
- •Разработка моделей, алгоритмов и программных средств для повышения качества прогнозов биржевых показателей
- •Анализ существующих средств прогнозирования экономических показателей бирж
- •Модели и алгоритмы оценки стоимости ценных бумаг и управления инвестиционными активами
- •Роль рынка ценных бумаг в финансовой системе страны
- •Фундаментальный анализ
- •Показатели, используемые для фундаментального анализа акций
- •Технический анализ
- •Теории функционирования рынка ценных бумаг
- •Теория эффективного рынка
- •Теория случайных блужданий
- •Теория хаоса
- •Теория адаптивного рынка
- •Методы и модели для прогнозирования экономических показателей
- •Математическо-статистические методы
- •Поведенческие модели
- •Мультиагентные системы
- •Разработки, использующие мультиагентный подход для прогнозирования экономических показателей
- •Модель «SantaFe» и её вариации
- •Модель «Genoa Artificial Stock Market»
- •Библиотека «MoTor» и система «Имитрейд»
- •Платформа «ArTificial Open Market»
- •Комплекс «Altreva adaptive modeler»
- •Требования к функциональности проектируемого программного комплекса
- •Разработка архитектуры виртуального рынка ценных бумаг и системы поддержки принятия решений
- •Математическая модель виртуального рынка
- •Виртуальный мир и виртуальные агенты
- •Классификаторы
- •Новостная среда
- •Роли и стратегии
- •Активы агентов
- •Компании
- •Трейдеры
- •Стратегии трейдеров
- •Ордера и транзакции
- •Система обработки ордеров
- •Движение денежных средств при совершении транзакций
- •Расчёт статистических характеристик рынка ценных бумаг
- •Математическая формулировка задачи исследования
- •Архитектура программного комплекса
- •Выбор платформы для мультиагентной системы
- •Взаимосвязь приложения, пакетов и компонентов
- •Виртуальный мир
- •Стандартные классы системы
- •Планы и стратегии
- •Запросы и транзакции
- •Механизм формирования цен
- •Архитектура системы поддержки принятия решений
- •Общая схема архитектуры
- •Подключаемые модули
- •Алгоритм работы
- •Анализ работы системы
- •Описание работы программного комплекса
- •Функциональность
- •Редакторы
- •Организация экспериментов
- •Оценка степени соответствия виртуального рынка реальному
- •Соблюдение пропорций
- •Активность трейдеров на бирже ммвб в 2007-2010 годах
- •Наличие трендов и фигур
- •Сходство статистических характеристик изменения цен и объёма торгов
- •2. Критерий Колмогорова
- •3. Критерий Романовского
- •4. Критерий Ястремского
- •Критерии согласия двух теоретических распределений с распределением приращения максимальной цены за день для акции компании «Юкос» за период с 25.05.2005 по 19.09.2006
- •Критерии согласия двух теоретических распределений с распределением данных реального рынка по результатам 20 независимых экспериментов
- •Критерий согласия распределения Коши и объёма торгов за первые 116 дней торгов на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp»
- •Критерий согласия распределения Коши и максимальной дневной цены по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 165 дней торгов
- •Критерии согласия распределения Коши с распределением данных на виртуальном рынке по результатам 20 независимых экспериментов
- •Фрактальность рыночных процессов
- •Расчёт показателя Хёрста для различных временных рядов
- •Реакция рынка на действия отдельных агентов
- •Эксперименты, проведенные над виртуальным рынком
- •Зависимость размера спрэда от склонности к риску трейдеров
- •Влияние фундаментальных трейдеров на динамику котировок акций
- •Влияние новостного фона на котировки ценных бумаг при различном составе участников рынка
- •Практическое применение программного комплекса в качестве системы поддержки принятия решений
- •Математические критерии оценки качества прогнозов
- •Анализ работы системы поддержки принятия решений
- •Результаты сравнения краткосрочных прогнозов экспертов и системы поддержки принятия решений «fimas»
- •Результаты сравнения среднесрочных прогнозов экспертов и системы поддержки принятия решений «fimas»
- •Технико-экономическое обоснование
- •Преимущества и недостатки программного комплекса, выявленные в процессе эксплуатации
- •Другие перспективы практического применения
- •Перспективы для дальнейших исследований и разработок
- •Заключение
- •Литература
- •Приложения
- •Акт о внедрении результатов диссертационного исследования в ооо «Таулинк»
- •Акт о внедрении результатов диссертационного исследования в тк «Фотон»
- •Краткая информация о проекте «fimas»
- •Подробная схема связи компонентов и пакетов в системе
- •Алгоритм работы ролей трейдера и брокера
- •Алгоритм обработки текущих ордеров фундаментальным трейдером
- •Критерии согласия двух теоретических распределений (Гауса, Коши) с распределением приращения максимальной цены за день для акции компании «Юкос» за период с 25.05.2005 по 19.09.2006
- •Сравнение распределений Коши с распределением объёма торгов по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 116 дней торгов
- •Критерии согласия распределения Коши с распределением объёма торгов по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 116 дней торгов
- •Сравнение распределений Коши с распределением максимальной дневной цены по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 165 дней торгов
- •Критерии согласия распределения Коши с распределением максимальной дневной цены по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 165 дней торгов
- •Статистические данные по биржам
- •Структура трейдеров в модели fimas и на реальных биржах
- •Новости и спрэд акций в сценарии «NewsGenerator.Fmp» при преобладании новостных трейдеров
Технический анализ
Весьма популярным среди участников торговли ценными бумагами является технический анализ — анализ рыночной конъюнктуры. При этом объектом наблюдения выступают цены на рынке ценных бумаг Методы технического анализа можно разделить на следующие категории:
анализ столбиковых диаграмм;
«фигуры» на графике цен;
методы следования за трендом;
методы сглаживания всплесков.
