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
Глава 6. Оценка индексов рынка акций
Forex

Эта глава посвящена вопросам определения значений макроэкономических показателей (или глобальных факторов), влияющих на доход По индексу обыкновенных акций на примере Нью-Йоркской и Амстердамской фондовых бирж. В первом случае в качестве исходных были взяты данные, собранные Ченом, Роллом и Россом. Эмпирически были выбраны оптимальные архитектуры для сети, и результаты на выходе этих сетей сравнивались с оценками, полученными обычным методом регрессии по способу наименьших квадратов (OLS). Результаты у сетей оказались лучше, чем у OLS-регрессии, благодаря их способности улавливать нелинейные связи между независимыми и зависимыми переменными. Кроме того, и это более существенно, здесь будут изложены два эвристических подхода к анализу влияний отдельных переменных на повеление решения во времени.

ВЛИЯНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ

Считается, что цены на финансовые активы подчиняются закону случайного блуждания. Так как цены реагируют на непредвиденную информацию, которая поступает дискретно во времени, то иена должна следовать схеме случайного блуждания. Более того, финансовые рынки эффективны в том смысле, что вся доступная информация немедленно отражается в ценах на финансовые активы. Это свойство эффективности называется гипотезой эффективного рынка (ЕМН) и является одним из основных положений в теории финансов (см. гл. 3). Профессора до сих пор учат студентов тому, что временные ряды для цен с большим трудом, если вообще, поддаются прогнозу, а графический анализ показателей рынка (так называемый чартизм) и технический анализ сравнивают с колдовством и астрологией.


Для беспроблемного трейдинга рекомендую брокера Forex4you – здесь разрешен скальпинг, любые советники и стратегии; также можно иметь дело с Альпари; для инвесторов – однозначно Альпари с его множеством инвестиционных возможностей. – примеч. главного админа (актуально на 09.05.2018 г.).


При этом, однако, предпринятые усилия для разработки более глубоких моделей тактики размещения активов и стратегий выбора момента для сделок всякий раз давали результаты, опровергающие стандартную теорию. Недавние исследования свойств временных рядов для различных финансовых активов выявили присутствие в них нелинейных динамических структур. Так, например, Ларрэн установил хаотический характер поведения цен на векселя казначейства США, а Петерс обнаружил хаотический аттрактор во временном ряде для индекса S&P 500. Далее, хаотическое повеление во времени легче всею описать с помощью кратковременных и больших по амплитуде возмущений, и это ставит под вопрос значимость результатов спектрального анализа и проверок на автокорреляцию (см. (51)). В то время как при анализе временных рядов линейными метопами большинство видов доходов представляются результатами действия белого шума, эти авторы обнаружили, что в рядах также присутствуют, пусть небольшие, но значимые нелинейные зависимости.

Коль скоро формально доказано наличие в динамике системы детерминнрованного хаотического нелинейного поведения, встает вопрос о том, какая модель за этим стоит. К сожалению, окончательного ответа здесь пока не получено. Для того чтобы лица, принимающие решения, считали модель подходящей, она должна быть в достаточной степени детализирована, т.е. включать в себя методы многомерного анализа меняющихся во времени, возможно, нерекуррентных зависимостей в данных. Из своего каждодневного опыта финансовый менеджер знает, что цена конкретного актива испытывает влияние множества общерыночных (систематических) и относящихся к отдельным фирмам (несистематических) факторов риска. Поскольку риски второго типа оценить трудно, они исключаются путем формирования хорошо диверсифицированного портфеля акций, и традиционная теория финансов сосредоточивается на определении систематических факторов риска, влияющих на все фирмы. В середине 60-х годов Шарп [241), развивая идеи Марковица, предложил модель ценообразования па рынке капиталовложений (Capital Asset Pricing Model, САРМ), которая основывалась всего на одном систематическом факторе — доходе от рыночного портфеля. Основное положение модели САРМ заключается в том, что доход от ценной бумаги на конкурентном рынке равен сумме безрискового дохода и премии за риск, которая прямо пропорциональна коэффициенту бета (Р) этой бумаги, измеряющему степень рыночного риска, который не может быть устранен диверсификацией:

Благодаря своей простоте, модель САРМ пришлась ко двору в сообществе инвесторов. При этом, однако, остались некоторые проблемы. Во-первых, модель, в принципе, не может быть полностью определена, потому что ожидаемый уровень дохода невозможно определить по текущим доходам. Тот доход, который по прошествии определенного времени, действительно, удастся получить, не обязательно совпадет с тем, что ожидается. Далее, рыночный портфель должен включать в себя все возможные виды рисковых инвестиций — облигации, акции, товары, недвижимость, предметы искусства, вложения в человека. На деле вместо всего этого берется какой-то из индексов акция (например, FTSE 100 или S&P 500). Что еще хуже, модель не согласуется с фактами. Правомерность использования показателя Р стала вызывать сомнения после тою, как выяснилось, что он практически не объясняет уровень фактически полученного дохода.

Все это вызвало появление альтернативных теорий ценообразования активов. Предложенная Россом теории арбитражного оценивания (Arbitrage Pricing Theory, APT) утверждает, что ожидаемая премия за риск для некоторой акции определяется ожидаемыми премиями за риск, соответствующими различным факторам, и чувствительностью акции к каждому из этих факторов. Одним из таких факторов может быть доход от рыночного портфеля, так что модель САРМ можно рассматривать как частный случай модели APT. Таким образом, модель APT учитывает различные источники систематического риска:

Из экспериментов видно, что APT пампою превосходит САРМ при применении к индексу S&P 500 и другим взвешенным по капиталу или равновзвешенным индексам.

Главная трудность при тестировании модели APT связана с определением количества факторов и соответствующих им коэффициентов.

Содержание Далее

Хотя в экономической теории рассматривается большое число глобальных экономических факторов, для объяснения изменений уровня дохода обычно бывает достаточно пяти из них. 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

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