Вопросы оценки инвестиционных характеристик ценных бумаг являются актуальными и востребованными в настоящее время. Используемые при этом методы разделяют на 2 большие группы - технический и фундаментальный анализ. Методология технического анализа основана на поиске закономерностей по истории изменения цены актива с экстраполяцией полученных знаний на будущее поведение цены [1]. Фундаментальный анализ основан на изучении финансового положения компании-эмитента акций, макроэкономических индикаторов и расчете "справедливой" цены акций [2]. С течением времени увеличивается спекулятивная составляющая биржевой торговли, что снижает эффективность классических методов анализа с целью прогнозирования изменения цены определенного инструмента.

В свете изложенного заслуживает внимание подход [3, 4], основанный не на попытках прогнозирования, а на сравнительном анализе инвестиционных характеристик по историческим данным. Разработанная авторами модель, реализованная в MS Excel с применением генетического алгоритма [5], позволяет судить об инвестиционном инструменте по таким исторически оптимальным характеристикам как величина изменения цены для открытия позиции, уровни фиксации прибыли и убытков, количество убыточных и доходных сделок. Доработки и совершенствования модели оптимизации краткосрочного инвестирования генетическим алгоритмом состоят в рекомендациях по настройкам вычислительного алгоритма по результатам анализа сходимости повторных расчетов [6] и модификации расчетной модели, позволяющей рассматривать как трендовые, так и контртрендовые стратегии краткосрочного инвестирования [7]. Вопрос применимости модели оптимизации краткосрочного инвестирования генетическим алгоритмом для анализа фьючерсных контрактов не исследован, что и является целью настоящей работы.

Фьючерсы, представляющие собой частный случай форвардных сделок с фиксированным временем расчетов (экспирацией фьючерса), является весьма востребованными торговыми инструментами. Особенность торговли фьючерсами по сравнению с торговлей базовым активом [8] состоит в

· наличии контанго или депорта - отличия цены фьючерса от базового актива в большую или меньшую стороны соответственно;

· необходимости при переносе через экспирацию закрытия сделки по истекающему фьючерсу и открытия сделки по следующему фьючерсу.

В качестве положительного аспекта торговли фьючерсом можно отметить существенно меньшие комиссии и отсутствие свопов.

Рассмотрим валютную пару доллар США / российский рубль, торгуемую на Московской бирже [9]. Базовым активом является бумага USDRUB_TOM - инструмент валютной секции с расчетом на следующий день. Производным инструментом является фьючерс Si - инструмент срочного рынка с ежеквартальной экспирацией, проходящей 15го числа в марте (SiH), июне (SiM), сентябре (SiU) и декабре (SiZ).

График дневного изменения цены фьючерса и базового актива [9] приведен на рисунке 1. Поскольку размер одного контракта на срочном рынке составляет 1000 долларов, для того чтобы перейти к единым единицам изменения, цена базового актива умножена на 1000. Контанго, отложенное по правой оси, иллюстрирует плавное снижение между экспирациями со скачкообразным увеличением в день экспирации при переходе на новый фьючерс. Скачкообразные снижения контанго в отрицательную зону (в область депорта) имеют место в последнюю неделю перед экспирацией, что вызвано стремлением перейти на новый контракт то более выгодным ценам, и в моменты, когда длительный нисходящий тренд оказывает влияние на ожидания основной массы участников торгов.

фьючерсный контракт генетический алгоритм excel

Рисунок 1. Цены открытия дня инструментов доллар/рубль за 2015 г.

Укрупненная оценка доходности инвестирования по стратегии "бай-энд-холд" для фьючерса составляет разницу цен купли и продажи на начало и конец года с учетом потерь при переходе на новый фьючерс через экспирацию:

(73774-62308) - (1999-698) - (2098-519) - (1850-333) - (1867-314) = 5516 пунктов.

При долгосрочном инвестировании в базовый актив потери связанные с экспирацией фьючерса отсутствуют и для рассматриваемого случая прибыль составляет 72232-59188=13044 пунктов.

Для выполнения оценки инвестиционных характеристик с применением генетического алгоритма необходимо модернизировать расчетную модель, введя принудительное закрытие позиции по текущей цене на дату экспирации. В таблице 1 представлены результаты оптимизации по трем вариантам расчета - расчет по базовому активу исходной расчетной моделью, расчет по фьючерсу модернизированной моделью, расчет по фьючерсу исходной расчетной моделью. В качестве исходных данных приняты: диапазон изменения цены от среднего хай-лоу предыдущего периода, А; относительный уровень закрытия убытков, L; относительный уровень закрытия прибыли, Т от 100 до 2000 пунктов.

Таблица 1. Результаты оптимизации

Данные таблицы 1 показывают, что с точки зрения общих заключений по инвестиционным характеристикам бумаги учет экспирации фьючерса не внес никаких принципиальных изменений. Это объясняется относительно большим количеством сделок (в среднем 70 сделок за год), среди которых максимум 4 сделки могут прийтись на дни экспирации. Следовательно, учитывать потери на экспирации целесообразно в случаях, когда количество сделок сопоставимо с числом экспираций за анализируемый период времени. В случаях, когда число сделок, полученное по результатам оптимизации, существенно превышает количество экспираций, для анализа инвестиционных характеристик фьючерса можно использовать данные, полученные по базовому активу.

В целом по результатам работы получено:

1. По результатам сравнительного исследования долгосрочного инвестирования в базовый актив и фьючерс установлено существенное влияние на величину дохода скачков контанго при экспирации.

2. Выполнена модернизация расчетной модели с целью учета потерь, связанных с экспирацией при оптимизации инвестиционных инструментов срочного рынка.

3. По результатам оптимизаций, выполненных генетическим алгоритмом для базовых и производных инструментов пары доллар/рубль за 2015 г. даны рекомендации по применению модернизированной расчетной модели.

Список литературы

1. Швагер Д. Технический анализ. Полный курс. - М.: Альпина Паблишер, 2001. - 768 с.

2. Schwager J. Futures Fundamental Analysis. - New York, John Wiley & Sons, 1995.

3. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Концепция оптимизации краткосрочного инвестирования // Научный альманах. 2015. №12 (14) - 1. С.385-389.

4. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Модель оптимизации краткосрочного инвестирования в Excel // Новая наука: проблемы и перспективы. 2016. № 1 - 2. С.119-121.

5. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Оптимизация стратегии краткосрочного инвестирования генетическим алгоритмом // Новая наука: современное состояние и пути развития. 2016. № 2 - 1. С.213-215.

6. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Влияние настроек модуля Solver на результат оптимизации инвестиционной стратегии // Результаты научных исследований: сборник статей Международной научно-практической конференции (15 февраля 2016 г., г. Тюмень). В 4 ч. Ч.1 - Уфа: АЭТЕРНА, 2016. - С.180-182.

7. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Двунаправленный анализ инвестиционных инструментов с помощью генетического алгоритма // Новая наука: стратегии и векторы развития. 2016. № 2 - 1. С.172-174.

8. Джон К. Халл. Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты, - М.: "Вильямс", 2013. - 1072 с.

9. Московская биржа. URL: http://moex.com

Размещено на Allbest.ru