СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ФОРЕКСА

Лучшие Форекс брокеры 2021:

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ФОРЕКСА

Имеется много публикаций, предоставляющих актуальные внутридневные уровни, однако часто они вызывают ряд простых вопросов, например:

  1. Какими конкретно ценовыми моделями порождены эти уровни?
    Рынок показывает, что уровни ценовых моделей можно охарактеризовать набором параметров, значения которых различны для разных моделей/валют/таймфреймов, т.е. природа полученных уровней имеет непосредственное значение для конструирования трейдером своих торговых сигналов.
  2. К каким таймфреймам относятся эти уровни?
    Таймфрейм принципиально влияет на выбор соответствующей торговой тактики (значения СтопЛосс и ТейкПрофит, скорость сдвига SL & TP, время пребывания в рынке). Не зная таймфрейма для уровня, фактически невозможно разумно входить в рынок.
  3. Каковы логические принципы, применяемые в порождающих моделях?
    Без таких принципов трейдеру невозможно оценить качество и актуальность этих моделей.

  • Трендовые линии, проведённые по TD-точкам Демарка;
  • Уровни коррекции, основанные на методах Демарка;
  • Сильные уровни, проведённые через скопление экстремумов.
  • Уровневая структура (MS Excel). скачать LevelStr
  • Трендовые линии и уровни коррекции уточнены и дополнены, т.е. в некоторых деталях существенно отличаются от моделей, приведённых в книгах Демарка.
  • Сильные уровни рассчитываются по собственной методике.
  • Уровневая структура рассчитывается для золотого сечения 0.618, для коэффициентов (1/3, 2/3), 1/2, для внутренних и внешних уровней ценового интервала. Предпочтительно применять во флэте на европейском рынке для CHF. Не применять для трендовых валют.
    Хотя, строго говоря, интервалы для этой уровневой структуры выдаёт модель волнового анализа , которая является собственной разработкой, а не следствием принципа Эллиотта, можно волны выбирать и вручную, которые «понравятся». Модель всё равно работает хорошо, так как построена просто и логично, не по книжкам, а на основе анализа поведения рынка.
    Основным достоинством модели Уровневая структура являются заложенные в ней простые универсальные системные принципы, которые можно использовать в разных вариациях при создании других самых разнообразных моделей (например, на них основана также модель Сильные уровни, проведённые через скопление экстремумов). Аналитики оценят предоставляемые возможности для творчества.
    Уровневая структура может также применяться внутри всеми любимых торговых терминалов МТ4.0, Омега и т.п. Для этого набор применяемых коэффициентов вставляется в настройку горизонтальных уровней Фибоначчи. Можно таким же образом настроить и вертикальные уровни Фибоначчи, но они работают гораздо слабее горизонтальных. И, в любом случае, погрешность результата и трудоёмкость работы будут гораздо больше, чем при расчётах уровней в Excel.

  1. Модели применяются только во флэте. Во время тренда статические модели не работают.
  2. Основой для торгового сигнала является разворот последнего закрытого бара на ценовом уровне. Пробой уровня для статических ценовых моделей, как правило, неактуален, а часто даже является ложным.
  3. Оценкой для актуальности потенциального сигнала могут служить различные дополнительные факторы (квалификаторы): взаимодействие таймфреймов, размер последней и предпоследней волны, европейский/американский рынок и т.п. Каждый трейдер видит свои такие факторы.
  4. Применяемые при конструировании торгового сигнала таймфреймы — это, как правило, для ценового уровня — D1, для графика – H1, m5.
  5. Торговать статическими ценовыми моделями предпочтительно на «флэтовых» валютах: usdchf, eurusd и при ликвидном европейском рынке. «Трендовые» валюты лучше использовать только для корреляции. Для GBP точный разворот на уровне вообще является чем-то исключительным, а JPY требует при работе специфического достаточного опыта.
  6. На графиках имеющиеся уровни Support синего цвета, уровни Resistance красного цвета.

Примеры статических ценовых моделей (для просмотра необходимо установить AutoCAD или FreeDWGviewer):
скачать для eurusd
скачать для gbpusd
скачать для usdchf
скачать для usdjpy

Лучшие Форекс брокеры 2021:

Примеры сигналов со статических ценовых моделей (для просмотра необходимо установить MS Excel):
скачать сигналы

Построение модели риск-менеджмента для рынка ФОРЕКС и оптимизация портфеля по объему сделки Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Ионова Н.А.

В статье рассматривается задача выставления лимитов на торгуемый объем для трейдеров в том предположении, что суммарная прибыль всей компании максимальна в следующий период времени. Предложен метод, заключающийся в том, что сначала строится прогноз с использованием Garch/EGarch моделей для определения объема и доходности в будущий период. Далее выбирается наиболее точный метод прогноза, удовлетворяющий исходным данным. Для максимизации общей прибыли компании используются оптимизационные методы, в том числе метод Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно, метод Нелдера-Мида , метод сопряженных градиентов . При решении задачи оптимизации, каждому трейдеру приписывается объем таким образом, что суммарная выручка максимальна. В результате представлена методика, реализованная программно на языке R, посредством которой каждому трейдеру приписывается объем, на основе прогнозной модели и наилучшего оптимизационного метода.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Ионова Н.А.

Constricting the risk-management model on FOREX market and portfolio optimization in terms of orders volume

This paper identifies the new method in setting the volumes for trades in suggestion that summary profit of the company is maximum. The method consists of two parts: 1. Building a prognosis for volume and rate 2. Optimizing summary profit according to built prognosis. In this article prognosis is constructing using the Garch/Egarch models ,because of the heteroscedasticity of using data. The best prognoses method is determining by given data. Optimization model is building by L BFGS – B, Nelder – Mead , Conjugate Gradient methods. The article begins with the description of the research area. The mathematical substantiation of the problem is given in the second part. The third part describes program realization and results of analysis on the given dataset. In the last part of the article summarizes the results and gives the generalization of the problem for other datasets.

Текст научной работы на тему «Построение модели риск-менеджмента для рынка ФОРЕКС и оптимизация портфеля по объему сделки»

Построение модели риск-менеджмента для рынка ФОРЕКС и оптимизация портфеля по

Аннотация—В статье рассматривается задача выставления лимитов на торгуемый объем для трейдеров в том предположении, что суммарная прибыль всей компании максимальна в следующий период времени. Предложен метод, заключающийся в том, что сначала строится прогноз с использованием ОагеИ/ЕОагеИ моделей для определения объема и доходности в будущий период. Далее выбирается наиболее точный метод прогноза, удовлетворяющий исходным данным. Для максимизации общей прибыли компании используются оптимизационные методы, в том числе метод Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно, метод Нелдера-Мида, метод сопряженных градиентов. При решении задачи оптимизации, каждому трейдеру приписывается объем таким образом, что суммарная выручка максимальна. В результате представлена методика, реализованная программно на языке К, посредством которой каждому трейдеру приписывается объем, на основе прогнозной модели и наилучшего оптимизационного метода.

Ключевые слова—Валютный рынок Форекс, риск-менеджмент, ОАКСН/ЕОАКСН, метод Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно с ограниченным использованием памяти, метод Нелдера-Мида, метод сопряженных градиентов.

Лучшие Форекс брокеры 2021:

В настоящее время осуществляется большое количество сделок (460 тыс. физических лиц пользуются услугами Forex-дилеров в России) на рынке Форекс, и оборот размещенных средств, огромен (совокупный среднемесячный оборот по счетам Forex-компаний в 2022 году составил $330 млрд.). Эта статистика означает, что рынок Форекс динамично развивается и оборот средств с каждым годом растет, поэтому поиск и изучение новых подходов к анализу валютного рынка является перспективной и актуальной задачей.

Следует отметить, что не во всех трейдинговых компаниях (особенно развивающихся и небольших) существует регулирование деятельности трейдеров со стороны компании, тем самым компании могут терпеть большие убытки и быстро разорятся. Трейдер является человеком, в жизни которого могут произойти какие-либо события, которые могут изменить его поведение в

Статья получена 29 мая 2022.

Ионова Н.А., МГУ имени М.В. Ломоносова (e-mail: ionnatulya@ mail.ru).

худшую сторону, и компания имеет риск получить большой убыток. Компания хотела бы ограничить этот риск и выставить лимит объема трейдеру, который он не сможет превысить в будущей момент времени, в том предположении, что для компании основным индикатором собственной эффективности является полученная по всем трейдерам прибыль в следующий момент времени.

Предлагается следующее решение поставленной задачи: в силу того, что валютный рынок обладает эффектом волатильности, анализируемые данные обладают свойством гетероскедастичности

(неоднородность наблюдений, выражающуюся в неодинаковой (непостоянной) дисперсии случайной ошибки эконометрической модели). Если данные обладают этим свойством, то для построения эконометрической модели используются модели семейства ARCH/GARCH. Опираясь на историю торгов трейдера, будет строиться прогноз доходности и объема для каждого трейдера в отдельности, с использованием моделей Garch/Egarch с различными распределениями ошибок. Под доходностью будет пониматься нормированная выручка по объему (выручка/объем). Далее для всех трейдеров необходимо определить лимиты на объем, решив оптимизационную задачу и максимизируя суммарную прибыль в будущий момент времени на основе построенного прогноза.

II. Постановка задачи

Обозначим x = — прибыль каждого трейдера, где i — порядковый номер трейдера. Количество трейдеров ограничено, например, числом n£N. Пусть v; — объем i-го трейдера, г; — доходность i-го трейдера. Имеется следующая задача для решения:

Где v? н прогнозные значения, определяемые для GARCH(1, 1) и для EGARCH(1, 1) отдельно.

Otif = CD + Ь * + с ■ ovft_1 17Г= CD + Ь * — С *

Оценка параметров производятся методом максимального правдоподобия.

Соответственно прогнозные значения будут выглядеть следующим образом:

2. Для EGARCH(I, I):

Прогнозные значения рассчитываются по формуле:

III. Программная реализация и результаты на исходных ДАННЫХ

Модель предлагается строить на конкретных данных, предоставленных одной компанией, осуществляющей свою деятельность на рынке Forex. Исходные данные представляют собой временные ряды по каждому трейдеру (далее будет строиться модель для четырёх трейдеров). Имеется следующая предоставленная информация: 450, 345, 790, и 365 наблюдений соответственно, по каждому из трейдеров.

В фрагменте 1 программы происходит спецификация моделей Garch. Необходимо применять алгоритм последовательно к обработанным данным. Формируются следующие модели: Garch с нормальным распределением ошибок и ошибок с распределением Стьюдента, EGarch с нормальным распределением ошибок и ошибок с распределением Стьюдента. Применяется функция ugarchspec, в параметрах которой прописывается тип модели, распределение и другие параметры.

#разные типы garch моделей #для модели Garch, нормальное распределение gspec <- ugarchspec(distribution = 'norm') #для модели Garch, распределение Стьюдента gspec <- ugarchspec(distribution = 'std') #для модели EGarch, нормальное распределение gspec <- ugarchspec(variance.model = list(model = 'eGARCH', garchOrder = c(2, 1)), distribution = 'norm') #для модели EGarch, распределение Стьюдента gspec <- ugarchspec(variance.model = list(model = 'eGARCH',

garchOrder = c(2, 1)), distribution = 'std')_

Фрагмент 1: Спецификация моделей

которой необходимо задавать вышеопределенную модель, массив данных, с которым мы работаем, используемый метод их оценки. Метод Hybrid наиболее полный. Далее строится прогноз с помощью функции ugarchforecast, в параметры которой входит оцененная модель, набор данных. Также можно задавать количество прогнозных значений. По умолчанию прогнозный горизонт составляет 10 шагов. Есть и другие параметры в функциях, с которыми можно ознакомиться [8]. С алгоритмом можно ознакомиться во Фрагменте 2.

#Выведем описание модели на экран

gfit <- ugarchfit(gspec, series, solver = 'hybrid') #Для различных гарч используется разные методы #Выведем найденные параметры модели coef(gfit) summary(gfit)

#Предсказание с помощью модели forecast = ugarchforecast(gfit, data = series) disp<-sigma(forecast) show(disp)

Фрагмент 2: Построение прогноза доходности и объёма

Тестирование производилось на различных обучающих выборках. На рисунках 1, 2 и в таблицах 1, 2 отражены усредненные результаты по совокупности выборок. На графиках видно резкое падение точности прогноза в зависимости от горизонта прогноза для каждой из Garch/Egarch моделей с различными распределениями ошибок. Наилучшая точность достигается на первом шаге, далее точность каждого из прогнозов заметно падает. Тем самым можно подтвердить эффект, представленный в работе [10].

САВСН, нормальное САВСН, Стьюдента ЕСАВСН, нормальное ЕОА ВС Н, Стьюдента

Рисунок 1: Разница между прогнозным и истинным

По каждой сформированной модели библиотека Rugarch позволяет оценить параметры модели с использованием функции ugarchfit, в параметрах

123456789 10 (ЗАНСН, нормальное бАНСН, Стьюдента ЕСАРСН, нормальное —— ЕСАРСН, Стьюдента

Рисунок 2. Разница между прогнозным и истинным значением объёма

Нижеприведённая таблица 1 демонстрирует точность прогноза для доходности, полученную в ходе эксперимента в процентном соотношении, а именно сравнение истинного значения и прогнозного:

Таблица 1: Точность прогноза в % для доходности

Для задачи актуальным является лишь первый шаг прогноза, так как далее оптимизация будет проводиться только для первого шага. В данном случае более всего удовлетворяет данным модель Egarch с ошибками с распределением Стьюдента, как для объема, так и для доходности. Обусловлено это, скорее всего, тем, что распределение имеет тяжелые хвосты, поэтому случай нормального распределения хуже на исходных данных.

Построив прогноз по объему и доходности, необходимо произвести оптимизацию прибыли по объемам всей фирмы. Используется функция optim библиотеки Stats. Прибыль фирмы есть не что иное как доходность умноженная на объем, поэтому прибыль мы максимизируем, по объемам (первый аргумент) и используем разные методы: Бройдена- Флетчера -Гольдфарба — Шанно (Квазиньютоновский), Нелдера-Мида (преобразованный симплекс-метод) и метод сопряженных градиентов.

#решаем задачу оптимизации

fit_volumes<- function(rates, vols, vsigmas) <

##Целевая функция оптимизации, входными параметрами являются средние объемы для трейдера targ <- function(vol) grr <- function(vol)

#Оптимизация используя метод Бройдена- Флетчера -Гольдфарба — Шанно (квазиньютоновский метод)

optim(vols, targ, grr, method="L-BFGS-B",lower=vols-vsigmas,upper=vols+vsigmas)

#Оптимизация используея алгоритм Нелдера-Мида optim(vols, targ, grr, method="Nelder-Mead")

#Оптимизация методом сопряженных градиентов optim(vols, targ, method="CG")

Фрагмент 3: Построение прогноза доходности и объёма

Сравнение оптимизационных методов осуществляется посредством сравнения результатов прибыли. Наилучшим считается метод, в результате которого прибыль приняла максимальное значение. Тестирование производилось также на различных обучающих выборках. Численные результаты каждого из методов в разрезе разных выборок приведены в таблице 3. В случае используемых данных, наилучшим методом является L-BFGS-B. Распределение объемов происходит на этом же шаге.

IV. Результаты и ограничения

В результате статьи предложено одно из решений актуальной задачи трейдинга. Решая задачу для конкретной компании, получилось, что более всего удовлетворяют предоставленным данным прогнозная модель Egarch с распределением Стьюдента, прогноз доходности и объема в ней наиболее точен. Для решения оптимизационной задачи метод Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно с ограничением используемой памяти оказался наилучшим.

Выводы и программа, предложенные в статье, могут быть использованы в любых трейдинговых компаниях при определенных ограничениях: данные по трейдерам должны иметь ту же структура, которая анализируется (то есть логин/имя, валютная пара, рассчитанная выручка сделки, объем сделки).

Прежде чем применять модель необходимо проверить тесты на гетероскедастичность для объема и доходности:

• Тест Голдфелда — Квандта

Выбор той или иной прогнозной модели производится практически, на основе данных строятся те же модели, и выбирается наилучшая модель по полученной точности.

По результатам, представленным в работе несложным образом можно создать программу в среде Matlab, которая будет обращаться к базе данных и повторять математический аппарат, полученный в ходе данной

Горизонт прогноза GARCH, нормальное распределение GARCH, распределение Стьюдента EGARCH, нормальное распределение EGARCH, распределение Стьюдента

1 80,92% 85,68% 84,09% 95,14%

2 75,09% 76,67% 70,99% 89,04%

9 38,81% 35,02% 47,70% 39,94%

10 28,24% 27,17% 46,41% 48,99%

В ходе эксперимента была получена следующая точность прогноза для объема, которая отображена в таблице 2.

Таблица 2: Точность прогноза в % для объема

Горизонт прогноза GARCH, нормальное распределение GARCH, распределение Стьюдента EGARCH, нормальное распределение EGARCH, распределение Стьюдента

1 73,85% 79,68% 82,42% 89,24%

2 65,78% 72,51% 63,43% 78,12%

9 38,43% 53,52% 42,09% 39,82%

10 33,53% 21,31% 35,71% 38,50%

работы. Таким образом, можно будет получить полноценное автоматизированное решение, которое можно применять промышленно.

[1] Philip Hans Franses, Dick van Dijk, Nonlinear time series models in empirical finance, Cambridge University Press, 2000

[2] Tim Bollerslev. A conditionally heteroskedastic time series model for speculative prices and rates of return, JSTor, 1987

[3] Robert F. Engle, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, Vol. 50, No. 4, Jul. 1982

[4] Предтеченский А.Г., Построение моделей авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH) некоторых индикаторов российского финансового рынка, дипломная работа, НГУ, 2000

[5] Pengfei Sun, Chen Zhou, Erasmus University Rotterdam. How to apply GARCH model in risk management? Model diagnosis on GARCH innovations, De Nederlandsche Bank, 2008

[6] Муравьев Д. Г., Математические методы разработки и оценки стратегий торговли на межбанковском валютном рынке Forex, диссертация, Самара, 2006

[7] Эдуардо Росси, Эконометрический ликбез: волатильность. Одномерные GARCH — модели: обзор, университет Павии, Италия, 2022

[8] С.Э. Мастицкий, В.К. Шитиков, Статистический анализ и визуализация данных с помощью R, Хайдельберг — Лондон -Тольятти, 2022

[9] Варфоломеева Е.Д., Аналитический модуль для прогнозирования доходности финансовых инструментов на основании GARCH-модели волатильности, дипломная работа, Санкт-Петербург, 2009

[10] Ананьев М.А., Митин Н.А., Сравнение линейных и нелинейных авторегрессионных моделей условной гетероскедастичности на примере доходности индекса РТС, ИПМ им.М.В.Келдыша РАН, 2022

Constricting the risk-management model on FOREX market and portfolio optimization in terms of orders volume

Abstract —This paper identifies the new method in setting the volumes for trades in suggestion that summary profit of the company is maximum. The method consists of two parts: 1. Building a prognosis for volume and rate 2. Optimizing summary profit according to built prognosis. In this article prognosis is constructing using the Garch/Egarch models ,because of the heteroscedasticity of using data. The best prognoses method is determining by given data. Optimization model is building by L — BFGS — B, Nelder — Mead, Conjugate Gradient methods.

The article begins with the description of the research area. The mathematical substantiation of the problem is given in the second part. The third part describes program realization and results of analysis on the given dataset. In the last part of the article summarizes the results and gives the generalization of the problem for other datasets.

Keywords—Forex market, Risk — management, GARCH/EGARCH, L — BFGS — B, Nelder — Mead, Conjugate Gradient.

Статистический анализ рынка Форекс

Вот тебе и раз! Ты же недавно совсем писал в очередной раз про ТС, по которой легко делаешь по 100% в год, и вся проблема только в наличии депозита. Потом написал, что и это не проблема, поскольку имеется система безрискового разгона депозита со 100 баксов, хотя на это может понадобиться несколько лет. А тут вдруг опять тупик. Зачем что-то еще пробовать, если у тебя уже все есть? Разгоняй 100 баксов, кидай на фонду и делай по 100% в год сложными процентами.

Статистический анализ рынка Форекс

Рэндом » 28 фев 2022, 06:17

Статистический анализ рынка Форекс

Haos » 28 фев 2022, 09:56

Кто сейчас на форуме?

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 49

Права доступа к форуму

Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

СОПРОВОЖДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ПО АНАЛИЗУ ДАННЫХ ФОРЕКСА: первое серьезное обучение модели и результаты

Важно: я решил выложить в общий доступ обучающий и валидационный наборы данных для всех желающих поэкспериментировать. Если у кого-то получится воспроизвести и возможно улучшить результаты регрессии на валидации, прошу сообщить мне.

Сегодня я представлю результаты уже довольно обширного обучения GBM на все тех же данных, проведу анализ результатов и покажу, что будет сделано дальше.

В прошлый раз мы обучили пилотную модель, сделали это на скорую руку, горизонт предсказания был наименьший — 2 минуты. Результат валидации модели был отрицательный: то есть, метрика R^2 и улучшение суммы абсолютных ошибок относительно наивного прогноза были в отрицательной зоне.

После доработки инфраструктуры для обучения, как я обещал:

нужно будет протестировать не одну, а все 18 целевых переменных. Для каждой модели буду отбирать 10 лучших наборов параметров. Думаю, что где-то может и выстрелить.

Во-первых, позвольте напомнить, какие данные у нас на руках и как мы используем данные для кроссвалидации.

Таким образом я графически изобразил структуру данных.

У нас примерно 80 лет всего в массиве. Первые 2/3 из них идут на обучение и тестирование (первая часть истории каждой пары). Обучающий набор идет от 1999 г. и заканчивается примерно на 2022.09.22.

Последние 1/3 данных каждой пары идут на валидацию. Валидация начинается примерно с 23.09.2022 и заканчивается 01.02.2022.

Кроссвалидация.

Есть разные подходы к кроссвалидации временных рядов. Я остановился на таком, который, как я думаю в меру своего опыта, даст наибольшее количество данных для обучения и при этом изолирует данные для тестирования во времени. Как видно из таблицы, я 5 раз беру обособленный временной промежуток в каждой валютной паре для обучения, и меньший отрезок (4/5 длины ряда), который также хронологически изолирован и совпадает по времени для каждой пары — для тестирования.

Подход к отбору обученных моделей.

GBM — это ускоренные деревья решений. Их обучение задается рядом параметров. Я взял такие диапазоны:

Всего получается 108 наборов параметров. Для каждого набора обучается модель, кроссвалидируется на 5 отрезках и усредненное значение функции потерь — вместе с соответствующим набором параметров -сохраняется.

Затем, после сортировки массива по метрике потерь я выбираю 10 лучших наборов параметров и сохраняю их для обучения моделей, которые пройдут валидацию.

Такая процедура повторяется для 18 выходных переменных по очереди (горизонт предсказания приращения цены от 2 минут до 724 минут в будущее).

Таким образом я сохраняю на свой жесткий диск 180 результатов валидации моделей: по 10 моделей на каждый горизонт предсказания. Задача — посмотреть, на каких горизонтах предсказательная способность модели сохраняется в положительной зоне.

И да, забыл, весь цикл повторяется два раза: один раз GBM минимизирует Mean Squarred Error, второй раз — Mean Absolute Error. Можно будет посмотреть какая метрика более устойчива к проверке временем.

Выбор функции потерь обосновывается данными и целью. Данные у нас толстохвостые, то есть хвосты гораздо тяжелее, чем у нормального распределения. Использование квадратных ошибок может дать худшее качество регрессии из-за того, что наибольший вес будут иметь далекие наблюдения и квадраты их ошибок.

Сначала рассмотрим на результаты валидации моделей, в которых минимизировалась абсолютная ошибка.

График validate_mae_mean — это метрика улучшения суммы абсолютных ошибок относительно среднего значения на валидационной выборке.

И, ура-ура, мы видим, что для некоторых горизонтов предсказания данная метрика находится в плюсе, то есть, модель предсказывает лучше, чем наивное среднее значение. При этом можно видеть, что

CV_mae_improve — это та же метрика на кроссвалидации (она показана зеленоватой линией) падает по ходу роста горизонта. То есть, при тестировании предсказание более отдаленного будущего дается хуже.

Синими линиями показаны метрики R^2 на валидации и тестировании для сравнения.

Замечу, что минимизиация абсолютной ошибки не обязана приводить к минимизации квадратной ошибки, и наоборот. Поэтому, R^2 на валидации (validate_r_sqr) так и не вышел в положительную зону. Заметим, что на кроссвалидации R^2 также снижается с ростом глубины заглядывания в будущее.

А теперь посмотрим на результаты валидации GBM-моделей, в которых минимизировалась средне-квадратичная ошибка.

В этом случае R^2 на валидации смог выйти в положительную зону на последнем горизонте предсказаний — 724 минуты в будущее. А улучшение абсолютных ошибок не показывает заметного улучшения, кроме как на горизонте 6 минут (как и предыдущем случае) и также на максимальном горизонте.

Повторюсь, что уменьшение квадратичных ошибок не обязательно приведет к уменьшению абсолютных ошибок.

И для сравнения значения функций потерь на валидации для моделей, построенных минимизацией MAE и MSE.

Я смог показать, что регрессия приращений цен методом GBM позволяет прогнозировать лучше, чем наивный прогноз. Иными словами, у меня уже есть модель, которая может прогнозировать форекс. При этом, лучшие показатели у моделей, которые строятся на основе минимизации средней абсолютной ошибки.

Много это или мало — 0.16 процента улучшения суммы абсолютных ошибок по сравнению со средним (наивным) предсказанием?

Прошу обратить внимание на результаты конкурса по предсказанию биржевых котировок на Kaggle, где в качестве функции потерь использовалась взвешенная средняя абсолютная ошибка.

Победитель на первом месте (получивший 20 000 долларов) смог улучшить значение метрики на 0,06 процента. Думаю, это говорит о чем-то. Однако, также замечу, что на Каггле условия были более жесткие. Там было много стоков, возможно, сотни. И данные были зашумлены.

Также стоит отметить, что для генерации профита ($$$) будет важно, насколько хорошо модель способно попадать в направления приращений (по знаку). И минимизация ошибки регрессии не обязательно приведет к лучшей точности предсказания знака. Это будет проверено в следующих постах.

Дальнейшие шаги.

Но я, как незаинтересованное лицо, хочу убедиться, что результат не случаен. Аналитически это сделать, имея непараметрическую модель леса решений, очень сложно. Поэтому я попытаюсь сделать это численно. Для этого я пойду двумя путями:

1) Построю предсказательные модели с помощью других методов ML на тех же данных. Результаты, полученные при использовании другого инструмента, позволят валидировать выводы о способности машинного обучения давать прогнозы приращения цен форекса, превосходящие случайное гадание.

2) Я собираюсь построить несколько валидационных выборок, где примеры будут выбраны из массива случайно. Напомню, что примеры в моих наборах данных взяты по следующей логике:

Выбирается случайно начальная точка данных в диапазоне с индексом от 725 до 1440 (внутри половины суток) — мой массив данных начитается с индекса 725, точки, идущие ранее нужны для расчета входов.

Далее, к этому индексу добавляется 724 (это максимальная глубина, с которой берется информация для входов и выходов) и случаное число от -50 до 50 — это нужно для равномерного распределения примеров по времени внутри суток.

Соответственно, можно сгенерировать огромное число случайных выборок. Но, эти выборки не будут независимыми, так как часть информации одной выборки всегда будет перехлестываться с информацией в наблюдениях другой выборки (артефакт взаимозависимости временных рядов).

Проведя валидацию лучших (уже известных) моделей на нескольких различных выборках, я получу представление о распределении функции потерь для каждого горизонта предсказания и сделать вывод о том, лежат ли результаты достаточно далеко от нуля — результата наивного прогноза.

Кроме того, еще не была затронута тема построения торговой системы на результатах работы предиктора. Данная тема будет развита в дальнейшем.

Я уже успел сгенерировать несколько дополнительных валидационных выборок для проверки гипотезы о том, что уменьшение суммы абсолютных ошибок на валидации действительно не случайно — значимо больше нуля.

Я сделал 49 дополнительных выборок. Каждая из них независимо от других равномерно покрывает временные точки внутри суток. Возможны межвыборочные перехлесты по заглядыванию в будущее, но они не должны быть велики и случайны.

Для каждого горизонта прогнозирования я выбрал лучшие параметры модели (не 10 моделей, как раньше, а одну), обучил модель на имеющемся обучающем множестве, а валидацию провел 49 раз на новых выборках.

Результат получился интересным.

Серым цветом обозначены 49 дополнительных выборок.

Желтым цветом обозначены результаты на исходной выборке, по которой я уже рапортовал.

Синим цветом обозначено среднее значение validate_mae_ mean (1 — сумма абсолютных ошибок прогноза / сумму абсолютных ошибок от среднего значения на валидиционной выборке). То есть интересующая нас функция потерь.

Красным цветом обозначен 5%-квантиль значений целевой функции.

То есть, я провел оценку квантиля численно.

Мы видим теперь уже очень хорошо, что на горизонтах 23 и 32 минуты, а также похуже на 45 и 64 минуты, прогнозы уверенно лежат в положительном диапазоне.

Теперь можно уже с большой степенью уверенности сказать, что мы можем прогнозировать форекс надежно и наши оценки не случайны для определенных горизонтов прогноза.

Почему происходит резкий спад на 3-часовом горизонте прогнозирования пока сложно сказать. Это останется загадкой на размышление.

Файл с анализом этих данных также во вложении.

В следующий раз я также посмотрю как ведут себя модели, в которых минимизировалась сумма квадратичных ошибок, и, возможно, обучу еще одну машину (xGBoost).

Для любителей — подгрузил на Диск список (объект R), содержащий дополнительные 49 выборок. https://drive.google.com/open?id=0B_Au3ANgcG7COFlSOEpCTlBOUm8

Код с архитектурой для обучения.

Таблицы с результатами валидации моделей, с указанием параметров лучших моделей.

Свечной анализ на форексе

Сами свечи были придуманы очень давно, поэтому и свечной анализ рынка имеет очень долгую историю. Основная идея заключается в том, чтобы по одному лишь внешнему виду и параметрами свечи или комбинации из нескольких свечей понять, чего можно ожидать в дальнейшем и какие перспективы в торговле открываются. Основные параметры, которые нас интересуют, следующие:

  1. Общая форма свечи
  2. Соотношения между телом и тенями
  3. Соотношение между соседними свечами

Это три ключевых моменты, которые мы будем оценивать в свечном анализе рынка. Есть определённые критерии, которые появились за годы наблюдений, и в дальнейшем они были описаны в частности, в книге Нисона «Японские свечи». Например, одна свеча может свидетельствовать о том, что скорее всего рынок разворачивается, другая же говорит о том, что тренд продолжится. Безусловно, это не стопроцентный вариант, но статистика по отработке свечных моделей достаточно убедительна.

Единственное, что может в некоторой степени её искажать — это применение свечного анализа рынка форекс. Связано это с тем, что изначально наблюдения проводились на рынке ценных бумаг, и только потом уже на относительно молодом форексе. Очень высокие объёмы и использование на порядок больших финансовых рычагов приводит к тому, что иногда происходит отклонение от эталонной формы, но сама модель нисколько не теряет работоспособность.

Единственным условным недостатком можно назвать тот факт, что свечной анализ рынка форекс применим на довольно крупных тайм-фреймах, то есть меньше, чем Н4 рассматривать даже не стоит. А идеальный вариант, который принесёт наибольшую пользу — это анализ дневного и недельного графиков.

Рассмотрим простой пример. Азиатская сессия проходит спокойно, на период европейской никаких серьёзных публикаций не запланировано. Но в ходе американской сессии происходит какое-либо событие и цены начинают падать. Поскольку любые подобные события приводят к тому, что последующие торговые сессии поддерживают появившуюся тенденцию, получается, что падение на Америке даст определённую форму свечи за торговые сутки и в дальнейшем она может послужить сигналом ко входу. Далее на Азии будет снова падение, которое продолжится на Европе.

В итоге получаем, что свечной сигнал отрабатывает. При этом нас совершенно не интересует, что происходило внутри дня, нам важна лишь конечная форма дневной свечи. Из-за того, что многие предпочитают краткосрочную торговлю, свечной анализ форекс не настолько популярен, но, для тех, кто решил торговать в среднесрочной перспективе, свечной анализ рынка может стать очень хорошим помощником.

Пример разворотов тренда по свечным моделям

Все модели из свечного анализа рынка делятся на две основные категории:

  1. Разворотные модели. Как не сложно догадаться, это особая форма, которая свидетельствует о возможной смене направления рынка.
  2. Продолжение тренда. Здесь также всё просто — данные модели, как правило, описывают консолидации, то есть периоды горизонтального или слабо наклонённого движения против тренда.

Несомненно, те, кто наблюдал график, но при этом не знаком со свечным анализом рынка, увидят очень знакомые комбинации в списке моделей. Они встречаются довольно часто, учитывая многообразие, почти каждый день можно находить образующиеся модели на дневных графиках. И чем больше инструментов отслеживается, тем больше будет сигналов. К тому же сюда добавляются и недельные свечи, которых, конечно, меньше, но сигналы очень надёжны. Итак, рассмотрим основные свечные паттерны форекс:

Разворотные модели

Каждая свечная модель имеет своё название. Причём нередко бычья модель имеет совершенно другое название, нежели медвежья. К примеру, «Падающая звезда» — свеча, которая образуется в конце бычьего тренда, а её противоположная называется «Молот». Выглядят они абсолютно идентично, только направлены в разные стороны. Соответственно, разворотные модели разбиты по парам за небольшим исключением — «Поглощение» бывает бычьим или медвежьим.

Сама разворотная модель в свечном анализе рынка обычно состоит из одной, двух или трёх свечей. Есть и более сложные комбинации, но они не всегда отрабатывают именно на форекс, к тому же в непривычки легко запутаться в большом количестве свечей. В связи с этим, начинать знакомиться со свечным анализом форекс лучше со следующих паттернов:

Падающая звезда

Это модель, состоящая из одной единственной свечи, которая появляется в конце повышательного тренда, то есть подразумевается, что на ней заканчивается рост. Наверняка многие её видели, она нередко образуется на дневных графиках. Представляет собой свечу, у которой длинная верхняя тень и не очень большое тело. По соотношениям примерно следующее: размер тени превышает размер тела примерно в два-три раза. Это достаточно большой диапазон, поэтому многие свечи попадают в категорию «Падающих звёзд».

Если тень меньше, то это слабый сигнал и под описание паттерна не попадает. Если же намного длиннее, то это будет уже совершенно другая модель — пин бар, о котором мы будем говорить в разделе Price Action. Также стоит отметить, что достаточно важную роль играет цвет тела свечи — если она закрывается ниже точки открытия, то это хороший и сильный сигнал, если же закрытие происходит с повышением, то получается меньшая вероятность разворота.

В любом случае, торговать рекомендуется только после того, как её минимум будет пробит. Преимуществом падающей звезды в свечном анализе форекс можно назвать то, что это всего одна свеча и входить в рынок можно уже буквально на следующей. Как уже говорилось, на понижательном тренде эта свеча будет симметричной и называется «Молот».

Вечерняя звезда

Ещё одна «звёздная модель» после бычьего тренда, но только в этот раз уже состоящая из трёх свечей. Не очень распространена, но при этом есть интересное свойство — она нередко появляется на четырёхчасовом графике и неплохо отрабатывает. Но если следовать канонам свечного анализа рынка, то лучше всё же ориентироваться на дневной тайм фрейм. Представляет собой длинную свечу с короткой верхней тенью, за которой следует очень маленькая свеча с также короткими тенями.

После этого наступает ключевой момент — если рынок начинает снижаться и получается третья свеча с достаточно большим, сопоставимым с первой свечой телом, то это подтверждает разворот. Также как и в случае с падающей звездой, её очень легко идентифицировать, торговля ведётся на четвёртой свече. Некоторые входят в рынок ещё в процессе формирования третьей, но это лучше делать, когда уже появится какой-то опыт в свечном анализе рынка форекс. Медвежий вариант называется «Утренняя звезда» — просто перевёрнутый. Ещё можно отметить, что нередко такая комбинация входит в состав более сложной, образующейся, например, на недельном тайм фрейме.

Поглощение

Одна из немногих моделей в свечном анализе рынка, которая применяется также и на четырёхчасовом графике. Состоит всего из двух свечей, которые образуют разворотную комбинацию. Рассмотрим на примере бычьего тренда. Первая свеча является растущей, она же последняя в данном тренде. Вторая свеча закрывается снижением, причём точка закрытия свечи находится ниже, чем точка открытия первой. Отсюда и такое название — вторая свеча как бы поглощает всё тело первой.

При этом у первой свечи тени должны быть короткими, у второй это не так важно. Самый лучший вариант — если вторая свеча закрывает не только тело, но и весь диапазон, то есть сюда включается ещё и нижняя тень первой свечи. В этом случае сигнал получается очень сильным.

При понижательном тренде всё то же самое, только в обратном направлении. Иногда бывают ситуации, когда подряд идут 4 такие свечи, то есть получается поглощение каждой предыдущей. Обычно изначальный смысл не нарушается, то есть подобная структура всё равно подразумевает разворот. Поглащением обычно заканчиваются резкие ускорения в последних волнах тренда, поэтому важно вовремя войти в сделку, то есть не прозевать открытие следующей свечи.

Повешенный

Достаточно надёжная разворотная модель для растущего тренда. Повышение рынка заканчивается ростом в виде свечи, по форме полностью идентичной рассмотренному ранее «Молоту». То есть по сути, Повешенный в свечном анализе форекс — это молот, только появляющийся на растущем тренде. Идея заключается в том, что рынок не смог продолжить начатое движение и нового экстремума не отрисовывает.

В связи с этим получается подобная свеча дневного или недельного тайм фрейма, которая сигнализирует о весьма вероятном развороте. Правила торговли такие же как и для прочих моделей из одной свечи. В случае с движением рынка вниз подобный паттерн называется «Перевёрнутый молот» — это падающая звезда, только в конце медвежьего рынка. Поначалу легко запутаться, но со временем все эти названия хорошо откладываются в голове, буквально после первой сделки по ним.

Продолжение тренда

Моделей свечного анализа рынка, предполагающих продолжение тренда не так и много. Для новичков разумно обратить внимание на одну из основных, используемых в свечном анализе форекс — «Три белых солдата» и обратную ей медвежью «Три чёрных вороны». Они хорошо запоминаются и не содержат сложной структуры, которые есть в других. Основная идея заключается в том, что рынок набирает обороты, рисуя подряд три свечи одной направленности. В первом случае это три растущие (белые) свечи, во втором — три падающие. Подобная комбинация демонстрирует настрой рынка на тренд, они могут образовываться как в начальной стадии формирования, так и посреди тренда.

В этих моделях следует уделять внимание тому, как выглядят свечи. Важно, чтобы не было длинных теней, направленных против тренда, иначе это может быть просто постепенное продвижение в зоне сопротивления или поддержки, которое закончится разворотом. Также желательно, чтобы тела свечей не уменьшались, то есть были либо примерно одинаковыми, либо немного увеличивались при развитии модели. Лучший вариант — плавное увеличение диапазонов тел свечей с короткими тенями. Как правило, такую комбинацию можно увидеть на сильных и стабильных трендах.

Остальные модели сложны, ведь изначально были разработаны для фондового рынка, где есть гэпы между свечами. Гэп — разрыв, образующийся между ценой закрытия одной свечи и ценой открытия другой. Происходит так из-за того, что в отличие от форекса, фондовый рынок торгуется не круглосуточно, вернее, каждый торговый инструмент имеет ограниченное время торговли.

Технический Анализ Для Начинающих Трейдеров Рынка Форекс

Данный осцилляторный индикатор является самым востребованным во всем мире. стремление ценовой линии к 0 говорит о перепроданности, т.е. Сигналом к открытию ордера служит закрепление позиций цены уровнем поддержки после формирования 2 первых пиков.

Прежде, чем перейти непосредственно к анализу, необходимо построить графики. Используются также данные об объеме торгов за рассматриваемый период (volume – V). Именно поэтому в сервисе Fin-Plan RADAR технический и фундаментальный анализ идут практически в ногу. Инвестор может тут же оценить фундаментальные перспективы компании и перейти уже непосредственно к блоку технического анализа. Несмотря на то, что технические индикаторы рынка представляют из себя сложные математические и статистические модели, с их построением и применением сейчас нет абсолютно никаких проблем.

Анализ Объема

Паттерн формируется на растущем рынке тремя ценовыми волнами разной высоты – наиболее высокая посередине – это “голова”; две по бокам – “плечи”. Пробой этой зоны означает, что рынок развернулся вниз, и пришло время продавать. Можно сколь угодно долго критиковать “чартистов”, аргументируя тем, что график отражает историю, и нет гарантии, что в этот раз она повторится.

Основные инструменты математического анализа — индикаторы и осцилляторы. Графические трейдеры находят на графиках торговые диапазоны, определяют текущие тенденции, предсказывают прорывы и развороты. Анализ графиков — это творческий процесс, его нельзя измерить, поэтому графистов ругают за субъективность.

Свечные Модели В Техническом Анализе

Определение соответствия финансового инструмента либо операции инвестиционным целям, инвестиционному горизонту и толерантности к риску является задачей инвестора. ООО «Компания БКС» не несет ответственности за возможные убытки инвестора в случае совершения операций, либо инвестирования в финансовые инструменты, упомянутые в данном разделе. Если вы планируете работать на коротких временных интервалах, упор можно сделать на графики. Фундаментальный анализ требует времени, расчётов и всё равно может дать сбой из-за неожиданных новостей.

  • Тем не менее, эти базовые блоки будут представлены на любой популярной торговой платформе.
  • Перепробуете десятки индикаторов и свечных комбинаций, пока до вас не дойдет, что все они, в сущности, равноценны.
  • Что же касается экзотических графиков, типа Ренко, Каги или “крестики нолики” — они весьма редки и используются фондовиками со стажем.
  • В зависимости от ситуации граничные линии могут сходиться и расходиться.
  • (далее — Консультант), могут получить о пользователе во время использования им любого из сайтов, сервисов, служб, программ и продуктов Консультанта (далее — Сервисы, Сервисы Консультанта).
  • В данном случае скользящая средняя MA 42 несколько месяцев работала как надежная линия сопротивления для EUR/USD.
  • С этой задачей лучше справляется график «Японских свечей».

Первую книжку по техническому анализу я прочитал в 1996 году. Думаю, многие видели или читали ее, эту тоненькую книжку в мягком переплете. Книга открыла для меня совершенно неизвестный до этого мир ценовых графиков, причудливых фигур, индикаторов, чисел Фибоначчи, линий Технический анализ Ганна, волновую теорию Элиота, геометрию частей и многое другое. Со временем в чем-то я разочаровался, а что-то использую до сих пор. Приведенный ниже материал не раскрывает всего «богатства» и многообразия технического анализа, он носит лишь ознакомительный характер.

Можно Ли Инвестировать Без Технического Анализа

Одним из таких является американский биржевой аналитик и форекс-трейдер Джек Швагер. Его работы «Биржевые маги» и «Маги фондового рынка» для многих начинающих трейдеров служат настольными книгами. , проверенные временем, техническое прогнозирование становится залогом прибыльных торгов на любом типе рынка. В такой ситуации трейдер мог покупать акции у нижней линии и продавать у верхней, зарабатывая руб. Прибыльность 5-6 подобных сделок составила бы 60-70% доходности.

В разделе «База знаний» нашей приоритетной задачей является предоставление высококачественной информации. Мы тщательно определяем, изучаем и создаем образовательный контент, полезный для наших читателей. Для поддержания этих стандартов на высоком уровне Технический анализ и дальнейшего создания качественного контента наши партнеры могут выплачивать нам вознаграждение за размещение информации о них в наших статьях. Однако такие выплаты никак не влияют на процессы создания объективного, честного и полезного контента.

+162,61% За 12 Мес: Тест Стратегии Форекс «прорыв Atr» Для Eur

Существуют модели разворота текущей тенденции и модели продолжения. Важен не только цвет, но и соотношение тела свечи и ее теней, а также место, где находится свеча на графике. Они работают, когда на рынке нет явно выраженной тенденции. Осцилляторы помогают определить перекупленность или перепроданность финансового актива. Чаще всего трейдеры отслеживают расхождение между осциллятором и ценовым графиком, которое называется дивергенцией. простое скользящее среднее будет равно среднему значению цен закрытия за последние 22 дня, включая текущий день.

Как бы мы ни масштабировали график — внутри одной минуты или одного десятилетия — он всегда будет неровной линией. Глубоко понимая сущность рыночных процессов, Джон Боллинджер искал такой принцип расчета граничных линий, чтобы 95% времени ценовой график находился в пределах коридора. В таком случае отбившись от одной из границ канала, цена с большой вероятностью достигнет другой. При флэте и слабой волатильности полосы Боллинджера сужаются и движутся практически горизонтально.

Технический Анализ Фондового Рынка

Инвесторы анализировали графики акций в стремлении увидеть новые паттерны движения цен, которые возможны в будущем, предсказать развороты рынка. Но один из главных https://www.sberbank.ru/ru/person/investments/pifs факторов корректной работы технического анализа – ликвидность. Как только объем торгов оказывается недостаточным, достоверность прогнозов резко падает.

В чем суть фундаментального анализа валютного рынка?

Фундаментальный анализ Форекс отличается от технического анализа тем, что он основывается на предположении, что изменения цены вызваны влиянием разнообразных фундаментальных факторов экономики, в то время как технические трейдеры полагают, что достаточно анализировать саму цену.

Индикаторы разрешают увидеть динамику трендов, волатильность и другие аспекты рынка. Но для более точного анализа данные нужно подтверждать другими инструментами. Как все методы аналитики, технический анализ имеет преимущества и недостатки. Паттерны или модели, представляющие стандартные комбинации, которые формируются на графике цен. , помогает определить точные входные и выходные точки торговли. На современной бирже существует множество методов аналитики, которые способные отслеживать статистическое направление и скорость стоимости и котировок на рынке.

ПАММ-модель от Альфа Форекс

Альфа Форекс — один из очень неоднозначных брокеров. С одной стороны, компания предлагает банковский трейдинг — модель, которая считается одной из самых надежных. С другой, брокер так и не получил лицензию ЦБ, перебазировавшись в Кипр. В комментариях и отзывах об Альфа Форекс (по ссылке: https://traders-union.ru/brokers/forex/view/alfa_foreks/) наиболее часто обсуждаются ПАММ-счета, которые считаются одними из инновационных на Форекс рынке с точки зрения технического сопровождения.

ПАММ-счета от Альфа Форекс

На первый взгляд может показаться, что никаких новшеств Альфа Форекс в ПАММ-счета не привнес. Если у некоторых брокеров есть своя замкнутая внутренняя система управляющих и собственный сформированный рейтинг, то компания пошла по проторенному пути — предложила доступ к платформе социального трейдинга ZuluTrade, пользующейся сомнительной репутацией по нескольким причинам:

  • ZuluTrade не отвечает за рейтинг управляющих. И хотя сам по себе сервис интересен, в комментариях и отзывах об Альфа Форекс и ZuluTrade часто пишут о несостоятельности стратегий. Инвесторского пароля у большинства управляющих нет;
  • большая часть стратегий основана на Мартингейле, потому счета долго не живут. Для самих управляющих потеря денег клиентов проблемой не является;
  • встречаются стратегии, работающие на демо счетах. Их цель — «слить» деньги в пользу того или иного брокера.

Эти отрицательные моменты Альфа Форекс постарался частично нивелировать. Согласно статистике самой площадки, брокер занимает 2-е место по размеру минимальной просадки, уступая только лишь AAAFX (собственный брокер ZuluTrade). По этому показателю Альфа уверенно опережает других лидеров рынка: Dukascopy, SWISSQUOTE, NORD FX.

Интерфейс рейтинга ПАММ-счетов не отображает большинства нюансов, это быстро бросается в глаза профессионалам. Но для начинающих фильтров достаточно. Во-первых, возраст счета (минимум 120-180 дней). Во-вторых, здесь есть детальная статистика с графиками доходности, балансом, просадкой, условиями оферты. Другие преимущества ПАММ-счетов от Альфа Форекс:

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ФОРЕКСА

Рынок форекс должен быть доступен только квалифицированным инвесторам

Зампред Центробанка Владимир Чистюхин считает, что услуги форекс похожи на финансовые пирамиды, несмотря на то, что регулируются законодательно: «Статистика говорит о том, что каким бы ты ни обладал даром предвидения и как бы ни разбирался в финансовом рынке, твой счет обнуляется». ЦБ в конце декабря аннулировал лицензии пяти из девяти участников этого рынка и планирует ограничить доступ граждан к услугам форекс. Кто основная аудитория форекс-дилеров и насколько велика проблема «черных» форексеров, он рассказал в интервью ТАСС.

— Банк России аннулировал лицензии пяти крупнейших форекс-дилеров, так как они пользовались лицензией в том числе для привлечения средств клиентов в иностранные юрисдикции. Думаете ли вы, что оставшиеся на рынке компании так не делают, и как за этим следить?

— В деятельности пяти компаний, у которых в итоге была аннулирована лицензия, были выявлены нарушения законодательства о рынке ценных бумаг. Кроме того, фактически они являлись своего рода трамплинами для привлечения российских граждан для заключения договоров с иностранными компаниями со схожими названиями — как мы полагаем, с аффилированными лицами. Безусловно, мы при аннулировании лицензий принимали во внимание подход компаний к ведению бизнеса, учитывали так называемую поведенческую часть — кому и как они предлагают услуги. В случаях с другими форекс-дилерами мы такую системную практику не обнаружили.

— А несистемную?

— На первоначальных этапах развития этого рынка мы видели разные практики, которые не соответствовали российскому законодательству. Но компании, которые всерьез хотели продолжать деятельность, прислушались к нашим рекомендациям и изменили свою бизнес-модель. Рынок действительно рискованный, поэтому мы за теми, кто на нем остался, будем продолжать смотреть очень пристально.

Важную роль должно играть саморегулирование: нам представляется, что далеко не весь потенциал саморегулируемой организации форекс-дилеров был использован для исправления сложившейся ситуации. Возможно, участники рынка вместе с органами управления СРО смогут в дальнейшем приложить больше усилий, в первую очередь, посредством разработки стандартов и контроля за их соблюдением, чтобы требования закона не нарушались, и потребители не вводились в заблуждение.

— В ЦБ говорили, что с ушедшими с рынка форексерами проводилась работа, чтобы они возвращали клиентов в российские юрисдикции, но никого в итоге не вернули. Есть ли какие-то экстренные способы в таких случаях остановить отток средств клиентов за рубеж, или вы их планируете ввести?

— Нет, экстренных способов вернуть клиентов без волеизъявления самой компании и клиента не существует. Мы проводили неоднократные встречи с форексерами, которые впоследствии лишились лицензии, и просили их закрыть доступ через них к иностранным форекс-компаниям, но они нам не вняли. Более того, если вы сейчас в Яндексе забьете «форекс-дилер», то по-прежнему могут выскочить рекламные объявления этих компаний.

— Они продолжают работать?

— В законодательстве разделена деятельность юридического лица и профессионального участника финансового рынка с лицензией. Когда аннулируется лицензия профучастника, это не означает, что юридическое лицо прекращает деятельность. Это лицо не имеет право оказывать определенные услуги, но никто не может его заставить закрыть сайт просто по факту того, что у него отозвана лицензия. Тоже самое и с поисковиками, возможно, есть оплаченные долгосрочные рекламные контракты.

— Вы как-то боретесь с тем, что они продолжают давать рекламу?

— Дает рекламу поисковая система, и это явление законодательно никак не урегулировано. Сама по себе реклама сайта не является чем-то, что можно признать нарушением. Но нужно обращать внимание, чтобы эти юридические лица не продолжали оказывать гражданам услуги форекс. Для нас главный критерий — жалобы граждан и наши контрольные мероприятия в рамках поведенческого надзора. Если мы увидим, что безлицензионная деятельность продолжается, будем пытаться действовать через правоохранительные органы.

Сегодня наша Служба по защите прав потребителей получает жалобы от граждан на иностранные компании, чьи названия схожи с теми, у кого была аннулирована лицензия. Но мы очень ограничены в помощи им, так как они вступили во взаимоотношения с иностранными юридическими лицами и надзорное влияние на них могут оказать только иностранные регуляторы.

— Жалобы, что они проигрывают деньги?

— На то, что проигрывают, на то, что не были осведомлены обо всех условиях, и так далее. Средний срок жизни счета клиента на форексе — около 2-3 месяцев. За это время, как правило, если клиент не делает новых взносов, он теряет все средства и получает убыток, связанный с тем, что он не угадал движение курса или валютной пары.

— То есть ушедшие с рынка компании могут предлагать какие-то другие услуги?

— Конструкция закона предполагает, что форекс-дилинг — исключительный вид деятельности, на другую у этих компаний нет права. Но это когда у них есть лицензия. Когда у них нет лицензии, они остаются обычными юридическими лицами. Если все обязательства перед гражданами будут удовлетворены и не возникнет ситуации с банкротством, то они могут продолжать деятельность и дальше, как юридические лица. Я вам скажу откровенно, мне не очень нравится эта конструкция. Мне намного больше нравится конструкция, которую мы реализовали в законодательстве о банках и негосударственных пенсионных фондах – когда лицензия выдается Банком России вместе с регистрацией юридического лица, и отзыв лицензии приводит к прекращению деятельности юридического лица.

— На руководителей и владельцев форекс-компаний не распространяется закон о деловой репутации?

— Некие базовые требования распространяются, например, требование об отсутствии судимости или факта работы в организации, у которой была аннулирована лицензия. Но, вы правы, если говорить о всех нормах по деловой репутации, которые установлены отдельным законом, то на профучастников они не распространяются.

— Вы будете такие поправки предлагать?

— Планируем. Я уверен, что мы должны включить форекс-дилеров в число тех субъектов, на которых распространяются все требования по деловой репутации, в том числе по кросс-секторальному запрету, если была отозвана лицензия.

— Лишенные лицензий компании сообщали, что исполнили свои обязательства перед клиентами на 100%, это так?

— Объем обязательств небольшой — примерно 33 млн рублей, к 27 января компании должны были рассчитаться со всеми клиентами. Нам компании заявили, что у них проблем с исполнением обязательств нет, теперь нам надо проверить их отчеты.

— Вы изучали основных пользователей услуг форекс-брокеров? Кто приходит на этот рынок?

— Число активных клиентов форекс-дилеров не превышает 9-10 тыс. человек (не считая тех, кто был задействован в операциях с иностранными компаниями, где у нас данных нет). Вряд ли эти граждане обладают большими состояниями и вдруг захотели поиграть на рынке форекс. С моей точки зрения, это граждане, которые увидели идею в том, чтобы, не прилагая особых усилий, быстро заработать большую сумму денег. Порог входа на этот рынок невысок, поэтому, думаю, что это граждане с небольшим достатком, финансово не очень грамотные и с определенной долей авантюризма. Лично мне форекс-услуги, несмотря на то, что они законодательно урегулированы, в какой-то степени напоминают финансовые пирамиды, на которые клюют граждане, которые хотят быстро заработать деньги, не соизмеряя риски.

— Вы сами никогда не играли на форексе?

— Нет. Для меня это невозможно — я считаю, что уровень риска, который предлагают форекс-клубы, не сопоставим с потенциальным доходом. Статистика говорит о том, что каким бы ты ни обладал даром предвидения, и как бы ни разбирался в финансовом рынке, твой счет обнуляется. Наверное, кто-то уходит, немного заработав, но большинство теряют деньги.

— Тогда возникает вопрос — зачем они вообще нужны? И как можно в будущем избежать таких ситуаций, может, нужно менять закон о форексе?

— Это базовый вопрос, который и меня волнует. Допустить форекс-дилеров в легальную плоскость было очень серьезным шагом. ЦБ долгое время оппонировал этому закону, но, к сожалению для нас, законодатель решил так, как решил. Но заложенных в законе механизмов явно недостаточно, чтобы защитить граждан! Мы сейчас завершаем работу над законопроектом о квалифицированных и неквалифицированных инвесторах, и для нас очевидно, что рынок форекс должен быть доступен только для квалифицированных инвесторов. Более того, даже для них мы максимальное плечо планируем сократить с 1 к 50 до 1 к 30.

На вопрос, зачем нужен рынок форекс, можно ответить, что это своего рода легальная игра. Может быть, лучше, чтобы это было в легальном пространстве, чем ушло в теневые онлайн-казино. Но повторюсь — количество граждан, которые допущены к этому рынку, должно быть очень сильно ограничено.

— Как это сократит число пользователей услуг форекс?

— Все будет зависеть от того, какое решение будет принято по закону о категоризации инвесторов. Если будет принят подход, что те, кто уже получил доступ к каким-то сегментам рынка, то они в них и остаются — тогда влияние будет минимальным. Если будет принят общий подход, что независимо от того, где ты раньше участвовал, ты должен будешь пройти квалификацию — я думаю, число участников сократится очень существенно.

— Есть крупные участники финрынка РФ (брокеры), которые предлагают услуги форекс российским клиентам как бы «в серую»: они не дают рекламы, даже могут прятать ссылки на этот раздел на своем сайте, но, например, в личном кабинете брокера (не имеющего лицензии форекс-дилера) есть опции вывести деньги на счет кипрской «дочки» и уже там торговать на форексе. Насколько это масштабная проблема? Собираетесь ли это как-то регулировать?

— О разного рода злоупотреблениях нам, конечно, известно. Как только мы выявляем, что какая-то компания начинает предлагать такого рода оферты своим клиентам, мы прилагаем все надзорные усилия, чтобы эту практику изменить. И это дает плоды, мы фиксируем со второй половины 2022 года улучшение поведенческой модели профучастников рынка ценных бумаг. Но нам очень бы хотелось, чтобы сам рынок начал противодействовать такого рода практикам.

— Зачем крупные компании это делают, рискуя своей лицензией и репутацией?

— Наверно, у них есть иллюзия, что они таким образом являются более гибкими для клиентов, предлагая широкий набор услуг. Но это точно недооценка регуляторного риска. Мы такую компанию берем на заметку, и смотрим, чтобы такого рода практика не плодилась в других сегментах.

— Насколько велика сейчас проблема «черных» форексеров?

— Сейчас не очень велика. Но она была бы намного меньше, если бы компании, у которых аннулированы лицензии – а возможно и иные профучастники с лицензией, не предлагали такие услуги своим клиентам, потому что на территории РФ доверчивого потребителя завлечь легче. Выходить на иностранные компании самостоятельно достаточно сложная история, на которую способно очень небольшое количество активных физических лиц. Но когда этому способствует кто-то, обладающий профессиональными знаниями и раскрученным брендом — этот риск увеличивается.

— Есть ли у вас статистика по поводу того, пошло ли на спад выявление нелегальных форексеров?

В 2022 году мы выявили 223 сайта нелегальных форекс-дилера, за два года – 352. Мы работаем с тем, что становится известно ЦБ — жалобы, информация в прессе, сведения от других участников рынка. Но мы не видим всю нелегальную картинку целиком, это область, закрытая от точного анализа.

— Если вы обнаружили нелегальный сайт, который предлагает услуги форекс, что вы можете сделать?

— Если доменное имя сайта зарегистрировано в Российской Федерации, мы можем инициировать его блокировку. Но, как правило, это довольно длительная процедура, блокировка производится по решению суда, да и большинство нелегальных сайтов размещены в зарубежных доменах. В настоящее время готовится проект федерального закона, он уже прошел первое чтение, который позволит Роскомндазору блокировать сайты по нашему обращению во внесудебном порядке. Это ускорит процедуру в разы.

— Какие-то еще технологии вы используете для поиска нелегальных компаний в интернете?

Коллеги из департамента противодействия недобросовестным практикам постепенно автоматизируют процесс мониторинга информации в Интернете, делая его с одной стороны максимально всеохватывающим, а с другой – позволяющим освободить ресурс специалистов Банка России для более глубокой сутевой работы по противодействию нелегалам.

— Если вернуться к теме отозванных лицензий. Сами компании говорили, что для них отзыв лицензии был неожиданным. Это они лукавят, или вы специально внезапно сделали?

— Компании говорят о том, что день отзыва лицензии явился для них неожиданностью. Это правда. Они не знают, как идут наши надзорные процессы. Но мы неоднократно предупреждали компании о том, что, если они не пересмотрят свою бизнес-модель и не исправят серьезные недостатки в своей деятельности, это приведет к серьезным лицензионным последствиям. Это они слышали неоднократно.

— Одна из компаний сказала, что будет обжаловать решение ЦБ в суде. Поступали ли вам какие-либо претензии?

— Мы получили копию искового заявления, поданного в суд одной из компаний, у которой была отозвана лицензия.

— Какие шансы у этого иска?

— С нашей точки зрения, основания, которые мы заложили при аннулировании лицензии, достаточно веские, но, тем не менее, любой участник гражданского оборота имеет право защищать свои права, в том числе, через обращение в суд. Я серьезных перспектив удачного рассмотрения спора для этих компаний не вижу. Время от времени, как юридические лица, у которых мы отзываем лицензию, так и физические, у которых мы аннулируем квалификационный аттестат, оспаривают наши решения в судах. Как правило, безуспешно.

— Из четырех оставшихся компаний, три – это дочки крупных банков. Можно ли в таком случае говорить о том, что ЦБ хочет сосредоточить рынок форекс в руках крупных игроков?

— Совершенно точно нет. Такая конфигурация сложилась на сегодняшний день. Если завтра на рынок придут иные участники, которые не связаны с какими-то крупными финансовыми организациями, мы также рассмотрим их заявки и, если все требования будут соблюдены, выдадим им лицензии. Я думаю, что дело в том, что именно крупные профучастники в большей степени дорожат своей репутацией, и даже если они создали компании для форекс-рынка, они все-таки старались, чтобы эти компании действовали в правовом поле.

— Оставшиеся компании смогут ли обеспечить спрос на услуги форекс?

— Мы считаем, что они вполне с этим спросом справятся. Это 9 тыс. человек всего, на них (на компании, у которых отозвали лицензию) приходилось примерно 3 тыс. человек. Сумма небольшая, не более 33 млн рублей. Нам кажется, что те компании, которые остались, вполне могут на себя взять этих клиентов.

— Почему вы думаете, что они уйдут к легальным, а не к нелегальным форексерам?

— Я очень надеюсь, что граждане, принимая решение, с кем работать, обращают внимание на базовые вещи. Одна из них – это наличие лицензии и нахождение в реестре ЦБ. Потому что, когда клиенту покажется, что его права нарушены, что с него списали какие-то излишние деньги — можно будет обратиться к регулятору за помощью, поддержкой, как минимум за разъяснением. В случае, если будет выбран нелегальный или иностранный участник финансового рынка правовая помощь будет крайне затруднена.

— Вы сказали, что услугами форекс-брокеров пользуются не очень грамотные люди, и ЦБ также сравнивал их услуги с казино. Будет ли вообще рынок форекс развиваться, будет ли расти число клиентов? Есть ли у вас заявки на соискание лицензии?

— Нет, я о таких заявках ничего пока не знаю. С моей точки зрения, сегодня любые ответственные собственники, которые думают, какого рода бизнес начать на финансовом рынке, либо уже действующие компании, которые могли бы создать какое-то ответвление, видят, что репутационные издержки на форекс-рынке очень высоки. И я не очень верю, что этот рынок будет расти как за счет профучастников, так и за счет потребителей. Мне хотелось бы надеяться, что планируемые изменения в законодательстве по категоризации инвесторов, о которых я говорил ранее, превентивно ограничат возможности физических лиц в данных операциях. Ну и с другой стороны, рассчитываю, что розничный потребитель уже увидел, что есть другие, намного более безопасные инструменты, альтернативные банковскому депозиту, которые могут дать относительно неплохую доходность – облигации, ПИФы, страхование жизни.

— А есть ли у вас намерения создавать дополнительные ограничения для бизнеса форекс-дилеров?

— Мы для бизнеса никаких специальных ограничений не устанавливаем. Бывает, что соискатели лицензии не предоставляют всех необходимых документов или их качество вызывает вопросы.

Брокеры-члены Финансовой Комиссии Получают Скидки на Сервис VerifyMyTrade

12 декабря 2022, FinaCom PLC, оператор сайта FinancialCommision.org, нейтральный и независимый посредник в разрешении претензий в области Forex, объединяющий широкий круг онлайн брокеров и независимых поставщиков технологий, объявляет сегодня о продолжении стратегического партнерства с сервисом Verify My Trade, которое предоставит всем нынешним и будущим членам Финансовой Комиссии возможность пользоваться скидками на все услуги компании VerifyMyTrade.

Регулятивные ограничения, такие как те, которые указаны в MIFID II, подталкивают форекс-брокеров создавать более честную и прозрачную торговую среду для всех участников рынка. Сервис VerifyMyTrade предоставляет услуги, стимулирующие честную игру на валютном рынке, позволяя его участникам оценивать качество исполнения сделок брокерами.

VerifyMyTrade консолидирует ценовые показатели десятков глобальных розничных форекс-брокеров и на основе данной информации создает статистические модели показательной рыночной цены, действующей на каждую секунду торгового дня

Пакет услуг VerifyMyTrade состоит из трех предложений: нормативная система отчетности, которая следит за качеством исполнения сделок, система, позволяющая укрепить доверие между трейдером и брокером, путем иллюстрирования качества исполнения сделки, а также сервис по разрешению споров, который позволит брокерам снизить затраты и время, необходимые для работы с обращениями клиентов относительно цен исполнения сделок.

Джереми Уайт, генеральный директор VerifyMyTrade, прокомментировал: «Регулятивная экосистема, включая положения MiFID II, заставляет участников отрасли создавать все более чистую и прозрачную торговую среду, особенно в отношении вопросов исполнения сделок и того, как эта информация коммуницируется всем заинтересованным сторонам. Мы очень рады сотрудничать с такой профессиональной организацией как Финансовая Комиссия, которая так же помогает создавать более честную и прозрачную индустрию форекс, и с нетерпением ждем совместной работы с ее брокерами-партнерами».

Информация о VerifyMyTrade

VerifyMyTrade является независимой компанией, не аффилированной с каким-либо брокером. Verify My Trade обеспечивает пост-торговый анализ исполнения ордеров по отдельным форекс сделкам. Verify My Trade агрегирует ценовые данные на рынке Forex от розничных брокеров в свой репозиторий и использует метод “ящика с усами” (диаграмма размаха) для сегментации сделок по качеству исполнения за любую данную секунду торговой недели. Результаты анализа помогут обеспечить трейдерам доступ к большему объему данных, поскольку позволяют оценить качество исполнения каждой конкретной сделки при помощи аналитического сервиса Verified My Trade, что делает его выгодным для всех сторон, когда речь идет о торговых спорах, связанных с исполнением сделок.

Для получения дополнительной информации, посетите официальный сайт компании www.verifymytrade.com

Информация о Финансовой Комиссии

Финансовая Комиссия является организацией по внешнему разрешению споров для тех потребителей / трейдеров, которые не в состоянии разрешить их с поставщиками финансовых услуг, являющихся членами Финансовой Комиссии. Предназначение Финансовой Комиссии состоит в обеспечении нового подхода в вопросе разрешения споров, которые возникают в ходе торговли на рынке FOREX между трейдерами и брокерами. Финансовая Комиссия была создана для того, чтобы выступать в качестве нейтральной третьей стороны диспута, которая занимается рассмотрением и справедливым разрешением претензий в более простой, более быстрой форме, нежели посредством регуляторов отрасли и правовой системы.

Для получения дополнительной информации вы можете связаться с Финансовой Комиссией: [email protected]

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ФОРЕКСА

Completing the CAPTCHA proves you are a human and gives you temporary access to the web property.

What can I do to prevent this in the future?

If you are on a personal connection, like at home, you can run an anti-virus scan on your device to make sure it is not infected with malware.

If you are at an office or shared network, you can ask the network administrator to run a scan across the network looking for misconfigured or infected devices.

Another way to prevent getting this page in the future is to use Privacy Pass. You may need to download version 2.0 now from the Chrome Web Store.

Cloudflare Ray ID: 67a379e09b1b2473 • Your IP : 46.175.165.20 • Performance & security by Cloudflare

Лучшие Форекс брокеры 2021: