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

Национальный исследовательский университет«Высшая школа экономики»На правах рукописиВолодин Сергей НиколаевичЭФФЕКТИВНОСТЬ МЕТОДОВ ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗАПРИ СВЕРХКРАТКОСРОЧНЫХ ОПЕРАЦИЯХНА ФОНДОВОМ РЫНКЕ08.00.10 – «Финансы, денежное обращение и кредит»Диссертация на соискание ученой степеникандидата экономических наукНаучный руководитель:доктор экономическихнаук, профессорБерзон Н.И.Москва 2013 г.Введение ……………………………………..……………..…………… 3Глава 1.

Теоретические аспекты прогнозирования цен финансовых инструментов …..……………………...………………………… 101.1. Гипотеза эффективного рынка и традиционные подходы кпрогнозированию цен…………………..…...……………………….. 131.2. Прогнозирование цен на основе фундаментального и технического анализа…………………….……………………………………. 191.3. Особенности сверхкраткосрочного прогнозирования рыночных цен ………………………………………….………….….………. 37Глава 2. Эмпирическая оценка эффективности традиционных методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях………………………………………………….……………………. 772.1.

Условия проведения тестирований ………………………..…. 772.2. Описание эмпирических тестирований………………………. 812.3. Анализ причин неэффективности традиционных методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях…….…. 98Глава 3. Разработка основных положений аналогового методапрогнозирования цен …………...……………………………...…… 1073.1. Сущность аналогового метода прогнозирования цен ……... 1073.2.

Эмпирическая оценка эффективности аналогового метода присверхкраткосрочных операциях …………………………………...136Основные результаты и выводы работы ………………………... 144Список литературы …………………….….…………..……………. 146Приложения2Введение.За последние два десятилетия на фондовом рынке произошлизначительные изменения характера рыночного ценообразования, обусловленные появлением алгоритмической торговли, позволившейполностью автоматизировать заключение сделок за счет примененияторговых роботов. Если в начале своего появления (в середине 90-хгодов на западных рынках и в начале 2000-х на отечественном) торговые роботы играли весьма незначительную роль, то в настоящий момент ситуация существенно поменялась.

Биржевая статистика распространения сверхкраткосрочных операций, совершаемых ими, позволяет говорить об образовании нового, динамично развивающегося сегмента – высокочастотной алгоритмической торговли.Появление данного сегмента породило новую проблему, связанную с отсутствием методов прогнозирования, ориентированных насовершение высокочастотных алгоритмических операций. Эффективность существующих методов прогнозирования, относящихся к фундаментальному 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 применить традиционные методы технического анализа для прогнозирования ценовой динамики при совершении высокочастотных алгоритмических операций не дают положительного результата. В этой связивозникает необходимость разработки нового метода прогнозированияцен финансовых инструментов, позволяющего достигать положительных результатов при данном типе торговли.

Решению этих вопросов ипосвящена диссертационная работа.Степень разработанности проблемы. Вопросы прогнозирования цен рассматриваются в рамках двух традиционных направлений:фундаментального и технического анализа. Применению техническо3го анализа 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 фундаментальногоанализа, рассматриваются в работах Ф. Блока, Д. Додда, Б.

Грэма, Г.Кима, С. Коттла, Р. Мюррея, С. Тернера. В ходе рассмотрения данныхработ было установлено, что вопросы долгосрочного, среднесрочногои краткосрочного прогнозирования рыночных цен являются достаточно хорошо изученными и проработанными, в то время как сверхкраткосрочное прогнозирование цен в академической литературе практически не рассматривается.Условия функционирования рынка ценных бумаг и его инфраструктуры 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 алгоритмических торговых систем, на сегодняшний день являются достаточно малоизученными и непроработанными.

Отдельные аспекты алгоритмической торговли раскрыты в зарубежной экономической литературе, аименно, в работах Д. Бернштейна, Т. Джозефа, И. Кауфмана, Д. Каца,Д. Маккормик, P. Пардо. Среди отечественных трудов можно выделить работы С.В. Булашева, И.О. Закаряна, Э.А. Ракитина, Ю.Н. Решетникова, Ю.А. Чеботарева.Объект исследования – цены фьючерса на Индекс РТС, обращающегося на российском биржевом рынке фьючерсов и опционовFORTS.4Предмет исследования – методы автоматизированного прогнозирования сверхкраткосрочной ценовой динамики рыночных активов.Цель диссертации: оценить эффективность применения существующих методов технического анализа для сверхкраткосрочныхопераций и предложить метод, позволяющий более эффективно прогнозировать ценовую динамику финансовых инструментов при проведении данных операций.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих основных задач:1. Обобщить основные положения традиционных подходов,применяемых для прогнозирования цен финансовых активов и оценить возможность их использования для высокочастотной алгоритмической торговли.2. Оценить распространенность высокочастотных алгоритмических операций на мировых биржах, оказываемое ими влияние и перспективы развития данного сегмента торговли.3.

Сформировать метод прогнозирования цен рыночных активов, позволяющий эффективно совершать сверхкраткосрочные операции и провести его эмпирическое сравнение с существующими методами технического анализа на сверхкраткосрочном временном интервале.4. Выявить факторы, влияющие на цены финансовых инструментов в сверхкраткосрочном периоде.5. Предложить методику выявления рыночной неэффективностина сверхкраткосрочном временном интервале и установить возможность ее определения в ценовой динамике с помощью методов прогнозирования.Теоретическая и методологическая основа. Методы исследования.

Теоретической основой диссертации являются работы российских и западных исследователей и практиков в области прогнози5рования цен рыночных активов, системной торговли, а также создания, 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 зарубежные законодательные и нормативные акты, материалы научныхконференций, проанализированы статистические, справочные и аналитические материалы отечественных и зарубежных институтов, фондовых бирж и инвестиционных банков.В качестве методологической основы исследования использовались методы финансового, статистического и корреляционного анализа данных.

В практической части работы использовался язык программирования C Sharp.Информационная база данных представлена биржевыми ценами наиболее ликвидных финансовых инструментов российскогофондового рынка:- фьючерсного контракта на Индекс РТС, фьючерсного контракта на обыкновенные акции ОАО «Сбербанк России», фьючерсногоконтракта на акции ОАО «Газпром», фьючерсного контракта на акцииОАО «ЛУКОЙЛ», обращающихся на срочном рынке FORTS (Futures& Options on 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 активовна сверхкраткосрочном временном горизонте, образующаяся вследствие того, что данные методы предназначены для приятия решений6на среднесрочном и краткосрочном интервале инвестирования и неучитывают особенности принятия решений при совершении высокочастотных операций;2) установлено влияние ценовых изменений связанных рыночных инструментов на динамику цен прогнозируемого актива в сверхкраткосрочном периоде времени и показано, что использование связанных инструментов позволяет существенно улучшить результатыпрогнозирования;3) проведено сопоставление традиционных методов технического анализа и предлагаемого в диссертации аналогового метода, основанного на использовании цен связанных финансовых инструментов,показавшее, что предлагаемый метод обладает значительно большейэффективностью и может применяться для сверхкраткосрочной торговли;4) введено понятие «периода рыночной неэффективности»,наличие которых в ценах финансовых активов делает возможнымпрогнозирование их будущих значений; предложена методика выявления периодов рыночной неэффективности в ценах активов;5) определены причины возникновения периодов рыночной неэффективности; показано, что в их основе лежит различие скоростисовершения операций участниками торгов;Теоретическая и практическая значимость работы.