Диссертация (1138424), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Теоретическая значимость работы заключается в развитии аппарата сверхкраткосрочного прогнозирования цен рыночных активов и определения рыночной неэффективности. Практическая значимость диссертации состоит в разработке метода сверхкраткосрочного прогнозирования цен рыночных активов, позволяющего достигать положительныхрезультатов совершения высокочастотных операций.7Полученные результаты и выводы исследования могут быть использованы для дальнейшего развития теории прогнозирования ценфинансовых инструментов и алгоритмической торговли. Теоретические результаты могут применяться для разработки широкого спектраметодов прогнозирования рыночных цен. Практические результатымогут быть востребованы российскими и зарубежными участникамирынка ценных бумаг при создании алгоритмических торговых систем,обладающих большей эффективностью совершения рыночных операций с точки зрения соотношения риска и доходности.Предложенный метод может быть востребован при совершенииопераций на фондовом (российском и мировом), денежном (Money),валютном (FOREX), кредитном (Credit), товарном (Commodity) рынках в различных странах.
Конечными пользователями алгоритмических систем, построенных на основе разработанного метода, могутбыть профессиональные 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 ценными бумагами» и других.Апробация результатов исследования. Материалы диссертации используются консалтинговой компанией ООО «Европа Финанс»при построении стратегий торговли фьючерсами. Основные положения работы были представлены в виде докладов и обсуждены со специалистами по совершению торговых операций на российских межвузовских научных конференциях, проводимых в НИУ ВШЭ, МГИМО,АНХ и ММВБ, а также на научных семинарах Лаборатории Анализафинансовых рынков НИУ ВШЭ.8Результаты и практические аспекты исследования использовались при проведении лекций и семинарских занятий в НИУ ВШЭ покурсам: «Финансовые рынки», «Финансовые рынки и институты»,«Операции с ценными бумагами».
Результаты исследования такжебыли представлены на научно-исследовательских семинарах, проводимых для студентов магистратуры НИУ ВШЭ (программа «Финансовые рынки и финансовые институты»).Публикации. Основные результаты и научно-практические положения диссертации опубликованы в тринадцати работах автора общим 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.Структура работы отражает решение основных задач, сформулированных в диссертации. Работа состоит из введения, трѐх глав,включающих 8 рисунков, 7 таблиц, библиографического списка и восемнадцати приложений.9Глава 1. Теоретические аспекты прогнозирования цен финансовых инструментов.При совершении операций на фондовом рынке снижение рыночного риска и улучшение показателей торговли достигается за счетпрогнозирования динамики цен финансовых активов.
Под прогнозированием в данном случае понимается определение будущих значений цен актива на основе использования рыночной информации.Существует два общих направления прогнозирования ценовойдинамики – традиционные и математические. Первое из них представлено подходами и методами, которые входят в теорию финансового рынка и имеют наибольшее распространение среди инвесторов.К нему относятся традиционные подходы – технический и фундаментальный анализ. Второе направление более молодое и связано с применением для прогнозирования специальных математических моделейи методов.
К наиболее распространенным из них относятся нейросетевое прогнозирование и модели, основанные на теории нечеткихмножеств. Также известны попытки использования теории детерминированного хаоса, генетических алгоритмов и статистических методов прогнозирования (в основном – эконометрических моделей и моделей авторегрессии).Несмотря на большое разнообразие математических методов, ихприменение на фондовом рынке не получило такого широкого распространения, как традиционных.
Во многом это обуславливаетсясложностью их освоения и применения. При этом, точно не установлено, что с помощью математических методов возможно достижениелучших результатов торговли, чем при использовании традиционныхметодов фундаментального и технического анализа. Невысокая эффективность математических методов главным образом является10следствием использования нереалистичных предпосылок, не отражающих реалий рыночного ценообразования.Существуют и иные проблемы применения математических методов для прогнозирования рыночных цен. Например, для одного изнаиболее распространенных сегодня нейросетевого метода прогнозирования существует проблема чрезмерной оптимизации настраиваемых параметров.
В отличие от традиционных индикаторов технического анализа, нейронная сеть способна значительно лучше «подстраиваться» под рынок за счет оптимизации: закономерности, свойственные конкретному периоду времени, улавливаются более точно за счетбольшего количества настраиваемых переменных. Однако полученные при оптимизации высокие прибыли на внеоптимизационной выборке зачастую не подтверждаются: чаще всего они превращаются вубытки, в редких случаях – в незначительные прибыли, что было неоднократно показано в эмпирических исследованиях (например, [Кац,МакКормик, 2002]).У моделей, основанных на концепции детерминированного хаоса, основным недостатком является сама предпосылка о случайностиизменений цен рыночных активов.
Она вызывает серьезные споры вакадемических кругах и не признается многими авторитетными специалистами. Известно, что выводы о «случайности» ценовых колебаний получаются зачастую на основе визуального сравнения графических изображений данных – котировок финансовых инструментов играфика случайных чисел. Например, так получаются выводы о «случайности» колебаний цен в классических работах, положенных в основу данного подхода – Х.
Воркинга «Использование рядов случайных разностей в анализе временных рядов» (1934), Г. Робертса «Паттерны и финансовый анализ фондового рынка» (1959), М. Осборна«Броуновское движение на фондовом рынке». Приводимые в данных11работах доказательства основываются только на визуальных аналогиях и строятся по типу «это случайно, поскольку выглядит случайным», какого-либо полноценного математико-статистического анализа не проводится. При этом, на практике известно большое количествоситуаций, когда котировки движутся «неслучайно». Пожалуй, наиболее яркими из них являются сильные рыночные движения или экономические кризисы, во время которых наблюдаются высокие корреляции цен рыночных активов. Например, в период кризиса 2007-2009гг., динамика цен различных рыночных активов совершенно не представляла собой беспорядочные колебания. Это вступает в явное противоречие с гипотезой о случайности изменений цен и ставит под сомнение возможность ее применения.Статистические методы прогнозирования обладают другим существенным недостатком – создаваемые на их основе модели имеютчрезмерно «жесткую» структуру, чтобы работать со сложной динамикой цен рыночных активов.
Как результат – они практически не применяются для совершения рыночных операций. То же относится и киспользованию генетических алгоритмов: данные методы предназначены для решения задач, существенно отличающихся от прогнозирования оперативно меняющихся финансовых показателей и потомуплохо работают в условиях высокодинамичного фондового рынка, чтокосвенно подтверждается и их невысоким распространением.Наличие у применяемых математических методов серьезныхнедостатков привело к тому, что они не получили такого широкогораспространения, как традиционные методы прогнозирования. Поскольку именно фундаментальный и технический анализ чаще всегоиспользуются инвесторами, анализ существующей практики прогнозирования рыночных цен будет проведен на их основе.
В качестве отправной точки анализа будет рассмотрена гипотеза эффективного12рынка, которая является одной из центральных идей современнойтеории финансов. Это позволит дать ответ на вопрос о возможностипрогнозирования ценовой динамики рыночных активов в целом.1.1. Гипотеза эффективного рынка и традиционные подходык прогнозированию цен.Использование фундаментального или технического анализа является достаточно трудоемким процессом, требующим не только временных, но и материальных затрат. Очевидно, что применение данных методов должно себя оправдывать: в долгосрочном периоде квалифицированный инвестор, принимающий решения с их помощью,должен получать доходность большую, чем рынок, при равных рисках. Но это возможно только в том случае, если рынки являются хотябы частично предсказуемыми.
В то же время существует точка зрения, что рынки являются информационно эффективными и никакиеметоды прогнозирования не могут позволить в долгосрочном периодеполучать доходность больше рыночной. Такая точка зрения основанана том, что изменения цен рыночных активов непредсказуемы и носятслучайный характер.Первые теоретические положения, которые легли в основу гипотезы эффективного рынка (efficiency market hypothesis, EMH), быливыдвинуты в начале XX века.
Французский экономист Луи де Башелье в своей диссертации «Теория спекуляции», изданной в Париже в1900 г., изложил ряд соображений, касающихся случайного колебаниярыночных цен. Спустя полвека к этой теме начали обращаться многиеэкономисты. Окончательная формулировка гипотезы эффективногорынка была дана американцем Э. Фамой в 1965 г. По мнению Э. Фамы, рынок обладает эффективностью, если он «быстро адаптируется кновой информации» [Fama, 1964]. На таком рынке инвестор можетнадеяться лишь на среднюю доходность, оцениваемую с помощью13рыночных индексов, в то время как любой спекулятивный доход носит чисто случайный характер и нивелируется в долгосрочном периоде. Принято различать слабую, среднюю и сильную формы рыночнойэффективности.Согласно слабой форме рыночной эффективности исторические ценовые данные эффективно перерабатываются и полностьюучитываются в текущих ценах, а значит, они бесполезны для предсказания их будущих значений. Таким образом, слабая форма гипотезыэффективного рынка прямо противоположна базовым предпосылкамтехнического анализа и указывает на невозможность его применения.Средняя форма гипотезы описывает рынок, на котором вся публичнодоступная информация полностью отражена в ценах, поэтому она неможет использоваться для прогнозирования.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
