одного порядка

Для торговли этого недостаточно. На истории такие ситуации как на рисунке выше выявлять легко, но, когда с правой стороны рабочего окна пустота, 9 из 10 трейдеров впадают в ступор.

Сейчас разберем тот же фрагмент, что и на рисунке выше, но подробнее остановимся на моментах, пригодных для торговли.

Обратите внимание – мы не ждем ретест пробитой линии сопротивления. Вместо этого определяем горизонтальную зону, от которой и входим в рынок, взяли 39 пунктов

Здесь ситуация повторяется и берем еще 37 пунктов

Все идет неплохо, но после пробоя сопротивления не было возврата к зоне входа в рынок. Нет точки входа и пережидаем это движение вне рынка

И перед сменой цикла можно было взять еще 32 пункта. Если бы ждали пока график дойдет до тейка, то не дождались бы этого, рынок позже развернулся

По самым скромным подсчетам на этом участке рынка заработали бы 76-108 пунктов. Показан самый консервативный вариант с фиксацией всего объема по тейк-профиту. Если бы строили сетку прибыльных сделок, прибыль была бы в 2-4 раза больше.

В итоге получаем примерно такой результат

Если у вас возникло ощущение дежавю, то вам не показалось, этот подход не новый. «Изюминка» стратегии в фильтрах. Сегодня я на них не останавливался, об этом поговорим в следующей статье.

Заключение

Идея проста и большинству из вас знакома. Но реализовать ее на практике сложно. Я предлагаю стратегию «под ключ» – инструкцию по заработку.

Обучение стоит всего 15.000 рублей. Но ваш доход не лимитирован — но следуя инструкции вы отобьете стоимость курса за 2 месяца, даже с минимальным депозитом. На курсе осталось 20 мест — проходите по ссылке и записывайтесь!

Статистико-математическое моделирование поведения трейдеров на рынке FOREX тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме «Статистико-математическое моделирование поведения трейдеров на рынке FOREX»

На правах рукописи

ПОЛЯКОВ ДМИТРИЙ ЮРЬЕВИЧ

СТАТИСТИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ТРЕЙДЕРОВ НА РЫНКЕ FOREX

Специальность 08.00.12 — Бухгалтерский учет, статистика

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждени высшего профессионального образования «Санкт-Петербургски государственный университет экономики и финансов»

член-корреспондент РАН, доктор экономических наук, профессор, з.д.н. РФ Елисеева Ирина Ильинична

доктор экономических наук, профессор Ватник Павел Абрамович кандидат экономических наук, доцент Перешивкин Сергей Анатольевич

Учреждение Российской академии наук «Санкт-Петербургский экономико-математический институт Российской академии наук»

Защита состоится «¿Су Су^О/УЛ 2009 года в чаСов н заседании диссертационного совета Д 212.237.06 при Государственного образовательном учреждении высшего профессионального образован] «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов) по адресу: 191023, г. Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21, ауд._.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственног образовательного учреждения высшего профессионального образован] «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов».

Автореферат разослан « » 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

1.0БЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Интенсивное развитие информационных технологий оказало существенное влияние на виды экономической деятельности вызвав появление электронной коммерции, электронного валютного рынка, которые позволяют получать прибыль путем торговли в виртуальном пространстве на различных рынках: фондовом, товарном, валютном. В данной работе исследуется поведение частных инвесторов (трейдеров) на рынке FOREX . Профессия трейдер появилась в России с момента образования биржи, т.е. с начала 1990-х годов. На рынке FOREX трейдер стремится получить прибыль путем торговли валютами через виртуальное пространство с помощью специализированных комрьютерных программ. Этот вид деятельности получил широкое распространение в силу допустимости низкого порога начального капитала и развития виртуальной сети Интернет. В начале 2000-х годов на территории России появилось множество дилинговых центров, предлагающих услугу «валютный трейдинг». Возможность выйти на мировой валютный рынок привлекла лиц владеющих информационными технологиями и имеющих доступ к сети Интернет. Кажущаяся простота рынка FOREX вводит в заблуждение многих начинающих трейдеров, поскольку никто из трейдеров с высокой точностью не может предсказать то или иное поведение валюты, что вносит значительный фактор неопределенности в достижение финансовых результатов. Несмотря на массовость этого сегмента валютного рынка он до сих пор не получил отражения в научных исследованиях, отсутствуют какие-либо модели поведения трейдеров и оценки эффективности их деятельности. В диссертации впервые на основе массовых данных исследованы особенности поведения трейдеров с выделением их разных категорий и оценками риска при разных начальных условиях.

Степень разработанности научной проблемы. Концептуальные подходы к решению рассматриваемой проблемы содержатся в трудах: Д.Кокса (Сох D.), Н Кайфера (Keifer N.), Д. Мерфи (Merfi D.), В.Н. Лиховидова, А. Элдера, М.Чекулаева, Д.Хекмана (Heckman J.).

Однако, как было отмечено выше, до сих пор в научной литературе отсутствуют исследования поведения трейдеров на валютном рынке FOREX , основанные на эмпирической базе. Анализируется лишь валютный рынок FOREX, рассматриваются методы его исследования, психологические аспекты поведения частного инвестора. В литературе встречаются лишь отрывочная информация о поведении трейдеров, основанная на единичных фактах, что не отвечает массовому характеру явления.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационного исследования состоит в выявлении закономерностей поведения трейдеров и построении моделей времени жизни трейдеров на рынке FOREX.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач: выявление влияния начальных условий на время жизни инвестора ; определение зависимости конечного результата от начального депозита; выявление закона распределения времени жизни трейдеров; выявление зависимости количества пополнений счета трейдера от начального депозита;

анализ зависимости конечного результата по отношению к профессиональной подготовке и опыту трейдера; выяснение соотношения результатов для индивидуального трейдера и дилингового центра.

Объектом исследования явились участники валютного рынка FOREX по дилинговым центрам Санкт-Петербурга и Ленинградской области за период 2003-2007 гг.

Предметом исследования являются модели времени жизни трейдеров на валютном рынке FOREX.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых и практиков по проблемам технического, фундаментального, психологического анализа, статистических исследований относительно времени жизни.

В процессе диссертационного исследования применялись общенаучные методы (методы индукции и дедукции) статистические и эконометрические методы, такие как метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов, tobit-модель, hazard-модель, модели распределения времени жизни, кластерный анализ.

Научная новизна работы заключается в разработке моделей продолжительности жизни трейдера на валютном рынке и их апробации на массовых эмпирических данных.

В ходе исследования были получены следующие наиболее существенные результаты, обладающие научной новизной:

— сформирован статистический портрет российских трейдеров на валютном рынке FOREX,

— впервые построена модель пополнения счета трейдера,

— выявлено, что степень влияния первоначального депозита на сумму пополнений счета статистически значима,

— показана зависимость времени жизни счета от первоначально внесенной суммы на депозит,

— обоснована и построена модель времени жизни трейдера,

— проведен кластерный анализ счетов трейдеров, действующих и выбывших из игры, выявлены особенности кластеров.

Практическая значимость исследования состоит в следующем:

сформулированы требования к базе данных для статистического изучения трейдеров на валютном рынке,

— установлено, что высокий процент неудачных попыток торговли на рынке FOREX отчасти обусловлен тем, что трейдеры вносят на свой

выявлена зависимость пополнений счета от величины депозита, — доказано, что рынок FOREX может являться источником дохода только для организатора — дилингового центра.

