Forex: просто о сложном Анализ рынка Форекс Торговля на Forex Технический анализ Форекс Forex-инвестиции Торговые стратегии Форекс Лучшие брокеры Форекс
В данной книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей. Описаны наиболее распространенные виды сетей и их применение к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов, оценка индексов акций и управление международным портфелем.
Лучший брокер бинарных опционов
ВЫБОР ПЕРЕМЕННЫХ
Forex

Задача состоит в том, чтобы построить модель помесячного прогноза валового сбора налогов (RECEIPT) на период с января 1989 г. по март 1993 г. Брутто-показатель равен нетто-показателю плюс сумма взносов на государственное страхование, которые начисляются на пропорциональной основе из расчета 27% от общей суммы налогов за рассматриваемый период.


По нашей оценке, на 18.09.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для торговли валютамиАльпари;

• для торговли бинарными опционамиBinomo;

• для инвестирования в ПАММы и др. инструменты – Альпари;

• для торговли акциямиRoboForex Stocks (более 8700 инструментов – на счете R Trader).


Для модели были выбраны 13 переменных, которые описываются ниже. После того, как все они были перемасштабированы так, чтобы их значения лежали в интервале [0,1], с помощью кросс-корреляционного анализа были исследованы связи целевой переменной (общей суммы налогов) со сдвинутыми назад во времени значениями каждой ИЗ переменных.

V1: Календарный эффект (CAL)

Мы уже говорили о том, что пики в конце или в начале месяца объясняются действием закона ATW и правила Primacheque. В модели каждому месяцу приписывается свой код для учета календарного эффекта:

0 — если последний день этого месяца — нерабочий и, следовательно, в этом месяце собирается только часть положенных налогов;
1 — обычный месяц (без календарных эффектов);
2 — месяц, в начале которого происходят поступления от предыдущего месяца, потому что у того последний день был нерабочим, и при этом последний день данного месяца — также нерабочий;
3 — месяц, у которого последний день — рабочий, и происходит полный сбор, а в предыдущем месяце — нерабочий.

V2: Официальная оценка валовой годовой брутто-суммы налогов (ANNUAL)

MoF считает официальный правительственный прогноз своим целевым показателем. Помесячную опенку MoF получает так: делит годовую сумму на 12, а затем вносит поправки, отражающие изменения в фискальных правилах и ставках, которые не учитывались в прогнозе правительства. Этот показатель очень важен, и MoF старается уточнить свои помесячные прогнозы.

V3: Сезонность (SEA)

Эта переменная отражает мультипликативную сезонную закономерность, полученную из анализа реальных налоговых поступлений за период с 1978 г. по 1992 г. Здесь используется величина чистых (нетто) поступлений, равная брутто-сумме минус 27% от нее, составляющих взносы в систему государственного страховании. Нетто-показатель используется потому, что именно в этом виде данные публикуются.

V4: Число рабочих дней в месяце (DAY)

Месяцы с большим количеством рабочих дней (23) обычно соответствуют пикам во временных рядах налоговых поступлений, а в месяцы, где число рабочих дней мало (18), сумма налогов бывает меньше. Кроме того, в "длинные" месяцы больше оборот и, соответственно, комиссионные. Переменная перемасштабируется так, чтобы минимальное значение (18) соответствовало 0, а максимальное (23) — 1.

V5: Совокупное потребление (CON)

Совокупное потребление в частном и общественном секторах влияет на оборот и, следовательно, на суммы акцизных и гербовых сборов. Заметная трехмесячная кросс-корреляция между потреблением и чистым сбором налогов указывает на то. что здесь разумно взять временной лаг в три месяца. Объясняться это может тем. что малые и средние компании перечисляют полученные комиссионные сборы поквартально.

V6: Ставка МБК (AIBOR)

В модель должны быть включены изменения по предполагаемым ежемесячным ставкам предложения на межбанковском рынке Амстердама, поскольку ожидаемая ставка частично определяет потенциальную прибыльность инвестиций (NPV-аналнэ), а рост ставок может вызвать рост потребления. Мы вычисляли ожидаемое изменение ставки, вычитая ее текущее значение из прогноза на месяц вперед, сделанного по модели ARIMA(0,1,1). Положительное значение означает тенденцию к росту ставок, а отрицательное — к их понижению.

V7: Совокупные вложения в ценные бумаги с фиксированным доходом (INV)

Инвестиции приводят к увеличению комиссионных и поступлений от налогов на доходы по ценным бумагам. Хотя связь между инвестициями и налогом на корпорации с трудом поддается количественному описанию, можно считать, что инвестиции положительно влияют на прибыль и. тем самым, на сумму налогов с корпораций. Наоборот, амортизация может привести к временному снижению доходов, облагаемых налогом. Кросс-корреляционный анализ выявляет большой месячный лаг между инвестициями и чистой суммой собранных налогов (инвестиции берутся со сдвигом один месяц назад).

V8: Уровень безработицы (UNEM)

Эта переменная отражает уровень экономической активности, а также предполагаемые суммы налогов на доходы корпораций и частных лиц.

V9: Амстердамский индекс курсов акций (CBS)

Индекс курсов обыкновенных акций выражает уровень доходов корпораций (и соответствующих налогов). Очевидно, в списке представлена лишь малая часть из всех компаний, действующих в Голландии.

V10: Предложение денег (M1)

Этот узкий показатель денежной массы в обращении влияет на уровень процентных ставок и на потребление. Предполагается, что повышение Ml вызывает увеличение расходов с соответствующим ростом налоговых поступлений.

V11: Показатель фазы цикла деловой активности (CYC)

Валовый национальный продукт с удаленным трендом. Показывает повышения и понижения конъюнктуры.

V12+VI3: Погода: осадки + температура (RAIN+TEM)

В модель включены помесячные оценки для выпавших осадков и температуры, поскольку они прямо влияют на потребление энергии и соответствующие комиссионные сборы и косвенно — на склонность потребителей к затратам.

Содержание Далее

Метеорологические факторы вызывают некоторые колебания в налоговых поступлениях, а на абсолютный уровень влияют мало. Alpari
Forex: просто о сложном
Яндекс.Метрика
Литература по биржевой торговле:

Бестенс Д. и др. Нейронные сети и финансовые рынки

Ван Тарп и др. Биржевые стратегии игры без риска

Грант К. Управление рисками в трейдинге

Моррис Г. Японские свечи

Пайпер Д. Дорога к трейдингу

Резго Г.Я., Кетова И.А. Биржевое дело

Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками

Сафонов В. Трейдинг. Дополнительное измерение принятия решений

Торговая система Woodies CCI

Торговая стратегия «Трейдинг без головной боли»

Тощаков И. Forex: игра на деньги. Стратегии победы

Хатсон Дж. Метод Вайкоффа

Черепков А. Теория длинных волн Н.Д. Кондратьева

Бинарные опционы Альпари