Диссертация (1150940), страница 7

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

Текст из файла (страница 7)

В этом диапазоне выделяютзоны перекупленности (как правило от 80 до 100) и перепроданности (какправило от 0 до 20).Когда осциллятор %D (или %K) падает ниже уровня перепроданности, апотом поднимается наверх, то это сигнализирует о возможном росте цены.38Наоборот, когда осциллятор поднимается в зону перекупленности, а затемразворачивается вниз, это говорит о предстоящем снижении цены.В случае выраженного трендового рынка стохастический осциллятор недаетникакихопережающихсигналовиможетлишьподтверждатьсуществующий тренд. Так, при восходящем (нисходящем) тренде StochasticOscillator устойчиво движется вблизи верхней (нижней) части своего диапазона.Как правило, при анализе рынка редко пользуются только каким-либоодним индикатором.

Проблема заключается в том, что различные индикаторымогут подавать разные, подчас противоположные сигналы. Более того, один итот же индикатор, построенный по данным разной периодичности, может такжеподавать противоположные сигналы. Поэтому часто речь о построениисистемы индикаторов.Примером может служить торговля по тренду:- Выявляется господствующая тенденция с помощью индикаторовтенденций.

Далее позиции открываются только в направлении этой тенденции.- Моменты для открытия позиций выбираются с помощью осцилляторов,когда эти индикаторы предсказывают движение цены в направлениигосподствующей тенденции.Например, используются совокупность двух индикаторов: MA(25) иStochastic(5, 3). Тогда длинные позиции будут открываться тогда, когда MAвозрастает (восходящий тренд), а линия %K стохастического осцилляторавыходит из зоны перепроданности.Следует отметить, что методы как графического, так и индикаторноготехнического анализа не позволяют спрогнозировать конкретное значение ценыв определенный момент в будущем.

С их помощью можно лишь сделать выводо том, что какое-либо событие (например, рост значений валютного курса)является наиболее вероятным. При этом вероятность наблюдения этогособытия в будущем нам также неизвестна. Сказанное позволяет нам отнеститехнический анализ к экспертным методам, дающим на выходе нечисловую(порядковую) информацию.39В последнее время все большее применение находят нейронные сети [20,63].Втехническоманализеонимогутиспользоватьсявкачестведополнительного инструмента анализа временных рядов [62]. В частности,нейронные сети могут быть полезны для распознавания образов [63], то есть внашем случае для автоматического выявления графических паттернов, а такжедля прогнозирования тенденций финансовых рынков.Стоит заметить, что при всех сложностях выявления графическихпаттернов с помощью нейронных сетей, этот подход по существу ничем неотличается от классического технического анализа: все так же предполагается,что на финансовом рынке существуют повторяющиеся модельные ситуации,позволяющиеспрогнозироватьбудущуюдинамикуценыинструмента.Различие заключается лишь в методе выявления этих ценовых моделей:классический технический анализ предполагает их заранее известными(графические фигуры),тогда какпринейросетевом подходемоделивыявляются из наблюдаемого временного ряда.1.3 Концепция эффективного рынка1.3.1 Концепция эффективного рынкаРанее нами рассматривались методы прогнозирования ценовой динамикифинансовых рынков.

Тем не менее, среди экономистов достаточно широкораспространено мнение, что цены финансовых инструментов и валютные курсыведут себя непредсказуемым образом.Впервые идея «случайного блуждания» впервые была выдвинута Л.Башелье в 1900 году. Он полагал, что цены на финансовых рынкахформируются следующим образом [6, 48, 84]:Pt 1  Pt  Pt ,гдеPt -приращенияцен,являющиесяслучайныминормальнораспределенными величинами с математическим ожиданием 0 и дисперсией  2.40В таком случае ценовая динамика представляет собой процессслучайного блуждания:Pt  P0  P1  P2    Ptс математическим ожиданием и дисперсией:E( Pt )  P0 и DPt   t 2 .Пусть W  Wt , W0  0, EWt  0, EWt 2  t  - стандартное броуновское движение(винеровский процесс), т.е.

случайный процесс с независимыми нормальными(гауссовскими)приращениями.Тогдаценоваядинамикаописываетсяслучайным процессом:Pt  P0  Wt .В 30-х годах XX века появились работы А. Каулеса, Г. Воркинга, Г.Джонса, в которых делался вывод о случайном характере приращенийлогарифмов цен:ht 1  ln Pt 1  ln Pt  lnPt 1,Ptто есть цена формируется следующим образом [84]:Pt 1  Pt e ht 1 .Выводы этих работ не согласовались с господствовавшим в то времямнением, что цены на финансовых рынках следуют некоторым трендам ициклам, выявление которых позволило бы предсказать движение цен.В 1953 году М. Кендалл, пытаясь выявить цикличность в поведении ценфинансовых активов, пришел к выводу, что логарифмы цен ведут себя какслучайное блуждание.

Иначе говоря, ценовая динамика представляет собойследующий процесс:Pt  P0 e h1  h2  ht ,ln Pt  ln P0  h1  h2    ht .После работы М. Кендалла резко увеличился интерес к изучениюдинамики финансовых показателе и построению различных вероятностныхмоделей.41Нельзя сказать, что гипотеза случайного для описания эволюции ценбыла сразу принята экономистами, но именно она и привела к концепцииэффективного рынка.

Понятие эффективности означает [81, 84], что рынокрационально реагирует на обновление информации. Под этим подразумевается,что на рынке:1) Мгновенно производится коррекция цен, которые устанавливаютсятак, что оказываются в состоянии равновесия, не оставляя места участникамрынка для арбитражных возможностей – получения прибыли за счет разницы вценах.2)Участникирынкаоднородноинтерпретируютпоступающуюинформацию, при этом мгновенно корректируют свои решения при обновленииэтой информации.3) Участники рынка однородны в своих целевых установках, их действияносят рациональный характер.Понятие эффективности должно рассматриваться в зависимости отхарактера получаемой рынком и его участниками информации.

Различают тривида доступной информации:I 1 - Информация, содержащаяся в прошлых ценах.I 2 Информация, содержащаяся во всех публично доступных источниках.I 3 Вся существующая информация, включая инсайдерскую.Сматематическойточкизренияэффективностьрынкаозначаетмартингальность цен, то естьEPt 1 | I t   Pt ,где I(t) – информация, доступная на момент t.

При этом часто вместо цен Ptиспользуют нормированные цены Pt / P0 .В том случае, если под I понимается I 1 , говорят о слабой эффективностирынка. В случае I 3 говорят о строгой эффективности, а в случае I 2 - ополустрогой эффективности.42Темсамым,можносказать,чтогипотезаэффективногорынкасоответствует предположению о том, что на хорошо организованном рынкенаиболее эффективным прогнозом будет тривиальный. Таким образом,исключается возможность предсказания динамики цен.Утверждение о невозможности прогнозирования вызывает целый рядвозражений как математического, так и экономического характера.Во-первых, пусть H t - логарифмы нормированных цен:H t  lnЕсли последовательностьHtPt h1    ht .P0является мартингалом относительноинформации I, то величины ht образуют мартингал-разность Eht | I n1   0 и,как следствие этого, величины ht оказываются некоррелированными.

Однаконекоррелированность не означает независимости. Так, не исключено, чтокоррелированными окажутся, например, квадраты этих величин. В том случае,еслиэтообнаружится,появляетсявозможностьдлянелинейногопрогнозирования.Во-вторых, простейшее представление о вероятностном характеревеличин ht состоит в том, чтоht   t  t ,где t ~ N 0,1-независимыестандартныенормальнораспределенныевеличины,  t - константы, представляющие собой стандартные отклонениявеличин ht .Однако эта модель гауссовского случайного блуждания неадекватноотражает реальные данные: распределение величинhtотличается отнормального.

Кроме того, величины  t (волатильность) не только зависят отвремени, но и являются случайными. При этом может наблюдаться корреляциявеличин  t с предшествующими значениями волатильности и величинами ht .На этом основаны модели GARCH, рассмотренные ранее.43В-третьих, гипотеза эффективного рынка предполагает, что все участникирынка однородны с точки зрения своих целевых установок и усвоения новойинформации. Однако это вызывает возражения: участники рынка по-разномуинтерпретируют доступную им информацию, различны и их целевые установки(на валютном рынке далеко не все участники заняты спекуляциями).

Крометого, различны временные горизонты участников: от нескольких минут и часовдля спекулянтов до месяцев и лет для центральных банков.В-четвертых, коррекция цен не может происходить мгновенно. Этосвязано с тем, что на принятие решений уходит некоторое время. Ликвидностьрынка также накладывает свои ограничения.В-пятых, финансовые рынки далеко не всегда находятся в равновесии.В настоящее время гораздо большее предпочтение отдается гипотезефрактального рынка [4, 59, 60]:1) В каждый момент времени на рынке цены корректируютсяинвесторами в зависимости от той информации, которая существенна для ихвременного горизонта. При этом реакция может быть и не мгновенной, аосуществляться лишь после соответствующего ее подкрепления.2) В случае коротких временных горизонтов определяющую роль играеттехническая информация и технический анализ, а при увеличении длинывременного горизонта доминирующую роль начинает играть фундаментальнаяинформация.3) Цены на финансовом рынке являются результатом совокупныхдействий краткосрочных и долгосрочных инвесторов.4) Высокочастотная составляющая в ценах определяется действиямикраткосрочных инвесторов.

Низкочастотные, гладкие составляющие отражаютактивность долгосрочных инвесторов.5) Рынок начинает терять ликвидность и устойчивость, когда на немисчезают инвесторы с разными инвестиционными горизонтами, то естьтеряется его фрактальность.441.3.2 Арбитраж и скальпинг на валютном рынкеВ предыдущем разделе мы рассматривали гипотезу эффективного рынка,из которой следует, что пытаться прогнозировать динамику финансовыхрынков бесперспективно. Несмотря на спорный характер этой гипотезы, былиразработаны и широко применяются методы торговли, ориентированные наполучение прибыли независимо от направления движения рынка [22]. Речьидет прежде всего о валютном арбитраже и скальпинге. Оба методапредполагают заключение большого числа сделок в единицу времени, поэтомудля их практического применения необходимо использовать торговые роботы программы, способные выполнять какие-либо действия по заданию трейдерабез непосредственного его участия.

Характеристики

Список файлов диссертации