Апробация результатов диссертационного исследования. Результаты докладывались на ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава и аспирантов СПбГУЭФ в 2008 и 2009 годах. Публикации. Основные положения диссертационного исследования изложены в пяти опубликованных статьях общим объемом 2,2 п. л., в том числе двух статьях объемом 1,1 п.л. опубликованных в журнале, рекомендованном ВАК РФ для публикаций результатов диссертационных исследований

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка используемой литературы. Структура глав такова:

Глава 1. Рынок FOREX, как источник предпринимательского дохода

1.1 Основные характеристики рынка

1.2 Понятие кредитного плеча и его роль во времени жизни трейдера Глава 2. Статистические характеристики трейдеров на рынке

2.1 История и методика создания базы данных

2.2 Статистический портрет трейдеров

Глава 3. Статистико-математическое моделирование поведения трейдеров

3.1. Модель времени жизни трейдера на валютном рынке

3.2. Модель пополнения счета трейдера

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

Ежедневно во всем мире совершается огромное количество операций по обмену оговоренных сумм денежной единицы одной страны на валюту другой по согласованному курсу. Эти операции носят название конверсионных и в отношении них принят устойчивый термин Foreign Exchange Operations или сокращенно . Именно так называется валютный рынок, возникший в 70-е годы XX века, на котором эти операции осуществляются. Существенным отличием FOREX от других сегментов финансового рынка, является отсутствие определенного места проведения торгов. На сегодняшний день объем ежедневно совершаемых операций намного превышает триллион долларов США , что обеспечивает абсолютную ликвидность торговых операций • . На этом рынке нет проблем купить или продать необходимое количество валюты в любое время. До недавнего времени FOREX был доступен лишь банкам, крупным корпорациям и брокерским фирмам. Минимальные требования банков к объему средств, для проведения торговых операций с валютами составляли порядка миллиона долларов. Ситуация изменилась с введением в середине 1980-х годов маржинальной торговли (margin trading), основанной на том, что объем сделок с валютами на рынке FOREX не может быть произвольным, как впрочем, и на других финансовых рынках. Здесь существует понятие минимального размера сделки или размер лота. Количество средств,

необходимых для осуществления торговых операций измеряется числом лотов и не может быть меньше минимального размера. После введения маржинальной торговли появилась возможность размещать на счете лишь часть необходимых средств, в качестве страхового залога, который в десятки и даже сотни раз меньше величины лота. Проводя торговые операции по поручению клиента, банк кредитует его на недостающую сумму, предоставляя, так называемое, кредитное плечо (leverage). Величина этого плеча не стандартизована и колеблется обычно в пределах от 10 до 100. Таким образом, рынок FOREX стал доступен практически всем и сейчас около 70 миллионов индивидуальных трейдеров ежедневно торгуют на нем. Относительно мотивации банков по предоставлению кредитного плеча, заметим, что, во-первых, кредит этот целевой и использовать его можно только на проведение торговых операций с валютами. Во-вторых, банк ничем не рискует: допустить потери выше размера страхового залога никто не позволит и, таким образом, возвратность средств гарантирована. В-третьих, осуществляя сделки, банки получают прибыль за счет наличия спрэда (spread-разница между курсом продажи и покупки) и платы за пользование выдаваемых кредитов, и, наконец, платежи осуществляются в электронном виде и до момента валютирования, которое на FOREX производятся во второй рабочий день после закрытия позиции, реального перемещения крупных денежных средств не происходит, тогда как реальными деньгами клиентов, размещенными в виде страховых залогов, банк вполне может распоряжаться Основными участниками международного валютного рынка FOREX, являются коммерческие банки (market-makers), такие как HSBC, UBS, JP Morgan, Mitsubishi bank и т.д.) и Центробанки ведущих стран (ВОЕ, ECB, BOA, BOJ и т.д.). Именно они непосредственно осуществляют торговые сделки. Банки торгуют валютой по поручению своих клиентов и за счет своих средств, с целью извлечения прибыли от изменения валютных курсов. Заметную роль играют компании экспортеры и импортеры: одни продают иностранную валюту, другие ее покупают. Кроме того, инвестиционные и пенсионные фонды с целью диверсификации включают в свои портфели валютную составляющую, причем в достаточно большом объеме. Активными участниками являются брокерские компании, выполняющие посреднические функции между инвесторами и коммерческими банками, и, наконец, частные инвесторы. В силу влияния большого количества факторов, учесть которые в полной мере, не представляется возможным, процесс ценообразования на финансовых рынках носит случайный характер. Очевидно, что этому процессу присуще наличие последействия, то есть предшествующее на рынке движение цен оказывает влияние на последующее в соответствии с теории случайного блуждания (Random Walk Theory).

В 2003 году компания «E-Capital» открыла пункт ¡приема депозитов с гибкой системой счетов, отличающихся размерами первоначально вносимого депозита. При этом, владельцы всех типов счетов обеспечивались реальной биржевой информацией и имели возможность вести круглосуточную торговлю на рынке FOREX. За четыре года существования фирмы в нее обратилось

примерно 500 трейдеров. Часть трейдеров получила знания «с нуля», в то время как другие трейдеры уже имели опыт ведения торгов на рынке FOREX. При проведении настоящего исследования в качестве массива исходных данных использовалась клиентская база данных компании «E-Capital», оставившая уникальною возможность выявить закономерности поведения трейдеров на валютном рынке FOREX. В соответствии с характеристиками трейдеров они были разбиты на три группы

Первая группа «Student счет» — это те кто хотел поработать в настоящих «боевых» условиях на рынке FOREX, научиться управлять своим капиталом, изучить психологическую составляющую торговли, не подвергая себя при этом излишнему финансовому риску. На счете этого типа можно учиться реальной торговле, но можно и зарабатывать.

Вторая группа «Junior счет» это — «золотая середина». На этих счетах можно заработать существенно больше, чем на счете Student, а потерять существенно меньше, чем на счетах VIP/FX. Третья группа «VIP/FX » она включает тех, кто считает, что достиг вершин трейдерского мастерства на международно!« валютном рынке FOREX. Безусловно, прибыль, которую можно получить, работая с этими счетами, значительно выше, чем при работе с Junior или Student, но, соответственно, возрастают и риски. VIP счет позволял клиентам размещать средства в рублях РФ.FX счет — это валютный аналог VIP-счета, основное отличие которого от VIP счета заключается в том, что ввод и вывод средств осуществляется в долларах США.

Mini FX счет — это уменьшенная копия счета FX. Это наиболее удобный счет для нерезидентов РФ, который позволял им избежать двойного налогообложения.

Обобщенные характеристики условий работы трейдеров представлены в табл.1

Таблица 1. Основные условия работы трейдеров в компании E-Capital.____

Характеристики Student Junior VIP

Соотношение игрового доллара* и платежной валюты 1:0,5. 1:3 1:1

Ограничения: MIN : МАХ 1000 руб. 5000 руб. 6000 руб. 30000 руб. 2000 у.е. в рублевом эквиваленте по курсу ЦБ+1% отсутствуют

Максимальная сумма на счете в период работы 20000 руб. 60000 руб. нет ограничений

Спрэд для EURUSD отЗ пунктов отЗ пунктов от 3 пунктов

Кредитное плечо 1:100

""Примечание: игровой доллар — единица, в которой вёдется учет игровых операций клиентов и рассчитывается их выигрыш или проигрыш. Величина соотношения игрового доллара и платежного российского рубля устанавливается Букмекером.

