Автореферат (1138423), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Конечными пользователями алгоритмических систем,построенныхнаосноверазработанногометода,могутбытьпрофессиональные участники фондового рынка и частные инвесторы.Основные выводы и положения диссертационного исследованиятакже могут быть использованы в преподавании курсов для бакалавров —«Фондовый рынок», «Финансовые рынки», «Операции с ценнымибумагами» и других.Апробация результатов исследования. Материалы диссертациииспользуются консалтинговой компанией ООО «Европа Финанс» припостроении стратегий торговли фьючерсами.
Основные положения работыбыли представлены в виде докладов и обсуждены со специалистами посовершению торговых операций на российских межвузовских научныхконференциях, проводимых в НИУ ВШЭ, МГИМО, АНХ и ММВБ, атакже на научных семинарах Лаборатории Анализа финансовых рынковНИУ ВШЭ.Результаты и практические аспекты исследования использовалисьпри проведении лекций и семинарских занятий в НИУ ВШЭ по курсам:«Финансовые рынки», «Финансовые рынки и институты», «Операции сценными бумагами». Результаты исследования также были представленына научно-исследовательских семинарах, проводимых для студентов8магистратуры НИУ ВШЭ (программа «Финансовые рынки и финансовыеинституты»).Публикации.Основныерезультатыинаучно-практическиеположения диссертации опубликованы в тринадцати работах автораобщим объемом 8 п.л. Из них четыре работы опубликованы в журналах,рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Министерстваобразования и науки РФ, общим объемом 2,1 п.л.Структураработыотражаетрешениеосновныхзадач,сформулированных в диссертации.
Работа состоит из введения, трѐх глав,включающих 8 рисунков, 7 таблиц, библиографического списка ивосемнадцати приложений.2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИВо введении дано обоснование актуальности темы диссертации,определены объект и предмет исследования, цель и задачи, дан анализметодологической и информационной базы, раскрыта научная новизна,сформулированы теоретическая и практическая значимость полученныхрезультатов.Первая глава посвящена общим вопросам прогнозирования ценрыночных активов.
Для установления возможности прогнозированиярыночных цен был проведен анализ теоретических положений гипотезыэффективного рынка. В ходе анализа было показано, что ее базовыепредпосылки являются трудновыполнимыми в реальных условиях. Этопозволяет утверждать о наличии возможности прогнозирования ценфинансовыхактивов,чтоподтверждаетсяирезультатамирядаэмпирических исследований, выполненных специалистами в даннойобласти.Рассмотрение фундаментального анализа показало, что на его основевозможноформированиехорошопроработанныхиобоснованныхпрогнозов.
Однако он имеет серьезное ограничение – его методы9ориентированы только на совершение долгосрочных инвестиционныхопераций,онинемогутиспользоватьсядлякраткосрочногопрогнозирования.Технический анализ имеет более широкую применимость и можетиспользоваться для среднесрочных и краткосрочных стратегий. Однакочрезмерная упрощенность создаваемых на его основе методов привела кналичию у них серьезных недостатков: использование единственного вида информации – ценовой динамикипрогнозируемогофинансовогоинструментанепозволяетанализировать ситуацию на рынке в целом; алгоритмыпрогнозирования неспособны отражать сложныевзаимосвязи цен рыночных активов; отсутствие динамической адаптации к происходящим на рынкеизменениям приводит к невозможности учитывать те из них,которые происходят после настройки алгоритмов прогностическоймодели.Из-за отмеченных недостатков надежность прогнозов, формируемыхна основе существующих методов технического анализа, недостаточновысока,чтоотмечаетсявэмпирическихработах,выполненныхисследователями в данной области.
К тому же, несмотря на то, чтотехнический анализ ориентирован на более широкий спектр стратегий, чемфундаментальный, ему также присуще ограничение, выявленное в ходевыполнениядиссертации–оннеориентированнареализациюсверхкраткосрочных алгоритмических операций.Для того чтобы оценить значение данного ограничения насовременном рынке, в диссертации был проведен анализ развитиявысокочастотной алгоритмической торговли.
На основе обзора статистикикрупнейших мировых бирж было показано, что данный сегмент торговли,образовавшись всего несколько лет назад, к настоящему моменту играет10весьма существенную роль. Поэтому если раньше отсутствие ориентацииметодов технического анализа на сверхкраткосрочную торговлю неявлялось значимым ограничением, то теперь оно представляет собойсущественную проблему на пути развития рыночной торговли.В ходе анализа сверхкраткосрочной алгоритмической торговли быливыявлены ее особенности, которые не учитываются в традиционныхметодах технического анализа.
К ним относятся: наличие переносаценовых тенденций между различными финансовыми активами, низкая«психологическая»составляющаяврыночномценообразовании,неприменимость теории рефлексивности, низкая вероятность наличия вценовой динамике простых закономерностей, выявляемых с помощьютрадиционных методов технического анализа.Наряду с недостатками общего характера, неучет особенностейсверхкраткосрочнойалгоритмическойторговлиможетсущественноснижать эффективность традиционных методов технического анализа притакогородастратегиях.Однакопосколькуэмпирическихработ,направленных на оценку эффективности методов технического анализапри высокочастотной торговле на данный момент выполнено не было,существуетнеобходимостьпроведениятакогоисследования,чемупосвящена вторая глава диссертации.Для реализации исследования были сформулированы две гипотезы.Первая гипотеза утверждает, что при сверхкраткосрочных операцияхтрадиционныеметодытехническогоанализаобладаютнизкойпрогностической силой и не позволяют достигать положительныхрезультатов торговли.Исследование эффективности их применения проводилось наторговой площадкеFORTS, где обращается наиболее ликвидныйфинансовый инструмент российского рынка – фьючерсный контракт наИндекс РТС, который был выбран в качестве прогнозируемого.
В качестве11критерия эффективности был выбран показатель прибыли на вложенныйкапитал. Использовалась запись котировок за восемь недель, выбранныхпроизвольно в период с 26.07.2010 по 26.11.2010 (в дальнейшем припроведении эмпирических тестирований использовались те же условия дляобеспечения сопоставимости получаемых результатов). В течение данногопериода торговыми роботами на основе исследуемых индикаторовтехнического анализа было совершено от 5381 до 9784 операций, чтопозволяет говорить о репрезентативности полученных результатов,представленных в табл. 1.Таблица 1Результаты тестирования индикаторов технического анализаПрибыль, полученная притестировании индикаторовтехнического анализаИндикаторы техническогоанализаMACDСкользящее среднееСтохастический осцилляторЛинии БоллинджераИндикатор ВильямсаВ рублях-7817-21630-15105-32009-10919В процентах годовых-49%-135%-94%-200%-68%Из табл.
1 видно, что отрицательные результаты были получены длявсех тестируемых индикаторов. Это позволяет утверждать о выполнениипервой гипотезы исследования.Вторая гипотеза звучит следующим образом: существующиеметоды технического анализа не позволяют выявлять периоды рыночнойнеэффективности на сверхкраткосрочном интервале инвестирования, чтообеспечивало бы возможность прогнозирования рыночных цен.Под периодом рыночной неэффективности подразумеваетсяотрезок времени в динамике цен финансового актива, в течение котороговышедшая рыночная информация оказывает на них влияние.
Понятие12периода рыночной неэффективности не является безотносительным.Данные периоды могут определяться только для конкретной информации,влияние которой исследуется и конкретного метода прогнозирования, спомощью которого устанавливается характер ее влияния на цены.Применениетестанавыявлениепериодоврыночнойнеэффективности позволяет установить, действительно ли воздействиеинформации, используемой при прогнозировании, продолжается в течениенекоторого периода времени. Это является необходимым условием,обеспечивающим возможность ее использования для прогнозирования. Вслучае, если влияние такой информации является доминирующимотносительно других действующих факторов, то за счет его определениявозможно прогнозирование цен рыночного актива.Таким образом, способность метода прогнозирования выявлятьпериоды рыночной неэффективности является его основополагающейхарактеристикой.
Тест на ее определение заключается в последовательномувеличении задержки открытия позиций и анализе изменения результатовсовершения операций. Если при увеличении задержки наблюдаетсяпостепенное ухудшение результатов торговли, то используемая дляпрогнозирования информация оказывает влияние в течение некотороговремени, поэтому на ее основе возможно выявление зарождающихсятенденций. Дальнейшее увеличение задержки открытия позиции до тогомомента, когда последовательное ухудшение результатов торговлисменится их хаотическим изменением, позволяет установить среднююдлительность выявляемых периодов рыночной неэффективности. В случае,если при увеличении задержки открытия позиции результаты торговлиизначально начинают улучшаться или изменяться хаотически, можноутверждать, что метод прогнозирования не позволяет выявлять периодырыночной неэффективности и не способен определять моменты началаценовых тенденций.13Эмпирические результаты, отражающие способность индикаторовтехнического анализа выявлять периоды рыночной неэффективности,представлены в табл.
2. При тестировании использовался индикаторMACD без сигнальной линии, показавший лучшие результаты совершенияопераций среди исследуемых индикаторов. Как показывают полученныерезультаты, при обычной скорости реагирования на сигнал к открытиюпозиции, равной 1 сек., применение данного индикатора приводит кубыткам. С увеличением длительности задержки открытия позициирезультаты не ухудшаются, а изменяются хаотическим образом. Болеетого, сокращение времени реакции на 0,5 секунды не приводит кулучшению результатов. Это говорит о том, что исследуемый индикаторне позволяет выявлять даже самые краткосрочные рыночные тенденции.Таблица 2Результаты совершения операций на основе индикатора MACDпри различной длительности задержек открытия позицийЗадержка открытияпозиций, секунд-0,5 сек0 сек0,5 сек1,5 сек2,5 сек3,5 сек5 сек7,5 сек12,5 сек17,5 сек25 сек50 сек75 секПрибыль от совершенияопераций, руб.-9365-7817-7238-8214-8578-7953-8902-9157-10106-10902-9741-9542-8980Полученные результаты говорят о выполнении второй гипотезы.Они показывают, что убытки при использовании традиционных методов14технического анализа образуются не только из-за влияния транзакционныхиздержек, но и ввиду их неспособности выявлять периоды рыночнойнеэффективности на сверхкраткосрочном таймфрейме.Входетеоретическогоотрицательныерезультатытехническогоанализаанализапримененияприбылоустановлено,существующихсверхкраткосрочныхчтометодовстратегияхобуславливаются не некорректностью самих аксиом технического анализа,а особенностями их интерпретации при применении для высокочастотнойторговли.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
