автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Событийный метод управления инвестированием на российском фондовом рынке

На правах рукописи

Зиненко Анна Викторовна

СОБЫТИЙНЫЙ МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИРОВАНИЕМ НА РОССИЙСКОМ ФОНДОВОМ РЫНКЕ

Специальность 05 13 01 - системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 2007

003071502

Работа выполнена в Сибирском государственном аэрокосмическом университете им академика М Ф Решетнева

Научный руководитель. доктор технических наук, профессор

Антамошкин Александр Николаевич

Официальные оппоненты доктор физико-математических наук,

профессор Данилов Николай Николаевич доктор технических наук, профессор Слюсарчук Валентин Федорович

Ведущая организация Институт вычислительного моделирования СО РАН, г Красноярск

Защита состоится 25 мая 2007 г в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212 249 02 при Сибирском государственном аэрокосмическом университете им академика МФ Решетнева по адресу 660014, Красноярск, пр им газеты «Красноярский рабочий»,31

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного аэрокосмического университета им академика М.Ф Решетнева

Автореферат разослан «23» апреля 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета

И В, Ковалев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. Фондовый рынок является одной из важнейших составляющих мировой экономики Инвестирование на финансовом рынке представляет собой сложный процесс, состоящий из многих этапов, важнейшим из которых является анализ и прогнозирование рыночной цены Управление инвестициями на финансовом рынке стало отдельной дисциплиной, которой посвящено множество научных трудов Центральным вопросом этой дисциплины является возможность прогнозирования повышения или снижения рыночной цены финансового актива с целью получения дохода от инвестиций

Методы исследования и прогнозирования движения цены с середины прошлого века по наши дни прошли многоэтапную эволюцию Самая первая научная теория, объясняющая процессы, происходящие на фондовом рынке, была разработана в 1900 году Чарльзом Доу - основателем "Daw Jones Company" и "The Wall Street Journal" Именно Доу ввел понятие ценового тренда и применил теорию циклов к финансовому рынку

В настоящее время методология управления инвестициями на фондовом рынке делится на две базовые школы - фундаментальный и технический анализ Фундаментальный анализ исследует влияние на цену внешних факторов, а технический - исследует данные о прошлых котировках и, на основании этих данных, прогнозирует будущую цену

Существует множество методов технического анализа, которые можно разделить на вероятностные, циклические, визуальные методы и построение технических индикаторов

Российский фондовый рынок появился только в середине 90-х годов Его молодость делает невозможным применение теории циклов (один цикл по Доу длится от десяти лет) Также низкую эффективность на российском фондовом рынке имеют технические индикаторы

Индикатор определяется как доступная наблюдению и измерению характеристика изучаемого объекта, позволяющая судить о других его характеристиках, недоступных непосредственному исследованию Если сузить это определение, то понятие «технический индикатор» можно определить как числовая характеристика курса различных групп акций, дающая представление о состоянии рынка и позволяющая прогнозировать его тенденцию. Если в целом понятию «индикатор финансового рынка» соответствует цена актива, то для того, чтобы прийти к понятию «технический индикатор», следует выполнить над ценой какие-либо математические преобразования

Технические индикаторы не требуют долгой истории, но при этом их применение на российском рынке также мало эффективно, поскольку многие из них требуют множества компаний - эмитентов, а в России до 60% рынка занимает небольшое число крупных компаний

Актуальность работы определяется невысокой эффективностью методов технического анализа при управлении инвестициями в акции российских компаний В настоящее время инвесторы при принятии решений в качестве информационной основы применяют только фундаментальный анализ При этом стоит отметить, что фундаментальный анализ не использует обработку конкретных числовых данных С развитием высоких технологий появилась возможность построения систем поддержки принятия решений, основанных на индикаторах движения рыночной цены Такие системы фиксируют сигналы индикаторов и генерируют соответствующие решения о покупке или продаже актива В связи с этим, разработка индикаторов, на основании которых можно составить алгоритм принятия решений, стала актуальной задачей

На основании предложенного в работе событийного индикатора можно построить систему поддержки принятия решений, как совместную с другими индикаторами, которые возможно алгоритмизировать, так и отдельную, основанную только на данном методе

Предлагаемый в работе событийный индикатор можно использовать как совместно с другими индикаторами, для подтверждения их сигналов, так и отдельно, для прогноза движения рыночной цены

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управленческих решений по инвестированию в акции, обращающиеся на российском фондовом рынке

В соответствии с целью диссертации были поставлены следующие основные задачи

1 Рассмотреть существующие математические и иные методы управления инвестициями на финансовом рынке, классифицировать их и проанализировать применяемость данных методов на российском рынке акций

2 Применить элементы теории множеств, теории вероятностей и теории случайных событий к математическому моделированию финансовых рынков

3 Разработать с помощью полученной событийной модели новый метод принятия решений по управлению инвестициями на фондовом рынке, основанный на событийном техническом индикаторе

4 Выделить свойства событийного индикатора и подаваемые на основании этих свойств сигналы о покупке или продаже актива

5 Построить систему поддержки принятия решений в программе Microsoft Excel, основанную на событийном индикаторе и других уже известных технических индикаторах

6 Сравнить эффективность решений, предлагаемых этой системой с эффективностью решений системы поддержки принятия решений, основанной только на известных индикаторах

Методы исследования. В работе применяются методы статистической обработки данных, теории принятия решений, элементы теории множеств и теории вероятностей

Научная новизна работы

1 Показана невысокая эффективность применения известных методов технического анализа к управлению инвестированием в акции российского фондового рынка

2 С использованием элементов теории множеств и теории вероятностей построена событийная математическая модель фондового рынка

3 На основе событийной модели разработан новый метод управления инвестированием на фондовом рынке, позволяющий прогнозировать направление движения цены активов с учетом статистических данных как по цене, так и по объемам торгов

4 Построена система поддержки принятия решений по инвестированию в российские акции на основе известных и предложенного методов прогнозирования

Значение для теории состоит в построении новой математической модели, рассматривающей фондовый рынок как совокупность случайных событий Благодаря такому подходу расширяются границы исследования финансового рынка, и строится новый технический индикатор, в одной формуле учитывающий изменение цены и объема торгов

Практическая значимость объясняется тем, что представленный в работе событийный метод доступен частному инвестору и прост в практическом использовании Также, в отличие от многих известных методов, событийный индикатор не требует длительной истории рынка и большого количества компаний - эмитентов Построенная торговая система, основанная на событийном индикаторе, показывает, что он дает на отечественном рынке высокие положительные результаты

Апробация работы Основные положения и результаты проведенного исследования докладывались на1 3-ей Всероссийской ФАМ -2004 конференции «Финансово - актуарная математика и смежные вопросы»,42-й международной научной конференции «Студент и научно-технический прогресс» - 2004 (г Новосибирск), Второй межрегиональной конференции «Математические модели природы и общества -2004», Малой ФАМ-2004 конференции «Финансово-актуарная математика и смежные вопросы», 4-ой Всероссийской ФАМ - 2005 конференции «Финансово -актуарная математика и смежные вопросы», 5-ой Всероссийской ФАМ - 2006 конференции «Финансово -актуарная математика и смежные вопросы», ХШ-м Международном симпозиуме «Сложные системы в экстремальных условиях», 6-й Всероссийской ФАМ - 2006 конференции «Финансово - актуарная математика и смежные вопросы», 7-й Всероссийской ФАМ - 2007 конференции «Финансово - актуарная математика и смежные вопросы»

Структура и содержание работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка, включающего 101 наименование В работе представлены 2 таблицы и 17 рисунков ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении показана актуальность темы, определены цель и задачи исследования, отражены его методологические основы, доказана научная новизна, теоретическая и практическая значимость Представлены сведения об апробации диссертации, ее структуре и объеме В первой главе дается классификация и описание существующих методов управления инвестициями, анализа и прогнозирования движения рыночной цены, а также понятие и описание систем поддержки принятия решений на финансовом рынке

Методы управления инвестициями на финансовом рынке принято делить на две школы - фундаментальный и технический анализ Фундаментальный анализ предлагает инвестору принимать решения о вложениях в финансовые активы, основываясь на внешних факторах, которые могут повлиять на цену На российском фондовом рынке инвесторы при принятии решений руководствуются исключительно установками фундаментального анализа Такой подход имеет несколько недостатков Во-первых, на основе фундаментального анализа нельзя построить систему поддержки принятия решений, так как он не работает с конкретными числами Во-вторых, сложно предугадать наступление тех или иных внешних факторов, Которые могут повлиять на курс акций В-третьих, отчетность компаний не всегда дает истинное преставление о ее финансовом состоянии