Данные таблицы 1 позволяют рассчитать возможную прибыль или убыток трейдера в зависимости от счета и переноса позиций на следующий рабочий день.

Принципиально важным является вопрос о выборе адекватной единицы измерения времени жизни трейдера. Дело в том, что единицы календарного времени — недели, месяцы, годы — не являются пригодными измерителями реального времени жизни конкретного игрока. Это объясняется следующим соображением: участник рынка может зарегистрироваться в качестве трейдера, но при этом в течение долгого времени фактически не совершать никаких сделок. Очевидно, в этом случае календарное время, в течение которого агент имеет формальный статус трейдера, не может по существу считаться показателем длительности активной деятельности этого трейдера, которую мы будем условно называть его «жизнью» на рынке FOREX. В данном случае, по аналогии с используемым в физике понятием собственного времени системы, в качестве, так сказать, временного такта должно выступать некоторое регулярно повторяющееся событие, связанное с изменением состояния агента или, возможно, рынка в целом. Ясно, что простейшими событиями такого рода являются сами сделки, совершаемые на рынке FOREX. Поэтому в данной работе в качестве показателя времени жизни трейдера мы используем число сделок, совершенное данным трейдером за время его пребывания на FOREX. Нами проведен анализ данных по счетам 128 трейдеров, пользовавшихся услугами дилингового центра E-Capital в течение 2007 года. На рисунке 1 приводится график и дается описательная статистика выборочных значений времени жизни трейдеров.

Среднее время жизни трейдера составляет 83.5 сделки, со стандартным отклонением 11,3 сделки: а пределы доверительного интервала соответственно при доверительной вероятности 95% равны 61.45 и 105.66 сделки

На рис. 1 приведена гистограмма, показывающая, как устроена выборочная плотность распределения времени жизни трейдеров (на рисунке 1 эта переменная обозначена как LIFETIME- по оси абсцисс, по оси ординат -показано число трейдероов).

Представленная гистограмма, на рис. 1, позволяет четко выделить четыре выброса, время жизни которых существенно превосходит время жизни остальных трейдеров. В целях обеспечения однородности данных эти наблюдения были удалены из выборки, (табл. 2)

Series: LIFETIME Samplei 128 Observations 128

Jarque-Bera 1361.170 Probability 0.000000

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900

Рис. 1. Выборочная плотность распределения времени жизни трейдеров

Табл. 2 содержит описательную статистику выборочного распределения времени жизни трейдеров количества сделок, рассчитанную по данным, очищенным от выбросов.

Таблица 2. Описательная статистика после удаления выбросов

Стандартная ошибка 7,3

Стандартное отклонение 81,1

Дисперсия выборки 6574,7

Объем выборки 124

Из представленной на рис. 1 гистограммы видно, что распределение времени жизни трейдеров характеризуется сильной асимметрией, а также высоким значением выборочного эксцесса. Соответственно, среднее значение времени жизни сильно отличается от модального и медианного значений. Все эти особенности распределения времени жизни трейдеров свидетельствуют о том, что оно не является нормальным. Этот вывод подтверждается также высоким, существенно превышающим критический уровень значением статистики Жарка-Берра, предназначенным для проверки гипотезы о нормальности. Важно было выявить принадлежность распределения времени жизни к определенному типу. Решение этой задачи необходимо для построения функции интенсивности отказов л

rate) или коэффициентом смертности, которую в данном случае можно интерпретировать как интенсивность выбывания трейдеров, совершивших определенное число сделок t.

Закон распределения времени жизни и построение функции интенсивности отказов

Наиболее распространенными типами распределений, используемыми при моделировании времени жизни тех или иных объектов (Heckman, Singer, 1984, Kiefer, 1988), являются:

• показательное распределение, имеющее плотность вида/(/) = Хе'и, где X — постоянная интенсивность отказов, X > 0;

• распределение Вейбулла, имеющее плотность вида fit) = Xaia''e

• логарифмически-логистическое распределение, имеющее плотность ВИДаЛ,) = ^&'ГДеХ'а>°-

• гамма-распределение, имеющее плотность вида =

где X — параметр масштаба, а — параметр формы, аД>0, Г — гамма-функция Эйлера.

Функция интенсивности отказов X(t) связана с распределением времени жизни следующим соотношением:

где F(t) — кумулятивная функция распределения времени жизни, fif) — функция плотности распределения времени жизни.

Стандартный тест Пирсона, основанный на критерии хи-квадрат, показал, что наиболее точно распределение времени жизни трейдеров аппроксимируется законом Вейбулла с параметрами X = 0,094, а = 0,559 (были выбраны значения параметров, доставляющие минимальное значение тестовой статистике). Фактическое значение критерия хи-квадрат при этом составило 2,555, что существенно меньше 5%-го критического значения хи-квадрат — распределения с семью степенями свободы, равного 14,067. Число степеней свободы тестовой статистики определялось исходя из того, что длина интервала-кармана была принята равной 50. Поскольку, как видно из табл. 2, после удаления выбросов выборочный размах равен 338, чтобы классифицировать все наблюдения, потребовалось семь интервалов.

Как следует из формулы (1), соответствующая выбранному распределению функция интенсивности отказов имеет вид: X(t) = 0,052 г

Функция (2) убывает с ростом е, что можно интерпретировать следующим образом: более опытные трейдеры проигрывают все в результате очередной сделки с меньшей вероятностью, нежели неопытные. Однако возможна и другая точка зрения. Дело в том, что в настоящем исследов(ании мы исходим из предположения о постоянных параметрах распределения фемени жизни, тогда

как в действительности они могут зависеть от индивидуальных характеристик трейдера, таких, как первоначальный депозит и сумма пополнений счета. Интересным направлением дальнейших исследований представляется построение такой модели времени жизни, которая позволила бы ответить на вопрос о том, что является определяющим фактором времени жизни трейдера -накопление опыта торгов или объем вклада. Для ответа на поставленный вопрос в диссертационном исследовании был проведен регрессионный анализ зависимости времени жизни от первоначального депозита и суммы пополнений.

Факторы, определяющие время жизни трейдера

Анализ зависимости времени жизни трейдера на рынке от первоначального депозита проводился на основе уравнения регрессии:

LIFE¡ =a + b DEPt + £,, (3)

где i — номер трейдера, DEP — размер первоначального депозита, LIFE — время жизни трейдера, измеренное числом совершенных сделок, е, е ¡id(0,а]). Результаты оценивания уравнения (3) следующие: LIFE, = 46,378+ 0,01 DEP,, (4)

В уравнении (4) в скобках указаны /-статистики коэффициентов. Видим, что коэффициент при переменной DEP является статистически значимым при доверительной вероятности 0.95. Интерпретация уравнения (4) достаточно прозрачна: согласно имеющимся данным, чем больше денег первоначально вносит трейдер, тем больше у него шансов на успех.

Кроме того была оценена регрессионная модель времени жизни трейдера, которая учитывает тот факт, что трейдер может вносить деньги на свой счет и после его открытия, осуществляя пополнения:

LIFE, = а + р DEP, + у SUM, +и„ (5) где SUM- общая сумма пополнений счета, и, е Ш(0,аги).

Получены следующие результаты оценивания уравнения (5) имеют вид: UFE, = 3,257+ 0,012DEP, +0,013SUM, , (6)

Оба коэффициента в уравнении (6) значимы и положительны, поэтому уравнение (6) имеет, в принципе, тот же смысл, что и уравнение (4), но значимость коэффициента при переменной SUM говорит о том, что при прогнозировании времени жизни трейдера фактор пополнения счета также следует учитывать.

Результаты проведенного анализа позволяют сделать тот вывод, что высокий процент неудачных попыток торговли на FOREX отчасти обусловлен, по-видимому, тем, что положительная связь размера вносимой суммы с шансами остаться в выигрыше — своеобразный вариант эффекта возрастающей отдачи от масштаба — пока не в полной мере осознается российскими трейдерами. По всей вероятности, это говорит о достаточно высокой несклонности к риску у отечественных участников рынка FOREX. Анализ времени жизни трейдеров на основе hazard-моделей

Важную роль в анализе времени жизни трейдеров на валютном рынке FOREX, проведенном в настоящей работе, играют методы анализа данных типа времени жизни (survival data). Термин «жизнь» используется здесь в расширенной трактовке: в зависимости от предметного содержания исследуемой совокупности под временем жизни может пониматься не только продолжительность человеческой жизни, но и время безотказной работы технического устройства, или время пребывания работника на конкретном рабочем месте, в том или ином состоянии.

Наибольший вклад в разработку теоретических основ статистической обработки таких данных принадлежит Д.Р. Коксу. Также это направление прикладных статистических исследованиях развивалось в работах P.E. Барлоу, Ю.Н Благовещенского, Н.Е. Бреслоу, А.Дж. Гросса, Й.Д. Кальбфлейша, В.А. Кларка, П. Майера, Р.Г. Миллера, У. Нельсона, Д. Оукса, Ф. Прошана.

Наблюдение считается цензурированным, если к тому моменту, до которого имеются данные, рассматриваемый объект не прекратил нормально функционировать. В нашем случае это означает, что мы не знаем точно, каким могло бы быть время жизни конкретного трейдера, если бы не закрытие петербургского филиала компании "E-Capital". Поэтому наблюдение цензурировано, если к моменту, когда были собраны данные для расчетов, на счете трейдера находилась положительная сумма. Рассмотрим несколько моделей времени жизни трейдера, в которых срок деятельности конкретного агента (измеряемый по-прежнему числом совершенных трейдером сделок) предполагается зависимым от объема денежных средств, вкладываемых трейдером в операции на рынке FOREX. Мы имеем две переменных, которые несут в себе информацию об этих денежных средствах: объем первоначального депозита трейдера DEP и сумма сделанных трейдером пополнений счета в процессе торгов, SUM.

Поскольку модели времени жизни в большинстве случаев являются нелинейными по параметрам, оценивать их следует методом максимального правдоподобия.

Функция правдоподобия для модели времени жизни с цензурированными наблюдениями имеет вид:

где Г, — время жизни объекта (в нашем случае — трейдера), имеющего номер / (в нашем случае это количество сделок, совершенных ;'-ым трейдером), 6 — вектор параметров, характеризующих закон распределения времени жизни, С -множество номеров всех цензурированных наблюдений (в нашем случае -множество номеров трейдеров, имевших на счетах достаточную для ведения дальнейших сделок сумму к моменту прекращения деятельности петербургского филиала компании E-Capital).

Соответственно, логарифмированная функция правдоподобия для модели времени жизни с учетом наличия цензурированных наблюдений будет иметь вид:

In ¿(9) = ]Г ln(l — F(9, Tt)) + £ In /(9, 7]), (8)

Определяя точку максимума функции правдоподобия или логарифмической функции правдоподобия, найдем точечные оценки параметров распределения времени жизни.

Зависимость времени жизни от объясняющих переменных вводится в модель через вектор параметров 9, который рассматривается не как экзогенно заданный, а как некоторая функция от определенного набора факторов. Чаще всего эта функция предполагается линейной.

Модель, основанная на экспоненциальном распределении времени жизни

Одной из наиболее, естественных с теоретической точки зрения и одновременно наиболее часто используемых в практике статистических исследований моделей времени жизни, является модель с экспоненциальным распределением времени жизни объекта. Как известно, показательное (экспоненциальное) распределение является однопараметрическим и описывается следующей функцией плотности распределения:

или, что эквивалентно, кумулятивной функцией распределения вида: F( 0 = 1-<Г\ (10)

В рассматриваемой модели предполагается, что интенсивность отказов X не является фиксированной величиной, а зависит от определенного набора факторов, или объясняющих переменных. В нашем случае это — переменные DEP и SUM. Форма зависимости предполагается линейной. Таким образом, модель имеет вид:

Ä = ß0 + ßlDEP + ß2SUM,

Логарифмическая функция правдоподобия для экспоненциальной модели имеет вид:

In ¿(/?0,/. /?г) =£>(/?„ + P,DEP ,+ P2SUM ,)- P,DEPi+ fi2SUM,)T„ (12)

Результаты оценивания hazard-модели с экспоненциальным распределением времени жизни и экзогенными переменными DEP (размер депозита) и SUM (сумма пополнений счета) приведены в табл. 3.

Таблица 3. Параметры модели времени жизни: экспоненциальная регрессия

Переменная Коэффициент Стандартная ошибка t статистика

DEP 0,000141 0,000070 2,02307

SUM 0,000078 0,000050 1,55705

Константа 4,650836 0,287335 16,18613

Из табл. 3 можно видеть, что оценка коэффициента при переменной «размер депозита» является положительной и значимой на 5%-ом уровне

значимости. Это свидетельствует в пользу того, что j трейдеры, которы изначально вкладывают больше средств в операции на FOREX, демонстрирую в среднем более высокую «выживаемость», чем те трейдеры, начальны!" депозит, которых был низким. Таким образом, можно говорить еще об однол подтверждении основной гипотезы. Проверка гипотезы о значимости модели целом с помощью статистики хи-квадрат, связанной |с логарифмической функцией правдоподобия, говорит о том, что модель значима на 5%-ом уровне как и на любом уровне, превышающем /»-значение, равное 1,71%. %2 = 8,140079, df= 2, p-value = 0,01709.

Такой результат свидетельствует в пользу выбора переменных DEP SUM в качестве системы признаков, определяющих время жизни трейдера Правда, коэффициент при переменной SUM в модели с показательны распределением времени жизни, как видно, из таблицы 3, оказывалс незначимым. Однако оба фактора вместе и взятая отдельно величина депозит DEP оказывают значимое влияние на время жизни трейдера Hazard-модель, основанная на экспоненциальном распределении времени жизни

Эта модель аналогична модели с экспоненциальным распределение времени жизни, и основана на замене закона распределения на логнормальный В отличие от показательного распределения, логнормальное распределени является не однопараметрическим, а двухпараметрическим. Оно полность характеризуется средним значением и стандартным отклонением логарифм времени жизни. Предполагается, что от объясняющих переменных зависи только среднее значение логарифма времени жизни, тогда как стандартно отклонение является экзогенно заданным.

Результаты оценивания hazard-молет с логнормальным распределение времени жизни и экзогенными переменными DEP (размер депозита) и SUi (сумма пополнений счета) приведены в табл. 4.

Таблица 4. Параметры Hazard-модели с логнормальным распределение

Переменная Коэффициент Стандартная ошибка /-статистика

DEP 0,000226 0,000083 2,708287

SUM 0,000111 0,000066 1,679031

Константа 3,743361 0,385897 9,700402

СКО 1,673011 0,169267 9,883830

Из табл. 4 можно видеть, что оценка коэффициента при размере депозит является положительной и значимой на 5%-ом уровне значимости. Заметим что в модели с логнормальным распределением времени жизни коэффициен при общей сумме пополнений счета также является значимым, правда, тольк при а = 0,1. Это опять-таки свидетельствует в пользу того, что трейдеры которые изначально вкладывают больше средств в операции на FOREX демонстрируют в среднем более высокую «выживаемость», чем те трейдеры начальный депозит которых был низким. Таким образом, можно говорить ещ об одном подтверждении основной гипотезы.

Проверка гипотезы о значимости модели в целом с помощью статистики хи-квадрат говорит о том, что модель значима даже на на однопроцентном уровне:

X2 = 10,1092, df=2, р = 0,00638

Нами был проведен анализ данных методом главных компонент, но поскольку круг исходных переменных ограничен тремя, мы не смогли получить принципиально новых результатов. Подтвердился примерно равный вклад компонент 1 и 2, первая из которых представляет величину начального депозита, а вторая время жизни, однако и доля третей компоненты примерно одинаково связанной со всеми исходными переменными также важна: ее доля в суммарной дисперсии составляет 28%.

Гипотезу о том, что набор переменных, показывающих объемы используемых трейдером финансовых средств, является адекватным для изучения времени жизни, было проверено еще одним методом, который, строго говоря, не относится к вероятностно-статистической методологии исследований и не предполагает той или иной модели данных. При этом предложенный нами метод весьма нагляден и дает результаты, имеющие естественную и прозрачную интерпретацию. Он основан на применении процедуры кластерного анализа.

Основная идея исследования, состоит в следующем. Осуществим группировку трейдеров, разделив их на два класса:

• выбывшие трейдеры, то есть те, кто проиграл все деньги к моменту, до которого имеются данные (в терминах, использовавшихся при анализе времени жизни на основе hazard- моделей, этим трейдерам соответствуют не цензуриро ванные наблюдения, поскольку время их жизни является точно известным);

• не выбывшие трейдеры, то есть те, кто имел на счете сумму, достаточную для продолжения операций, к моменту, до которого имеются данные, этим трейдерам соответствуют цензурированные наблюдения, поскольку время их жизни не известно точно, а известна лишь некоторая его нижняя граница).

На рис. 2. представлена диаграмма рассеяния исследуемых данных на плоскости (DEP, SUM).

35000 ЗОООО 25000 20000 15000 10000 5000 О

Рис. 2. Диаграмма рассеяния данных на плоскости (DEP, SUM).

Из рис. 2 видно, что точки, соответствующие не выбывшим трейдерам (цензурированным наблюдениям) располагаются в среднем правее и выше, чем точки, соответствующие выбывшим трейдерам (цензурированным наблюдениям). Это обстоятельство само по себе свидетельствует о том, что чем больше денежных средств трейдер помещает на счет, тем выше его выживаемость. Таким образом, полученное распределение данных, в принципе, свидетельствует в пользу гипотезы о том, что важными факторами времени жизни являются объемы денежных средств, помещаемых трейдером на счет как при его открытии, так и при дальнейшем использовании.

Отметим еще раз, что для того, чтобы получить подтверждение основной гипотезы исследования, необходимо ответить на вопрос о том, насколько информированным с точки зрения прогнозирования времени жизни трейдера является набор переменных (DEP, SUM). Один из способов ответить на этот вопрос заключается, в том, чтобы установить, насколько сильны качественные различия между классификацией трейдеров по признаку выживаемости и теми возможными классификациями, которые вытекают из самой внутренней структуры распределения данных о первоначальных депозитах и пополнениях осуществленных в процессе торгов.

На рис. 3 приведена классификация, полученная посредством агломеративного иерархического алгоритма классификации. В качестве расстояния между точками использовалась, евклидова метрика. В нашем, случае, поскольку классификация проводится, лишь по двум признакам — объему первоначального депозита и сумме пополнений счета, т=2. Тогда формула евклидовой метрики существенно упрощается: расстояния между объектами (трейдерами), имеющими номера j и к, в пространстве признаков (то есть на плоскости (DEP, SUM)) имеет вид:

dJk = JTdEPj — DEPt )2 + (SUMj — SUMt )2 , (13)

Расстояние между кластерами вычислялось по методу Уорда, как сумма квадратов отклонений элементов кластеров друг от друга по всем элементам и по всем переменным.

Рис. 3. Результат иерархической классификации (расстояние между точками -евклидова метрика, расстояние между кластерами — метрика Уорда)

Видим, что для разбиений, представленных на рис. 2 и рис. 3, имеется существенная качественная общность: элементы одного из кластеров оказываются правее и выше элементов другого. Этот факт также можно считать свидетельством в пользу основной гипотезы исследования.

Кроме того, нами была проведена классификация, также полученная посредством агломеративного иерархического алгоритма классификации, где здесь в качестве расстояния между точками использовался квадрат евклидовой метрики. Расстояние между кластерами по-прежнему вычислялось в соответствии с методом Уорда.

Полученный результат несколько менее согласован с тем, который представлен на рис. 2 и, соответственно, с основной гипотезой исследования. С целью верификации была проведена классификация в которой в качестве расстояния между точками использовалась метрика Хемминга, (иногда называемая также метрикой городских кварталов (city-block) или «манхэттенской» метрикой), определяемая по формуле:

где х, у — некоторые точки /и-мерного пространства.

Полученная классификация также не столь хорошо согласованна с представленной на рис. 2 классификацией трейдеров на выбывших и не выбывших. Таким образом, лучший результат дает классификация, основанная на евклидовой метрике и метрике Уорда

Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы:

российские трейдеры не склонны к риску; время жизни трейдера зависит от начального депозита; высокий процент неудачных попыток торговли на рынке FOREX отчасти обусловлен тем, что трейдеры вносят на свой первоначальный депозит достаточно малые суммы, что не позволят им противостоять волотильности рынка;

чем больше кредитное плечо берет себе трейдер, тем ниже время жизни его счета;

установлено, что времени жизни трейдеров аппроксимируются законом Вейбулла;

Построенные модели позволяют осуществить прогноз времени жизни трейдера на валютном рынке FOREX;

наилучший результат был получен с использованием hazard-модели с логнормальным распределением времени жизни;

чем меньше первоначальный депозит трейдера, тем большее число раз он будет его пополнять Публикации по теме диссертации

1. Поляков Д.Ю., Ущев Ф.А. Модель времени жизни на рынке FOREX// Финансы и бизнес.- 2008.- №2.- с. 94-98.-0,5 пл. (авт.-О^З п.л.)

2. Поляков Д.Ю., Ущев Ф.А. Модель прогнозирования процесса пополнения счетов трейдерами на рынке FOREX// Финансы и бизнес.-

2008.- №1.- с. 138-143.-0,6 п. л. (авт.-0,4 п.л.)

3. Поляков Д.Ю. Модель основанная на экспоненциальном распределении времени жизни трейдеров на рынке FOREX//CoBpeMeHHbie аспекты экономики.-

2009.- №2,- с. 13-14.-0,25 пл.

4. Поляков Д.Ю. Особенности распределения времени жизни счета трейдера// Прикладные аспекты статистики и эконометрики: Тезисы докладов на 6-й Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. — М.: Изд-во МЭСИ, 2009,- с. 20-21.-0,25 п.л

5. Поляков Д.Ю. Фундаментальные данные, психология рынка и принятие решений на рынке FOREX// Экономика и политика современной России: Состояние и перспективы: Материалы Всероссийского научно-практического симпозиума молодых ученых и специалистов,- СПб.: Изд-во ИМЦ «НВШ-СПб» Наука Высшей школы по Санкт-Петербургу, 2007,- с. 15-20,- 0,6 п.л.

