Науково-методичний підхід до прогнозування цін на фінансових ринках на основі оцінки взаємного впливу фінансових активів

Размещено на http://www.allbest.ru/

Науково-методичний підхід до прогнозування цін на фінансових ринках на основі оцінки взаємного впливу фінансових активів

У статті розглядаються особливості практичного використання тимчасових зв'язків, які виникають між різними фінансовими активами. Розроблено науково-методичні підходи до прогнозування цін на фінансових ринках на основі виявлення тимчасових ринкових неефективностей на базі аналізу і оцінки взаємного впливу фінансових активів.

Питаннями прогнозування цін на фінансових ринках займаються дві сфери наукової діяльності: технічний та фундаментальний аналіз.

Основні положення технічного аналізу ігнорують будь-які впливи ззовні на динаміку цін фінансових активів, вважаючи, що поточне значення ціни і тенденція вже врахували всі можливі фактори впливу. Технічний аналіз має справу виключно з “матеріальними” аспектами (минулі ціни) фінансового активу, тому вплив решти факторів повністю ігнорується або ж віддається на відкуп фундаментальному аналізу, який

Проте можна виділити деякі фактори фундаментального характеру, які цілком підлягають технічному аналізу, або принаймні можуть стати одним із напрямів технічного аналізу.

Наприклад, свого часу за динамікою цін на нафту можна було достатньо легко і точно оцінити майбутню динаміку російського фондового ринку: ціни на нафту пішли вгору, індекс РТС зростатиме і навпаки. Подібна картина спостерігається і на інших фінансових ринках, причому як орієнтир (“фокус”) ринку може виступати не тільки нафта, але і золото, дохідність казначейських облігацій США, індекси провідних фондових бірж тощо. Отже, виникає питання, чи є можливість кількісної оцінки цих зв'язків та використання такої інформації з метою прогнозування цін на фінансових ринках.

Аналіз останніх досліджень і публікацій.

Дослідженнями, що присвячені проблемам прогнозування цін на фінансові ринки, займались багато вчених західних країн: Вільямс, Грем і Додд, Гордон і Шапіро, Пітерс, Демарк, Мерфі, Магі, Прінг, Швагер та багато інших, а також вчені країн з пострадянського простору: Е. Найман, О. Сохацька, В. Ліховідов та інші.

Невирішені раніше частини проблеми. Незважаючи на досить широку розповсюдженість методів фундаментального і технічного аналізу в середовищі практиків та науковців, все ще залишається простір до розвитку та удосконалень. На нашу думку, недостатньо дослідженими є питання оцінки взаємного впливу фінансових активів та побудови науково-методичних підходів до прогнозування цін на фінансових ринках на їх основі.

Метою даного дослідження є обґрунтування принципової можливості прогнозування цін на фінансові активи на основі оцінки взаємного впливу між обраними фінансовими активами та розробка на базі цього науково-методичних підходів до прогнозування цін на фінансових ринках.

Виклад основного матеріалу. Порівняння динаміки цін на фінансові активи показує, що в певні моменти часу між рухом різних по суті біржових інструментів існує чітка взаємозалежність [3]. Знаючи про це, з'являються додаткові можливості по прогнозуванню змін ціни на певні активи, базуючись на даних динаміки інших, пов'язаних активів.

Оскільки база даних (котирування) по більшості біржових активів є у вільному доступі, існує принципова можливість не тільки проаналізувати кожен з них окремо, але і оцінити ступінь впливу одного біржового активу на інший.

При цьому вплив можна оцінювати не тільки постфактум, але і в динаміці. Останнє дуже важливо, оскільки “фокуси” знаходяться в постійному русі. Сьогодні ринок певного активу може “фокусуватися” на нафті, через рік - на золоті, через 2 роки - на фондовому ринку і т. д. [3]

Таким чином, “фокуси” ринку не є постійними, а час від часу зміщуються. Оцінку “фокусів” ринку та динаміки їх зміни можна проводити за допомогою парного кореляційного аналізу. По- перше, це набагато точніше і об' єктивніше, ніж просте порівняння графіків двох інструментів, по-друге, дозволяє кількісно оцінити “фокус” ринку, умовно кажучи, силу концентрації ринку на чомусь.