Анализ столбиковых диаграмм.Диаграммы изменения цены позволяют отобразить всю историю акции. Существует несколько типов таких диаграмм, среди которых наиболее популярны столбиковые диаграммы, «японские свечи» и обычные линейные графики.
Столбиковые чарты — это графики, на горизонтальной оси которых отражаются временные периоды (дни, недели, месяцы или другой период времени), а на вертикальной — цены. Цена изображается столбиком, нижнее основание которого отражает минимальную цену периода, верхнее — максимальную.
Рис. 1.3. «Японские свечи»
Одной из разновидностей столбиковых диаграмм является японский метод технического анализа, получивший название «японские свечи». По сравнению с обычными столбиковыми чартами, которые отражают только высокий, низкий курсы и курс на момент закрытия биржи, «японские свечи» содержат дополнительную информацию: курс акции при открытии биржи. Причем курс акций отмечается разными цветами в зависимости от того, выше он на момент открытия биржи (черные свечи) или ниже (белые свечи) по сравнению с курсом на момент закрытия биржи (Рис. 1.3).
Анализ японских чартов состоит из множества различных изображений свечек. Следует всегда обращать внимание на цвет свечи. Если она белая, то можно, как правило, на ближайший день ожидать дальнейшего повышения курсов после того, как они смогли приблизиться к уровню, который сложился на момент открытия биржи, и в конце биржевого дня превысить его. Черная свеча, наоборот, свидетельствует об опасности, т.е. курсам не удалось достичь уровня, который был в момент открытия биржи, и в конце биржевого дня они понизились.
«Фигуры» на графике цен. При анализе линейных диаграмм трейдеры обращают внимание на фигуры, которые часто повторяются на графиках, например «двойные вершины», «двойное дно», «голова и плечи» и др. Если вовремя заметить «начало» фигуры, то можно предугадать и её «конец».
Методы следования за трендом.Тренд в переводе с английского означает общее направление. Тренды возникают, когда последующие максимальные (минимальные) цены того или иного периода выше (ниже) предыдущих. Инвестор, следующий за трендом, считает, что установившаяся тенденция сохранится в будущем. Такой инвестор покупает ценные бумаги, когда их курсы растут, и продает, когда курсы падают. Наиболее распространенным методом следования за трендом является метод скользящей средней.
Расчет средней цены производится по формуле простой арифметической средней:
,
где X — средняя цена;
Хj — цена бумаги на день;
i — день, на который рассматривается цена;
n — число дней, за которые берутся текущие цены на бумаги.
Скользящую среднюю можно рассчитать за любой отрезок времени (обычно 3, 7, 10, 15, 20 и 30 дней). Например, среднее значение цен закрытия за 10 дней представляет собой сумму цен закрытия за эти дни, деленную на 10. Скользящую среднюю в этом случае можно определить путем добавления нового слагаемого и одновременно исключения самого старого слагаемого, в результате число слагаемых остается равным 10.
Ещё один приём строится на сопоставлении курса акций компании с изменениями величины соответствующего фондового индекса, т.е. части адекватного рынка, к которому относится компания. При этом определяется коэффициент опережения или отставания цены на акцию по отношению к данному рынку за один и тот же период времени. Этот коэффициент в редких случаях может принимать отрицательные значения, что свидетельствует об обратном характере изменения цены акции по отношению к общей тенденции. Анализ изменений цен акций позволяет делать соответствующие выводы.
Методы сглаживания всплесков. Считается, что если цена акции внезапно выросла, то велика вероятность того, что рынок попытается «сгладить» этот всплеск, и цена столь же стремительно упадёт. У трейдеров есть некоторая психологическая граница, в рамках которой они могут принять всплеск, но при превышении которой последует ответная реакция: «не верю!». На этом принципе основан популярный метод «линии Боллинджера». Для многих трейдеров именно они задают коридор, в рамках которого они готовы мириться с рыночными колебаниями.