Отпечатано в типографии «SPRINTER» С-Пб, Гороховая ул., д.49 тел. 715-64-34 Подписано в печать 13.05.2009 Тираж 100 шт.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Поляков, Дмитрий Юрьевич

Глава 1. РЫНОК БОИЕХ, КАК ИСТОЧНИК ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОГО

1.1 Основные характеристики рынка. 1.2 Понятие кредитного плеча и его роль во времени жизни трейдера.

Глава 2. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ТРЕЙДЕРОВ НА РЫНКЕ

2.1 История и методика создания базы данных.

2.2 Статистический портрет трейдеров.

Глава 3. СТАТИСТИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ЗЛ Модель времени жизни трейдера на валютном рынке.

3.2 Модель пополнения счета трейдера.

Диссертация: введение по экономике, на тему «Статистико-математическое моделирование поведения трейдеров на рынке FOREX»

Актуальность темы исследования. Интенсивное развитие ' информационных технологий оказало существенное влияние на виды экономической деятельности, вызвав появление электронной коммерции, электронного — валютного рынкам которые позволяют получать, прибыль путем торговли в виртуальном пространстве, на различных рынках: фондовом^, товарном, валютном. В данной работе исследуется поведение частных инвесторов^ (трейдеров) на рынке FOREX : Профессия трейдер появилась в России с момента образования биржи- т.е. с начала 1990-х годов (Иванов:, 2005). На рынке; FOREX трейдер стремится; получить прибыль, путем, торговли валютами через виртуальное пространство с помощью специализированных компьютерных программ; Этот вид деятельности получил широкое: распространение, в силу допустимости низкого; порога начального капитала и развития вйртуальнош сети? Интернет.: В начале 2000-х годов на территории России появилось:, множество? дилинговых центров, предлагающих услугу «валютный; трейдинг»; Возможность выйти на мировой1 валютный рынок привлекла лиц владеющих информационными; технологиями и имеющих доступ к сети Интернет. Кажущаяся простота рынка FOREX вводит в заблуждение многих начинающих трейдеров, поскольку никто из трейдеров с высокой точностью не может предсказать то или иное поведение валюты^ что вносит значительный фактор неопределенности в/достижение финансовых результатов. Несмотря на массовость этого сегмента валютного рынка он до сих пор не получил отражения в научных исследованиях, отсутствуют какие-либо модели поведения трейдеров и оценки эффективности их деятельности.

В диссертации впервые на основе массовых данных исследованы особенности: поведения: трейдеров с выделением их разных категорий и оценками риска при разных начальных условиях.

Степень разработанности научной " проблемы. Концептуальные подходы к решению-рассматриваемой проблемы содержатся в трудах: Д.Кокса (Сох D.), Н Кайфера (Keifer N.), Д. Мерфи (Merfi D), В.Н. Лиховидова, А. Элдера, М Чекулаева, Д.Хекмана (Heckman D)

В основном труды названных авторов нацелены на разработку принципов и методов построения моделей, оценки рисков и моделей выживания (Кокс, 1978). Однако, как было отмечено выше, до сих пор в научной литературе отсутствуют исследования поведения трейдеров на валютном рынке FOREX, соответственно отсутствуют модели выживания трейдеров на валютном- рынке, основанные на эмпирической базе. Анализируется лишь валютный рынок FOREX, рассматриваются методы его исследования, психологические аспекты поведения частного' инвестора. В литературе встречаются лишь отрывочная информация о поведении трейдеров, основанная на единичных фактах, что не отвечает массовому характеру явления

Цель и задачи исследования. Цель диссертационного исследования, состоит в выявлении закономерностей поведения трейдеров и построении моделей времени жизни трейдеров на рынке FOREX

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач: выявление влияния начальных условий на время жизни инвестора ; определение зависимости конечного результата от начального депозита; выявление закона распределения времени жизни трейдеров; . — выявление зависимости количества пополнений счета трейдера от начального депозита; анализ зависимости конечного результата- по отношению к профессиональной подготовке и опыту трейдера; выяснение соотношения результатов для индивидуального трейдера и дилингового центра.

Объектом исследования явились участники валютного рынка E-Capital (филиала в Санкт-Петербурге) за период 2003-2007 г.г.

Предметом исследования являются модели времени жизни трейдеров на валютном рынке FOREX

Теоретической и методологической основой ^исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых и практиков по проблемам технического, фундаментального, психологического анализа, статистических исследований относительно времени жизни.

В" процессе диссертационного исследования применялись общенаучные методы (методы индукции и дедукции) статистические и эконометрические методы, такие как метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов, tobit-модель, hazard-модель, модели распределения времени жизни, кластерный анализ.

Научная новизна- работы заключается в постановке, теоретическом обосновании и разработке моделей продолжительности жизни- трейдера на-валютном-рынке и их апробации на массовых эмпирических данных.

В ходе исследования были получены следующие наиболее существенные результаты, обладающие научной новизной:

— сформирован статистический портрет трейдеров

— построена модель пополнения счета трейдера (модель времени жизни трейдера)

— проведен кластерный анализ трейдеров

Практическая значимость исследования состоит в следующем:

— сформулированы требования к базе данных для статистического изучения трейдеров на валютном рынке

— установлено, что высокий процент неудачных попыток торговли на рынке FOREX отчасти обусловлен тем, что трейдеры вносят на свой первоначальный депозит довольно малые суммы, что не позволят им противостоять волотильности рынка; выявлена зависимость пополнений от величины депозита;

— доказано, что рынок FOREX может являться источником дохода только для организатора — дилингового центра.

Апробация результатов диссертационного исследования. Результаты докладывались на ежегодных научных конференциях профессорского — преподавательского состава и аспирантов СПбГУЭФ в 2008 и 2009 годах.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка источников и приложения.

Диссертация: заключение по теме «Бухгалтерский учет, статистика», Поляков, Дмитрий Юрьевич

В проведенном диссертационном исследовании выявлены закономерности поведения трейдеров — участников валютного рынка FOREX, а также построены модели прогнозирования времени жизни счетов трейдеров на указанном рынке. • Подчеркнем еще раз, что на валютном рынке FOREX сильный дилинговый центр может не пребегать к помощи банка. Поясним это утверждение на примере. Пусть у центра есть 1000 клиентов, часть из которых купили евро, часть продали, и пусть пропорция следующая 60% купило, 40% -продало в конкретный период времени. Тогда, получается, что 80% сделок (все 40% проданных евро, 40% купленных) дилинговый центр может замкнуть на себе и заработать два спрэда, (один — за счет тех, кто продал, второй — за счет тех, кто купил), а остальные 20% сделок отнести на счет банка, выступая перед трейдером в качестве брокера. В таких условиях сильный дилинговый центр вообще может выступить в качестве кредитующей организации, правда, кредит будет фактически носить виртуальный -характер. Зная, статистику игры трейдеров на валютном рынке, можно предположить, что оставшиеся 20% сделок он «перекроет» сам а время как мы выяснили работает только на дилинговый центр. Таким образом мы доказали, что рынок FOREX может являться источником дохода только для организатора — дилингового центра или банка.В рамках диссертационной, работы сформирован впервые статистический портрет российских трейдеров. В ходе исследования были получены следующие наиболее существенные результаты, обладающие научной новизной:

• впервые построена модель пополнения счета трейдера,

• выявлено, что степень влияния первоначального депозита на сумму пополнений счета статистически значима,

• показана зависимость времени жизни счета от первоначально внесенной суммы на депозит,

• обоснована и построена модель времени жизни трейдера,

• проведен кластерный анализ.

Из практических результатов исследования следует отметить следующее:

•сформулированы требования к базе данных для статистического изучения трейдеров на валютном рынке,

выявлена зависимость пополнений счета от величины депозита, показано, что чем больше кредитное плечо берет себе трейдер, тем ниже время жизни его счета;

• установлено, что время жизни трейдеров апроксимируюется законом Вейбулла;

• построены модели, которые позволяют осуществить прогноз времени жизни трейдера на валютном рынке FOREX;

Исследования подтверждают, что российские трейдеры не склонны к риску и время жизни счета трейдера зависит от начального депозита;

Высокий процент неудачных попыток торговли на рынке FOREX отчасти обусловлен тем, что трейдеры вносят на свой первоначальный депозит достаточно малые суммы, что не позволят им противостоять волатильности рынка.

1. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы — М: Издательство РУДН, 1999.

2. Берн Э. Игры, в которые играют люди. Люди, которые играют в игры. М.: Эксмо, 2007.

3. Бернстайн П.Л. Против богов: Укрощение риска. М.: Олимп-Бизнес, 2008.

4. Борискин В.В. Гармонический волновой анализ финансовых рынков. M.: SmartBook, 2008.

5. Борселино Л. Дейтрейдер: кровь, пот и слезы успеха. М.: ACT, 2008.

6. Булашев C.B. Статистика для трейдеров. М.: Компания Спутник +, 2003.

7. Бывшев В.А. Эконометрика. М.: Финансы и статистика, 2008.

8. Вине Р. Математика управления капиталом: Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.

9. Возный Д. Код Эллиотта: волновой анализ рынка Forex. M.: Омега-Л, 2006.

10. Дараган В. Игра на бирже. М.: УРСС, 1998.

11. Джонс Р. Биржевая игра: сделай миллионы — играя числами. М.: ИК Аналитика, 2001.

12. Гришин А. Ф., Кочерова Е. В.Статистические модели. Построение, оценка, анализ. М.: Финансы и статистика, 2005.

13. Гусева E.H. Экономико-математическое моделирование. М.: Флинта МПСИ, 2008.

14. Даглас. М. Дисциплинированный трейдер: бизнес — психология успеха. M.: SmartBook, 2008.

15. Долгушевский Ф. Г., Козлов В. С., Полушин М. И., Эрлих Я. М. Общая теория статистики. М.: Статистика, 1997.

16. Жижилев В. И. Оптимальные стратегии извлечения прибыли на

рынке FOREX и рынке ценных бумаг. М.: Финансовый консультант, 2002.

17. Закарян И. Особенности национальных спекуляций, или Как играть на российских биржах. М.: Омега-JI, 2007.

18. Иванов Ю. A. FOREX. Учебное пособие. М.: Омега-JI, 2005.

19. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения. М;: Генезис, 2005.

20. Каплан A.B. Статистическая обработка и анализ экономических данных. Ростов-на-Дону: Феникс, 2007.

21. Кате Д., Маккормик Д. Энциклопедия торговых стратегий (3-е тздание). М.: Альпина, 2007.

22. Кияница А. Фундаментальный анализ финансовых рынков. СПб: Питер, 2007.

23. Ковалев В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика. М.: Велби Проспект, 2008.

24. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. М.: Мир, 1978.

25. Колби Р. Энциклопедия технических индикаторов рынка. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.

26. Колесов Д.В., Пономаренко В.А. Отношение к жизни и психология риска. М.: МПСИ; 2008.

27. Колмыкова Л.И. Фундаментальный анализ финансовых рынков. М.: Питер, 2005.

28. Корнилова Т.В. Психология риска и принятия решений. М.: Аспект Пресс, 2003.

29. Костевич JI.C. Исследование операций. Теория игр. М.: Высшая школа, 2008.

30. Кохен Д. Психология фондового рынка: страх, алчность и паника. М.: Интернет-трейдинг, 2004.

31. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Математика для экономистов: от арифметики до эконометрики. М.: Высшее образование, 2009.

32. Кругман П.Р, Обстфельд М. Международная экономика. Теория и

политика. М.: Юнити, 1997.

33. Лебедев В. В. Математическое моделирование социально-экономических процессов. М.: Изограф,1997.

34. Лин К. Дейтрейдинг на рынке Forex: Стратегии извлечения прибыли. М.: Альпина, 2008.

35. Лиховидов В.Н. Фундаментальный анализ мировых валютных рынков: методы прогнозирования и принятия решений. Владивосток, 1999.

36. Лотов А. В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984.

37. Лука К. Применение технического анализа на мировом валютном рынке Forex. М.: Евро, 2006.

38. Лука К. Торговля на мировых валютных рынках. М.: Альпина Бизнес j Букс, 2005.

39. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. М.:Дело, 2004.

40. Маккей Ч. Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы. М.: Альпина, 1998.

41. Максимов В. Основы успеха валютных спекуляций. М.: Евро, 2004.

42. Маркин Ю.П. Математические методы и модели в экономике. М.: Высшая школа, 2007.

43. Меньшиков И. С. Лекции по теории игр и экономическому моделированию. М.: МЗ-Пресс, 2007.

44. Мэрфи Дж.Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. М.: Евро, 1996.

45. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, кн. 1 — 1986. кн. 2-1987.

46. Найман Э. Мастер-трейдинг. Секретные материалы. М.: Альпина Паблишер, 2002.

47. Найман Э. Трейдер-инвестор. Киев: ВИРА-Р, 2003.

48. Немчинов B.C. Экономико-математические методы и прикладные

модели. — M.: Мысль, 1965.

49. Ниворожкина Л.И., Арженовский C.B. Многомерные статистические методы в экономике. М.: Дашков и К. Наука-Спектр, 2007.

50. Оберлехнер Т. Психология рынка Forex. M.: Омега-JI, 2008.

51. Оуэн Г. Теория игр. М. : Вузовская книга, 2004.

52. Пайпер Дж. Дорога к трейдингу. СПб: Питер, 2003.

53. Плаус С. Психология оценки и принятия решений. М.: ИИД Филинъ, 1998.

54. Поляков Д. Ю. «Фундаментальные данные, психология рынка и принятие, решений на рынке FOREX» Материалы Всероссийской научно-практического симпозиума молодых ученых и специалистов «Экономика и политика современной России: Состояние и перспективы»' СПб ИМЦ «НВШ-СПб Наука Высшей-школы по Санкт-Петербургу 2007,

55. Поляков Д.Ю. «Особенности, распределения времени жизни счета трейдера»- Тезисы докладов на- 6-й Всероссийская научная конференция' молодых ученых, аспирантов и* студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики. — М.: МЭСИ, 2009,-

•56. Поляков Д.Ю., «Модель основанная на экспоненциальном распределении времени жизни трейдеров на рынке FOREX»-coBpeMeHHbie аспекты экономики, 2009, №2,

57. Поляков Д.Ю., Ущев Ф.А. «Модель времени жизни на рынке FOREX»- Финансы и бизнес 2008 №2,

58. Протасов И.Д. Теория игр и исследование операций. М.: Гелиос АРВ, 2006.

59. Раннев Д.В., Шилов Б.Н. Практические аспекты торговли на мировых валютных рынках. M.: SmartBook, 2009.

60. Сама Д. Торговля против толпы. Извлечение прибыли из страха и жадности на рынках акций, опционов и фьючерсов. М.: Омега-Л, 2007.

61. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи, методы, примеры. — М.: Физматлит, 2002.

62. Сито Б. Психология электронного трейдинга. Сила для торговли. М.: Омега-Л, 2005.

63. Солодовников A.C., Бабайцев В.А., Браилов A.B. Математика в экономике. В 3-х ч. Ч. 1. — М.: Финансы и статистика, 1998.

64. Сперандео В. Принципы профессиональной спекуляции. Trader Vic II. М.: Аналитика, 2002.

65. Статистика. Учебник под ред. И.И.Елисеевой. М.: Высшее образование, 2009.

66. Стюарт Д. Алчность и слава Уолл-стрит. М.: Альпина, 2000.

67. Суворов С.Г. Азбука валютного дилинга. М.: Издательский дом СПбГУ, 1999.

68. Сурен JI. Валютные операции. Основы теории и практика. М.: Дело, 1998.

69. Сухотин Д., Новиков П., Шилов A. Forex и деньги. М.: Омега-Л, 2005.

70. Талеб H.H. Одураченные случайностью. М.: Омега-Л, 2007.

71. Тарп В., Джун Б. Внутридневной трейдинг. М.: Альпина Паблишер, 2002.

72. Твид Л. Психология финансов. М.: ИК Аналитика, 2002.

73. Тощаков И. Forex. Игра на деньги. Стратегии победы. М.: Питер, 2008.

74. Удовенко В.А. Forex (Форекс): практика спекуляций на курсах валют. М.: Диалектика, 2008.

75. Ущев Ф.А., Поляков Д.Ю. «Модель прогнозирования процесса пополнения счетов трейдерами на рынке FOREX»- Финансы и бизнес 2008, №1,

76. Федоров A.B. Анализ финансовых рынков и торговля финансовыми активами. М.: Питер, 2007.

77. Харламов А. И., Башина О. Э., Бабурин В. Т. и др. Общая теория статистики. Под ред. А. А. Спирина, О. Э. Байтной. М.: Финансы и

78. Чекулаев М. Риск-менеджмент: Управление финансовыми рисками на основе анализа волатильности. М.: Альпина Бизнес Букс, 2002.

79. Чернышев A.C. Моделирование экономических систем и прогнозирование их развития. — М.: МГТУ, 2003.

80. Четыркин Е.М. Финансовая математика. М.: Дело, 2008.

81. Шапкин A.C., Шапкин В.А. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. М.: Дашков и К, 2009.

82. Швагер Дж. Технический анализ. Полный курс. М.: Альпина Бинес Букс. 2008.

83. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие. — М.: ЮНИТИ, 2000.

84. Щербатых Ю.В. Психология страха. М.: Эксмо-Пресс, 2007.

, 85. Эконометрика: Учебник / под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2001.

86. Экономико-математические методы и прикладные модели/ Под. ред. Федосеева B.B. — М.: ЮНИТИ, 1999.

87. Экономическая статистика: Учебник под ред. Иванова Ю.Н. — М.: ИНФРА-М, 1999.

88. Элдер А. Основы биржевой торговли. М.: CRP, 2002.

89. Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже. М.: Альпина Бизнес Букс, 2008.

90. Элдер А. Трейдинг с доктором Элдером: Энциклопедия биржевой игры. М.: Альпина, 2008.

> 91. Эрлих А. Технический анализ товарных и финансовых рынков. М.:

92. Якимкин В.Н. Forex: как заработать большие деньги. М. Омега-Л, 2006.

93. Archer М. D., Bickford L. J. The Forex Chartist Companion: A Visual Approach to Technical Analysis. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2007

94. Bernstein J. Ultimate Day Trader: How to Achieve Consistent Day Trading Profits in Stocks, Forex, and Commodities. Adams Media Corporation. 2009.

95. Bickford J. L. Forex Shockwave Analysis. McGraw-Hill Companies. 2007.

96. Bickford J. L., Archer M. D. Charting the Major Forex Pairs: Focus on Major Currencies. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2007.

, 97. Bickford J. L.,Forex Wave Theory: A Technical- Analysis for Spot and-Futures Gurency Traders. McGraw-Hill Companies. 2007.

98. Brill F. Currency Trading And Forex 100 Success Secrets — 100 Most Asked Questions On Becoming A Successful Currency Trader. Tebbo. 2008.

99: Cheng G. — 7 Winning Strategies for Trading Forex: Real and Actionable Techniques for Profiting from*the Currency Markets. Harriman House Ltd. 2007.

100. Cofnas A. Steve H. Hanke Forex Trading Course: A Self-Study Guide To Becoming a Successful Currency Trader. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2007.

101. Dicks J. Forex Made Easy: 6 Ways to Trade the Dollar. McGraw-Hill

102.Drakoln N. Forex for Small1 Speculators Enlightened. Financial Press 2004.

103.Heckman J., Singer B. Economic duration analysis // Journal of Econometrics. 1984. Vol.24. P.

104. Horner R., Brandzel J. A. ForeX Trading for Maximum Profit: The Best Kept Secret Off Wall Street. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2004.

105. John C. Hull. Options, Futures, & Other Derivatives. USA: Prentice-Hall, Inc., 2000.

106.Kiefer N. Economic duration data and hazard function^// Journal of Economic Literature. 1988. Vol. 26.

107. Louw G. N. Begin Forex. Fxtrader. 2003.

108. Louw G. N. Begin Forex. FXTrader. 2006.

109. Louw G. N. The Professional Forex Directory. FXTrader. 2008.

110.Maddala G.S. Limited-dependent and qualitative variables in econometrics. Cambridge, 2002.

111. Martinez J. F. The 10 Essentials of Forex Trading: The Rules for Turning Patterns into Profit. McGraw-Hill Companies 2007.

112. McDonald M. Forex Simplified: Behind the Scenes of Currency Trading. Marketplace Books. 2007.

113.Meisler J., Bland J., Archer M. D. Forex Essentials in 15 Trades: The Global-View. Com Guide to Successful Currency Trading. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2009.

114. Mendelsohn L. B., Jobman D. R. Forex Trading Using Intermarket Analysis: Discovering Hidden Market Relationships That Provide Early Clues for Price Direction. Marketplace Books. 2006.

115. Miner R. C. High Probability Trading Strategies: Entry to Exit Tactics for the Forex, Futures, and Stock Markets. Wiley. 2008.

116. Ponsi E. Forex Patterns and Probabilities: Trading Strategies for Trending and Range-Bound Markets. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2007.

117.Rosenstreich P. Forex Revolution: An Insider's Guide to the Real World of Foreign Exchange Trading. Pearson Education. 2005.

118. Saettele J. Sentiment in the Forex Market: Indicators and Strategies to Profit from Crowd Behavior and Market Extremes. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2008.

119. Silvani A. Beat the Forex Dealer: An insider's look into trading today's foreign exchange market. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2008.

120. Snellgrove D. Selective Forex Trading: How to Achieve over 100 Trades in a Row Without a Loss. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2008.

121. Toshchakov I. R., Toshchakov I. Beat the Odds in Forex Trading: How To Identify and Profit from High Percentage Market Patterns. Wiley, John & Sons, Incorporated. 2006.

Лучшие Форекс брокеры 2021: