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
ОПЫТ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА В ГОЛЛАНДСКОМ ИНВЕСТИЦИОННОМ БАНКЕ
Forex

Выше мы рассказали о результатах классификации гипотетической совокупности компаний на основании оценок, сделанных группой польских экспертов в области кредитов. Нельзя при этом исключить, что работники банков сочтут построение достаточно содержательной базы качественных данных слишком трудоемким делом, и весь метод, будучи теоретически правильным, может оказаться непрактичным. Частично такие сомнения снимаются тем обстоятельством, что уже в настоящее время Голландский инвестиционный банк (N1B) (торговый банк, специализирующийся на средне- и долгосрочном финансировании корпораций) использует порядка 44 качественных показателей для оценки кредитного риска по реальному инвестиционному портфелю, состоящему из займов, выданных банком своим корпоративным клиентам. Наряду с качественными показателями используются также 5 количественных. Используя информацию об этой работе, можно получить обобщения построенных нейронно-сетевых методов. При этом отсутствует возможность для ex post-оценки ошибок 2-го рода, поскольку данные о клиентах, чьи заявки на получение займа были отвергнуты, не хранятся.


По нашей оценке, на 13.11.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для торговли валютамиNPBFX;

• для торговли бинарными опционамиBinomo;

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

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


ОПИСАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ГОЛЛАНДСКОГО ИНВЕСТИЦИОННОГО БАНКА

По соображениям коммерческой тайны банк уклонился от того, чтобы полностью раскрыть схему выбора и построения совокупности 44 качественных переменных. В общих словах, в качестве переменных были выбраны показатели успеха, которые были признаны решающими на основании 45-летнего опыта работы в сфере инвестиций. Данное множество переменных годится для описания малых и средних компании, действующих в самых разных отраслях, но не подходит для многонациональных компаний и для долгосрочного финансирования промышленных проектов. Конкретнее, охватываются следующие 5 групп факторов, влияющих на шансы фирмы выжить:

1 Состояние рынка (10 переменных).
Сюда входит экзогенное окружение, на которое сама фирма влиять не может, в частности, влияние фазы торгового цикла и тенденции в структуре потребления.

2 Положение на рынке (9 переменных).
Конкретные условия рынка, в которых действует данная фирма, анализируются более подробно в соответствующих терминах.

3 Стратегия (9 переменных).
Цели компании на ближайшие годы с точки зрения их выполнимости и последовательности.

4 Эффективность (9 переменных).
Производство или деятельность в сфере услуг оцениваются с точки зрения эффективности, логистики и дружественности окружения.

5 Управление (7 переменных).
Работа высшего управляющего звена фирмы в прошлом и в настоящее время с учетом фаз жизненного цикла компании.

Все переменные принимают значения от 0 до 4, при этом соответствие следующее:

0 значительно ниже среднего
1 ниже среднего
2 на среднем уровне
3 выше среднего
4 значительно выше среднего

Совокупность переменных дополняется пятью количественными показателями. Сюда входят: степень прибыльности (отношение операционного дохода к используемому капиталу), коэффициент платежеспособности (отношение собственного капитала к суммарному), ликвидность (отношение текущих активов к обязательствам), коэффициент покрытия (отношение операционного дохода к заемному капиталу) и разница между наивысшим и наинизшим показателями прибыльности за последние 4 года.

Итоговый показатель рисковости кредита получается как взвешенное среднее всех переменных. Он может принимать такие значения:

1 банкроты
2 перспективы неясны
3 жизнеспособные

По каждому из трех классов мы получили доступ к данным, позволяющим вычислить рейтинги 10 компаний. Равномерность распределения наблюдений по классам повышает представительность данных и облегчает обучение (сравните это с предыдущими задачами, где нам приходилось уравновешивать неравномерность представительства в двух группах из трех). Так как особенности отраслей уже учтены в переменных, данные по разным группам не сравнивались между собой на предмет стандартизации факторов, характеризующих специфику отраслей и окружения.

Рейтингам, полученным из качественных переменных, придается в банке большое значение. Оценка компании проделывается финансовым менеджером совместно со специалистами из отделов финансирования корпораций и финансового анализа. Несмотря на то, что переменные по своей сути в высшей степени субъективны, выработка единого мнения как минимум трех специалистов такую субъективность уменьшает. Разумеется, и это мнение может быть результатом коллективной ошибки (и такой пример будет далее приведен). Вся описанная довольно сложная процедура применялась совершенно одинаковым образом ко всем 30 компаниям из выборки при принятии решения о предоставлении им кредита в период с 1986 г. по 1990 г. Таким образом, значения переменных отражали мнение банка о перспективах заемщика на момент рассмотрения его просьбы о займе. После этого состояние дел заемщика ежегодно оценивалось вновь. Все 30 компаний находились в 3-й группе в течение, по меньшей мере, одного года после получения займа в период 1986-90 гг., так что для наблюдения ex post были доступны только ошибки 1-го рода.

Содержание Далее

Поэтому в качестве ех post-оценивающей (целевой) переменной мы взяли результат переоценки от декабря 1992 г. В табл. 8.7 приведены частоты для целевой переменной по всем годам. 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