Диссертация (1138424), страница 22

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 22)

Исходя изэтого, он получил название аналогового метода прогнозированияцен, так как при его применении прогноз формируется на основе рассмотрения прошлых ситуаций, аналогичных текущей. Гипотетическийпример, иллюстрирующий работу аналогового метода, приводится вПриложении 16.Преимущества аналогового метода по сравнению с традиционными методами технического анализа.При сравнении аналогового метода с традиционными методамитехнического анализа были выявлены следующие его преимущества:1. Формируемые прогнозы являются более проработанными, поскольку основаны на анализе рыночной ситуации в целом,а не только ценовой динамики прогнозируемого актива.При анализе первой аксиомы технического анализа было показано, что на цены рыночных активов оказывают влияние различныевиды информации, поэтому чем больше из них используется для прогнозирования, тем точнее оно будет. С этой точки зрения, аналоговыйметод обладает существенными преимуществами перед традиционными методами технического анализа, поскольку при его использовании задействуется не только динамика цен самого прогнозируемогоактива, но и связанных рыночных инструментов.

Это делает формиру132емые прогнозы более взвешенными и проработанными, поскольку использование большего количества информации позволяет учесть индивидуальные особенности каждой ситуации прогнозирования и избежать ошибок в те моменты, когда такие виды информации будутоказывать существенное влияние. За счет использования для прогнозирования дополнительной информации, в аналоговом методе лучше,чем в традиционных методах технического анализа воплощается третья аксиома «история повторяется», поскольку прогнозирование осуществляется за счет рассмотрения схожих рыночных ситуаций, о чеми говорит данная аксиома, а не только посредством анализа цен самого прогнозируемого актива.2. Процесс прогнозирования базируется на выявлении и использовании сложных и неявных рыночных закономерностей, чтопозволяет более полно и точно учитывать характеристики ценовой динамики рыночных активов.Известно, что в большинстве случаев традиционные методытехнического анализа построены на достаточно простых закономерностях, выраженных несложной формулой, либо графической фигурой.

Поэтому при их использовании возможно нахождение тольконаиболее простых зависимостей в динамике цен, которые могут фиксироваться посредством формульного аппарата индикаторов технического анализа. С более сложными закономерностями существующиеметоды технического анализа работать не способны, как и выявлять вдинамике цен скрытые и неявные зависимости. Можно утверждать отом, что в случае использования традиционных методов техническогоанализа неявно присутствует допущение о наличии в динамике центолько достаточно простых зависимостей, что является неоправданнобольшим допущением, не имеющим под собой каких-либо обоснова-133ний.

Это также может являться существенным фактором, снижающимэффективность данных методов прогнозирования.В отличие от традиционных методов технического анализа, аналоговый метод позволяет выявлять и использовать значительно болеесложные рыночные взаимосвязи, в том числе основанные на учетевзаимовлияния различных рыночных активов. Это обеспечиваетсятем, что в каждом случае рассчитывается уникальный прогноз, неограниченный жесткой структурой модели прогнозирования. Дополнительную гибкость аналоговому методу придает то, что настраиваемые параметры метода не являются статичными, жестко заданными.Их оптимальные значения устанавливаются при каждом случае применения метода в ходе специальных процедур оптимизации.

Благодаря этому, аналоговый метод позволяет выявлять сложные, скрытые инеявные рыночные зависимости, что также является важным преимуществом перед традиционными методами технического анализа.Кроме того, уникальность и нешаблонность каждого формируемого прогноза и сама специфика прогнозирования на основе выявления прошлых аналогичных ситуаций делают аналоговый метод работоспособным как в условиях стационарных, так и нестационарныхвременных рядов. При изменении характеристик временных рядованалоговый метод будет формировать прогнозы для текущей ситуации только на основе таких прошлых ситуаций, которые подобны текущей, а значит – обладают схожими характеристиками.

Таким образом, для аналогового метода не существует проблемы нестационарности временных рядов, в отличие от традиционных методов технического анализа, результаты применения которого будут неизбежноухудшаться при изменении характеристик прогнозируемых рядов.3. Прогностическая модель непрерывно адаптируется как ккраткосрочным, так и долгосрочным рыночным изменениям.134Характер динамики цен рыночных активов может существенноменяться во времени, ему присущи как краткосрочные, ситуативныеизменения, так и изменения более долгосрочного характера. Краткосрочные изменения могут обуславливаться резкими скачками ликвидности под влиянием важных экономических событий, наличием негативного, или наоборот чрезмерно позитивного новостного фона и другими ситуативными факторами.

Их влияние выражается в том, чтосам характер динамики цен может существенно отличаться в различные периоды времени. Изменения долгосрочного характера обуславливаются более глобальными процессами: экономическими (например, повышение общерыночной ликвидности), технологическими(введение электронных торгов, распространение алгоритмическойторговли), регулятивными (изменение правил регулирования биржевой торговли) и проч. Все это также приводит к изменению характерадинамики рыночных цен, но уже более длительного порядка.Исходя из наличия такого рода изменений, метод прогнозирования должен обладать динамической адаптивностью – то есть способностью к автоматической адаптации собственных алгоритмов прогнозирования в процессе торговли с целью учета происходящих на рынкеизменений.

Обычное понимание адаптивности выражается в возможности изменения настраиваемых параметров метода прогнозированиячерез некоторые периоды времени – например, посредством проведения оптимизации настраиваемых параметров. Динамическая адаптация имеет место, если метод прогнозирования непрерывно или крайнечасто адаптируется к происходящим на рынке изменениям, причемделается это автоматически, без участия трейдера.Специфика работы аналогового метода прогнозирования и уникальность каждого формируемого прогноза позволяют утверждать отом, что ему в высокой степени присуща динамическая адаптивность.135В данном случае динамическая адаптация реализуется за счет выборадля прогнозирования только таких прошлых ситуаций, которыенаиболее подобны текущей. За счет этого аналоговый метод обладаетвстроенным механизмом самообучения, так что построенная на егооснове торговая модель непрерывно переобучается в процессе функционирования, приспосабливаясь к изменяющимся рыночным условиям.

В отличие от аналогового метода, традиционные методы технического анализа никак не учитывают происходящие рыночные изменения – ни краткосрочного, ни долгосрочного характера, поэтомуможно утверждать о том, что динамическая адаптация им не присуща.Как показал проведенный выше анализ, расширенная интерпретация аксиом технического анализа, направленная на учет спецификисверхкраткосрочной автоматизированной торговли, позволила создатьметод прогнозирования, ориентированный на данный тип инвестиционных стратегий. В полученном методе прогнозирования исправленывсе выявленные недостатки применения традиционных методов технического анализа для высокочастотных операций.

Это говорит о том,что они обусловлены не неправильностью аксиом данного подхода, анекорректностью их традиционного толкования и неучетом специфики сверхкраткосрочной автоматизированной торговли. Поэтому можно утверждать о том, что аксиомы технического анализа охватываютвсе типы инвестиционных стратегий и могут выступать основой метода сверхкраткосрочного автоматизированного прогнозирования цен,но с учетом их расширенной интерпретации для учета особенностейтакого рода стратегий.3.2. Эмпирическая оценка эффективности аналогового метода при сверхкраткосрочных операциях.136Преимущества аналогового метода перед традиционными методами технического анализа должны выражаться в лучших результатахторговли.

Кроме того, прогнозирование должно быть основано на выявлении периодов рыночной неэффективности, что означало бы неслучайность получаемых результатов. Только при выполнении данных условий можно утверждать о том, что аналоговый метод являетсялучшим, чем традиционные методы технического анализа. Для проверки этого была разработана АТС на основе аналогового метода ипроведено эмпирическое исследование.

Технологической основойАТС выступали те же программно-аппаратные средства, которые использовались при создании АТС на основе индикаторов техническогоанализа, что позволило избежать различий результатов исследований,связанных с влиянием технологических факторов, и сделать их сопоставимыми. В ходе настройки АТС на основе аналогового метода были найдены оптимальные значения внутренних параметров торговоймодели, описанные в Приложении 17.Тестирование третьей гипотезы исследования.Для проведения эмпирического исследования были сформированы третья и четвертая гипотезы. Третья гипотеза исследованиязвучит следующим образом: использование при прогнозированиицен рыночного актива дополнительной информации – измененийцен связанных активов, позволяет достигать лучших показателейторговли.Говорить о выполнении данной гипотезы можно в том случае,если в ходе эмпирического исследования будет показано, что аналоговый метод, основанный на использовании для прогнозирования связанных показателей, будет демонстрировать лучшие результаты совершения операций по сравнению с традиционными методами технического анализа.137Настройка прогностической модели на основе аналогового метода выполнялась на тестовом периоде с 05.07.2010 по 09.07.2010 гг.,как и в случае оптимизации индикаторов технического анализа.

Поскольку аналоговый метод основан на поиске прошлых ситуаций, подобных текущей, был использован дополнительный период времени с28.06.2010 по 02.07.2010 гг. В качестве внеоптимизационного периода, как и при тестировании индикаторов технического анализа, использовался период времени, равный 40 дням, выбранным произвольно с 26.07.2010 по 26.11.2010 гг. Был использован тот же формат записи цен и те же правила имитации реальных условий ведения высокочастотной торговли, что сделало результаты исследований сопоставимыми.Для установления оптимальных значений настраиваемых параметров использовался метод оптимизации под управлением пользователя, как и в случае оптимизации настраиваемых параметров индикаторов технического анализа: осуществлялся последовательный перебор значений настраиваемых параметров сначала с большими «шагами» для определение зоны нахождения глобальных максимумов, потом с более частыми для нахождения точных значений оптимизируемых параметров.

Характеристики

Список файлов диссертации