Целями технического анализа финансовых рынков являются прогнозирование движения цены, принятие решений о покупке или продаже, выявление общих тенденций В отличие от фундаментального, технический анализ основан исключительно на анализе графика цены, независимо от внешних факторов

Простейшим уровнем технического анализа являются визуальные методы Они основаны на визуальном наблюдении за графиком Наиболее распространенным методом является анализ разворотных фигур и фигур продолжения Суть такого метода состоит в том, что график цены актива образует различного рода фигуры, которые подразделяются на разворотные - сигнализирующие о развороте тренда, и фигуры продолжения - говорящие о продолжении текущей тенденции. Визуальные методы не имеют за собой никакого научного обоснования, при этом разглядеть на графике правильную фигуру зачастую бывает затруднительно, поэтому применение визуальных методов связано с высоким процентом неверных прогнозов

Технический анализ появился в начале прошлого века, его родоначальником считается Чарльз Доу. При любом методе анализа применяется теория Доу, так как без понятий «тренд», «направление тенденции», «ин-

деке», о финансовом рынке сказать будет вовсе нечего Все прочие методы технического анализа основаны на этих понятиях Однако теория Доу целиком была основана на эмпирических наблюдениях за американским фондовым рынком Поэтому следовать ей полностью при анализе российского рынка ценных бумаг представляется неразумным Например, постулат о движении трех видов вовсе не приемлем для отечественного рынка, так как у нас нет такой долгой истории как в США

Теория Доу относится к группе теорий, которые рассматривают движение цены как некий цикл, подчиняющийся определенным законам Примером другой такой теории является волновая теория Элиота, которая утверждает, что движение цены состоит из пяти импульсных и трех корректирующих волн В настоящее время волны Элиота практически не применяются, так как появились более точные и научные методы Волновая теория интересна скорее с точки зрения психологии, нежели практики На российском рынке акций теория Элиота плохо работает по той же причине, что и теория Доу рынок слишком молод, поэтому пока рано говорить о циклических колебаниях на нем К тому же, колебания курса акций имеют весьма высокую амплитуду по сравнению с другими активами, могут быть резкие рывки, не подчиненные волновому движению, поэтому теорию Элиота целесообразней применять на валютном рынке, который имеет меньшую волатильность

Широко распространены математические модели финансовых рынков, основанные на случайном характере движения цены актива Модель Шарпа, связывающая рыночные доходность и риск с риском и доходностью отдельной ценной бумаги, применяется как для формирования диверсифицированного портфеля, так и при прогнозировании цен Но на отечественном фондовом рынке такая модель также неприменима, так как наш рынок представлен небольшим количеством крупных корпораций, поэтому рыночные показатели риска и доходности примерно равны показателям отдельного вида акций, и по всем акциям крупных компаний, так называемым «голубым фишкам», которые наиболее интересуют инвесторов, бета примерно равно единице

Помимо моделей рынка, в первой главе рассматриваются существующие технические индикаторы Технические индикаторы подразделяются на индикаторы ширины рынка, скользящие средние, осцилляторы и психологические индикаторы

Индикаторы ширины рынка отслеживают движения определенных лидирующих групп акций, помогая прогнозировать движение всего рынка Такие индикаторы были разработаны приверженцами теории повышения и спада курсов (теории широты рынка) Индикаторы ширины рынка подтверждают тренд, когда он падает и растет вместе с ценами Они показывают, что рынок ценных бумаг достигает дна или вершины, когда отклоняются от цен При этом такие индикаторы не работают на рынке с не-

большим количеством торгующих компаний, что делает их неприменяе-мыми к российскому рынку

Скользящие средние рассчитываются как какое-либо среднее (среднее арифметическое, среднее экспоненциальное и т д) значение цены за заданный период Существуют различные способы использования скользящих средних для определения уровней открытия позиций Главная идея -если линия среднего выше графика - надо продавать, ниже - покупать Недостатком скользящих средних является то, что они дают много ложных сигналов Ложные сигналы минимизируются при правильном подборе периода скользящего среднего Рекомендуется строить две средние линии - с коротким и длинным периодами - и исследовать их в совокупности Психологические индикаторы оперируют не графиками цены, а мнением различных участников рынка Соответственно методы, применяемые при построении таких индикаторов - это выборка, опрос, анкетирование и т д Для применения психологических индикаторов следует обладать немалой информацией о процессах, происходящих внутри рынка и отдельных компаниях Такие возможности представляются далеко не каждому трейдеру и аналитику Отечественный рынок не имеет информационной основы для их применения

Основная идея осцилляторов — это определение зоны перекупленно-сти или перепроданности и, как следствие, разворота тренда Наиболее применяемыми осцилляторами являются Momentum, MACD, Stochastics и RSI Рекомендуется применять не какой-то один осциллятор, а несколько, желательно разнотипных, и принимать решения, исходя из показаний большинства Несомненным достоинством осцилляторов является их исключительная простота применения Осцилляторы работают с конкретными числами, поэтому на основании осцилляторов возможно строить системы поддержки принятия решений

Система под держки принятия решений на фондовом рынке - это алгоритм, позволяющий на основании статистических данных и одного или нескольких индикаторов, принимать решения о покупке или продаже акций Эффективность работы таких систем проверяется по критерию Шарпа, связанному с риском и доходностью Системы поддержки принятия решений также проверяются «методом слепого моделирования», когда система тестируется на двух, следующих друг за другом, периодах времени В работе построены две простые системы поддержки принятия решений, в одной из которых использован событийный индикатор Эффективность систем проверяется методом слепого моделирования, а также по критериям риска и доходности

Из первой главы можно сделать вывод, что для прогнозирования курса акций на российском фондовом рынке, в силу его молодости и малой ширины, не применимы индикаторы ширины рынка, психологические индикаторы и бета коэффициенты Скользящие средние сами по себе яв-

ляются вспомогательным инструментом, на основании которого стоятся более сложные индикаторы Таким образом, для построения торговой системы, работающей на российском рынке ценных бумаг, следует выбирать осцилляторы В качестве фильтров можно использовать графические методы, такие как уровни Фибоначчи

Во второй главе строится событийная модель финансового рынка и основанный на этой модели событийный индикатор Рассматривается поведение индикатора при различных направлениях тенденции цены, и на основании этого, фиксируются сигналы, подаваемые индикатором

Мы предлагаем метод управления инвестициями на рынке, позволяющий одновременно учитывать изменения и цены и объема торгов При этом изменение цены и объема анализируется в разрезе влияния на тренд как в совокупности, так и по отдельности Подобный индикатор генерирует сигналы на покупку или продажу, исходя из изменений обоих параметров, что должно повысить эффективность и доходность совершения сделок на рынке

Для реализации подобной модели следует воспользоваться элементами теории множеств и теории вероятностей

На финансовом рынке постоянно происходят различного рода события Такими событиями может быть принятие ценой определенного значения, превышение цены на момент / скользящего среднего за п периодов, принятие властями какого-либо закона и тд Очевидно, что число таких событий очень велико, но при этом конечно Мы будем обозначать события маленькими латинскими буквами х, у,г,

Предположим, что события, происходящие на финансовом рынке, состоят из неких элементарных событий со Элементарные события образуют множество элементарных событий Г2, на котором задана алгебра событий Р Таким образом, можно представить финансовый рынок в виде множества случайных событий ХсР Его элементами являются события х, у,г, При этом события х, у,г, состоят из элементарных событий и являются подмножествами С2 Поскольку при таком представлении события рассматриваются как множества, то над ними возможно выполнение таких операций как пересечение, объединение, дополнение, разность, симметрическая разность и др

Разделим, в свою очередь, множество X на два подмножества Р с X и Гс1, где Р - подмножество «фундаментальных» событий, связанных с воздействием внешних политических, экономических и других факторов, а Т - подмножество «технических» событий, связанных непосредственно с движением графиков цены и объема, абстрагированных от внешних факторов При этом на каждый временной период можно зафиксировать и «фундаментальные», и «технические» события

«Технические» события связанны с числовыми характеристиками движения цены и объема торгов, поэтому оценить степень их влияния на инвестора возможно в числовом виде Таким образом, для разработки событийного индикатора мы будем использовать подмножество событий ТсХ

Для событийного индикатора подмножество Т является дуплетом, который состоит из событий-обстоятельств р и V Событие р реализовыва-ется при превышении цены текущего периода над ценой предшествующего, событие у - при превышении объема торгов по данному виду актива текущего периода над объемом предшествующего

Р = {Р>Р(_Х} у = {К/>7м}, где

р - цена финансового актива на настоящий момент времени, р ^ — цена финансового актива на предшествующий момент времени,

У - объем торгов на настоящий момент,

- объем на предшествующий момент При этом на финансовом рынке происходят и другие и фундаментальные и технические события, которые мы не учитываем в анализе Множество таких событий является дополнением к подмножеству Т и обозначается Тс, ТЦТе=Х.

