Построение и анализ эффективности инвестиционных стратегий для финансовых рынков на основе простой регрессионной модели, страница 2

Поэтому не очень точный прогноз может принести большой доход при правильном его использовании. На этом простом соображении основан классический технический анализ финансовых рынков [6], [8],[11]. Главный тезис технического анализа: “цена учитывает все”. Это означает, что в цене отражены все интересы, планы и действия участников рынка, поэтому, если вы нашли какую-то закономерность в изменении цены, то ее надо использовать для принятия решений – когда покупать и когда продавать.

Закономерность же эта может выражаться в любых особенностях поведения графика цены; в прежние, докомпьютерные времена трейдеры искали различные “фигуры” вроде “голова и плечи”, “треугольник”, “двойная вершина”, и по ним угадывали настроение рынка. С появлением компьютеров стали применять сложны, а потом и очень сложные математические методы для построения прогнозов. Но прогнозирование финансовых рынков по-прежнему остается сложной задачей.

Но раз уж сложные математические методы так же могут ошибаться, как и простые модели, то имеет смысл внимательные присмотреться к простым моделям, но попытаться взять от них все возможное, что часто бывает замаскировано за сложностью математических конструкций. В данной работе за основу взята очень простая модель временного ряда - ряд Юла, который - модель авторегрессии второго порядка (),

, в которой предполагается, что завтрашнее будущее значение зависит только от сегодняшнего и вчерашнего значений. Эта модель слишком примитивна, чтобы отражать все свойства реальных финансовых временных рядов. Тем не менее, даже она, как показано экспериментально в Главе 3, дает в определенной мере полезные прогнозы.

Главное же полезное свойство заключается именно в простоте модели: она основана на построении оценок всего трех коэффициентов (коэффициентов авторегрессии). Эти коэффициенты, однако, содержат очень много полезной информации о наблюдаемом рынке. Когда поведение коэффициентов резко меняется, это означает, что на рынке что-то происходит.

Но это именно то, что надо знать инвестору (спекулянту) – если на рынке что-то происходит, то следует немедленно покупать либо продавать – так как его цель очень простая: купить дешевле и продать подороже. Поэтому на самом деле торговцу на рынке важно знать не то, какая цена будет завтра в рублях или долларах, его в большинстве случаев интересует просто, будет ли цена расти или же она будет падать. Такого прогноза вполне достаточно для принятия прибыльных торговых решений.

Чтобы проверить полезность такого подхода, было запрограммировано вычисление оценок коэффициентов авторегрессии и на их основе построены различные инвестиционные стратегии (торговые системы). Затем средствами пакета MetaStock было проведено моделирование на исторических данных многих финансовых  рынков. В работе показано, что такой подход вполне работоспособен, то есть, наблюдая за изменением свойств оценок коэффициентов авторегрессии, можно обнаруживать важные изменения в поведении рынка, а потом использовать эту информацию для получения прибыли.

Таким образом, целью является разработка методики, объединяющей две техники – математическое прогнозирование рыночного графика и настройку торговой системы – для получения продукта, обладающего достаточной практической эффективностью.

Непосредственно для анализа котировок ценных бумаг, прогнозирования их дальнейшей динамики и принятия решений в дипломной работе используется программа MetaStock включающая в себя инструменты, необходимые для разработки, тестирования и внедрения систем торговли, основанных на техническом анализе. Эксперименты выполнялись с использованием реальных данных по курсам валют и ценам некоторых акций.

Основной вывод, который может быть сделан на основе экспериментов, проведенных в процессе выполнения работы, заключается в том, что таким путем можно добиться построения финансово эффективных торговых стратегий без чрезмерного их усложнения.