СПОСОБЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФОРЕКС

Лучшие Форекс брокеры 2021:

СПОСОБЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФОРЕКС

Анализируя рынок и прогнозируя дальнейшее развитие ценового движения, можно сделать свою торговлю более успешной, нежели действуя вслепую. Даже самые простые индикаторы позволяют определить силу рынка и то, куда он будет вероятнее всего двигаться. Конечно, это не дает точной информации, но, имея на руках хоть небольшое преимущество, можно значительно улучшить свой результат. Особенно это полезно для внутридневных трейдеров, для которых важно вовремя определить хорошие точки для входа-выхода и уровень для установки стоп-ордеров. Давайте же более подробно рассмотрим прогнозирование форекс и ряд эффективных индикаторов.

RoboForex — работайте с лучшими

  • 8000 американских и европейских акций
  • криптовалюты и криптоиндексы
  • 9 лет на рынке
  • Welcome бонус 30$
  • спреды на форекс от 0 пунктов

Чтобы торговля внутридневного трейдера была успешной, ему очень важно определить, как далеко пойдет тренд, и где может произойти разворот ценового движения. Сделать прогнозирование рынка форекс сложно, но возможно, главное правильно использовать имеющуюся под рукой информацию. Прежде чем открывать позицию, необходимо, анализируя текущее положение на рынке, выявить вероятные экстремумы. Они могут находиться как на уровне поддержки или сопротивления, так и выйти за их пределы.

Используемые индикаторы в прогнозировании рынка форекс

Рассмотрим прогнозирование форекс на примере трех индикаторов, которые чаще всего встречаются в графических платформах, а именно простая Скользящая средняя (SMA), Средний истинный диапазон (ATR) и Полосы Боллинджера.

Если ориентироваться на эти три индикатора, то основным из них является Средний истинный диапазон. Он показывает среднее ценовое движение за определенный временной промежуток. Остальные два индикатора будут применяться к этому в качестве дополнительных. Объединив сигналы от нескольких инструментов, прогнозирование рынка дает наиболее полную картину.

Если индикатору ATR задать параметр «1», то он будет чувствителен к изменениям волатильности. Благодаря этому, можно выявлять, уменьшится или увеличится изменчивость рынка на следующий день.

Лучшие Форекс брокеры 2021:

Далее к индикатору ATR применяется простая Скользящая средняя, настроенная на 20 периодов, и Полосы Боллинджера с параметром в 20 периодов и 2 стандартными отклонениями.

Простая Скользящая средняя позволяет определить направление движения изменчивости. Например, при падающем тренде наблюдается сужение дневных диапазонов, а при повышающемся – расширение.

Полосы Боллинджера являются ценным источником информации. С настройками в 2 стандартных отклонения они охватывают около 95% ценового движения. Однако это выполняется посредством нормального распределения, что не подходит для прогнозирования, так как величина индикатора будет варьироваться. Таким образом, прогнозирование форекс полосами Боллинджера возможно только в комбинации с другими инструментами. На представленной диаграмме индикатор ATR в основном располагается в зоне Полос Боллинджера, и лишь ненадолго покидает эту границу, возвращаясь обратно, как правило, в течение следующего дня. Это наглядно показывает, что Полосы Боллинджера чувствительны к изменениям волатильности.

Методы применения прогнозирования рынка форекс

Информация, полученная от составного индикатора, может интерпретироваться несколькими способами. Рассмотрим это на примере представленного выше графика.

Для начала отметим, что описанные выше индикаторы могут использоваться в условиях любых активов, позволяя сделать прогнозирование рынка и вероятных ценовых движений.

Индикатор ATR, пересекая Полосы Боллинджера, отмечает точки формирования экстремумов. Это же говорит о том, что вероятнее всего волатильность изменит свое направление, как правило, это происходит на следующий день. Об этом можно судить по тому, совершил ли прорыв или достиг ли верхней полосы индикатор ATR. Это сигнализирует о скором вероятном уменьшении изменчивости. Однако такое прогнозирование форекс срабатывает не всегда. Если обратится к нашему примеру, то 20 января диаграмма ATR достигла полос, но уменьшение изменчивости произошло только через два дня.

Лучшие Форекс брокеры 2021:

Используя данную информацию, можно предсказать вероятные минимальные и максимальные границы ценового движения в течение дня. Обратив внимание на представленный 4-месячный график, можно увидеть, что индикатор ATR достиг своего минимума на уровне 5, отмеченного горизонтальной белой линией. На основании этого сигнала можно предположить, что цена сдвинется примерно на 5 пунктов от уровня предыдущего закрытия. В районе 16 апреля отмечена точка, где индикатор ATR пересек верхнюю Полосу Боллинджера на уровне 24,90. Это говорит о вероятном отступлении волатильности. На основании этого прогнозирование рынка предполагает, что на следующий день движение цены составит более 24,90 пунктов относительно цены закрытия 16 апреля. На показанном примере следующий торговый день пришелся на 19 апреля. В этот день индикатор ATR показал отметку 14,19, что соответствует существенному сокращению изменчивости.

Прогнозирование изменчивости рынка форекс

Вне зависимости от торгового инструмента данное прогнозирование форекс позволяет определить направление изменчивости на следующий день. Если формируется верхний экстремум, то вероятнее всего произойдет уменьшение изменчивости, если нижний – увеличение. Как уже было доказано выше, такое прогнозирование форекс не всегда срабатывает, но все равно полезно, так как позволяет определить наиболее вероятное минимальное или максимальное движение цены на следующий день.

Дополнительно к этому Скользящая средняя отмечает вероятный торговый канал данного рыночного инструмента на следующий день. Также вероятный диапазон может оцениваться на основании минимумов и максимумов индикатора ATR, но при условии, что он формируется в границах Полос Боллинджера. В дополнение к этому индикатор SMA показывает вероятный канал дневного движения цен, особенно четко это видно на периоде февраль-март выше представленного примера. Помимо этого прогнозирование форекс в это время показало еще один сигнал – линия ATR достигла нижней Полосы Боллинджера, что можно интерпретировать как вероятное расширение изменчивости.

Применение прогнозирования рынка форекс

Существует немало способов, как выполнять прогнозирование форекс, но, как применять эти знания, зависит от конкретной торговой стратегии. При образовании на рынке экстремума чаще всего наблюдается коррекция, однако не стоит думать, что именно по этой причине цена не может продолжить свое движение в прежнем направлении. Это связано с тем, что экстремальные движения вызывают волнения среди трейдеров, стремящихся открывать и закрывать сделки. Однако в связи с тем, что экстремальные условия не позволяют трейдеру долго оставаться на рынке, следует контролировать свои риски.

Данные индикаторы не предназначены для определения направления цены. С их помощью прогнозирование форекс позволяет определить вероятный ценовой диапазон. Другими словами по изменению волатильности нельзя определить, двинется цена вверх или вниз.

Сочетая индикаторы SMA, ATR и Полосы Боллинджера, можно получить мощный инструмент исследования рынка, отмечающий сокращение или расширение изменчивости. В качестве итога подведем основные правила использования этого составного индикатора, выполняя прогнозирование форекс. При достижении индикатором ATR нижней полосы Боллинджера можно ожидать расширения изменчивости, при достижении верхней полосы Боллинджера – сокращение изменчивости. Анализируя движение Скользящей средней и абсолютных минимумов или максимумов ATR, оценивается вероятный диапазон движения рынка в течение следующего дня. Данный метод прогнозирования можно использовать на активах практически любых ликвидных рынков.

Экспертное краткосрочное прогнозирование валютного рынка Forex Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Колодко Дмитрий Владимирович

Прогнозирование динамики валютного рынка Forex представляет собой важную задачу. Эконометрические методы не всегда позволяют получить верный прогноз. В этом случае оказывается полезным привлечение экспертов. Однако экспертная информация как правило является нечисловой, неточной и неполной. Статья посвящена применению СППР АСПИД-3W для обработки экспертных прогнозов динамики валютного рынка Forex.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Колодко Дмитрий Владимирович

Текст научной работы на тему «Экспертное краткосрочное прогнозирование валютного рынка Forex»

Экспертное краткосрочное прогнозирование валютного рынка Forex Expert short-term forecasting of Forex market

Колодко Дмитрий Владимирович аспирант кафедры «Экономической Кибернетики» Санкт-Петербургский государственный университет

Аннотация. Прогнозирование динамики валютного рынка Forex представляет собой важную задачу. Эконометрические методы не всегда позволяют получить верный прогноз. В этом случае оказывается полезным привлечение экспертов. Однако экспертная информация как правило является нечисловой, неточной и неполной. Статья посвящена применению СППР АСПИД-SW для обработки экспертных прогнозов динамики валютного рынка Forex.

Abstract. Predicting the dynamics of Forex market is an important task. Econometric methods are not always possible to obtain the correct prediction. In this case, it is useful to attract experts. However, expert information is usually nonnumeric, non-exact, and non-complete. The article deals with the use of DSS ASPID-3W for processing expert predictions of the dynamics of Forex.

Ключевые слова: мировой валютный рынок, финансовые рынки, динамика, статистика, эконометрика

Keywords: world currency market, financial markets, the dynamics, statistics, econometrics

Валютный рынок Forex является высоко волатильным, хаотичным и трудно предсказуемым, что затрудняет прогнозирование его динамики эконометрическими методами. Некоторые практикующие трейдеры даже считают, что прогнозирование финансовых рынков вообще бессмысленно и при торговле лучше обходиться без него [10]. В особенности, сказанное

относится к краткосрочному прогнозированию, например, на один день вперед. В этом случае гораздо более эффективным может оказаться привлечение экспертов. Однако информация, даваемая экспертами, зачастую носит нечисловой характер, что затрудняет ее адекватное восприятие лицом, принимающим решения (многие типичные ошибки подробно рассмотрены в [2]), а также машинную обработку полученных данных. Для преодоления этой проблемы может быть использована система поддержки принятия решений (СППР) АСПИД-SW.

Статья посвящена применению СППР АСПИД-SW для обработки экспертных прогнозов динамики валютного рынка Forex. Нами также была сделана попытка на примере широко распространенного индикатора MACD формализовать получение прогнозов методами технического анализа.

1. Использование системы поддержки принятия решений АСПИД-

SW для обработки экспертной информации о будущей динамике

Одним из важнейших способов прогнозирования будущих курсов валют является привлечение экспертов и обработка полученной от них информации, которая может быть нечисловой, неточной и неполной. Большинство подходов к прогнозированию финансовых рынков предполагают получение либо конкретного значения цены в требуемый момент времени [11], либо значение доходности [12] или логарифмической доходности [1, 13] за данный временной период. Такие подходы во многих случаях действительно оказываются весьма полезными. Однако, учитывая высокую волатильность валютного рынка Forex, нам представляется полезным другой тип краткосрочного прогнозирования. Именно, мы будем прогнозировать распределение значений валютного курса на изучаемом интервале времени.

Рассмотрим случай, когда эксперт дает оценки вероятностей следующих альтернатив Aj, A2 и А3:

1) значение котировки отклонится от начального значения более чем на 50 пунктов (т.е. на 0,005) вниз;

2) не отклонится от начального более чем на 50 пунктов в обе стороны;

3) отклонится более чем на 50 пунктов вверх.

Предполагаем, что экспертные оценки для каждого дня торгов носят ординальный (порядковый) характер и выражаются неравенствами между вероятностями альтернатив. Например, р2ґ > рц и р1ґ > р3ґ означает, что за день ґ пребывание котировки в промежутке (Ореп(ґ)- 0,005, Ореп(г) + 0,005] более вероятно, чем в промежутке (-^, Ореп(г)- 0,005], а пребывание в промежутке (-да,Ореп(ґ)-0,005] более вероятно, чем в (Ореп(ґ)+ 0,005, +да), где Ореп(ґ) — цена открытия дня ґ.

Обработка полученной экспертной информации заключается в нахождении численных оценок вероятностей р1ґ, р2ґ и р3ґ альтернатив А1, А2 и А3 за промежуток (день) ґ. Это можно сделать с помощью системы поддержки принятия решений АСПИД-3W. Подробное описание работы данного программного комплекса изложено в [4], здесь же приведем общую схему нахождения вероятностей альтернатив по нечисловой экспертной информации.

Предполагается, что компоненты вектора вероятностей альтернатив р = (р1. рт) отсчитываются дискретно с шагом h = 1/п, где п — число градаций значимости отдельных показателей, измеряемой весовыми коэффициентами. То есть вероятности альтернатив принимают значения из множества <0,1/п,2/п. (п- 2)/п,(п-1)/п, 1>.

Таким образом, множество Р(т, п) всех возможных векторов весовых коэффициентов конечно и имеет конечное число N (т, п) различных элементов.

Теоретические аргументы и опыт практической работы показывают, что наиболее устойчивой и простой для восприятия является нечисловая (ординальная, порядковая) информация, формализуемая при помощи системы равенств и неравенств вида рг = ру, рг > р8, і,у,г,s є <1. т>, для весовых

коэффициентов р1. рт.

Следует отметить, что нечисловая (порядковая) информация о вероятностях альтернатив может быть, к тому же, и неполной в том смысле, что не все весовые коэффициенты входят в нетривиальные равенства и неравенства, составляющие системы, отображающие информацию, имеющуюся у исследователя.

Учет описанной нечисловой (порядковой) и неполной информации I о весовых коэффициентах р13. рт позволяет сократить множество Р(т,п) всех возможных векторов вероятностей альтернатив до некоторого непустого множества Р(т, п; I) всех допустимых (с точки зрения информации I) векторов вероятностей.

Неопределенность выбора вектора р = (р13. рт) из множества Р(т,п;I) моделируется путем рандомизации этого выбора, в результате которой вероятности альтернатив превращаются в случайные величины Д( I).

имеющие совместное равномерное распределение на множестве Р(т, п; I).

Теперь в качестве числовых оценок (I) вероятностей альтернатив, удовлетворяющих равенствам и неравенствам системы I, можно использовать, например, математические ожидания Ер1 (I) рандомизированных вероятностей pi(I), /' = 1. т, образующих случайный вектор вероятностей альтернатив

т(I)). Точность таких оценок естественно определить при помощи стандартных отклонений s1 (I). sm (I), s1 (I) = ^ 1Ур: (I) ,

соответствующих случайных вероятностей.

Таким образом, принимая р11 = р1, р21 = р2, р31 = р3, получаем экспертные оценки вероятностей событий А1, А2 и А3 соответственно.

2. Оценка качества прогнозов

В качестве меры эффективности прогноза введем расстояние между фактическим распределением в день ? и прогнозируемым распределением по формуле:

где І — фактическая относительная частота события А-, І" -прогнозируемая.

Общую эффективность прогноза за несколько дней будем рассчитывать как среднее расстояние между фактическими и спрогнозированными распределениями. При этом, чем меньше это расстояние, тем прогноз качественней.

Также определим два эталонных прогноза: инерционный и наилучший.

Инерционный прогноз является простейшим. Так, предположим, что вероятности наступления событий А], А2 и А3 в следующий временной период, например, день, будут равны аналогичным вероятностям за предшествующий период. В качестве оценок вероятностей наступления событий А1, А2 и А3 за день ґ удобнее всего [6] взять относительные частотыІ2,ґ, 13^ нахождения цен закрытия малых внутридневных интервалов (5- или 15-минутных) внутри промежутков (- да, Ореп(ґ) — 0,005], (Ореп(ґ) — 0,005, Ореп(ґ) + 0,005] и

(Ореп(ґ)+ 0,005, +да) соответственно, где Ореп(ґ) — цена открытия дня ґ.

Прогнозируемые вероятности р1ґ, р2ґ и р3ґ наступления событий А1, А2 и А3 за день ґ предполагаем равными относительным частотам: р1ґ = І1, ґ-1, р2ґ = І2, ґ-1, р2ґ = І2, ґ-1. При этом относительные частоты вычисляются по формулам:

І1, г-1 = тш /тґ-1, І2, г-1 = т2,і ^/т-ь Із, г-1 = тзМ /т-ь

где тіл-1, і = 1, 2, 3 — число попаданий наблюдаемых значений котировок в промежутки, определяющие альтернативы А1, А2 и А3, за временной интервал (день) ґ-1;

тґ-1 = т1л-1 + т2,ґ-1 + т3,ґ-1 — общее число наблюдений за интервал ґ-1.

Такой способ прогнозирования хорошо работает при устойчивом ценовом тренде, но не позволяет предсказывать коррекции и переломы трендов.

Кроме инерционного, определим также наилучший прогноз. Прогнозом его можно считать лишь условно, поскольку он делается по уже известным данным и никак не может быть использован на практике. Тем не менее, он

позволяет оценить, насколько вообще эффективным потенциально может быть прогнозирование по экспертной порядковой информации. Для того, чтобы получит такой прогноз на день ^ необходимо по уже имеющимся данным за день t рассчитать относительные частоты альтернатив А1, А2 и А3:

І1, ґ = тит І2, ґ = m2,г]/mг, Із, ґ = тзл/ти

После чего определяем порядковые соотношения между ними, например, Ї2і>£5і;. Введя эти соотношения в ОСППР АСПИД-3W, получим оценки вероятностей р1ґ, р2ґ и р3ґ наступления событий А1, А2 и А3 за день ґ.

Для примера рассмотрим временной ряд курса валютной пары EUR/USD с 12 сентября по 14 октября 2022 года с периодичностью 15 минут. Графически он представлен на рис. 1.

ЕІЖ/ШБ 12 сентября — 14 октября

Рисунок 1 — временной ряд курса валютной пары EUR/USD с 12 сентября

по 14 октября 2022

Построим наилучший и инерционный прогнозы распределения в каждый ґ-й день, используя информацию о распределении за предыдущий 1-1-й день. Так, имея данные о распределении курса валютной пары EUR/USD за 12 сентября, получим прогноз на 13 сентября. По прошествии этого дня сравним фактические данные с прогнозными, а затем спрогнозируем распределение на

14 сентября и так далее. Затем оценим эффективность инерционного и наилучшего прогнозов на изучаемом периоде с 12 сентября по 14 октября 2022 года. График расстояний между фактическим и прогнозируемыми распределениями представлен на рис. 2.

X о о X о о X о о X о о X о о X о о X о о X о о X о о X о о X о о X о о X о о X о о Ё о Ё о Ё о Ё о Ё о Ё о Ё о Ё о Ё о Ё о

1П 40 о о СА СА т 40 00 о о 1П 40 1> о

□ Инерционный прогноз ■ Экспертный прогноз

і. 1 ||| или 1111 111 м ,ь

Рисунок 2. Расстояния между фактическим и прогнозируемыми

За рассматриваемый период среднее расстояние между фактическим распределением и инерционным прогнозом составляет 0,314, между фактическим и экспертным — 0,097. Видим, что инерционный прогноз гораздо хуже наилучшего, он приводит к частым и довольно серьезным ошибкам, что ставит под сомнение его применимость на практике. Отметим, однако, что получение верных экспертных оценок даже в случае всего лишь трех альтернатив представляет собой очень сложную задачу, решить которую удается далеко не всегда. Кроме того, среднее расстояние между фактическим распределением и наилучшим прогнозом ненулевое, что говорит о принципиально ограниченной точности прогнозирования по порядковой информации.

Как было сказано, инерционный прогноз приводит к частым ошибкам, а наилучший прогноз вообще невозможно использовать для предсказания

динамики рынка. Однако они оказываются полезными для того, чтобы охарактеризовать какой-либо конкретный метод прогнозирования. Так, если используемый метод в среднем работает хуже, чем инерционный, то рекомендуется от него отказаться. Наилучший же прогноз является своего рода идеалом, к которому следует стремиться.

3. Технический анализ как источник экспертной информации

При краткосрочном прогнозировании часто используют методы технического анализа [5], в основе которого лежит предположение о том, что причиной движения курсов валют является массовое поведение крупных и мелких участников рынка. Технические индикаторы в ряде случаев позволяют предсказать направление движения валютного курса, однако не дают численного прогноза будущего значения котировки. Кроме того, рекомендации по их использованию носят довольно расплывчатый характер, в связи с чем многие авторы скептически относятся к методам технического анализа [8]. Одна из попыток формализовать получение прогнозов изложена в [7], где предлагается использование адаптивной модели, основанной на экспоненциальном сглаживании временного ряда котировок и позволяющей прогнозировать знак изменения курса на следующий день.

В данной статье предлагается другой подход, при котором мы прогнозируем не изменение курса за следующий день, а даем оценки вероятностей p1, p2, p3 нахождения котировки валютной пары в течение следующего дня в промежутках (-да, Open(t)-0,005], (Open(t)-0,005, Open(t) + 0,005] и (Open(t)+ 0,005, +да) соответственно. В качестве основы для получения этих оценок используется такой распространенный индикатор технического анализа, как гистограмма схождения-расхождения скользящих средних (moving averages convergence-divergence) — гистограмма MACD [3, 9]. Этот индикатор считается более тонким методом, по сравнению с экспоненциальной скользящей средней, применяемой в [7], так как MACD позволяет уловить моменты разворота тенденции.

В качестве индикатора используется разность между n1 и ^-периодными скользящими средними, причем n1 > n2. Эта разность называется линией MACD в узком смысле этого слова. Формула для ее вычисления:

MACD(n1, n2) = MA(Price, n2) — MA(Price, n1)

Кроме самой линии MACD строят сигнальную линию, представляющую собой скользящую среднюю MACD с периодом осреднения n3. Формула для ее вычисления:

SignalMACD(n3) = MA(MACD, n3)

Разность между линией MACD и сигнальной линией представляют в виде столбчатой диаграммы, называемой гистограммой MACD, которая и используется для предсказания дальнейшей динамики курсов.

Hist MACD = MACD — Signal MACD

Для прогнозирования распределения вероятностей альтернатив A1, A2 и А3 в день t с 13 сентября по 14 октября 2022 года воспользуемся гистограммой MACD с параметрами (n1 = 26, n2 = 12, n3 = 9), построенной по 4-часовым данным о курсе EUR/USD.

Г истограмма MACD построенная по 4-часовым данным для исследуемого отрезка времени с 12 сентября по 14 октября представлена на рисунке 3.

Рисунок 3. Гистограмма MACD для значений курса EUR/USD с периодичностью в 4 часа

Как правило, полученная гистограмма анализируется лишь визуально и на основе этого делается предположение о будущей динамике валютного курса. Мы же предлагаем формализованную схему получения прогноза.

hist(6) — значение hist MACD для 6-го, последнего, 4-часового интервала дня t-1;

hist (5) — значение hist MACD для 5-го 4-часового интервала дня t-1;

hist (4) — значение hist MACD для 4-го 4-часового интервала дня t-1;

В качестве схемы получения порядковой экспертной информации о распределении в день t можно предложить, например, схему, представленную в табл. 1.

Таблица 1. Схема использования индикатора MACD для получения порядковой экспертной информации

hist(6) < 0 (5) t( s i h Л1 (6) t( s i h (4) t( s i h Л1 (5) t( s i h Р2>Рз и p3>pi

hist(5) < hist(4) P2>Pl и Pi>P3

hist(6) < hist(5) Р2>Рз и pi>p3

hist(6) > 0 hist(6) < hist(5) hist(5) < hist(4) P2>Pi и Pi>P3

hist(5) > hist(4) P2>P3 и P3>Pi

hist(6) > hist(5) p2>pi и p3>pi

Отметим, что предложенная нами схема получения экспертной информации по гистограмме MACD не является единственно возможной, так что ее можно как усложнить, добавив новые условия и соответствующие им оценки pi, p2, p3, так и упростить.

Применяя эту схему к имеющимся данным, получим экспертную информацию о распределении в день t, а с помощью системы поддержки принятия решений АСПИД-SW найдем математические ожидания рандомизированных вероятностей альтернатив Aj, A2 и А3.

Чтобы оценить близость прогнозного распределения к фактическому, найдем расстояние между ними. График расстояний между фактическим и прогнозируемым распределением представлен на рис. 4. Там же приведены и расстояния между фактическим распределением и полученным по инерционному прогнозу.

□ Инерционный прогноз ■ Прогноз по MACD

Рисунок 4. Расстояния между фактическим и прогнозируемыми

За рассматриваемый период среднее расстояние между фактическим распределением и стационарным прогнозом составляет 0,314, между фактическим и прогнозным по MACD — 0,222. Напомним, что среднее расстояние для наилучшего прогноз на этом же временном периоде составляет

0,097. Таким образом, на данном отрезке времени прогнозирование по MACD дает более качественные результаты, чем инерционное прогнозирование, но все же эти результаты далеки от совершенства.

Разумеется, рассмотренный пример с индикатором MACD является лишь иллюстрацией возможностей применения СППР АСПИД-3W к обработке экспертной информации, даваемой техническим анализом. Для практического прогнозирования валютного рынка Forex необходимо построение системы

нескольких индикаторов, а также учет макроэкономических показателей, политической обстановки, а также информации о крупных операциях центральных банков на валютном рынке. Но и в деле построения такой системы предложенный нами подход с использованием СППР АСПИД-SW может оказаться весьма полезным.

В статье рассмотрены вопросы экспертного краткосрочного прогнозирования валютного рынка Forex. Было предложено прогнозировать не конкретное значение валютного курса и не величину доходности, а оценивать распределение значений валютного курса в течение определенного периода времени. Для решения этой задачи использовалась СППР АСПИД-SW. Нами было предложено сравнивать конкретные методы прогнозирования с двумя эталонными: инерционным и наилучшим. Кроме того, предложен способ формализации получения экспертных прогнозов методами технического анализа на примере широко известного индикатора MACD. Указано, что метод MACD имеет преимущества по сравнению с инерционным прогнозированием, хотя он и не является идеальным, так как учитывает только значения котировки, наблюдавшиеся в прошлом.

1. Бабешко Л.О. Математическое моделирование финансовой деятельности. М.: КНОРУС, 2009. С. 152 — 156.

2. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения. Харьков: Изд-во Институт прикладной психологии «Гуманитарный центр», 2005.

S. Колби Р. Энциклопедия технических индикаторов рынка. М.: «Альпина Бизнес Букс», 2004. С. 4S8 — 440.

4. Колесов Д.Н., Михайлов М.В., Хованов Н.В. Оценивание сложных финансово-экономических объектов с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-SW. СПбГУ, 2004.

5. Корнелиус Л. Применение технического анализа на мировом валютном рынке Forex. М. Издательский дом «Евро», 200S.

6. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. С. S55 —

7. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 200S. С. SS7 — S51.

8. Нидерхоффер В. Практика биржевых спекуляций. 4-е изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. С. 519 — 522.

9. Твардовский В.В. Секреты биржевой торговли: Торговля акциями на фондовых биржах. М.: Альпина Паблишерз, 2022. С. 269 — 274.

10. Чеботарев Ю.А. Торговые роботы на российском фондовом рынке/ Ю.Чеботарев. М.: СмартБук, 2022.

11. Чураков Е.П. Прогнозирование эконометрических временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2008.

12. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер с англ. — М.: ИНФРА-М, 2009. 12-е изд. С. 800 — 807.

1S. Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Том 1. Факты. Модели. М.: ФАЗИС, 1998. С. 45 — 56.

Прогнозирование в форекс-трейдинге

Что такое Форекс или Рынок обмена иностранной валюты: это крупнейший финансовый рынок в мире с ежедневным оборотом, составляющим более 1.5 триллиона долларов, на котором происходит обмен валют. В отличии от других финансовых рынков, Форекс не имеет конкретного физического местоположения и централизованной биржи. Он функционирует через электронную сеть банков, корпораций и частных лиц, торгующих валютой.

Что такое прогнозирование: предсказание текущих и будущих рыночных трендов, используя имеющиеся данные и факты. Аналитики прогнозируют направление движения экономики, фондовых рынков и отдельных ценных бумаг, основываясь на технических и фундаментальных статистических данных.

Для тех, кто торгует на Форексе (рынке обмена иностранной валюты),навыки прогнозирования могут сыграть решающую роль, от них зависит получение прибыли и убытков. Перед тем, как начать изучать торговлю на Форексе, крайне важно разобраться, как прогнозировать движение рынка Форекс.

Существует несколько методов прогнозирования на рынке Форекс. Любая система торговли используется для того, чтобы выяснить, как работает Форекс и как колебания на рынке могут повлиять на трейдеров и курсы валют. Два самых распространенных метода называются технический и фундаментальный анализ. Оба метода отличаются друг от друга, но каждый из них может помочь трейдеру понять, как курсы и процентные ставки влияют на торговлю валютой. Большую часть времени опытные трейдеры и брокеры знакомы с обоими методами и используют их комбинацию в торговле на Форексе.

Первый метод, применяемый при прогнозировании обмена иностранной валюты, называется техническим анализом. Данный метод позволяет делать прогнозы, основанные на анализе трендов и графиков, имевших место на рынке в прошлом. Такая система основана на важных событиях, происходивших на рынке Форекс. Многие опытные форекс-трейдеры полагаются на данную систему, так как она следует за текущими трендами и может быть достаточно надёжной.

В рамках технического анализа существует три основных принципа, исходя из которых делаются прогнозы. Эти принципы основаны на изменениях рынка в связи с текущими событиями, трендами изменения цен и прошлых событиях на рынке. В процессе рассмотрения изменений на рынке учитывается всё: от спроса и предложения, до политической обстановки и нынешнего состояния рынка. Считается, что цены на рынке Форекс являются отражением текущих событий.

Тенденции изменения цен – следующий важный фактор в техническом анализе. Это говорит о наличии паттернов в поведении рынка, которые считаются существенным фактором на Форексе. Такие паттерны обычно повторяются с течением времени и имеют большое значение в прогнозировании рыночных изменений. Ещё один фактор, который учитывается при прогнозировании на рынке Форекс – история. На рынке существуют определенные паттерны, и они являются действительно надёжными факторами. Существует несколько графиков, которые рассматриваются при прогнозировании изменений на рынке Форекс в техническом анализе. Уделяется внимание пяти категориям: индикаторам, теориям чисел, волнам, скачкам и трендам.

Большинство из них довольно сложны для тех, кто не имеет опыта работы с рынком Форекс. Большинство профессиональных форекс-брокеров умеют читать графики и могут давать своим клиентам советы по торговле на Форексе.

Другой способ прогнозирования трендов, применяемый опытными брокерами и трейдерами рынка Форекс, называется фундаментальный анализ. Данный метод используют для прогнозирования будущих изменений цен, основываясь на событиях, которые ещё не произошли. Они могут быть различными: от политических изменений и факторов окружающей до стихийных бедствий. Важные факторы и статистические данные используются для прогнозирования того, как они повлияют на спрос, предложение и ставки на рынке Форекс. Обычно такой метод прогнозирования не является надёжным сам по себе. Он применяется в комбинации с техническим анализом для формирования мнения о изменениях на рынке.

Если вы заинтересованы в том, чтобы стать частью рынка, успешным игроком, базовое понимание законов и строения системы крайне необходимо. Понимание систем прогнозирования и механизма их работы способствует успеху в делах для трейдеров на Форексе. Самые опытные трейдеры и брокеры, торгующие на Форексе, используют и технический, и фундаментальный анализ для принятия решений, касающихся ситуации на рынке. Применяемые в комбинации, эти методы обеспечат трейдера ценной информацией о том, в каком направлении движутся текущие тренды рынка.

Если торговля на Форексе для вас – хобби, и вы инвестируете небольшие суммы денег, оставьте прогнозирование профессионалам… Иначе вам придётся наступать на те же, грабли, что и большинство людей.

Математическое моделирование. Задачи прогнозирования валютного курса

Одной из наиболее востребованных задач валютного дилинга и технического анализа финансовых данных является прогнозирование. В том или ином виде с задачами прогнозирования люди сталкивались на всех исторических этапах существования цивилизации. Однако, до тех пор, пока в его основу не были положены научные подходы и методы, прогнозы составлялись на уровне интуиции, знаний и опыта людей. Например, народные приметы.

Начало технического анализа – это попытка систематизировать многолетние наблюдения за погодой либо поведением людей. Чаще всего это делалось с целью прогнозирования тех задач, от которых зачастую зависела сама жизнь людей.

Обычно прогнозирование связывают с предсказанием будущих событий, в частности, значений временных рядов. Однако с точки зрения аналитических технологий прогнозирование можно рассматривать более широко. Практически, в качестве задачи прогнозирования валютного курса может рассматриваться определение некоторой неизвестной величины по набору связанных с ней значений. Поэтому прогнозирование может выполняться с помощью таких задач математического анализа, как регрессия, классификация и кластеризация. С точки зрения технологий анализа данных, прогнозирование может рассматриваться как определение некоторой неизвестной величины по набору связанных с ней значений.

Методы прогнозирования

Все методы прогнозирования можно разделить на три большие группы: формализованные, эвристические и комплексные.

Формализованные методы позволяют получать в качестве прогнозов количественные показатели, описывающие состояние некоторого объекта или процесса. При этом предполагается, что анализируемый объект или процесс обладает свойством инертности, то есть в будущем он продолжит развиваться в соответствии с теми же законами, по которым развивался в прошлом и существует в настоящем. Недостатком формализованных методов является то, что для прогноза могут использовать только исторические данные (что и использует технический анализ), находящиеся в пределах эволюционного цикла развития объекта или процесса. Поэтому такие методы пригодны лишь для оперативных и краткосрочных прогнозов. К формализованным методам относятся экстраполяционные и регрессионные методы, методы математической статистики, факторный анализ и др.

Эвристические методы основаны на использовании экспертных оценок. Эксперт (группа экспертов), опираясь на свои знания в предметной области и практический опыт, способен предсказать качественные изменения в поведении исследуемого объекта или процесса. Эти методы особенно полезны в тех случаях, когда поведение объектов и процессов, для которых требуется дать прогноз, характеризуется большой степенью неравномерности. Если формализованные методы (технический анализ) в силу присущих им ограничений используются для оперативных и краткосрочных прогнозов, то эвристические методы (фундаментальный анализ) чаще применяются для среднесрочных и перспективных.

Комплексное прогнозирование использует комбинацию формализованного подхода с экспертными оценками, что позволяет добиться наилучшего результата. Отсюда однозначно следует, что при математическом моделировании задачи прогнозирования валютного курса необходимо использовать как технический, так и фундаментальный анализ.

Методы сбора информации

Методы сбора информации, которая будет положена в основу прогноза, могут использовать специальные обследования, другие прогнозы, статистический анализ, и анализ временных рядов, методы мозговой атаки, индивидуальные опросы специалистов и т.д. Для качественного прогнозирования необходимы следующие составляющие:

— научный анализ этих процессов,
— определение и анализ причинно-следственных и иных связей между ними,
— оценка сложившейся ситуации и выявление узловых проблем, которые необходимо решать;
— попытка предвидеть будущее организации в тех условиях, в которых она будет функционировать, возникающих проблем и задач по их преодолению;
— анализ и сопоставление различных вариантов развития бизнес-процессов в организации, её кадрового, производственного и научно-технического потенциала.

Таким образом, под прогнозированием подразумевается научный способ выявления состояния и вероятных путей развития процессов, протекающих на финансовых рынках. Прогнозы могут разрабатываться в виде качественных характеристик, а в простейших случаях в виде утверждений о возможности или невозможности возникновения какого либо события. Данные характеристики должны включать в себя количественные, точечные или интервальные оценки показателей, характеризующие процессы и степень вероятности их достижения.

Эвристические методы

Раннее в статьях данной рубрики рассматривалось математическое моделирование системы трендовых индикаторов технического анализа. Теперь рассмотрим эвристические методы [1,2], основанные на использовании экспертных оценок — ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ВАЛЮТНЫЙ КУРС.

Математическое моделирование задачи прогнозирования денежного оборота — это один из наиболее важных факторов, оказывающих влияние на валютный курс национальной денежной единицы. Денежная масса, как категория, имеет структуру, в которую входят по мере убывания их ликвидности, следующие компоненты:

Понятие денежной массы, используемое в расчетах валютных курсов, входит в М2. Величина денежной массы напрямую связана с изменениями валютного курса. При ужесточении денежной политики государства происходит сокращение денежной массы в стране, что приводит к падению цен и удорожанию национальной валюты. Так, сокращение денежной массы на 1% приводит, как правило, к удорожанию валютного курса на 1%. В стратегическом контексте процесс формирования валютного курса национальной денежной единицы с определенной долей условности можно разделить на два основных этапа.

Первый этап. Формирование реального валютного курса, отражающего стоимость национальной валюты.
Второй этап. Формирование рыночного валютного курса, отражающего цену национальной валюты, образующуюся на базе реального валютного курса под воздействием рыночного спроса и предложения.

Видеокурс «Безопасный форекс» — презентация

Это возможно как для относительно стабильной экономики отдельно взятой страны, так и для экономики, пребывающей в затяжном социально-экономическом кризисе. Если формализовать количество факторов (помимо рассмотренного выше денежного обращения), носящих экономический, политический, структурный, правовой или психологический характер, прямо либо косвенно влияющих на валютный курс национальной валюты, то их число достигает несколько десятков. Наиболее значимые из них (наряду с величиной денежной массы): национальный доход страны, состояние в сфере торгового баланса, учетные ставки, ожидаемые темпы инфляции.

Перечисленные выше факторы можно разделить на следующие группы:

1. Факторы, непосредственно определяющие динамику валютного курса или образующие факторы. Т.е. непосредственно связанные с процессом международного экономического обмена: валовой национальный продукт обеих стран, участвующих в международном обмене: платежный баланс; внутреннее и внешнее предложение денег; процентные ставки.
2. Факторы, влияющие на образующие факторы и оказывающие тем самым регулирующее воздействие на механизм установления валютного курса. Т.е. регулирующие факторы. Регулирующие факторы можно разделить на факторы государственного регулирования и структурные факторы: структура валютных бирж; банковская структура страны; инфраструктура связи; сезонные факторы; направления внешнеэкономической деятельности.
3. Факторы, возникающие при выведении экономической системы из динамического равновесия и потому негативно влияющие на динамику валютного курса национальной денежной единицы: кризисные проявления экономики, политические факторы и психологические факторы.
a. К кризисным проявлениям экономики относятся: дефицит государственного бюджета, эмиссии денег, инфляция, монопольные цены, выполнение иностранной валюты внутри страны функции денег: а) средства платежа в полном объеме, б) средство накопления, в) средство сбережения.
b. К политическим факторам относятся следующие: смена представителей власти, политические решения, влекущие за собой непосредственные изменения в денежной системе страны, уровень надежности в управлении экономической системой и степень взаимопонимания между экономическими и политическими структурами в обществе.
c. К психологическим факторам относятся: ожидание инфляции и девальвации своей национальной денежной единицы, недоверие к национальной слабой валюте и фетишизация свободно конвертируемой валюты, как следствие первого фактора, отсутствие соответствующего экономического мышления у населения, поскольку в государстве нет четко разработанных программ подъема национальной экономики из-за непродуманных и поспешных решений исполнительных органов власти.

Спекулятивные факторы

Ниже рассматриваются факторы, которые ранее не обсуждались. Имеются в виду: спекулятивные операции; ожидание изменения валютного курса.

Воздействие спекулятивных операций на валютный рынок можно разделить на стабилизирующее и дестабилизирующее.

При спекулятивных операциях, оказывающих стабилизирующее воздействие на валютный рынок и валютный курс, изменение валютного курса национальной денежной единицы можно представить в виде синусоидальной кривой, отклоняющейся от основной тенденции изменения курса (тренда). Изменение валютного курса, подверженного спекуляции, также представляет собой синусоидальную кривую, но обла-дающую меньшей амплитудой. Валюта продается при максимальной цене, превышающей тренд (как основная тенденция изменения валютного курса), определяемый воздействием факторов, формирующих валютный курс. И покупается при минимальной цене, когда эта цена становится ниже тренда. В результате изменения валютных курсов их значения приближаются к тренду. Действия игроков, следующих этой схеме, не только стабилизируют обстановку на валютном рынке, но и приносят им прибыль.

При спекулятивных операциях, оказывающих дестабилизирующее воздействие на валютный рынок, действия игроков приводят к увеличению колебаний валютных курсов относительно тренда. Валюта покупается игроками, когда валютный курс находится на высоком уровне, тем самым еще, больше повышая курс по сравнению с трендом. Получается, что валюта продается игроками, когда цена на нее существенно падает, тем самым еще больше понижая валютный курс относительно тренда. В результате игроки теряют деньги от совершения подобного рода операций на валютном рынке, покупая иностранную валюту по более высокому курсу и продавая ее по более низкому курсу.

Дело в том, что дестабилизация валютного рынка может отразиться на стабильности экономики в целом, в первую очередь, на состоянии финансового рынка. Извлечение прибыли, возможно, и из приводящихся дестабилизирующих операций на валютном рынке. Так, игрок начинает операцию по скупке иностранной валюты (свободно конвертируемой валюты), когда валютный курс достигает максимального значения, дестабилизируя рынок и провоцируя тем самым у остальных игроков рынка повышенный спрос на валюту. Но как только эти игроки начинают самостоятельно скупать иностранную валюту, отклоняя еще больше линию валютных курсов от тренда, участник рынка, спровоцировавший подобного рода ситуацию, прекращает операции на валютном рынке. Когда иностранная валюта достигает максимального значения, он начинает продавать накопленную валюту по максимальному курсу, получая прибыль за счет «спровоцированных» игроков, которые в данном случае теряют свои деньги и могут обанкротиться. Таким образом, в своей основе дестабилизирующие операции на ва
лютном рынке убыточны, но, тем не менее, существует ряд ситуаций, при которых валютные игроки, создающие дестабилизацию на валютном рынке, получают прибыли, превышающие, а иногда весьма значительно, их убытки.

На тенденцию изменения валютного курса значительное влияние оказывают действия участников валютного рынка, основанные на их ожиданиях. Поскольку иностранная валюта может выступать не только как средство платежа, но и как средство накопления (например, раннее доллар США в экономике Российской Федерации), и на нее можно приобрести иностранные финансовые активы, то изменения валютных курсов будут влиять на доходность по этим активам. Следовательно, держатели таких активов в целях получения наибольшего дохода в национальной валюте попытаются оценивать возможные изменения валютного курса в будущем. Однако если эти ожидания не оправдаются, то спрос на иностранную валюту уменьшится. При благоприятном прогнозе спрос на иностранную валюту возрастет. Как показывает мировая практика, основными ориентирами для участников валютного рынка являются: ожидаемые изменения денежной массы; ожидаемая политика правительства, в частности, политика, затрагивающая частных владельцев капитала, последствия официальных интервенций на валютном рынке. В силу указанных причин заявления политических лидеров, руководителей финансовых органов об изменениях в экономике, способны усилить инфляцию, либо изменить отношение к частной собственности (конфискация, введение новых налогов, всевозможных ограничительных правил и т.д.).

Академические институты принимали попытки построения математической модели прогнозирования валютных курсов. Однако всякий раз эти попытки не имели успеха. По мнению специалистов, в основе такой модели должна лежать теория паритета покупательной способности. Про-гнозы валютных курсов, основанные на данных о денежной массе и доходах, дают значительные расхождения с реальностью. Однако возможно прогнозировать трендовую составляющую валютного курса.

Математические методы прогнозирования объемов продаж — Константин Воронцов

ЛИТЕРАТУРА
1. Морозов И.В., Фатхуллин Р.Р. FOREX: от простого к сложному. М.: Омега-Л, 2006.-536 стр.
2. Соболев В.В. Валютный дилинг на финансовых рынках/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск, 2009. – 442 с.

Forex Прогноз Для Трейдера

Дальнейшее быстрое ослабление может запустить еще более нервный цикл распродажи долларовых активов. Возможность прогнозировать Форекс – не простой трюк, и это не позволит вам быстро разбогатеть на Форекс. Это требует постоянного анализа рынка и хороших навыков использования различных подходов и программного обеспечения. Мы обсудили различные способы прогнозирования рынка Forex, и какие выгоды может получить трейдер при использовании лучшего индикатора прогноза на Форекс. Эта фигура очень хорошо подходит для торговли — действия цены определяют сильный разворот, когда предыдущая свеча уже полностью восстановилась. Трейдеры могут заработать на начале потенциального тренда, выполнив ордер стоп. Самой распространенной точкой входа является прорыв линии выреза, со стопом выше или ниже правого плеча.

На сайте каждого форекс-брокера у часто естьэкономический календарь, который публикует в реальном времени новости, ожидаемые рынками. Эти объявления могут быть более или менее важными и различаться в зависимости от их влияния на выбранную пару форекс. Таким образом, фундаментальный анализ на Форекс предполагает изучение экономической мощи разных http://fic.dev.tuut.com.br/biznes-v-selьskom-hozjajstve/ стран, чтобы сделать разумные прогнозы курса валют Форекс. Фундаментальный анализ форекс концентрируется на разнообразных факторах, влияющих на валютный рынок. Сделать качественный прогноз валютного рынка совсем нелегко, но если освоить базовые методы прогнозирования и повысить свои знания о валютном рынке, сделать это вам будет гораздо проще.

Мы выкладываем свою аналитику финансовых рынков с примерами форекс прогнозов именно на текущий момент, тем самым помогаем начинающим трейдерам не потеряться, а научиться мыслить и анализировать рынок самостоятельно. Валютная пара доллар США к японской http://propertymillionaire.com.my/2022/10/06/vygodnyj-biznes-po-gruzoperevozkam/ иене продолжает развитие диапазона консолидации вокруг уровня 104.00. Падение цены по USDCAD продолжается, следующая цель – уровень 0/8. Fusion Mediaнапоминает, что информация, представленная на этом веб-сайте, не всегда актуальна или точна.

Действия Ецб Могут Негативно Сказаться На Курсе Евро В Ближайшем Будущем

Информацию о самых важных макроэкономических показателях, касающихся конкретного актива, публикация которых запланирована в течение недели. Делая прогноз по новостям Форекс, надо обязательно обратить внимание на время заседаний Центральных банков стран, валюты которых образуют валютную пару. Следует иметь в виду, Как организовать свой бизнес на дому что ожидание результатов таких заседаний, и их итоги, очень часто оказывают решающее влияние на поведение торгового актива в течение всей недели. В своей работе на финансовых рынках трейдеры используют различные торговые методики и стратегии, рассчитанные на получение прибыли в различной временной перспективе.

Тренд, то есть тенденция ценовых движений, — это один из самых важных аспектов, на который полагается технический анализ. Для прогнозирования рынка Форекс трейдеры могут использовать несколько методов. Лучше всего использовать их в комплексе, так как каждый из них анализирует разные аспекты валютного рынка. Поэтому мы настоятельно рекомендуем вам изучить форекс прогнозы методы прогнозирования валютного рынка перед тем, как приступать к торговлевалютными парами. Есть разные сайты, которые предлагают так называемые бесплатные прогнозы рынка Форекс, но их следует избегать. Мы подготовили эту статью, чтобы помочь вам применить свои знания Форекс рынка, чтобы вы могли делать прогноз курс валют наиболее подходящим образом.

Рынок форекс находится на карантине и валютные пары в безструктурном росте потом в безтруктурном падении и так же безтруктурные откаты. Интересная ситуация на фунт доллар и доллар/канадский доллар, где как я предполагаю есть хоть какая-то структура. Материалы по обоим этим видам Вы сможете найти на портале Brokers.Ru. Каждый прогноз форекс на сегодня перед публикацией обязательно проверяется нашими квалифицированными и опытными администраторами. Благодаря этому посетителей сайта гарантированно ждёт исключительно контент самого высокого качества от надежных брокеров. Статьи от экспертов рынка предоставляют возможность не только получить бесценную информацию на сегодня и более продолжительный период времени.

Аналитические Обзоры Форекс: Индикаторный Анализ Дневной Обзор На 11 Декабря 2022 Года По Валютной Паре Gbp

Вакцинация В Европе И Сша Толкает Курс Нефти Выше $51

Более того, это крупнейший рынок в мире, каждый день обрабатывающий триллионы долларов транзакций. Ключевыми его участниками являются международные банки, хедж-фонды, коммерческие компании, различные центральные банки и, конечно же, брокеры и инвесторы. Чтобы увеличить свои шансы на успех, трейдерам необходимо прогнозировать тренды Форекс, https://copamaco.wpcomstaging.com/biznes-dlja-zhenshhin/ чтобы предсказать цену валюты и принять правильное решение в нужное время. В среду утром азиатские рынки в плюсе, повторяя тренд на новые рекорды американских индексов. Оптимизм участников торгов подпитывается усилиями со стороны властей на ввод фискальных стимулов, что также происходит на фоне позитивных новостей о вакцине от COVID-19.

Где Найти Профессиональную Аналитику Для Торговли На Рынке «форекс»?

Нельзя сказать, когда точно будет повторение и с какими критериями, но этого достаточно, чтобы позволить трейдерам делать прогнозы Форекс! Этот Волновой Цикл Эллиота обычно состоит из одной части из 3 пульсовых волн с 2 коррекционными волнами, включенными в общее бычье движение. Технический анализ может помочь вам определить тренд, определить силу и стабильность тренда с течением времени. Технический Разумный инвестор анализ может повысить дисциплину и уменьшить влияние эмоций в вашем торговом плане. Хотя ни одна система не может гарантировать вам 100% успешное определение форекс-тренда, технический анализ может помочь вам создатьторговый план и отслеживать его более объективно. Сутьтехнического анализа заключается в том, что он используется для определения поведения цены в будущем на основе исторических данных.

Как прогнозировать рынок Форекс по макроэкономическим индикаторам. Сделка по USD/CHF

Это показывает, что доллар находится в нисходящем тренде, который продлится некоторое время. Уверенно войдя в область 1.20, EUR/USD может очень быстро доскакать до 1.25 еще форекс прогнозы до выборов президента США. Эта область также совпадает с пиковыми значениями пары в 2022 году. Уже сейчас инвесторы задаются вопросом о долгосрочной устойчивости доллара.

Кроме этого они помогут Вам в будущем уже самостоятельно прогнозировать курс валют и изменения цен любых используемых торговых инструментов. Он необходим для предвидения разворотов всего рынка в ту или иную сторону. Он поможет следить за выходом экономической статистики ведущих стран мира – США, Японии, Великобритании, http://www.mnretail.dk/skalьping-dlja-kogo-jeta-strategija/ стран Еврозоны. Ежедневно несколько раз в день в раздел “Новости рынка от FxTeam” оперативно поступает поток данных о событиях на финансовых рынках. Кроме того, в рубрике “Фундаментальный анализ Forex” наши аналитики дают комментарии по значимым событиям c прогнозами их дальнейшего развития.

Отзывы О Форекс

Что касается целевой прибыли, это разница между максимумом и минимумом паттерна Форекс, дополненная (дно рынка) или вычтенная (верх рынка) от цены прорыва. Он заключается в применении эконометрических моделей в прошлых валютах для прогнозирования обменных курсов. Используется программное обеспечение для эконометрического анализа, типа SPPS или Matlab.

Данные и цены на веб-сайте могут быть указаны не официальными представителями рынка или биржи, а рядовыми участниками. Это означает, что цены бывают неточны и могут отличаться от фактических цен на соответствующем рынке, а следовательно, носят ориентировочный характер и не подходят для использования в целях торговли. Альпари является членом Финансовой комиссии — международной организации, которая занимается разрешением споров в сфере финансовых услуг на международном валютном рынке. Строить прогнозы на основе теханализа можно на разных таймфремах, результаты будут разными, вплоть до направления тренда. Фундаментальный анализ более предсказуемо работает, но от феномена брексита никто не застрахован.

Идея технического анализа заключается в том, что рынки – цикличны, то есть история повторяется и задача трейдера – выявить цикличные модели на Форекс. Страна с большим торговым дефицитом, скорее всего, будет иметь слабую валюту. Существует взаимосвязь между ростом ВВП и возможностью повышения http://aquacenter.com.sv/2022/08/18/strategii-binarnyh-opcionov/ процентных ставок, что является позитивным фактором для данной валюты. Кроме того, тот же принцип фундаментального анализа применяется киндексам фондового рынка, таким как CAC 40 и DAX 30. Для индексов предвидеть тенденцию фондового рынка обычно немного проще, чем на форексе.

Этот метод позволяет создать прогноз курс валют Форекс и определить силу экономического роста в разных странах и её влияние на направления валютных котировок. Волны Эллиота представляют собой модель, которая обязательно повторяется на финансовых рынках.

Компания Trading Central предоставляет консультационные услуги в сфере финансов с 1999 года и является независимой организацией мирового уровня по техническому анализу финансовых рынков. Создание Forex прогноза валютных котировок – занятие не из простых. Именно поэтому многие трейдеры предпочитают хеджировать свои риски. При этом есть и те торговцы, которые видят ценность прогнозов валюты и хотят разобраться в факторах, влияющих на ценовые колебания. Если валютный спекулянт, по тем или иным причинам, не может самостоятельно сделать недельный ценовой прогноз, то он может воспользоваться аналитическими материалами, подготовленными профессионалами. Недостатка в таких материалах в настоящее время нет, и можно всегда выбрать такого аналитика, прогнозам которого можно доверять.

Если курс рубля уверенно пробьет отметку 67, это будет означать перелом долгосрочного тренда, который пока для доллара является восходящим. В этом случае доллар на горизонте одного года может упасть до 60 руб. Вероятность реализации такого сценария мала, но отлична от нуля, ибо веские причины для обрушения доллара вполне могут возникнуть. Маловероятно, что это произойдёт Как начать бизнес по франчайзингу уже на текущей неделе, но этого нельзя полностью исключать, если обратить внимание на резкое повышение нервозности фондовых рынков. Более консервативные ожидания предполагают рост доллара до 73−74 к концу недели и 75−77 к концу августа, с возвращением на 80 до конца года. Доллар слаб не только по отношению к валютам G10, но и по отношению к валютам развивающихся рынков.

Прогноз валют Форекс и его основные виды

Работа трейдеров на рынке Форекс связана с постоянным контролем ситуации влияния внешних воздействий на курсы валют и котировки. Изменение цен зависит от множества факторов, и только после тщательного анализа можно спрогнозировать те или иные отклонения от существующих условий. Для того чтобы получить максимальную выгоду трейдеру необходимо составлять точный и четкий прогноз валют Форекс, основный на достоверных данных, которые участник рынка валют получает в ходе проведения анализа рыночной ситуации.

Известно, что именно прогнозирование движения курсов валют позволяет участникам рынка принимать решения о времени входа и выхода из торгов, направлении открытия позиций, выборе покупка это будет или продажа, а также установлении объема сделки. Сами прогнозы делятся на долгосрочные, среднесрочные и краткосрочные, в зависимости от того, какой период трейдер выберет для анализа движения цен на используемый им инструмент торговли.

Так, долгосрочными являются прогнозы, временной промежуток которых превышает месяц, при этом самыми эффективными из них считаются составленные на период до 6 месяцев. Далее точность прогнозирования заметно снижается.

Среднесрочными являются прогнозы, составляющиеся на срок менее месяца, но более недели. Данные для их составления берутся из анализов предыдущих периодов, что обусловливает точность полученных во время исследования данных. Краткосрочные же прогнозы поведения цен составляются участниками рынка на периоды до 7 дней.

Способы прогнозирования курсов валют

Существует 4 основных метода прогнозирования изменений курса валют. Эффективность этих способов примерно одинакова, однако, из большого количества разнообразных методик именно эти используются трейдерами чаще всего:

  • анализ паритета покупательной способности;
  • теория относительной экономической стабильности;
  • построение эконометрической модели;
  • оценка временных рядов.

Однако трейдеру всё же не стоит уповать на данные прогнозирования, так как вся ответственность за принятие решения о совершении операций лежит именно на нем, а это означает, что все риски он берёт на себя. Прогнозы предоставляют информацию, координируют действия и помогают получить данные, на основе которых будет принято решение, но окончательный вердикт может зависеть также от ряда других факторов.

Стратегия "Ключ" — простой и эффективный способ прогнозирования

Если вы используете технический анализ и ищете хорошую стратегию, то «Ключ» — один из лучших вариантов. Этот подход будет полезен как для новичков, так и для тех, кто уже давно торгует на валютном рынке. Его отличительная особенность – использование совсем небольшого количества сигналов, которые легко отследить даже тому, кто не слишком-то разбирается в трейдинге.

Программа Прогнозирования Целей Gann Price Level. Версия под Android

Те, кто использует эту стратегию постоянно, отмечают, что открытые по ней сделки чаще всего успешны, к тому же приносят неплохую прибыль. Второе её достоинство – то, что с её помощью можно находить точные моменты входа в рынок. Это свойство делает её ценной вдвойне: вы можете применять «Ключ» как вспомогательный метод к другим используемым вами тактикам.

Настройка графика для торговли

Настроить график совсем просто:

  1. Таймфрейм Н4.
  2. Пара – фунт/доллар. Другие использовать не рекомендуется. Если вы решите попробовать торговать на иных валютных парах, требуется длительное тестирование. Кроме того, авторы стратегии считают, что для других пар и периодов нужно будет подбирать специальные настройки индикаторов.
  3. Установите Стохастик. Все параметры нужно оставить стандартными, кроме одного: значение %К замените на 14.

Вот и все настройки, которые от вас потребуются. Не спешите уходить, если вам показалось, что стратегия слишком уж проста. Есть и ещё один нюанс – дополнительно прилагается модель разворота, на основе которой будут приниматься решения об открытии сделки.

Правильный вход в рынок

Стратегия рассчитана так, чтобы трейдер мог взять достаточно прибыли со сделки, которая длится совсем недолго. Таймфрейм Н4 – это средний вариант между дейтрейдингом и более долгими позициями. Валютная пара GBP/USD известна своей волатильностью, благодаря которой можно очень хорошо заработать в короткий отрезок времени. Правда, и потерять тоже можно немало, но это уже вопрос профессионализма.

Прежде чем искать нужные моменты для открытия сделки, нужно научиться определять точку перелома тренда с помощью модели «Ключевой разворот». Она не относится ни к западным техническим паттернам, ни к японским, хотя и строится на основе свечей. Скорее это «находка» современных трейдеров – было подмечено, что при её образовании часто бывает смена направления цены.

Модель выглядит так:

  • При нисходящем тренде или канале образуется свеча, которая достигает нового минимума. Но при этом она закрывается выше, чем закрылась предшествующая. Это предвещает разворот вверх – «медвежий разворот».
  • При восходящей тенденции или канале появляется свеча, достигающая нового максимума. Но в итоге она опускается вниз, и её закрытие происходит ниже, чем закрытие предыдущей. Это означает возможный разворот вниз – «бычий».

В обоих случаях при достижении минимума или максимума учитываются не только тела свечей, но и тени. Такие ситуации, если учтены все факторы, на рынке вырисовываются не так-то часто. Трейдера это может огорчить, но напрасно: зато они действительно стоят внимания.

Как открывать сделки

Если говорить вкратце, для входа в рынок вам нужно всего три условия: сигнал Стохастика, фигура разворота и наличие тренда.

Чтобы открыться на покупку, дожидаемся следующих показателей:

29 Нейронные сети для прогноза и выявления аномалий временных рядов

  1. На графике до сих пор присутствовал нижний тренд.
  2. На его дне сформировалась вышеописанная модель бычьего разворота.
  3. Стохастик находится под нижним уровнем 20. При этом его сигнальная линия (красная) находится ниже главной, либо они переплетаются.
  4. Совпадение «Ключевого разворота» и сигнала индикатора должно произойти одновременно, либо с интервалом в 1 свечу. Если разрыв между ними больше, то такой показатель для покупки нельзя считать надёжным.
  5. Открывайте сделку при открытии следующей свечи.
  6. Стоп-лосс ставится за последним локальным минимумом.
  7. Тейк-профит должен быть вдвое больше стоп-лосса, но можно установить его уровень и дальше, если на то есть причины.
  8. После достижения прибыли в 15-20 пунктов стоп-лосс перенесите на цену открытия, а дальше можно двигать его вверх по мере роста графика. Также вы можете воспользоваться трейлинг-стопом.
  9. Если за три торговых сессии (свечи) изменений на графике не произошло, сделка стоит на месте или идёт в минус, то позицию стоит закрыть.

В данном случае соблюдены все условия входа в рынок: свеча, образовавшаяся после нисходящего тренда, достигла нового минимума, но закрылась выше предыдущей. Стохастик тоже дал сигнал. Трейдер мог получить до 200 пунктов прибыли с такой сделки.

На продажу открываемся при следующих условиях:

  1. До сих пор присутствовала восходящая тенденция.
  2. На графике появилась модель «Ключевого разворота», на сей раз медвежья.
  3. Линии Стохастика находятся в зоне перекупленности, при этом они либо переплетены, либо красная (сигнальная) располагается под основной.
  4. Вышеописанные показатели должны проявиться одновременно, либо в пределах 1-2 свечей, иначе сигнал вы можете считать недействительным.
  5. Как только открывается следующая свеча, вы можете заключать сделку.
  6. Стоп-лосс замеряется сразу – он расположен на уровне последнего максимума.
  7. Тейк-профит устанавливаете в два раза больше стоп-лосса. Это минимальное требование; можно и увеличить его.
  8. Когда прибыль доходит до 15-20 пунктов, рекомендуется stop-loss переместить на цену открытия. Так сделка станет гарантированно безубыточной, но и прибыль пока не будет обязательной. Далее передвигайте s/l вместе с движением цены. Также можно воспользоваться трейлинг-стопом.
  9. Если прошло три торговых сессии с момента открытия позиции (т.е. появилось уже три свечи), но никаких ощутимых сдвигов не произошло, или же сделка идёт в минус, рекомендуется закрыть её.

В данном случае трейдер мог получить до 150 пунктов прибыли, открыв сделку по стратегии «Ключ».

Некоторые особенности торговли

Просматривая графики, вы можете убедиться, что данная стратегия довольно хороша для извлечения прибыли. Несмотря на то, что трейдинг против тенденции считается рискованным, он предполагает возможность входа в рынок во время смены направления цены, а это лакомый кусочек даже для профессионала. «Ключ» позволяет найти отличные моменты, а риск (стоп-лосс), как правило, небольшой.

Если вы решили использовать эту стратегию для торговли, нужно учесть ещё некоторые её особенности:

  • По понедельникам открывать сделки категорически не рекомендуется.
  • Не стоит входить в рынок, если стоп-лосс намечается менее 20 пунктов.
  • Во время последних двух торговых сессий недели (в пятницу, в конце дня) сделки также рекомендуется не открывать.
  • И, конечно, проверяйте, не будет ли в ближайшие часы серьёзных выходов новостей.

В случае правильного применения и внимательного анализа графиков эта стратегия должна дать вам положительные результаты. А начать тестировать её на демо вы можете уже сейчас.

Применение стабильных агрегированных валют для анализа рынка Forex тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Колодко Дмитрий Владимирович

Оглавление диссертации кандидат наук Колодко Дмитрий Владимирович

Глава 1. Валютный рынок и методы его прогнозирования

1.1 Сущность валютного рынка FOREX

1.2 Методы прогнозирования финансовых рынков

1.2.1 Эконометрическое прогнозирование временных рядов

1.2.2 Фундаментальный анализ

1.2.3 Технический анализ

1.3 Концепция эффективного рынка

1.3.1 Концепция эффективного рынка

1.3.2 Арбитраж и скальпинг на валютном рынке

Глава 2. Специальные подходы к принятию решений на валютном

2.1 Инструментарий инвариантных валютных индексов

2.1.1 Инвариантные валютные индексы

2.1.2 Прогнозирование динамики инвариантных индексов

2.1.3 Стабильные агрегированные валюты

2.2 Экспертное прогнозирование

2.2.1 Сущность экспертного прогнозирования

2.2.2 СППР АСПИД-3W и обработка нечисловой экспертной информации

2.2.3 — Применение ОСППР АСПИД-3W к обработке результатов технического анализа

2.2.4 Байесовская оценка вероятностей альтернатив

2.3 Статистические закономерности, наблюдаемые на валютном рынке

2.3.1 Поведение котировок валют и валютных индексов внутри дня

2.3.2 «Эффект дня недели» на валютном рынке

Глава 3. Применение стабильных агрегированных валют в

3.1. Внутридневная динамика меновой ценности простых валют

3.2 Построение стабильной агрегированной валюты и анализ ее внутридневной динамики

3.3 Применение стабильных агрегированных валют во внутридневной торговле

3.3.1 Хеджирование валютных рисков краткосрочных денежных обязательств

3.3.2 Использование стабильных агрегированных валют в краткосрочных

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Модели динамики валютных пар на основе фундаментальных показателей экономики 2022 год, кандидат наук Тимофеев, Сергей Алексеевич

Правовое регулирование валютных бирж в России и других странах 2004 год, кандидат юридических наук Приходин, Сергей Александрович

Развитие валютного рынка России в современных условиях 2022 год, кандидат наук Люкшин Артем Михайлович

Современные тенденции в организации и деятельности международных товарных бирж 1995 год, кандидат экономических наук Кандинская, Ольга Александровна

Современный валютный рынок Forex: динамика и методы ее оценки 2008 год, кандидат экономических наук Кулаков, Никита Владимирович

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Применение стабильных агрегированных валют для анализа рынка Forex»

При работе на валютном рынке FOREX возникают проблемы прогнозирования динамики валютных курсов, управления валютными рисками и разработки новых финансовых инструментов, привлекательных для инвестора.

Актуальность решения этих проблем связана главным образом с новизной краткосрочных внутридневных валютных операций в России. Существующие методы управления рисками, например, с помощью валютных фьючерсов, ориентированы на длительные сроки (по крайней мере, на несколько месяцев) и, как правило, не позволяют в достаточной степени избежать риска падения курса самой валюты платежа. Использование же стабильных агрегированных валют возможно на коротких временных интервалах и позволяет в значительной степени избежать риска существенного падения курса валюты платежа.

Существующие методы прогнозирования динамики валютных курсов основываются либо только на статистической информации о прошлом состоянии рынка и, поэтому, не позволяют предвидеть изменение тенденции, либо на экспертной информации, которой, как правило, недостаточно для надежного прогноза числовых значений исследуемого временного ряда. Предложенная в работе модификация байесовского алгоритма оценивания вероятностей альтернатив позволяет учесть одновременно как статистическую, так и экспертную информацию.

Целью диссертации является разработка и апробация экономико-математических методов применения стабильных агрегированных валют для мониторинга, анализа и прогнозирования динамики валютных курсов и индексов на рынке Forex.

Для достижения указанной цели были сформулированы и решены следующие задачи:

— проведен статистический анализ случайных процессов внутридневной динамики валютных курсов и монетарных индексов простых и агрегированных валют;

FOREX CLUB: Как прогнозировать курсы валют на Forex?

— разработана модификация байесовского метода оценки вероятностей альтернатив, учитывающая нечисловую экспертную информацию и пригодная для поддержки принятия решений при построении прогнозов динамики валютных курсов;

— предложены экономико-математические модели использования стабильных агрегированных валют для хеджирования валютных рисков на коротких временных интервалах;

— предложены новые схемы финансовых инструментов валютного рынка, основанные на модели стабильных агрегированных валют, пригодные для совершения внутридневных операций.

Содержание диссертационного исследования соответствует следующим пунктам паспорта специальности 08.00.13:

1.6. Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов.

2.3 Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Объектом диссертационного исследования является, в соответствии с паспортом специальности, такая международная экономическая система как валютный рынок Forex.

Предметом диссертационного исследования являются процессы динамики валютных курсов, протекающие на валютном рынке Forex.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляет системный подход к изучению процессов динамики валютного рынка Forex, протекающих в условиях неопределенности. Помимо хорошо известных эконометрических методов прогнозирования финансовых временных рядов,

таких как регрессионные методы, модели ARIMA Бокса-Дженкинса, модели GARCH и другие, рассматриваются также экспертные методы технического и фундаментального анализа, применяемые при работе на валютном рынке. Для описания неопределенности развития экономических систем используется комплекс современных теоретико-вероятностных методов, основанных на различных моделях оценок вероятностей событий. В частности, учитывается концепция «рациональной уверенности» (rational belief), восходящая к трудам Дж. М. Кейнса, в рамках которой предполагается, что эксперты оценивают вероятности альтернативных сценариев развития экономических систем по нечисловым шкалам. Метод оценивания апостериорных вероятностей альтернатив по априорным предположениям и статистической информации восходит к идеям Т. Байеса. Построение монетарных индексов основано на понятии меновой ценности, восходящем к трудам Адама Смита, и работам У. Джевонса, посвященным мультпликативным индексам. Построение же агрегированной валюты минимального риска базируется на понятии оптимального портфеля ценных бумаг, разработанного Г. Марковицем. Среди исследователей, занимавшихся вопросами ценовой динамики финансовых рынков, можно назвать Л. Башелье, М. Кендалла, Ф. Блэка, М. Шоулза, Ю. Фама, А.Н. Ширяева.

Информационную базу исследования составляют архивные данные котировок валютных курсов, наблюдавшихся на рынке в 2022 и 2022 годах.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке экономико-математических методов мониторинга, анализа и прогнозирования внутридневной динамики валютных курсов и индексов, а также принятия решений на валютном рынке Forex, основанных на применении стабильных агрегированных валют.

Научная новизна определяется следующими результатами, выносимыми на защиту:

1) Предложена модификация байесовского метода оценивания вероятностей альтернатив динамики валютного рынка, пригодная для

поддержки принятия решений при построении прогнозов динамики валютных курсов и позволяющая в дополнение к имеющейся статистической информации учитывать экспертную информацию;

2) Выявлены отличия реальных процессов внутридневной динамики валютных курсов от модели броуновского движения. Выявлен «эффект дня недели» для валютных курсов и инвариантных индексов национальных валют.

3) Обнаружена значительно меньшая внутридневная волатильность стабильных агрегированных валют, измеряемая стандартным отклонением значений нормированного индекса меновой ценности, по сравнению с аналогично измеряемой волатильностью национальных валют. Предложена экономико-математическая модель хеджирования краткосрочных рисков с помощью стабильных агрегированных валют;

4) Разработаны новые финансовые инструменты валютного рынка, основанные на модели стабильных агрегированных валют, пригодные для внутридневных финансовых операций. При этом для прогнозирования динамики курсов этих инструментов предложено использовать байесовский метод получения вероятностей альтернатив по системе индикаторов технического анализа и реальным статистическим данным.

Форекс Уровни, Как Прогнозировать Действия Рынка

Теоретическая значимость работы состоит в выявлении статистических закономерностей случайных процессов внутридневной динамики валютных курсов и монетарных индексов простых и агрегированных валют, разработке и обосновании экономико-математической модели хеджирования краткосрочных валютных риской с помощью стабильных агрегированных валют, а также в разработке комплекса математических методов обработки нечисловой, неточной и неполной экспертной информации о вероятностях реализации альтернативных сценариев развития динамики финансовых рынков.

Практическая значимость работы состоит в разработке совокупности экономико-математических методов принятия решений при внутридневной торговле на валютном рынке Forex, а также конструировании на основе модели хеджирования валютных рисков с помощью стабильных агрегированных валют

новых финансовых инструментов, пригодных для совершения краткосрочных финансовых операций.

Апробация результатов диссертационного исследования проведена на научной сессии НИЯУ МИФИ-2022 (г. Москва, 30 января — 4 февраля 2022), докладах на кафедре экономической кибернетики СПбГУ и в Санкт-Петербургском экономико-математическом институте РАН.

Практическая апробация результатов диссертационного исследования осуществлена в рамках следующей НИР, в отчет по которой были включены материалы автора: «Разработка комплекса экономико-математических методов анализа и прогнозирования показателей финансовых рынков в условиях риска и неопределенности» (СПбГУ, 2022).

Публикации по теме исследования. Основные результаты диссертационного исследования изложены в 5 печатных научных работах, из которых 4 опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК.

Статьи в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК:

1) Колодко Д.В. Нестационарность и самоподобие валютного рынка Forex // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» №3, 2022. URL:

2) Колодко Д.В. Экспертное краткосрочное прогнозирование валютного рынка Forex // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» №4, 2022. URL:

3) Колодко Д.В. «Эффект дня недели» на валютном рынке Forex // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» №5, 2022. URL:

4) Колодко Д.В. Мониторинг валютного рынка Forex с помощью различных типов скользящих средних // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» №1, 2022. URL: http://uecs.ru/index.php?option=com_flexicontent&view=items&id=1958

Статьи в сборниках:

5) Колесов Д.Н., Колодко Д.В., Хованов Н.В. Байесовская оценка распределения значений финансово-экономических показателей: теория и возможные применения // Применение математики в экономике. Сборник статей. Выпуск 19. СПб.: Нестор-История, 2022. С. 107127.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Объем диссертации 155 страниц. Диссертация содержит 136 страниц основного текста, 8 таблиц, 80 рисунков. Список литературы включает 105 источников.

Глава 1. Валютный рынок и методы его прогнозирования 1.1 Сущность валютного рынка FOREX

Валютный рынок (Foreign exchange market, сокращенно FOREX) — это совокупность конверсионных операций по купле-продаже иностранной валюты на конкретных условиях (сумма, обменный курс, период) с датой валютирования, которые осуществляются между участниками [2, 17].

Основные участники валютного рынка [61]:

— Центральные банки. Основной функцией центральных банков является управление валютными резервами, проведение валютных интервенций, оказывающих влияние на уровень обменного курса, а также регулирование уровня основных процентных ставок по вложениям в национальной валюте.

— Коммерческие банки [43]. В банках концентрируются счета других участников рынка. Кроме того, банки осуществляют с этими счетами конверсионные операции. Банки аккумулируют (через операции с клиентами) совокупные потребности рынка в валютных конверсиях, а также в привлечении и размещении средств. Помимо удовлетворения заявок клиентов банки могут проводить операции и самостоятельно, за счет собственных и привлеченных средств. Валютный рынок представляет собой рынок межбанковских сделок, и, говоря о движении валютных курсов, следует понимать межбанковский валютный рынок. Наибольшее влияние на валютном рынке оказывают международные банки.

— Фирмы, осуществляющие внешнеторговые операции. Компании, участвующие в международной торговле демонстрируют устойчивый спрос на иностранную валюту (импортеры) и устойчивое предложение (экспортеры). Как правило, данные организации не имеют прямого доступа на валютный рынок и проводят конверсионные операции через коммерческие банки. Стоит отметить, что указанные компании в большинстве своем не нацелены на извлечение прибыли из колебаний валютных курсов, а пытаются лишь минимизировать связанные с ними возможные убытки.

— Международные инвестиционные компании, пенсионные и хеджевые фонды, страховые компании. Эти участники осуществляют политику диверсифицированного управления портфелем активов, размещая средства в ценных бумагах правительств и корпораций различных стран.

— Валютные биржи. В ряде стран функционируют национальные валютные биржи, в функции которых входит осуществление обмена валют для юридических лиц и формирование рыночного валютного курса. Государство обычно активно регулирует уровень обменного курса, пользуясь компактностью местного биржевого рынка.

— Валютные брокеры. Основная функция брокерских компаний сводится к тому, чтобы свести покупателя и продавца иностранной валюты и обеспечить проведение между ними конверсионной операции. Коммерческие банки также могут выполнять эту функцию. На рынке FOREX, как правило, отсутствует комиссия в виде процента от суммы сделки. Дилеры брокерских компаний котируют валюту со спрэдом, в котором уже заложены комиссионные.

— Частные лица [24]. На сегодняшний день все большее значение приобретают операции частных инвесторов. Физические лица имеют возможность проведения широкого спектра неторговых операций в части зарубежного туризма, переводов денежных средств, покупки и продажи иностранной валюты.

Валютный рынок является внебиржевым, децентрализованным и функционирует круглые сутки. Однако некоторые его инструменты, главным образом срочные контракты, торгуются на биржах.

Функции валютного рынка [17, 61]:

— Обеспечение международной торговли и инвестиций;

— Установление эффективного валютного курса;

— Создание возможностей для защиты от валютных и кредитных рисков;

— Возможность реализации валютной политики как части экономической политики государства;

— Спекулятивная функция. Именно на долю спекуляций приходится наибольшая часть сделок валютного рынка.

Сделку с иностранной валютой можно определить как контракт на обмен одной валюты на другую по согласованному курсу с установленной датой поставки.

Основными элементами сделки являются:

1) Дата совершения сделки.

3) Валюты. Валюты, участвующие в сделке, обычно идентифицируются трехбуквенным кодом, который применяется в платежной системе S.W.I.F.T. (Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunications — Сообщество всемирных межбанковских финансовых телекоммуникаций). Например, американский доллар — USD, единая европейская валюта — EUR, японская иена — JPY.

4) Обменный курс. Это цена одной валюты, выраженная в другой валюте. Валютные котировки включают в себя базовую и встречную валюты. При обозначении валютной пары принято указывать базовую валюту первой, а встречную — второй.

6) Дата валютирования, то есть дата реального обмена валют.

7) Платежные инструкции.

На современном валютном рынке можно выделить следующие типы сделок:

a) Валютные операции с немедленной поставкой (сделки spot).

Сделки спот — это сделки по покупке и продаже валюты на условиях её немедленной поставки банками-контрагентами в срок не позднее второго рабочего дня со дня заключения сделки, во время которой фиксируется курс продажи/покупки. Если в какой-либо из стран, которым принадлежат валюты сделки, на последующие два дня приходится выходной, то дата валютирования передвигается на один день.

Валютные операции с немедленной поставкой являются самым мобильным элементом валютной позиции и заключают в себе определенный риск.

С помощью операции «спот» банки обеспечивают потребности своих клиентов в иностранной валюте, перелив капиталов, в том числе «горячих» денег, из одной валюты в другую, осуществляют арбитражные и спекулятивные операции.

На рынке спот котируются курсы bid (покупка) и ask (продажа), по которым маркетмейкер покупает и продает базовую валюту. Разница между ценами bid и ask называется спрэдом.

b) Срочные сделки. К ним относятся форварды, свопы, фьючерсы и опционы [58].

Валютный форвард — это валютная сделка между двумя сторонами, предполагающая покупку одной валюты за другую с поставкой в будущем по курсу, установленному в момент заключения сделки. Форварды представляют собой внебиржевые контракты, условия которых индивидуальны и не являются стандартными.

Валютный своп — это валютная сделка, которая предполагает одновременную покупку и продажу определенного количества одной валюты в обмен на другую с двумя разными датами валютирования.

Валютные фьючерсы — это форвардные сделки со стандартными размерами и сроками, которые торгуются на биржах. Фьючерсный контракт представляет собой обязательство купить или продать одну валюту против другой по согласованному обменному курсу в определенный день в будущем.

Валютный опцион — это соглашение, дающее держателю право, но не обязывающее его купить или продать определенное количество валюты по согласованной цене в некоторый момент в будущем. Различают американский и европейский опционы. Так, американский опцион может быть исполнен в любой момент до истечения срока контракта, а европейский — только в момент

истечения контракта. Существуют опционные контракты на наличную валюту и на валютные фьючерсы.

Размер рынка торговли валютой очень велик и превосходит на порядок все остальные формы международных экономических отношений, такие как торговля товарами, торговля услугами, международное движение капитала, рабочей силы или технологии. Ежедневный оборот на валютном рынке в 2000 году достиг 2 триллионов долларов США, а в 2022 — уже 4 триллиона. Примерно 41% всех сделок с валютой составляют сделки спот, 53- прямые форварды и свопы и около 6%- фьючерсы и опционы, причем доля сделок своп постепенно сокращается, прямых форвардов и свопов — увеличивается, а фьючерсы и опционы продолжают оставаться небольшим сегментом рынка.

Сделки на валютном рынке могут совершаться как партнерами внутри страны, так и партнерами, находящимися в разных странах. На сделки внутри страны приходится примерно 47% всех сделок с валютой, причем доля внутреннего рынка постепенно увеличивается, тогда как на сделки с валютой между странами приходится примерно 53% и их доля в мировом валютном обороте несколько сокращается. Однако за усредненными показателями скрывается большое разнообразие. Например, в Бахрейне международные сделки с валютой абсолютно доминируют над местными, составляя 91%, тогда как в Японии на внешние валютные операции приходится только 9% оборота валютного рынка, а остальные валютные сделки совершаются между банками внутри страны.

Географически валютный рынок сильно концентрирован. В трех городах (Лондоне, Нью-Йорке и Токио) происходит 55% мировой торговли валютой, причем Лондон доминирует с долей в 30%, и темпы развития этого рынка сильно превосходят все остальные валютные центры. В связи со сказанным, выделяют 3 географические зоны активности валютных операций в течение суток или, иначе, три торговые сессии (время указано по Гринвичу):

1) Восточно-Азиатская (21:00 — 7:00). Наиболее активны сделки на рынке конверсионных операций доллара США к иене, доллара США к евро, евро к

иене, а также доллара США к австралийскому доллару. Колебания курсов, как правило, незначительны, за исключением дней, когда центральный банк Японии проводит валютные интервенции.

2) Европейская (7:00 — 13:00).

3) Американская (13:00 — 21:00).

Иногда отдельно выделяют Тихоокеанскую сессию, которая в нашей схеме отнесена к Восточно-Азиатской.

1.2 Методы прогнозирования финансовых рынков 1.2.1 Эконометрическое прогнозирование временных рядов

К эконометрическим методам относят 3 группы методов [77]:

— Методы, основанные на усреднении;

— Прогнозирование случайных процессов.

1) Методы первой группы в качестве прогнозного значения предлагают использовать какую-либо несложную функцию от нескольких последних значений временного ряда.

Самой простой моделью такого рода является тривиальный прогноз:

т.е. ожидаемое значение финансового показателя в будущем равно его текущему значению. Такая модель не учитывает ни тренды, ни сезонные составляющие, ни влияние различных факторов на динамику показателя. Разумеется, такой прогноз не может иметь высокую точность (разумеется, кроме того случая, когда показателя равен константе и не меняется во времени), однако в некоторых случаях именно тривиальное прогнозирование может оказаться наилучшим из имеющихся методов. Так, в рамках гипотезы Башелье динамика цен на финансовых рынках представляет собой процесс случайного блуждания, к чему мы еще вернемся в дальнейшем.

Эту модель можно усовершенствовать, приспособив ее к возможным трендам и сезонным колебаниям с периодом s:

У+1 = У< + (У1 — Уи]) или У1+1 = У^.

Одним из многочисленных минусов этих моделей является их подверженность случайным возмущениям. Это можно исправить, использовав модель простого усреднения:

то есть ожидаемое значение показателя в будущем равно его среднему значению за последние п периодов. В качестве среднего можно использовать не только среднее арифметическое, но и другие средние величины. При прогнозировании довольно часто используется метод экспоненциальных средних, который постоянно адаптируется к данным за счет новых значений. Формула, описывающая эту модель:

У,+1 = ЕЫА(, где ЕМА( = аУ( + (1 — а)БМА1_1, где величина а — параметр сглаживания, 0 <а< 1.

Более сложным методом этой группы является метод Хольта — метод двухпараметрического экспоненциального сглаживания. Для прогнозирования на p периодов вперед используется система:

Здесь а и в — параметры экспоненциального сглаживания, подобранные по тестовым данным. Величина О — сглаженный ряд общего уровня, Т -трендовая составляющая.

Недостатком метода Хольта является то, что он не позволяет учитывать сезонные колебания при прогнозировании. Чтобы отразить сезонность периодичностью я в модели, можно воспользоваться трехпараметрическим экспоненциальным сглаживанием — методом Винтерса:

Дробь в первом уравнении служит для исключения сезонности из У(1). После исключения сезонности алгоритм работает с "чистыми" данными, в которых нет сезонных колебаний. Появляются они уже в самом финальном прогнозе, когда "чистый" прогноз, посчитанный по методу Хольта, умножается на сезонный коэффициент.

2) Методы этого класса предполагают построение аналитической функции, характеризующей зависимость значений экономического показателя от времени. Предполагается, что значение изучаемого показателя складывается из следующих компонент [28, 65]:

— трендовой (Т), описывающей общее изменение со временем результативного признака;

— сезонной (5), отражающей повторяемость данных через небольшой промежуток времени;

— случайной (Е), отражающей влияние случайных факторов.

В большинстве случаев фактический уровень временного ряда можно представить как сумму или произведение трендовой, циклической и случайной компонент. Модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент, называется аддитивной моделью временного ряда: У = Т + 5 + Е. Модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент, называется мультипликативной моделью временного ряда: У = Т • 5 • Е.

Основная задача эконометрического исследования отдельного временного ряда — выявление и придание количественного выражения каждой из перечисленных выше компонент с тем, чтобы использовать полученную

информацию для прогнозирования будущих значений ряда или при построении моделей взаимосвязи двух или более временных рядов.

Для построения трендов, как правило, используют следующие функции [21, 28]:

— Линейная: T = a + b • t;

— Полиномиальная: T = a + bxt + b2t2 +. + bmtm;

— Экспоненциальная: T = ea+bt;

— Степенная: T = a • tb;

Выбор наилучшего уравнения тренда можно осуществить путем перебора основных форм тренда, расчета по каждому коэффициента детерминации R и определения модели с наибольшим значением этого показателя. Также рассчитываются значения информационных критериев, которые помогают выбрать наилучшую форму регрессионной модели.

Для моделирования сезонной компоненты можно воспользоваться какой-либо периодической функцией или ввести в уравнение регрессии фиктивные переменные.

В качестве периодических функций используют следующие:

— S = a cosat + a2 sinat — в случае простой периодической составляющей с известной частотой a.

— S = a cosbt + a2 sinbt — в случае простой периодической составляющей с неизвестной частотой.

— S = ^ (a2k_x coskat + a2ífc sinkat) — в случае сложной периодической

составляющей с известной частотой с основной гармоники.

— S = ^ (a^ coskbkt + a2¿ sinkbkt) — в случае сложной периодической

составляющей с неизвестной частотой с основной гармоники.

В том случае, когда нам известно число n интервалов наблюдения внутри одного цикла колебаний, можно ввести в регрессионную модель n-1 фиктивную

переменную, каждая из которых отражает сезонную составляющую для какого-либо одного интервала. То есть модель сезонной составляющей с периодичностью n интервалов наблюдения будет иметь вид:

S — a, хл a о Хо ^ • • • ^ a 1X 1 ,

где xx, x2, . хя_! — фиктивные переменные вида:

fl для каждого j — го интервала внутри каждого цикла,

j [0 в остальных случаях.

Оценить параметры регрессионных моделей можно с помощью метода наименьших квадратов. Для получения прогнозного значения финансового показателя в момент времени tj следует просто подставить значение t = tj в уравнение регрессии.

Регрессионные методы хороши при условии постоянства существующих тенденций. К сожалению, на финансовых рынках тенденции меняются часто. В особенности это относится к валютному рынку FOREX. Сказанное заставляет с осторожностью относиться к прогнозам, полученным с помощью регрессионных методов.

Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Разработка методики оценки и оптимизации валютного риска при спекулятивных операциях на рынке FOREX 2003 год, кандидат экономических наук Сорокожердьев, Кирилл Геннадьевич

Математические методы статистики и нелинейной динамики для оценки валютных рисков на базе предпрогнозного анализа 2005 год, кандидат экономических наук Болатова, Лилия Руслановна

Модели доходности и прогнозирование риска портфеля инвестора на международном валютном рынке: На примере рынка FOREX 2003 год, кандидат экономических наук Зинин, Александр Николаевич

Статистическое прогнозирование для построения эффективных торговых стратегий на валютном рынке 2003 год, кандидат экономических наук Литинский, Денис Семенович

Модели и методы принятия решений в автоматизированной торговле активами финансового рынка 2022 год, кандидат наук Мусин Артур Рустамович

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Колодко Дмитрий Владимирович, 2022 год

1. Абрамов Л.М., Капустин В.Ф. Математическое программиорование — Л., 1981.

2. Авагян Г.Л., Вешкин Ю.Г. Международные валютно-кредитные отношения. — М.: Экономист, 2005.

3. Агапова Т.А., Серегина С.Ф. Макроэкономика. — М.: Изд-во «Дело и сервис», 2004

Метод прогнозирования движения валюты на финансовых рынках.

4. Алмазов А.А. Фрактальная теория. Как поменять взгляд на финансовые рынки. — М.: Admiral Markets, 2009.

5. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. — М.: Наука, 1976.

6. Бабешко Л.О. Математическое моделирование финансовой деятельности. — М.: Кнорус, 2009.

7. Белова Е.В. Технический анализ финансовых рынков. М.: ИНФРА-М, 2006.

8. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление. -М.: "Мир", 1974.

9. Боровков А.А. Математическая статистика. — М.: "Наука", 1984.

10. Бубенко Е.А., Хованов Н.В. Использование агрегированных экономических благ постоянной ценности для хеджирования меновых рисков // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. URL: http://uecs.ru/instrumentalnii-metody-ekonomiki/item/1762-2022-12-08-06-17-34

11. Булковский Т. Н. Полная энциклопедия графических ценовых моделей. М.: «И-Трейд», 2006.

12. Вентцель А.Д. Курс теории случайных процессов. М.: Наука. Физматлит, 1996.

13. Вильямс Б. Торговый хаос. — М.: ИК Аналитика, 2000.

14. Винс Р. Математика управления капиталом. Методы анализа рынка для трейдеров и портфельных менеджеров. М.: Издательский дом Альпина, 2000.

15. Волкова В.Н. Теория систем и системный анализ. М.: ИД Юрайт, 2022.

16. Гихман И.И., Скороход А.В. Введение в теорию случайных процессов. -М.: "Наука", 1977.

17. Гусаков Н.П. Международные валютно-кредитные отношения. М.: ИНФРА-М, 2022.

18. Джини К. Средние величины. М.: Статистика, 1970.

19. Долматов А.С. Математические методы риск-менджмента. М.: Издательство «Экзамен», 2007.

20. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. М.: МИФИ, 2002.

21. Елисеева И.И. Эконометрика. — М.: Финансы и статистика, 2007.

22. Жижилев В. И. Оптимальные стратегии извлечения прибыли на рынке Forex и рынке ценных бумаг. М.: Финансовый консультант, 2002.

23. Жук С.Н., Евстратчик С.В., "Применение байесовской модели для оценивания вероятностей альтернатив в условиях неопределённости с использованием нечисловой, неточной и неполной экспертной информации", Тр. СПИИРАН, 21 (2022), 95-119.

24. Закарян И.О. Практический Интернет-трейдинг. — М.: Интернет-трейдинг, 2004.

25. Закс Ш. Теория статистических выводов. — М.: "Мир", 1975.

26. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. М.: Статистика, 1980.

27. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения. Харьков: Изд-во Институт прикладной психологии «Гуманитарный центр», 2005.

28. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: «Наука», 1976

29. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: «Наука», 1973

30. Колби Р. Энциклопедия технических индикаторов рынка. М.: «Альпина Бизнес Букс», 2004.

31. Колесников Г.И., Корников В.В., Хованов Н.В. Мультипликативные монетарные индексы // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2007. Том 14. Выпуск 6. С. 1049-1057.

32. Колесников Г.И., Корников В.В., Хованов Н.В. Мультипликативные монетарные индексы // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2007. Том 14. Выпуск 6. С. 1049-1057.

33. Колесов Д.Н., Колодко Д.В., Хованов Н.В. Байесовская оценка распределения значений финансово-экономических показателей: теория и возможные применения // Применение математики в экономике. Сборник статей. Выпуск 19. СПб.: 2022.: Нестор-История, 2022. С. 107-127.

34. Колесов Д.Н., Михайлов М.В., Хованов Н.В. Оценивание сложных финансово-экономических объектов с использованием системы поддержки принятия решений АСПИД-3W. СПбГУ, 2004.

35. Колесов Д.Н., Ненашев Д.А., Хованов Н.В. Простая модель обмена: номинальная и ценностная структура агрегированных экономических благ: Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. Экономика. 2009. Выпуск 1. С. 108-119.

36. Колмыкова Л.И. Фундаментальный анализ финансовых рынков. — СПб.: Питер, 2005.

37. Колодко Д.В. «Эффект дня недели» на валютном рынке Forex // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» №5, 2022. URL:

38. Колодко Д.В. Мониторинг валютного рынка Forex с помощью различных типов скользящих средних // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» №1, 2022. URL: http://uecs.ru/index.php?option=com_flexicontent&view=items&id=1958

39. Колодко Д.В. Нестационарность и самоподобие валютного рынка Forex // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» №3, 2022. URL:

http: //www. uecs. ru/index.php?option=com_flexicontent&view=items&id= 1144

40. Колодко Д.В. Экспертное краткосрочное прогнозирование валютного рынка Forex // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами» №4, 2022. URL:

41. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике: 2-е изд. — СПб.: Издательство СПбГУ, 2009.

42. Корнелиус Л. Применение технического анализа на мировом валютном рынке Forex. — М. Издательский дом «Евро», 2003.

43. Коробова Г.Г. Банковское дело. — М.: Экономист, 2006.

44. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.

45. Лин К. Дейтрейдинг на рынке Forex. Стратегии извлечения прибыли. -М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.

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

47. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003.

48. Люу Ю.-Д. Методы и алгоритмы финансовой математики. М.: Бином; Лаборатория знаний, 2007.

49. Маршалл Дж.Ф., Бансал В.К. Финансовая инженерия. М.: ИНФРА-М., 1998.

50. Мельников Р.М. Эмпирический анализ динамики обменного курса рубля // Финансовая аналитика: проблемы и решения, № 3 (141) — январь 2022. С. 2 -10.

51. Мэрфи Д. Межрыночный технический анализ. — М.: Диаграмма, 1999.

52. Нидерхоффер В. Практика биржевых спекуляций. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.

53. Нисон С. За гранью японских свеч. М.: Издательство «Диаграмма», 2001.

54. Нисон С. Японские свечи: графический анализ финансовых рынков. М.: Издательство «Диаграмма», 1998.

55. Носко В.П. Эконометрика, ч. 2. Регрессионный анализ временных рядов. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2022.

56. Орлов А.И. Прикладная статистика. М.: Изд-во «Экзамен», 2006.

57. Орлов А.И. Теория принятия решений. М.: Изд-во «Экзамен», 2006.

58. Первозванский А.А., Первозванская Т. Н. Финансовый рынок: расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994.

59. Петерс Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: применение теории хаоса в инвестициях и экономике. — М.: Интернет-трейдинг, 2004.

60. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. — М.: Мир, 2000.

61. Платонова И.Н. Валютный рынок и валютное регулирование. М., 1996.

62. Резниченко Е.В., Кочегурова Е.А. Методы краткосрочного прогнозирования финансовых рынков // Изевстия Томского политехнического института, №6 (2007). С. 19 — 23.

63. Романов В.П., Бадрина М.В. Информационные технологии моделирования финансовых рынков. М.: Финансы и статистика, 2022.

64. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. М.: Эксмо, 2007.

65. Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., ТалышеваЛ.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. — Новосибирск: Издательство Новосибирского Государственного Университета, 2005.

66. Твардовский В.В. Секреты биржевой торговли: Торговля акциями на фондовых биржах. — М.: Альпина Паблишерз, 2022.

67. Терентьев Д.В. Прогнозирование цены активов российского фондового рынка с помощью графического анализа линий тренда // Финансы и кредит, № 8 (208) — февраль 2006. С. 31 — 43.

68. Туманова Е.Л., Шагас Н.Л. Макроэкономика. Элементы продвинутого подхода. М.: ИНФРА-М, 2022.

69. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. Т.1. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007.

70. Хитров Г.М., Хованов Н.В. Простая модель обмена: основные предположения и ближайшие следствия // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. «Экономика». 1992. Выпуск 4. С. 101-106.

71. Хованов К.Н., Хованов Н.В. Система поддержки принятия решений АСПИД-ßW (Анализ и Синтез Показателей при Информационном Дефиците). Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 960087 от 22.03.1996. Российское агентство по правовой охране программ для ЭВМ, баз данных и топологии интегральных микросхем. М.: РосАПО, 1996.

72. Хованов Н. В. Математические основы теории шкал измерения качества. Л.: ЛГУ, 1982.

73. Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. СПб.: СПбГУ, 1998.

74. Хованов Н.В. Прогноз характеристик финансово-экономических показателей на основе синтеза экспертной и статистической информации // Труды 10-й международной научной школы «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах». Санкт-Петербург, 6-10 июля, 2022 г. СПб.: ГУАП, 2022. С. 114-122.

75. Хованов Н.В. Три типа математических моделей неопределенности // Измерительная техника. 2005. N 9. С. 39-44.

ОПРЕДЕЛЯЕМ ДВИЖЕНИЕ ЦЕНЫ ЗА 5 МИНУТ!

76. Хованов Н.В., Юдаева М.С. Использование метода рандомизированных вероятностей для оценки ожидаемых значений и вариаций финансово-экономических показателей // Труды 11 -й международной научной школы «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах». Санкт-Петербург, 28 июня — 2 июля, 2022 г. СПб.: IPME RAS, 2022. С. 40-49.

77. Цыплаков А.А. Введение в прогнозирование в классических моделях временных рядов // Квантиль, №1 (2006). С. 3 — 19.

78. Чеботарев Ю.А. Торговые роботы на российском фондовом рынке/ Ю.Чеботарев. М.: СмартБук, 2022.

79. Чураков Е.П. Прогнозирование эконометрических временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2008.

80. Шапкин А.С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций: Монография. — М., 2003.

81. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер с англ. — М.: ИНФРА-М, 2009.

82. Швагер Д. Технический анализ. Полный курс. М. Альпина Паблишер, 2001.

83. Ширяев А.Н. Вероятность, т.1. М.: МЦНМО, 2004.

84. Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Том 1. Факты. Модели. М.: ФАЗИС, 1998.

85. Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Том 2. Теория. М.: ФАЗИС, 1998.

86. Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже. М.: Диаграмма, 2001.

87. Якимкин В.Н. Кластерный статистический анализ рынков // Финансовая аналитика: проблемы и решения, № 7 (7) — июль 2008. С. 28 — 36.

88. Якимкин В.Н. Новый подход к прогнозированию на рынке Forex. — М.: СмартБук, 2008.

89. Якимкин В.Н. Фундаментальный анализ. М.: Изд-во Омега-Л, 2008.

90. Янковский Л.П., Лебедянская Е.А. Прогнозирование волатильности как способ управления рыночными рисками. // Финансы и кредит, № 40(424) -октябрь 2022. С. 2 — 9.

91. Bayes T. An essay towards solving a problem in the doctrine of chances // Biometrika. 1958. Vol. 45. P. 296-315 (Reprinted from: Philosophical Transactions of the Royal Society of London. 1764. Volume 53. P. 370-418).

92. Coletti G. Coherent numerical and ordinal probabilistic assessments // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1994. Vol. 24. P. 1747-1754.

93. Daellenbach H., McNickle D. Management science. Decision making through system thinking. Palgrave Macmillan, 2007.

94. Engemann K. J., Yager R. R. A general approach to decision making with interval probabilities // International Journal of General Systems. 2001. Vol. 30. P. 623-647.

95. Erev I., Cohen B. Verbal versus numerical probabilities: Efficiency, biases, and the preference paradox // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 1990. Vol. 5. P. 1-18.

96. Hogarth R. Cognitive processes and the assessment of subjective probability distributions // Journal of American Statistical Association. 1975. Vol. 70. P. 271289.

97. Hovanov N., Yudaeva M., Hovanov K. Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric, non-exact and non-complete knowledge // European Journal of Operational Research. 2009. Vol. 195. Issue 3. P. 857-863.

98. Hovanov N.V., Kolari J.W., Sokolov M.V. Computing currency invariant indices with an application to minimum variance currency baskets // Journal of Economic Dynamics and Control. 2004. Vol. 28. P. 1481-1504.

99. Keynes J. A Treatise on Probability. 3-d ed. London: Macmillan, 1952 (First ed. 1921).

100. Koopman B.O. The Axioms and Algebra of Intuitive Probability // The Annals of Mathematics, 2nd Ser., Vol. 41, № 2 (Apr., 1940), pp. 269-292.

101. Markowitz H. Portfolio Selection // The Journal of Finance, Vol. 7, № 1 (March 1952), pp. 77 — 91.

102. Mills T.C., Markellos R. The econometric modelling of financial time series, 3nd ed., Cambridge Univ. Press, 2008.

103. Pontines V., Ramkishen S.R. The Asian Currency Unit (ACU): exploring alternative currency weights // Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 2008, Vol.1, № 2 September, p. 269 — 278.

104. Tsay, Ruey S. Analysis of financial time series. John Wiley&Sons, Inc., 2002.

105. Yager R.R., Kreinovich V. Decision making under interval probabilities // International Journal of Approximate Reasoning. 1999. Vol. 22. N3. P. 195-215.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

Научная электронная библиотека disserCat — современная наука РФ, статьи, диссертационные исследования, научная литература, тексты авторефератов диссертаций.

Можно ли прогнозировать рынок Форекс? Как создать собственную торговую стратегию?

Действительно, много споров на тему, является ли рынок случайным и в какой мере, можно ли его прогнозировать? Я не берусь дать исчерпывающий ответ на эту тему, рынок слишком сложное явление для этого, но приведу два примера из собственной практики. Первый пример не имеет прямого отношения к данной теме, но мне он помог, вселяя уверенность и терпение, в конечном итоге добиться прогнозирования рынка Форекс.

Можно ли прогнозировать рынок Форекс? Как создать собственную торговую стратегию?

Дело было 30 лет назад. Если кто помнит, тогда была популярной игра в спортлото. В барабане перемешиваются шары с номерами от 1 до 36 и по одному выбрасываются в лоток 5 шаров. Я решил сделать программу, которая позволяла бы прогнозировать, какие номера выпадут в следующем розыгрыше. Хотя теоретически я знал, что предсказать случайный процесс невозможно, но у меня была не просто уверенность, а какое-то внутреннее знание того, что в этой ситуации я найду решение. Не буду описывать все перипетии этой работы, но в конечном итоге мне удалось стабильно прогнозировать 3 цифры из 5.

Этого было достаточно, чтобы получать в среднем 1000% прибыли на один заполненный билет. Было очень обидно, когда после десятилетней упорной работы придя к положительному результату я так и не смог воспользоваться ее плодами. Дело в том, что программа, которую я сделал на далеко не самой плохой вычислительной машине того времени ЕС-1055 считалась более суток. Я имел возможность, придя утром в субботу на ВЦ, включить машину, запустить программу и ждать до вечера воскресенья результатов, но в рабочие дни, когда машина загружена в две смены это было невозможно, билеты к очередному розыгрышу надо было отослать до пятницы, а сами розыгрыши проходили в воскресенье. Но суть не в этом, а главное выводы из этой работы.

Практически нет абсолютно случайных процессов, каждый несет в себе пусть слабую, но детерминированную составляющую, так как нельзя выделить какой-то процесс и изолировать его от взаимодействия с окружающим миром. Любое взаимодействие создает корреляционные связи, а это, в свою очередь, дает возможность, если не прямым способом, то косвенно, выявить эти связи и через них осуществить прогноз самого процесса.

В примере, который я привел, был один забавный момент. Первоначально барабан, в котором перемешивались шары, был восьмигранным цилиндром, который крутился вокруг своей оси. Но в один прекрасный момент барабан заменили, сделав его шарообразным, в основании его располагался вибратор, который подбрасывал попадающие в центр шары. И когда произошла смена барабана, моя программа рассыпалась, она прекратила прогнозировать, мне пришлось ждать полгода, пока накопится новая статистика, и полностью менять алгоритм программы, только после этого мне удалось вновь получить стабильные прогнозы. Суть алгоритма сводилась к описанию пространства, которое представлял из себя барабан.

Внутри шара, из точки его касания с плоскостью, перемещался вектор по внутренней поверхности шара, его координаты выражались косвенно через цифры выигравших номеров из статистики розыгрышей. Задача прогноза в лоб по номерам не решалась. Надо было сначала создать модель пространства, в котором эти номера формировались, а далее, накладывая собственные искусственные ограничения, осуществлять прогноз квазислучайного процесса, формирующегося этим пространством.

Для повышения информативности входных признаков нужно создавать их ковариации между собой, используя различные законы комбинирования этих признаков, и выделить оптимальную группу формирующую наиболее точную модель. Для прогнозирования я использовал методику, близкую к сегодняшним генетическим алгоритмам.

Когда я впервые увидел графики рынка Форекс, это мне показалось до боли знакомым. Та статистика розыгрышей спорт–лото, которую я использовал, выглядела практически идентичной. Спорт–лото и рынок Форекс при одинаковой сложности их прогнозирования, являются полыми антиподами. По своим масштабам их можно сравнить как каплю воды с океаном. Если в спорт–лото детерминированная составляющая очень слабая, то в событиях на рынке Форекс наоборот, случайные процессы составляют незначительную часть.

Все многочисленные события, как на самом рынке, так и в мировой экономике и политике, оказывающие непосредственное влияние на рынок, имеют глубинные причинно–следственные связи, которые при недостатке информации о них и сложности их взаимодействия между собой стороннему наблюдателю представляются, как случайные события.

С двухтысячного года я начал работу по изучению и моделированию рынка Форекс. Мой вывод – прогнозировать его абсолютно реально, но как любое сложное явление, это не решается примитивными техническими средствами типа индикаторов и осцилляторов. В результате моей многолетней работы по изучению рынка Форекс я пришел к выводам, которые будут интересны для многих, и они касаются не только технической стороны проблемы, но затрагивают глубинную природу рынка.

Мир, в котором мы живем, настолько сложен и многомерен, что свести его к простой формуле – не возможно. Процессы, происходящие в нем, хотя и кажутся на первый взгляд очевидными, но при детальном рассмотрении – выясняется, что за этой внешней очевидностью скрывается внутренняя природа совсем иная, чем нам представлялось, и чтобы правильно понять ее, надо изменить сложившийся стереотип нашего мышления.

Например, каменный уголь нам представляется твердой формой материи, но если мы изменим наше поверхностное восприятие, и попытаемся осознать его внутреннюю природу, то окажется, что за внешне неизменной плотной материей скрывается динамичная энергетическая структура, состоящая из многомерных силовых полей связывающих мириады элементарных частиц и заставляющая их двигаться по своим орбитам с огромными скоростями.

Внутри мы не найдем ничего твердого, все состоит только из энергии, а твердая материя – только иллюзия нашего восприятия из-за ограниченности наших органов чувств. Твердый каменный уголь содержит внутри себя мощный энергетический потенциал, который проявляется при его горении, а энергия, скрытая в нем, переходит из одной формы в другую. Я говорю очевидные вещи, надеясь, что Вы сможете провести аналогии, и все дальнейшее, что я собираюсь сказать – будет столь же очевидным.

Все в этом мире – есть энергия, одни ее формы выражены явно, другие скрыты за иллюзией материи, третьи в нашем измерении проявляют себя только как символы, через которые возможно получить доступ к самим процессам, проистекающим на тонком плане, и о существовании этих процессов мы часто даже не подозреваем.

Деньги – это энергия, и как любая энергия, они не появляются ниоткуда, и не исчезают в никуда, они подчиняются закону сохранения энергии, переходя из одной формы в другую. Доллары, фунты, иены – это только символы, за которыми скрываются разные виды энергии, а рынок Форекс – огромный трансмутатор, преобразующий энергии одного вида в другой. За очевидной внешней стороной этих явлений скрывается другая, не доступная нашему ограниченному восприятию, не способному проникнуть в иные измерения.

При перемещении или конвертации денег в нашем мире следствий, происходит движение энергетических потоков соответствующих потенциалу этих денег в тонком причинном плане, не доступном нашим органам чувств без специальной тренировки. А сам рынок Форекс – является информационно энергетической системой, включающей в себя не только технические системные средства, но эмоции и психологию всех его участников, а так же многообразие различных энергетических потоков соответствующих движению денег во всем мире. Эта энергия создает мощный Эгригор, который как магнит с одной — стороны притягивает к себе дополнительную энергию тех, кто прикасается к нему, с другой стороны — оказывает влияние на психологию всех, кто оказывается в сфере его действия.

Зная, какое огромное количество денег ежедневно вращается на рынке Форекс, какой эмоциональный накал испытывает каждый участвующий в торговле на нем, можно себе представить тот огромный энергетический потенциал и мощность потоков энергии, которые сопровождают его работу. В движение этих энергий нет ничего случайного, они подчинены вполне определенным законам.

При всей своей глобальности, рынок Форекс очень чувствителен и уязвим. События, происходящие во всем мире, оказывают прямое, либо косвенное воздействие на него. Высказывания крупных политиков и финансистов, военные и политические конфликты, состояние экономик разных стран, колебания цен на других финансовых рынках – все это приводит к изменению ситуации на самом рынке Форекс. Кроме этого имеют место и попытки непосредственно манипулировать рынком Форекс.

Это пытаются делать как некоторые крупные игроки, осуществляя рискованные спекулятивные операции, пытаясь вывести рынок из равновесия. А также некоторые структуры и лица, овладевшие техниками контроля и управления энергиями, и пытающиеся осуществить воздействие непосредственно на энергетические потоки на тонком плане, спровоцировав тем самым движение цен в нужную для себя сторону в нашем физическом измерении.

Работая на рынке Форекс, я непосредственно сам чувствовал эти попытки и сталкивался с чужой энергией, и чужой волей, осуществляющей давление на движение цен, вполне осознанно воспринимал это, имея достаточный опыт в работе с энергетическими техниками.

Основные же помехи и искажения, или то, что можно считать случайной составляющей рынка Форекс и шумом, вносят дилинговые центры, а также каналы связи. О том, как это случается, я думаю, каждый из Вас имеет собственное представление, не единожды сталкиваясь с этим в личной работе. Что же делать в этой путанице различных противостоящих интересов, сил и энергий, куда податься бедному трейдеру, чтобы найти свое место под солнцем?

Можно научиться чувствовать рынок, и прогнозировать его без каких либо вспомогательных технических средств. Этим способен овладеть каждый при надлежащей тренировке. Для этого нужно на первом этапе просто наблюдать за движением цены на минутном графике любого выбранного инструмента (но только на одном и том же, так как каждый имеет свою специфику, и пока не научитесь чувствовать его – работайте с одним). Сколько это займет времени – однозначно сказать трудно, это сугубо индивидуально, у кого-то пол года, у кого-то возможно год.

Мне потребовалось два месяца, но большинству не следует ориентироваться на эту цифру, в освоение этого метода мне помогла многолетняя практика различных энергетических техник и медитаций. Хотя эти практики и не являются обязательными для овладения этим методом прогнозирования рынка, но при их использовании можно существенно ускорить весь процесс освоения. Важная деталь, Вы не должны пытаться угадать движение цены в это время, так как, пытаясь отгадать, Вы отвлекаете свое подсознание от работы, а все происходит именно на уровне подсознания.

Угадывать пытается ум, а он не способен заглянуть в будущее, он только мешает этому процессу, его нужно максимально успокоить, центрируя свое внимание на движение цены и ни о чем постороннем не думая. Просто наблюдайте, доверяя себе и имея терпение. Графики движения цен – это только символы, через которые выражаются противоречивые и многополярные события в мировой экономике. Графики цен, как символы помогают настроиться на те энергии, которые формируют и направляют движение рынка.

Эти энергии появляются, и их направление формируется задолго до того, как меняется цена на самом графике. Центрируя свое внимание на графике, Вы на уровне подсознания будете подключаться к этим энергиям, начнете их чувствовать. И постепенно придет ощущение знания, это именно как знание того, куда пойдет следующий тик за мгновение до того, как это происходит. Когда Вы сможете безошибочно прогнозировать направление следующего тика, можно переходить ко второму этапу.

Откройте несколько (4-6) минутных графиков по разным инструментам, хорошо коррелированных с тем инструментом, на котором Вы собираетесь работать. И так же, как в первом случае, просто наблюдайте за движением цен, стараясь уловить взаимную динамику движения. Постепенно Вы начнете чувствовать, что сочетание динамики движения некоторых инструментов как бы предопределяет движение других, и Вы будете знать по взаимному поведению разных инструментов, куда будет двигаться цена по интересующему Вас инструменту.

Далее можно переходить к третьему этапу обучения – начинать торговлю на демо–счете с использованием приобретенных навыков. Для того, чтобы выяснить пределы своих возможностей, нужно попробовать разные стратегии торговли: от самых консервативных, до самых агрессивных. Нужно научиться проигрывать, сознательно заходя в сложные ситуации, чтобы после этого с помощью приобретенных способностей наиболее безболезненно выходить из них.

Экспериментировать в этом нужно не только на демо–счете, но и на реальном – психология работы на реальном счете существенно отличается. Нужно быть готовым к тому, что небольшие потери неизбежны, но нужно идти на осознанный риск. Если Вы хотите понять природу рынка, научиться быстро реагировать на его изменения, предсказывать его поведение – необходимо учитывать все выше сказанное.

