Автореферат (Эффективность методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях на фондовом рынке)

На правах рукописиВОЛОДИН СЕРГЕЙ НИКОЛАЕВИЧЭФФЕКТИВНОСТЬ МЕТОДОВ ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПРИСВЕРХКРАТКОСРОЧНЫХ ОПЕРАЦИЯХ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕСпециальность 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит»Автореферат диссертации на соискание учѐнойстепени кандидата экономических наукМосква - 2013Работа выполнена на кафедре фондового рынка и рынка инвестицийфакультета экономики Национального исследовательского университета«Высшая школа экономики».Научный руководитель:доктор экономических наук, профессорБерзон Николай ИосифовичОфициальные оппоненты:Галанов Владимир Александрович, докторэкономическихнаук,профессор,заведующий кафедрой Биржевого дела иценных бумаг РЭУ имени Г.В.

ПлехановаБрюховецкаякандидатСветланаэкономическихВладимировна,наук,доцент,доцент кафедры Финансовых рынков ифинансового инжиниринга ФинансовогоуниверситетаприПравительствеРоссийской ФедерацииВедущая организация:ФГБОУ ВПО «Российский университетдружбы народов».Защита состоится «_____» _____________ 2013 г. в______часовназаседании диссертационного совета Д 212.048.07 при Национальномисследовательском университете «Высшая школа экономики» по адресу:101000 Москва, ул. Мясницкая, д.20, ауд. 327-К.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Национальногоисследовательского университета «Высшая школа экономики».Автореферат разослан «____»________________2013 г.Ученый секретарь диссертационного совета,доктор экономических наук,профессорФилософова Татьяна Георгиевна21.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность темы исследования. За последние два десятилетияна фондовом рынке произошли значительные изменения характерарыночного ценообразования, обусловленные появлением алгоритмическойторговли, позволившей полностью автоматизировать заключение сделок засчет применения торговых роботов. Если в начале своего появления (всередине 90-х годов на западных рынках и в начале 2000-х наотечественном) торговые роботы играли весьма незначительную роль, то внастоящиймоментситуациясущественнопоменялась.Биржеваястатистика распространения сверхкраткосрочных операций, совершаемыхими,позволяетговоритьобобразованиинового,динамичноразвивающегося сегмента – высокочастотной алгоритмической торговли.Появление данного сегмента породило новую проблему, связанную сотсутствием методов прогнозирования, ориентированных на совершениевысокочастотныхсуществующихалгоритмическихметодовопераций.прогнозирования,Эффективностьотносящихсякфундаментальному и техническому анализу, вызывает сомнения и требуетэмпирической проверки,в связи с тем, что они не ориентированы натакого рода операции и не учитывают их специфику.

Попытки применитьтрадиционные методы технического анализа для прогнозирования ценовойдинамики при совершении высокочастотных алгоритмических операцийнедаютположительногонеобходимостьразработкирезультата.новогоВметодаэтойсвязивозникаетпрогнозированияценфинансовых инструментов, позволяющего достигать положительныхрезультатов при данном типе торговли. Решению этих вопросов ипосвящена диссертационная работа.Степень разработанности проблемы. Вопросы прогнозированияцен рассматриваютсяв рамкахдвухтрадиционных направлений:фундаментального и технического анализа.

Применению технического3анализа посвящены труды Дж. Аппеля, Б. Вильямса, Ч. Доу, Р. Колби, Т.Мейерса, Р. Прехтера, Дж. Швагера, А. Элдера, Р. Эллиотта. Вопросы,связанные с прогнозированием на основе фундаментального анализа,рассматриваются в работах Ф. Блока, Д. Додда, Б. Грэма, Г. Кима, С.Коттла, Р. Мюррея, С. Тернера. В ходе рассмотрения данных работ былоустановлено,чтовопросыдолгосрочного,среднесрочногоикраткосрочного прогнозирования рыночных цен являются достаточнохорошоизученнымиипроработанными,втовремякаксверхкраткосрочное прогнозирование цен в академической литературепрактически не рассматривается.Условияфункционированиярынкаценныхбумагиегоинфраструктуры рассматриваются в работах A.Ю.

Аршавского, Н.И.Берзона, А.Н. Буренина, Я.М. Миркина, А.В. Новикова, Б.Б. Рубцова.Анализ данных работ показал, что основное внимание в них уделяетсяфункционированию рынка в целом, вне зависимости от длительностисовершаемых инвестиционных операций, в то время как спецификасверхкраткосрочного инвестирования не исследуется.Вопросы, связанные с методологией построения алгоритмическихторговыхсистем,малоизученныминаисегодняшнийденьнепроработанными.являютсяОтдельныедостаточноаспектыалгоритмической торговли раскрыты в зарубежной экономическойлитературе, а именно, в работах Д. Бернштейна, Т.

Джозефа, И. Кауфмана,Д. Каца, Д. Маккормик, P. Пардо. Среди отечественных трудов можновыделить работы С.В. Булашева, И.О. Закаряна, Э.А. Ракитина, Ю.Н.Решетникова, Ю.А. Чеботарева.Объектисследования–ценыфьючерсанаИндексРТС,обращающегося на российском биржевом рынке фьючерсов и опционовFORTS.4Предметисследованияпрогнозирования–методысверхкраткосрочнойавтоматизированногоценовойдинамикирыночныхактивов.Цельдиссертации:оценитьэффективностьприменениясуществующих методов технического анализа для сверхкраткосрочныхоперацийипредложитьметод,позволяющийболееэффективнопрогнозировать ценовую динамику финансовых инструментов припроведении данных операций.

Для достижения поставленной целинеобходимо решение следующих основных задач:1.Обобщитьосновныеположениятрадиционныхподходов,применяемых для прогнозирования цен финансовых активов и оценитьвозможность их использования для высокочастотной алгоритмическойторговли.2. Оценить распространенность высокочастотных алгоритмическихопераций на мировых биржах, оказываемое ими влияние и перспективыразвития данного сегмента торговли.3. Сформировать метод прогнозирования цен рыночных активов,позволяющий эффективно совершать сверхкраткосрочные операции ипровести его эмпирическое сравнение с существующими методамитехнического анализа на сверхкраткосрочном временном интервале.4.

Выявить факторы, влияющие на цены финансовых инструментов всверхкраткосрочном периоде.5. Предложить методику выявления рыночной неэффективности насверхкраткосрочном временном интервале и установить возможность ееопределения в ценовой динамике с помощью методов прогнозирования.Теоретическаяиметодологическаяоснова.Методыисследования. Теоретической основой диссертации являются работыроссийскихизападныхисследователейипрактиковвобластипрогнозирования цен рыночных активов, системной торговли, а также5создания, оценки и практического применения алгоритмических торговыхсистем, в том числе: Дж.

Аппеля, Ч. Доу, Д. Каца, Д. Маккормик, P. Пардо,Дж. Швагера, А. Элдера, Р. Эллиотта.В ходе выполнения исследования изучены российские и зарубежныезаконодательные и нормативные акты, материалы научных конференций,проанализированыстатистические,справочныеианалитическиематериалы отечественных и зарубежных институтов, фондовых бирж иинвестиционных банков.В качестве методологической основы исследования использовалисьметоды финансового, статистического и корреляционного анализа данных.В практической части работы использовался язык программирования CSharp.Информационная база данных представлена биржевыми ценаминаиболее ликвидных финансовых инструментов российского фондовогорынка:- фьючерсного контракта на Индекс РТС, фьючерсного контракта наобыкновенные акции ОАО «Сбербанк России», фьючерсного контракта наакцииОАО«Газпром»,фьючерсногоконтрактанаакцииОАО«ЛУКОЙЛ», обращающихся на срочном рынке FORTS (Futures & Optionson RTS);- обыкновенных акций ОАО Сбербанк России, акций ОАО«Газпром», акций ОАО «ЛУКОЙЛ», обращающихся на Основном рынкеМосковской биржи.Научная новизна исследования состоит в следующем:1) выявлена ограниченность применения традиционных методовтехнического анализа при прогнозировании цен финансовых активов насверхкраткосрочном временном горизонте, образующаяся вследствие того,чтоданныесреднесрочномметодыипредназначеныкраткосрочномдляинтервале6приятиярешенийинвестированияинанеучитываютособенностипринятиярешенийприсовершениивысокочастотных операций;2) установлено влияние ценовых изменений связанных рыночныхинструментовнадинамикуценпрогнозируемогоактивавсверхкраткосрочном периоде времени и показано, что использованиесвязанных инструментов позволяет существенно улучшить результатыпрогнозирования;3) проведено сопоставление традиционных методов техническогоанализа и предлагаемого в диссертации аналогового метода, основанногона использовании цен связанных финансовых инструментов, показавшее,что предлагаемый метод обладает значительно большей эффективностью иможет применяться для сверхкраткосрочной торговли;4) введено понятие «периода рыночной неэффективности», наличиекоторых в ценах финансовых активов делает возможным прогнозированиеих будущих значений; предложена методика выявления периодоврыночной неэффективности в ценах активов;5)определеныпричинывозникновенияпериодоврыночнойнеэффективности; показано, что в их основе лежит различие скоростисовершения операций участниками торгов;Теоретическаяипрактическаязначимостьработы.Теоретическая значимость работы заключается в развитии аппаратасверхкраткосрочногопрогнозированияопределениярыночнойдиссертациисостоитпрогнозированияценценнеэффективности.вразработкерыночныхрыночныхПрактическаяметодаактивов,активовизначимостьсверхкраткосрочногопозволяющегодостигатьположительных результатов совершения высокочастотных операций.Полученные результаты и выводы исследования могут бытьиспользованы для дальнейшего развития теории прогнозирования ценфинансовых инструментов и алгоритмической торговли.

Теоретические7результаты могут применяться для разработки широкого спектра методовпрогнозирования рыночных цен. Практические результаты могут бытьвостребованы российскими и зарубежными участниками рынка ценныхбумаг при создании алгоритмических торговых систем, обладающихбольшей эффективностью совершения рыночных операций с точки зрениясоотношения риска и доходности.Предложенный метод может быть востребован при совершенииопераций на фондовом (российском и мировом), денежном (Money),валютном (FOREX), кредитном (Credit), товарном (Commodity) рынках вразличных странах.