Звичайно, складно сказати, чи виступають “фокуси” ринку рушійними чинниками. Але цифри говорять досить одностайно про те, що зв'язок між ринком (представленим в даному випадку тією або іншою валютною парою) і певним “фокусом” присутній. Знаючи про це, визначивши поточний

“фокус” ринку і характер взаємозв'язку, можна робити висновки щодо майбутньої зміни ціни одного активу, базуючись на даних цінової динаміки іншого активу.

Головною проблемою з погляду практичної реалізації запропонованих положень є пошук точок зміни “фокусу”, тобто коли ринок змінює акцент з одного показника на інший або змінюється характер зв'язку між фінансовими активами. Як сигнали зміни “фокусів”, на нашу думку, доречно розглядати систематичне падіння рівня кореляції.

Фінансові активи активно взаємодіють один з одним, здійснюючи взаємний вплив. Кількісна оцінка цих зв'язків показує, що вони досить істотні [3]. Проте зв'язки між інструментами дуже нестабільні, від майже 100 % прямої залежності до аналогічної за силою, але зворотної за напрямом.

Знаючи про присутність взаємозв'язку між певними фінансовими активами, з' являються принципові можливості для поліпшення якості прогнозування фінансових ринків за рахунок передбачення руху цін на ті або інші фінансові активи і, відповідно, можливості спекулятивного заробітку на коливаннях цін фінансових активів.

Спробуємо визначити базові принципи та методологію прогнозування фінансових ринків на основі теорії ринкових “фокусів”. Ціни на фінансові активи перебувають у постійному русі. У випадку сильної кореляції між двома активами їх ціни мають змінюватись синхронно відносно один одного. В той же час виникають ситуації, коли зміна ціни на один актив не супроводжується адекватними аналогічними змінами в цінах іншого активу. Для опису цих випадків пропонується використовувати терміни “дивергенція” (розходження) і “конвергенція” (сходження). У нормальному стані ринки синхронізовані, тобто ціни змінюються більш-менш одночасно і в адекватних пропорціях (мова йде про сильноко-рельовані активи). В такому випадку можна стверджувати про стан конвергенції. Але існують моменти часу, коли ринки відхиляються від норми, ціни на активи змінюються несинхронно - в таких випадках будемо говорити, що ринки перебувають у стані “дивергенції”. Аналіз коефіцієнта кореляції між двома активами дозволяє визначити, що є нормальним станом ринку, а також розрахувати розмір розбіжності, тобто рівень відхилення від нормального стану. Оскільки типовим (нормальним) станом ринку є конвергенція, в разі виникнення дивергенції ринок буде намагатися повернутися до рівноваги - в нормальний стан. Таким чином, ідентифікація дивергенцій дає можливості для спекулятивного прибутку.

Пояснимо виділені стани ринку (дивергенції та конвергенції) за допомогою коефіцієнта кореляції, тобто визначимо особливості практичного використання попередніх результатів дослідження взаємного впливу біржових активів. Якщо коефіцієнт кореляції більше 0,7-0,8 і є позитивним, це означає, що між фінансовими активами існує тісний зв'язок, і він позитивний (прямий). В цьому випадку нормальний стан ринку можна охарактеризувати наступним чином: зростання цін на один з активів буде супроводжуватись ростом цін пов'язаного з ним активу. І, навпаки, падіння цін в одному з пов'язаних активів буде супроводжуватись падінням ціни на інший пов'язаний актив.

Стан дивергенції утворюється, коли ціна одного з пов'язаних активів зростає, а ціна іншого активу при цьому не змінюється або навіть знижується. У цьому випадку ринок буде намагатися відновити рівновагу. Причому для досягнення рівноважного стану ціна першого активу має падати, а другого - не змінюватись або навіть зростати. Або другий актив буде рости, а перший не буде активно зростати або навіть падатиме.

З практичної точки зору, це означає, що у разі розбіжностей, описаних вище, є сенс продавати перший актив і купувати другий. Відновлення балансу призведе до спекулятивного прибутку.

Коефіцієнт кореляції може виступати як індикатор сходження або розходження двох “однакових” активів. Наприклад, за умови сильної позитивної кореляції між двома активами можемо зробити висновок, що в разі значної зміни ціни одного активу в ціні іншого активу відбуватиметься еквівалентна зміна.

Отже, взаємозв'язки між окремими фінансовими активами, що встановлюються на ринку у певні моменти часу і проявляються у наявності високого рівня кореляції між фінансовими активами, дозволяють вести відносно безризикову торгівлю на основі арбітражу.

Арбітраж - одночасна купівля і продаж ідентичних або еквівалентних фінансових інструментів або товарних ф'ючерсів з метою отримання вигоди внаслідок невідповідності їх цінових співвідношень [4].

Візьмемо як приклад валютну пару євро/долар і ф'ючерси на нафту влітку 2008 року. Дані активи важко назвати ідентичними або еквівалентними. Однак з точки зору математики, вони такими були (або, принаймні, були близькими до цього), про що свідчить значення коефіцієнта кореляції між ними на той час - більше 0,8. Отже, поки рівень кореляції між ними залишався високим, можна було використовувати арбітраж для заробітку на динаміці зміни їх цін.

Що стосується практичної реалізації даної тези, то можливий наступний методичний підхід. По-перше, з метою підтвердження належного рівня кореляції розраховується коефіцієнт кореляції, який базується на даних денних графіків (будемо називати її повільною кореляцією). Що стосується періоду, то максимум це рік, але швидше за все період слід вибирати менший, щоб встигнути зреагувати на зміну даного фокусу ринку і не зазнати збитків.

Далі здійснюється внутрішньо-денний аналіз рівня кореляції між активами (так звана швидка кореляція) і в точках, коли ціни інструментів максимально розходяться, тобто внутрішньо-денний рівень кореляції максимально не відповідає рівню повільної кореляції (виникнення дивергенції), здійснюється одночасний вхід у протилежні позиції - у даному випадку це може бути купівля нафти з одночасним продажем еквівалентного обсягу з точки зору вартості пункта валютної пари євро/долар. Далі, в міру усунення розбіжності в точці сходження (умовно кажучи, точці конвергенції, в якості якої можна брати момент, коли внутрішнь-оденна кореляція дорівнює рівню повільної кореляції між інструментами), позиції ліквідуються - з великою часткою ймовірності одна з них буде закрита зі збитками, а друга - з прибутком, причому прибуток буде перевищувати збитки.

Проілюструємо на конкретному прикладі, як це працює.

10 грудня 2008 р. близько 17-ї години виникла ситуація розбіжності ціни нафти і пари євро/долар. Драйвером розбіжності виступила нафта, яка продемонструвала значне зниження ціни (рис. 1) при відсутності аналогічної реакції з боку валютної пари євро/долар (рис. 2). Таким чином виникла дивергенція.

Відповідно до зроблених нами припущень дана розбіжність мала усунутись протягом деякого проміжку часу. Ліквідація дивергенції могла відбутись за рахунок:

• випереджаючого зростання ціни на нафту відносно динаміки ціни валютної пари євро/долар;

• випереджаючого падіння вартості валютної пари євро/долар щодо вартості нафти. Виходячи з цього, можна було прийняти рішення про відкриття наступних позицій:

• купівля нафти за ціною 41,8;

продаж євро/долар за ціною 1,2980.

Рисунок 1. Динаміка зміни ціни на нафту 10 грудня 2008 р. (графік з погодинною розбивкою) [2]

Рисунок 2. Динаміка зміни ціни валютної пари євро/долар 10 грудня 2008 р. (графік з погодинною розбивкою) [2]

Протягом наступної години сталося сходження, тобто вирівнювання цінової динаміки. В результаті в точці максимального сходження позиції мали бути закриті:

* купівля нафти була закрита за ціною 46. Фінансовий результат цієї операції склав 420 пунктів або 10,05 %;

* продаж євро/долара був закритий за ціною 1,3050 і приніс збиток у розмірі 70 пунктів або -0,54 %.

Таким чином, загальний фінансовий результат склав 10,05 %-0,54 % = +9,51 %.

Даний приклад, звичайно, багато в чому характеризує оптимальні дії трейдера, які на практиці скоріш за все не зможуть бути реалізовані настільки ефективно. Проте у першому наближенні працездатність арбітражної торгівлі на базі дивергенцій/конвергенцій, на наш погляд, підтверджується.

Це загальний методичний підхід. Практична його реалізація повинна здійснюватися шляхом розробки торгової стратегії, параметри якої повинні визначатися в результаті ретроспективного тестування.

Таким чином, ми маємо базову ідею - торгівля на тимчасових розбіжностях у вартості активів, що мають у загальному випадку схожу динаміку руху.

Отже, потрібен критерій, що визначає величину розбіжності, а також підтверджує наявність стійкого зв'язку між біржовими активами. До цього в монографії для визначення зв'язку між різними видами активів ми використовували коефіцієнт кореляції як відносно простий, але в той же час ефективний інструмент для оцінки ступеня зв'язку між біржовими активами, а також типу цього зв'язку (прямий або зворотній).

На наш погляд, використання коефіцієнтів кореляції як критеріїв сходження/розходження є простим і ефективним інструментом, який можна покласти в основу побудови торгової стратегії.

Очевидним є те, що, з одного боку, необхідно оцінити загальний рівень кореляції між певними інструментами, а з іншого, слід визначити точки дивергенци/конвергенції динаміки цін біржових активів щодо один одного і щодо загального рівня кореляції.

Нами пропонується в ролі загального рівня кореляції використовувати коефіцієнт кореляції, розрахований на базі денних змін ціни з аналізом даних протягом певного періоду (це може бути місяць, квартал, півріччя і т.д. - параметр необхідно визначити в результаті тестування стратегії). Таку кореляцію будемо називати “повільною”.

Що стосується показника конвергенції'/ дивергенції, то для нього можна використовувати значення коефіцієнта кореляції для коротких часових інтервалів (15 хвилин, година), взятих з відносно невеликим періодом (5, 7, 12 і т.д. - аналогічно попередньому показнику, період необхідно визначити в результаті тестування стратегії). Такий коефіцієнт кореляції будемо називати “швидкою” кореляцією.

Відповідно при рівні “повільної” кореляції між двома інструментами, що перевищує, скажімо 0,5, проводиться аналіз на предмет наявності розбіжності. І якщо в даному випадку коефіцієнт “швидкої” кореляції опуститься нижче нуля - це буде чітким сигналом про наявність розбіжності і сигналом для відкриття позицій. Коли ж після деякого проміжку часу відбудеться сходження, тобто “швидка” кореляція досягне рівня “повільної”, це буде сигналом для закриття відкритих позицій.

Проаналізуємо принципову дієздатність запропонованої методики (алгоритму).

Для цього продемонструємо динаміку “швидкого” коефіцієнта кореляції між валютною парою євро/долар і нафтою з періодом 12 (рис. 3 і рис. 4).

фінансовий ринок актив

Рисунок 3 - Динаміка коефіцієнта “швидкої” кореляції за період 19-21 серпня 2008 р. (авторські розрахунки)

Як бачимо, діапазон “швидкої” кореляції більш ніж широкий, і періодично виникають розбіжності з “повільною” кореляцією (загальним рівнем кореляції). При цьому, відзначимо, що коефіцієнт “швидкої” кореляції прагне усунути розбіжність, тобто повернутися до рівноважного стану, який знаходиться в області загального рівня кореляції.

При цьому рівень “повільної” кореляції за серпень місяць мав вигляд як на рис. 5 (період розрахунку коефіцієнта кореляції - 30 днів).

Рисунок 4 - Динаміка коефіцієнта “швидкої” кореляції за період 25-26 серпня 2008 р. (авторські розрахунки)

Рисунок 5 - Динаміка денного коефіцієнта кореляції за серпень 2008 р. (період 30 днів)

Проте коефіцієнт “швидкої” кореляції періодично показував прямо протилежні тенденції, часом навіть перебуваючи в негативних зонах. Це були аномальні явища і вони мали б бути короткостроковими. Як бачимо з графіків (див. рис. 3 та 4), вони такими і виявилися. Знаючи про те, що на ринку періодично виникають аномалії, знаючи що вони короткострокові, а головне - володіючи інструментарієм для визначення їх наявності, можна побудувати успішну стратегію заробітку на таких моментах. Розглянемо конкретний приклад такої роботи.

Об'єктами спостереження виступили валютна пара EUR/USD та ціни на нафту. Ситуація розбіжності виникла 25 серпня 2008 р. приблизно о 10 год. ранку. Дані по ній представлені в табл. 1.

Як бачимо, рівень “повільної” кореляції в цей день становив 0,89, що свідчить про дуже сильний зв'язок між аналізованими інструментами. При цьому “швидка” кореляція (розрахована на базі щогодинних значень ціни з періодом 12) змінювалась з рівня 0,9 до -0,13. Сигнал про виникнення аномалії виник о 10:00, коли рівень “швидкої” кореляції став від'ємним. У цей момент необхідно відкривати позиції.

Таблиця 1 . Дані для аналізу аномалії, що виникла 25.08.2008 [1]

Важливо визначитись з типом позиції для кожного з біржових активів (довга чи коротка). Оскільки розбіжність виникла протягом останніх 12 годин (період розрахунку “швидкої” кореляції), проаналізуємо динаміку зміни ціни євро відносно долара та нафти за цей час. Євро знизився з рівня 1,4786 до 1,4742, а нафта - зросла з 114,12 до 115,00. Таким чином, для усунення аномалії необхідно, щоб падіння нафти випереджало падіння євро або євро зростало при незмінній ціні на нафту. Таким чином, система зможе повернутися до рівноважного стану, який було порушено внаслідок аномалії.

Таким чином, о 10:00 необхідно було продати нафту за ціною 115,0000 і купити євро за ціною 1,4742.

Аномалія зникла в районі 15:00, коли коефіцієнт кореляції перевищив 0,5. В той момент ціна євро становила 1,4797, а нафти - 114,9800. За цими цінами позиції мали бути закриті.

Фінансовий результат операції склав +0,37 % по парі євро/долар і +0,02 % по нафті. Таким чином, прибутковість цієї угоди склала близько 0,4 %.

Подібне явище не є поодиноким. Скажімо, якщо за базу для розрахунку “швидкої” кореляції брати щогодинні значення ціни з періодом 12, таких сходжень розбіжностей за місяць утворюється не менше десятка. З урахуванням різноманітності валютних пар і фокусів ринку, стратегія, яка буде базуватися на такому підході, буде генерувати достатньо велику кількість сигналів.

Висновки

фінансовий ринок актив

Підводячи підсумки проведеного дослідження, відзначимо, що використання концепції “ринкових фокусів” дозволяє удосконалити методологію прогнозування цін на фінансових ринках. Ідентифікуючи стани дивергенції і конвергенції у пов'язаних активах, можна спрогнозувати їх рух в найближчому майбутньому. В свою чергу, це дає можливості для розробки арбітражної торгової стратегії.

Даний підхід надає широкі можливості щодо прогнозування руху курсів на крос-курси валют. По суті наявність/відсутність значимої кореляції між валютними парами, що є складовими крос-курсу, дає можливість визначити наявність/відсутність тренду у валютній парі, яка є їх похідною (крос-курсом). Крім того, що навіть більш важливо, коефіцієнт кореляції надає чисельне значення сили тренду і його напрямок. Аналіз змін коефіцієнта кореляції протягом певного періоду часу дає можливість робити висновки про динаміку сили тренду - зростає вона або падає. По суті даний підхід дозволяє усунути основні недоліки більшості трендових індикаторів - таких, як відсутність конкретики стосовно інформації про тренд, його силу та стан.

Розроблений науково-методичний підхід дає підставу для формування нового класу індикаторів прогнозування цін на фінансових ринках, які утворять симбіоз між трендовими індикаторами і осциляторами, при цьому не будучи в чистому вигляді ні тим, ні іншим.

Список літератури

1.Архів котирувань MetaQuotes [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.metaquotes.net.

2.Торговый терминал компании “Альпари” [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.alpari.org.

3.Kozmenko S. Mutual influence of exchange assets: analysis and estimation / S. Kozmenko, O. Plastun // Banks and Bank Systems; International Research Journal. - 2011. - № 2. - Р. 52-58.

4.Kozmenko S. Mutual influence of exchange assets: practical aspects / S. Kozmenko, O. Plastun // Banks and Bank Systems; International Research Journal. - 2011. - № 4. - Р. 5-11.

Размещено на Allbest.ru