Диссертация - Прогнозирование валютных курсов с использованием эконометрических моделей и искусственных нейронных сетей

Отрывок из документа:

Данная работа является попыткой разобраться в принципиальном существовании или отсутствии возможности прогнозирования финансовых рынков, а также сущности классических и современных методов прогнозирования.

Таким образом, целью данной работы является получение теоретических и практических навыков эффективного прогнозирования финансовых рынков.

Работа поделена на теоретическую и практическую части. В главе I теоретической части содержатся общие сведения о международном валютном рынке FOREX, описывается история его возникновения и основные тенденции развития. Далее раскрывается сущность фундаментального и технического анализа, приводится понятие торговой системы, её практическое значение, обсуждаются общие проблемы прогнозирования валютного рынка.

Глава II посвящена теоретическим аспектам прогнозирования временных рядов. В данном разделе в рамках линейного подхода рассматриваются параметрические и непараметрические типы моделей, обсуждается проблема стационарности ряда. В рамках нелинейного подхода рассматриваются теоретические аспекты построения нейросетевых моделей прогноза.

В главе III разбирается практическая сторона прогнозирования временных рядов. На примере валютной пары USDCHF отрабатываются навыки построения прогнозных моделей. В первой части главы III отрабатываются навыки прогнозирования временного ряда линейными методами: параметрическим и непараметрическим, дается оценка качества прогнозных моделей и делается вывод об их применимости. Вторая часть главы III посвящена прогнозированию временного ряда с использование нелинейных моделей (искусственных нейронных сетей). В рамках данного подхода решаются различные оптимизационные задачи (максимизация прибыли, минимизация ошибки, классификация образов).

В заключительной части подводится итог проделанной работы.

Диссертация - Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейросетевого моделирования

Отрывок из документа:

Научная новизна заключается в разработке подхода к управлению портфелем ценных бумаг для краткосрочных стратегий, отличающегося от существующих тем, что в его основу положено совместное использование D-оценок Руссмана и методов нейросетевого моделирования.

Такое объединение, с одной стороны, позволяет с помощью аппарата D-оценок получать не только текущие, но и ожидаемые оценки риска, с другой стороны, для нейронных сетей отпадает необходимость прогнозирования непосредственных значений котировок, а вместо нее решается значительно более простая задача прогнозирования коридора будущих значений цен.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили современная теория финансовых рынков, а также последние достижения в области нейросетевого моделирования.

В процессе работы над диссертацией использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области построения моделей портфельного инвестирования, инвестиционного менеджмента, применения нейронных сетей к анализу финансовых рынков.

Автореферат - Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейросетевого моделирования

Отрывок из документа:

Как известно, российскому рынку ценных бумаг присущи следующие особенности: неликвидность значительной доли ценных бумаг, доминирующее влияние игровых спекулятивных операций, резкое изменение тенденций, отсутствие зависимости стоимости акций от финансовых результатов эмитента, информационная непрозрачность, доминирующее значение политических и макроэкономических факторов, большая волатильность.

Все это вызывает большие трудности для оценки и прогнозирования значений рыночных показателей и усложняет применение долгосрочных инвестиционных стратегий. Вследствие чего наиболее популярна сейчас активная стратегия управления портфелем, которая сводится к частому пересмотру портфеля в поисках финансовых инструментов, неверно оцененных рынком, и торговле ими с целью получить более высокую доходность...

Книги - Нейронные сети

Здесь представлен список книг, диссертаций и статей из раздела Нейронные сети. 


Искусственные нейронные сети (ИНС) - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма.

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма. А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются.

Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед  традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные  зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или "зашумленных", частично искаженных данных.

Книги по фундаментальному анализу

Здесь представлен список книг из раздела Фундаментальный анализ.

Фундаментальный анализ - термин для обозначения методов прогнозирования рыночной (биржевой) стоимости компании, основанных на анализе финансовых и производственных показателей её деятельности.

Фундаментальный анализ используется инвесторами для оценки стоимости компании (или её акций), которая отражает состояние дел в компании, рентабельность её деятельности. При этом анализу подвергаются финансовые показатели компании: выручка, EBITDA (Earnings Before Interests Tax, Deprecation and Amortization), чистая прибыль, чистая стоимость компании, обязательства, денежный поток, величина выплачиваемых дивидендов и производственные показатели компании.

"Внутренняя стоимость" в большинстве случаев не совпадает с ценой акций компании, которая определяется соотношением спроса и предложения на фондовом рынке. Инвесторов, использующих в своей деятельности фундаментальный анализ, интересуют в первую очередь ситуации, когда "внутренняя стоимость" акций компании превышает цену акций на бирже. Такие акции считаются недооцененными и являются потенциальными объектами инвестиций.

Покупая недооцененные акции, инвесторы рассчитывают, что в условиях неэффективности рынка цена акций на фондовом рынке будет стремиться к "внутренней стоимости", т.е. в случае недооцененных акций - будет расти. Это утверждение является обратным к постулату технического анализа, который утверждает, что вся существенная информация немедленно и в полной мере отражается на рыночной курсовой стоимости ценных бумаг. А этот принцип сводит на нет идею фундаментального анализа.

В основе американской школы фундаментального анализа лежит классический труд Бенджамина Грэхема (англ. Benjamin Graham) и Дэвида Додда (англ. David Dodd) "Анализ ценных бумаг" (англ. "Security Analysis"), опубликованный ими в 1934 году. Сам Грэхем пользовался фундаментальным анализом на практике и был успешным инвестором. Один из наиболее известных последователей Грэхема, использующих фундаментальный анализ — Уоррен Баффетт (англ. Warren Buffett).

Книги по техническому анализу. Часть 2.

Здесь представлена вторая часть списка книг из раздела Технический анализ. С первой частью списка можно ознакомиться по этой ссылке.


Технический анализ - прогнозирование изменений цен в будущем на основе анализа изменений цен в прошлом. В его основе лежит анализ временны́х рядов цен.

Помимо ценовых рядов, в техническом анализе используется информация об объёмах торгов и другие статистические данные. Наиболее часто методы технического анализа используются для анализа цен, изменяющихся свободно, например, на биржах.

В техническом анализе множество инструментов и методов, но все они основаны на одном предположении: из анализа временны́х рядов, выделяя тренды, можно спрогнозировать поведение цен.

Существуют различия в методах технического анализа на Форексе и на биржевом фондовом рынке. Например, на валютном рынке сделки заключаются между банками и объёмы операций не публикуются, каждый банк может публиковать лишь свои котировки, сделки происходят круглосуточно, включая выходные дни.

На биржах цены и объёмы сделок публикуют специальные комиссии, торговля ведётся в рамках времени торговых сессий. Тем не менее, общие принципы технического анализа на всех рынках одинаковы.

Книги - Общие вопросы трейдинга. Часть 2.

Здесь представлена вторая часть списка книг, в которых сосредоточены общие вопросы касающиеся торговли на финансовых рынках. То есть, в каждой книге освещена не одна, а множество тем, таких, как:

• - психология
• - фундаментальный анализ
• - технический анализ
• - управление капиталом и рисками
• - тестирование торговых стратегий
• - анализ полученных результатов тестов
• - управление инвестиционным портфелем
• - опционы, облигации, деривативы, акции, фьючерсы и многое другое...

Книги по техническому анализу. Часть 1.

Здесь представлена первая часть списка книг из раздела Технический анализ. Со второй частью списка можно ознакомиться по этой ссылке.


Технический анализ - прогнозирование изменений цен в будущем на основе анализа изменений цен в прошлом. В его основе лежит анализ временны́х рядов цен.

Помимо ценовых рядов, в техническом анализе используется информация об объёмах торгов и другие статистические данные. Наиболее часто методы технического анализа используются для анализа цен, изменяющихся свободно, например, на биржах.

В техническом анализе множество инструментов и методов, но все они основаны на одном предположении: из анализа временны́х рядов, выделяя тренды, можно спрогнозировать поведение цен.

Существуют различия в методах технического анализа на Форексе и на биржевом фондовом рынке. Например, на валютном рынке сделки заключаются между банками и объёмы операций не публикуются, каждый банк может публиковать лишь свои котировки, сделки происходят круглосуточно, включая выходные дни.

На биржах цены и объёмы сделок публикуют специальные комиссии, торговля ведётся в рамках времени торговых сессий. Тем не менее, общие принципы технического анализа на всех рынках одинаковы.

Книги по бизнес-психологии

Здесь представлен список книг из раздела Бизнес-психология.

Из книги Психология рынка Forex. - Томас Оберлехнер:

Интервью с трейдерами подтверждают, что чрезмерная уверенность играет важную роль в торговых решениях. Трейдеры отмечают, что это особенно относится к ситуациям, когда участники рынка накапливали прибыли в течение продолжительного периода времени. Наблюдение одного трейдера о том, что "трейдер, который является самым опасным, это, вероятно, тот трейдер, у которого была хорошая полоса", подкрепляется другим трейдером, который добавляет, что, если трейдер получает хорошие прибыли, он становится более склонным к риску, потому что он говорит: "У меня просто не может быть провала!".

Другие трейдеры отмечают, что тенденция становиться чрезмерно уверенными в себе приходит после успеха, особенно часто это наблюдается среди неопытных участников рынка.

Чрезмерная уверенность легко превращается в опасное свойство, поскольку люди, которые слишком уверены в своих убеждениях, не смогут правильно взвесить важную информацию. Как отмечает один трейдер на валютном рынке (форекс) относительно торговых решений: "Если ты зарабатываешь деньги, ты не оцениваешь информацию по-настоящему осторожно каждый раз. Поскольку ты чувствуешь, что у тебя хорошая полоса, ты зарабатываешь деньги, ты доверяешь своим чувствам и доверяешь тому, как ты принимаешь свои решения... В другой раз я, возможно, посмотрел бы на график, может быть, поговорил бы ещё с одним-двумя людьми. Но если у меня хорошая полоса, то зачем это делать?". Таким образом чрезмерная уверенность среди участников рынка может привести к тому, что они не обратят внимания на ценную для их торговых решений внешнюю информацию, слепо настаивая на правильности своих суждений, и выйдут на слишком высокие уровни риска.

Книги по управлению капиталом

Здесь представлен список книг из раздела Управление капиталом.


Управление капиталом - процесс управления деньгами (личным капиталом).

Мани-менеджмент включает в себя инструменты, приёмы и методы для приумножения (страхования, выгодного перераспределения) средств инвестирования, банковских сбережений, налогов и расходования бюджета.

Хорошим примером тактического мани-менеджмента в области инвестиций, является уже ставший хрестоматийным за последние годы набор инструментов, правил и методов для успешной самостоятельной торговли на финансовых рынках:



Инструменты:

Размер лота - регулирование размера лота позволяет продолжить работу на рынке даже после серии убытков. Размер лота должен быть жёстко ограничен следующим правилом: "Суммарный процент используемой в торгах суммы (все открытые позиции) не должен превышать процент от суммы депозита (размера счёта), заложенный в конкретных методиках (в разных источниках от 5 до 30%)".

Величина Stop Loss (Фиксация убытка по открытой позиции. Величина Stop Loss позволяет ограничить возможные убытки в отдельно взятой сделке) - в большинстве случаев равна 2/3 от величины планируемой прибыли (Take Profit).

Методами тактического инвестиционного мани-менеджмента, являются:

Метод Фиксированного лота - все позиции открываются некоторым постоянным количеством лотов (объёмом), определенным заранее (т.е., например 0.1, или 1, или 2.5, 10, 1000 и т.д. лотов - причем независимо от исхода предыдущего трейда, текущего размера депозита и других текущих показателей торговли).

Фиксированный процент (фракция, доля) - в каждой сделке рискуем неким заранее выбранным, фиксированным процентом имеющегося депозита.

Фиксированная пропорция (Райан Джонс (Ryan Jones) - вариант фиксировано-фракционной системы.

Торговля всем капиталом - тактика управления капиталом, согласно которой в каждой очередной сделке открываемся максимально возможным количеством лотов.