События р и V пересекаются Таким образом, они образуют четыре стечения событий-обстоятельств Введем для таких стечений событий-обстоятельств общее обозначение

^ПУ, рГ>с, ^Пу, />сГ)Ус=&

Очевидно, что в каждый момент времени I происходит только одно из стечений событий-обстоятельств 5 С другой стороны мы имеем множество событий-решений 5, ¿еИ В нашем случае таких событий-решений только два с? + - решение о покупке финансового актива, й _ -решение о продаже

Мы предполагаем, что события-решения не пересекаются (действительно, принять решение одновременно о покупке и о продаже одних и тех же акций в одно и то же время невозможно) и не образуют пустого множества (сигналы индикаторов предполагают покупку или продажу, бездействуют трейдеры только в отсутствие сигналов)

Введем функцию ср , показывающую выигрыш трейдера при наступлении стечения событий - обстоятельств 5 и принятии решения й

N

где

Тя={1еТ =5} £ Г - подмножество моментов из Г, в которые стечение событий-обстоятельств^ совпадало с

N =| Т | - мощность множества Т (период индикатора),

Функция (р {й, Б) обладает следующими свойствами

1) Графически функция (р{й,8) представляется четырьмя кривыми, каждая из которых соответствует одному стечению обстоятельств ?(</+,/> Г», <р {с1+,РС\ Vе), <р{с1+,рс Пу), <р (¿+,рсГ\ус)

2) Функция выигрыша при стратегии покупки является функцией проигрыша при стратегии продажи и наоборот

3) Значения функции при превышении цены на момент I над ценой в момент М всегда положительны Значения функции при превышении цены на момент /-1 над ценой в момент г всегда отрицательны

(р{й+ р?]у)> 0, <р{й^р Ос)>0, <р(с1+,рсГ^)<0, <р(с1+,рсС)ус)<0

График функции <р {<1,8) является событийным индикатором финансового рынка Исследуя поведения графика функции в сравнении с графиком цены, можно выделить свойства и сигналы индикатора Обозначим кривые функции <р (¿,8) следующим образом

• «Линия РV» - ср (с{+, р П V),

• «Линия Р» - <р , р П Vе),

• «Линия V» - (р {<1+,рс П V),

• «Линия 0» - ср (с1+,рс П Vе)

На линию РУ попадают те суммарные выигрыши, которые трейдер получает при превышении цены и объема настоящего периода над ценой и объемом предшествующего Линия Р показывает суммарные выигрыши при принятии в настоящее время ценой большего значения, а объемом -меньшего Линия V и линия О показывают проигрыши быков (соответственно выигрыши медведей) Линия V - суммарный проигрыш при принятии ценой меньшего, по сравнению с предшествующим, значения, а объемом - большего На линии 0 накапливаются суммарные проигрыши при снижении и цены, и объема торгов

5{с1,с1_)- дельта функция Кронекера. ¿((1,(1 _ )

Таким образом, событийный индикатор позволяет отслеживать динамику и цен и объемов, что дает более обширное видение рынка для более точного прогнозирования

Графики функции (р (d,S) строились при различном поведении тренда В качестве исходных данных принимались реальные котировки МК «Юкос», РАО ЕС, АКБ «Сбербанк», ОАО «Сибирьтелеком», облигаций федерального займа РФ за 2005 - 2006 гг

Были выведены следующие свойства событийного индикатора 1 При «чистом» восходящем тренде (когда все цены выше предыдущих) на графике индикатора существуют только линии PV и Р, а при «чистом» нисходящем тренде - только линии V и 0 ( это следует из свойства 3) функции <p(d,S)) Чем сильнее восходящая тенденция, тем сильнее верхние линии устремляются к своим максимальным значениям (рис 1) Аналогична ситуация с нижними линиями при нисходящей тенденции

5/3 5/17 5/31 6/14 6/28 7/12 7/26 8/9 8/23 9/6 9/20 время

2 Наиболее сильными сигналами к развороту тренда являются пересечения двух верхних и двух нижних линий Действительно, если при

восходящем тренде линия Р поднимается выше линии РУ, то цены продолжают расти, а объемы торгов начинают падать, что сигнализирует о скором развороте Аналогично, при нисходящей тенденции ведут себя линии V и 0 (если линия V опускается ниже линии 0, то цена продолжает падать, но объемы торгов начинают расти) 3 Как и все технические индикаторы, событийный индикатор подает сигналы при расхождении с линией тренда Если тенденция продолжает расти, а линии РУ и Р достигают пика и стремятся к нулю, то наступает медвежье расхождение — следует ожидать разворота тенденции (рис 2) Бычье расхождение возникает, если цены продолжают падать, а линии V и 0 разворачиваются вверх Такое опережение связано с тем, что график индикатора показывает данные о ценах и объемах не только на момент анализа, но и прошлые данные (соответствуют периоду индикатора) А график, отражающий накопленную информацию, при ослаблении тенденции разворачивается раньше

время

_

Рисунок 2 - Медвежье расхождение тренда и индикатора

4 Чем сильнее колебания цены, тем сильнее колебания всех четырех линий индикатора Например, при боковом тренде все линии инди-

катора близки к нулю Это свойство можно распространить на все индикаторы, которые представимы графически

Исходя из перечисленных свойств, можно выделить следующие сигналы событийного индикатора

• Расхождения Расхождения линий PV и Р с восходящей тенденцией -сигнал к продаже Расхождения линий V и 0 с нисходящим трендом - сигнал к покупке Аналогично, если тренд нисходящий, а линии PV и Р стремятся вверх - это сигнал к покупке Если линии V и 0 стремятся к минимуму, а тренд восходящий - сигнал к продаже

• Пересечения Пересечение снизу линии PV линией Р при восходящей тенденции - сигнал к продаже Пересечение линией V линии О сверху при нисходящей тенденции - сигнал к покупке

• Направление Если линии индикатора соответствуют направлению тренда, то они его подтверждают

• Колебашы Резкие амплитуды колебаний линий индикатора в направлении тенденции как правило означают ее продолжение Стремление нижних линий к минимуму подтверждает нисходящую тенденцию, а стремление верхних к максимуму - восходящую Но при этом, достижение минимальных или максимальных значениях сигнализирует о развороте

В третьей главе предлагается построить систему поддержки принятия решений на основании сигналов, подаваемых событийным индикатором При этом применим несколько других индикаторов в качестве фильтров Выберем для этой цели осцилляторы Momentum, CCI и Stochastic Для сравнения построим торговую систему на основании известного индикатора MACD (Мы выбрали именно этот индикатор, так как в пакетах программ для трейдинга, например, Meta Trader, уже встроена механическая торговая система, основанная на MACD) В качестве фильтров возьмем те же осцилляторы

Основные индикаторы системы (событийный и MACD) подают по два события — сигнала на покупку и по два - на продажу Чтобы система подала сигнал на покупку или продажу по основным индикаторам, должны произойти оба этих события Вспомогательные индикаторы подают в сумме четыре события - сигнала на покупку и четыре - на продажу Чтобы система подала сигнал на покупку или продажу по вспомогательным индикаторам, должно произойти хотя бы одно из этих событий Общее решение системы определяется по формуле

d = dBASE П dSUBS + + +

d_ = dBASB n ds_UBS'

где dBASE- решение, подсказанное основным индикатором, a dSUBS-решение, подсказанное вспомогательным индикатором

Результаты тестирования представим в виде среднегодовой доходности по каждой торговой системе и по каждой ценной бумаге, определяемой по следующей формуле

Щиу + КеП 248

10 365'

1 ю

ю и

где

№Ьиу— суммарный выигрыш за период от исполнения сигналов на покупку,

¡¥хе![ - суммарный выигрыш за период от исполнения сигналов на

продажу, ю

1

—среднее значение цены за первые 10 анализируемых перио-10 (=1

дов,

- коэффициент, корректирующий показатель годовой доходно-

365

сти на рабочее время

В качестве первого вложения берем значение цены актива в момент первой сделки Момент наступления первой сделки зависит от первого сигнала, поданного индикатором, соответственно разный для каждого актива и индикатора. Но при этом любой индикатор подает сигнал в течение первых десяти периодов наблюдения

Также предположим, что каждый поданный любым из индикаторов сигнал побуждает нас открывать позицию на 7 периодов В качестве тайм-фреймов мы выбираем дневные показатели, так как ставки «1пЬ-а<1ау» нельзя назвать инвестированием, а для анализа более долгосрочных позиций в техническом анализе используются дневные котировки Выигрыши определим по следующим формулам' = Е <.Р1 + 7~РА

Wse//=~ х 1Р1 + 7-Рг)' где

Т = {/ С Т с1 = (I }с71- подмножество моментов из Т, в которые

сг +

событие - решение (I совпадало с

Т = {1 ^Т ,с1 = (1 }сгГ- подмножество моментов из Т, а_ —

которые событие - решение й совпадало с

Завершающим этапом сравнительного анализа является усреднение доходности использования каждого индикатора по каждому блоку данных Таким образом, торговые системы будут протестированы по критериям доходности Таюке вычислим по каждому блоку стандартное отклонение, что позволит сравнить торговые системы по критерию риска Если предположить, что безрисковая ставка равна 7%, можно оценить торговые системы по критерию Шарпа

r-rr

Sharp =-

сг

где

г- доходность торговой системы, rf - безрисковая ставка доходности,

а - стандартное отклонение доходности системы Информационной базой для практической части послужили данные о ежедневных котировках акций российских эмитентов, российских и зарубежных фондовых индексов Источником данных послужили материалы веб-сайта www rbc ru Были взяты котировки акций 16 российских компаний за два, следующих друг за другом, периода, а также 7 зарубежных фондовых индексов Два последовательных периода были взяты для того, чтобы проверить торговые системы методом «слепого моделирования» Итоги тестирования показаны в таблице 1

Таблица 1

Сравнение систем поддержки принятия решений по показателям доходности и риска

Компания Событийный индикатор MACD

Российские компании март 2005 — март 2006

Среднее 0 95 1 13

Стандартное отклонение 0 49 0 63

Критерий Шарпа 1 80 1 68

Российские компании апрель 2006 — апрель 2007

Среднее 0 80 1 22

Стандартное отклонение 0 56 1 38

Критерий Шарпа 1 30 0 83

Зарубежные индексы, март 2005 —март 2006

Среднее 0 52 031

Стандартное отклонение 0 24 041

Компания Событийный индикатор МАСБ

Зарубежные индексы, март 2005 - март 2006

Критерий Шарпа 1 85 0 57

Зарубежные индексы, апрель 2006 — апрель 2007

Среднее 0 53 0 62

Стандартное отклонение 0 18 0 29

Критерий Шарпа 2 62 1 88

Событийный индикатор на всех рынках показывает достаточно хорошую доходность и низкий риск Что нельзя сказать о МАСО, который может приносить высокую доходность, но, подчиняясь сигналам системы, инвестор также несет высокий риск Можно сделать вывод, что система, основанная на событийном индикаторе, не приносит сверхприбылей, но дает стабильный доход на любом фондовом рынке

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ В работе мы рассмотрели существующие методы управления инвестированием на финансовом рынке, показали слабую эффективность их применения на российском фондовом рынке и предложили свой, основанный на событийной математической модели, метод управления Реализация метода в системе поддержки принятия решений и результаты ее тестирования показали, что мы достигли поставленной цели — разработали метод принятия управленческих решений при инвестировании в российские акции, более эффективный, чем до сих пор применявшиеся методы технического анализа

В итоге диссертационного исследования получены следующие теоретические и практические результаты и сделаны следующие выводы

1 Проанализирована применяемость методов управления инвестициями на российском фондовом рынке

2 Показана невысокая эффективность существующих методов технического анализа на российском фондовом рынке

3 Математическая модель фондового рынка построена с применением элементов теории множеств и теории вероятностей

4 Разработан событийный метод управления инвестированием на фондовом рынке, основанный на новой событийной математической модели

5 Построена система поддержки принятия решений, основанная на событийном методе, а также на известных индикаторах

6 С использованием критериев риска и доходности показана более высокая эффективность применения системы поддержки принятия решений с использованием событийного индикатора на российском и зарубежном фондовых рынках

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Зиненко А В Некоторые вопросы практики применения технического анализа финансовых рынков / А В Зиненко // Сборник трудов 7-й малой ФАМ-конференции «Финансово-актуарная математика и смежные вопросы» - Красноярск ИВМ СО РАН, 2004 -с 50 - 58

2 Зиненко А В Эвентологическая интерпретация волновой теории Эллиота / А В Зиненко // Материалы 42-й международной научной конференции "Студент и научно-технический прогресс" Математика-Новосибирск НГУ, 2004 - с 105-108

3 Зиненко А В Эвентологическая интерпретация финансовых рынков / А В Зиненко // Экономика Психология Бизнес Сб науч тр -Красноярск, КГТЭИ, 2005 - № 5, декабрь 2004 г - с 273 - 277

4 Зиненко А В Эвентологический технический индикатор анализа финансовых рынков / А В Зиненко // Сборник материалов ХП1 Международного симпозиума «Сложные системы в экстремальных условиях» Красноярск. КНЦ СО РАН, 2006 -с 75-77

5 Зиненко А В Формирование инструментов инвестирования как фактор повышения устойчивости образовательной сферы / А В. Зиненко, МА Овсянников // Сборник статей 18-й Международной научно -технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» Пенза 2006 - с 138-141

6 Зиненко А В Событийный индикатор финансового рынка (статья) // Вестник Сибирского аэрокосмического университета им ак Решет-неваМФ Сб научтр -Красноярск СибГАУ, 2006 -Вып 6 (13) — 2006 - с 126-129

7 Зиненко А В Торговая система на основании эвентологического технического индикатора / А В Зиненко // Сборник трудов 6-й всероссийской ФАМ - 2007 конференции - Красноярск ИЦ ИЕГН СФУ, 2007 - с 67-74

Зиненко Анна Викторовна

Событийный метод управления инвестированием на российском фондовом рынке

автореферат

Подписано в печать 23 04 07 Формат 60x84/16

Уч изд л 1,5 Тираж 100 экз Заказ №

Отпечатано в отделе копировально-множительной техники СибГАУ, 660014, г Красноярск, пр им газ «Красноярский рабочий»,31

Введение

Глава 1. Анализ проблем управления инвестированием на финансовых рынках

1.1. Фундаментальный и технический анализ. Развитие и 7 методы технического анализа

1.1.1. Фундаментальный и технический анализ

1.1.2. Технический анализ: теория Доу

1.1.3. Технический анализ: волны Элиота

1.1.4. Технический анализ: модель Шарпа

1.2. Индикаторы фондового рынка 21 1.2.1 .Фондовые индексы

1.2.2. Технические индикаторы

1.2.3. Системы поддержки принятия решений на 44 финансовых рынках

Глава 2. Разработка и описание событийного метода управления 49 инвестированием на финансовом рынке

2.1. Построение событийной модели фондового рынка

2.2. Построение событийного технического индикатора, описание 53 его свойств и сигналов

Глава 3. Построение и тестирование системы поддержки принятия 62 решений, основанной на событийном индикаторе и известных осцилляторах

3.1. Требования к системе поддержки принятия решений

3.2. Разработка систем поддержки принятия решений

3.3. Характеристика российского рынка ценных бумаг

3.4. Тестирование системы поддержки принятия решений на 78 российском и зарубежном фондовых рынках.

Сравнение с системой, основанной на осцилляторе МАСО Заключение

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. Фондовый рынок является одной из важнейших составляющих мировой экономики. Инвестирование на финансовом рынке представляет собой сложный процесс, состоящий из многих этапов, важнейшим из которых является анализ и прогнозирование рыночной цены. Управление инвестициями на финансовом рынке стало отдельной дисциплиной, которой посвящено множество научных трудов. Центральным вопросом этой дисциплины является возможность прогнозирования повышения или снижения рыночной цены финансового актива с целью получения дохода от инвестиций.

Методы исследования и прогнозирования движения цены с середины прошлого века по наши дни прошли многоэтапную эволюцию. Самая первая научная теория, объясняющая процессы, происходящие на фондовом рынке, была разработана в 1900 году Чарльзом Доу -основателем "Daw Jones Company" и "The Wall Street Journal". Именно Доу ввел понятие ценового тренда и применил теорию циклов к финансовому рынку.

В настоящее время методология управления инвестициями на фондовом рынке делится на две базовые школы - фундаментальный и технический анализ. Фундаментальный анализ исследует влияние на цену внешних факторов, а технический - исследует данные о прошлых котировках и, на основании этих данных, прогнозирует будущую цену.

Существует множество методов технического анализа, которые можно разделить на вероятностные, циклические, визуальные методы и построение технических индикаторов.

Российский фондовый рынок появился только в середине 90-х годов. Его молодость делает невозможным применение теории циклов (один цикл по Доу длится от десяти лет). Также низкую эффективность на российском фондовом рынке имеют технические индикаторы.

Индикатор определяется как доступная наблюдению и измерению характеристика изучаемого объекта, позволяющая судить о других его характеристиках, недоступных непосредственному исследованию. Если сузить это определение, то понятие «технический индикатор» можно определить как числовая характеристика курса различных групп акций, дающая представление о состоянии рынка и позволяющая прогнозировать его тенденцию. Если в целом понятию «индикатор финансового рынка» соответствует цена актива, то для того, чтобы прийти к понятию «технический индикатор», следует выполнить над ценой какие-либо математические преобразования.

Технические индикаторы не требуют долгой истории, но при этом их применение на российском рынке также мало эффективно, поскольку многие из них требуют множества компаний - эмитентов, а в России до 60% рынка занимает небольшое число крупных компаний.

Актуальность работы определяется невысокой эффективностью методов технического анализа при управлении инвестициями в акции российских компаний. В настоящее время инвесторы при принятии решений в качестве информационной основы применяют только фундаментальный анализ. При этом стоит отметить, что фундаментальный анализ не использует обработку конкретных числовых данных. С развитием высоких технологий появилась возможность построения систем поддержки принятия решений, основанных на индикаторах движения рыночной цены. Такие системы фиксируют сигналы индикаторов и генерируют соответствующие решения о покупке или продаже актива. В связи с этим, разработка индикаторов, на основании которых можно составить алгоритм принятия решений, стала актуальной задачей.

На основании предложенного в работе событийного индикатора можно построить систему поддержки принятия решений, как совместную с другими индикаторами, которые возможно алгоритмизировать, так и отдельную, основанную только на данном методе.

Предлагаемый в работе событийный индикатор можно использовать как совместно с другими индикаторами, для подтверждения их сигналов, так и отдельно, для прогноза движения рыночной цены.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управленческих решений по инвестированию в акции, обращающиеся на российском фондовом рынке.

В соответствии с целью диссертации были поставлены следующие основные задачи.

1. Рассмотреть существующие математические и иные методы управления инвестициями на финансовом рынке, классифицировать их и проанализировать применяемость данных методов на российском рынке акций.

2. Применить элементы теории множеств, теории вероятностей и теории случайных событий к математическому моделированию финансовых рынков.

3. Разработать с помощью полученной событийной модели новый метод принятия решений по управлению инвестициями на фондовом рынке, основанный на событийном техническом индикаторе.

4. Выделить свойства событийного индикатора и подаваемые на основании этих свойств сигналы о покупке или продаже актива.

5. Построить систему поддержки принятия решений в программе Microsoft Excel, основанную на событийном индикаторе и других уже известных технических индикаторах.

6. Сравнить эффективность решений, предлагаемых этой системой с эффективностью решений системы поддержки принятия решений, основанной только на известных индикаторах.

Методы исследования. В работе применяются методы статистической обработки данных, теории принятия решений, элементы теории множеств и теории вероятностей.

Научная новизна работы.

1. Показана невысокая эффективность применения известных методов технического анализа к управлению инвестированием в акции российского фондового рынка.

2. С использованием элементов теории множеств и теории вероятностей построена событийная математическая модель фондового рынка.

3. На основе событийной модели разработан новый метод управления инвестированием на фондовом рынке, позволяющий прогнозировать направление движения цены активов с учетом статистических данных как по цене, так и по объемам торгов.

4. Построена система поддержки принятия решений по инвестированию в российские акции на основе известных и предложенного методов прогнозирования.

Значение для теории состоит в построении новой математической модели, рассматривающей фондовый рынок как совокупность случайных событий. Благодаря такому подходу расширяются границы исследования финансового рынка, и строится новый технический индикатор, в одной формуле учитывающий изменение цены и объема торгов.

Практическая значимость объясняется тем, что представленный в работе событийный метод доступен частному инвестору и прост в практическом использовании. Также, в отличие от многих известных методов, событийный индикатор не требует длительной истории рынка и большого количества компаний - эмитентов. Построенная торговая система, основанная на событийном индикаторе, показывает, что он дает на отечественном рынке высокие положительные результаты.

Апробация работы. Основные положения и результаты проведенного исследования докладывались на: 3-ей Всероссийской ФАМ -2004 конференции «Финансово - актуарная математика и смежные вопросы»,42-й международной научной конференции «Студент и научно-технический прогресс» - 2004 (г. Новосибирск), Второй межрегиональной конференции «Математические модели природы и общества -2004», Малой ФАМ-2004 конференции «Финансово-актуарная математика и смежные вопросы», 4-ой Всероссийской ФАМ - 2005 конференции «Финансово -актуарная математика и смежные вопросы», 5-ой Всероссийской ФАМ - 2006 конференции «Финансово - актуарная математика и смежные вопросы», ХШ-м Международном симпозиуме «Сложные системы в экстремальных условиях», 6-й Всероссийской ФАМ - 2006 конференции «Финансово - актуарная математика и смежные вопросы», 7-й Всероссийской ФАМ - 2007 конференции «Финансово -актуарная математика и смежные вопросы».

Структура и содержание работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка, включающего 101 наименование. В работе представлены 2 таблицы и 17 рисунков.

Заключение

В работе мы рассмотрели существующие методы управления инвестированием на финансовом рынке, показали слабую эффективность их применения на российском фондовом рынке и предложили свой, основанный на событийной математической модели, метод управления. Реализация метода в системе поддержки принятия решений и результаты ее тестирования показали, что мы достигли поставленной цели -разработали метод принятия управленческих решений при инвестировании в российские акции, более эффективный, чем до сих пор применявшиеся методы технического анализа.

В итоге диссертационного исследования получены следующие теоретические и практические результаты и сделаны следующие выводы.

1 .Проанализирована применяемость методов управления инвестициями на российском фондовом рынке и показана их невысокая эффективность.

Методы управления инвестициями на финансовом рынке принято делить на две школы - фундаментальный и технический анализ. Фундаментальный анализ предлагает инвестору принимать решения о вложениях в финансовые активы, основываясь на внешних факторах, которые могут повлиять на цену. На российском фондовом рынке инвесторы при принятии решений руководствуются исключительно установками фундаментального анализа.

Целями технического анализа финансовых рынков являются прогнозирование движения цены, принятие решений о покупке или продаже, выявление общих тенденций. В отличие от фундаментального, технический анализ основан исключительно на анализе графика цены, независимо от внешних факторов.

Простейшим уровнем технического анализа являются визуальные методы. Они основаны на визуальном наблюдении за графиком. Наиболее распространенным методом является анализ разворотных фигур и фигур продолжения. Технический анализ появился в начале прошлого века, его родоначальником считается Чарльз Доу. При любом методе анализа применяется теория Доу, так как без понятий «тренд», «направление тенденции», «индекс», о финансовом рынке сказать будет вовсе нечего. Все прочие методы технического анализа основаны на этих понятиях. Однако теория Доу целиком была основана на эмпирических наблюдениях за американским фондовым рынком. Поэтому следовать ей полностью при анализе российского рынка ценных бумаг представляется неразумным. Например, постулат о движении трех видов вовсе не приемлем для отечественного рынка, так как у нас нет такой долгой истории как в США.

Теория Доу относится к группе теорий, которые рассматривают движение цены как некий цикл, подчиняющийся определенным законам. Примером другой такой теории является волновая теория Элиота, которая утверждает, что движение цены состоит из пяти импульсных и трех корректирующих волн. В настоящее время волны Элиота практически не применяются, так как появились более точные и научные методы. Волновая теория интересна скорее с точки зрения психологии, нежели практики.

Помимо моделей рынка, в первой главе рассматриваются существующие технические индикаторы. Технические индикаторы подразделяются на индикаторы ширины рынка, скользящие средние, осцилляторы и психологические индикаторы.

Индикаторы ширины рынка отслеживают движения определенных лидирующих групп акций, помогая прогнозировать движение всего рынка. Такие индикаторы были разработаны приверженцами теории повышения и спада курсов (теории широты рынка). Индикаторы ширины рынка подтверждают тренд, когда он падает и растет вместе с ценами. Они показывают, что рынок ценных бумаг достигает дна или вершины, когда отклоняются от цен. При этом такие индикаторы не работают на рынке с небольшим количеством торгующих компаний, что делает их неприменяемыми к российскому рынку.

Скользящие средние рассчитываются как какое-либо среднее (среднее арифметическое, среднее экспоненциальное и т.д.) значение цены за заданный период. Существуют различные способы использования скользящих средних для определения уровней открытия позиций. Главная идея - если линия среднего выше графика - надо продавать, ниже - покупать. Недостатком скользящих средних является то, что они дают много ложных сигналов. Ложные сигналы минимизируются при правильном подборе периода скользящего среднего. Рекомендуется строить две средние линии - с коротким и длинным периодами - и исследовать их в совокупности.

Психологические индикаторы оперируют не графиками цены, а мнением различных участников рынка. Соответственно методы, применяемые при построении таких индикаторов - это выборка, опрос, анкетирование и т.д. Для применения психологических индикаторов следует обладать немалой информацией о процессах, происходящих внутри рынка и отдельных компаниях. Такие возможности представляются далеко не каждому трейдеру и аналитику. Отечественный рынок не имеет информационной основы для их применения.

Основная идея осцилляторов - это определение зоны перекупленности или перепроданности и, как следствие, разворота тренда. Наиболее применяемыми осцилляторами являются Momentum,

MACD, Stochastics и RSI. Рекомендуется применять не какой-то один осциллятор, а несколько, желательно разнотипных, и принимать решения, исходя из показаний большинства. Несомненным достоинством осцилляторов является их исключительная простота применения. Осцилляторы работают с конкретными числами, поэтому на основании осцилляторов возможно строить системы поддержки принятия решений.

Система поддержки принятия решений на фондовом рынке - это алгоритм, позволяющий на основании статистических данных и одного или нескольких индикаторов, принимать решения о покупке или продаже акций. Эффективность работы таких систем проверяется по критерию Шарпа, связанному с риском и доходностью. Системы поддержки принятия решений также проверяются «методом слепого моделирования», когда система тестируется на двух, следующих друг за другом, периодах времени. В работе построены две простые системы поддержки принятия решений, в одной из которых использован событийный индикатор. Эффективность систем проверяется методом слепого моделирования, а также по критериям риска и доходности.

Можно сделать вывод, что для прогнозирования курса акций на российском фондовом рынке, в силу его молодости и малой ширины, не применимы индикаторы ширины рынка, психологические индикаторы и бета коэффициенты. Скользящие средние сами по себе являются вспомогательным инструментом, на основании которого стоятся более сложные индикаторы. Таким образом, для построения торговой системы, работающей на российском рынке ценных бумаг, следует выбирать осцилляторы.

2. Математическая модель фондового рынка построена с применением элементов теории множеств и теории вероятностей.

На финансовом рынке постоянно происходят различного рода события. Такими событиями может быть принятие ценой определенного значения, превышение цены на момент t скользящего среднего за п периодов, принятие властями какого-либо закона и т.д. Очевидно, что число таких событий очень велико, но при этом конечно. Мы будем обозначать события маленькими латинскими буквами х, y,z,.

Предположим, что события, происходящие на финансовом рынке, состоят из неких элементарных событий со. Элементарные события образуют множество элементарных событий Q, на котором задана алгебра событий F. Таким образом, можно представить финансовый рынок в виде множества случайных событий JcF. Его элементами являются события х, y,z,. При этом события х, y,z,. состоят из элементарных событий и являются подмножествами Q. Поскольку при таком представлении события рассматриваются как множества, то над ними возможно выполнение таких операций как пересечение, объединение, дополнение, разность, симметрическая разность и др.

Разделим, в свою очередь, множество X на два подмножества: ^с! и Гс1, где Т7- подмножество «фундаментальных» событий, связанных с воздействием внешних политических, экономических и других факторов, а Т- подмножество «технических» событий, связанных непосредственно с движением графиков цены и объема, абстрагированных от внешних факторов. При этом на каждый временной период можно зафиксировать и «фундаментальные», и «технические» события.

Технические» события связанны с числовыми характеристиками движения цены и объема торгов, поэтому оценить степень их влияния на инвестора возможно в числовом виде. Таким образом, для разработки событийного индикатора мы будем использовать подмножество событий Гс1.

При этом на финансовом рынке происходят и другие и фундаментальные и технические события, которые мы не учитываем в анализе. Множество таких событий является дополнением к подмножеству Т и обозначается Т , Т[}ТС=Х.

3. Разработан событийный метод управления инвестированием на фондовом рынке, основанный на новой событийной математической модели. Для событийного индикатора подмножество Т является дуплетом, который состоит из событий-обстоятельств р и V. Событие р реализовывается при превышении цены текущего периода над ценой предшествующего, событие V - при превышении объема торгов по данному виду актива текущего периода над объемом предшествующего.

События р и V пересекаются. Таким образом, они образуют четыре стечения событий-обстоятельств & Очевидно, что в каждый момент времени t происходит только одно из стечений событий-обстоятельств С другой стороны мы имеем множество событий-решений И, <1еО. В нашем случае таких событий-решений только два: с1 + - решение о покупке финансового актива; с1- решение о продаже.

Мы предполагаем, что события-решения не пересекаются (действительно, принять решение одновременно о покупке и о продаже одних и тех же акций в одно и то же время невозможно) и не образуют пустого множества (сигналы индикаторов предполагают покупку или продажу, бездействуют трейдеры только в отсутствие сигналов). Далее вводится функция <р(с1,8), показывающую выигрыш трейдера при наступлении стечения событий - обстоятельств £ и принятии решения

График функции (р (¿/,£) является событийным индикатором финансового рынка. Исследуя поведения графика функции в сравнении с графиком цены, можно выделить свойства и сигналы индикатора. Обозначим кривые функции (р () следующим образом: «Линия РУ» p (d+,pÇ\v), «Линия Р» - (р (d+,pÇ\vc) ,«Линия V» - ç (d+,p° f]v),

Линия О» - (p (d+, рс П vc ).

На линию PV попадают те суммарные выигрыши, которые трейдер получает при превышении цены и объема настоящего периода над ценой и объемом предшествующего. Линия Р показывает суммарные выигрыши при принятии в настоящее время ценой большего значения, а объемом - меньшего. Линия V и линия 0 показывают проигрыши быков (соответственно выигрыши медведей). Линия V - суммарный проигрыш при принятии ценой меньшего, по сравнению с предшествующим, значения, а объемом - большего. На линии 0 накапливаются суммарные проигрыши при снижении и цены, и объема торгов.

Исходя из свойств событийного индикатора, можно выделить следующие его сигналы:

• Расхождения. Расхождения линий PV и Р с восходящей тенденцией - сигнал к продаже. Расхождения линий V и 0 с нисходящим трендом - сигнал к покупке. Аналогично, если тренд нисходящий, а линии PV и Р стремятся вверх - это сигнал к покупке. Если линии V и 0 стремятся к минимуму, а тренд восходящий - сигнал к продаже.

• Пересечения. Пересечение снизу линии PV линией Р при восходящей тенденции - сигнал к продаже. Пересечение линией V линии 0 сверху при нисходящей тенденции - сигнал к покупке.

• Направление. Если линии индикатора соответствуют направлению тренда, то они его подтверждают.

• Колебания. Резкие амплитуды колебаний линий индикатора в направлении тенденции как правило означают ее продолжение. Стремление нижних линий к минимуму подтверждает нисходящую тенденцию, а стремление верхних к максимуму - восходящую. Но при этом, достижение минимальных или максимальных значениях сигнализирует о развороте.

4. Построена система поддержки принятия решений, основанная на событийном методе, а также на известных индикаторах. В качестве основных индикаторов торговых систем выбирались событийный индикатор и MACD (Мы выбрали именно этот индикатор, так как в пакетах программ для трейдинга, например, Meta Trader, уже встроена механическая торговая система, основанная на MACD), а в качестве фильтров - осцилляторы Momentum, CCI и Stochastic. Основные индикаторы системы (событийный и MACD) подают по два события -сигнала на покупку и по два - на продажу. Чтобы система подала сигнал на покупку или продажу по основным индикаторам, должны произойти оба этих события. Вспомогательные индикаторы подают в сумме четыре события - сигнала на покупку и четыре - на продажу. Чтобы система подала сигнал на покупку или продажу по вспомогательным индикаторам, должно произойти хотя бы одно из этих событий. Общее решение системы определяется по формуле й ¿ВА8Е П с1ЗШ8

- йВЛ8Е п а5^ где йВАБЕ - решение, подсказанное основным индикатором, а о г гпо й - решение, подсказанное вспомогательным индикатором.

5. С использованием критериев риска и доходности показана более высокая эффективность применения системы поддержки принятия решений с использованием событийного индикатора на российском и зарубежном фондовых рынках. Информационной базой послужили данные о ежедневных котировках акций российских эмитентов, российских и зарубежных фондовых индексов. Источником данных послужили материалы веб-сайта www.rbc.ru. Были взяты котировки акций 16 российских компаний за два, следующих друг за другом, периода, а также 7 зарубежных фондовых индексов. Два последовательных периода были взяты для того, чтобы проверить торговые системы методом «слепого моделирования». Результаты тестирования двух торговых систем были представлены среднегодовой доходности по каждой торговой системе и по каждой ценной бумаге. Также по каждому блоку были вычислены стандартное отклонение и критерий Шарпа с безрисковой ставкой 7%.

Событийный индикатор на всех рынках показывает достаточно хорошую доходность и низкий риск. Что нельзя сказать о МАСО, который может приносить высокую доходность, но, подчиняясь сигналам системы, инвестор также несет высокий риск. Также система, основанная на МАСБ, не прошла проверки «слепым моделированием». Можно сделать вывод, что система, основанная на событийном индикаторе, не приносит сверхприбылей, но дает стабильный доход на любом фондовом рынке.

1. Алферов В. Фондовые горизонты / В. Алферов // Рынок ценных бумаг 2006. - № 2. - С. 19 - 22.

2. Баринов Э. А, Хмыз О. В. Рынки: валютные и ценных бумаг/ Э.А. Баринов, О.В. Хмыз.-М.: Экзамен, 2001.-328 с.

3. Беленькая О. Индекс РТС: прогноз на основе макроэкономических факторов / О. Беленькая // Рынок ценных бумаг- 2005. № 15. - с. 22 -25.

4. Белинский А. Структурные продукты на российском финансовом рынке / А. Белинский // Рынок ценных бумаг- 2005. № 7. - С. 34 -38.

5. Белых Л.П. Основы финансового рынка: 13 тем: учебное пособие для студентов вузов / Л.П. Белых. М.: Финансы: ЮНИТИ, 1999. - 230 с.

6. Бердникова Т. Б. Рынок ценных бумаг и биржевое дело / Т. Б. Бердникова. М.: Инфра-М, 2001.-270 с.

7. Богачек Н.Л. Операции портфельных инвесторов на рынке ценных бумаг / Н.Л. Богачек. М.: Современная экономика и право, 2002. -104 с.

8. Боди, Зви. Принципы инвестиций: пер. с англ. / Зви Боди, Алекс Кейн, Алан Маркус М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 984 с.

9. Бочаров В. Финансовый анализ. Краткий курс / В. Бочаров. Спб.: Питер, 2005.-240 с.

10. Ю.Бранис А. Перспективы российского рынка для портфельных инвесторов / А. Бранис // Рынок ценных бумаг- 2005. № 8. - С. 66 -67.

11. П.Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: пер. с англ. / Р. Брейли, с. Майерс- М.: ЗАО «Олимп-бизнес», 1997 385 с.

12. Бригхем Ю. Финансовый менеджмент. Полный курс в 2-х т: пер. с англ. / Ю. Бригхем, Л. Гапенски. СПб: Экономическая школа, 2000.- 698 с.

13. Бузова И.А. Коммерческая оценка инвестиций / И.А. Бузова, Г.А. Маховикова, В.В. Терехова. Спб.: Питер, 2003. - 432 с.

14. Н.Буренин А.И. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. Учебное пособие / А. И. Буренин. М.: Федеративная книготорговая компания, 1998. - 348 с.

15. Воробьев О.Ю. Введение в эвентологию / О.Ю. Воробьев. -Красноярск: ИВМ СО РАН, КрасГУ, 2005. 512 с.

16. Воробьев О.Ю. Теория случайных событий и ее применение / О.Ю. Воробьев, Е.Е. Голденок, Т.В. Куприянова, Д.В. Семенова и А.Ю. Фомин. Красноярск: РТОМ СО РАН, 2002. - 502 с.

17. П.Воробьев О.Ю. Эвентологические структуры и эвентологический скоринг / О.Ю. Воробьев // Труды третьей Всероссийской ФАМ -2004 конференции. Часть первая. Красноярск.: ИВМ СО РАН, 2004. с. 49 -89.

18. Вэйтилингэм Р. Руководство по использованию финансовой информации. The Financial Times: пер. с англ. / Ромеш Вэйтилингэм.-М.: Финансы и статистика, 1999.-400 с.

19. Гамбаров И. Индексы и индикаторы рынка облигаций в России. Принципы построения / И. Гамбаров, И. Шевчук, И. Марич // Рынок ценных бумаг- 2005. № 13. - С. 43 - 48.

20. Гафуров С. Опыт методологии оценки пакетов акций компаний в России / С Гафуров, Г. Кутдюсова // Рынок ценных бумаг- 2005. -№ 14.-С. 46-49.

21. Гитман JI. Дж. Основы инвестирования: пер. с англ. / J1. Дж. Гитман, М.Д. Джонк-М.: Дело, 1997- 416с.

22. Голденок Е.Е. Прямая и обратная эвентологические задачи Марковица: управление персоналом и заполнение ресурсов / Е.Е. Голденок // е-Записки ФАМ семинара, № 8. Красноярск.: ИВМ СО РАН, 2004. -С.217 -231.

23. Горяшко А. Мифы и реальность фондовых рынков / А. Горяшко // Рынок ценных бумаг- 2006. № 1. - С. 39 - 43.

24. Григор Г. Сезонные циклы российского фондового рынка / Г. Григор// Рынок ценных бумаг- 2005. № 1. - С. 46 - 50.

25. Григорьев В. Исследование математической модели фьючерсных рынков / В. Григорьев, А. Козловский, Д. Марьясов // Рынок ценных бумаг-2005. № 9. - С. 38 - 41.

26. Грушкин В. Как насчет российского риска? / В Грушкин // Рынок ценных бумаг- 2005. № 14. - С. 72 - 74.

27. Де Ковни Ш. стратегии хеджирования: пер. с англ. / Шерри Де Ковни, Кристин Таки,- М.: ИНФА-М, 1996. 208 с.

28. Демарк Томас Р. Технический анализ: новая наука: пер. с англ. / Томас Р. Демарк М.: Форекс Клуб, 2003. - 460 с.

29. Дж. М. Розенберг. Международная торговля. Терминологический словарь: пер. с англ. / Джерри М. Розенберг. М.: Инфра М, 1997. -368 с.

30. Джонс Р. Основы инвестирования: пер. с англ. / Р. Джонс- М.: ИК Аналитика, 2001.-264 с.

31. Дрождев А. Технический анализ кто поможет? / А. Дрождев // Рынок ценных бумаг- 2006. - № 3. - С. 64 - 67.

32. Жуков Е.Ф. Рынок ценных бумаг и биржевое дело. / Е.Ф. Жуков, О.И. Дегтярева, Н.М. Коршунов. -М.: Финансы и статистика, 2002. 501 с.

33. ЗЗ.Заботкин А. В ожидании весенней коррекции / А. Заботкин // Рынок ценных бумаг 2006. - № 4. - С. 19 - 22.

34. Закарян И., Филатов И. Интернет как инструмент для финансовых инвестиций / И. Закарян, И. Филатов. Спб.: BHV - Санкт -Петербург, 1999.-256 с.

35. Замков О.О. Математические методы в экономике / 0.0. Замков, A.B. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных. М.: «ДИС», 1998. - 368 с.

36. Иванов А.П. Финансовые инвестиции на рынке ценных бумаг / А.П. Иванов. М.: Дашков и К, 2006. - 442 с.

37. Итоги на рынке акций // Рынок ценных бумаг- 2005. № 22. - С. 6 -9.

38. Казаков А. Сколько стоит время на рынке? / А. Казаков М. Плотникова // Рынок ценных бумаг- 2005. № 1. - С. 46 - 50.

39. Карлберг К. Бизнес анализ с помощью Excel: пер. с нем. / Конрад Карлберг- М.: Издательский дом «Вильяме», 2000.-480 с.

40. Касимов Ю.Ф. Основы оптимального портфеля ценных бумаг / Ю.Ф. Касимов. М.: ИНФРА-М, 1998. - 260 с.

41. Кидуэтл Д.С. Финансовые институты, рынки и деньги: пер. с англ. / Кидуэтл Д. С., Петерсон P.JI., Блэкуэлл Д. У СПб: «Питер», 2000.-216 с.

42. Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент / В.В. Ковалев. -М.: Финансы и статистика. 1999,412 с.

43. Кодратенко Ю. Сага о механических торговых системах / Ю. Кондратенко // Рынок ценных бумаг- 2006. № 1. - С. 73 - 74.

44. Конизин В. Российский долговой рынок «Тихая гавань» для капитала / В. Конизин // Рынок ценных бумаг - 2006. - № 9. - С. 14 -19.

45. Кравченко П.П. Как не проиграть на финансовых рынках / П.П. Кравченко. М.: Дело и сервис, 2000. - 219 с.

46. Критерии оценки эффективности автоматизированных торговых систем // Рынок ценных бумаг- 2005. № 9. - С. 42-45.

47. Лимитовский М. Эффективен ли российский рынок акций? / М. Лимитовский, С. Нуреев // Рынок ценных бумаг- 2005. № 8. - С. 44 -47.

48. Лофтон Т. Основы торговли фьючерсами: пер. с англ. / Тодд Лофтон. -М.: ИК Аналитика, 2001.- 304 с.

49. Лэндри Д. Дэйв Лэндри о торговле на колебаниях: пер. с англ. / Дэвид Лэндри. М.: ИК «Аналитика», 2002. - 236 с.

50. Маренков Н.П. Российский рынок ценных бумаг и биржевое дело: курс лекций по специальностям «Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит / Н.П. Маренко. М.: Эдиториал УРСС, 2000.-464 с.

51. Маршалл Дж., Бансал В. Финансовая инженерия: полное руководство по финансовым нововведениям: пер. с англ. / Дж. Маршал, В. Бансал. -М.: ИНФРА-М, 1998.-269 с.

52. Мельников A.B. математика финансовых обязательств /A.B. Мельников, С.Н. Волков, М.Л. Нечаев. М.: ГУ ВШЭ, 2001. - 253 с.

53. Мерфи Дж. Дж. Межрыночный технический анализ. Торговые стратегии для мировых рынков акций, облигаций, товаров и валют: пер. с англ. / Джон Дж. Мерфи. М.: Диаграмма, 2002. - 317 с.

54. Мерфи Дж. Дж. Руководство по изучению книги «Технический анализ фьючерсных рынков». Самоучитель: пер. с англ. / Джон Дж. Мерфи. -М.: Диаграмма, 1999. 160 с.

55. Мерфи Дж. Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: пер. с англ. / Джон Дж. Мерфи. М.: Евро, 2006. - 592 с.

56. Молодцов Д. К теории управления портфелем / Д. Молодцов // Рынок ценных бумаг- 2006. № 4. - С. 56 - 59.

57. Моррис Г.Л. Японские свечи: метод анализа акций и фьючерсов, проверенный временем: пер. с англ. / Г.Л. Моррис. М.: Альпина Паблишер, 2001.-309 с.

58. Мошонкин Е. Есть ли жизнь после 1000 пунктов? / Е. Мошонкин // Рынок ценных бумаг- 2005. № 21. - С. 7- 9.

59. Найман Э.Л. Малая Энциклопедия Трейдера: пер. с англ. / Эрик Л. Найман. М.: Вира Р, 2001. - 296 с.

60. Николаев В. Словарь справочник брокера / В. Николаев. - М.: OXIR Financial services LTD, 1997. - 96 с.

61. Нисон С. Японские свечи: Графический анализ финансовых рынков. Современное руководство по древней инвестиционной методике Востока: пер. с англ. / Стив Нисон. М.: Диаграмма, 2004. - 347 с.

62. Нуждин И. Прогноз дело серьезное / И Нуждин // Рынок ценных бумаг- 2005. - № 12. - С. 72 - 74.

63. Партной Ф. FIASCO. Исповедь трейдера с Уолл-стрит: пер. с англ. / Ф. Партной М.: ЗАО «Олимп -бизнес», 2001. - 352 с.

64. Петров В. Акции «Второго эшелона» на ФБ ММВБ: тенденции и перспективы / В Петров // Рынок ценных бумаг- 2005. № 17. - С. 36-39.

65. Петров В. Методы анализа акций / В Петров // Рынок ценных бумаг-2005.-№2.-С. 57-59.

66. Путеводитель частного инвестора// Приложение к газете «Ведомости». М,: Бизнес Ньюс Медиа, 2006. - 200 с.

67. Румшинский Л.З. Элементы теории вероятностей / Л.З. Румшинский. -М.: Наука, 1970.-256 с.

68. Рынок ценных бумаг. Учебник / Под ред. В.А. Галанова, А.И. Басова. -М.: Финансы и статистика, 2005. 448 с.

69. Сводная таблица по анализам энергетических компаний // Рынок ценных бумаг- 2005. № 4. - С. 52 - 53.

70. Сомет С. Прогноз развития российского фондового рынка в 2005 г. / С. Сомет // Рынок ценных бумаг- 2005. № 2. - С. 8 - 14.

71. Сорос Дж. Алхимия финансов: пер. с англ. / Джордж Сорос. М.: ИНФА-М, 2001.-416 с.

72. Стол Роберт. Множества. Логика. Аксиоматические теории: пер. с англ. / Роберт Стол. М.: просвещение, 1968. - 232 с.

73. Стратегии лучших трейдеров мира: пер. с англ. / Сб. статей. М.: Тора-центр, 2002. - 268 с.

74. Стридсман Томас. Использование бета коэффициента для выбора акций и управления риском / Томас Стридсман // Современный трейдинг - 2001. - № 7. - С. 68-73.

75. Суэтин A.A. Международный валютно-финансовые отношения. Учебное пособие / A.A. Суэтин. М.: Кнорус, 2005 - 288 с.

76. Таран В. А. Играть на бирже просто?! / В.А. Таран. М.: Форекс Клуб, 2003. - 264 с. - (Школа валютных трейдеров)

77. Фишер, Роберт. Последовательность Фибоначчи: приложения и стратегии для трейдеров: пер. с англ. / Роберт Фишер. М.:' Издательский дом «Вильяме», 2001. - 378 с.

78. Формы защиты прав инвесторов в сфере рынка ценных бумаг М.: Юридическое Бюро «Городец», 2000. - 400 с.

79. Фридфертиг М., Уэст Дж. Электронная внутридневная торговля ценными бумагами: пер. с англ. / М. Фридфертиг, Дж.Уэст. М.: Олимп-Бизнес, 2001. - 272 с.

80. Циклический анализ: выявление закономерностей // Рынок ценных бумаг-2005.-№3.-С. 67.

81. Чекулаев М. Загадки и тайны опционной торговли / М. Чекулаев.

82. М.: ИК Аналитика, 2001. 432 с. 91.Четыркин Е.М. методы финансовых и коммерческих расчетов / Е.М. Четыркин. - М.: Дело, «Business речь», 1992. - 320 с.

83. Шарп У. Инвестиции: пер. с англ. / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бэйли.- М.: ИНФРА-М, 1997.-712с.

84. Шарпан Н. Американский рынок акций: влияние кризиса / Н. Шарпан // Рынок ценных бумаг 2006. - № 6. - С. 11 - 14.

85. Швагер Дж. Технический анализ. Полный курс: пер. с англ. / Дж. Швагер. М.: Альпина Паблишер, 2005. - 806 с.

86. Шиян Д. Использование принципа ожиданий в анализе динамических рядов / Д. Шиян // Рынок ценных бумаг- 2006. № 3. -С. 78-79.

87. Шлык П. Обзор американского фондового рынка / П. Шлык // Рынок ценных бумаг-2005. -№ 16. С. 12 - 15.

88. Яковлев И.Э. Мир денег. Путеводитель / И. Э. Яковлев. Спб.: Петербургская Жизнь, 1999. - 120 с.100. Web-сайт www.rbc.ru