Прогнозирование рынка Форекс абсолютно реальная вещь. Кто имеет доверие к себе, может развить соответствующие способности, кто такого доверия не имеет, может делать это с помощью технических средств, хотя одно другому не противоречит, а, дополняя друг друга – может дать самый эффективный результат.

Такова психология человека, что ему нужно иметь точки опоры для принятия решения и продвижения вперед, без них наступает стопор и большинство, кто не привык доверять своей интуиции, теряются и не могут принять верное решение. Индикаторы и осцилляторы являются таковыми точками опоры. Хотя сами по себе они отражают только прошлое движение цен, и не могут дать ни какой объективной картины будущего, они как плацебо для больного дают некоторую уверенность, что Вы приняли лекарство и все будет хорошо, хотя на самом деле это не лекарство, а только его подмена, не приносящая ни пользы, ни вреда.

Каждый, кто впервые попадает на рынок Форекс, чувствует себя маленьким ребенком, не умеющим ходить, и чтобы он встал и пошел, ему нужны руки родителей, которые поставят его на ноги и дадут точку опоры. Но по мере того, как мы учимся сохранять равновесие, мы должны отказаться от подпорок, которые привязывают нас к прошлому и мешают двигаться вперед. Индикаторы и осцилляторы стали целой индустрией бизнеса, пишется множество книг, дилинговые центры проводят курсы по работе с ними, терминал считается тем круче, чем больше он содержит разных индикаторов и осцилляторов.

Нам внушают, что без них не обойтись, и большинство трейдеров, как загипнотизированные, пытаются строить на них свои торговые системы, хотя большинство понимает, что по самой своей природе они не могут дать никакого прогноза, в лучшем случае они с некоторым запаздыванием говорят о смене тенденции в движении рынка.

По моему мнению, большинство успешных трейдеров, много лет работающих на рынке, хотя и пользуются индикаторами, и многие искренне верят, что именно они им помогают торговать, на самом деле, за долгие годы практики выработали интуитивное восприятие рынка, хотя зачастую и не подозревают об этом. В этом секрет их успеха, а не индикаторах и осцилляторах, и чем раньше каждый осознает это, тем быстрее разовьет описанные выше способности, отбросив костыли технического и фундаментального анализа, которые только мешают быстро продвигаться вперед.

На каком же принципе основано построение большинства торговых стратегий? На одном простом и очевидном факте. Если рынок двигался в одном направлении, то вероятность того, что он продолжит движение в этом направлении немного больше вероятности того, что он резко его изменит на противоположное. Это следует из того, что рынок – инерционен, и хотя на коротком временном интервале наблюдаются колебания то в одну, то в другую сторону, основная тенденция меняется медленно.

Основываясь на этом принципе и увидев с помощью индикаторов направление тренда, трейдеры, последовательно открывая небольшие лоты, пытаются уцепиться за волну тренда. А с помощью Stop Loss и Trailing Stop минимизировать потери, если рынок разворачивается в противоположную сторону. Ни о каком эффективном анализе и прогнозе здесь речи вообще не идет. А так как разность между вероятностями вышеприведенного факта не велика, то и эффективность торговых стратегий основанных на этом принципе, а как следствие, и прибыль – очень низкая.

В основу второго варианта построения торговых стратегий, встречающимся значительно реже, положено предположение, что завтра рынок будет таким же, каким он был вчера. Основываясь на этом предположении, производится оптимизация параметров индикаторов и других технических инструментов, используемых для анализа, на исторических данных. Далее по найденным параметрам производится настройка индикаторов и других технических инструментов.

Изначально выдвинутое предположение о неизменности рынка не верно. Рынок динамичен, и его динамика многократно меняется в течение суток. Это связано с тем, какой рынок доминирует, Азиатский, Европейский или Американский, с приходом или уходом с рынка крупных игроков, с выходом новостей и другими причинами, о которых я говорил выше. Оптимизация параметров — процесс долгий, и осуществить ее в реальном масштабе времени не возможно.

Преимущества графического анализа форекс

Вследствие этого оптимизация не соответствует реалиям рынка, и не дает возможности произвести качественную настройку используемых инструментов, к тому же сами эти инструменты отражают только прошлое состояние рынка. Построенные по этому принципу торговые системы хотя и дают результат несколько лучший, чем в первом случае, но, тем не менее, мало эффективны.

А возможно ли создание эффективных стратегий торговли? Да, возможно, только принципы их построения должны быть адекватны сложности объекта. Рассчитывать построить эффективные стратегии, основываясь на показаниях примитивных индикаторов – по меньшей мере, наивно.

Это должны быть экспертные системы, умеющие в реальном времени отслеживать изменяющуюся динамику рынка, способные комбинировать все имеющиеся данные с целью повышения информативности признаков. Строить модели и на их основе синтезировать новые признаки, отражающие тенденции рынка, которые в реальных условиях мы не можем получить. Это связано с тем, что вся информация, которой мы располагаем, это – хорошо перемешанный коктейль — в его состав входит множество как взаимодополняющих, так и взаимоподавляющих данных, о природе и существовании многих из которых мы даже не подозреваем.

По искусственно синтезированным признакам, если они адекватно отражают существующие тенденции, можно делать как краткосрочные, так и долгосрочные прогнозы. Таков алгоритм эффективной торговой стратегии, а при его программной реализации – торговой системы. При этом этот алгоритм, безусловно, должен учитывать индивидуальные особенности его создателя. Отчасти это вкладывается в стратегию автоматически, каждый, кто ее создает, переносит в нее свои знания и опыт, свои опасения и свой темперамент.

Но только отчасти и в недостаточной мере. Надо осознано подходить к этому процессу создания стратегии. Система – только инструмент, и чтобы он эффективно работал в Ваших руках – нужно, чтобы он был как бы продолжением Вас самих, как меч – является как бы продолжением руки самурая. И пока эта гармония не будет создана, максимального результата не достичь.

Как же ее создать? Для ее создания нужно воспользоваться вышеприведенным примером. Если Вы хотя бы в некоторой степени освоите то, что я описал, начав осознавать рынок, чувствовать энергии формирующие его, то сможете так позиционировать себя в работе с ним, что при создании своей стратегии сможете, возможно, даже не вполне осознавая это, вложить в нее свое восприятие рынка отвечающее Вашей внутренней гармонии с ним. Это даст Вам возможность вести эффективную торговлю и свести потери практически к нулю, создав модель, дающую точный прогноз направления тенденции, и позволяющую быть всегда на шаг впереди любых изменений, какими бы причинами они не были вызваны.

Для создания адекватной модели рынка необходимо использовать максимально возможное количество торговых инструментов. Рынок формируется из всех инструментов, все они взаимосвязаны и оказывают влияние друг на друга. Взаимная динамика инструментов – ключевой момент при синтезе модели тенденции.

При построение модели желательно использовать потиковую историю, так как методы, по которым формируются свечи, хотя и делают картину более наглядной для зрительного восприятия, но при этом происходит потеря значительной доли информации отражающей динамические характеристики рынка. Эти принципы формирования свечей создавались еще в то время, когда не было компьютеров. Тогда важно было сделать поступающую информацию более наглядной, пусть даже за счет ее частичной потери.

К сожалению, найти потиковую историю сложно, тем более, что она должна быть синхронизирована по всем инструментам, используемым для расчета, и иметь глубину истории пять – шесть лет. К тому же рассчитать модель с таким объемом входных данных вряд ли под силу большинству компьютеров, используемых частными трейдерами.

Какой же выход? Строить динамические модели, использующие принцип самоорганизации. При этом возможно ограничиться не слишком большой предысторией. На ней производить обучение модели и синтезировать новые признаки, отражающие динамику тренда. Построенная модель должна дообучаться на каждом шаге при поступление новых данных, и динамично отслеживать и предсказывать не только все изменения рынка, но и распознавать зарождающиеся тенденции к этим изменениям. На основании такой модели можно строить краткосрочный прогноз динамики рынка, что в свою очередь, позволит вести эффективную торговлю.

Это не идеалистические пожелания, это вполне реальное решение, реализованное на практике. Программная реализация этого алгоритма может быть разной, это зависит от опыта и предпочтения разработчика, знания соответствующего языка программирования, наличия специализированных пакетов, позволяющих создавать модели рынка. Но нужно сказать, что это – сложная задача. Для ее эффективного решения нужно иметь большое терпение и не рассчитывать, что без длительного изучения рынка, без многочисленных экспериментов ее удастся осуществить.

Решение ее – сродни изобретению. Я в течение многих лет изучал рынок, построил десятки различных моделей, заходя в тупик и начиная снова и снова. И когда, кажется, что уже перепробовал все, а приемлемого результата так и не получил, начал экспериментировать с развитием чувственного восприятия энергий рынка, описанного выше. После овладения этим навыком и месяца торговли, без использования каких-либо технических средств, неожиданно пришло осознание той оптимальной стратегии, которая соответствует моему пониманию рынка.

Сформировался алгоритм торговой системы, реализовать который уже не представляло большого труда. Разумеется, решение не пришло бы так быстро, и воплотить его не удалось бы в столь короткие сроки, если бы не предыдущие годы работы. Была накоплена необходимая критическая масса знаний и опыта, отработаны методы технической реализации, остальное уже было делом техники.

На первом этапе реализации алгоритма я синтезирую модель тренда по тому инструменту, на котором предполагаю торговать. По полученной модели осуществляется двух шаговый прогноз. На первом шаге дается прогноз на шесть точек вперед, на втором шаге, используя в качестве входных аргументов результаты прогноза первого шага, дается прогноз еще на шесть точек вперед. В конечном результате: построение модели тренда, ее дообучение на новых данных, и двух шаговый прогноз – все это занимает по времени меньше одной минуты, и к приходу нового бара на одноминутном таймфрейме программа завершает свою работу.

Я пробовал делать пяти шаговый прогноз, при этом горизонт прогнозирования увеличивался до тридцати точек вперед, результаты получались вполне удовлетворительные. Данный алгоритм работает на всех таймфреймах и с любыми инструментами.

Я показал один из возможных подходов к прогнозированию рынка Форекс. Если один нашел путь и прошел по нему, значит это могут сделать многие, хотя я уверен, что уже существуют системы, близкие по уровню к описанному мной, а так же и значительно более эффективные, но их разработчики предпочитают молчать об этом.

Я, наверное, разочаровал своей статьей многих из тех, кто, придя на рынок Форекс, рассчитывал быстренько написать из подручных материалов, имеющихся в MetaTrader 4, простенькую торговую систему и заработать миллионы. Но, надеюсь, что данная статья воодушевила и подвигла продолжить поиск тех, кто, потратив много времени и сил, так и не придя к удовлетворительному результату, полные сомнений, все чаще задают себе вопрос, а стоит ли и дальше бездарно растрачивать время, возможно эффективного решения вообще не существует. Решение есть, я показал только одно, но я уверен, что их множество, а точнее у каждого оно свое, и каждый способен его найти в соответствие с теми условиями, о которых я говорил ранее.

Я предвижу вопрос, который будет возникать у читающих мою статью: с помощью каких программ я реализовывал данную торговую систему? Еще раз хочу подчеркнуть, технические средства вторичны, я ими располагал на протяжении всего времени работы, и у меня ничего не получалось, пока не сформировалось четкое представление о торговой стратегии и алгоритме, которые нужно реализовать. Только когда есть понимание рынка и процессов, которые на нем происходят, можно создать алгоритм, адекватно отражающий эти процессы.

Если смотреть на рынок, как на черный ящик, в котором не известно, что происходит, и пытаться моделировать его, надеясь, что компьютер сам подберет нужную модель, – с помощью существующих на сегодняшний день программных и технических ресурсов, на мой взгляд, эту задачу не решить, рынок слишком сложное явление для этого. Это станет возможным, когда появятся на несколько порядков более мощные технические и программные средства, обладающие искусственным интеллектом, работающие по принципу эвристической самоорганизации моделей.

Но сегодня мы можем решать только маленькие локальные задачи, а для их реализации необходима четкая постановка задачи и алгоритм, отражающий эти локальные процессы. Когда этот алгоритм создан, реализовать его можно любыми средствами, которые Вам доступны, даже ограничившись только языком программирования MQL4. Например, при применении пакета PolyAnalyst http://www.megaputer.com, использующего принцип Data Mining в своей работе, возможно обучение нейронной сети и последующая формализация ее параметров.

В результате чего получается нелинейный полином, связывающий выход сети с ее входами, этот полином можно внести в любой индикатор или торговую систему, написанную на MQL4 или любом другом языке программирования, получив тем самым полноценную нейронную сеть без использования каких-либо внешних пакетов. В этом пакете имеются много различных возможностей для эффективного моделирования, открытия законов, кластеризации, поиска зависимостей, хотя при использовании в качестве внешних приложений на сегодняшний день имеются и более эффективные программы.

Когда я создавал программу прогнозирования розыгрышей спортлото, хотя по сложности прогнозирования эта задача не уступала рынку Форекс, не было никаких специализированных пакетов для этого, метод, который я использовал – это только методология, разрабатывать алгоритмы и писать программу приходилось самому на языке программирования PL1.

В заключение статьи хотелось бы заглянуть в недалекое будущее и увидеть пути развития трейдинга. По мере роста мощности компьютеров и развития программных продуктов, использующих в своей основе принципы поиска знаний, самоорганизации, и самообучающиеся алгоритмы прогнозирования, все большую долю в торговле будут занимать эффективные механические торговые системы. Трейдерам, рассчитывающим вести торговлю в ручную, использующими торговые системы, построенные на основе индикаторов и осцилляторов, все труднее будет конкурировать и удержаться на рынке.

Развитие компьютерных технологий идет в геометрической прогрессии. Уже появились первые данные о создании экспериментальных образцов биокомпьютеров, производительность которых в миллиарды раз выше существующих. Чем дальше, тем больше борьба на рынке будет идти уже не между людьми, а между роботами, и побеждать будут не те, у кого мощнее технические ресурсы, технические ресурсы будут позволять создавать программы любой сложности, а те, у кого более эффективная торговая стратегия. В конечном итоге лет через двадцать финансовые рынки в том виде, в котором мы видим их сейчас, прекратят свое существование, так как станут абсолютно прогнозируемыми.

Заключение

То, что я говорил в статье справедливо не только для рынка Форекс, но и для любых других финансовых рынков. Форекс наиболее крупный из всех, наиболее динамичный и трудно прогнозируемый. Все вопросы, которые я здесь ставил, я задавал самому себе, и в результате собственного поиска искал ответы на них.

Завершая статью, я хочу еще раз сказать, я не претендую на исчерпывающее знание и изложение материала. Я только рассказал о своем небольшом опыте в исследовании природы рынка Форекс, и о своих выводах, основанных на личной практике. Некоторые согласятся со мной, большинство усомнятся в моих выводах, некоторые сочтут все вышесказанное – шарлатанством.

Это как в известной притче о четырех слепых, которые подошли к слону и на ощупь попытались составить представление о нем. Один взялся за хвост, второй – за ногу, третий – за хобот, четвертый – за бивень. Когда их спросили, какой же из себя слон, они стали ругаться и драться, пытаясь опровергнуть друг друга, и отстоять исключительно свое представление о слоне.

Я только коснулся кончика хвоста, и сделал свои выводы. Я надеюсь, что эта статья даст импульс к широкому обсуждению этой темы. Последуют высказывания о других гранях проблемы от исследователей, имеющих другой опыт. И так из отдельных разноцветных осколков выстроится целостная мозаика, в которой уже отчетливо можно будет увидеть картину рынка.

Фундаментальный анализ мировых валютных рынков. Методы прогнозирования и принятия решений

Книга посвящена теме фундаментального анализа. Одна из немногих отечественных книг по этой проблематике, и тем она ценней именно нашему читателю. В книге подробно и скрупулезно описываются принципы современной экономической теории, основные ее понятия и терминология, цикличность рынка. Затем рассмотрены все самые существенные фундаментальные индикаторы, приведены примеры их поведения и интерпретации. Так же автор приводит психологические модели реакции рынка на изменения основных индикаторов. И смеем Вас заверить, что такие знания просто обязательны для любого из участников рынка Форекс.

Лучшие Форекс брокеры 2021: