Диплом анализ фондового рынка

Анализ структуры цен на фондовом рынке

Министерство
образования и науки Украины

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ГОРНЫЙ
УНИВЕРСТИТЕТ

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ

Факультет менеджмента

Кафедра экономической кибернетики и информационных
технологий

КУЛИНА ОЛЬГА АЛЕКСАНДРОВНА

Анализ структуры цен на фондовом рынке

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА

на присвоение образовательно-квалификационного уровня
«магистра»

по специальности 8.050102 «Экономическая кибернетика»

Днепропетровск

2009

Реферат

Объяснительная
записка: 106 страниц, 19 рисунков, 5 таблиц, 5 приложений, 15 источников.

Объект исследования: цены акций фондовой биржи

Цель дипломного проекта:
исследование и пути совершенствования метода Регрессия с переключениями, с целью получения более адекватного результата
анализа цен акций.

Вступление
— актуальность поставленной проблемы, а также определены цели исследования.

В первом
разделе дана характеристика фондового рынка в целом, а также показатели,
характеризующие активность торгов. Также проведен обзор литературных источников
по индикаторам изменчивости.

Во втором разделе описан и рассчитан
Алгоритм выделения тренда и построения доверительных полос для цены акции,
двумя методами: Полосы Боллинджера, Регрессия с переключениями. На основании
минимальной среднеквадратической ошибки выбрана наиболее оптимальная модель.

В третьем разделе разработана
информационная система расчета индикаторов изменчивости.

В четвертом
разделе идет речь о правилах охраны труда при работе с ЭВМ.

ЦЕНЫ АКЦИЙ,
ТЕНДЕНЦИИ ИЗМЕНЕНИЯ ЦЕН АКЦИЙ, ИНДИКАТОРЫ ИЗМЕНЧИВОСТИ. ПОЛОСЫ БОЛЛИНДЖЕРА.
РЕГРЕССИЯ С ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯМИ. ПОСТРОЕНИЕ ПОЛИНОМОВ. ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ МОДЕЛИ.

Содержание

Введение

1. Теоретическая часть

1.1 Основные определения и понятия фондового рынка

1.2 Обзор литературы по группе методов — индикаторы
изменчивости

1.3 Экономический анализ торговой деятельности фондовой
биржи

1.3.1 Характеристика фондовой биржи

1.3.2 Показатели,
характеризующие активность торгов

1.3.3 Итоги торгов за
месяц

2.
Алгоритм выделения тренда и построения доверительных полос для цены акции

2.1
Метод Полосы Боллинджера

2.2  
Метод
регрессии с переключениями

2.2.1
Анализ тенденции цен акций полиномиальный тренд второго порядка

2.2.2
Анализ тенденции цен акций полиномиальный тренд первого порядка

3. Информационная система
«Расчет индикаторов изменчивости цен акций»

3.1 Общие сведения об информационных
системах

3.2 Описание
подсистем, их назначение

3.3
Инструкция пользователя информационной системы

4. Охрана труда и техника
безопасности при работе с ЭВМ

Выводы

Список литературы

Приложение 1 – Исходные
данные

Приложение 2 –
Организационная структура биржи

Приложение 3 – Результаты
расчетов методом Полоса Боллинджера

Приложение 4 – Результаты
расчетов методом Регрессия с переключениями — линейный полином

Приложение 5 – Результаты
расчетов методом Регрессия с переключениями — полином 2-го порядка

Вступление

На данный момент фондовый рынок Украины
находится в развивающемся состоянии, поэтому крайне актуальным становится
использование технического анализа для ведения торговли различными активами
(акции, облигации, индексы и др.). Технический
анализ — это исследование динамики рынка, чаще всего посредством графиков, с
целью прогнозирования будущего направления движения цен.

Поскольку фондовый рынок чрезвычайно непредсказуем,
следовательно, методы, применяемые в техническом анализе, требуют постоянного
усовершенствования и корректировки. Т.е. один и тот же метод в зависимости от
актива, временного отрезка, порядка средних и других факторов, может иметь
различную рыночную интерпретацию. Выбор наиболее эффективного метода
представляет собой сложную проблему, стоящую перед участником торговли.

В качестве исходного метода исследования
тенденций цены был выбран метод Полосы Боллинджера, который характеризует
изменчивость цены во времени.

Второй метод выявления тенденции цен акций
— метод регрессии с переключениями. Собственно он не относится к техническому
анализу. Данный метод является средством моделирования изменения структуры
экономического процесса.

Построение моделей с переменной структурой – это один из основных путей
повышения адекватности моделей реальным процессам. Однако при этом необходимо
учесть резкое нарастание сложности конструкции модели в связи с введением требования
изменчивости структуры [13].

Модели с переменной структурой ориентированы на получение
информации о возможных состояниях экономического объекта для различных
стратегических управляющих решений, они учитывают возможные качественные
изменения в поведении изучаемого объекта в результате воздействия новых
управляющих решений. Эти модели одновременно отражают два основных свойства
экономических систем – управляемость и стохастичность.

В общем случае проблема построения моделей с переменной
структурой включает решение следующих задач:

—  выявления точек перелома зависимости;

—  установление характера перехода
(плавное или скачкообразное изменение);

—  построение модели с переменной
структурой;

—  проверка гипотезы о наличии структурных
изменений.

Целью данной магистерской
работы является исследование и пути совершенствования метода Регрессия с
переключениями, с целью получения более адекватного
результата анализа цен акций.

1. Теоретический раздел

1.1 Основные определения и понятия фондового рынка

Фондовый рынок, или рынок ценных бумаг, представляет собой систему
отношений купли-продажи различных финансовых активов или фондовых ценностей.
Фондовый рынок подразделяется: первичный и вторичный. Термин «первичный
рынок относится к продаже, первичному размещению вновь выпущенных ценных бумаг
с целью получения финансовых ресурсов для эмитента, в качестве которых могут
быть правительство, местные органы власти, различные предприятия, организации и
т.д. B роли покупателей на этом рынке выступают индивидуальные и
институциональные инвесторы, к последним относятся государственные учреждения,
инвестиционные и пенсионные фонды, инвестиционные банки, страховые компании,
трастовые отделы коммерческих банков, траст-компании и т.д.

После того как ценные бумаги новых выпусков размещены на первичном рынке,
они становятся объектом перепродажи. Перепродажа ценных бумаг осуществляется на
так называемом вторичном рынке.

Как на первичном, так и на вторичном рынках имеется много путей продажи и
покупки ценных бумаг. Главным из них является торговля ценными бумагами на
фондовой бирже [1].

Для понимания ведения торгов на биржи приведены основные
постулаты технического анализа

Общие принципы технического анализа

1) Курс учитывает все. Общие принципы технического анализа

Суть этого утверждения заключается в том, что любой фактор, влияющий на
цену — экономический, политический или психологический — уже учтен рынком и
включен в цену. Поэтому изучение графика цены — это все, что требуется для
прогнозирования [4].

Несмотря на некоторое упрощение реальной ситуации, так как не учитывается
сдвиг во времени с момента получения информации до ее влияния на цену, на
промежутках времени от нескольких часов и более это положение трудно оспорить.

2) Цена движется в одном направлении.

Это предположение является основой для трендового анализа и служит
стержнем всего технического анализа. Выделяются три типа трендов:

— «бычий» тренд — цены движутся вверх. Определение
«бычий» возникло по аналогии с быком, поднимающим вверх на своих
рогах цену;

— «медвежий» тренд — цены движутся вниз. В данном случае
медведь как бы подминает под себя цену, наваливаясь на нее сверху вниз всем
своим телом;

— боковой — определенного направления движения цены ни вверх, ни вниз
нет. Обычно такое движение называют «флэт» (flat), реже —
«yuncoy» (whipsaw). Сразу можно отметить, что долгий флэт является
предвестником ценовой бури на рынке — сильного движения цены в одну или другую
сторону.

Как правило, цены не движутся линейно вверх или вниз. Однако на бычьем
тренде цены растут больше и быстрее, чем падают. То же, с точностью до
наоборот, происходит при медвежьем тренде.

Таким образом, если тренды существуют (а практика это показывает на более
чем столетнем периоде), то к ним можно применить основные законы движения, как
то:

— «действующий тренд с большей вероятностью продлится, чем изменит
направление», или

— «тренд будет двигаться в одном и том же направлении, пока не
ослабнет».

3) История повторяется.

Суть этого утверждения заключается в неизменности действия законов
физики, экономики, психологии в различные периоды истории. Следовательно, те
правила, что действовали в прошлом — действуют и сейчас, а также будут действовать
и в будущем. Именно это утверждение и дает нам основание проводить технический
анализ действительности и, с какой-то, более или менее точной оценкой
прогнозировать будущее.

Цель анализа

1) Оценить текущее направление динамики цены (тренд). Возможные варианты:

а) движение вверх;

б) движение вниз;

в) флэт.

2) Оценить срок и период действия данного направления. Может быть:

а) тренд краткосрочного действия;

б) тренд долгосрочного действия;

в) начало тренда;

г) зрелость тренда;

д) завершение тренда.

3) Оценить амплитуду колебания цены в действующем направлении (отклонение
от текущих котировок).

а) слабое изменение курса (в узком коридоре);

б) сильное изменение курса (как правило, изменение более чем на 1 процент
за сутки или более чем 0.3 процента за календарный час).

Определив эти три составляющие динамики цены, мы можем, с определенной
долей уверенности, покупать или продавать исследуемый товар [5].

1.2 Обзор литературы по группе методов — индикаторы изменчивости

Характеристика индикаторов изменчивости

В настоящее время фондовый рынок Украины находится в состоянии
становления и развития. Поэтому становится актуальной задача изучения и
применения различных методов анализа и прогнозирования курсов акций, валют. На
данный момент разработано много методов для решения указанных задач,
объединенных в понятие технический анализ, которые описаны в [1]. В этой новой
области математического моделирования фондовых рынков значительное влияние
уделяется индикаторам изменчивости.

Приведем краткую характеристику существующих индикаторов изменчивости.

· Каналы изменения цен

Каналы изменения цен основываются на принципе изменчивости цены.

Важным элементом изучения поведения цен является анализ отклонений цены
от ее скользящей средней, т.е. исследование случайной компоненты изменения
курса. Величина, характеризующая отклонения, называется
«изменчивостью» (volatility). Изменчивость разные авторы определяют
по-разному: как наибольший размах колебаний, как средние отклонения или как
среднеквадратичные отклонения [6]. Рассмотрим определение изменчивости как
среднеквадратичное отклонение цены от скользящей средней SMA.

Скользящее среднее показывает среднее значение цены инструмента за
некоторый период времени. При расчете скользящего среднего производится
математическое усреднение цены инструмента за данный период. По мере изменения
цены ее среднее значение либо растет, либо падает.

Существует несколько типов скользящих средних: простое (его также
называют арифметическим), экспоненциальное, сглаженное и взвешенное. Скользящие
средние можно рассчитывать для любого последовательного набора данных, включая
цены открытия и закрытия, максимальную и минимальную цены, объем торгов или
значения других индикаторов. Нередко используются и скользящие средние самих
скользящих средних [2].

Единственное, чем скользящие средние разных типов существенно отличаются
друг от друга, — это разные весовые коэффициенты, которые присваиваются
последним данным. В случае Простого Скользящего Среднего (Simple Moving
Average) все цены рассматриваемого периода имеют равный вес. Экспоненциальные и
взвешенные скользящие средние делают более весомыми последние цены.

Самый распространенный метод интерпретации скользящего среднего цены
состоит в сопоставлении его динамики с динамикой самой цены. Когда цена инструмента
поднимается выше своего Cкользящего Cреднего, возникает сигнал к покупке, а
когда она опускается ниже линии индикатора — сигнал к продаже.

Данная система торговли с помощью Скользящего Среднего вовсе не
предназначена обеспечить вхождение в рынок строго в его низшей точке, а выход —
строго на вершине. Она позволяет действовать в соответствии с текущей
тенденцией: покупать вскоре после того, как цены достигли основания, и
продавать вскоре после образования вершины.

Скользящие средние могут применяться также и к индикаторам. При этом
интерпретация скользящих средних индикаторов аналогична интерпретации ценовых
скользящих средних: если индикатор поднимается выше своего скользящего среднего
— значит восходящее движение индикатора продолжится: если индикатор опускается
ниже скользящего среднего, это означает продолжение его нисходящего движения.

Варианты скользящих средних:

Simple Moving Average (SMA) — простое скользящее среднее

Exponential Moving Average (EMA) — экспоненциальное скользящее среднее

Smoothed Moving Average (SMMA) — сглаженное скользящее среднее

Linear Weighted Moving Average (LWMA) — линейно-взвешенное скользящее
среднее.

Расчет

Простое скользящее среднее

Простое, или арифметическое, скользящее среднее рассчитывается путем
суммирования цен закрытия инструмента за определенное число единичных периодов
(напр., 12 часов) с последующим делением суммы на число периодов.

SMA =  (CLOSE (i), N) / N (1)

где SUM — сумма;

CLOSE (i) — цена закрытия
текущего периода;

N — число периодов расчета.

Экспоненциальное скользящее среднее

Экспоненциально сглаженное скользящее среднее определяется путем
добавления к предыдущему значению скользящего среднего определенной доли
текущей цены закрытия. В случае экспоненциальных скользящих средних больший вес
имеют последние цены закрытия. Р-процентное экспоненциальное скользящее среднее
будет иметь вид:

EMA = (CLOSE (i) * P) + (EMA (i — 1) * (100 — P)) (2)

где CLOSE (i) — цена закрытия текущего периода;

EMA (i — 1) — значение скользящего среднего предыдущего периода;

P — доля использования значения цен.

Сглаженное скользящее среднее

Первое значение этой сглаженной рассчитывается, как и простая скользящая
средняя (SMA).

SUM1 =  (CLOSE (i), N) (3)

SMMA1 = SUM1 / N

Второе и последующие скользящие средние рассчитываются по следующей
формуле:

SMMA (i) = (SUM1 — SMMA (i — 1) + CLOSE (i)) / N

Где:

SUM — сумма;

SUM1 — сумма цен закрытия N периодов, отсчитываемая от предыдущего бара;

SMMA (i — 1) — сглаженное скользящее среднее предыдущего бара;

SMMA (i) — сглаженное скользящее среднее текущего бара (кроме первого);

CLOSE (i) — текущая цена закрытия;

N — период сглаживания.

Линейно-взвешенное скользящее среднее

Во взвешенном скользящем среднем последним данным присваивается больший
вес, а более ранним — меньший. Взвешенное скользящее среднее рассчитывается
путем умножения каждой из цен закрытия в рассматриваемом ряду на определенный
весовой коэффициент.

LWMA = SUM (CLOSE (i) * i, N) / SUM (i, N) (4)

где SUM — сумма;

CLOSE(i) — текущая цена
закрытия;

SUM (i, N) — сумма весовых
коэффициентов;

N — период сглаживания.

В качестве SMA может быть выбрано любое из скользящих средних.

Цены, испытывая колебания вокруг своего закономерного движения, образуют
так называемый канал изменения цен. Ширина канала цен определяется их
изменчивостью.

Простейший (и старейший) из таких индикаторов, определяющих изменчивость
цен — Канал цен (Price Channel Upper — PCU). Для построения канала цен в данном
индикаторе рассчитывается простое скользящее среднее SMA и строится полоса
вокруг него. Верхнюю границу полосы получают, отступая от SMA вверх на
величину, рассчитываемую как определенный процент и от SMA, и нижнюю — отступая
вниз на процент d от SMA.

U = { 1 + u / 100} * SMA (Р,
n) и   L = { 1 — d / 100} * SMA (P, n), (5)

где

— U — верхняя полоса канала цен;

— L — нижняя полоса канала цен;

— u — установленный трейдером процент
отклонения верхней полосы от скользящей средней;

— d — тоже самое для нижней полосы;

SMA(P, n) — скользящая средняя.

Предполагается, что при удачном выборе параметров индикатора, построенный
канал будет соответствовать равновесному состоянию рынка, и, следовательно, все
выходы цены за его пределы, должны сопровождаться ее возвращением назад.
Поэтому сигналом к покупке или продаже является подъем или снижение текущей
цены за полосу. Параметрами, подбираемыми пользователем, является период
усреднения и ширина полосы сверху и u снизу v [4].

· Convergence/Divergence, MACD)

— это следующий за тенденцией динамический индикатор. Он показывает
соотношение между двумя скользящими средними цены.

Индикатор MACD строится как разность между двумя экспоненциальными
скользящими средними (EMA) с периодами в 12 и 26. Чтобы четко обозначить
благоприятные моменты для покупки или продажи, на график MACD наносится так
называемая сигнальная линия — 9-периодное скользящее среднее индикатора.

MACD наиболее эффективен в условиях, когда рынок колеблется с большой
амплитудой в торговом коридоре. Чаще всего используемые сигналы MACD —
пересечения, состояния перекупленности/перепроданности и расхождения.

Пересечения

Основное правило торговли с помощью МАСD построено на пересечениях
индикатора со своей сигнальной линией: когда MACD опускается ниже сигнальной
линии — следует продавать, а когда поднимается выше сигнальной линии —
покупать. В качестве сигналов к покупке/продаже также используются пересечения
MACD нулевой линии вверх/вниз.

Состояния
перекупленности/перепроданности

MACD также весьма ценен как индикатор перекупленности/перепроданности.
Когда короткое скользящее среднее поднимается существенно выше длинного (т.е.
MACD растет), это означает, что цена рассматриваемого инструмента, скорее
всего, слишком завышена и скоро вернется к более реалистичному уровню.

Расхождения

Когда между MACD и ценой образуется расхождение, это означает возможность
скорого окончания текущей тенденции. Бычье расхождение возникает тогда, когда
MACD достигает новых максимумов, а цене не удается их достичь. Медвежье
расхождение образуется, когда индикатор достигает новых минимумов, а цена —
нет. Оба вида расхождений наиболее значимы, если они формируются в областях
перекупленности/перепроданности.

Расчет

MACD определяется путем вычитания 26-периодного экспоненциального
скользящего среднего из 12-перидного. Затем на график MACD пунктиром наносится
его 9-перидное простое скользящее среднее, которое выполняет роль сигнальной
линии.

MACD = EMA(CLOSE, 12)-EMA(CLOSE, 26) (6)

SIGNAL
= SMA(MACD, 9) (7)

где EMA — экспоненциальное скользящее среднее

SMA — простое скользящее среднее

SIGNAL — сигнальная линия индикатора

Moving Average of Oscillator — в общем случае разность между осцилятором
и сглаживанием осцилятора. В данном случае в качестве осцилятора используется
основная линия MACD, а в качестве сглаживания — сигнальная.

OSMA
= MACD-SIGNAL

·  Стохастический Осциллятор (Stochastic
Oscillator) сопоставляет текущую цену закрытия с диапазоном цен за выбранный
период времени. Индикатор представлен двумя линиями. Главная линия называется
%K. Вторая линия %D — это скользящее среднее линии %K. Обычно %K изображается
сплошной линией, а %D — пунктирной. Существует три наиболее распространенных
способа интерпретации Стохастического Осциллятора:

·  Покупайте, когда осциллятор (%K или
%D) сначала опустится ниже определенного уровня (обычно 20), а затем поднимется
выше него. Продавайте, когда осциллятор сначала поднимется выше определенного
уровня (обычно 80), а потом опустится ниже него.

·  Покупайте, если линия %K поднимается
выше линии %D. Продавайте, если линия %K опускается ниже линии %D.

·  Следите за расхождениями. Например:
цены образуют ряд новых максимумов, а Стохастическому Осциллятору не удается
подняться выше своих предыдущих максимумов.

Расчет

Для расчета
стохастического осциллятора используются четыре переменные:

·  Периоды %K. Это число единичных
периодов, используемых для расчета стохастического осциллятора.

·  Периоды замедления %K. Эта величина
определяет степень внутренней сглаженности линии %K. Значение 1 дает быстрый
стохастический осциллятор, а значение 3 — медленный.

·  Периоды %D. Это число единичных
периодов, используемых для расчета скользящего среднего линии %K.

·  Метод %D. Это метод сглаживания
(экспоненциальный, простой, сглаженный или взвешенный), используемый при
расчете %D.

Формула для расчета %K:

%K
= (CLOSE — MIN (LOW (%K))) / (MAX (HIGH (%K)) — MIN (LOW (%K))) * 100 (8)

Где:

CLOSE —
сегодняшняя цена закрытия;

MIN (LOW
(%K)) — наименьший минимум за число периодов %K;

MAX (HIGH
(%K)) — наибольший максимум за число периодов %K.

Скользящее
среднее рассчитывается по формуле:

%D = SMA (%K,
N)

Где:

N — период
сглаживания;

SMA — простая
скользящая средняя.

·  Индикатор Параболическая Система
(Parabolic SAR) был разработан для анализа трендовых
рынков.

Индикатор строится на ценовом графике. По своему смыслу данный индикатор
аналогичен скользящей средней, с той лишь разницей, что Parabolic SAR движется
с большим ускорением и может менять положение относительно цены. На «бычьем»
тренде индикатор располагается ниже цен, на «медвежьем» — выше.

Если цена пересекает линии Parabolic SAR, то происходит разворот
индикатора, а следующие его значения располагаются по другую сторону от цены.
При этом «перевороте» индикатора, точкой отсчета будет служить максимальная или
минимальная цена за предыдущий период. Переворот индикатора — это сигнал либо
об окончании (переходе в коррекцию или флэт) тренда, либо об его развороте.

Параболическая Система превосходно определяет точки выхода из рынка.
Длинные позиции следует закрывать, когда цена опускается ниже линии SAR, а
короткие — когда цена поднимается выше линии SAR. Часто данный индикатор
используют в качестве линии скользящего стопа (trailing stop).

Если открыта длинная позиция (то есть цена выше линии SAR), то линия SAR
будет перемещаться вверх независимо от того, в каком направлении движутся цены.
Величина перемещения линии SAR зависит от величины ценового движения.

Расчет

Для длинных позиций:

SAR (i) = ACCELERATION * (HIGH (i — 1) — SAR (i — 1)) + SAR
(i — 1) (9)

Для коротких позиций:

SAR (i) = ACCELERATION * (LOW (i — 1) — SAR (i — 1)) — SAR (i
— 1) (10)

где SAR (i — 1) — значение индикатора на предыдущем баре;

ACCELERATION — фактор ускорения;

HIGH (i — 1) — максимальная цена за предыдущий период;

LOW (i — 1) — минимальная цена за предыдущий период.

Значение индикатора увеличивается, если цена текущего бара больше
предыдущей на бычьем рынке и наоборот. При этом будет удваиваться фактор
ускорения (ACCELERATION), что вызовет сближение Parabolic SAR и цены. Иными
словами, индикатор приближается к цене, тем быстрее, чем быстрее растет или
падает цена.

·  Индекс Относительной Силы (Relative
Strenght Index, RSI)

— это следующий за ценой осциллятор, который колеблется в диапазоне от 0
до 100. Вводя RSI, У. Уайлдер рекомендовал использовать его 14-периодный
вариант. В дальнейшем распространение получили также 9 и 25-периодные
индикаторы. Один из распространенных методов анализа индикатора Relative
Strenght Index состоит в поиске расхождений, при которых цена образует новый
максимум, а RSI не удается преодолеть уровень своего предыдущего максимума.
Подобное расхождение свидетельствует о вероятности разворота цен. Если затем индикатор
поворачивает вниз и опускается ниже своей впадины, то он завершает так
называемый «неудавшийся размах» (failure swing). Этот неудавшийся размах
считается подтверждением скорого разворота цен.

При анализе графиков различают следующие сигналы Relative Strenght Index:

Вершины и основания

Вершины RSI обычно формируются выше 70, а основания — ниже 30, причем они
обычно опережают образования вершин и оснований на ценовом графике.

Графические модели

RSI часто образует графические модели — такие как ’голова и плечи’ или
треугольники, которые на ценовом графике могут и не обозначиться.

Неудавшийся размах (прорыв уровня поддержки или
сопротивления)

Имеет место, когда RSI поднимается выше предыдущего максимума (пика) или
опускается ниже предыдущего минимума (впадина).

Уровни поддержки и сопротивления

На графике RSI уровни поддержки и сопротивления проступают даже
отчетливее, чем на ценовом графике.

Расхождения

Как уже сказано выше, расхождения образуются, когда цена достигает нового
максимума (минимума), но он не подтверждается новым максимумом (минимумом) на
графике RSI. При этом обычно происходит коррекция цен в направлении движения
RSI.

Расчет

Основная формула расчета RSI:

RSI = 100 — (100 / (1 + U / D)) (11)

где U — среднее значение положительных ценовых изменений;

D — среднее значение отрицательных ценовых изменений.

Индикатор
Накопления/Распределения определяется изменением цены и объема. Объем выступает
в роли весового коэффициента при изменении цены — чем больше коэффициент
(объем), тем значительнее вклад изменения цены (за данный промежуток времени) в
значение индикатора.

Фактически,
этот индикатор — вариант более распространенного индикатора Балансового Объема
(On Balance Volume). Оба они используются для подтверждения ценовых изменений
путем измерения соответствующего объема торгов.

Рост
индикатора Accumulation/Distribution (A/D) означает накопление (покупку)
ценной бумаги, поскольку подавляющая доля объема торгов связана с восходящим
движением цен. Когда индикатор падает, это означает распределение (продажу)
ценной бумаги, поскольку подавляющая доля объема торгов связана с нисходящим
движением цен.

Расхождения
между индикатором A/D и ценой бумаги свидетельствуют о предстоящем изменении
цен. Обычно в случае расхождения ценовая тенденция изменяется в направлении
движения индикатора. Так, если индикатор растет, а цена бумаги падает, то
следует ожидать разворота цен.

Расчет:

К текущему
накопленному значению индикатора прибавляется или вычитается из него
определенная доля дневного объема. Чем ближе цена закрытия к максимуму дня, тем
больше прибавляемая доля. Чем ближе цена закрытия к минимуму дня, тем больше
вычитаемая доля. Если цена закрытия находится строго между максимумом и
минимумом, значение индикатора не изменяется.

A/D
= SUM (((CLOSE — LOW) — (HIGH — CLOSE)) * VOLUME / (HIGH — LOW), N) (12)

Где:

CLOSE — цена
закрытия;

LOW —
минимальная цена бара;

HIGH —
максимальная цена бара;

N —
количество периодов, используемых для расчета;

SUM (…, N)
— сумма за N периодов.

·  Average Directional Movement Index помогает определить наличие ценовой
тенденции. Его разработал и подробно описал в книге «Новые концепции
технических торговых систем» Уэллс Уайлдер.

Простейший
метод торговли на основе системы направленного движения предполагает сравнение
двух индикаторов направленности 14-периодного +DI и 14-периодного -DI. Для
этого либо графики индикаторов наносятся один на другой, либо +DI вычитается из
-DI. У. Уайлдер предлагает покупать, если +DI поднимается выше -DI, и
продавать, когда +DI опускается ниже -DI.

Эти простые
торговые правила У.Уайлдер дополняет также «правилом экстремальных точек». Оно
служит для устранения ложных сигналов и уменьшения числа заключаемых сделок.
Согласно принципу экстремальных точек, в момент пересечения +DI и -DI
необходимо отметить «экстремальную точку». Если +DI поднимается выше -DI, этой
точкой является максимальная цена дня пересечения. Если +DI опускается ниже
-DI, эта точка — минимальная цена дня пересечения.

Экстремальная
точка затем используется как уровень вхождения в рынок. Так, после сигнала к
покупке (+DI поднялся выше -DI) необходимо дождаться, когда цена поднимется
выше экстремальной точки, и лишь после этого покупать. Если же цене не удается
преодолеть уровень экстремальной точки, следует сохранять короткую позицию.

Расчет

ADX = SUM ((+DI —
(-DI)) / (+DI + (-DI)), N) / N (13)

где N —
количество периодов, используемых для расчета;

SUM (…, N)
— сумма за N периодов;

+DI —
значение индикатора позитивного направления движения цен (positive directional
index);

-DI —
значение индикатора негативного направления движения цен (negative directional
index).

·  Индикатор Силы (Force Index),
разработанный Александром Элдером, измеряет силу быков при каждом подъеме и
силу медведей при каждом спаде [15].

Он связывает
основные элементы рыночной информации: направление цены, ее перепады и объем
сделок. Данный индекс можно использовать в чистом виде, однако, лучше его
сгладить с помощью скользящей средней. Сглаживание с помощью короткой скользящей
средней (автор предлагает использовать 2 периода) помогает найти благоприятные
моменты для открытия и закрытия позиций. Если же сглаживание производится с
помощью длинной скользящей средней (например, 13-периодной), то индекс выявляет
перемены тенденций.

·  Покупать желательно тогда, когда во
время тенденции к повышению Force Index станет минусовым (упадет ниже нулевой
линии);

·  Поднимаясь до новой высоты, индикатор
сигнализирует о продолжении тенденции к повышению;

·  Сигнал к продаже поступает, когда во
время тенденции к понижению Force Index становится положительным;

·  Падая на новую глубину, Индикатор
Силы сигнализирует о силе медведей и продолжении тенденции к понижению;

Если
изменения цен не подкреплены аналогичным изменением объема, то Индикатор Силы остается
на одном уровне, что предупреждает о близком развороте тенденции.

Расчет

Сила каждого
движения рынка определяется его направлением, размахом и объемом. Если цена
закрытия текущего бара выше, чем предыдущего, то сила положительна. Если
текущая цена закрытия ниже, чем предыдущая, то сила отрицательна. Чем больше
различие в ценах, тем больше сила. Чем больше объем сделок, тем больше сила.

RAW
FORCE INDEX = VOLUME (i) * (CLOSE (i) — CLOSE (i — 1))

FORCE
INDEX = MA (RAW FORCE INDEX, N) (14)

Где:

RAW FORCE INDEX — «сырой» Индекс Силы;

FORCE INDEX — Индекс Силы;

VOLUME (i) — объем текущего бара;

CLOSE (i) — цена закрытия текущего бара;

CLOSE (i — 1) — цена закрытия предыдущего бара;

MA — любая скользящая средняя: простая,
экспоненциальная, взвешенная или усредненная;

N
— период сглаживания.

·  Средний Истинный Диапазон (Average
True Range, ATR) — это показатель волатильности рынка.

Его ввел
Уэллс Уайлдер в книге «Новые концепции технических торговых систем» и с тех пор
индикатор применяется как составляющая многих других индикаторов и торговых
систем.

ATR часто
достигает высоких значений в основаниях рынка после стремительного падения цен,
вызванного паническими продажами. Низкие значения индикатора часто
соответствуют продолжительным периодам горизонтального движения, которые
наблюдаются на вершинах рынка и во время консолидации. Его можно
интерпретировать по тем же правилам, что и другие индикаторы волатильности.
Принцип прогнозирования с помощью этого индикатора формулируется так: чем выше
значение индикатора, тем выше вероятность смены тренда; чем ниже его значение,
тем слабее направленность тренда.

Расчет

Истинный
диапазон (True Range) есть наибольшая из следующих трех величин:

·  разность между текущими максимумом и
минимумом;

·  разность между предыдущей ценой
закрытия и текущим максимумом;

·  разность между предыдущей ценой
закрытия и текущим минимумом.

Индикатор
среднего истинного диапазона представляет собой скользящее среднее значений
истинного диапазона.

Основным индикатором изменчивости является Полоса Боллинджера (ПБ)
— Bollinger Band — названая в честь знаменитого аналитика финансового рынка
Джона Боллинджера. Впервые метод коридоров стандартных отклонений ввел в
обращение Перри Кауфман (Perry Kaufman) в своей книге «Новые методы и системы
игры на фьючерсных рынках» (The New Commodity Trading Systems and Methods, New
York: John Wiley&Sons, 1987), а уже позднее ставший горячим поклонником
нового индикатора технический аналитик из штата Калифорния Джон Боллинджер
(John Bollinger) обратил на него внимание многих биржевых специалистов, и
сегодня коридоры стандартной девиации в основном известны как полоса
Боллинджера [11].

Этот индикатор предназначен для определения резкого отклонения цены от
действующего тренда. Он в методе ПБ, выделяется с помощью скользящей средней
(СС). Линии ПБ строятся как полоса вокруг средней. Ширина полосы
пропорциональна среднеквадратичному отклонению от скользящей средней за
анализируемый период времени .

Для построения на графике цены строится скользящая средняя, на которой
откладываются две граничные линии, отстоящие от средней на одинаковом
расстоянии вверх и вниз. Это своеобразные линии поддержки и сопротивления,
которые большую часть времени находятся на удаленных от цены уровнях. Основным
правилом при построении линий Bollinger является следующее утверждение — около 5% цен должно находиться за
пределами этих линий, а 95% внутри. Однако, как показывает практика, процент цен,
выходящих за линии может быть равен 4 % , 2 %, но не меньше 0,9 % [10].

Пользуясь терминологией математической статистики ПБ можно рассматривать
как доверительный интервал, внутри которого с высокой вероятностью (0,95-0,98)
должна находится цена, если существенно не изменяются факторы, воздействующие
на фондовый рынок. Тогда эти граничные линии являются верхней и нижней границей
доверительного интервала. Они получаются путем прибавления или вычитания от СС
среднеквадратического отклонения.

Таким образом, имеем:

 (15)

и

 (16)

где U — верхняя граница доверительного интервала;

D — нижняя граница доверительного интервала;

x — установленный трейдером процент, зависящий от среднеквадратических
отклонений цены от скользящей средней;

MA
— скользящая средняя,

,

pi— цена в i-й момент времени;

n –
период времени, на котором производится усреднение цены, порядок средней.

Создатель линий Боллинджера, рекомендует использовать период n = 10 дням для краткосрочной
торговли, n = 20 — период для среднесрочной
торговли, а n = 50 – для долгосрочной торговли. Решение на основе анализа Bollinger принимается, когда цена
либо поднимается выше верхней линии сопротивления, либо опускается ниже нижней
линии поддержки. Если же график цены колеблется между этими двумя линиями, то
надежных сигналов о покупке и продаже на основе анализа Bollinger не подается.
Решение о совершении сделки принимается только тогда, когда график цены
пересекает линию Bollinger для возврата в нормальное состояние. Как правило, на
растущем рынке, когда цена больше времени проводит вблизи верхней линии
Bollinger, нижний ее уровень находит свою поддержку возле средней. При
нисходящей тенденции цена колеблется от нижней линии Bollinger до средней,
являющейся своеобразной линией сопротивления.

Боллинджер констатирует, что его индикатор не дает абсолютно
точных сигналов покупки и продажи на основании подхода цены к краям полос, но
они могут определить границы, между которыми движения цены могут быть
исследованы с помощью дополнительных индикаторов. Согласно [10] ПБ можно
трактовать следующим образом. Если цена достигает верхней полосы, и полосы
Боллинджера следуют туда же, куда и цена, нельзя продавать актив. С другой
стороны, если цена касается верхней полосы, а верхняя полоса следует в обратную
сторону, мы имеем подтвержденный сигнал на продажу. Вершина, сформированная за
пределами полос, за которой следует вторая вершина внутри полос, означает
сигнал к продаже. Таким образом, Выход цены из узкого коридора полосы Боллинджера вверх – это
сигнал к покупке, вниз – сигнал к продаже.

«Полосы Боллинджера» получили широкое признание и были интегрированы в
большинство из ныне используемых аналитических компьютерных программ фондового
рынка.

Проводя тестирование работы полос Боллинджера в течение
нескольких месяцев на графиках дневного временных масштабов, получили следующие
результаты.

Если Полосы Боллинджер сжаты, следовательно, активность на рынке слабая и
возможно движение в будущем. Чем больше временной период анализа, и чем дольше
Боллинджер сужается, тем сильнее ожидается движение.

Если цена начинает двигаться и пробивает какую-либо из полос Боллинджера,
а последняя остается горизонтальной или отклоняется незначительно, то в
подавляющем большинстве случаев цена возвращается в пределы полос.

Если полоса Боллинджера отклоняется вслед за изменением цены, то высока
вероятность продолжения ценового движения.

При сильном движении цен полоса Боллинджера обычно пробивается. Однако
следует обращать внимание на закрытие цены в данном временном интервале. Если
цена вернулась в пределы полосы, то следует ожидать коррекции.

Наиболее удачным следует считать период полос Боллинджера, равный 20 для
всех видов внутридневных графиков.

3. Скользящие
средние.

·  Наилучшие сигналы СС дают на
трендовом рынке.

·  Необходимо принимать конверт,
состоящий из нескольких средних разного периода.

·  Направление тренда и силу движения
определяют по самой длинной СС. При этом, чем сильнее угол наклона СС от
горизонтали, тем сильнее тренд.

·  Алгоритм определения текущего
состояния рынка таков:

·  при увеличении угла расхождения между
самой короткой и самой длинной СС – признак развития тренда и дальнейшего
движения цен;

·  при сближении короткой и длинной СС
развивается боковой тренд, следует закрывать позиции.

Во многих технических индикаторах, основанных на дневных графиках, для
расчетов используется цена закрытия. Любой индикатор изменчивости, который
использует цену закрытия, является фильтром дневного изменения цен, потому что
индикатор игнорирует внутридневные изменения цены относительно основной
тенденции движения цен закрытия. Цена закрытия является важным инструментом,
таким образом, я использую цену закрытия в качестве основы для трендового анализа.

Hеожиданные экономические новости, сообщения об уpожае, отчеты со складов
или чpезвычайные пpогнозы погоды могут поpождать «быстpые» pынки со
скачками в пpомежутке между закpытием и откpытием (opening gaps) и огpаниченными
движениями (limit moves). Стpах и жадность вместе с пpиказами на выход (stop
orders), могут увеличить изменчивость (volatility) pынка.

Как видно рыночная цена не движется по прямой линии. Она скачет,
вырисовывает пики и впадины, формируя канал по направлению тренда. Ранняя
идентификация канала может принести ценную информацию, включая сведения об
изменении направления тренда, что позволяет оценить возможный доход и потери.

Несмотря на разнообразие индикаторов изменчивости, можно констатировать,
что каждый метод является лучшим в.

Изучив вышеизложенные методы для анализа тенденции цен акций,
я выбрала индикатор изменчивости Полоса Боллинджера по следующим причинам:

—  Полосы Боллинджера изгибаются в ответ
на движения цены. Эти волны предсказывают, как далеко
уйдет тренд прежде, чем основная тенденция вернет цену к центральной оси.
Сложные отношения развиваются между направлением ценовой полосы и ее сжатием.
Например, тренд имеет тенденцию делать передышку, когда полосы сжимаются против
него.

—  Полосы Боллинджера заранее
предупреждают об изменении тренда. Резкое ценовое движение вынуждает полосы
расширяться. Когда активный рынок, наконец, станет боковым, полосы медленно
сжимаются к цене.

—  Данный метод эффективен для торговли различными
активами: акции, фьючерсы, опционы, валюта. Поэтому, он встроен в многие
компьютерные программы прогноза рынков [10].

1.3 Экономический анализ торговой деятельности фондовой биржи

1.3.1 Характеристика фондовой биржи

Фондовая биржа – это организованный, регулярно функционирующий рынок ценных
бумаг и других финансовых инструментов. С организационно-правовой точки зрения
фондовая биржа представляет собой финансовое посредническое учреждение с
регламентированным режимом работы, где совершаются торговые сделки между
продавцами и покупателями фондовых ценностей с участием биржевых посредников по
официально закрепленным правилам. Эти правила устанавливаются как биржевым
(Устав биржи), так и государственным законодательством. Следует иметь в виду,
что фондовая биржа как таковая и ее персонал не совершают сделок с ценными
бумагами. Она лишь создает условия, необходимые для их совершения, обслуживает
эти сделки, связывает продавца и покупателя, предоставляет помещение,
консультационные и арбитражные услуги, техническое обслуживание и все
необходимое для того, чтобы сделка могла состояться.

Управление биржей определяется ее институциональной структурой, которая
может быть представлена следующей схемой (Рисунок 1).

 

Рисунок 1 —
Институциональная структура биржи

В соответствии с законодательством фондовые биржи создаются в
форме некоммерческого партнерства. Поэтому ее органы управления делятся на
общественную и стационарную структуры (Рисунок 2).

 

Рисунок 2 — Органы управления биржи

Общественная структура, в свою очередь, представлена Общим собранием
членов биржи и выборными органами, формирующимися на собрании членов биржи.

Общее собрание – это законодательный орган внутрибиржевой деятельности,
имеющий следующие функции:

· осуществление общего руководства
биржей и биржевой торговлей;

· определение целей и задач биржи,
стратегии ее развития, правил внутреннего распорядка;

· утверждение и изменение учредительных
документов (договора, устава, правил торговли);

· выборы и утверждение Биржевого
комитета (для TОО) или совета (для АО) и Ревизионной комиссии;

· внесение изменений и дополнений в их
персональный состав и структуру;

· утверждение результатов деятельности
биржи и распределение прибыли;

· определение размера и порядка выплаты
дивидендов, а также условий покрытия убытков;

· определение (уменьшение или
увеличение) количества мест на бирже и установление квот для ее членов;

· утверждение решений Биржевого
комитета (совета) о создании (управлении) товарных секций;

· прием новых членов биржи;

· утверждение сметы расходов на
содержание Биржевого комитета (совета) и персонала биржи.

К учредителям биржи относят членов инициативной группы, выступающих в качестве
организаторов бирж. Учредители подписывают учредительный договор о создании
биржи и вносят первоначальные взносы. Учредителями могут быть как физические,
так и юридические лица.

Согласно законодательству в учреждении биржи не могут участвовать:

· высшие и местные органы
государственной власти и управления;

· банки и кредитные учреждения,
получившие в установленном порядке лицензию на осуществление банковских
операций;

· страховые и инвестиционные компании и
фонды;

· общественные, религиозные и
благотворительные объединения (организации) и фонды;

физические лица, которые согласно законодательству не могут осуществлять
предпринимательскую деятельность.

Членом биржи считают того, кто участвует в формировании ее уставного
капитала либо вносит членские взносы или иные целевые взносы в имущество биржи
и стал ее членом в порядке, предусмотренном учредительными документами·

Член биржи обладает определенными правами, он может:

1) участвовать в биржевой торговле;

2) принимать участие в управлении согласно биржевым нормативным
документам;

3) участвовать в распределении прибыли и получать дивиденды, если они
предусмотрены учредительными документами;

4) сдавать в аренду свои права на участие в биржевой торговле (в
установленном порядке и только одному юридическому лицу),

Число членов биржи ограничено, оно зависит от размера уставного фонда и
номинальной стоимости одной акции, Акция дает возможность пользоваться правами
члена биржи, Она выражает стоимость «места» на бирже. Тесто — это
собственность члена биржи· Оно может быть продано, если член биржи выходит из
ее состава, сдано в аренду. Стоимость места определяет Биржевой комитет, она
зависит от спроса и предложения.

Кроме Общего собрания, для управления биржей необходим постоянно
действующий орган, так как собрание собирается, как правило, один раз в год.

Постоянно действующим органом управления биржи считают:

Биржевой комитет (совет, Совет директоров), из состава которого
формируются Президиум и Правление [3].

Биржевой комитет является контрольно-распорядительным органом текущего
управления биржей, он охраняет интересы членов биржи, осуществляя текущий
контроль за ее деятельностью. Функциями Биржевого комитета (совета) являются:

· заслушивание и оценка отчетов
Правления;

· внесение поправок в правила биржевой
торговли;

· подготовка решений Общего собрания
членов биржи;

· установление размера всех взносов,
выплат, денежных комиссионных сборов;

· подготовка решения о приеме или
исключении членов биржи;

· организация и проведение
квалификационных экзаменов для брокеров и т.д.

Одновременно с Биржевым советом на Общем собрании членов биржи избирается
Ревизионная комиссия, которая осуществляет контроль за финансово-хозяйственной
деятельностью биржи и ее обособленных подразделений. Кроме того, она вправе
оценить правомочность решений, принимаемых органами управления биржи.

Ревизионная комиссия к Общему собранию членов биржи должна провести
документальную проверку финансово-хозяйственной деятельности биржи (сплошную
или выборочную), ее торговых, расчетных, валютных и других операций.
Ревизионная комиссия проверяет:

· выполнение установленных смет,
нормативов и лимитов;

· своевременность и правильность
платежей в бюджет;

· соблюдение биржей и ее органами
управления законодательных актов и инструкций, а также решений Общего собрания
членов биржи;

· соблюдение членами биржи правил
биржевой торговли, содержание и условия заключения биржевых сделок;

· постановку и правильность
оперативного, бухгалтерского и статистического учета и отчетности.

Для ведения хозяйственной биржевой деятельности, текущей ра6оты биржи как
учреждения, а также для выполнения решений, принимаемых Общим собранием членов
биржи и Биржевым советом, необходима стационарная структура биржи, которая
представлена специализированными и исполнительными органами.

От того, насколько умело эти органы осуществляют свою деятельность, во
многом зависит эффективность работы биржи. Рациональная стационарная структура
биржи позволяет выполнять ее функции наиболее эффективно.

Специализированные органы — это комиссии биржи и ее коммерческие
организации. Среди комиссий наиболее значительными являются Котировальная и
Арбитражная.

Котировальная комиссия необходима для того, чтобы организовать учет
различных видов цен (спроса и предложения, договорных, высших и низших,
начальных и заключительных) при заключении биржевых сделок. На основе обобщения
таких цен определяются котировальные (справочные) цены, которые публикуются в
биржевых бюллетенях и рассматриваются в качестве биржевого справочника.

Биржевой бюллетень является каталогом обработки многочисленных сведений
не только по уже совершенным, т.е. заключенным сделкам, но и по товарам,
предлагавшимся к торгам, а также по заявкам о спросе, в том числе и при
внебиржевых операциях. Обязанностью Котировальной комиссии является наблюдение
за своевременным представлением участниками торгового процесса достаточно
полных и объективных сведений. Она также должна устанавливать базу биржевого
бюллетеня, т.е. список котируемых товаров с указанием типичного объема товарной
печати. Котировальная комиссия поставляет в информационно-справочный отдел
биржи данные о ценах и тенденциях их движения так же, как и по тем товарам,
которые не вошли в официально опубликованную котировку. Совместно с Арбитражной
комиссией она устанавливает цены при возникновении спорных вопросов.

В случае возникновения споров между покупателями, продавцами и брокерами
в ходе заключения или исполнения биржевых сделок они могут обращаться в
третейский суд – Арбитражную комиссию биржи для разрешения этих споров. Она не
наделена правом принимать решения, обязательные к исполнению сторонами
конфликта. Это своего рода согласительная комиссия. При неудовлетворенности
какой-либо из сторон итогами разбирательства в Арбитражной комиссии дело
передается в судебные инстанции [1].

Организационная структура управления биржи приведена в Приложении 2.

Участниками биржевой торговли являются брокеры, биржевые маклеры,
старшие маклеры, помощники брокеров и биржевых маклеров. Кроме того, в
операционный зал допускаются лица: персонал биржи. Главный управляющий,
Председатель Правления, Государственный комиссар и Ответственный член Биржевого
совета, а также лица, присутствие которых разрешено Биржевым советом.
Участников биржевой торговли следует отличать от присутствующих в торговом зале
биржи. Присутствующих в зале условно можно разделить на следующие группы:

1) заключающие сделки;

2) организующие заключение биржевых сделок;

3) контролирующие ход ведения биржевых торгов;

4) наблюдающие за ведением торга.

Состав заключающих сделки определяется правилами биржевой торговли и
может отличаться в зависимости от того, какой является биржа – открытой или
закрытой.

На открытой бирже заключать сделки в помещении биржевого зала имеют
право:

· члены биржи и их представители;

· брокеры, аккредитованные на бирже;

· постоянные и разовые посетители,
получившие право на участие в биржевых торгах.

На закрытой бирже заключать сделки имеют право:

· члены биржи и их представители;

· брокеры, аккредитованные на бирже.

Вторую группу, организующих заключение биржевых сделок, представляют,
прежде всего, сотрудники биржи, находящиеся (работающие) в зале. К ним
относятся:

· маклеры, ведущие биржевой торг;

· операторы (помощники маклера),
фиксирующие заключение сделок в своем кругу;

· сотрудники расчетной группы отдела
организации биржевых торгов, помогающие брокерам оформить заключенную сделку;

· работники отдела (бюро) экспертизы
биржи, организующие проведение экспертизы товаров, выставляемых на торг, и
оказывающие необходимую консультацию участникам торгов;

· работники юридического отдела биржи,
оказывающие необходимую консультацию при оформлении заключенных сделок и
составлении биржевых договоров.

Кроме того, в эту группу можно включить также и помощников брокеров,
имеющих право присутствовать в биржевом зале, но не имеющих права на заключение
сделок.

Ценные бумаги, обращающиеся на фондовой бирже, обладают еще одним
свойством, а именно колебания цен на эти бумаги, как правило, должны быть
постоянными и минимальными. Фондовая биржа способна обеспечить именно такую
концентрацию спроса и предложения ценных бумаг, которая позволяет установить
цены на них, реально отражающие экономическую ситуацию.

На фондовой бирже обращаются далеко не все ценные бумаги, а лишь
«отборные», и биржа наряду с эмитентом несет ответственность за их
качество перед инвесторами [1].

1.3.2 Показатели, характеризующие активность торгов

Фондовые индексы ММВБ

ММВБ приступила к реализации программы развития семейства фондовых
индексов, позволяющих на основе надежных исходных данных обеспечить участников
рынка интегральной информацией о состоянии различных сегментов рынка ценных
бумаг.

В целях решения поставленной задачи в первую очередь рассматривается
организованный биржевой рынок ценных бумаг ММВБ, который за время своего
существования показал значительное технологическое превосходство над
аналогичными рынками прочих российских организаторов торговли (доля ММВБ на рынке
корпоративных ценных бумаг за 2008 год превысила 70% всего оборота вторичных
торгов этими инструментами в России). Однако, несмотря на тесную взаимосвязь
рынков на различных биржевых площадках, а также внебиржевого рынка, всегда
существует некоторое расхождение текущих цен одной и той же акции на разных
рынках. Технологии брокерских операций предполагают исполнение поручений
клиентов по наилучшим ценам на любой торговой площадке. Учитывая такую
специфику рынка, а также в целях получения интегральной оценки стоимости
портфеля ценных бумаг, в дальнейшем будет развиваться второй подход, выходящий
за рамки рынка ММВБ и позволяющий обобщить динамику цен нескольких независимых
торговых площадок в едином индексе.

В настоящее время ММВБ рассчитывает индексы, характеризующие состояние
рынка ценных бумаг ММВБ. К их числу относятся Индекс ММВБ, индекс ММВБ 10 и
Технический сводный индекс ММВБ.

Индекс ММВБ (рассчитывается с 22 сентября 1997 года, с 28 ноября 2002
года название «Сводный фондовый индекс ММВБ» изменено на «Индекс ММВБ»)
представляет собой взвешенный по эффективной капитализации индекс рынка
наиболее ликвидных акций российских эмитентов, допущенных к обращению на ММВБ.
Методикой расчета Индекса ММВБ предусмотрено наличие современной системы
индекс-менеджмента, включающей создание Индексного комитета и определяющей
принципы включения ценных бумаг в базу расчета индекса, основанные на экспертной
оценке. Индекс ММВБ пересчитывается в реальном времени при совершении в режиме
основных торгов новой сделки с акциями, включенными в базу расчета индекса.

Индекс ММВБ 10 (публикуется с 19 марта 2001г., начальное значение
индекса, рассчитанное на — 18:00 по московскому времени 30 декабря 1997 года
составляет 100 индексных пунктов) представляет собой ценовой, не взвешенный индекс,
рассчитываемый как среднее арифметическое изменения цен 10 наиболее ликвидных
акций, допущенных к обращению в Секции фондового рынка (вне зависимости от их
принадлежности к котировальным листам ММВБ). Индекс отражает в режиме реального
времени (с 10:59 до 18:00) прирост стоимости портфеля, состоящего из 10 акций,
веса которых в составе портфеля в начальный момент времени одинаковы. Данный
индикатор ориентирован в первую очередь на day-трейдеров, и позволяет
отслеживать малейшие колебания цен основных финансовых инструментов. ММВБ 10 является
первым биржевым индексом в России, методика которого не предусматривает
временнего усреднения цен, а пересчет значений индекса производится после
каждой сделки, заключенной с любой из 10 выбранных акций в основном режиме
торгов. Состав корзины индекса определяется один раз в квартал на основании 4 показателей
ликвидности.

Технический сводный индекс ММВБ введен в соответствии с требованиями
Положения о требованиях, предъявляемых к организаторам торговли на рынке ценных
бумаг, утвержденного Постановлением ФКЦБ России от 4 января 2002 года № 1-пс и используется
при принятии Дирекцией ММВБ решения о приостановке торгов в случае превышения
допустимых границ колебаний данного индекса, устанавливаемых ФКЦБ России. Индекс
представляет собой отношение текущей капитализации акций, допущенных к обращению
на ММВБ, к значению их капитализации на начальную дату. Индекс рассчитывается
раз в полчаса с 12:00 до 18:00. Для расчета капитализации используется часовое
усреднение цены акций [9].

1.3.3 Итоги торгов за месяц

Торговая активность измеряется за каждый день и фиксируется в бюлетнях
ММВБ, итогах работы рынков (неделя, месяц). Пример последнего документа за
сентябрь 2008 представлен ниже.

Итоги работы рынков ММВБ в сентябре 2008 г.

В сентябре 2008 г. на всех рынках ММВБ было заключено сделок на сумму
1358 млрд. руб. (46,5 млрд. долл.), что на 7,1% больше объема торгов в августе.

Рынок акций. Активность участников рынка в сентябре существенно
увеличилась по отношению к августу. Общий оборот операций с акциями составил
266,8 млрд. руб., а среднедневной оборот торгов вырос на 39% до 12,1 млрд. руб.
Оборот операций РЕПО с акциями составил в сентябре 29,9 млрд. руб. – 11,2%
общего оборота операций с акциями. Оборот операций в РПС в сентябре составил
45,2 млрд. руб., что составляет 19% оборота вторичных торгов акциями.

Продолжился рост Индекса ММВБ – за месяц он составил 11,2%, индекс достиг
611,03 пункта. Среди «голубых фишек» наибольший рост показали обыкновенные
акции ОАО «Мосэнерго», цена которых выросла на 31,6%.

Выросли также обыкновенные акции ГМК «Норильский никель» – на 13,2%, ОАО
«Ростелеком» – на 10,6%, РАО «ЕЭС России» – на 9,5%, ОАО «НК «ЛУКойл» – на 6%,
АК Сбербанка РФ – на 5,8%, ОАО «Сургутнефтегаз» – на 4,4%. Снизились
обыкновенные акции ОАО «ЮКОС» – на 3,1%.

Рынок корпоративных и региональных облигаций. В секторе корпоративных и
региональных облигаций активность инвесторов повысилась до уровня марта-апреля
текущего года. По итогам месяца совокупный объем сделок с корпоративными и
региональными облигациями составил 109,6 млрд. руб., из которых 9,57 млрд. руб.
(8,7% совокупного оборота) пришлось на первичные размещения (облигаций
Иркутской области, Республики Башкортостан 2008 г., облигаций Уфы 2008 г., АИЖК Кемеровской области, ОАО «Центральный Телеграф», ОАО «Система
Финанс»), 74,28 млрд. руб. (67,8%) – на вторичные торги и 25,75 млрд. руб.
(23,5%) – на сделки РЕПО.

По сравнению с августом 2008 г. совокупный объем торгов в секторе
корпоративных и региональных облигаций увеличился на 42,3%.

Рост оборота по субфедеральным облигациям составил более 30%, до 56,20
млрд. руб., они стали лидерами в структуре биржевого оборота облигаций – 51,3%,
а оборот по корпоративным облигациям практически не изменился – 52,2 млрд.
руб., соответственно доля их снизилась до 47,6%. Оборот по муниципальным
облигациям вырос до 1,25 млрд. руб.

В сентябре котировки наиболее ликвидных выпусков выросли. Индекс
корпоративных облигаций ММВБ (RCBI), повысившись в августе на 0,15%, в сентябре
вырос на 0,37%, составив на закрытие 30 сентября 103,37 пункта. Индекс
корпоративных облигаций RCBI-c за сентябрь повысился на 0,82% до 124,14 пункта.

Доходность большинства ликвидных выпусков корпоративных и региональных
облигаций в сентябре ускорила снижение по сравнению с августом. В частности,
доходность по облигациям МосГорЗайма (38-й выпуск) понизилась на 0,44 п.п., по
облигациям МосГорЗайма (31-й выпуск) – на 0,50 п.п., по облигациям МосГорЗайма
(32-й выпуск) – на 0,27 п.п., по облигациям Московской области (серия 25004) –
на 0,54 п.п., по облигациям Газпрома (серия А3) – на 0,59 п.п., по облигациям
ВТБ (4-й выпуск) – на 1,03 п.п., по облигациям РАО ЕЭС (серия Р2) – 0,18 п.п.,
по облигациям ТНК (5-й выпуск) – на 0,48 п.п. Доходность по облигациям
ЦентрТелекома (серия 03) выросла на 0,44 п.п.

Рынок государственных ценных бумаг. В сентябре суммарный объем торгов на
рынке госбумаг составил 158,4 млрд. руб., что на 18,1% меньше, чем в августе.
Объем сделок прямого РЕПО с Банком России составил 47 млрд. руб. или 30%
оборота. Объем вторичных торгов достиг максимального за последние два года
месячного уровня 64,6 млрд. руб., а объем междилерского РЕПО – 705 млн. руб.

Основной вклад в повышение объема торгов на вторичном рынке внесли
операции с облигациями Банка России, объем которых составил 30,4 млрд. руб. На
оборот в секторе ОФЗ-АД пришлось 19,8 млрд. руб., в секторе ОФЗ-ФД – 14,3 млрд.
руб., в секторе ОФЗ-ПД – 0,099 млрд. руб. В сентябре лидерами по объему сделок
(без ОБР) стали выпуск ОФЗ 46003, объем сделок с которым составил 3,9 млрд.
руб., а средневзвешенная доходность выросла на 0,11 п.п., и ОФЗ 46002, объем
сделок с которым составил 3,5 млрд. руб., а доходность выросла на 0,03 п.п.

Состоялось размещение бескупонных облигаций Банка России с объемом
выпуска 50 млрд. руб. по номиналу. По итогам аукциона было размещено облигаций
на сумму 34,513 млрд. руб. по номиналу, объем выручки составил 34,495 млрд.
руб., цена отсечения – 99,9472% от номинала, доходность к выкупу по цене
отсечения — 1,75% годовых, средневзвешенная цена – 99,9488%, средневзвешенная
доходность – 1,7% годовых.

Общий объем размещенных Минфином бумаг в сентябре составил 7,5 млрд.
руб., что на 1,8% меньше, чем в августе. Размещались бумаги: ОФЗ 46002, ОФЗ
46014, ОФЗ 27025 и ОФЗ 27026. Объем аукционов БМР составил 0,64 млрд. руб., что
на 91% меньше, чем в августе.

Валютный рынок. За месяц курс рубля вырос по отношению к доллару на 3 коп.
(0,1%) и снизился по отношению к евро на 71,6 коп. (-2%): в четверг 30 сентября
курс доллара расчетами «сегодня» на ЕТС составил 29,2221 руб./долл., курс
единой европейской валюты – 36,0555 руб./евро. В условиях благоприятной внешнеторговой
конъюнктуры активность участников осталась на высоком уровне – объем торгов
валютного рынка ММВБ за месяц увеличился на 2,3% до 28,2 млрд. долл.
Среднедневной оборот по долларовым инструментам увеличился на 2,2% до 1271 млн.
долл. Объем сделок с долларом расчетами «сегодня» составил 25,9%, расчетами
«завтра» – 32,6% объема валютных торгов. Улучшение ситуации с рублевой
ликвидностью банковской системы сказалось на некотором сокращении объема
операций СВОП, доля которых уменьшилась с 43,8 до 40,8% общего оборота.
Среднедневной объем торгов европейской валютой вырос на 5% до 7,7 млн. евро в
день. долл. Удельный вес операций «евро-рубль» составил 0,7%, а на сделки
«доллар-рубль» пришлось 99,3% объема биржевых торгов.

Рынок стандартных контрактов. Общий оборот торгов фьючерсными
контрактами на доллар США составил 167,5 млн. руб., или 5720 контрактов.
Среднедневной оборот торгов снизился по отношению к августу и составил 7,6 млн.
руб. Объем открытых позиций на конец сентября составил 21320 контрактов (около
21 млн. долл.), несколько снизившись относительно уровня конца августа. Из них
1050 контрактов приходится на октябрьский контракт, 100 – на ноябрьский
контракт, 20120 – на декабрьский контракт и 50 – на июньский контракт 2009 г. Средний спрэд по ближайшему к исполнению контракту составлял в среднем 3-5 коп.

Комментарий к сложившейся ситуации.

Ситуация на российском финансовом рынке в сентябре определялась
совокупным воздействием внешних и внутренних факторов, среди которых можно
выделить: высокий уровень мировых цен на нефть, хорошие макроэкономические
показатели России и рост ликвидности отечественного банковского сектора.

Поддержке рынка способствовали исключительно высокие мировые цены на
нефть. Весь месяц цена нефти сорта Brent была выше уровня 40 долл./баррель и к
концу месяца выросла до 46,4 долл./баррель.

В сентябре на мировых фондовых рынках не наблюдалось единой тенденции:
американский индекс DJIA снизился на 1%, а немецкий DAX вырос на 2,8%.

В начале месяца наблюдалось повышение доходности американских долговых
бумаг, в частности, 10-летних Treasuries. Позднее ситуация на американском
долговом рынке изменилась благодаря тому, что ФРС США приняла 21 сентября
решение повысить ставки по федеральным фондам на 25 базисных пунктов до 1,75%
годовых и в дальнейшем намерена придерживаться этой умеренной стратегии. В
результате в третьей декаде месяца доходность 10-летних Treasuries упала до 4%
годовых, т.е. за месяц она снизилась на 0,1 п.п.

Что касается внутренней конъюнктуры, то здесь на рынок оказывали
благоприятное влияние хорошие экономические новости. Так, профицит федерального
бюджета РФ в январе-сентябре 2008 г. на основе предварительных данных о
финансировании расходов составил 476,393 млрд. руб., или 3,9% от прогнозного
объема ВВП за январь-сентябрь. Стабилизационный фонд РФ, формируемый с начала
этого года за счет дополнительных доходов от высоких цен на нефть, на 1 октября
вырос до 349,7 млрд. руб. (на 1 февраля 2008 г. его величина составляла 106 млрд. руб.).

Наблюдалось улучшение ситуации с банковской ликвидностью. Средняя
однодневная ставка MIBOR составила 4,08% в сентябре против 4,59% в августе, а
средний уровень остатков средств банков на корсчетах вырос с 194,33 млрд. руб.
в августе до 198,48 млрд. руб. в сентябре.

Следствием влияния позитивных факторов стал рост рынка акций российских
компаний. Следует добавить также, что в сентябре существенно меньшее влияние на
рынок стали оказывать события вокруг Юкоса. Видимо, инвесторы адаптировались
как к новостям о Юкосе, так и к существенному уменьшению веса Юкоса в Индексе
ММВБ. Сентябрь стал периодом существенной активизации процесса реструктуризации
РАО «ЕЭС России». Было принято решение о формировании первых ОГК. В связи с
этим существенно вырос интерес стратегических инвесторов к акциям «Мосэнерго»,
которые стали лидерами роста в сентябре. В конце месяца был проведен давно
ожидавшийся аукцион по продаже госпакета акций НК «Лукойл», который приобрела
американская ConocoPhillips за 2 млрд. долл. Кроме того, стало известно, что
ConocoPhillips может увеличить свою долю в уставном капитале ЛУКОЙЛа до 20%, и
компании создают СП для допуска американской компании к разработке
Тимано-Печорского месторождения.

Рынок корпоративных и региональных облигаций, испытав незначительное
снижение котировок в начале сентября, оставшуюся часть месяца демонстрировал
достаточно уверенный рост. Относительно «дешевые деньги» и отсутствие крупных
размещений новых выпусков в этом секторе на фоне весьма стабильного курса
рубль/доллар обеспечили достаточно высокий спрос на вторичном рынке.

Важнейшим событием сентября стало размещение облигаций Банка России
(ОБР). Итоги аукциона показали заинтересованность участников рынка в новых
инструментах. На аукционе ОБР было продано 70% предложенных бумаг, что
позволило зарегистрировать выпуск в ФСФР. Банк России впоследствии выкупил
часть облигаций, не дожидаясь первой оферты, чтобы снизить расходы, а по оферте
был выкуплен остаток облигаций. 6 октября ОБР повторно будут размещены на рынке
на срок девять месяцев.

Развитию рынка ОБР в перспективе должно способствовать совершенствование
законодательного окружения. Госдума РФ в ближайшее время примет поправки в
законодательство, упрощающие порядок выпуска ОБР. Как ожидается, изменения
будут вноситься в закон «О Банке России» и закон «О рынке ценных бумаг». Эти
изменения позволят ЦБ РФ выпускать собственные облигации, не регистрируя их и
не объявляя заблаговременно об эмиссии.

Курс доллара к рублю за месяц снизился на 3 коп. (0,1%) до 29,22 руб. за
доллар. Поддержку российской валюте по-прежнему оказывает приток экспортной
валютной выручки, который определяется сохраняющимися высокими ценами на нефть.
В сентябре против доллара играло также падение американской валюты на рынке
Forex. Рост курса евро по отношению к рублю — прямое следствие укрепления
позиций единой европейской валюты на мировом рынке. После повышения ФРС США
учетной ставки до 1,75% годовых наиболее осторожные игроки решили зафиксировать
прибыль, что привело к укреплению позиций евро по отношению к доллару. За месяц
на Forex евро вырос на 2% с 1,22 до 1,24 долл. за евро, соответственно курс
евро на российском рынке увеличился более чем на 70 коп. (2%) до 36,06 руб. за
евро.

В перспективе цены на российские сырьевые ресурсы останутся определяющим
фактором курсообразования. В условиях благоприятной внешнеэкономической
конъюнктуры золотовалютные
резервы ЦБ РФ достигли уровня 94,3 млрд. долл. и обеспечивают плавную динамику
курса. Пока ориентиры курса доллара на срочном рынке ММВБ на октябрь-ноябрь
находятся в диапазоне 29,25 — 29,33 руб. [9].


2. Алгоритма выделения тренда и построения доверительных
полос для цены акции

2.1 Метод Полосы Боллинджера

Рассмотрим применение метода Полоса Боллинджера для цен акций Лукойл с
целью долгосрочной торговли.

Источником информации является сайт Московской межбанковской
валютной биржи. В ходе исследования использовались цены закрытия акций компании
ОАО «Лукойл» за 100 торговых дня (Исходные данные — Приложение 1). При
построении полос для различного порядка скользящих средних имеем следующий
результат:

1. 8-дневное скользящее среднее (n = 8) – применение неэффективно. Не наблюдается четких
сигналов к покупки/продажи, т.к. цена не выходит за полосы.

2. 10-дневное и 13-дневное среднее – наблюдались
незначительные скачки за линии. Данные порядки эффективны для краткосрочного
анализа, а также для внутредневной торговли.

3. 20-дневное скользящее среднее. Как показало исследование,
данный порядок средней привел к лучшему результату анализа: 5 % времени акции
находятся вне диапазона полос, 95% соответственно внутри [8].

Формулы для расчета верхнего и нижнего доверительного интервала,
следующие:

и

где U — верхняя граница доверительного интервала;

D — нижняя граница доверительного интервала;

x — установленный трейдером процент, зависящий от среднеквадратических
отклонений цены от скользящей средней;

MA
— скользящая средняя,

,

pi— цена в i-й момент времени;

n –
период времени, на котором производится усреднение цены, порядок средней.

Скользящая средняя строилась с помощью MS «Excel»/Анализ
данных.

Среднеквадратическая ошибка
моделирования

28,0723

В самом начале тенденции цены дважды вышли за верхнюю полосу (2 день, 4
день), что является сильным сигналом к изменению тренда. Таким образом,
трейдеру необходимо покупать акции после возвращения цены в диапазон, поскольку
повышательная тенденция сменяется понижательной. Еще одним сигналом покупки —
пересечение цены и скользящей средней на 7 день. После касания нижней полосы на
12 день, трейдеру необходимо занять выжидательную позицию, поскольку тренд
неопределенен и колеблется в одинаковом диапазоне [431, 445,7]. Цена в точке 25
пресекает СС, но поскольку этот сигнал является слабым, трейдеру нежелательно вступать
на рынок без дополнительных сигналов. На 36 и 38 день наблюдается рыночная
ситуация подобная началу тренда, но как видно в дальнейшем линия цены не смогла
пересечь СС, что свидетельствовало об зарождении следующего флета. Двойном пересечении
верхнего интервала не привело к изменению повышательного тренда. Было бы
ошибкой начать покупать на данном отрезке. На графике можно увидеть пересечение
тренда цены и СС на 53 день, но данный сигнал не может быть подтверждением
предыдущего, т.к. пресечение происходит после флета. Изменению тренда
предшествует следующий сигнал: пресечение СС и тренда цены – 68 день, 71, 72
день– цена выходит за верхнюю полосу, следовательно здесь трейдер может
продавать акции до возникновения флета. Точка 87 слабый сигнал к изменению
действующего тренда, т.е. вполне возможна тенденция покупки акций на промежутке
88 – 100.

Рисунок 3 —
Полосы Боллинджера

Расчетные таблицы приведены в Приложении 3

2.2 Метод регрессии с переключениями

Для выявления более корректной тенденции цены используем
метод Регрессия с переключениями.

Регрессия с переключениями (регрессионные модели с переменным) наравне с
адаптивным подходом является средством моделирования изменения структуры
экономического процесса. Однако в отличие от адаптивного подхода здесь
считается, что изменение структуры может происходить не в каждый момент
времени.

В общем случае проблема построения регрессионной модели с переменной
структурой включает решение следующих задач:

· Выявление точек перелома зависимостей
(или их задание);

· Установление характера перехода
(плавное или скачкообразное);

· Построение модели с переменной
структурой;

· Проверка гипотезы о наличии
структурных изменений.

Решение указанных задач представляет собой значительные трудности, а
некоторые еще не имеют надежного формального решения. Однако при решении
практических задач довольно часто встречаются ситуации, когда не требуется решение
первых двух задач, поскольку априори можно сформулировать гипотезы о положении
точек перелома и характере перехода. Например, при изучении во времени
какого-либо экономического показателя предприятия (объем выпуска, себестоимость
продукции и т.д.) заранее можно сказать, что в большинстве случаев переходы
будут плавные, а точки перелома зависимости будут располагаться на временной
оси в момент осуществления изменений условий производства (приватизация,
изменение собственника, изменение технологии и т.д.). В ряде случаев, когда нет
достаточно надежной априорной информации, местоположение точек перелома можно
определить по графику экономического показателя от времени.

Поясним сущность регрессии с переключениями на примере. С этой целью
рассмотрим рисунок 4.

Рисунок 4 –
Пример регрессии с переключениями

На данном рисунке приведен скачкообразный переход от регрессии I к
регрессии II. Непрерывный переход от регрессии I к регрессии III, изображенных
пунктирной линией также приведен на рисунке 4.

На рисунке 4 штрихпунктирной линией показано изменение коэффициента
регрессии на каждом шаге (адаптивный алгоритм) [13].

Использование априорной информации позволяет повысит точность оценивания
параметров регрессии. Это важно при построении математических моделей
экономических процессов, так как часто исходными данными являются короткие
временные ряды. Предположим что область параметров задается в виде нечетких
ограничений – равенств и неравенств. Рассматриваемая регрессия имеет вид

 (17)

где  — зависимая переменная,  — параметр регрессии, – независимая переменная, — случайная величина, здесь и далее « /
» означает транспонирование. Относительно регрессоров далее используется такое
допущение

Допущение 1. Матрица  невырождена

Лемма 1. Если выполняется допущение 1 и  ( — выпуклое множество), то  строго монотонно возрастает, а  строго монотонно убывает при , где  

Рассматриваемую задачу можно трактовать как задачу с двумя нечеткими
целями выбора, так как с ростом r увеличивается первый критерий и уменьшается второй, и наоборот. Нечеткой
i — целью, i = 1,2 , в множестве Z является некоторое его нечеткое подмножество, обозначим его . Функция принадлежности

 (18)

где .

Согласно лемме 1,  уменьшается от 1 до
0, а увеличивается от 0 до 1.

Рассмотрим модель регрессии с переключением при одномерном переключателе,
зависящем от времени t:

, (19)

где  — n – мерный вектор регрессоров,
 — n – мерный вектор истинных значений
параметров регрессии,  — индекс точки переключения,  — шум.

На отрезке времени  с числом наблюдений  параметры регрессии постоянны и равны . Пусть .
Далее будем считать, что точки переключения  известны,
а величина  может быть меньше n.

Пусть параметры регрессии на соседних отрезках It и It +1 достаточно близки, что можно
сформулировать в виде нечеткого ограничения-равенства  ,
где – вектор, его компоненты – нечетко
заданные числа, функции принадлежности которых сосредоточены в окрестности 0.

Расхождения, аналогичные приведенные в разделе 1, показывают, что задачу
оценивания можно сформулировать как двухкритериальную.

 (20)

 (21)

где, , — выпуклое множество,  и  —
весовые коэффициенты (известные величины). В частности,

Введем следующие матрицы:

размерности mi x n;

X = diag (X(1), …, X(N)) размерности

;

Сформируем матрицу

.

Здесь r
> 0 , ,

где матрица  имеет размерность

(N-1)xN.

Имеем

где  — вектор, размерность которого .

Причем .

Здесь

где , .

Размерность  равна .
У вектора  размерности  компонента с
индексом  равна , с
индексом  — равна ,
остальные компоненты нулевые.

Относительно регрессоров принимаем допущение

Допущение 6. У матрицы  размерности  столбцы линейно
независимы.

Лемма 2. Пусть выполняется допущение 6, элементы матрицы .

Тогда матрица M
имеет полный ранг.

Доказательство. Необходимое и достаточное условие линейной независимости
векторов (существование полного ранга у M) – выполнение равенства

 (22)

для всех *.

Из (22) имеем две системы уравнений

, (23)

Количество уравнений в первой системе — , во
второй — . Первую систему в развернутом виде
можно представить как N
систем уравнений

 (24)

Вторую систему уравнений в (23) в развернутом виде представим так:

, (25)

где ,  — k-я компонента вектора .

Обратимся к первому уравнению в (25), коэффициенты которого , , . Отсюда следует .

Рассуждая аналогично, получим из остальных уравнение в (25)

 (26)

Из этого соотношения и (24) получаем систему уравнений , где , . Согласно условию леммы, ее решение . Отсюда и из (26) следует . Лемма доказана.

Для определения оценок параметров регрессии с переключениями свернем два
критерия в один.

Теорема 8. Если выполняются условия леммы 2,  ,
где  — выпуклое множество, то P — оценка параметров регрессии (19),
соответствующая критериям (20), (21),
является решением задачи

 (27)

Доказательство.
Квадратичный член функции цели  имеет вид

Но M, согласно лемме 2, имеет полный
ранг. Поэтому квадратичная форма  положительно
определена и, следовательно, (27) имеет единственное решение. Отсюда следует
утверждение теоремы:

Можно показать, что свойства критериев такие же, что и приведенные в
разделе 1. Поэтому единственная компромиссная P-оценка параметров регрессии с переключениями,
соответствующая значению r = r*, может быть найдена по правилам, описанным в этом
разделе, т.е. , функции  определены в (18), . Здесь  [7,
14]

Описанный алгоритм оценивания реализован в пакете программ «ПРОГНОЗ».

Для нахождения коэффициентов регрессии и их среднеквадратических ошибок
применяется пакет программ «ПРОГНОЗ».

Пакет программ «ПРОГНОЗ»
предназначен для создания линейных по параметрам регрессионных моделей и
моделей временных рядов с переменными или постоянными во времени параметрами.
Полученные модели используются для многофакторного прогнозирования по
уравнениям регрессии и однофакторного прогнозирования по модели временного
ряда. Кроме того, пакет позволяет проводить предварительный анализ данных по
выборке: оценивать математическое ожидание и дисперсию, взаимную корреляционную
матрицу, проверять гипотезы о нормальном распределении генеральной
совокупности.

Пакет ориентирован на персональные компьютеры (ПК) типа IBM PC XT/AT и совместимые с
ними. Информация для расчетов находится в базе данных, создаваемой с помощью
СУБД типа dBase, foxbase, Карат и т.п. БД состоит из двух файлов. Первый файл
содержит числовые данные о переменных: каждое поле – одна переменная. Второй
файл содержит справочник русских названий полей, а также название единицы
отсчета данных (месяц, год, и т.п.).

Пакет «Прогноз» может быть использован для решения различных задач
моделирования и прогнозирования. К ним относятся:

1)  
прогнозирование
курса валют, акций, индексов цен различных товаров;

2)  
многофакторный
прогноз себестоимости продукции;

3)  
определение норм
расхода материалов и энергоносителей;

4)  
прогнозирование
качества продукции по некоторым факторам (например, определение механического свойства
металлопродукции по ее химическому составу);

5)  
анализ и
прогнозирование инвестиционных процессов.

Регрессионная модель с переменными параметрами

Рассмотрим модель вида

, (4)

где t — номер наблюдений. В качестве
регрессора zt используются линейные или нелинейные
функции от исходных переменных xj , имеющихся в БД. Параметры в модели (4) могут меняться от
наблюдения к наблюдению, либо быть постоянными на некоторых отрезках времени,
задаваемых пользователем (регрессия с переключениями).

2.1. Параметры модели изменяются на каждом шаге. В этом случае
используются два алгоритма. Первый алгоритм основан на постепенном забывании
предыстории путем придания «старым» наблюдениям меньшего веса. Причем в течении
некоторого периода времени веса всех наблюдений одинаковы, а от периода к
периоду изменяются по показательному закону. Параметры регрессии в (4)
оцениваются рекуррентно:

 , t = 1, 2, …

,

где ; ; ,

если t-е наблюдение – первое в  -ом периоде постоянства весов, сt = 1 в противном случае.

Второй алгоритм оценивания параметров регрессии в (4) основан на
трактовке задачи оценивании как двухкритериальной. Первый критерий –

 ,

второй критерий –

.

Искомая последовательность векторов  находится
в результате минимизации (2) где r
определяется из условия, что первый критерий является главным.

Результаты решения: оценки параметров регрессии и среднеквадратические
ошибки остатков выводятся в виде таблиц и графиков. Кроме того, вычисляются и
выводятся сглаженные оценки указанных величин.

Сглаживание производится согласно соотношению

 

где  — сглаженная оценка. Параметр  задается пользователем.

Прогнозирование по одному временному ряду

Рассматривается модель с переменными параметрами

 (8)

где  — последовательность независимых
случайных величин, l – неизвестно.
Параметры в (8) находятся двумя способами. Первый состоит в рекуррентном
оценивании:

,

, (9)

где ,  , Ol — l-мерный вектор. Величины  и l () выбираются такими, чтобы
минимизировать ошибку прогноза на 1 шаг вперед на отрезке обучения [1, Т]:

,

где  находится по (9).

Другой способ определения параметров в (8) аналогичен определению
параметров в (4) по второму алгоритму (см. р. 2.1). Отличие состоит в замене
вектора zt в (5) на векторе Xt-1 [12].

Рисунок
5 – Общая схема построения регрессии в ПО «ПРОГНОЗ»

2.2.1 Анализ тенденции цен акций
полиномиальный тренд второго порядка

В интерфейсе программы выбираем базу данных с которой будем работать, вид
прогноза — Многофакторный, Регрессия с переключениями, зависимые переменные –
Цена, независимые — Время, Время 2. Выбираем временной промежуток – 100, число
отрезков 5. Учитываем свободный коэффициент.

В результате вычислений имеем следующую таблицу:

Таблица – 1 Коэффициенты регрессии полином 2-го порядка

№ отрезка

Диапазон

Коэффициент регрессии

1

1 .. 20

alfa(0) – свободный член = 506,4294

alfa(1) при XX(1) = — 6,2289

alfa(2) при XX(2) = 0,1239

2

21 .. 40

alfa(0) – свободный член = 441,9491

alfa(1) при XX(1) = — 3,2460

alfa(2) при XX(2) = 0,1340

3

41 .. 60

alfa(0) – свободный член = 1044,6630

alfa(1) при XX(1) = — 20,9880

alfa(2) при XX(2) = 0,2152

4

61 .. 80

alfa(0) – свободный член = 943,5895

alfa(1) при XX(1) = — 13,2310

alfa(2) при XX(2) = 0,1126

5

81 .. 100

alfa(0) – свободный член = 2662,772

alfa(1) при XX(1) = — 41,6587

alfa(2) при XX(2) = 0,2029

Таблица 2 – Ошибки

Среднеквадратическая ошибка
моделирования

12,5074

Среднеквадратическая ошибка
прогноза

85,2772

На основании вышеприведенных данных строим полином (Рисунок 6).

Pt =  

В результате получим сглаженный тренд (полином) цен акций для 100 точек
(Рисунок ). Откладываем от него верхний и нижний доверительный интервал:

U// = Pt + t s2;

D// = Pt — t s2,

где t – квантиль. t = 2

s2 – среднеквадратическая ошибка
моделирования

Как видно из рисунка доверительные интервалы, построенные с помощью
Регрессии с переключениями уже Полос Боллинджер.

Расчетные таблицы приведены в Приложении 4.

Рисунок 6 —
Полином второго порядка

2.2.1 Анализ тенденции цен акций полиномиальный тренд первого
порядка

Построим линейный тренд методом регрессии с переключениями.

Pt =  

В результате получим сглаженный тренд (полином) цен акций для 100 точек
(Рисунок ). Откладываем от него верхний и нижний доверительный интервал:

U/ = Pt + t s2;

D/ = Pt — t s2,

где t – квантиль. t = 2

s2 – среднеквадратическая ошибка
моделирования

Таблица 3 – Коэффициенты регрессии полином 1-го порядка

№ отрезка

Диапазон

Коэффициент регрессии

1

1 .. 20

alfa(0) – свободный член = 489,2585

alfa(1) при XX(1) = — 3,0673

2

21 .. 40

alfa(0) – свободный член = 411,2470

alfa(1) при XX(1) = 2,0965

3

41 .. 60

alfa(0) – свободный член = 470,2636

alfa(1) при XX(1) = 1,3778

4

61 .. 80

alfa(0) – свободный член = 510,3297

alfa(1) при XX(1) = 0,8917

5

81 .. 100

alfa(0) – свободный член = 586,9031

alfa(1) при XX(1) = — 0,2669

Таблица 4 – Ошибки
линейного тренда

Среднеквадратическая ошибка
моделирования

20,3937

Среднеквадратическая ошибка
прогноза

47,9198

График полинома 1 порядка представлен ниже (Рисунок 7)

Рисунок 7 — Полином первого порядка

Расчетные таблицы приведены в Приложении 5.

Сравним среднеквадратические ошибки моделирования по каждому методу:

Таблица 5 —
Среднеквадратические ошибки моделирования

Полосы Боллинджера

28,0723

Регрессия с переключениями полином
второго порядка

12,5074

Регрессия с переключениями полином
первого порядка

20,3937

Более адекватной является та модель, которая имеет наименьшую
среднеквадратическую ошибку. В данном случае это регрессия с переключениями
полином 2-го порядка S2 = 12,5074.


3. Информационная система «Расчет индикаторов изменчивости»

3.1 Общие сведения об информационных системах

Классификация информационных систем

Структуру информационной системы составляет совокупность отдельных ее
частей, называемых подсистемами.

Подсистема — это часть системы, выделенная по какому-нибудь признаку.

Классификация по характеру использования информации

Информационно-поисковые системы делают введения, систематизацию,
сохранение, выдачу информации из запроса пользователя без сложных
преобразований данных.

Информационно — решающие системы осуществляют все операции переработки информации с определенного
алгоритма. Среди них можно провести классификацию по степени влияния
выработанной результатной информации на процесс принятия решений и выделить два
класса: управляющие и что советуют.

Управляющие ИС вырабатывают информацию, на основании которой человек
принимает решение. Для этих систем характерный тип задач расчетного характера и
обработка больших объемов данных. Примером могут служить система оперативного
планирования выпуска продукции, система бухгалтерского учета.

Эти системы имеют более высокую степень интеллекта, так как для них
характерная обработка знаний, а не данных.

Классификация по сфере
применения

Информационные системы организационного управления предназначенные для
автоматизации функций управленческого персонала. Учитывая наиболее широкое
применение и разнообразие этого класса систем, часто любые информационные
системы понимают именно в данном толковании. К этому классу относятся
информационные системы управления как промышленными фирмами, так и
непромышленными объектами: отелями, банками, торговыми фирмами и др.

Основными функциями подобных систем есть: оперативный контроль и
регулирование, оперативный учет и анализ, перспективное и оперативное
планирования, бухгалтерский учет, управление сбытом и снабжением и другие
экономические и организационные задачи.

Интегрированные (корпоративные) ИС используются для автоматизации всех функций фирмы и охватывают весь цикл
работ от проектирования к сбыту продукции. Создание таких систем очень тяжело,
поскольку требует системного подхода из позиций главной цели, например
получения прибыли, завоевание рынка сбыта и т.д. Такой подход может привести к
важным изменениям в самой структуре фирмы, на что может решиться не каждый
управляющий.

Информационные системы, которые разрабатывают альтернативы решений,
могут быть модельными и экспертными.

Модельные информационные системы предоставляют пользователю математические,
статические, финансовые и другие модели,
использование которых облегчает изготовление и оценку альтернатив решение.
Пользователь может получить отсутствующую нему для принятия решения информацию
путем установления диалога с моделью в процессе ее исследования.

Основными функциями модельной информационной системы есть:

возможность работы в среде типичных математических моделей, включая
решения основных задач моделирования типа «как сделать, чтобы ?»,
«что будет, если ?», анализ чувствительности и др.;

· довольно быстрая и адекватная
интерпретация результатов моделирование;

· оперативная подготовка и
корректирование входных параметров и ограничений модели;

· возможность графического отображения
динамики модели;

· возможность объяснения пользователю
необходимых шагов формирование и работы модели.

Экспертные информационные системы обеспечивают изготовление и оценку
возможных альтернатив пользователем за счет создания экспертных систем,
связанных с обработкой знаний. Экспертная поддержка принятых пользователем
решений реализуется на двух уровнях.

Системы поддержки принятие решений обслуживают частично
структурированные задачи, результаты которых тяжело спрогнозировать заранее.
Они имеют более могущественный аналитический аппарат с несколькими моделями.
Информацию получают из управленческих и операционных информационных систем.
Используют эти системы все, ком необходимо принимать решение: менеджеры,
специалисты, аналитики и др. Например, их рекомендации могут пригодиться при принятии решения ли покупать
взять оборудования в аренду и др.

Характеристики систем поддержки принятия решений;

· обеспечивают решение проблем,
развитие которых тяжело прогнозировать;

· оснащенные сложными инструментальными
средствами моделирования и анализа;

· разрешают легко изменять постановки
решаемых задач и входные данные;

· отличаются гибкостью и легко
адаптируются к изменению условий по несколько раз в день;

имеют технологию, максимально ориентированную на пользователя.

3.2 Описание подсистем, их назначение

ИС разработана средствами MS Excel, поскольку этот
программный продукт наиболее удобный для данного расчета.

Информационная система предназначена для расчета индикаторов изменчивости
цен акций, с целью анализа существующей тенденции и прогнозирование будущей.

Кнопки создавались с помощью Панелей инструментов «Элементы управления»,
«Формы».

Информационная система имеет следующую структуру:

—  Заставка

—  Главное меню

—  Индикаторы изменчивости

—  Построение Полос Боллинджера

—  Расчет № 1

—  Рисунок 1

—  Регрессия с переключениями линейная

—  Расчет № 2

—  Рисунок 2

—  Регрессия с переключениями
полиномиальная

—  Расчет № 3

—  Рисунок 3

—  Сравнение моделей

Общая характеристика ИС

1. Заставка

Заставка содержит кнопку ВХОД, ВЫХОД и MsgBox

ВХОД

Private Sub CommandButton1_Click()

Worksheets(«Лист3»).Activate

End Sub

Private Sub CommandButton2_Click()

ActiveWorkbook.Close

End Sub

Sub СПРАВКА()

MsgBox (» СППР разработала ст. гр. ЭК-00-М Кулина О.А. «)

End Sub

2. Главное меню. Главное меню предназначен для удобного перехода у
подсистемы «Индикаторы изменчивости», «Сравнение моделей».

В главном меню размещенные кнопки: Заставка, Индикаторы изменчивости,
Сравнение моделей

Заставка

Private Sub CommandButton1_Click()

Worksheets(«Лист 2»).Activate

End Sub

Индикаторы изменчивости

Private Sub CommandButton2_Click()

Worksheets(«Лист 4»).Activate

End Sub

Сравнение моделей

Private Sub CommandButton6_Click()

Worksheets(«Лист1»).Activate

End Sub

2.1 Индикаторы изменчивости – «Лист 4»

2.1.1 Построение Полос Боллинджера – «Лист 8». Цель данной подсистемы –
расчет и построение тренда методом Полоса Боллинджера

2.1.1.1 Расчет № 1 – «Лист 12»

2.1.1.2 Рисунок 1 – «Лист 13»

2.1.2. Регрессия с переключениями линейная – «Лист 5».
Назначение – расчет и построение регрессии с переключениями линейная.

2.1.2.1 Расчет № 2 – «Лист 6»

2.1.2.2 Рисунок 2 – «Лист 10»

2.1.3 Регрессия с переключениями полиномиальная – «Лист 7».Назначение –
расчет и построение регрессии с переключениями полиномиальная.

2.1.3.1 Расчет № 3 – «Лист 9»

2.1.3.2 Рисунок 3 – «Лист 11»

Сравнение моделей – «Лист 1»

На данной листве с целью выбора наиболее точной модели проводится
сравнение среднеквадратических ошибок, полученных по каждому индикатору.

В подсистеме для удобства заполнения ошибок расположенные кнопки, которые
вытягивают среднеквадратическую ошибку из подсистем и кнопка «Очистить».

Кнопка «1»

Sub Боллинджер()

» Боллинджер Макрос

Sheets(«Лист12»).Select

Range(«K3»).Select

Selection.Copy

Sheets(«Лист1»).Select

Range(«A9»).Select

Selection.PasteSpecial Paste:=xlValues, Operation:=xlNone,
SkipBlanks:= _

False, Transpose:=False

End Sub

Кнопка
«2»

Sub Лин()

‘ Лин Макрос

Sheets(«Лист6»).Select

Range(«K3»).Select

Selection.Copy

Sheets(«Лист1»).Select

Range(«B9»).Select

Selection.PasteSpecial Paste:=xlValues, Operation:=xlNone,
SkipBlanks:= _

False, Transpose:=False

End Sub

Кнопка
«3»

Sub полином()

‘ полином Макрос

Range(«C9»).Select

Sheets(«Лист9»).Select

Range(«M3»).Select

Selection.Copy

Sheets(«Лист1»).Select

Selection.PasteSpecial Paste:=xlValues, Operation:=xlNone,
SkipBlanks:= _

False, Transpose:=False

End Sub

Кнопка
«4»

Sub Удалить()

‘ Удалить Макрос

Range(«A9:C9»).Select

Application.CutCopyMode = False

Selection.ClearContents

End Sub

Для данной ИС был избран кнопочний интерфейс. Он створюеться
путем заполнения книги необходимым
количеством листов, каждый из которых трансформируются в диалоговой форму.

3.3 Инструкция пользователю информационной системы

Активизировать «Главное меню» — кнопка Вход

Рисунок 8 — Заставка

Рисунок 9 — Главное меню

2. Для выбора нужного индикатора Нажать кнопку «Индикаторы изменчивости»

3. Скопировать исходные данности и выбрать нужный индикатор, путем нажатия
кнопки. Например, Полоса Боллинджера.

Рисунок 10 – Подсистема выбора
индикаторов

Активизируется подсистема “Расчет индикатора Полоса Боллинджера”

 

Рисунок 11 – Подсистема «Построение Полос Боллинджера»

4. Рассчитать индикатор/Кнопка Расчет/ Вставка ранее скопированных
данных/ Расчет Скользящей Средней/Анализ данных/ Скользящее среднее. Другие
формулы уже рассчитаны с ссылками на необходимые ячейки. Надо

отметить, что максимальный
объем выборки для данной системы 100.

Рисунок 12 – Подсистема «Построение Полос Боллинджера»

Рисунок 13 – Расчет индикатора

5. Построение графику. Активизировать компоненту Рисунок 1, где раньше
заданным диапазонам строится график.

Рисунок 14 – Подсистема построения
графика

6. Возвратиться к Расчету / “К расчету №1”, или к Главному меню, для
расчета следующего индикатора

Аналогично рассчитываем другие индикаторы – Регрессия с переключениями
для линейного и полиномиального тренда. Особенность расчета состоит в потому,
что параметры регрессии были получены в Пакете программ “ПРОГНОЗ”. Поэтому в
компонентах “Построение линейного тренду” “Построение полиномиального тренду”
изображены коэффициенты и ошибки, в том виде в котором были получены из этого
пакету.

Расчет регрессии с переключениями – линейный тренд

Рисунок 15 – Построение
линейного тренда

Кнопка «Расчет»

Рисунок 16 – Расчет индикатора

Рисунок 17 – Подсистема построения
графика

После расчетов по трем моделям возвращаемся в «Главное меню»/ «Сравнение
моделей»

Появляется компонента “Сравнение моделей”, где активизируя кнопки под
названиями индикаторов, получаем среднеквадратичные ошибки по каждой.
Выбирается модель, которая имеет наименьшую ошибку. В данном случае полинома 2
порядка.

Рисунок 18 – Подсистема «Сравнение
моделей»

4. Охрана труда и техника
безопасности

Инструкция по технике безопасности при работе на компьютере

Общие требования безопасности

Настоящая инструкция
распространяется на персонал, эксплуатирующий средства вычислительной техники и
периферийное оборудование. Инструкция содержит общие указания по безопасному
применению электрооборудования в учреждении. Требования настоящей инструкции
являются обязательными, отступления от нее не допускаются. К самостоятельной
эксплуатации электроаппаратуры допускается только специально обученный персонал
не моложе 18 лет, пригодный по состоянию здоровья и квалификации к выполнению
указанных работ.

Требования безопасности перед началом работы

Перед началом работы следует убедиться в исправности электропроводки,
выключателей, штепсельных розеток, при помощи которых оборудование включается в
сеть, наличии заземления компьютера, его работоспособности,

Требования
безопасности во время работы

Для снижения или предотвращения влияния опасных и вредных факторов
необходимо соблюдать: санитарные правила и нормы, гигиенические требования к
видеодисплейным терминалам, персональным электронно-вычислительным машинам и
организации работы

Во избежание повреждения изоляции проводов и возникновения коротких
замыканий не разрешается: вешать что-либо на провода, закрашивать и белить
шнуры и провода, закладывать провода и шнуры за газовые и водопроводные трубы,
за батареи отопительной системы, выдергивать штепсельную вилку из розетки за
шнур, усилие должно быть приложено к корпусу вилки.

Для исключения поражения электрическим током запрещается: часто включать
и выключать компьютер без необходимости, прикасаться к экрану и к тыльной
стороне блоков компьютера, работать на средствах вычислительной техники и
периферийном оборудовании мокрыми руками, работать на средствах вычислительной
техники и периферийном оборудовании, имеющих нарушения целостности корпуса,
нарушения изоляции проводов, неисправную индикацию включения питания, с
признаками электрического напряжения на корпусе, класть на средства
вычислительной техники и периферийном оборудовании посторонние предметы.

Запрещается под напряжением очищать от пыли и загрязнения
электрооборудование.

Запрещается проверять работоспособность электрооборудования в
неприспособленных для эксплуатации помещениях с токопроводящими полами, сырых,
не позволяющих заземлить доступные металлические части.

Недопустимо под напряжением проводить ремонт средств вычислительной
техники и периферийного оборудования. Ремонт электроаппаратуры производится только
специалистами-техниками с соблюдением необходимых технических требований.

Во избежание поражения электрическим током, при пользовании
электроприборами нельзя касаться одновременно каких-либо трубопроводов, батарей
отопления, металлических конструкций, соединенных с землей.

При пользовании электроэнергией в сырых помещениях соблюдать особую
осторожность.

Требования безопасности в аварийных
ситуациях

При обнаружении неисправности немедленно обесточить электрооборудование,
оповестить администрацию. Продолжение работы возможно только после устранения
неисправности.

При обнаружении оборвавшегося провода необходимо немедленно сообщить об
этом администрации, принять меры по исключению контакта с ним людей.
Прикосновение к проводу опасно для жизни.

Во всех случаях поражения человека электрическим током немедленно
вызывают врача. До прибытия врача нужно, не теряя времени, приступить к
оказанию первой помощи пострадавшему.

Необходимо немедленно начать производить искусственное дыхание, наиболее
эффективным из которых является метод рот в рот¦ или рот в нос¦, а также
наружный массаж сердца.

Искусственное дыхание пораженному электрическим током производится вплоть
до прибытия врача.

На рабочем месте запрещается иметь огнеопасные вещества

В помещениях запрещается:

а) зажигать огонь;

б) включать электрооборудование, если в помещении пахнет газом;

в) курить;

г) сушить что-либо на отопительных приборах;

д) закрывать вентиляционные отверстия в электроаппаратуре

Источниками воспламенения являются:

а) искра при разряде статического электричества

б) искры от электрооборудования

в) искры от удара и трения

г) открытое пламя

При возникновении пожароопасной ситуации или пожара персонал должен
немедленно принять необходимые меры для его ликвидации, одновременно оповестить
о пожаре администрацию.

Помещения с электрооборудованием должны быть оснащены огнетушителями типа
ОУ-2 или ОУБ-3.

Требования безопасности по окончании работы

После окончания работы необходимо обесточить все средства вычислительной
техники и периферийное оборудование. В случае непрерывного производственного
процесса необходимо оставить включенными только необходимое оборудование.

Развернутая:

Инструкция по технике безопасности при работе на компьютере

Введение

Настоящая инструкция предназначена для предотвращения неблагоприятного
воздействия на человека вредных факторов, сопровождающих работы со средствами
вычислительной техники и периферийным оборудованием.

Настоящая инструкция подлежит обязательному и безусловному выполнению. За
нарушение инструкции виновные несут ответственность в административном и
судебном порядке в зависимости от характера последствий нарушения.

Соблюдение правил безопасной работы является необходимым условием
предупреждения производственного травматизма.

1. Общие положения

Область распространения и порядок применения инструкции:

Настоящая инструкция распространяется на персонал, эксплуатирующий
средства вычислительной техники и периферийное оборудование. Инструкция
содержит общие указания по безопасному применению электрооборудования в
учреждении. Требования настоящей инструкции являются обязательными, отступления
от нее не допускаются.

Требования к персоналу, эксплуатирующему средства вычислительной техники
и периферийное оборудование:

К самостоятельной эксплуатации электроаппаратуры допускается только
специально обученный персонал не моложе 18 лет, пригодный по состоянию здоровья
и квалификации к выполнению указанных работ.

Перед допуском к работе персонал должен пройти вводный и первичный
инструктаж по технике безопасности с показом безопасных и рациональных приемов
работы. Затем не реже одного раза в 6 мес. проводится повторный инструктаж,
возможно, с группой сотрудников одинаковой профессии в составе не более 20
человек. Внеплановый инструктаж проводится при изменении правил по охране
труда, при обнаружении нарушений персоналом инструкции по технике безопасности,
изменении характера работы персонала.

В помещениях, в которых постоянно эксплуатируется электрооборудование
должны быть вывешены в доступном для персонала месте Инструкции по технике безопасности,
в которых также должны быть определены действия персонала в случае
возникновения аварий, пожаров, электротравм.

Руководители структурных подразделений несут ответственность за
организацию правильной и безопасной эксплуатации средств вычислительной техники
и периферийного оборудования, эффективность их использования; осуществляют
контроль за выполнением персоналом требований настоящей инструкции по технике
безопасности.

2. Виды опасных и вредных факторов

Эксплуатирующий средства вычислительной техники и
периферийное оборудование персонал может подвергаться опасным и вредным
воздействия, которые по природе действия подразделяются на следующие группы:

—  поражение электрическим током,

—  механические повреждения

—  электромагнитное излучение

—  инфракрасное излучение

—  опасность пожара

—  повышенный уровень шума и вибрации

Для снижения или предотвращения влияния опасных и вредных факторов
необходимо соблюдать санитарные правила и нормы. гигиенические требования к
видеодисплейным терминалам, персональным электронно-вычислительным машинам и
организации работы.

3. Требования электробезопасности

При пользовании средствами вычислительной техники и периферийным
оборудованием каждый работник должен внимательно и осторожно обращаться с
электропроводкой, приборами и аппаратами и всегда помнить, что пренебрежение
правилами безопасности угрожает и здоровью, и жизни человека

Во избежание поражения электрическим током необходимо твердо знать и
выполнять следующие правила безопасного пользования электроэнергией:

1. Необходимо постоянно следить на своем рабочем месте за исправным
состоянием электропроводки, выключателей, штепсельных розеток, при помощи
которых оборудование включается в сеть, и заземления. При обнаружении
неисправности немедленно обесточить электрооборудование, оповестить
администрацию. Продолжение работы возможно только после устранения
неисправности.

2. Во избежание повреждения изоляции проводов и возникновения коротких
замыканий не разрешается:

а) вешать что-либо на провода;

б) закрашивать и белить шнуры и провода;

в) закладывать провода и шнуры за газовые и водопроводные трубы, за
батареи отопительной системы;

г) выдергивать штепсельную вилку из розетки за шнур, усилие должно быть
приложено к корпусу вилки.

3. Для исключения поражения электрическим током запрещается:

а) часто включать и выключать компьютер без необходимости;

б) прикасаться к экрану и к тыльной стороне блоков компьютера;

в) работать на средствах вычислительной техники и периферийном
оборудовании мокрыми руками;

г) работать на средствах вычислительной техники и периферийном
оборудовании, имеющих нарушения целостности корпуса, нарушения изоляции
проводов, неисправную индикацию включения питания, с признаками электрического
напряжения на корпусе

д) класть на средства вычислительной техники и периферийном оборудовании
посторонние предметы.

3. Запрещается под напряжением очищать от пыли и загрязнения
электрооборудование.

4. Запрещается проверять работоспособность электрооборудования в
неприспособленных для эксплуатации помещениях с токопроводящими полами, сырых,
не позволяющих заземлить доступные металлические части.

5. Ремонт электроаппаратуры производится только специалистами-техниками с
соблюдением необходимых технических требований.

6. Недопустимо под напряжением проводить ремонт средств вычислительной
техники и периферийного оборудования.

7. Во избежание поражения электрическим током, при пользовании
электроприборами нельзя касаться одновременно каких-либо трубопроводов, батарей
отопления, металлических конструкций, соединенных с землей.

8. При пользовании электроэнергией в сырых помещениях соблюдать особую
осторожность.

9. При обнаружении оборвавшегося провода необходимо немедленно сообщить
об этом администрации, принять меры по исключению контакта с ним людей.
Прикосновение к проводу опасно для жизни.

10. Спасение пострадавшего при поражении электрическим током главным
образом зависит от быстроты освобождения его от действия током.

Во всех случаях поражения человека электрическим током немедленно
вызывают врача. До прибытия врача нужно, не теряя времени, приступить к
оказанию первой помощи пострадавшему.

Необходимо немедленно начать производить искусственное дыхание, наиболее
эффективным из которых является метод рот в рот¦ или рот в нос¦, а также
наружный массаж сердца.

Искусственное дыхание пораженному электрическим током производится вплоть
до прибытия врача.

4. Требования по обеспечению пожарной безопасности

На рабочем месте запрещается иметь огнеопасные вещества

В помещениях запрещается:

а) зажигать огонь;

б) включать электрооборудование, если в помещении пахнет газом;

в) курить;

г) сушить что-либо на отопительных приборах;

д) закрывать вентиляционные отверстия в электроаппаратуре

Источниками воспламенения являются:

а) искра при разряде статического электричества

б) искры от электрооборудования

в) искры от удара и трения

г) открытое пламя

При возникновении пожароопасной ситуации или пожара персонал должен
немедленно принять необходимые меры для его ликвидации, одновременно оповестить
о пожаре администрацию.

Помещения с электрооборудованием должны быть оснащены огнетушителями типа
ОУ-2 или ОУБ-3.

Список литературы

1. Биржевое дело: Учебник / Под ред. В.А. Галанова, А.И.
Басова.- М.: Финансы и статистика, 1998. – 304 с.: ил.

2. Дегтерева
О.И., Кандинская О.А, Биржевое дело: Учебник для вузов. – М.: Банки и Биржи,
ЮНИТИ, 1997. – 503 с.

3. Рынок ценных бумаг: Учебник/ Под ред. В.А. Галанова,
А.И. Басова. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 352 с.: ил.

4. Тьюлз Р., Брэдли Э., Тьюлз Т. Фондовый рынок. – 6-е
изд.: Пер. с анг. – М.: ИНФРА – М, 1997. – VIII + 648
с. – (Универсальный учебник).

5. Найман Э.

Малая энциклопедия трейдера / Э. Найман. – 4-е изд.,
перераб. и доп. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. – 395 с.

6. Джон Дж. Мэрфи Технический анализ
фьючерсных рынков: теория и практика. — М.: Диаграмма, 2002. — с.

7. А.С.
Корхин, В.Н. Мизерний О
нечетком оценивании параметров регрессии // Доповіді Національної Академії наук України. –
2003. — № 7. – С. 63-68.

8. О.А.
Кулина Опыт применения индикатора «Полоса Боллинджера» и скользящей средней //
Материалы VIII Международной научно-практической
конференции «Наука и образование 2005». Том 75. Инвестиционная деятельность и
фондовые рынки. – Днепропетровск: Наука и образование, 2005. – 66с.

9.
Межбанковская валютная биржа (Электрон. ресурс) / Способ доступа:
#»491583.files/image136.gif»>472,5

03.03.2008

2

493,7

04.03.2008

3

489,69

05.03.2008

4

501,1

06.03.2008

5

496,7

07.03.2008

6

487

11.03.2008

7

476,8

12.03.2008

8

461,65

13.03.2008

9

463,01

14.03.2008

10

455,8

17.03.2008

11

446,5

18.03.2008

12

433

19.03.2008

13

434,5

20.03.2008

14

438

21.03.2008

15

443

24.03.2008

16

432

25.03.2008

17

438

26.03.2008

18

437,37

27.03.2008

19

437,5

28.03.2008

20

438,39

31.03.2008

21

431,12

01.04.2008

22

437,65

02.04.2008

23

445,7

03.04.2008

24

434,35

04.04.2008

25

440

07.04.2008

26

452,55

08.04.2008

27

459,5

09.04.2008

28

459,7

10.04.2008

29

451

11.04.2008

30

451,7

14.04.2008

31

15.04.2008

32

478,5

16.04.2008

33

479

17.04.2008

34

482,99

18.04.2008

35

491,99

21.04.2008

36

510,74

22.04.2008

37

516

23.04.2008

38

24.04.2008

39

504,5

25.04.2008

40

518

28.04.2008

41

542

30.04.2008

42

536,1

05.05.2008

43

546,98

06.05.2008

44

539,5

07.05.2008

45

531

08.05.2008

46

531

12.05.2008

47

543,8

13.05.2008

48

534

14.05.2008

49

536,4

15.05.2008

50

537,2

16.05.2008

51

542

19.05.2008

52

541

20.05.2008

53

528,5

21.05.2008

54

518

22.05.2008

55

536,7

23.05.2008

56

538,1

26.05.2008

57

546

27.05.2008

58

544

28.05.2008

59

563,4

29.05.2008

60

569,65

30.05.2008

61

560

02.06.2008

62

550

03.06.2008

63

550,6

04.06.2008

64

561,5

05.06.2008

65

551

06.06.2008

66

560

09.06.2008

67

557

10.06.2008

68

540,5

11.06.2008

69

554,56

16.06.2008

70

577

17.06.2008

71

591,49

18.06.2008

72

593

19.06.2008

73

579,6

20.06.2008

74

583,46

21.06.2008

75

585,3

23.06.2008

76

579,98

24.06.2008

77

582

25.06.2008

78

598,5

26.06.2008

79

594

27.06.2008

80

597,8

30.06.2008

81

598,6

01.07.2008

82

600,45

02.07.2008

83

618,4

03.07.2008

84

604,28

04.07.2008

85

620

07.07.2008

86

622

08.07.2008

87

607

09.07.2008

88

564,5

10.07.2008

89

541

11.07.2008

90

535,01

14.07.2008

91

555,5

15.07.2008

92

561,25

16.07.2008

93

532,99

17.07.2008

94

510

18.07.2008

95

514,65

21.07.2008

96

529

22.07.2008

97

541

23.07.2008

98

537,77

24.07.2008

99

548,08

25.07.2008

100

548

Приложение 2 – Организационная структура биржи

 

Ревизионная комиссия

 

Заместитель главного
управляющего

Главный управляющий

Общее собрание членов биржи

Выборные органы

Президиум биржевого совета или совета директоров

Биржевой совет или совет директоров

Члены  совета

Секретарь совета

Председатель совета

Рисунок 2 – Состав
стационарной структуры

 

 

Приложение 3 – Результаты расчетов методом Полоса Боллинджера

Т

ЦЕНА факт

скользящее среднее

стандартные погрешности

U

D

s2m

t

1

490,3

#Н/Д

#Н/Д

28,0723

2

2

496,5

#Н/Д

#Н/Д

3

494,2

#Н/Д

#Н/Д

4

472

#Н/Д

#Н/Д

5

486,5

#Н/Д

#Н/Д

6

484,53

#Н/Д

#Н/Д

7

482,99

#Н/Д

#Н/Д

8

484,7

#Н/Д

#Н/Д

9

483

#Н/Д

#Н/Д

10

479,12

#Н/Д

#Н/Д

11

473

#Н/Д

#Н/Д

12

473,21

#Н/Д

#Н/Д

13

453,4

#Н/Д

#Н/Д

14

447

#Н/Д

#Н/Д

15

447,5

#Н/Д

#Н/Д

16

452,5

#Н/Д

#Н/Д

17

459,99

#Н/Д

#Н/Д

18

462

#Н/Д

#Н/Д

19

458,9

#Н/Д

#Н/Д

20

459,8

472,057

#Н/Д

21

450,41

470,0625

#Н/Д

22

441,5

467,3125

#Н/Д

23

441,5

464,6775

#Н/Д

24

440

463,0775

#Н/Д

25

441,89

460,847

#Н/Д

26

452,74

459,2575

#Н/Д

27

459,3

458,073

#Н/Д

28

470,5

457,363

#Н/Д

29

463,5

456,388

#Н/Д

30

461,26

455,495

#Н/Д

31

465,49

455,1195

#Н/Д

32

466,5

454,784

#Н/Д

33

468,9

455,559

#Н/Д

34

458

456,109

#Н/Д

35

456,89

456,5785

#Н/Д

36

460

456,9535

#Н/Д

37

462,1

457,059

#Н/Д

38

461,5

457,034

#Н/Д

39

463,95

457,2865

13,14869299

483,5839

430,9891

40

472,5

457,9215

13,26661442

484,4547

431,3883

41

493,7

460,086

14,60092703

489,2879

430,8841

42

489,69

462,4955

14,72582269

491,9471

433,0439

43

501,1

465,4755

15,91996478

497,3154

433,6356

44

496,7

468,3105

16,34365056

500,9978

435,6232

45

487

470,566

16,20649064

502,979

438,153

46

476,8

471,769

16,17998754

504,129

439,409

47

461,65

471,8865

16,33878872

504,5641

439,2089

48

463,01

471,512

16,18459696

503,8812

439,1428

49

455,8

471,127

16,46687578

438,1932

50

446,5

470,389

17,26355852

504,9161

435,8619

51

433

468,7645

18,88406901

506,5326

430,9964

52

467,1645

20,07718375

507,3189

427,0101

53

465,6195

20,7926918

507,2049

424,0341

54

464,8695

21,35581864

507,5811

422,1579

55

463,625

22,49607009

508,6171

418,6329

56

462,525

23,14482432

508,8146

416,2354

57

461,2885

23,72798012

508,7445

413,8325

58

460,0885

24,23905525

508,5666

411,6104

59

458,8105

24,62034786

508,0512

409,5698

60

456,7415

25,06706921

506,8756

406,6074

61

453,939

24,18944987

502,3179

405,5601

62

451,7395

23,45157184

498,6426

404,8364

63

448,402

22,27989917

492,9618

403,8422

64

445,567

21,39264583

488,3523

402,7817

65

443,8445

21,16437489

486,1732

401,5158

66

442,9795

21,4548727

485,8892

400,0698

67

442,882

21,66136012

486,2047

399,5593

68

442,2815

21,66566256

485,6128

398,9502

69

442,0765

21,50082964

485,0782

399,0748

70

443,2515

21,66853875

486,5886

399,9144

71

445,5265

21,44605287

488,4186

402,6344

72

447,7515

21,34029389

490,4321

405,0709

73

450,001

21,71819538

493,4374

406,5646

74

452,4505

22,93326976

498,317

406,584

75

456,3875

24,972736

506,333

406,442

76

460,2875

27,36344085

515,0144

405,5606

77

464,769

30,22892706

525,2269

404,3111

78

468,119

30,89425306

529,9075

406,3305

79

472,0995

32,23271361

536,5649

407,6341

80

477,6435

34,83120322

547,3059

407,9811

81

482,566

36,65024692

555,8665

409,2655

82

487,63

38,95558941

565,5412

409,7188

83

492,8875

40,20324949

573,294

412,481

84

497,4375

40,87876912

579,195

415,68

85

501,36

41,36678569

584,0936

418,6264

86

505,575

42,0787612

589,7325

421,4175

87

509,29

42,27303032

593,8361

424,7439

88

513,56

42,53577036

598,6315

428,4885

89

517,835

42,70142075

603,2378

432,4322

90

521,435

42,52979171

606,4946

436,3754

91

524,56

42,04681055

608,6536

440,4664

92

527,035

41,46345561

609,9619

444,1081

93

528,7855

40,87322835

610,532

447,039

94

531,021

39,92574038

610,8725

451,1695

95

532,389

38,0524087

608,4938

456,2842

96

533,889

36,05725296

606,0035

461,7745

97

534,739

33,32835023

601,3957

468,0823

98

537,684

32,82781906

603,3396

472,0284

99

540,2665

31,86679169

604,0001

476,5329

100

541,1665

28,74264244

598,6518

483,6812

541,8615

26,19459478

594,2507

489,4723

542,0425

22,66488938

587,3723

496,7127

543,1425

20,54046843

584,2234

502,0616

544,1425

19,18176317

582,506

505,779

545,5925

18,28639825

582,1653

509,0197

546,2525

16,34350843

578,9395

513,5655

546,5775

15,44110951

577,4597

515,6953

547,4855

14,65766047

576,8008

518,1702

549,4755

15,29629871

580,0681

518,8829

551,95

17,05876235

586,0675

517,8325

554,55

18,74587469

592,0417

517,0583

557,105

19,40622988

595,9175

518,2925

560,378

19,9355046

600,249

520,507

562,808

20,52087461

603,8497

521,7663

564,902

20,75675367

606,4155

523,3885

566,702

20,86169809

608,4254

524,9786

569,427

21,7527954

612,9326

525,9214

570,957

21,60248752

614,162

527,752

572,3645

21,35055495

615,0656

529,6634

574,2945

21,62519426

617,5449

531,0441

576,817

22,18700526

621,191

532,443

580,207

23,69677034

627,6005

532,8135

582,346

23,8483134

630,0426

534,6494

585,796

24,99772925

635,7915

535,8005

588,896

25,87086016

640,6377

537,1543

591,396

25,99423414

643,3845

539,4075

592,596

26,70810118

646,0122

539,1798

591,918

28,9905567

649,8991

533,9369

589,8185

30,86698975

651,5525

528,0845

588,019

30,45447002

648,9279

527,1101

586,4315

29,75331942

645,9381

526,9249

584,101

31,47340911

647,0478

521,1542

580,428

34,81295311

650,0539

510,8021

576,8955

37,15336209

651,2022

502,5888

574,3465

38,36430976

651,0751

497,6179

572,2965

38,8470381

649,9906

494,6024

569,26

38,94112745

647,1423

491,3777

566,964

38,82901863

644,622

489,306

564,474

38,58644954

641,6469

487,3011

561,484

38,53705249

638,5581

484,4099

Приложение 4 – Результаты расчетов методом Регрессия с переключениями —
линейный полином

Т

ЦЕНА факт

Pt

U/

D/

a0

a1

s2m

t

1

486,1912

526,9786

445,4038

489,2585

-3,0673

20,3937

2

2

483,1239

523,9113

442,3365

411,247

2,0965

3

480,0566

520,844

439,2692

470,2636

1,3778

4

476,9893

517,7767

436,2019

510,3297

0,8917

5

473,922

514,7094

433,1346

586,9031

-0,2669

6

470,8547

511,6421

430,0673

7

467,7874

508,5748

427

8

464,7201

505,5075

423,9327

9

461,6528

502,4402

420,8654

10

458,5855

499,3729

417,7981

11

455,5182

496,3056

414,7308

12

452,4509

493,2383

411,6635

13

449,3836

490,171

408,5962

14

446,3163

487,1037

405,5289

15

443,249

484,0364

402,4616

16

440,1817

480,9691

399,3943

17

437,1144

477,9018

396,327

434,0471

474,8345

393,2597

19

430,9798

471,7672

390,1924

20

427,9125

468,6999

387,1251

21

455,2735

496,0609

414,4861

22

457,37

498,1574

416,5826

23

459,4665

500,2539

418,6791

24

461,563

502,3504

420,7756

25

463,6595

504,4469

422,8721

26

465,756

506,5434

424,9686

27

467,8525

508,6399

427,0651

28

469,949

510,7364

429,1616

29

472,0455

512,8329

431,2581

30

474,142

514,9294

433,3546

31

476,2385

517,0259

435,4511

32

478,335

519,1224

437,5476

33

480,4315

521,2189

439,6441

34

482,528

523,3154

441,7406

35

484,6245

525,4119

443,8371

36

486,721

527,5084

445,9336

37

488,8175

529,6049

448,0301

38

490,914

531,7014

450,1266

39

493,0105

533,7979

452,2231

40

495,107

535,8944

454,3196

41

526,7534

567,5408

485,966

42

528,1312

568,9186

487,3438

43

529,509

570,2964

488,7216

44

530,8868

571,6742

490,0994

45

532,2646

573,052

491,4772

46

531

533,6424

574,4298

492,855

47

535,0202

575,8076

494,2328

48

536,398

577,1854

495,6106

49

537,7758

578,5632

496,9884

50

539,1536

579,941

498,3662

51

540,5314

581,3188

499,744

52

541,9092

582,6966

501,1218

53

543,287

584,0744

502,4996

54

544,6648

585,4522

503,8774

55

546,0426

586,83

505,2552

56

547,4204

588,2078

506,633

57

548,7982

589,5856

508,0108

58

550,176

590,9634

509,3886

59

551,5538

592,3412

510,7664

60

552,9316

593,719

512,1442

61

564,7234

605,5108

523,936

62

565,6151

606,4025

524,8277

63

566,5068

607,2942

525,7194

64

567,3985

608,1859

526,6111

65

568,2902

609,0776

527,5028

66

569,1819

609,9693

528,3945

67

570,0736

610,861

529,2862

68

540,5

570,9653

611,7527

530,1779

69

571,857

612,6444

531,0696

70

572,7487

613,5361

531,9613

71

573,6404

614,4278

532,853

72

574,5321

615,3195

533,7447

73

575,4238

616,2112

534,6364

74

576,3155

617,1029

535,5281

75

577,2072

617,9946

536,4198

76

578,0989

618,8863

537,3115

77

578,9906

619,778

538,2032

78

579,8823

620,6697

539,0949

79

580,774

621,5614

539,9866

80

581,6657

622,4531

540,8783

81

565,2842

606,0716

524,4968

82

565,0173

605,8047

524,2299

83

564,7504

605,5378

523,963

84

564,4835

605,2709

523,6961

85

564,2166

605,004

523,4292

86

563,9497

604,7371

523,1623

87

563,6828

604,4702

522,8954

88

563,4159

604,2033

522,6285

89

563,149

603,9364

522,3616

90

562,8821

603,6695

522,0947

91

562,6152

603,4026

521,8278

92

562,3483

603,1357

521,5609

93

562,0814

602,8688

521,294

94

561,8145

602,6019

521,0271

95

561,5476

602,335

520,7602

96

561,2807

602,0681

520,4933

97

561,0138

601,8012

520,2264

98

560,7469

601,5343

519,9595

99

560,48

601,2674

519,6926

100

560,2131

601,0005

519,4257

Приложение 5 – Результаты расчетов
методом Регрессия с переключениями — полином 2-го порядка

Т

Т 2

ЦЕНА факт

U//

D//

Pt

a0

a1

a2

s2m

t

1

1

525,34

475,31

500,3244

506,4294

-6,2289

0,1239

12,5074

2

2

4

519,48

469,45

494,4672

441,9491

-3,246

0,134

3

9

513,87

463,84

488,8578

1044,663

-20,988

0,2152

4

16

508,51

458,48

483,4962

943,5895

-13,231

0,1126

5

25

503,40

453,37

478,3824

2662,772

-41,6587

0,2029

6

36

498,53

448,50

473,5164

7

49

493,91

443,88

468,8982

8

64

489,54

439,51

464,5278

9

81

485,42

435,39

10

100

481,55

431,52

456,5304

11

121

477,92

427,89

452,9034

12

144

474,54

424,51

449,5242

13

169

471,41

421,38

446,3928

14

196

468,52

418,49

443,5092

15

225

465,89

415,86

440,8734

16

256

463,50

413,47

438,4854

17

289

461,36

411,33

436,3452

18

324

459,47

409,44

434,4528

19

361

457,82

407,79

432,8082

20

400

456,43

406,40

431,4114

21

441

457,89

407,86

432,8771

22

484

460,41

410,38

435,3931

23

529

463,19

413,16

438,1771

24

576

466,24

416,21

441,2291

25

625

469,56

419,53

444,5491

26

676

473,15

423,12

448,1371

27

729

477,01

426,98

451,9931

28

784

481,13

431,10

456,1171

29

841

485,52

435,49

460,5091

30

900

490,18

440,15

465,1691

31

961

495,11

445,08

470,0971

32

1024

500,31

450,28

475,2931

33

1089

505,77

455,74

480,7571

34

1156

511,50

461,47

486,4891

35

1225

517,50

467,47

492,4891

36

1296

523,77

473,74

37

1369

530,31

480,28

505,2931

38

1444

537,11

487,08

512,0971

39

1521

544,18

494,15

519,1691

40

1600

551,52

501,49

526,5091

41

1681

570,92

520,89

545,9062

42

1764

567,79

517,77

542,7798

43

1849

565,10

515,07

540,0838

44

1936

562,83

512,80

537,8182

45

2025

561,00

510,97

535,983

46

2116

531

559,59

509,56

534,5782

47

2209

558,62

508,59

533,6038

48

2304

558,07

508,05

533,0598

49

2401

557,96

507,93

532,9462

50

2500

558,28

508,25

533,263

51

2601

559,03

509,00

534,0102

52

2704

560,20

510,17

535,1878

53

2809

561,81

511,78

536,7958

54

2916

563,85

513,82

538,8342

55

3025

566,32

516,29

541,303

56

3136

569,22

519,19

544,2022

57

3249

572,55

522,52

547,5318

58

3364

576,31

526,28

551,2918

59

3481

580,50

530,47

555,4822

60

3600

585,12

535,09

560,103

61

3721

580,50

530,47

555,4831

62

3844

581,12

531,09

556,1019

63

3969

581,96

531,93

556,9459

64

4096

583,03

533,00

558,0151

65

4225

584,32

534,29

559,3095

66

4356

585,84

535,81

560,8291

67

4489

587,59

537,56

562,5739

68

4624

589,56

539,53

564,5439

69

4761

591,75

541,72

566,7391

70

4900

594,17

544,14

569,1595

71

5041

596,82

546,79

571,8051

72

5184

599,69

549,66

574,6759

73

5329

602,79

552,76

577,7719

74

5476

606,11

556,08

581,0931

75

5625

609,65

559,62

584,6395

76

5776

613,43

563,40

588,4111

77

5929

617,42

567,39

592,4079

78

6084

621,64

571,62

596,6299

79

6241

626,09

576,06

601,0771

80

6400

630,76

580,73

605,7495

81

6561

644,66

594,63

619,6442

82

6724

636,07

586,04

611,0582

83

6889

627,89

577,86

602,878

84

7056

620,12

570,09

595,1036

85

7225

612,75

562,72

587,735

86

7396

605,79

555,76

580,7722

87

7569

599,23

549,20

574,2152

88

7744

593,08

543,05

568,064

89

7921

587,33

537,30

562,3186

90

8100

581,99

531,96

556,979

91

8281

577,06

527,03

552,0452

92

8464

572,53

522,50

547,5172

93

8649

568,41

518,38

543,395

94

8836

564,69

514,66

539,6786

95

9025

561,38

511,35

536,368

96

9216

558,48

508,45

533,4632

97

9409

555,98

505,95

530,9642

98

9604

553,89

503,86

528,871

99

9801

552,20

502,17

527,1836

100

10000

550,92

500,89

525,902

Похожие работы на — Анализ структуры цен на фондовом рынке

* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.

Оглавление : Введение. 2 Глава 1. Характеристика фондового рынка в России. 3 1.1. Краткая история фондового рынка. 3 1.2. Современное состояние и проблемы фондового рынка. 7 1.3. Волатиль ность – основной параметр фондового рынка. 10 1.4. Применимость технического анализа в России. 14 Глава 2. Использование технического анализа для прогнозирования биржевых цен. 17 2.1. Основополагающие принципы технического анализа. 17 2.2.Особые черты технического анализ а. 17 2.3.Типы графиков движения рынка. 18 2.4.Ценовой тренд , сопроти вление и поддержка. 19 2.5.Линии тренда и линии канала. 20 2.6.Теория Доу. 21 2.7.Числовая последовательность Фибоначчи. 22 2.8.Теория Цик лов. 23 2.9.Волновая теория Эллиотта. 24 2.10.Индикаторы технического анализа. 27 Стохастический осциллятор. 27 Скользящие средние. 28 Схождение /расхождение скользящих средних. 30 Индекс товарного канал а. 30 Параболическая система SAR. 31 Система направленного движения. 32 Индекс относительной силы. 32 Вертикальный горизонтальный фильтр. 33 Индекс отрицательного объёма. 34 Средний истинный диапазон. 34 Полосы Боллинджера. 35 Балансовый объём. 35 Накопление /распределение Уильямса. 36 Процентный диапазон Уильямса. 37 Волатильность Чайкина. 37 Индекс денежных потоков. 38 Лёгкость движения. 38 Индекс массы. 39 Скорость изменения цены. 39 Темп. 40 Тренд цены и объёма. 41 Глава 3. Применение отдельных индикаторов технического анализа для работы на фондовом рынке. 42 3.1.Стохастический осциллятор. 45 3.2.Скользящие средние. 46 3.3.Схождение /расхождение скользящих средних. 51 3.4.Индекс товарно го канала. 52 3.5.Параболическая система SAR. 54 3.6.Система направле нного движения. 55 3.7.Индекс относительной силы. 55 3.8.Применимость индикаторов. 57 Заключение. 58 Список использованной литературы. 59 Введение. Технический анализ в целом можно определить как метод прогнозирования цены , основанный на статистических , а не на экономических выкладках . Он был создан исключительно для прикладных целей , а именно – получения доходов при игре на рынке ценных бумаг , а затем и на фьючерсах . Все методики технического анализа вначале создавались отдельно друг от друга и лишь в 70- е годы были объединены в единую теорию с общей философией , аксиомами и основными принципами. Технический анализ широко используется на Западе , а в последнее время находит применение и в нашей стране при разнообразной работе на всех видах биржевых рынков . В качестве примера подобных рынков можно привести ценные бумаги государств и предприятий , валютные и промышленные индексы , цены на товары . В этой работе представлены основные и наиболее популярные методы технического анализа , их теоретические основы , необхо димые для любого трейдера и аналитика . Даются сведения об основных способах прогнозирования с помощью индикаторов , применяемых в техническом анализе. Будут разъяснены основополагающие философские принципы технического анализа , которые были сформулированы а мериканцами , а их тип логики немного отличен от нашей . Математический базис не сложен , но удивительным образом соединяет технический анализ с современными физико-математическими теориями устройства природы . История же технического анализа у нас в стране п о чти не известна , поскольку годы его наиболее бурного развития пришлись на время государственного управления хозяйством , полностью отторгавшим подобные методы . Ведь он был создан для прогнозов цен при существовавшей системе биржевой торговли и развивался в м есте с ней . Так что имена отцов-основателей , известных любому аналитику , нужно хотя бы перечислить : Чарльз Доу , Ральф Эллиотт , Уильям Ганн . Стоит вспомнить и таких гуру технического анализа 80-х годов как Джон Мэрфи , Роберт Прехтер и Стив Нисон , а также с о здателей многих индикаторов – это Джордж Лейн , Уэллс Уайлдер , Ларри Уильямс. Знание технического анализа для работы на современных биржевых рынках трудно переоценить . Войти в рынок перед подъёмом и выйти с него , когда тренд выдохся , либо продать перед паде нием рынка – вот мечта биржевого спекулянта . Вот такие заветные мечты и позволяет воплотить жизнь грамотное применение технического анализа , он , как минимум , позволяет стабильно уменьшать риск и увеличивать прибыль . Большинство методов прогнозирования це н , при использовании даже не самых мощных персональных компьютеров , доступны любому интересующемуся трейдеру . Все методы технического анализа работают на практике уже многие годы и приносят пользователям немалый доход. Глава 1. Характеристика фондового рынка в России. 1.1. Краткая история фондового рынка. Краткая характеристика российского фондового рынка заключается в том , что он в стране уже есть . Но появился он не в один момент и до своего формирования как цивилизованного , ему пришлось пройти несколько этапов становления . Всё , естественно , началось с перехода нашей страны к рыночным отношениям , а дальше было три этапа создания фондового рынка : На первом этапе (с 1990 по 1992 годы ), происходило создание предпосылок для его развития : образование фондовых бирж и рынка акций коммерческих банков , началось формирование законодательной базы российского рынка ценных бумаг . В это время основная масса насе л ения была ещё с советским менталитетом и мотив сбережений (в экономическом смысле ) практически отсутствовал . То , что принято называть сбережениями граждан , было , по сути дела , «увеличением кассовых остатков» , процент не являлся мотивом вкладов в сберкассы, т.е . деньги накапливались для будущих покупок , но , как правило , не вкладывались в какие-либо предприятия или долговые обязательства с целью увеличения будущего потребления. В марте 1992 года было зарегистрировано АОЗТ «Московская Межбанковская Валютная Би ржа» (ММВБ ), учредителями которой стали Центральный Банк РФ , Правительство Москвы , АРБ и ряд коммерческих банков . В этом же году ММВБ выиграла тендер на право организации биржевой инфраструктуры для государственных ценных бумаг и начала подготовку к торга м по ГКО. На втором этапе (с 1993 до первой половины 1994 года ), фондовый рынок существовал в форме приватизационных чеков . Это было начало , расцвет и закрытие этого рынка . Чеки были выпущены государством в большом количестве и выдавались гражданам России бесплатно , а люди должны были обменивать приватизационные чеки на акции приватизируемых предприятий или продавать на биржевом и внебиржевом рынке . В то время у нас сложилась следующая картина . Бедное в своей массе население с подавленной экономической ин ициативой в результате господства аппарата государственного насилия и пропаганды в течение долгих лет , не имело средств , да и не осмеливалось делать какие-либо инвестиции в производство . Приватизация создала большой финансовый , а не производительный капит а л . Фондовый рынок был заполнен всякими суррогатами ценных бумаг : билеты МММ , Тибета , Чары и т.д ., «бриллиантовые» и «золотые» контракты – срочные товарные контракты , выпускаемые эмитентом на массовой основе и заключаемые для привлечения денежных средств в оборот эмитента . Таким образом , в чрезвычайно короткий срок в России сформировался фондовый рынок , но он не выполнял главную свою функцию : мобилизация денежных средств вкладчиков для целей организации и расширения производства. В мае 1993г . ММВБ , начав сво ё преобразование из чисто валютной биржи в унивесальную биржевую структуру , открыла биржевую торговлю государственными долговыми обязательствами , что стало еще большим препятствием для получения инвестиций предприятиями , так как вложения в них давали боле е быстрый , надежный и высокий доход. Биржевой хаос времен приватизационных чеков , предъявительских бумаг и суррогатов не мог существовать долго . Масштабные спекуляции не могли не закончиться разрушительным для этого рынка кризисом (лето-осень 1994г .) и усил ением государственного регулирования (надзор за биржами и операторами фондового рынка , запрещение предъявительских ценных бумаг ). После такого бурного и хаотичного развития российского рынка ценных бумаг его участники пришли к осознанию того , что дальнейш ая работа без принятия единых правил поведения на фондовом рынке невозможна . Однако принятие таких норм могло стать возможным только путем объединения брокеров в профессиональную ассоциацию , которая установила бы правила торговли и следила за их соблюдени е м . В результате многочисленных переговоров , консультаций и поисков взаимных компромиссов за основу способа построения будущей ассоциации и российского рынка ценных бумаг в целом была принята американская модель фондового рынка , которая подразумевала управ л ение им при помощи саморегулируемых организаций . И 15 мая 1994 года в Москве представителями 15-ти ведущих компаний была официально учреждена Профессиональная ассоциация участников фондового рынка (ПАУФОР ) и утвержден ее устав. На третьем этапе (со второй половины 1994 и до сегодняшних дней ) начался складываться новый фондовый рынок , на котором торговля ведется уже акциями существующих российских акционерных обществ . Происходит формирование основной нормативной базы , создаются органы по регулированию рын к а ценных бумаг (ФКЦБ ), принимаются основополагающие законы («О рынке ценных бумаг» , «Об акционерных обществах» ). 5 августа 1994 года на совете директоров ПАУФОР были обнародованы первоначальные задачи этой организации . Задачи заключались в разработке ста н дартов торговли ценными бумагами и комплекса мер дисциплинарного воздействия на их нарушителей , а также создание для участников ассоциации внебиржевой компьютерной торговой системы . Уже в сентябре 1994 года был принят первый вариант правил ПАУФОР , что поз в олило сразу перейти к активному созданию системы торговли. Для обслуживания внебиржевого рынка акций из двух систем — Программбанка и американской ПОРТАЛ было решено выбрать вторую , поскольку она уже хорошо зарекомендовала себя на американском рынке . Ее мо дифицированный для России вариант представлял собой двустороннюю связь между пользователями , находящимися в своих офисах , и центральным сервером . В конце 1994 года систему установили в брокерских фирмах — членах ПАУФОР и были проведены пробные торги . Перв о начально ПОРТАЛ выполняла скорее информационные функции , так как большинство выставленных в ней котировок были индикативными , а потому необязательными к исполнению . И только в мае 1995 года , когда индикативные цены были отменены , а выставляемые в системе к отировки стали обязательными для исполнения , начались регулярные торги акциями. Летом 1995 года на смену ПОРТАЛ пришла Российская торговая система (РТС ), и вскоре ее терминалы появились в других городах страны . Первоначально в РТС твердо котировались акции семи эмитентов , а сама система связывала в единую сеть четыре крупных внебиржевых рынках страны : Московский , Санкт-Петербургский , Новосибирский и Екатеринбургский . 1 сентября 1995 года впервые был рассчитан Индекс РТС (рис .1.1), официальный индикатор Бир ж и , который и на сегодняшний день является основным показателем развития российского фондового рынка . Индекс рассчитывается каждые полчаса в течение всей торговой сессии на основании данных о сделках , заключенных в РТС с наиболее ликвидными акциями . Индекс РТС обновляется в режиме реального времени и публикуется на WEB-сервере РТС. Объединение брокерских фирм в саморегулируемый организм происходило не только в Москве . Ряд региональных инвестиционных компаний Новосибирска , Санкт-Петербурга , Екатеринбурга объе динились в союзы , аналогичные ПАУФОР . Совместная работа на фондовом рынке по схожим правилам со временем сблизила позиции ПАУФОР и независимых региональных организаций брокеров . Осенью 1995 года уже стало окончательно ясно , что объединение всех брокерских ассоциаций в единую общероссийскую организацию не только не ущемит их права , а наоборот , позволит лучше координировать усилия и более согласованно отстаивать свои интересы . Поэтому , собравшись в Москве 30 ноября 1995 года , представители четырех региональн ы х ассоциаций объявили о создании межрегионального объединения участников фондового рынка ПАУФОР России , которая стала прообразом будущей саморегулируемой всероссийской организацией – НАУФОР. рисунок 1.1. Индекс РТС , расчитываемый по ценам в долларах США. В 1995 году основным направлением развития ММВБ стало создание современной торгово — депозитарной системы для обслуживания рынка государственных ценных бумаг . Это было связано с тем , что рынок ГКО приобрел макроэкономический масштаб , став самым крупным сектором финансового рынка РФ и одним из главных инструментов правительства РФ по проведению жесткой финансовой политики на основе неинфляционного ф инансирования дефицита госбюджета . Создавая условия для расширения инвестиционной базы этого рынка , ММВБ начала установку в офисах ведущих коммерческих банков и финансовых организаций удаленных рабочих мест (около 100 к концу 1995 г .), а также подключение к торгово-депозитарной системе ММВБ региональных торговых площадок (Новосибирск , Санкт-Петербург ). ММВБ приступила к торгам новыми видами государственных ценных бумаг (ОФЗ-ПК и ОВВЗ ), а также начала подготовку к организации торгов по корпоративным ценным б умагам и фьючерсам . Быстрое развитие фондового направления на бирже отразилось в структуре ее оборота — доля операций с ценными бумагами составила 71%. С учетом образования на базе ММВБ универсальной биржевой структуры была принята новая редакция устава б и ржи , который придал ей статус саморегулируемой организации. В рамках проекта «электронного финансового рынка (ЭФИР )», реализуемого под патронажем ЦБ РФ и Минфина , с 1996 года к торгово-депозитарной системе ММВБ подключились региональные биржи в Ростове-на- Дону , Екатеринбурге , Владивостоке , Нижнем Новгороде и Самаре , где начались торги по ГКО-ОФЗ . ЦБ РФ либерализовал порядок доступа нерезидентов на рынок ГКО-ОФЗ , доля инвестиций которых к концу года увеличилась до 17%. Кроме того , в торговой системе начали п роводиться операции «репо » и ломбардного кредитования . А число дилеров ГКО увеличилось до 300 организаций , включая 120 региональных . На ММВБ начались торги по корпоративным о блигациям (РАО ВСМ ), шла подготовка к торгам акциями ведущих российских предприятий. Изначальной задачей НАУФОР была организация общероссийской электронной системы торговли ценными бумагами . И до последнего времени ассоциация успешно совмещала в себе как ф ункции саморегулируемой организации участников рынка ценных бумаг , так и организатора внебиржевых торгов . Однако вступившие в 1996 году в силу Федеральный закон «О рынке ценных бумаг» и временное положение ФКЦБ «О требованиях , предъявляемых к организатора м торговли на рынке ценных бумаг» потребовали от ассоциации разделения этих направлений и лицензирования каждого вида деятельности . Для выполнения этих требований НАУФОР в 1997 году приступила к реорганизации структуры управления . Совет директоров НАУФОР п р инял решение исключить из компетенции НАУФОР вопросы , связанные с организацией торговли в РТС . Все полномочия по их решению были переданы созданному под эгидой НАУФОР Некоммерческому партнерству «Российская торговая система» . В январе прошло собрание учре д ителей «Некоммерческого партнерства «Торговая система РТС» , в собственность которого была передана Российская торговая система , а в начале марта 1997 года ФКЦБ приняла решение выдать лицензию организатора торговли «Некоммерческому партнерству «Торговая си с тема РТС» . Таким образом Российская торговая система стала первым в истории российского фондового рынка официально признанным внебиржевым организатором торговли. В этом же году ММВБ удалось заложить основу для формирования на базе своего торгово-депозитарн ого комплекса общенациональной системы биржевых торгов ценными бумагами . Новой страницей в истории биржи стало начало торгов субфедеральными облигациями и акциями ведущих российских эмитентов , число которых к концу года превысило 20. ММВБ получила от ФКЦБ лицензию № 1 на организацию торгов по ценным бумагам на период до 2007 г . По итогам сделок с акциями стал рассчитываться Сводный фондовый индекс (рис .1.2), который точно отразил резкое падение рынка ценных бумаг в России , вызванное международным фондовым к ризисом . К торгам по облигациям субъектов РФ и акциям подключились региональные валютно-фондовые биржи в Самаре , Ростове — на — Дону , Санкт-Петербурге , Нижнем Новгороде и Екатеринбурге . Расчеты по биржевым сделкам были переведены в Расчетную палату . В 199 7 году совместно с ЦБ РФ было учреждено некомерческое партнерство «Национальный депозитарный Центр » (НДЦ ), который создан для оказания депозитарных услуг на организованном рынке ценных бумаг (ОРЦБ ). А потом наступил 1998 год . В августе Россия вступила в пер иод финансово-банковского кризиса . В соответствии с заявлением от 17.08.98 г . Правительство РФ и Банк России объявили об изменении границ валютного коридора , приостановке торгов по ГКО-ОФЗ и их реструктуризации в новые государственные ценные бумаги и о вв е дении временного моратория на валютные выплаты нерезидентам . Оборот торгов по корпоративным и субфедеральным ценным бумагам резко снизился , но торговым площадкам всё-таки удалось сохранить ликвидный рынок акций ведущих эмитентов. рисунок 1.2. Сводный фон довый индекс ММВБ. После острой фазы кризиса осени 1998, в 1999 году рынок быстро рос за счет как внутренних , так и внешних факторов : восстановление мирового рынка капиталов , рост цен на нефть , признаки стабилизации российской экономики , снижение инфляции , реструктуризация внутренних и внешних долгов России . В рамках программы реструктуризации внутреннего государственного долга России ММВБ возобновила в январе торги по ГКО-ОФЗ , а затем начала проведение операций междилерского репо с государственными ценны м и бумагами . После кризиса 1998 года рынок государственных ценных бумаг начал возвращать доверие инвесторов и постепенно восстанавливаться . Например , общий объем биржевых сделок на ММВБ в 1999 году составил 1921 млрд . руб . (76,7 млрд . $), что на 54% больше чем в 1998 году . Российский рынок акций испытывал период бурного роста , вызванный улучшением макроэкономических показателей и скачком цен на нефть . В этот период ММВБ впервые стала лидером по доле в обороте торгов на российском рынке корпоративных ценных б умаг . По итогам года на бирже объем сделок с акциями достиг 76,1 млрд . руб ., что составило 53% в совокупном обороте ведущих биржевых площадок в РФ . За год Сводный фондовый индекс ММВБ , рассчитываемый по котировкам акций ведущих российских эмитентов , вырос до 150 пунктов (тогда как в начале января 1999 г . составлял 45). С использованием режима переговорных сделок на ММВБ началось размещение , а затем и вторичные торги корпоративными облигациями ведущих российских компаний — «Газпрома «, «Лукойла «, «Тюменской нефтяной компании «, РАО «ЕЭС России «, АЛРОСА , которые стали новым и привлекательным для инвестора инструментом на фондовом рынке России . В 1999 году в секции фондового рынка было размещено корпоративных облигаций на общую сумму 11,0 млрд . рублей по номина л у . В результате биржа стала первой и фактически единственной в России торговой площадкой , где был организован рынок корпоративных облигаций. Быстрому восстановлению биржевого рынка способствовало и то , что после победы на проведенном Европейским Союзом (ЕС ) тендере ММВБ стала основным партнером ТАСИС в организованном для России проекте «Консультационные услуги по инвестициям на рынке капиталов » (INVAS). Проект , реализуемый в 1998-2000 годах при участии Венской биржи и инвестиционно-консалтинговой компании R aiffeisen Investment AG, направлен на развитие инфраструктуры российского фондового рынка в соответствии с мировыми стандартами . В рамках этой программы был подписан меморандум между S.W.I.F.T. , ММВБ , НДЦ , Расчётной палатой ММВБ и ТАСИС о внедрении между н ародных стандартов финансовых коммуникаций на фондовом рынке РФ. 1.2. Современное состояние и проблемы фондового рынка. В настоящее время на российском фондовом рынке существуют две основные биржевые пло щадки – это Фондовая Биржа РТС и Московская Межбанковская Валютная Биржа . Есть ещё Московская Фондовая Биржа , но это площадка для одной ценной бумаги – акций Газпрома. Сейчас РТС – это активно используемая в России электронная биржевая площадка , на долю ко торой приходится около половины от общего объема торгов на российском фондовом рынке . Электронные биржевые торги происходят на базе рабочей станции RTS PLAZA, которая представляет собой не имеющий аналогов в России комплекс современного программного обесп е чения и баз данных , устанавливаемый на персональном компьютере члена биржи . Система позволяет ее участникам в режиме реального времени выставлять котировки , получать оперативную информацию о состоянии рынка и заключать сделки купли-продажи ценных бумаг ро с сийских эмитентов времени с расчетами как в рублях РФ , так и в иностранной валюте . Она максимально проста для пользователей , что позволяет оперативно совершенствовать ее в соответствии с потребностями пользователей . К обращению в РТС допущено более 350 ак ц ий и облигаций . В системе заложена возможность объединения с депозитариями , регистраторами , расчетно-клиринговыми системами , что многократно повышает ее эффективность и в ближайшей перспективе приведет к автоматическим расчетам и перерегистрации после зак л ючения сделки. Современное положение ММВБ определяется тенденцией глобализации финансовых рынков , которое наиболее ярко проявилось в интеграции региональных биржевых систем и использовании новейших электронных технологий . Сама технология торговли не имеет особых отличий от РТС ни по безопасности , ни по эргономике . После переезда в новый комплекс зданий (Большой Кисловский переулок , дом 13), оборудованных по самым строгим стандартам обеспечения биржевых электронных торгов , биржа сделала ряд шагов по дальней ш ему развитию сотрудничества со своими технологическими партнерами и другими биржами . Прошло внедрение программно-аппаратного интерфейса , который позволяет через брокерские системы подключать к торгово-депозитарному комплексу ММВБ удаленные места инвесторо в с использованием интернет-технологий . Биржа приступила к подготовке открытия сектора «Высокие технологии «, в котором предполагается организовать размещение акций высокотехнологичных фирм , включая интернет-компании . На ММВБ продолжал активно развиваться р ы нок корпоративных облигаций , общий объем размещения которых в 2000 году превысил 20 млрд . рублей . Благодаря сотрудничеству с крупнейшими информационными агентствами и использованию интернет-технологий ММВБ является крупнейшим поставщиком финансовой информ а ции в режиме реального времени . Продолжает расширятся состав НАУФОР , которая сейчас объединяет порядка 1000 компаний , расположенных по всей России , и имеет 14 филиалов , местонахождение которых сопадает с местонахождением региональных отделений ФКЦБ России . НАУФОР удалось проделать значительный объем работы по решению взятых на себя задач . В настоящее время в ассоциации разработаны и действуют документы , регулирующие профессиональную деятельность ее членов и направленные на защиту интересов клиентов и инве с торов . Не менее приоритетным направлением деятельности НАУФОР является работа по организации профессионального обучения участников рынка ценных бумаг , а также участие в программах аттестации специалистов фондового рынка. Роль фондового рынка в мире непреры вно растет . Используя его инструменты , правительства и корпорации , по оценке ряда исследователей , привлекают до 75% необходимых для экономики средств . Опыт развитых стран убедительно доказывает , что между состоянием экономики и движением фондового рынка с у ществует тесная взаимосвязь . Например , корреляция между валовым внутренним продуктом США и величиной фондового индекса в течение последних 50 лет достигает 90%. Аналогичная ситуация наблюдается и в государствах , динамично развивающих свою экономику. К сожа лению , на современном российском фондовом рынке подобная связь отсутствует . В 1995-1997 годах рост фондового рынка , сопровождался экономическим спадом . Лишь в 2000 году в России наблюдается одновременный рост экономики и рынка . Однако рост этот обусловлен, прежде всего , благоприятной конъюнктурой на рынке энергоносителей . Наш фондовый рынок до сих пор практически никак не связан с реальным сектором экономики , а общая его капитализация (50-70 млрд . $ ) уступает корпорации Уолт Дисней (80 млрд . $) . Из-за чего тогда отечественный рынок ценных бумаг до сих пор не выполняет своих экономических функций . Может нет денег для инвестиций , но только средства , принадлежащие российским гражданам , по различным оценкам , составляют до 180-200 млрд . долл . США . Это и вывезен н ые за рубеж капиталы , и накопления в «чулках «, и депозиты в банках . По расчетам специалистов , из этих средств при благоприятных условиях в отечественные финансовые инструменты ежегодно могли бы быть вложены 10-15 млрд. $ , что обеспечило бы рост экономики на 5 и более процентов в год. Наша проблема заключается не в отсутствии финансовых ресурсов для инвестиций , а в отсутствии мотивации инвестиционной деятельности , в том числе и при помощи инструментов фондового рынка . Во всех странах мотивация осуществления и нвестиций , прежде всего долгосрочных , порождается существующей системой базовых ценностей . Их еще в середине XVIII века сформулировал английский философ Дэвид Юм в виде трех основных «естественных » законов : стабильность собственности , передача последней п о средством согласия (то есть договора ), исполнение обещаний . В нашем обществе упоминавшиеся «естественные » законы только еще начинают прививаться . Мы находимся в самом начале формирования рыночных отношений , и новая система ценностей находится в процессе с т ановления. Главной , базовой ценностью на рынке всегда было и всегда будет взаимное доверие : между инвесторами , эмитентами и государством . Кризис доверия – вот первопричина крайне низкого качества корпоративного управления в России . И отсутствие системы ба зовых ценностей препятствует соблюдению баланса интересов акционеров , менеджеров , клиентов и общества в целом . Соответственно очень слаба и мотивация для использования инструментов фондового рынка . Получается , что рынок принимает формы и дает результаты , к оторые нас не удовлетворяют . Инвестиционный процесс у нас тормозится в своей первоначальной стадии . Да , предприятия работают , да , на их продукцию есть спрос , и некоторые из них имеют неплохую прибыль . Но их акционеры и менеджмент редко ориентируются на ре и нвестирование прибыли в развитие собственных предприятий. Проблема отсутствия базовых ценностей , острого дефицита доверия затрагивает и фондовый рынок . Государство как главный регулирующий орган и один из основных участников рынка не должно оставаться в ст ороне от ее разрешения . Пока же понимания необходимости этого нет , что отражается в недостатках законодательной базы рынка ценных бумаг , проблемах налогообложения инвесторов , чрезмерно бюрократическом подходе регулирующих органов к решению проблем рынка. Н еудивительно , что в этих условиях наш рынок может предоставить инвестору крайне ограниченный набор инструментов . По количеству эмитентов , акции которых вошли в листинг крупнейших бирж , мы уступаем США в 250 раз , а Великобритании в 70 раз . Если на развитых рынках число рыночных инструментов исчисляется тысячами и десятками тысяч , то у нас в лучшем случае десятками единиц . Бедность инструментария — сильное препятствие притоку капитала в реальный сектор экономики , ведь одним из основных условий прихода инвест и ций на фондовый рынок является разнообразие предлагаемых на нём инструментов. Отсутствие доверия и скудость инструментария порождают характерную особенность российского фондового рынка . Рынок этот практически никак не связан со сбережениями граждан нашей с траны . Наш рынок представляет собой нечто вроде клуба по интересам для узкого круга участников , хотя его история насчитывает уже более 7 лет , а после приватизации 1992 года число владельцев акций составляет не менее половины экономически активного населен и я страны . Клиентами же брокерских фирм , чьи деньги действительно инвестируются в ценные бумаги , кроме юридических лиц , являются лишь несколько десятков тысяч достаточно обеспеченных граждан . Вместе с тем , в развитых странах главная группа инвесторов – это частные лица , действующие напрямую или через пенсионные и паевые фонды , банки и брокерские фирмы . Именно индивидуальные инвесторы обеспечивают своими средствами инвестиции в национальную экономику , развитие новых технологий и ликвидность финансовых рынков. В начале 90-х годов широкое внедрение систем торговли , реализуемых при помощи сети Интернет , привлекло на фондовый рынок десятки миллиардов долларов от десятков миллионов американских семей . Число участников рынка увеличилось в несколько раз . Неслучайно п о своему воздействию на экономику Интернет-технологии сравнивают с изобретением печатного станка , эпохой великих географических открытий и даже с эпохой Ренессанса . В наших условиях внедрение систем Интернет-торговли ценными бумагами может внести решающий вклад в развитие фондового рынка . Она может сделать фондовый рынок доступным для тысяч физических лиц и обеспечить их участие в инвестиционном процессе . Например , на ММВБ только за год число участников рынка выросло за год более чем в 2.5 раза . И это толь к о начало , ведь инвестиционный потенциал населения у нас очень большой . Даже если лишь несколько процентов тех средств , что сейчас лежат в «чулках «, поступит на фондовый рынок , резко повысится ликвидность , а это в перспективе станет важнейшей предпосылкой д ля значительного увеличения потока инвестиций . К сожалению , широкое распространение систем Интернет-торговли до сих пор затруднено . С одной стороны , их внедрению препятствует низкий уровень развития коммуникационных сетей . С другой стороны , серьезные огра н ичения накладывает законодательство . В частности , до сих пор не решены многие юридические вопросы , связанные с электронным оформлением сделок , нет продвижения в законе об электронной цифровой подписи . Решение этих проблем сегодня остро необходимо фондовом у рынку. Кроме технологических проблем , задача привлечения на фондовый рынок инвесторов из числа физических лиц осложняется ещё и фискальным характером налогового законодательства , не стимулирующего инвестиционный процесс . Основная задача государства на дан ном этапе реформ — содействие росту экономики страны , создание всех условий для его продолжения . Иначе вслед за вполне вероятным снижением цен на нефть и природный газ мы вновь окажемся в ситуации , подобной августу 1998 года . Налогообложение представляет с обой один из инструментов реализации государством целей экономической политики . Придание инвестиционной направленности налоговой системе поможет уже в ближайшие годы достичь высоких темпов экономического роста вне зависимости от мировых цен на энергоресур с ы. Последнее десятилетие уходящего века ознаменовалось стремительным развитием мирового фондового рынка . Даже финансовые кризисы 90-х не смогли помешать развитию рыночной инфраструктуры , широкому внедрению новых методов корпоративного управления , радикальн ому повышению мобильности капитала . К сожалению , мы вынуждены признать , что все больше проигрываем развитым странам в уровне развития фондового рынка . Мы уступаем не только странам , имеющим столетнюю рыночную историю , но и подчас стартовавшим одновременно с нами . Задача развития фондового рынка , обеспечения его взаимосвязи с реальным сектором экономики стоит сейчас исключительно остро . Государство должно понять , что фондовый рынок является жизненно важной отраслью рыночной экономики и к его развитию нельзя относиться по остаточному принципу . Существенный сдвиг должен произойти в психологии всех участников рынка . Мы раз и навсегда должны отказаться от господствующей ныне пассивной позиции : вот кто-то придет и сделает все за нас . Только перейдя к политике соз идания , объединив усилия участников рынка и государства , удастся достигнуть устойчивого роста экономики и фондового рынка . В конце концов , мы должны понять простую , но одновременно очень важную вещь : нам не удастся достичь прогресса экономики без развития фондового рынка , являющегося реально действующим механизмом привлечения средств отечественных и зарубежных инвесторов в экономику России. 1.3. Волатильность – основной параметр фондового рынка. Фондовый рынок в России отличается от фондовых рынков капиталистически развитых стран тем , что торговля акциями вообще очень чувствительно реагирует на любые изменения . Отечественный рынок поставляет примеры даже более головокружительных взлетов и падений , нежели ф ондовые биржи Нью-Йорка , Лондона или Токио . Линия , отражающая изменение цен на акции российских предприятий за 1996-2000 годы напоминает показания сейсмографа , установленного на действующем вулкане . По сравнению с этими зигзагами график колебаний на запа д ных биржах — небольшая суета . Самый верный прогноз в отношении российского фондового рынка состоит в том , что рынок будет не только колебаться , но и размеры этих колебаний в кратко — и среднесрочной перспективе будут экстремально высокими . Снижение рыночно го риска является одной из ключевых проблем развития фондового рынка , превращения его из чисто спекулятивного в рынок , приводящий инвестиции в реальный сектор. Практика 90-х годов показала , что российский фондовый рынок может показывать шоковые значения к редитного риска (дефолт августа 1998, массовые неплатежи регионов по долговым ценным бумагам в 1998 – 1999 годах ), процентного риска (резкие изменения рыночного процента в 90-е годы вслед за колебаниями доходности ГКО – ОФЗ , изменениями ставки рефинансиро в ания на десятки процентов ), валютного риска (резкие изменения валютного курса рубля к доллару в 1994 и 1998), риска ликвидности (фактическое прекращение операций на рынке акций в августе 1998 – январе 1999, превращение с конца 1997 в неликвиды акций “втор о го эшелона” ), риска контрагента ( нарушения в расчетах по ценным бумагам в октябре 1997, во второй половине 1998, несколько крахов биржевых срочных рынков в 90-е годы ), законодательного риска (введение в мае 1998 ограничений на участие иностранных инвесторо в в акционерном капитале «РАО ЕЭС» , на движение средств по счету капитала в 1998). Вместе с тем российский рынок ценных бумаг является носителем одного из самых высоких в мире значений рыночного риска . В 1996 – 97 годах много писали о том , что наш рынок яв лялся лучшим в мире по росту курсовой стоимости и , как следствие , наиболее перспективным и инвестиционно привлекательным . Часто публикации и заявления в прессе носили характер отчетов о достигнутых успехах . Психологический настрой только на рост , сложивши й ся у внутренних инвесторов , стал одним из ключевых факторов спекулятивного всплеска на рынке акций , как элемента кризиса 1997 – 98 годов . В 1999 – 2000, в те короткие месяцы когда рынок быстро рос , финансовая пресса неизменно снова отмечала первые места в м ире , которые занял российский рынок с позиций увеличения рыночной стоимости акций и значений фондовых индексов. В этой связи важно , чтобы в будущем рынок психологически был настроен на ожидание экстремальной волатильности и на управление рыночным риском , а не только на постоянный и неизбежный рост , который начнется , когда “придут” долгосрочные иностранные инвестиции , откроются на Россию лимиты , будет отдано должное недооцененности российских акций и т.п . Но для оценки рыночного риска нужно провести сопоста вимый сравнительный анализ волатильности рынков акций по разным странам, который можно обеспечить использованием семейства фондовых индексов Morgan Stanley Capital International , либо фондовых индексов S & Poor ’ s / IFC в составе коммерческой базы данных по ф ормирующимся рынкам. В табл .1.1 приведены выдержки из такого анализа на основе месячных значений фондовых индексов за 5 лет по 48 странам , где рынки расположены по мере роста значений показателей волатильности и , соответственно , рыночного риска . Из этой та блицы видно, что российский рынок ценных бумаг является одним из худших в мире с точки зрения рыночного риска и находится в группе стран (нижние строчки таблицы ) с формирующимися рынками , волатильность которых (оцененная по коэффициенту вариации значений ф ондовых индексов ) в несколько раз выше (до 5-8 раз ), чем на развитых рынках . Отношение максимальных значений фондовых индексов к средним , и средних к минимальным по этой группе стран в 2-3 раза и , соответственно , в 3- 4 раза выше , чем на стабильных рынка х . Ежемесячная волатильность (стандартные отклонения месячных значений фондовых индексов ) — в 4-7 раз выше. Общепризнанным является то , что формирующиеся рынки характеризуются более высокими волатильностью и рыночным риском в сравнении с развитыми рынками . Для удобства сведём результаты измерений рыночного риска по группе из 48 стран в таблицу 1.2. Из неё видно , что 86% развитых рынков акций , в сравнении с 54% формирующихся рынков , имели значения коэффициента вариации меньше 30%. Для 41% развитых рынков , в с равнении с 23% формирующихся , коэффициент вариации ниже 20%. Вместе с тем в периоды рыночных шоков или массовых инноваций , когда мировые потоки инвестиций меняют свое направление (конец 90-х ), даже развитые рынки обнаруживают способность к экстремальной в олатильности , а наиболее устойчивыми могут оказаться небольшие или полузакрытые рынки малых развивающихся или переходных стран , пользующиеся наименьшим вниманием иностранных инвесторов . Именно так рынок США с его акцентом на акции , на финансирование чере з них инноваций , попал в группу стран , обладающих высоким рыночным риском. Чем более зрелыми являются формирующиеся рынки , чем ближе их развивающиеся или переходные экономики к развитым странам , прежде всего в ощущении инвесторов , тем более устойчивыми о ни являются и тем меньшие значения рыночного риска испытывают в долгосрочной перспективе . Понятно , что Россия и такие страны Центральной и Восточной Европы , как Чехия , Польша , Венгрия , относятся инвесторами к разным группам зрелости рынков и рыночного рис к а , хотя все эти страны являются формирующимися рынками (табл .1.2 это показывает ). Уровень волатильности рынка акций в России во второй половине 90-х в 2-3 раза превышал соответствующие рынки Чехии , Польши и Венгрии. Таблица 1.1 Фондовые индексы по странам (декабрь 1995 – декабрь 2000) NN Страны Коэффи циент вариации , % Коэффициент «Максимум по ряду / Средняя по ряду» Коэффициент «Средняя по р яду / Минимум по ряду» Станд . отклоне ние значений месячных изме нений индек сов , выражен ных в % 1 Австралия 6.46 1.13 1.26 н / д 2 Норвегия 12.54 1.31 1.29 н / д 3 Австрия 13.43 1.39 1.36 н / д ……………………………………………………………………………………………. 8 Великобритания 17.74 1.26 1.48 3.51 9 Япония 17.76 1.30 1.58 6.49 10 Гонконг 18.14 1.36 1.84 н / д ……………………………………………………………………………………………. 22 Германия 22.48 1.47 1.52 н / д ……………………………………………………………………………………………. 28 Канада 27.00 1.77 1.53 н / д 29 Италия 27.30 1.40 1.69 н / д 30 США 27.64 1.42 1.78 4.12 31 Испания 28.00 1.38 1.89 н / д 32 Франция 28.22 1.52 1.65 н / д ……………………………………………………………………………………………. 42 Филиппины 44.40 1.83 2.54 11.51 43 Турция 46.14 2.37 2.21 18.27 44 Малайзия 52.46 1.95 4.11 14.56 45 Россия 54.06 2.34 5.25 24.50 46 Индонезия 75.34 2.30 6.07 18.79 47 Финляндия 75.92 2.75 3.64 н / д 48 Таиланд 84.08 2.99 4.34 15.94 Таблица 1.2 Фондовые индексы по странам (д екабрь 1995 – декабрь 2000) Коэффи циент вариации , в % Развитые рынки Итого Формирующиеся рынки Итого 0-10 Австралия 1 >10-20 Австрия , Великобритания , Гонконг , Ирландия , Нидерланды , Норвегия , Швейцария , Япония 8 Аргентина , Иордания , Польша , Тайвань , Чехия , Чили 6 >20-30 Бельгия , Германия , Дания , Испания , Италия , Канада , Новая Зеландия , Сингапур , США , Франция 10 Бразилия , Венгрия , Египет , Индия , Марокко , Мексика , Перу , Южная Африка 8 >30-40 Люксембург , Швеция 2 Венесуэла , Израиль , Корея , Кол умбия , Пакистан 5 >40-50 Греция , Турция , Филиппины 3 >50-60 Малайзия , Россия 2 >60-70 >70-80 Финляндия 1 Индонезия 1 >80 Таиланд 1 Итого стран 22 Итого стран 26 Из анализа табл .1.2 следует , что внутри формирующихся рынков в 1995 – 2000 го дах сложилась группа стран , для которых характерны особенно высокие значения рыночного риска (Индонезия , Таиланд , Россия , Малайзия , и отчасти Турция , Филиппины , Греция ). Даже внутри этой группы стран российский рынок был сопоставим по риску только с Индоне зией и Таиландом и имел самую высокую ежемесячную волатильность (она многократно превышала стабильные рынки , стандартное отклонение значений месячных изменений фондовых индексов составляло во второй половине 90-х 24.5%). Отсутствие собственной внутренней базы инвестирования , чрезмерно высокая доля спекулятивных инвесторов (как иностранных , так и отечественных ), стремящихся к волатильности , уход торговой активности по российским акциям на Запад формируют сильную зависимость отечественного рынка акций от р ы ночного риска других стран . То российский рынок следует за отрицательной динамикой NASDAQ (2000 г .) , то падает вслед за азиатскими рынками (1997 г .), то колеблется вместе с рынками Латинской Америки . Например , за период с декабря 1995 по декабрь 2000 корре ляция рынков акций России и Индонезии составила незначительную величину 0.18 (по 61 месячным значениям страновых фондовых индексов ) . То есть указанные рынки были мало связаны друг с другом , в отличие от рынков акций Бразилии и России (коэффициент их коррел яции за этот период — 0.9017). Принимая во внимание всё вышеперечисленное , можно утверждать , что российский фондовый рынок ожидает : · сохранение очень высокого рыночного риска в кратко — и среднесрочном периодах ; · экстремальная волатильность , одна из сам ых высоких в мире ; · регулярные переносы на конъюнктуру российских акций рыночных рисков , возникающих в других странах , прежде всего в США ( NASDAQ) , Латинской Америке (высокая корреляция с фондовым рынком Бразилии ) и на других формирующихся рынках. Как сл едствие , рыночный риск должен стать предметом особого внимания финансового регулятора : · программа предупреждения и ослабления рыночного риска ; · усиление устойчивости внутреннего рынка к этому риску , прежде всего с точки зрения архитектуры торговых сист ем (особенно РТС ), доли РАО ЕЭС , активности маржинального кредитования ; · создание системы мониторинга рыночного риска и оперативного антикризисного регулирования рынка акций ; · мониторинг внешних рынков и участие в системах раскрытия и обмена информацие й между регуляторами рынка ценных бумаг . Величина рыночного риска , наряду с объемом инвестиций , привлекаемых через рынок ценных бумаг , должна стать ключевым параметром , по состоянию которого судят об успехах или неудачах развития отечественного фондового р ынка 1.4. Применимость технического анализа в России. Учитывая вышеизложенные характеристики российского фондового рынка , применению технического анализа нужно уделять особое внимание . Хотя бы для миними зации рыночных рисков . Ключевым условием эффективной работы является доступ к источникам информации . На протяжении всех лет функционирования российского финансового рынка активно осваивался зарубежный опыт инвестиционного анализа , и создавались собственны е методические разработки . Так , ставшие классикой на Западе , фундаментальные монографии по техническому анализу стали доступны и в России , а некоторые из них переведены на русский язык . Несколько десятков статей российских авторов опубликованы в деловой пр е ссе , также увидели свет первые учебники и пособия отечественных специалистов в области технического анализа. Информационная инфраструктура российского фондового рынка тоже непрерывно совершенствуется. С некоторых пор на российском фондовом рынке аналитики стали тестировать многие торговые системы , использующие широкий инструментарий технического анализа . Проведенные исследования показывают , что признаваемая наиболее адекватной в академических кругах и распространенная среди консервативных инвесторов страте г ия «купи и держи» , будучи не самой прибыльной , оказывается максимально рискованной и едва ли может считаться наилучшим выбором для инвестора . Вместе с тем многие популярные стратегии технического анализа (равно как и достаточно экзотические ) продемонстрир о вали весьма невысокую эффективность , что заставляет с большой осторожностью относиться к любой непроверенной информации и говорит о необходимости тщательного предварительного тестирования . По результатам статистической проверки можно сделать вывод , что те х нический анализ на российском рынке акций способен обеспечивать инвестору дополнительный доход и существенно снижать его риски . Это дает основания предполагать , что развитие соответствующих методов представляет определенный интерес. Согласно структурному п одходу принятие обоснованного инвестиционного решения должно начинаться с изучения общего состояния рынка акций и выявления господствующей ценовой тенденции . Характер и перспективы текущего движения рынка становятся ясными из анализа сигналов индикаторов и графических фигур . В случае возникновения расхождений сигналы на более долгосрочных графиках имеют приоритет над более краткосрочными . На втором этапе объектом исследования становится отраслевой индекс , для которого применяется аналогичная процедура . Для определения позиций отрасли проводится анализ относительной силы отраслевого индекса по сравнению с общим индексом рынка акций. Заключительный третий этап строится на рассмотрении рынка акций конкретного эмитента с учетом рыночной и отраслевой тенденций , в ыявленных на предшествующих стадиях анализа. К сожалению , пока применение классической схемы инвестиционного анализа «макроэкономика — отрасль – компания» в России не может носить всеохватывающего характера в силу значительных диспропорций в отраслевой стр уктуре экономики . В настоящее время наибольший интерес для инвесторов представляют «голубые фишки» — ценные бумаги сырьевых , энергетических монополий и предприятий связи . Так , за последнее время доля объема торгов по обыкновенным акциям РАО ЕЭС России и Н К ЛУКОЙЛ в суммарном обороте фондового рынка была не ниже 50-60%. Это свидетельствует о низкой ликвидности и узости отечественного рынка акций , что наиболее сильно проявляется в условиях кризисов. Поскольку динамика фондовых индексов (например , РТС ) оказыва ется практически полностью зависимой от колебаний курсов лишь нескольких ценных бумаг , отпадает необходимость в расчете и анализе промежуточных отраслевых индексов . В этих условиях важная роль отводится анализу относительной силы акций «большой шестерки» н епосредственно по сравнению с индексом РТС . Так , в течение первой половины 1997 г . цены акций РАО ЕЭС России росли с опережением , а НК ЛУКОЙЛ — с отставанием по сравнению с рынком в целом , при этом последние сохранили большие потенциал роста и устойчивост ь к падению , чем акции РАО ЕЭС России . Летом ситуация изменилась на противоположную , и акции РАО ЕЭС России в ходе начавшегося спада увлекли за собой вниз все «голубые фишки» , в том числе и акции НК ЛУКОЙЛ , которые , однако , дешевели значительно меньшими те м пами , чем в среднем по рынку. Состояние отечественного рынка корпоративных ценных бумаг в настоящее время таково , что возможности спекулятивной игры на нем сводятся к купле-продаже акций РАО ЕЭС России и НК ЛУКОЙЛ и формированию межрыночного спрэда по этим ценным бумагам . Выработка и использование правил закрытия позиций с целью ограничения потерь , так называемые стоп-лоссы , как неотъемлемого элемента торговых систем способно значительно повысить результативность игры на неустойчивом российском фондовом ры н ке и оградить инвестора от неоправданного риска . Одним из методов , позволяющих с большой степенью вероятности предсказывать важные повороты рынка , является измерение его волатильности . Анализ показывает , что в преддверии крупных изменений в динамике цен р азмах колебаний рынка возрастает в 3-4 раза и более и соответствующий индикатор (например , индикатор волатильности Чайкина ) регистрирует сильный всплеск . Так , за всю историю торгов в РТС по обыкновенным акциям РАО ЕЭС России индикатор волатильности Чайкин а превышал отметку 300 лишь несколько раз — и каждый раз накануне «великого перелома». Волатильность отечественного фондового рынка является , возможно , причиной того , что извечная проблема совместимости фундаментального и технического анализа приобрела в Ро ссии несколько специфическую форму : может ли применение апробированных методов технического анализа дать сколько-нибудь приемлемый результат для российского рынка корпоративных ценных бумаг. Глава 2. Использование технического а нализа для прогнозирования биржевых цен. 2.1. Основополагающие принципы технического анализа. Классические определения и аксиомы были сформулированы в начале 80-х годов трейдеро м и аналитиком Джоном Мэрфи : «Технический анализ – метод прогнозирования цен с помощью рассмотрения графиков движений рынка за предыдущие периоды времени» . Под термином движения цен понимают три основных вида информации : цена , объём торговли и открытый ин т ерес. Ценой называют как действительную цену товаров на биржах , так и значения валютных и других индексов . Объём торговли – это общее количество заключённых контрактов за определённый период времени (минута , день , неделя ). Открытый интерес – это количество позиций , не закрытых на конец торгового дня. Наиболее важной и информативной является цена , её изучение удобнее , и большинство методов применяются именно к ней . Объём торговли тоже имеет большое значение для прогнозирования и является вторичным индикаторо м . Открытый интерес в явном виде встречается на фьючерсных рынках , а на остальных он почти не определяется. В техническом анализе , как в теории с собственной философской системой , есть свой набор аксиом : Аксиома 1. Движения рынка учитывают всё. Это утвержд ение является основным в техническом анализе , без него невозможно адекватно воспринимать какие-либо методики . Суть заключается в том , что любой фактор (экономический , политический , психологический ), влияющий на цену , заранее учтён и отражён в её графике . А ксиома говорит , что на любое изменение цены есть соответствующее изменение внешних условий . Поэтому изучение графика – обязательное условие для прогнозирования. Аксиома 2. Цены двигаются направленно. Данное предположение стало основой для создания всех мет одик технического анализа . Главной задачей которого является именно определение трендов , а особенно их характеристик от момента возникновения до самого конца , для использования в торговле. Аксиома 3. История повторяется. Что естественно и очевидно . Техниче ский анализ занимается именно историей определённых событий , связанных с рынком . Аналитики предполагают , что если определённые типы анализа работали в прошлом , то будут работать и в будущем , поскольку работа основана на устойчивой человеческой психологии. С точки зрения технического анализа понимание будущего лежит в изучении прошлого. 2.2.Особые черты технического анализа. Технический анализ имеет сильного союзника в лице теоретической математики и имеет возможность сформулировать то , что уже давно пытался , а именно : можно прогнозировать цены для всех рынков и любых периодов времени , от минуты до нескольких лет . При этом можно использовать одни и те же методики , поскольку и законы поведения , и структура ц енового графика всегда одни и те же . А особые черты или особые преимущества выглядят так : 1.Огромный кругозор технического анализа состоит в применимости любых его методик к ценам всех типов . На биржевых рынках можно так же хорошо работать с ценами на золо то и нефть , как и с курсом доллара к евро или индексом NASDAQ. Некоторые методы даже дают возможность предсказывать не только ценовые движения. 2.Применимость технического анализа к любым временным периодам происходит из Геометрии Фракталов – раздела теоре тической математики . В зависимости от того , для каких целей его используют , применяются графики от поминутных до погодовых. 2.3.Типы графиков движения рынка. Основа технического анализа – это график . Сущ ествует три типа графиков движения рынка , на основании которых строится технический анализ : график движения цены , объёма торговли и открытого интереса , называемые обычно чартами . Колебания цены записываются человечеством уже многие годы , и поэтому типов э т их чартов существует довольно много . Основные — это линейный , гистограмма и японские свечи. Линейный график – простейший вид графика . Линия , представленная на графике курса акций Сургутнефтегаза (рис .2.1), соединяет цены закрытия в каждый из дней . Даты про ставлены внизу по горизонтали , а цены – по вертикали . Такой график строится с использованием цен закрытия и даёт чёткое представление о динамике цен . Им пользуются лишь в тех случаях , когда недостаточно информации для построения чарта другого вида (гисто г раммы или свечей ). Так бывает с графиками для очень долгосрочных прогнозов или основанных на различных типах фиксингов. рисунок 2.1. Линейный график , дуги и веерные линии. Столбиковый график , называемый гистограммой , (рис .2.2) показывает цену открытия , максимум , минимум и цену закрытия . Это самый распространённый тип , применяемый в анализе ценных бумаг . На столбиковом графике видно , что верхняя точка каждого из вертикальных столбиков представляет собой максимальную цену за данный период , а нижняя – мини м альную . Чёрточка с левой стороны столбика обозначает цену открытия , а с правой – закрытия . Гистограммы полезны своей репрезентативностью и помогают сделать наилучшие прогнозы с помощью классических трендовых и поворотных фигур , скользящих средних и т.д . Д л я любого метода , применённого к столбиковому графику , получится наибольшее количество сигналов и наиболее точное совпадение с расчётными ценовыми уровнями. рисунок 2.2. Столбиковый график (гистограмма ). Японские свечи – один из самых наглядных и естеств енных методов (рис .2.3). Все названия свечей и формаций обусловлены жизненными явлениями , правда , с японской точки зрения . Вся психологическая подоплёка прогнозирования «на свечах» основана на учёте соотношения цен при открытии и закрытии одного и того же дня , а также соотношения цен закрытия предыдущего дня и открытия следующего . Для построения свечи требуются те же данные , что и для гистограммы . Но свеча имеет своеобразную форму : в промежутке между ценами открытия и закрытия рисуется прямоугольник , назыв а емый телом . Оно закрашивается по-разному в зависимости от взаимного расположения цен открытия и закрытия . Если торговый день закрылся выше открытия , то свеча белая . Если наоборот , то тело закрашивается чёрным цветом . Вертикальные палочки сверху и снизу т е ла называют тенями . В анализе свечей ключевую роль занимает тело , но не цвет и не тени , которые часто имеют второстепенное значение . Но подробный дальнейший анализ с помощью японских свечей не является предметом рассмотрения в данной работе. Объём обычно п редставляется в виде столбиков , расположенных под графиком цены . На рис .2.3 показана относительная выверка объёма , она производится путём вычитания минимальной величины объёма за анализируемый период из всех столбиков объёма . Столбиковые графики с относит е льной выверкой , в которых отброшены минимальные значения дневного объёма , позволяют легче распознать тенденции объёма . Цены бумаг можно проиллюстрировать и с помощью графиков других типов , таких как ренко , крестики-нолики , равнообъёмные , каги и т.д. рис унок 2.3. Японские свечи и объём. 2.4.Ценовой тренд , сопротивление и поддержка. Движение цен можно образно представить как исход схватки между быком (покупателем ) и медведем (продавцом ). Быки толкают це ны вверх , а медведи – вниз . Фактическое направление движения цен показывает , чья берёт . Вот это определённое направление движений цен и называется трендом. Существуют три типа трендов : 1.Бычий – движение цен вверх. 2.Медвежий – движение цен вниз. 3.Боково й – цены практически не двигаются. В реальной жизни цена не движется по прямой линии вверх или вниз , а взлётами и падениями . По тому , что преобладает , мы соответственно и определяем тренд как бычий или медвежий . Тренды различаются по времени действия . На рынках существуют долгосрочные (более 1 года ), среднесрочные (от 1 до 3 месяцев ) и краткосрочные (от 1 дня до 3 недель ) ценовые тренды. Если тренды существуют , то к ним можно применить ньютоновские законы движения и получить следующие утверждения : — дейс твующий тренд с большей вероятностью продлится , чем изменит направление ; — тренд будет двигаться в одном и том же направлении , пока не ослабнет. В сущности , все теории и методики технического анализа основаны на том , что тренд движется в одном и том же на правлении , пока не подаст особых знаков о развороте . В зависимости от того , какой тренд определён на нужный срок , будет изменяться и стратегия . А поскольку цена движется зигзагами , то нужно определить насколько тот или иной спад (подъём ) серьёзен . Простей ш ий способ – следить за преодолением уровней сопротивления и поддержки. При возрастании цен , т.е . при бычьем тренде , в тот или иной момент цена наталкивается на препятствие – это уровень сопротивления . Достигнув его , цена либо начинает падать , либо останавл ивает свой рост . По тем или иным причинам на рынке начинает преобладать давление медведей . Аналогично при спаде цен , т.е . медвежьем тренде (рис .2.4), в какой-то момент давление быков начинает усиливаться , и цена поднимается , натолкнувшись на уровень подде р жки. Уровни сопротивления и поддержки могут возникать неожиданно , а могут быть предсказаны заранее . Например , на рубежах круглых чисел существует психологический барьер : уровень 1 для курса доллар /евро , 100 для курса доллар /йена , 30 $ для нефти . Вокруг так их чисел почти всегда возникают уровни сопротивления и поддержки. На свободном рынке эти линии постоянно смещаются . Меняются ожидания инвесторов , меняются и цены , которые устраивают покупателей и продавцов . Прорыв уровня сопротивления говорит о смещении вв ерх линии спроса , отражающем рост числа желающих покупать по более высоким ценам . По той же логике , прорыв уровня поддержки означает смещение вниз линии предложения . Понятия спроса и предложения лежат в основе большинства инструментов технического анализа. И графики курсов ценных бумаг демонстрируют действие этих факторов. Если уровень сопротивления успешно прорван , он становится поддержкой (рис .2.4). Причина состоит в появлении нового «поколения» быков , которые отказывались от покупки , когда цены были ниже сопротивления (не имея тогда бычьих ожиданий ), теперь же они начинают активно покупать при всяком возврате цен к новому уровню поддержки . По той же логике , когда цены падают за уровень поддержки , он нередко становится сопротивлением , которое ценам трудно преодолеть . С приближением к предыдущему уровню поддержки инвесторы начинают продавать , стремясь ограничить свои потери. рисунок 2.4. Линия поддержки /сопротивления , линия тренда , линии канала. Раскаяние трейдеров. Обычно после прорыва уровня поддержки /сопротивления трейдеры начинают задаваться вопросом о том , насколько новые цены соответствуют реальности . Так , если после прорыва уровня сопротивления продавцы и покупатели усомнятся в обоснованности новой цены , то они начнут пров о дить обратные сделки . В результате произойдёт «раскаяние трейдеров» : после прорыва цены возвращаются к уровню поддержки /сопротивления. Динамика цен после периода «раскаяния» имеет решающее значение . Возможно одно из двух : либо трейдеры сойдутся в своих ожи даниях на том , что новая цена неоправданна — и тогда она вернётся к прежнему уровню ; либо трейдеры примут новую цену – тогда она продолжит движение в направлении прорыва. В первом случае , когда вслед за «раскаянием» трейдеры приходят к единодушному выводу о необоснованности более высокой цены , возникает типичная «ловушка для быков» (или ложный прорыв ). Как видно из рисунка 2.5, цены прорвали сопротивление на уровне 4,6 руб ., а затем вновь опустились ниже уровня сопротивления , оставив быков с акциями по зав ы шенным ценам . По аналогичной психологической схеме образуется и «ловушка для медведей» . Цены держатся ниже прорванного уровня поддержки достаточно долго , чтобы убедить трейдеров в целесообразности продажи , но затем вновь поднимаются выше уровня поддержки. Во втором случае настроение «раскаявшихся» трейдеров может измениться , и новая цена будет принята , тогда цены продолжат движение в направлении прорыва (рис .2.6). рисунок 2.5. Расскаяние трейдеров (ловушка для быков ). Ожидания трейдеров после прорыва вп олне поддаются количественной оценке через сопутствовавший ему объём торгов . Если цены прорвали уровень поддержки /сопротивления при значительном повышении объёма , а в период «раскаяния» он сравнительно мал , это значит , новые ожидания разделяет большинство, а раскаявшихся – меньшинство . И наоборот : прорыв при умеренном объёме и «раскаяние» при растущем означает , что перемены в ожиданиях незначительны и неизбежен возврат к исходным ценам. рисунок 2.6. Расскаяние трейдеров (ловушка для медведей ). 2.5.Линии тренда и линии канала. Линию тренда проводят через две опорные точки (рис .2.4), но для подтверждения правильности линии нужно иметь ещё и третью , подстраховочную , точку . Для бычьего тренда эта линия буде т располагаться ниже ценового графика , являясь для него линией поддержки . Она показывает , до какого уровня может упасть цена , не изменяя при этом своего основного направления . Для медвежьего рынка линия тренда рисуется сверху и представляет собой сопротив л ение . Хорошее подтверждение изменения тренда можно получить в случае , если линия сопротивления превратилась в линию поддержки и наоборот. Линию канала (рис .2.4) можно нарисовать , если движения тренда , то есть подъёмы и спады , равномерны . В таком случае виз уально он как бы двигается между двумя параллельными . Линия канала рисуется параллельно линии тренда и располагается выше графика цены при бычьем тренде и ниже – при медвежьем . Таким образом , она будет определять сопротивление для бычьего и поддержку для м едвежьего тренда . Линии тренда и канала подчиняются общим правилам сопротивления и поддержки , поэтому с их помощью можно определять границы действия тренда . При торговле в реальном времени трейдера интересует , что случилось сразу после изменения тренда : к о ррекция или полный разворот . Коррекция – временное изменение тренда , а разворот – глобальное. 2.6.Теория Доу. Своими корнями современный технический анализ уходит в начало века , в теорию Чарльза Доу . Про истекая из неё прямо или косвенно , он вобрал в себя такие принципы и понятия , как направленный характер движения цен , подтверждение и расхождение , объём как зеркало ценовых изменений и поддержка /сопротивление . А промышленный индекс Доу-Джонса – это прямой потомок теории Доу . Вклад Чарльза Доу в современный технический анализ поистине бесценен . Его ориентация на изучение основ движения цен вылилась в появление совершенно нового метода анализа рынков . Теория Доу состоит из шести основных принципов : 1.Индексы учитывают всё. Этот принцип аналогичен первой аксиоме технического анализа : индексы учитывают и отражают всё , что известно всем участникам фондового рынка. 2.Рынок имеет три тренда. В любой момент на рынке действуют три силы : основной тренд , вторичный и ма лый . Основной тренд бывает восходящим или нисходящим , длится обычно более года и даже в течение нескольких лет . Если пики и впадины рынка последовательно возрастают , значит , основной тренд бычий . Если же они последовательно убывают , то основной тренд медв е жий . Вторичный тренд – это промежуточное , корректирующее движение рынка , обратное основной тенденции . Он обычно продолжается один-три месяца , и за это время рынок отступает на 1/3 – 2/3 длины предыдущего основного тренда . Малый тренд – это краткосрочное д в ижение рынка , длящееся от одной до трёх недель . Вторичные тренды в основном состоят из нескольких малых . По теории Доу , в течение короткого периода ценами можно в той или иной степени манипулировать (для основного и вторичного трендов это невозможно ), поэ т ому малые тренды не имеют существенного значения и даже могут ввести в заблуждение. 3.Основной тренд имеет три фазы. Представим ярко выраженный медвежий тренд , первая фаза которого , фаза зарождения , представляет собой спад цен под действием «плохих новосте й» . Во второй фазе принимают участие биржевые спекулянты , причём цены быстро падают , хотя новости улучшаются . В третьей , заключительной , фазе в действие вступает широкая публика и начинается панический спад цен . Схема основана на психологических особеннос т ях поведения участников рынка , неизменных и по сей день , хотя она воспринимается несколько утрированно. 4.Индексы должны подтверждать друг друга. Первоначально имелись в виду индустриальный и транспортный индексы Доу-Джонса , но сейчас считают , что можно об общить вывод Доу и для других рынков . Чем более сходны сигналы трендов сопоставимых инструментов , тем более им следует доверять . Иначе говоря , технические сигналы близких по роду цен должны совпадать. 5.Объём подтверждает тренд. Теория Доу ориентирована на анализ динамики цен , а данные по объёму торгов используются только для оценки сомнительных ситуаций . Объём должен повышаться в направлении основного тренда и понижаться в направлении корректирующего. 6.Тренд считается неизменным , пока не получен убедитель ный сигнал разворота. О развороте восходящей тренда можно говорить только тогда , когда хотя бы один пик и одна впадина оказывается ниже предыдущих (обратное верно для разворота нисходящего тренда ). Когда на разворот основного тренда указывают индикаторы не скольких сопоставимых инструментов , вероятность продолжения нового тренда особенно велика . И чем дольше длится тренд , тем меньше становится вероятность его продолжения. 2.7.Числовая последовательность Фибоначчи. Числовая последовательность Фибоначчи , состоящая из цифр 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144 и т.д ., открыта одним из величайших математиков средневековья Леонардо Фибоначчи . Интересующее нас свойство числового ряда заключается в том, что сумма двух соседних чисел последовательности даёт значение следующего за ними . Одним из главных следствий этих свойств является существование так называемых коэффициентов Фибоначчи , это постоянные соотношения различных членов последовательности , кото р ые определяются следующим образом : 1.Отношение каждого числа к последующему более и более стремится к 0,618 по увеличении порядкового номера , а отношение каждого числа к предыдущему стремится к 1,618. 2.При делении каждого числа на следующее за ним через о дно , получается 0,382, а наоборот – соответственно 2,618. 3.Подбирая таким образом соотношения , получается основной набор коэффициентов Фибоначчи : 4,235; 2,618; 1,618; 0,618; 0,382; 0,236, а также следует упомянуть и 0,5. Все они играют важную роль в техни ческом анализе. Первым решил применить в техническом анализе последовательность Фибоначчи Ральф Нельсон Эллиотт , автор одноимённой волновой теории . С тех пор конкретная польза применения этой идеи практически во всех методах технического анализа не вызывае т сомнения . Существует четыре распространённых инструмента , основанных на числах Фибоначчи : это дуги , веера , уровни коррекции и временные зоны . Общий принцип интерпретации этих инструментов состоит в том , что при приближении цены к построенным с их помощь ю линиям следует ожидать изменений в развитии тренда. Дуги. Они строятся таким образом (рис .2.1). Сначала между двумя экстремальными точками проводится линия тренда , например , от впадины до противостоящего пика . Затем строятся три дуги с центром во второй э кстремальной точке , пересекающие линию тренда на уровнях Фибоначчи 38,2%, 50% и 61,8%. Дуги Фибоначчи рассматриваются как потенциальные уровни поддержки и сопротивления . Обычно на ценовой график наносятся одновременно и дуги , и веера Фибоначчи , а уровни п о ддержки /сопротивления определяются точками пересечения этих линий. Веера. Их строят похожим методом (рис .2.1). Также между двумя экстремальными точками проводится линия тренда . Затем через вторую экстремальную точку проводится «невидимая» вертикальная лини я . Далее из первой экстремальной точки проводятся три линии тренда , пересекающие невидимую вертикальную линию на уровнях Фибоначчи 38,2%, 50% и 61,8%. Уровни коррекции. Они строятся так (рис .2.7): как и в предыдущих методах , между двумя экстремальными точ ками проводится линия тренда ; затем проводятся девять горизонтальных линий , пересекающих линию тренда на уровнях Фибоначчи 0%, 23,6%, 38,2%, 50%, 61,8%, 100%, 161,8% 261,8% и 423,6%. После сильного подъёма или спада цены часто возвращаются назад , корректи р уя значительную долю своего первоначального движения . В ходе такого возвратного движения цены часто встречают поддержку /сопротивление на уровнях коррекции Фибоначчи или вблизи них. Временные зоны. Эти зоны (рис .2.7) представляют собой ряд вертикальных лини й с интервалами Фибоначчи 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 и т.д . Считается , что вблизи этих линий следует ожидать значительных ценовых изменений. Далее числа Фибоначчи или близкие к ним выбирают при определении нужного порядка одной или нескольких скользящих сре дних . Именно они чаще всего дают верные сигналы , позволяющие корректировать поведение на рынке . Числа Фибоначчи ещё имеют широкое применение при определении длительности цикла в Теории Циклов . За основу каждого доминантного цикла берётся определённое коли ч ество дней , недель , месяцев , связанное с числами Фибоначчи. рисунок 7. Уровни коррекции и временные зоны. 2.8.Теория Циклов. Циклом называют интервал времени , в течение которого завершается период регу лярно повторяющихся событий или явлений . Существующие в природе циклы позволяют точно предсказывать множество событий : миграции птиц , приливы и отливы , движение планет и т.д . В связи с этим возникло предположение об использовании теории в техническом анал и зе , потому что почти все основополагающие теории технического анализа имеют слабую сторону : с их помощью нельзя указать время возникновения того или иного конкретного события. Существует четыре основных принципа , позволяющих рассмотреть ценовую модель как циклическую закономерность : суммирование , гармоничность , синхронность и пропорциональность . Принцип суммирования заключается в том , что любое ценовое движение является суммой циклов разной длины . Таким образом , если изолировать их друг от друга , а затем в новь сложить , то можно определить время возникновения максимума и минимума дальнейшего ценового тренда. Принципы гармоничности и синхронности говорят о сочетании двух циклов . Их гармоничность заключается в пропорциональности периодов , а синхронность – в со ответственном возникновении минимумов . Циклический анализ предпочитает измерять протяжённость периодов между двумя нижними точками. Четвёртый принцип , пропорциональность , говорит , что амплитуды колебаний циклов прямо пропорциональны их периодам. Таким обра зом , любое ценовое движение может быть представлено как сумма некоторых пропорциональных , гармоничных и синхронных трендов . Но определение составляющих компонент цикла аналитическими методами сложно осуществить на практике . Для этого существуют численные м етоды , позволяющие представить колебания цены в удобном для циклического анализа виде . Большую группу составляют методы , использующие математико-статистический аппарат (преобразования Фурье , метод максимальной энтропии и т.д .). Другую группу составляют ч и сто визуальные методы – определение длины периода «на глаз» . Между двумя уже упомянутыми методиками лежит инструмент , основанный на особого рода проецировании цены , называемый снятие направленности . Первый шаг снятия направленности – построение определённ о й скользящей средней и её центрирование . Затем график цен проецируется относительно скользящей средней , при этом значения берутся либо как расстояние , либо как проценты между скользящей и действительным значением . После этого наглядными становятся максиму м ы и минимумы графика , позволяющие определить его периодичность. Циклы , как и тренды , классифицируют по времени их продолжительности . Для технического анализа важно вычленить циклы доминантные , то есть те , из которых складывается ценовое движение . Первый из циклов – долгосрочный , длящийся гораздо больше года . Далее идёт сезонный – продолжительностью в год . Другие краткосрочные циклы не имеют существенного значения для цели практического применения теории. Не менее важным , чем определение периодичности цикла, является определение места возникновения его экстремума . Поскольку период обычно определяют между нижними точками , значит максимум , для идеального цикла , должен быть точно посередине периода . Трендовый (бычий или медвежий ) рынок определяют движением цены вверх или вниз , являющимся более сильным и успешным , чем противоположное . Это определение говорит об амплитудных закономерностях , то есть в бычьем рынке движение вверх длится дольше , чем движение вниз . Для медвежьего рынка справедливо обратное утверждение. Это является основополагающим определением для концепции правого и левого смещения . Правое смещение возникает при бычьем рынке , а левое – при медвежьем . Иначе говоря , максимум цены на определённом отрезке цикла располагается соответственно ближе к концу и ли ближе к началу . Если на определённом цикле отмечается левое смещение , это свидетельствует о том , что общее направление тренда ; если же при этом оно заменяется консолидацией , а потом правым смещением , то вероятна смена основного тренда с медвежьего на б ы чий . Эта концепция работоспособна для установления времени возникновения ценовых максимумов рынка , определения текущего направления тренда и является одной из важнейших в прикладном использовании Теории Циклов. Выводы о возможности применения на практике т еории таковы : 1.Возможно предсказать время возникновения ценовых минимумов рынка , используя метод снятия направленности , и визуально определяется длину периода цикла. 2.При ярко выраженном бычьем или медвежьем тренде можно предположить наличие соответствен но правого или левого смещения и определить время возникновения максимума . При боковом текущем тренде максимум , с большой вероятностью , возникнет посередине цикла. 3.Если направление тренда неизвестно , устанавливается наличие правого , левого смещения или е го отсутствие . По смещению определяется бычье или медвежье направление цен , а отсутствие его говорит о боковом тренде. Вышеперечисленными принципами Теории Циклов не рекомендуется руководствоваться без применения других теорий и индикаторов технического ан ализа. 2.9.Волновая теория Эллиотта. Волновая теория Эллиотта – одна из старейших теорий технического анализа . Со времени её создания никто из пользователей не вносил в неё каких-либо заметных новшеств . Все усилия были направлены лишь на то , чтобы принципы , сформулированные Эллиоттом , вырисовывались более и более чётко . Но теория Эллиотта не проста в использовании , для составления прогнозов нужно чётко знать все правила , иметь представление о руководств а х и обладать специфическим «взглядом» на ценовой график. Открытие Ральфа Нельсона Эллиотта в том , что поведение «толпы» подчиняется характерным законам : социально-массовое психологическое поведение последовательно проходит стадии экспансии , энтузиазма и эй фории , за которыми следуют успокоение , упадок и депрессия . Данная схема прослеживается в различных периодах времени , от минут до веков . При применении схемы психологического развития к ценовому графику стандартные методы технического анализа не используют с я . Просто идёт наблюдение , как оценивается и какова реакция на ту или иную информацию . А использование Волновой теории Эллиотта позволяет предсказывать эти поведенческие модели. Основой теории служит волновая диаграмма (рис .2.8). Волна – это ясно различимо е ценовое движение . Все движения цен разбиваются на пять волн в направлении более сильного тренда , и три волны – в обратном направлении . Для обозначения пятиволнового тренда используются цифры , а для противоположного трёхволнового – буквы . Каждое из пяти в олновых движений (1, 3, 5, А и С ) называется импульсным , а каждое из трёх (2, 4 и В ) – коррективным . В основе теории Эллиотта лежит особенным образом формирующаяся волновая диаграмма , соотношения внутри которой задаются коэффициентами Фибоначчи . Торговая стратегия с использованием этих коэффициентов даёт возможность выявлять поворотные точки на рынке , определяя максимумы и минимумы любого ценового движения . Но подробнее о применении коэффициентов в диаграммах будет рассказано ниже. В зависимости от длитель ности своего развития волны имеют разные степени : цикл , первичная , промежуточная , малая , минутная. Импульсные движения состоят из пяти волн (1, 3, 5, А , С ) и имеют следующие разновидности : 1.Базисная пятиволновая формация. 2.Растянутые : одна из импульсных волн пятиволновой (1-5) диаграммы по своей амплитуде гораздо больше двух других (обычно третья , реже пятая ); внутренние части растянутой волны (рис .2.9 и 2.10) могут быть больше или равны волнам предшествующего уровня. 3.Диагональные треугольники (особый и редкий тип волн , рис .11): пятиволновые диаграммы , где в отличие от других импульсных волн допускается перекрытие (см . правило 3); часто бывает в качестве волны 5, реже – волны 1 или С. рисунок 2.8. Волновая диаграмма. рисунок 2.9. Растяжение волны 3. рисунок 2.10. Растяжение волны 5. рисунок 2.11. Диагональный треугольник. В пятиволновой последовательности не бывает более одного растяжения и одного диагонального треугольника. Коррективные движени я (2, 4, В ), называемые часто тройками , так как кроме треугольников все коррективные диаграммы состоят из трёх волн , имеют такие типы коррекций : 1.Зигзаги (рис .2.12) – простые коррекции , состоящие из трёх волн , внутри разбивающихся на части 5-3-5. Встречаю тся в качестве волн 2 или В. рисунок 2.12. Зигзаг. 2.Плоские (рис .2.14) и искривлённые плоские (рис .2.13) – это три волны плоских коррекций развивающихся между уровнями сопротивления и поддержки . В искривлённом варианте последняя волна может быть немного ниже или выше этих границ . Волны внутри такой коррекции разбиваются на части 3-3-5. Встречаются чаще всего в качестве волны 4. рисунок 2.13. Искривлённая плоская . рисунок 2.14. Плоская. 3.Треугольники четырёх видов (рис .2.15): сужающийся , нисходящий , восходящий и расширяющийся , называемые ещё горизонтальными . В отличие от классических фигур технического анализа , они имеют некоторые особенности : треугольник должен состоять из пяти волн , каждая из которых делится на т р и , то есть любой треугольник делится на части 3-3-3-3-3. Чаще всего бывают в качестве волны 4. 4.Зигзаги , плоские и треугольники – это простые типы коррекций , но , соединяясь промежуточной волной Х (коррективного характера ), они могут образовывать двойные т ройки (рис .2.16) и тройные тройки . Особенно часты двойные (рис .2.17) и тройные зигзаги. Выявление коррекций более сложная задача , чем обнаружение импульсных волн , так как они занимают основную часть рабочего времени. рисунок 2.15. Виды треугольников. р исунок 2.16. Двойная тройка. рисунок 2.17. Двойной зигзаг. В теории Эллиотта существуют чёткие правила , устанавливающие взаимное поведение волн : Правило 1. Конец волны 2 не может подняться выше начальной точки волны 1 при медвежьей и опуститься ниже – п ри бычьей диаграмме . Если это произошло , то диаграмма определена неверно. Правило 2. Волна 3 – обычно самое длинное из импульсных движений пятиволновой диаграммы , но никак не самое короткое . Если это произошло , то либо вся диаграмма определена неверно , либ о это начало её растяжения. Правило 3. Перекрытие при бычьем рынке возникает , если конец волны 4 опустится ниже начала волны 2; при медвежьем – если волна 4 поднимается выше волны 2. Возникновение Перекрытия говорит о неверном определении диаграммы , единст венное исключение – Диагональный Треугольник. Правило 4. Чередование – явление , когда коррективные волны имеют различную форму . Должно присутствовать в каждой пятиволновой диаграмме , является подтверждением правильности её определения . Чередование относитс я и к процентным соотношениям длин коррективных волн . При чередовании (рис .2.18) одна из коррективных волн представляет собой зигзаг (т.е . резкую коррекцию ), а другая – плоскую или треугольник (т.е . боковую коррекцию ). Плоские коррекции и треугольники дру г с другом не чередуются. Правило 5. Полная коррекция обычно достигает области развития волны 4 меньшей степени. рисунок 2.18. Виды чередования. Последовательность Фибоначчи применяется в Волновой теории для прогнозирования длины (амплитуды ) каждой волны и времени её завершения . Под длиной волны понимается повышение или понижение по шкале цены. 1. Импульсные волны. Волна 3 обычно имеет длину , составляющую 1,618 волны 1, редко – равную ей . В случае растяжения волны 3 она может составлять 2,618 или 4,618 о т волны 1. Две из импульсных волн бывают равны по длине , часто это 1 и 5. Ещё встречается соотношение , при котором длина волны 5 равна 0,382 или 0,618 изменения цены от начала волны 1 до конца волны 3. 2. Коррекции. Длины корректирующих волн 2 и 4, составл яющие коэффициент Фибоначчи от предшествующей импульсной волны , должны чередоваться в процентном отношении по Правилу Чередования . Например , волна 2 равна 0,618 волны 1, а волна 4 равна 0,382 или 0,5 волны 3. В зигзагах и искривлённых плоских коррекциях в о лна С составляет 1,618 волны А , но иногда они могут быть равны (а в обычных плоских коррекциях – всегда ). В симметричном треугольнике длины двух волн бывают связаны между собой соотношением 0,618. Волновая теория Эллиотта является основным средством изучен ия психологии рынка , и её использование даёт большое преимущество при прогнозировании динамики цен. 2.10.Индикаторы технического анализа. Самыми важными инструментами визуального анализа , точно определяю щими момент покупок и продаж , являются индикаторы . Индикатор – это результат математических расчётов на основе показателей цены и /или объёма . В настоящее время их существует огромное количество , которое невозможно даже назвать в этом разделе . А , по сути , б ольшинство из них только дублируют друг друга , сигнализируя об одних и тех же грядущих событиях . Так происходит и потому , что некоторые аналитики хотят оставить о себе след в виде хотя бы одного индикатора . Но придумать что-то действительно новое очень тр у дно . Сейчас есть несколько типов индикаторов , имеющих определённую основу для своего построения . Это всевозможные средние значения цены и производные от него , например , типичная цена , скользящие средние , конверты , полосы . А также индикаторы , использующие о бъёмные показатели , такие как балансовый объём , индекс отрицательного объёма . Большое значение в техническом анализе играют осцилляторы , которых великое множество , например , стохастический , предельный , индекс относительной силы и другие . Существуют ещё ин д икаторы , основанные на изменениях процентных ставок , на изменениях в цене и количестве растущих /падающих акций . Находят своё применение и психологические индикаторы , отражающие настроения различных групп участников биржевой торговли , это коэффициенты кру п ных пакетов , коротких продаж публикой , покупки /продажи неполными лотами . Но некоторые вышеперечисленные индикаторы могут быть рассчитаны только по данным с Нью-йоркской фондовой биржи . Здесь же будут подробно рассмотрены те индикаторы , которые можно испол ь зовать на российском фондовом рынке частному инвестору. Стохастический осциллятор. Стохастический осциллятор (рис .3.1) сопоставляет текущую цену закрытия с диапазоном цен за выбранный период времени . Вв едён в употребление Джорджом Лейном в 50-е годы . Он представлен двумя линиями : главная называется % K , а вторая % D , которая является скользящим средним линии % K . Построение линий % K и % D основано на том , что при повышении цен торговый день обычно закрывает ся на уровнях , лежащих ближе к высшим , достигнутым в течение него . При понижающемся тренде происходит обратный эффект. Существует несколько способов интерпретации осциллятора , рассмотрим некоторые из них : 1. Расхождение линии D с ценой . В таком случае цена поднимается выше предыдущего пика , а линия D, двигаясь синхронно с ней , нового пика не достигает . Это хороший сигнал для продажи . Соответственно , при неудачной попытке линии D опуститься ниже предыдущего уровня и одновременном успехе цены (т.е . понижении её за этот уровень ) получаем хороший сигнал к покупке. 2. В случае расхождения окончательным сигналом может стать пересечение линий K и D. При этом желательно , чтобы пересечение произошло уже после сигнала о развороте , поданного линией D . Такое пересечени е называется правосторонним. 3. Если линия K пересекла D в начале движения вверх (но не правосторонним пересечением ), а потом опять опустилась ниже её , это значит , что движение вверх не набрало достаточной силы , и возможно продолжение движения вниз . Обратн ая ситуация может быть ключом к возобновлению движения вверх. 4. Уровни 20 и 80 для определения перепроданности и перекупленности . Но не рекомендуется слишком поспешное вступление в сделку только на основании того , что линия K достигла уровня 80 или упала ниже 20. % K может ещё некоторое время продержаться на таких крайних уровнях , но это действительно сигнал о развороте тренда – иногда только очень ранний. Стандартно расчитывают линию %К на отрезке в 5 дней : , где C – текущая цена закрытия, L – самый низкий уровень за последние 5 дней , H – самый высокий уровень за последние 5 дней. , где CL – трёхдневная сумма (C-L), HL – трёхдневная сумма (H-L) . Построенные таким образом линии называют быстрыми. Скользящие средние. Скользящее среднее показывает среднее зн ачение цены за некоторый промежуток времени . При расчёте скользящего среднего производится математическое усреднение цены за данный период , который является характеристикой любой скользящей , называемый порядком . По мере изменения цены её среднее значение л ибо растёт , либо падает . Существует пять распространённых типов скользящих средних : простое (арифметическое ), экспоненциальное , треугольное , переменное и взвешенное . Скользящие средние можно рассчитывать для любого последовательного набора данных , включая цены открытия и закрытия , максимальную и минимальную , объём торговли или значения других индикаторов . Единственное , чем скользящие средние разных типов существенно отличаются друг от друга , это разными весовыми коэффициентами , которые присваиваются послед н им данным . В случае простого скользящего среднего все цены рассматриваемого периода имеют равный вес . Экспоненциальные и взвешенные скользящие средние делают более весомыми последние цены . Треугольные скользящие средние придают больший вес ценам в середин е периода . И , наконец , переменные скользящие средние изменяют весовые коэффициенты в зависимости от волатильности цен . Существуют особые списки рекомендуемых периодов и типов скользящих средних для применения к различным рынкам. Общий принцип сигналов сколь зящими средними формулируется так : если линия скользящей находится ниже ценового графика , то ценовой тренд является бычьим , а если выше , то тренд – медвежий ; при пересечении графика цены со скользящей средней ценовой тренд меняет направление . Иными словам и , скользящие средние представляют собой усложнённый вариант линий сопротивления и поддержки . Интерпретация скользящих средних индикаторов аналогична интерпретации ценовых скользящих средних : если индикатор поднимается выше своего скользящего среднего , зна ч ит , восходящее движение индикатора продолжится ; если он опускается ниже скользящего среднего , это означает продолжение его нисходящего движения . Для анализа , основанного на пересечениях скользящего среднего , особенно хорошо подходят такие индикаторы , как M ACD , ROC , индикатор темпа и стохастический осциллятор. Простое скользящее среднее ( SMA) . Простое , или арифметическое , скользящее среднее (рис .3.2) рассчитывается путём суммирования цен закрытия за определённое число единичных периодов с последующим деление м суммы на число периодов . В результате получается средняя цена за данный временной интервал и ценам каждого из дней присваивается равный вес. , где – цена закрытия , n – период расчёта. Экспоненциальное скользящее среднее ( EMA) . Экспоненциальное , или экспоненциально сглаженное , скользящее среднее (рис .3.3) определяе тся путём добавления к вчерашнему значению скользящего среднего определённой доли сегодняшней цены закрытия . В случае экспоненциальных скользящих средних больший вес имеют последние цены закрытия . Так , чтобы вычислить n %-ное EMA , сегодняшнюю цену закрытия умножают на n % и прибавляют полученную величину к вчерашнему значению EMA , умноженному на (100-n)%. Процентные значения можно преобразовать соответствующее число дней . Преобразование процентов в периоды производится по формуле : Формула для обратного преобразования такова : Взвешенное скользящее среднее ( WMA) . Во взвешенном (рис .3.4) последним данным присваивается больший вес , а более ранним – меньший . Она рассчитывается путём умножения каждой из цен закрытия в рассматриваемом ряду на определённый весовой коэффициент . Значение весового коэффициента определяется ко личеством дней в периоде расчёта скользящего среднего . , где Wi – вес i- го компонента (при линейной взвешенной W=i) . Треугольное скользящее среднее ( TMA) . В треугольной (рис .3.5) основной вес приходится на среднюю часть ценового ряда . Фактически , они представляют собой дважды сглаженные простые скользящие средние . Длина простых скользящих средних зависит от чётности или нечётности выбранного числа периодов . О перации для расчёта TMA таковы : 1. К числу периодов скользящего среднего добавляется 1. 2. Полученная сумма делится на 2. 3. Если результат вышел дробным , то он округляется его до целого. 4. Рассчитывается простое скользящее среднее цен закрытия с числ ом периодов , полученным по пункту 3. 5. Вновь используя значение , полученное по пункту 3, рассчитывается простое скользящее среднее скользящего среднего , рассчитанного по пункту 4. Переменное скользящее среднее ( VMA) . Переменное (рис . 3.6) – это экспонен циальное скользящее среднее , в котором параметр сглаживания , определяемый в процентах , регулируется автоматически , в зависимости от волатильности ценовых данных . Чем она выше , тем чувствительнее постоянная сглаживания , используемая для расчёта скользящего среднего . Чувствительность повышается за счёт присваивания большего веса текущим данным . Понятие переменного скользящего среднего ввёл Тушар Чанд в 1992 году . VMA рассчитывается следующим образом : , где С – цена закрытия, – вчерашнее скользящее среднее, VR – коэффициент волатильности , который обычно берётся из отн ошения Вертикального горизонтального фильтра к своей величине 12 периодов назад ; чем отношение выше , тем ярче выражен тренд и выше чувствительность скользящего среднего. Схождение /расхождение скользящих средних. Схождение /расхождение скользящих средних ( MACD) – это следующий за тенденцией динамический индикатор (рис .3.7, 3.8). Он показывает соотношение между двумя скользящими средними цены . Разработан Джеральдом Аппелем. MACD строится как разность между двумя экспоненциальными скользящими средними с периодами 12 и 26 дней . Чтобы чётко обозначить благоприятные моменты для покупки или продажи , на график MACD наносится так называемая сигнальная линия – 9-дневное экспоненциальное скользящее среднее индикатора. MACD наиболее эффективен в условиях , когда рынок колеблется с большой амплитудой в торговом коридоре . Чаще всего используемые сигналы MACD – пересечения , состояния перекупленности /перепроданности и расхождения . Покупать рекомендуется при пересечении лини ей индикатора линию своего скользящего среднего снизу вверх , а продавать – при пересечении индикатором сверху вниз линии скользящего среднего. Формула очень простая : . Индекс товарного канала. Индекс товарного канала ( CCI) измеряет отклонение цены бумаги от её среднестатистической цены (рис .3.9, 3.10). Высокие значения индекса указывают на то , что цена необы чно высока по сравнению со средней , а низкие – что она слишком занижена . CCI разработан Дональдом Ламбертом. Существуют два основных способа использования CCI : для поиска расхождений и в качестве индикатора перекупленности /перепроданности. 1. Расхождение образуется , когда цена достигает нового максимума , а CCI не удаётся подняться выше предыдущих максимумов . За этим классическим расхождением обычно следует ценовая коррекция. 2. CCI обычно колеблется в диапазоне 100. Значени я выше +100 говорят о состоянии перекупленности (и вероятности корректирующего спада ), а значения ниже – 100 — о состоянии перепроданности (и вероятности корректирующего подъёма ). Математическая формула для CCI выглядит следующим образом : , где , это типичная цена за данный период ; H – ма ксимальная цена за данны й период ; L – минимальная цена за данный период ; C – цена закрытия ; М – простое скользящее среднее М длиной n- периодов ; D – среднее отклонение , находится по формуле : Этапы вычисления CCI : 1.Вычисляется типичная цена (M) . 2.Находится n- периодное скользящее среднее типичных цен ( M) . 3.Вычитается полученное по п .2 з начение для текущего периода из типичных цен каждого из предшествующих n периодов. 4.Вычисляется n -периодное простое скользящее среднее абсолютных значений каждой из величин , полученных по п .3 ( D) . 5.Умножается D на 0,015. 6.Находится разность : М — М. 7.Вычисляется частное от деления значения по п .6 на значение по п .5. Параболическая система SAR . Параболическая систе ма времени /цены (рис .3.11) – это уникальная полная торговая система , она используется для установки скользящих стоп-приказов . Система превосходно определяет точки выхода из рынка . Продавать следует , когда цена опускается ниже линии SAR , а покупать – когда цена поднимается выше линии SAR . Эта система даёт большой допуск для противотрендовых отклонений цены в течение небольшого времени после открытия позиции , а затем постепенно , по мере истощения тренда , сужает границы , при пересечении которых отдаётся приказ о защитной остановке . Для выставления границ защитных остановок используется набор последовательно укорачивающихся экспоненциальных скользящих средних . Каждый раз , когда цена при изменении в направлении тренда достигает нового экстремального значения , ск о льзящее среднее для выставления границ защитных остановок меняется на более короткое . Эти экспоненциальные постоянные сглаживания , называемые факторами ускорения , изменяются от начального минимального значения 0,02 до максимума 0,2. При этом цена остановк и и разворота приближается к линии тренда . Таким образом , SAR следует за трендом до тех пор , пока не будет пересечён уровень SAR . Вычисления SAR начинаются заново при каждом новом сигнале . В день исходного сигнала SAR равняется экстремальной цене в направл ении тренда только что закрытой позиции . Затем SAR настраивается с помощью фактора ускорения в ожидаемом направлении нового тренда. При поступлении нового сигнала к покупке исходная цена SAR равна минимальной в течение предыдущей , только что закрытой корот кой позиции . На второй день и далее SAR изменяется следующим образом : , где — это цена защитной продажи для открытой длинной позиции ; — это предыдущего периода ; AF – это фактор ускорения , его значение 0,02 и увеличивается всегда , ко гда цена достигает максимума с момента открытия длинной позиции ; в периоды , когда цена не достигает максимума , AF не изменяется ; H – это новый максимум цены с момента открытия текущей длинной позиции. При поступлении нового сигнала к короткой продаже исход ная цена SAR равна максимальной цене в течение только что закрытой длинной позиции . На другой день SAR изменяется следующим образом : , где — это цена защитной продажи для открытой длинной позиции ; — это предыдущего периода ; AF – это фактор ускорения , его значение 0,02 и увеличивается всегда , когда цена достигает минимума с момента открытия короткой позиции ; в периоды , когда цена не достигает минимума , AF не изменяется ; L – это новый минимум цены с момента открытия текущей короткой позиции. Для открытой длинной или короткой позиции цена SAR должна находится на границах или вне интервала между экстремальными значениями цены дву х последних периодов . Если открыта длинная позиция и SAR выше минимумов двух последних периодов , то SAR нужно приравнять к наименьшему из этих двух минимумов . Если открыта короткая позиция и SAR ниже максимумов двух последних периодов , то SAR нужно приравн ять к наибольшему из этих двух максимумов. Система направленного движения. Система направленного движения ( DMS) помогает определить наличие ценовой тенденции (рис .3.12), в его основе лежит фильтрация по темпам изменения цены . С помощью экспоненциальных скользящих средних и отношений система направленного движения приводит значения максимумов , минимумов и цен закрытия к единому масштабу (от 0 до 100). Направленное движение ( DM) определяется как наибольшая часть ценового интервала текущего периода , лежащая вне границ ценового интервала предыдущего периода. Простейший метод торговли на основе системы направленного движения предполагает сравнение двух индикаторов направленности : 14-дневного + DI и 14-дневного – DI. Для этого либо графики индикаторов наносятся один на другой , либо +DI вычитается из – DI . Рекомендуется покупать , если + DI поднимается выше – DI, и продавать , когда + DI опускается ниже – DI. Эти простые торговые правила дополняются и “правилом экстремаль ных точек” . Оно служит для устранения ложных сигналов и уменьшения числа заключаемых сделок . Согласно принципу экстремальных точек , в день пересечения + DI и – DI нужно отметить “экстремальную точку” . Если + DI поднимается выше – DI, этой точкой является макси мальная цена дня пересечения . Если + DI опускается ниже – DI, эта точка – минимальная цена дня пересечения . Экстремальная точка затем используется как уровень вхождения в рынок . Так , после сигнала к покупке ( + DI поднялся выше – DI) нужно дождаться , когда цена поднимется выше экстремальной точки (максимум в день пересечения + DI и – DI), и лишь после этого покупать . Если же цене не удаётся преодолеть уровень экстремальной точки , следует сохранять короткую позицию . Система наиболее эффективна для бумаг с высоким индексом выбора товаров (CSI>25), если CSI<20 , от использования системы лучше отказаться. DMS расчитывается следующим образом : Сначала находится положительное (+ DM) и отрицательное ( -DM) направленное движение : + DM=H-H p, -DM=L-L p , где H – максимальная цена текущего периода, H p – максимальная цена предыдущего периода, L – минимальная цена текущего периода, L p – минимальная цена предыдущего периода, Меньшее из абсолютных значений + DM и -DM приравнивается к нулю . Затем определяет ся истинный интервал ( TR) как наибольшее абсолютное значение следующих трёх величин : TR=H-L; TR=H-C p; TR=L-C p , где C p – это цена закрытия предыдущего периода ; После этого рассчитываются экспоненциальные скользящие средние значений +DM, -DM, TR и вычисляютс я индикаторы положительного направления (+ DI ) и отрицательного направления ( -DI ): ; . Индекс относительной силы. Индекс относительной силы ( RSI) – один из самых известных и популярных осцилляторов (рис .3.13, 3.14). Его ввёл Уэллс Уайлдер в 1978 году . RS I является численным выражением темпов изменений цены закрытия . Название «индекс относительной силы» не вполне удачно , поскольку RSI показывает не относительную силу двух сравниваемых бумаг , а внутреннюю силу одной бумаги . RSI – это следующий за ценами ос циллятор , который колеблется в диапазоне от 0 до 100. Лучше всего он работает , достигая области экстремумов – это линии на уровне 30 и 70. Область ниже 30 является зоной перепроданности , а выше 70 – зоной перекупленности . Уайлдер описывает пять способов п р именения RSI для анализа : 1.Вершины и основания – вершины RSI формируются выше 70, а основания ниже 30, причём они обычно опережают образование вершин и оснований на ценовом графике. 2.Графические модели – RSI часто образует графические модели , такие как « голова и плечи» или «треугольники» , которые на ценовом графике могут и не обозначиться. 3.Неудавшийся размах (прорыв уровня поддержки или сопротивления ) – имеет место , когда RSI поднимается выше предыдущего максимума (пика ) или опускается ниже предыдущего минимума (впадины ). 4.Уровни поддержки и сопротивления – на графике RSI они иногда проступают даже отчётливее , чем на ценовом. 5.Расхождения – они образуются , когда цена достигает нового максимума (минимума ), но он не подтверждается новым максимумом (миним умом ) на графике RSI . При этом происходит коррекция цен в направлении движения RSI . Для вычисления RSI используется формула : , а , где AU – среднее значение цен , закрывшихся выше предыдущих за n- дней ; AD – среднее значение цен , закрывшихся ниже предыдущих за n- дней ; n – период расчёта осциллятора. Вертикальный горизонтальный фильтр. Вертикальный горизонтальный фильтр ( VHF ) показывает , в какой фазе находится рынок : в фазе направленного движения или застоя . Его впервые описал Адам Уайт в 1991 год у. Движется ли рынок сейчас направленно или находится в торговом коридоре – это главнейшая дилемма технического анализа . Индикаторы , следующие за тенденцией , такие как MACD и скользящие средние , превосходно работают на рынках с ярко выраженной направленнос тью , но в условиях торгового коридора (застоя ) они дают множество ложных сигналов . С другой стороны , осцилляторы , такие как RSI и стохастический , очень эффективны , когда цены колеблются в торговом коридоре , но почти всегда дают преждевременные сигналы к за крытию позиций в периоды устойчивых трендов . VHF используется для определения степени направленности цен (рис .2.19), чтобы помочь аналитику в выборе соответствующих индикаторов. Существует три способа интерпретации индикатора : 1.Можно использовать сами зна чения фильтра для определения степени направленности цен . Чем он выше , тем устойчивее тенденция , и значит более уместно полагаться на индикаторы , следующие за тенденцией. 2.Направление его движения позволяет определить , развивается ли фаза направленного дв ижения или застоя . Рост индикатора означает развитие тренда , а падение указывает на возможное вступление рынка в фазу застоя. 3.Можно его использовать как индикатор противоположного мнения . Если значения высоки – ждите вступления рынка в период застоя , а если низки – ждите начала тренда. Для расчёта индикатора сначала надо определить высшую цену закрытия и низшую цену закрытия за выбранный период времени . Затем следует вычесть низшую цену закрытия из высшей цены закрытия . Абсолютное значение этой разности является числителем в формуле . Чтобы найти знаменатель , вычисляют разности между каждой ценой закрытия и ценой закрытия предыдущего дня для всего периода , а затем складывают абсолютные значения всех полученных разностей . Результат получают из отношения на й денных числителя и знаменателя. , где — высшая цена закрытия за выбранный период времени ; — низшая цена закрытия за выбранный период ; — цена закрытия этого дня ; — цена закрытия предыдущего дня. рисунок 2.19. Вертикальный горизонтальный фильтр ( VHF). Индекс отрицательного объёма. При построении индекса отрицательного объёма ( NVI) учитываются только дни , когда объём торгов уменьшается по сравнению с предыдущим днём . Интерпретация индекса (рис .2.20) основана на пре дположении , что в дни роста объёма на рынке активно действуют несведущие инвесторы , подверженные влиянию толпы . Напротив , в дни падения объёма позиции без лишнего шума занимают профессионалы. Текущее значение сравнивается со среднегодовым скользящим средн им . Если он больше среднегодового , значит действует растущий тренд и рост цен будет продолжен , вероятность бычьего рынка составляет 95%. Если ниже среднегодового , то налицо падающий тренд и , вероятно , цены упадут ещё ниже . Хотя здесь вероятность медвежьег о рынка составляет только 50%. Таким образом , индекса отрицательного объёма более ценен как индикатор бычьего рынка. Расчёт индекса таков : Если сегодняшний объём меньше вчерашнего , то , где С – сегодняшняя цена закрытия , — вчерашняя цена закрытия , — вчерашний NVI . Если сегодняшний объём больше или равен вчерашнему , то . рисунок 2.20. Индекс отрицательного объёма (NVI) . Средний истинный диапазон. Средний истинный диапазон (ATR) – это показатель волатильности рынка , применяется как составляющая многих других индикаторов и торговых систем (рис .2.21). Введён Уэллсом Уа йлдером . Он заметил , что ATR часто достигает высоких значений в основаниях рынка после стремительного падения цен , вызванного паническими продажами . Низкие значения индикатора часто соответствуют продолжительным периодам горизонтального движения , которые н аблюдаются на вершинах рынка и во время консолидации . Индикатор можно интерпретировать по тем же правилам , что и другие индикаторы волатильности : формированию важных рыночных вершин соответствует высокая волатильность , а образование важных оснований обыч н о происходит спокойнее , так как инвесторы не рассчитывают на серьёзную прибыль. Истинный диапазон есть наибольшая из следующих трёх величин : 1.Разность между сегодняшними максимумом и минимумом. 2.Разность между вчерашней ценой закрытия и сегодняшним макси мумом. 3.Разность между вчерашней ценой закрытия и сегодняшним минимумом. Индикатор ATR представляет собой скользящее среднее значений истинного диапазона. рисунок 2.2 1 . Средний истинный диапазон ( ATR) . Полосы Боллинджера. Границы полос Боллинджера ( BB) строятся на расстояниях от кривой скользящего среднего , равных определённому числу стандартных отклонений (рис .2.22). Поскольку величина стандартного отклонения зависит от волатильности , полосы сам и регулируют свою ширину : она увеличивается , когда рынок неустойчив , и уменьшается в более стабильные периоды. Полосы обычно наносятся на ценовой график , но могут наносится и на график индикатора . Дальнейшая интерпретация относится к полосам наносящимся на ценовой график . Она основана на том , что ценам свойственно оставаться в пределах верхней и нижней границ полосы . Отличительной особенностью полос является их переменная ширина , обусловленная волатильностью цен . В периоды значительных ценовых изменений по л осы расширяются , давая простор ценам . В периоды застоя они сужаются , удерживая цены в пределах своих границ. Разработчик , Джон Боллинджер , отмечает следующие особенности полос : 1.Резкие изменения цен обычно происходят после сужения полосы , соответствующего снижению волатильности. 2.Если цены выходят за пределы полосы , следует ожидать продолжения текущей тенденции. 3.Если за пиками и впадинами за пределами полосы следуют пики и впадины внутри полосы , возможен разворот тренда. 4.Движение цен , начавшееся от од ной из границ полосы , обычно достигает противоположной границы . Последнее наблюдение полезно для прогнозирования ценовых ориентиров. Полосы Боллинджера формируются из трёх линий . Средняя линия – это простое n -периодное скользящее среднее . Верхняя (и нижняя ) линии – это та же средняя , но смещённые вверх (вниз ) на определённое число стандартных отклонений . Формула для расчёта крайних линий выглядит так : , где D – число стандартных отклонений ; MA n – n-период ное скользящее среднее ; n – период расчёта. рисунок 2.22. Полосы Боллинджера ( BB) . Балансовый объём. Балансовый объём (OBV) – это динамический индика тор , соотносящий объём торгов и изменение цены (рис . 2.23). Балансовый объём представляет собой нарастающую сумму значений объёма торгов . Он показывает , вкладываются ли средства инвесторов в ценную бумагу или выводятся из неё . Если цена закрытия выше преды дущей , то весь дневной объём считается положительным . Если цена закрытия ниже предыдущей – весь дневной объём считается отрицательным. Интерпретация индикатора основана на принципе , что его изменения опережают ценовые . Согласно этому принципу , повышение ба лансового объёма свидетельствует о том , что в ценную бумагу вкладывают средства профессионалы . Когда позднее и широкая публика начинает вкладываться в эту бумагу , и цена , и показания индикатора начинают стремительно расти . Если цена опережает индикатор в с воём движении , возникает “отсутствие подтверждения” . Оно может наблюдаться на вершине бычьего рынка (когда цена растёт без соответствующего роста балансового объёма или опережая его ) или в основании медвежьего рынка (когда цена падает без соответствующего уменьшения объёма или опережая его ). О восходящей тенденции можно говорить , если каждый новый пик выше предыдущего , и каждая новая впадина выше предыдущей . А нисходящая тенденция предполагает последовательное понижение пиков и впадин . Когда индикатор движе тся в горизонтальном коридоре , не образуя последовательно повышающихся или понижающихся пиков и впадин – это неопределённая тенденция . Если тенденция установилась , она остаётся в силе до момента перелома . Перелом может произойти двумя способами . В первом она меняется с восходящей на нисходящую , или с нисходящей на восходящую . Во втором случае перелома индикатор переходит в неопределённую тенденцию и остаётся таковой более трёх дней . Когда тенденция меняется на восходящую или нисходящую , происходит «прорыв » . Поскльку прорывы индикатора предшествуют ценовым прорывам , следует покупать при прорывах вверх и продавать при прорывах вниз . Идти за рынком нужно до тех пор , пока направление тренда не изменится (что было объяснено выше ). Этот метод интерпретации индика тора предназначен для торговли на краткосрочных циклах и требует быстрых и решительных действий. Индикатор определяют путём добавления дневного объёма торгов к накопленному значению , если цена закрытия бумаги выше предыдущей , и путём вычитания дневного объ ёма , если она ниже предыдущей. Формула записывается следующим образом : , где C – цена закрытия сегодня ; С р – цена закрытия вчера ; — абсолютная величина разности между двумя ценами закрытия ; V – оборот сегодня. Упрощённый расчёт OBV выглядит следующим образом : · Если цена закрытия выше вчерашней : OBV=вчерашний OBV + сегодняшний о бъём. · Если цена закрытия ниже вчерашней : OBV=вчерашний OBV — сегодняшний объём. · Если цена закрытия равна вчерашней : OBV=вчерашний OBV. рисунок 2.2 3 . Балансовый объём ( OBV). Накопление /распределение Уильямса. Накопление /распределение Уильямса ( WA/D) – это взвешенныё по обороту индикатор темпов изменения цены (рис .2.24). Термин «накопление» используется для обозначения рынка , контролируемого покупателями , а «распределение» означает , что рынок контр олируют продавцы . Индикатор измеряет давление покупки и продажи , вычисляя соотношение между количеством пунктов , которые рынок прошёл от цены открытия к закрытию , и полным дневным интервалом цен . В качестве торговых сигналов индикатора рекомендуется испол ь зовать расхождения : · Если цена достигает нового максимума , а индикатору не удаётся достичь нового максимума , значит , происходит распределение бумаги . Это – сигнал к продаже. · Если цена достигает нового минимума , а индикатору не удаётся достичь нового м инимума , значит , происходит накопление бумаги . Это – сигнал к покупке. Математически формула WA/D записывается так : , где C — цена закрытия , O – цена открыт ия , H – максимальная цена , L – минимальная цена , V – оборот , n – период расчёта. рисунок 2.24. Накопление /распределение Уильямса ( WA/D). Процентный диапазон Уильямса. Процентный диапазон Уильямса (% R) – это динамический индикатор , определяющий состояния перекупленности /перепроданности и похож на стохастический осциллятор (рис .2.25). Разница состоит лишь в том , что % R имеет перевёрнутую шкалу , а стохастик строится с использованием внутреннего сглажива ния . Значения индикатора в диапазоне от – 90 до – 100% указывают на состояние перепроданности , а значения от 0 до – 10% говорят о том , что рынок перекуплен. По общему для всех индикаторов перекупленности /перепроданности правилу , действовать по их сигналам луч ше всего , дождавшись поворота цен в соответствующем направлении . Если процентный диапазон указывает на состояние перекупленности , то прежде чем продавать бумагу , разумно дождаться поворота цен вниз . Нередко индикатор в течение длительного времени остаётся в состоянии перекупленности /перепроданности , в то время как цена бумаги продолжает расти /падать . У него есть любопытная способность предвосхищать ценовые развороты . Он почти всегда образует пик и поворачивает вниз за несколько дней до того , как цена бума г и достигает пика и поворачивает вниз . Точно также индикатор обычно образует впадину и поворачивает вверх за несколько дней до поворота цен вверх. Формула расчёта выглядит так : , где С – цена закрытия сегодня , HH – максимальная цена за n периодов, LL – минимальная цена за n периодов. рисунок 2.25. Процентный диапазон Уильямса ( %R). Волатильность Чайкина. Индикатор волатильности Чайкина (рис .2.26) учитывает изменения спрэда между максимальной и минимальной ценами . Определяет величину волатильности на основе ширины диапазона между максимумом и минимумом. Существует два способа интерпретации этого показателя волатильности . В первом случае исходят из того , что образование рыночных вершин сопровождается повышенной волатильностью , а завершающим стадиям формирования рыночных оснований сопутствует понижение волатильности . Согласно второму способу интерпретации (п о Чайкину ), рост индикатора за относительное время указывает на приближение цен к основанию , а падение волатильности в течение более длительного периода означает близость вершины . Полагаться только на этот индикатор без подтверждения каким-либо другим , нап р имер , скользящих средних или системы торговых полос , не рекомендуется. рисунок 2.26. Волатильность Чайкина. Формула для расчёта выглядит так : , где — экспоненциальное скользящее среднее разности максимума и минимума ; — экспоненциальное скользящее среднее разности максимума и минимума n периодов назад. Индекс денежных потоков. Индекс денежных пото ков ( MFI) – это динамический индикатор (рис .2.27), показывающий интенсивность , с которой деньги вкладываются в ценную бумагу или выводятся из неё . Он схож с RSI , но в отличие от него учитывает не только ценовые данные , а и объём. При анализе индекса надо у читывать : · Расхождения между индикатором и движением цен . Если цены растут , а он падает (или наоборот ), то велика вероятность разворота цен. · Значения индикатора выше 80 и ниже 20 сигнализируют соответственно о потенциальной вершине и основании рынка. Расчёт MFI состоит из нескольких этапов : , где P t – типичная цена ; Денежный поток = Если сегодняшняя типичная цена больше вчерашней , то денежный поток считается положительным . Если меньше – то поток отрицательный . Положительный денежный поток ( PMF) – это сумма значений положительных д енежных потоков за выбранное число периодов . Отрицательный денежный поток ( NMF) – это сумма значений отрицательных денежных потоков. , где MR – денежное отнош ение ; . рисунок 2.27. Индекс денежных потоков ( MFI) . Лёгкость движения. Индикатор лёгкости движения ( EMV) соотносит изменение цен с объёмом торгов и показывает , какой объём необходим для движения цен (рис .2.28). Индикатор принимает высокие значения , когда цены растут при малом объёме . Если цены неподвижны или для их движения требуется большой об ъём , то индикатор близок к нулю . Сигналом к покупке является пересечение индикатором нулевого уровня снизу вверх . Это означает , что цены с большей лёгкостью движутся вверх . Сигнал к продаже возникает , когда он опускается ниже нуля , что указывает на лёгкос т ь движения цены вниз. рисунок 2.2 8 . Лёгкость движения ( EMV) . Расчёт ЕМ V начинается с определения смещения средней точки (ММ ): , где — вчерашний максимум , — вчерашний минимум ; H – максимум сегодня , L – минимум сегодня. Затем вычисляется объёмный коэффициент ( BR) : ; . Далее EMV обычно сглаживают с помощью скользящего среднего. Индекс масс ы. Индекс массы (MI) предназначен для выявления разворотов тренда на основе изменений ширины диапазона между максимальной и минимальной ценами (рис .2.29). Если диапазон расширяется , то индекс увеличивается , если сужается – он уме ньшается. Важнейшим сигналом индикатора следует считать особую модель , образуемую индикатором и называемую «разворотный горб» . Он образуется , когда 25-периодный Индекс массы сначала поднимается выше 27, а потом опускается ниже 26,5. В этом случае вероятен разворот цен , причём независимо от общего характера тренда . Для определения сигнала , к покупке или к продаже , подаваемого разворотным горбом , часто используют 9-периодное экспоненциальное скользящее среднее цен . При образовании разворотного горба следует п окупать , если скользящее среднее падает (в расчёте на разворот ), и продавать – если оно растёт. рисунок 2.29. Индекс массы ( MI) . Для расчёта индекса массы используют формулу : , где — 9-дневное экспоненциальное скользящее среднее разности максимальной и минимальной цен ; — 9-дневное экспоненциальное скользящее среднее от расчитанного ранее . Скорость изменения цены. Индикатор скорости изменения цены (ROC) показывает разность между текущей ценой и ценой n периодов назад . Может быть выра жена или в пунктах , или в процентах (рис .2.30). Индикатор темпа отражает зависимость между теми же величинами , но не в виде разности , а в виде отношения. Поскольку цены движутся вверх и вниз циклически , волнообразно . И это циклическое движение является сле дствием изменения ожиданий инвесторов , борьбы быков и медведей за контроль над ценами . Индикатор скорости как осциллятор отражает это волнообразное движение , измеряя величину ценового изменения за определённый период . Если цены растут , он также растёт ; есл и цен ы падают – падает вместе с ними . Чем больше ценовое изменение , тем сильнее меняется индикаор . Наиболее распространены периоды расчёта в 12 и 25 дней , которые применяются в краткосрочной и среднесрочной торговле . 12-дневный ROC – превосходный краткоср очный и среднесрочный индикатор перекупленности /перепроданности . Чем он выше , тем более перекуплен рынок ; чем индикатор ниже , тем выше вероятность подъёма . Но , как и при использовании всех прочих индикаторов перекупленности /перепроданности , не следует спе ш ить с открытием позиций до тех пор , пока сам рынок не сменит направление движения (то есть повернёт вверх или вниз ). Рынок , кажущийся перекупленным , может оставаться таковым в течение некоторого времени . Вообще , состояния крайней перекупленности /перепрода н ности обычно предполагают продолжение текущей тенденции . В характерных для 12-дневного ROC очень регулярных колебаниях прослеживается ярко выраженная цикличность . Поэтому изучение предыдущих циклов индикатора , и соотнесение их с текущей динамикой рынка , за частую позволяет предвосхищать изменения цен. Формула для расчёта индикатора в процентах выглядит так : , где С – цена закрытия сегодня , — цена закрытия n периодов назад. рисунок 2.30. Скорость изменения цены ( ROC). Темп. Индикатор темпа (М ) измеряет величину изменения цены бумаги за определённый период (рис .2.31). Интерпретация индикатора идентична интерпретации индикатора Скорости изменения цены . Они оба показывают скорость изменения цены бумаги , но первый – через отношение , а второй – в виде разности. Существует два основных способа использования индикатора темпа : · В качестве осциллятора , следующего за тенденцией , аналогично MACD . Тогда сигнал к пок упке возникает , если индикатор образует впадину и начинает расти ; а сигнал к продаже – когда он достигает пика и поворачивает вниз . Для более точного определения моментов разворота индикатора можно использовать его короткое скользящее среднее . Крайне высо к ие или низкие (по сравнению с прошлыми ) значения темпа предполагают продолжение текущей тенденции . Так , если индикатор достигает крайне высоких значений и затем поворачивает вниз , следует ожидать дальнейшего роста цен . Но в любом случае с открытием (или з а крытием ) позиции не нужно спешить до тех пор , пока цены не подтвердят сигнал индикатора. · В качестве опережающего индикатора . Этот способ основан на предположении о том , что заключительная фаза восходящей тенденции обычно сопровождается стремительным рос том цен (так как все верят в его продолжение ), а окончание медвежьего рынка – их резким падением (так как все стремятся выйти из рынка ). Именно так нередко и происходит , но это слишком широкое обобщение . Приближение рынка к вершине сопровождается резким с к ачком индикатора . Затем он начинает падать , в то время как цены продолжают расти или движутся горизонтально . По аналогии , в основании рынка индикатор резко падает , а затем поворачивает вверх задолго до начала роста цен . В обоих случаях образуются расхожде н ия между индикатором и ценами. Формула индикатора довольно проста : , где С — цена закрытия сегодня, — цена закрытия n периодов назад. рисунок 2.31. Темп. Тренд цены и объёма. Тренд цены и объёма (PVT), как и индикатор Балансового объёма (OBV ) пр едставляет собой нарастающую сумму значений объёма торгов (рис .2.32), рассчитываемую с учётом изменений цен закрытия . Но , в отличие от Балансового объёма , когда к значению индикатора прибавляется (или вычитается ) весь дневной объём при соответствующем изм енении цены , при построении PVT к текущему значению прибавляется или вычитается из него только часть дневного объёма . Какая именно часть добавляется к индикатору PVT , определяется величиной изменения цены относительно цены закрытия предыдущего дня. Интерпр етация индикатора Тренда цены и объёма схожа с интерпретацией балансового объёма . Утверждается , что он точнее показывает динамику объёма торгов . Это связано с тем , что к значению OBV добавляется одна и та же величина объёма вне зависимости от того , закрыла сь ли бумага выше на долю пункта или вдвое возросла в цене . В случае же PVT к текущему накопленному значению добавляется небольшая доля объёма , если относительное изменение цены невелико . Если же цена изменилась существенно , к значению индикатора добавляет ся значительная доля объёма. Формула для расчёта выглядит таким образом : , где С — цена закрытия сегодня ; — цена закрытия вчера ; — вчерашний PVT ; V – объём. рисунок 2.32. Тренд цены и объёма ( PVT). Глава 3. Применение отдельных индикаторов технического анализа для работы на фондовом рынке. В этой главе будет рассмотрено применение технического анализа на основе простейших механических торговых систем . Механическими торговые системы названы , потому что в них сигналы к покупке /продаже применяются только в том случае , когда эти с игналы подаёт индикатор . Простейшими называются из-за использования сигналов только одного и не оптимизированного индикатора . Мною проанализированы одни из самых известных и популярных индикаторов , но выбор именно этих индикаторов обоснован ещё и возможно с тью получения однозначных сигналов к покупке или к продаже . Главный критерий выбора в том , что этими индикаторами может воспользоваться любой частный инвестор. Общий анализ применения проводился по сводным таблицам 3.1 и 3.2. Все расчёты проведены на осно ве результатов торгов акциями РАО ЕЭС на ММВБ с 1 марта 1999 года по 1 марта 2001 года . Эта бумага использована как одна из самых ликвидных на российском фондовом рынке . Для упрощения расчётов комиссионные сборы биржи , брокера и депозитария не учитывались. Во всех случаях инвестировано 1000 рублей , на которые покупается любое целое число акций . Чтобы оценить эффективность применения индикаторов и учесть фактор времени , рассчитывались два динамических метода оценки инвестиций : чистой современной стоимости и внутренней нормы доходности . Чистая современная стоимость ( NPV) представляет собой способ оценки инвестиционных затрат и будущих доходов , выраженных в скорректированной к началу реализации денежной величине . Поскольку в этом конкретном случае есть лишь о дно вложение и одно поступление за весь период , то чистую современную стоимость можно вычислять по упрощённой формуле : , где I o – сумма инвестиций 1 марта 19 99 года ; CF – полный капитал на 1 марта 2001 года ; – половина средневзвешенной по дням ставки рефинансирования ЦБ , которая за период с 1 марта 1999г . по 1 ма рта 2001г . составила : , где r – ставка рефинансирования ЦБ ; f – количество дней , когда ставка действовала ; – средневзвешенная ставка рефинансирования. Половина средневзвешенной ставки рефинансирования ЦБ : (годовых ). Средневзвешенная ставка рефинансирования ЦБ использована как средняя цена денег за период , а половина ставки – как доходность безрисковых вложений . Выражение в знаменателе дроби возведено во вторую степень , потому что это количество лет . Интерпретация NP V такая : при NPV>0 инвестиции окупаются , приносят прибыль согласно заданному стандарту и обеспечивают получение дохода , равного NPV; при NPV<0 заданная норма прибыли не обеспечивается и инвестиции убыточны ; при NPV=0 инвестиции только окупаются , но не прин осят дохода. Внутренняя норма доходности ( IRR) – это процентная ставка , при которой чистая современная стоимость ( NPV) инвестиций равна нулю. Иначе говоря , какой должна быть расчётная процентная ставка для вложения , чтобы капитализация получаемого дохода о беспечила лишь окупаемость . В данном упрощённом случае формула выглядит таким образом : . Уравнение решается относительно IRR методом итераций . Здесь была испол ьзована встроенная функция ЧИСТВНДОХ табличного процессора « Excel 97» с объявленной точностью вычислений до 0,000001 процента . Интерпретация внутренней нормы доходности состоит в том , что её сравнивают с процентом по доходам для безрисковых вложений . Если IRR больше процента для безрисковых вложений , то инвестиции обеспечивают положительную чистую современную стоимость . Если IRR меньше , то затраты превышают доходы и вложения убыточны. Результаты применения каждого индикатора по отдельным сделкам приводятся в таблицах 3.1.-3.14, в которых есть следующие данные : · В графе «дата покупки» записывается дата , когда индикатор даёт сигнал к покупке , а в графе «дата продажи» – когда есть , соответственно , сигнал к продаже . Цены в обоих случаях берутся на момент закр ытия соответствующего дня . · В графе «количество акций» приводится целое число акций , которое можно купить на сумму полного капитала заработанного от предыдущих сделок . · Размер капитала записан в соответствующей графе и вычисляется путём сложения пре дшествующего значения полного капитала с доходом от последней сделки , который может быть положительным или отрицательным . · В графе «остаток денег» записывается сумма , оставшаяся от полного капитала при покупке целого числа акций . Эта цифра приводится сп равочно и не участвует в расчётах . · Размер дохода , который записан в соответствующей графе , определяется как разность цены продажи и цены покупки умноженной на количество купленных акций . Некоторые одинаковые индикаторы , но с разными периодами расчёта, также сравнивались между собой по доходности. Затем проведён анализ по применению индикаторов на различных трендах (табл . 3.3 и 3.4) для выявления наиболее прибыльных (на бычьих и боковых трендах ) и наименее убыточных (на медвежьих трендах ) из них . На осн ове анализа составлена Система-максимум , которая состоит из максимальных значений по трендам , и с которой сравниваются индикаторы . Выбраны тренды , продолжительностью не менее одного месяца и не более полугода . Они выделены на графиках дневных цен (рис .3.1 -3.14) и обозначены цифрами и значками : · «бык» – растущий (бычий ) рынок , тренды № 2, 5, 7, 9; · «медведь» – падающий (медвежий ) рынок , тренды № 3, 6, 8; · «стрелка вправо» – боковой тренд , интервалы № 1, 4. Стрелками «вверх» обозначены дни покупки , а ст релками «вниз» – дни продажи . Периоды расчёта индикаторов применяются в соответствии с числовой последовательностью Фибоначчи или близкие к ней , но при условии , что период расчёта индикатора можно менять или он не был установлен разработчиком. Таблица 3. 1. Результаты применения индикаторов Показатель SMA (5+8) EMA (5+8) WeMA (5+8) TMA (5+8) WaMA (5+8) MACD-9 MACD-13 Сделок всего 26 11 22 28 5 16 13 Из них прибыльных 14 6 12 14 3 6 6 Доля прибыльных 53,85% 54,55% 54,55% 50,00% 60,00% 37,50% 46,15% Полный капитал к вложенному 580,02% 557,90% 555,26% 620,12% 443,18% 339,24% 398,39% Максим . прибыль по 1 сделке 2286,18 1953,17 1475,87 2178,54 3067,11 1783,10 1550,50 Максим . убыток по 1 сделке -1297,76 -488,51 -557,78 -639,32 -507,43 -914,25 -774,89 Прибыль всего 8339,67 5982,98 6749,89 8058,44 4032,19 6251,44 5579,28 Убыток всего -3539,47 -1403,98 -2197,32 -2857,26 -600,43 -3859,06 -2595,41 Средн.доход на 1 прибыльную сделку 595,69 997,16 562,49 575,60 1344,06 1041,91 929,88 Ср едн.убыток на 1 убыточную сделку -294,96 -280,80 -219,73 -204,09 -300,22 -385,91 -370,77 IRR 140,55% 135,92% 135,36% 148,71% 110,30% 84,03% 99,41% NPV 2949,299 2798,69 2780,69 3222,32 2017,538 1309,84 1712,58 Таблица 3.2. Результаты применения индикат оров Показатель CCI-8 CCI-14 Parabo-lik SAR DMS-14 RSI-9 RSI-14 Stocha-stic Сделок всего 62 43 17 11 38 27 53 Из них прибыльных 32 23 8 6 15 11 27 Доля прибыльных 51,61% 53,49% 47,06% 54,55% 39,47% 40,74% 50,94% Полный капитал к вложенному 372,48% 336,85% 497,77% 354,90% 367,25% 462,49% 329,10% Максим . прибыль по 1 сделке 784,98 853,01 1650,70 1351,06 1637,11 1090,91 876,29 Максим . убыток по 1 сделке -584,75 -503,14 -683,34 -373,44 -545,93 -385,51 -668,75 Прибыль всего 8051,00 5827,50 5941,84 3431,52 5925,30 5246,18 6728,42 Убыток всего -5326,15 -3459,01 -1964,18 -882,49 -3252,79 -1621,26 -4191,42 Средн.доход на 1 прибыльную сделку 251,59 253,37 742,73 571,92 395,02 476,93 249,20 Средн.убыток на 1 убыточную сделку -177,54 -172,95 -218,24 -176,50 -141,43 -101,33 -161,21 IRR 92,83% 83,38% 122,86% 88,23% 91,47% 114,83% 81,26% NPV 1536,21 1293,58 2389,24 1416,50 1500,58 2149,06 1240,82 Таблица 3.3. Результаты приме нения индикаторов на различных трендах № тренда по порядку SMA (5+8) EMA (5+8) WeMA (5+8) TMA (5+8) MACD-9 MACD-13 CCI-8 1(боковой ) 56,17 -14,34 22,06 40,73 -14,34 -14,34 55,72 2(бычий ) 636,73 537,89 567,39 691,60 740,30 774,56 941,79 3(медвежий ) -297,72 -34,98 -248,99 -288,05 -203,47 -288,43 -338,74 4(боковой ) 104,56 197,34 -27,33 150,64 374,26 286,88 -69,35 5(бычий ) 3718,59 3226,32 3019,45 3258,62 2617,29 2439,89 2378,89 6(медвежий ) 492,15 -632,09 462,55 442,57 -956,41 -833,69 240,98 7(бычий ) 1191,90 799,20 1163,50 863,52 1083,31 979,39 1214,84 8(медвежий ) -2302,99 -264,96 -1331,72 -858,80 -1549,24 -1066,54 -2053,75 9(бычий ) 1250,75 690,63 1086,62 1080,08 541,25 650,41 408,73 Таблица 3.4. Результаты применения инд икаторов на различных трендах № тренда по порядку CCI-14 Parabo-lik SAR RSI-9 RSI-14 Stochas-tic Система-максимум 1(боковой ) 8,48 -192,66 5,93 -231,32 -40,56 56,17 2(бычий ) 464,16 639,01 571,62 577,17 758,84 941,79 3(медвежий ) -163,65 -40,19 -186,58 -43,94 -149,66 -34,98 4(боковой ) 86,27 40,12 -19,20 19,16 -29,65 374,26 5(бычий ) 2725,06 3146,92 2634,68 2093,91 2465,06 3718,59 6(медвежий ) -128,53 -21,27 -98,89 258,49 148,30 492,15 7(бычий ) 677,72 1047,99 651,29 1278,32 1570,95 1570,95 8( медвежий ) -1499,44 -1560,52 -1044,58 -625,28 -2510,43 -264,96 9(бычий ) 189,87 928,30 158,24 276,03 294,81 1250,75 3.1.Стохастический осциллятор. Стохастический осциллятор был подробно описан выше (с м . раздел 2.10), а здесь будет рассмотрено только его применение на конкретном временном интервале . Мною использованы 5-дневный период для линии %К и 3-дневный для линии % D по дневным ценам закрытия. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) нахо дятся в таблице 3.5. Сигналами индикатора , использованными для покупки , было : · пересечение линией %К (сплошная ) линии % D (пунктирная ) снизу вверх , если линия %К не находится в зоне перекупленности /перепроданности ; · пересечение линией %К границы переп роданности (20 по шкале индикатора ) снизу вверх. Сигналами индикатора , использованными для продажи , было : · пересечение линией %К (сплошная ) линии % D (пунктирная ) сверху вниз , если линия %К не находится в зоне перекупленности /перепроданности ; · пересеч ение линией %К границы перекупленности (80 по шкале индикатора ) сверху вниз. Любые движения линий осциллятора в зонах перекупленности /перепроданности не учитывались . Этот индикатор предназначен для краткосрочной торговли , поэтому при работе с ним получаетс я большое количество сделок Механическая торговая система на основе стохастического осциллятора является наименее прибыльной из всех исследованных (см.табл .3.2). Об этом говорят минимальные значения и внутренней нормы доходности (81,26%), и чистой современ ной стоимости (1240,82), и размера среднего дохода на 1 прибыльную сделку (249,2), и размер полного капитала к вложенному (329,1%). Хотя общая прибыль достаточно большая (6728,42), но она сводится на нет повышенными общими убытками (-4191,42). Это касаетс я как всего анализируемого периода , так и отдельных трендов (табл .3.4). Самым прибыльным является , как и везде , бычий тренд 5, а убыточным – тренд 8. Он же принёс максимальные убытки среди всех индикаторов на этом тренде . Исключением стал тренд 7, соответ с твующий Системе-максимум полностью . Очень близок к системе-максимум и доход тренда 2. Общие выводы о применении Стохастического осциллятора в качестве простейшей механической торговой системы таковы : · на медвежьих трендах , с частыми небольшими коррекциям и , он даёт много ложных сигналов , и поэтому там он малополезен ; · на равномерно растущих трендах , даже малых , где почти нет коррекций , он приносит стабильную и хорошую прибыль , используя для этого небольшое количество сигналов ; · на медвежьих трендах с резкими и глубокими коррекциями позволяет избегать убытков ; рисунок 3.1. Стохастический осциллятор ( stochastic

). Таблица 3.5. С тохастический осциллятор дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал 3.2.Скользящие средние. Скользящие средние подробно описаны в ра зделе 2.10, а здесь рассматривается только применение каждой из них на обозначенном временном интервале . Во всех случаях мною использованы две скользящие средние цен закрытия с периодом 5 и 8 дней . Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) наход я тся в табл . 3.6-3.10. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были : · покупка – пересечение 5-дневной линией скользящей средней (сплошная линия ) снизу вверх 8-дневной линии (пунктирная ); · продажа – пересечение 5-дневной линией скользящей средн ей (сплошная линия ) сверху вниз 8-дневной линии (пунктирная ). Такие сигналы как пересечения средних с графиком цен мною не учитывались и поэтому для удобства восприятия на рисунках 34-38 линии скользящих средних опущены на 25% относительно уровня цен закры тия. Общим свойством всех скользящих средних является то , что это индикаторы следования за тенденцией . Поэтому они не реагируют на очень мелкие коррекции , но запаздывают , какие мало , а какие много , в реакции на начало и окончание господствующей тенденции . Ниже рассмотрены результаты применения механических торговых систем на основе каждой скользящей средней в отдельности. Простое скользящее среднее. Система на основе простого скользящего среднего (в таблице обозначена как SMA) является одной из самых прибыл ьных из всех исследованных (см . табл .3.1). Это видно по размеру полного капитала к вложенному (580%), внутренней нормы доходности (140,55%), чистой современной стоимости (2949,3) и по размеру среднего дохода на 1 прибыльную сделку (595,69). Общая прибыль з а период является максимальной из всех индикаторов (8339,67), но близкий к максимальному размер убытков (-3539,47) уменьшает окончательный доход . У простого скользящего среднего также была сделка с максимальным убытком (-1297,76) среди всех индикаторов . Э т о говорит о том , что для простой скользящей средней очень убыточными являются небольшие по времени и резкие по цене краткосрочные коррекции основного медвежьего тренда. По отдельным трендам простое скользящее среднее показало в отношении к Системе-максимум лучший результат (табл .3.3): тренды 1, 5, 6 и 9 с доходами в 56,17; 3718,59; 492,15 и 1250,75 соответственно являются максимальными значениями этой Системы . Но тренд 8 является вторым по размеру полученных убытков (-2302,99). Применение системы на основе простого скользящего среднего даёт хорошие результаты на всех бычьих и боковых трендах . На медвежьих всё зависит от типа коррекций : тренды с глубокими коррекциями могут приносить прибыль , а тренды с небольшими и частыми откатами цен – убыточны. Таблица 3.6. Простое скользящее среднее дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал рисунок 3.2. Простое скользящее среднее ( SMA) . Экспоненциальное скользящее среднее. Система на основе экспоненциального скользящего среднего (в таблице 3.1 обозначена как EMA) имеет очень высокие показатели прибыли : размер полного кап итала к вложенному – 557,9%, внутренняя норма доходности – 135,92%, чистая современная стоимость – 2798,69. Одно из максимальных значений среднего дохода на 1 прибыльную сделку (997,16) говорит об относительно большом количестве сделок с крупной прибылью. Значение максимального убытка по 1 сделке (-488,51), близкое к минимальному среди всех индикаторов , означает , что с помощью экспоненциального скользящего среднего можно достаточно быстро закрывать убыточные сделки . На это показывают и результаты по тренда м 3 и 8 (табл . 3.3), которые соответствуют Системе-максимум , то есть принесли минимальные убытки (-34,98 и – 264,96 соответственно ) среди всех индикаторов . Но такие минимальные убытки возможны на трендах с небольшими коррекциями . Там , где были резкие и глуб о кие коррекции цен медвежьих трендов (тренд 6), экспоненциальное скользящее среднее приносит повышенные убытки (-632,09) по отношению с другими скользящими средними . На том же 6 тренде остальные скользящие средние принесли всё-таки небольшую прибыль (от 44 2 ,57 до 492,15). Таблица 3.7. Экспоненциальное скользящее среднее дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продаж и цена продажи доход Полный капитал рисунок 3.3. Экспоненциальное скользящее среднее (EMA) . Взвешенное скользящее среднее. Система на основе взве шенного скользящего среднего (в таблице 3.1 обозначена как WeMA) имеет высокие показатели прибыли : размер полного капитала к вложенному – 55 5 , 26 %, внутренняя норма доходности – 135, 36 %, чистая современная стоимость – 278 0 ,69. Все перечисленные финансовые п оказатели почти идентичны соответствующим показателям экспоненциального скользящего среднего , но достигнуты вдвое большим количеством сделок . Поэтому при несколько увеличенных общей прибыли (6749,89) и общих убытках (-2197,32), средние значения прибыл и (562,49) и убытка (-219,73) на 1 сделку ниже , чем у экспоненциального скользящего среднего. Доходы по отдельным трендам в сравнении с Системой-максимум являются довольно посредственной величиной (табл . 3.3), за исключением бычьих трендов 5, 7 и 9 которые близки к значениям Системы-максимум. рисунок 3.4. Взвешенное скользящее среднее (WeMA) . Таблица 3.8. Взвешенное скользящее среднее дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал Треугольное скользящее среднее. Треугольное скользящее среднее (в таблице 3.1 обозначена как TMA) обеспечило самую лучшую прибыль среди всех п роанализированных индикаторов : и размер полного капитала к вложенному (620,12%), и внутренняя норма доходности (148,71%), и чистая современная стоимость (3222,32) являются максимальными . Также треугольное скользящее среднее заработало почти максимальную о б щую прибыль (8058,44) и довольно большие общие убытки (-2857,26). Но , использовав для этого самое большое количество сделок (28) среди скользящих средних , были получены высокая прибыль на 1 прибыльную сделку (575,6) и самые низкие среди них убытки на 1 сд е лку (-204,09). По отдельным трендам (табл . 3.3) треугольное скользящее среднее показало некоторый разброс данных в отношении Системы-максимум : если по трендам 1, 5, 6 и 9 треугольное приближается к максимумам , то по другим трендам оно имеет средние значени я . Вероятно , эта стабильность в результатах и предопределила максимальную доходность индикатора. рисунок 3.5. Треугольное скользящее среднее (TMA) . Таблица 3.9. Треугольное скользящее среднее дата покупки цена покупки Количество акций остаток денег да та продажи цена продажи доход полный капитал Переменное скользящее среднее. Переменное скользящее среднее (в таблице 3.1 обозначена как WaMA) принесло минимальную прибыль среди всех скользящих средних : размер полного капитала к вложенному – 443,18%, внутренняя норма доходности – 110,3%, и чистая современная стоимость – 2017,54. Хотя в сравнении с другими индикаторами это довольно высокие значения . Система на основе переменного скользящего среднего имеет не только одну из минимальных общую п р ибыль (4032,19), но и минимальные общие убытки (-600,43), использовав всего 5 завершённых сделок . Но максимальную прибыль по 1 сделке (3067,11) среди всех индикаторов можно занести в актив переменного среднего. Анализ по отдельным трендам не проводился из- за очень малого числа сделок . Но этот индикатор , наверное , лучший выбор для инвестора , не утруждающего себя ежедневным присутствием на рынке. рисунок 3.6. Переменное скользящее среднее (WaMA) . Таблица 3.10. Переменное скользящее среднее дата покупки це на покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал О применении всех скользящих средних в качестве простейших механических торговых систем будут следующие выводы : · все скользящие средние приносят высокую пр ибыль независимо от типа ; · в основном хорошо работают на всех видах трендов и их коррекций ; · для максимального уменьшения убытков на коррекциях лучше всего использовать скользящие средние параллельно друг с другом. 3.3.Схожде ние /расхождение скользящих средних. Схождение /расхождение скользящих средних (обозначается как MACD) подробно описывается в разделе 2.10. Здесь рассмотрены результаты применения MACD в конкретном периоде времени . Для анализа в пе рвом случае использован индикатор со своим 9-дневным экспоненциальным скользящим средним , а во втором случае с 13-дневным. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3.11 и 3.12. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были : · покупка – пересечение линией индикатора (сплошная линия ) своей 9-дневной (во втором случае 13-дневной ) скользящей средней (пунктирная линия ) снизу вверх ; · продажа – пересечение линией индикатора (сплошная линия ) своей 9-дневной (во втором случае 13-дневной ) скользящей средней (пунктирная линия ) сверху вниз. Такие сигналы как расхождение и пересечение нулевого уровня не учитывались. MACD-9 . Индикатор MACD со своим 9-дневным средним показал посредственные результаты (табл . 3.1), которые лишь ненамн ого выше минимальных значений по всем индикаторам . Коэффициенты лишь подтверждают это : размер полного капитала к вложенному (339,24%), внутренней нормы доходности (84,03%), чистой современной стоимости (1309,84). Это произошло и потому , что у MACD-9 минима льная доля (37,5%) прибыльных сделок от небольшого общего (16) количества . Не смотря на это , общая прибыль достаточно большая (6251,44), но и общий убыток близок к максимальному (-3859,06). Следствием этого является то , что средняя прибыль на 1 прибыльную сделку (1041,91) почти максимальна среди индикаторов , а средний убыток на 1 убыточную сделку (-385,91) наихудший среди всех. Доходы по отдельным трендам (табл . 3.3) не показывают особых успехов в достижении результатов Системы-максимум . Максимальный показа тель на тренде 4 связан с тем , что завершённая сделка , начавшаяся на стагнирующем боковом тренде , захватила немалый интервал следующего бычьего тренда . Поэтому прибыль была разделена по количеству дней на каждый тренд . Единственное «достижение» – это наив ы сший убыток (-956,41) на 6 тренде . Вывод о применении индикатора прост : на бычьих трендах приносит среднюю прибыль , а на медвежьих трендах с глубокими коррекциями – убытки. Таблица 3.11. MACD и 9-дневное EMA дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал рисунок 3.7. Схождение /расхождение скользящих средних ( MACD -9 ) . MACD-13. Индикатор MACD со своим 13-дневным средним не показал выдающихся результатов (табл . 3.1) среди всех индикатор ов . Коэффициенты подтверждают это : размер полного капитала к вложенному (398,39%), внутренней нормы доходности (99,41%), чистой современной стоимости (1712,58). Общая прибыль (5579,28) и убыток (-2595,41) имеют не самые крайние значения , но результаты сре д ней прибыли (929,88) и убытка (-370,77) на 1 сделку близки к максимальным . Это из-за очень маленького количества сделок (13). По отдельным трендам (табл . 3.3) результаты и не приближаются к Системе-максимум . А высокое значение на тренде 4 объясняется таким и же причинами , что и у MACD-9 . Таблица 3.12. MACD и 13-дневное EMA дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал рисунок 3.8. Схождение /расхождение скользящих средних ( MACD -13). Общие в ыводы о применении индикатора MACD в качестве простейшей механической торговой системы таковы : · в анализируемом временном отрезке индикатор , не показывая выдающихся результатов , захватывает почти полностью равномерно растущие тренды независимо от период а скользящей средней ; · на медвежьих трендах с небольшими коррекциями индикатор всегда приносит убытки , но трендов без коррекций в исследуемом интервале не было и вряд ли такие вообще бывают ; так что применять MACD из-за его некоторой медлительности следу ет исключительно после короткого периода консолидации цен ; · на коррекциях медвежьих трендов следует воздерживаться от применения индикатора ; · для получения более высокой прибыли лучше всего использовать 14-дневную скользящую среднюю , а не 9-дневную. 3.4.Индекс товарного канала. Индекс товарного канала подробно описан в разделе 2.10. Здесь рассматривается использование двух механических систем на основе индикатора с разными периодами расчёта (8 и 14 дн ей ) на конкретном временном интервале . Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3.13 и 3.14. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были : · покупка – пересечение линией индикатора ближайшего уровня (-100; 0 и +100) снизу вверх ; · продажа – пересечение линией индикатора ближайшего уровня (-100; 0 и +100) сверху вниз. Такие сигналы как расхождение максимумов /минимумов индикаторов с ценами мною не учитывались. CCI-8. Механическая система на основе 8-дневного индекса то варного канала (в табл .3.2 обозначен как CCI-8) показала невысокие результаты по прибыли : размер полного капитала к вложенному (372,48%), внутренней нормы доходности (92,83%), чистой современной стоимости (1536,21). Хотя по общей прибыли индикатор имеет од но из максимальных значений (8051), но самые большие общие убытки по всем индикаторам делают окончательный доход небольшим . Но в сочетании с самым большим количеством сделок (62) это делает средние значения на 1 прибыльную (251,59) и убыточную (-177,54) с д елку близкими к минимальным. Анализ индекса товарного канала по отдельным трендам (табл . 3.3) показывает , что он имеет противоречивые результаты : если на трендах 1, 2 и 7 он показал максимальные или близкие к ним результаты (55,72; 941,79 и 1214,84 соответ ственно ), то на трендах 3, 4, 5 и 8 он достиг минимальных или близких к ним значений (-338,74; -69,35; 2378,89 и – 2053,75 соответственно ). Поэтому определить на каких он работает лучше всего сложно , но , скорее всего , растущие не спеша тренды будут оптимал ь ны. рисунок 3.9. Индекс товарного канала ( Cci-8) . Таблица 3.13. Индекс товарного канала (8-дневный ) дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал CCI-14. Механическая система на основ е 14-дневного индикатора (в табл .3.2 обозначен как CCI-14) показала одни из самых низких значений по прибыли : размер полного капитала к вложенному – 336,85%, внутренней нормы доходности – 83,38%, чистой современной стоимости – 1293,58. Также близкие к м инимальным являются значения общей прибыли (5827,5) и общих убытков (-3459,01). Это и , учитывая большое количество сделок (43), дало низкие средние результаты на 1 прибыльную (253,37) и убыточную (-172,95) сделки. Анализ индикатора по отдельным трендам (та бл . 3.4) показывает , что он не может предъявить каких-либо сравнимых с Системой-максимум результатов ни по одному тренду. рисунок 3.10. Индекс товарного канала ( Cci-14) . Таблица 3.14. Индекс товарного канала (14-дневный ) дата покупки цена покупки коли чество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал О применении индекса товарного канала в качестве простейшей механической торговой системы будут следующие выводы : · в анализируемом периоде оба индикатора ведут себя немно го нелогично – нет каких-либо типов трендов , на которых они имели бы стабильно хорошие результаты ; · индикатор с 8-дневным периодом расчёта показал лучшую , чем с 14-дневным периодом , прибыль , но для этого использовано слишком большое количество сделок ; · несмотря на маленькую прибыль , относительно других индикаторов , она довольно высока в сравнении с другими способами получения дохода , доступными частному инвестору. 3.5.Параболическая система SAR . Пара болическая система SAR (в таблице 3 .2 обозначена как Parabolik SAR) подробно описана в разделе 2.10, а здесь рассмотрены результаты применения в качестве торговой системы на конкретном временном интервале. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3.15. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были расчётные цены стоп-лоссов выставляемые каждый день. Параболическая система SAR при использовании в качестве торговой системы показала хорошие результаты по прибыли : размер по лного капитала к вложенному – 497,77%, внутренней нормы доходности – 122,86%, чистой современной стоимости – 2389,24. Хотя размер общей прибыли (5941,84) даже не приближается к максимальным величинам , но за счёт очень маленького общего убытка (-1964,18 ) и получился такой хороший результат. Применение параболической системы SAR в качестве торговой системы показало , что на отдельных трендах (2, 3, 5, 7 и 9) она близка к Системе-максимум (см.табл .3.4). Следовательно , лучше всего система SAR работает на бычь их трендах . Для чего она собственно и была создана. Общие выводы о применении параболической системы SAR в качестве простейшей механической торговой системы такие : · в течение некоторого времени после выставления стоп-лосса любое резкое движение цен в его сторону всегда приносит убыток ; · применять систему SAR следует на бычьих трендах ; · на медвежьих трендах лучше совсем отказаться от её использования ; рисунок 3.11. Параболическая система (parabolik sar). Таблица 3.15. Параболическая система SAR дат а покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход Полный капитал 3.6.Система направленного движения. Система направленного движения (в таблице 3 . 2 обозначена как DMS-14) подробно описана в разделе 2. 10 . Здесь же рассматривается её применение в качестве механической торговой системы в конкретном периоде времени. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3. 16 . Сигналами , использованны ми для сделок , были : · покупка – пересечение линией индикатора + DI (сплошная линия ) линии индикатора -DI (пунктирная линия ) снизу вверх ; · продажа – пересечение линией индикатора + DI (сплошная линия ) линии индикатора -DI (пунктирная линия ) сверху вниз. С оприкосновение линий индикаторов без пересечения как сигнал не учитывалось . Период расчёта обоих индикаторов – 14 дней. Механическая торговая система на основе направленного движения показала следующие результаты : размер полного капитала к вложенному – 35 4,9%, внутренней нормы доходности – 88,23%, чистой современной стоимости – 1416,5. Хотя общие доходы (3431,52) от использования системы меньше чем у всех остальных индикаторов , но и общие убытки (-882,49) находятся на минимальном уровне . Достигнутая сис т емой направленного движения доходность получена с помощью небольшого количества сделок (11), что очень хорошо для непрофессионального инвестора. Анализ по отдельным трендам не проводился из-за довольно сильного запаздывания сигналов относительно разворотны х точек . Но визуально график показывает , что система направленного движения захватывает почти полностью все тренды , на которых нет резких и относительно глубоких движений цен. Общие выводы о применении системы направленного движения такие : · в анализируем ом периоде система всегда хорошо работает после некоторого периода консолидации цен ; · во время резких ценовых прорывов следует воздерживаться от её применения ; · несмотря на невысокий доход , относительно других индикаторов , он значительно выше альтернат ивных способов вложения средств , доступных частному инвестору. Таблица 3. 16 . Система направленного движения дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал рисунок 3.12. Система направлен ного движения (Dms-14). 3.7.Индекс относительной силы. Индекс относительной силы (в таблице 3 .2 обозначается как RSI) подробно описан в разделе 2.10, а здесь рассмотрено применение индикаторов с разными периодами расчёта (9 и 14 дней ) в качестве механической торговой системы в конкретном периоде времени. Все результаты завершённых сделок (покупка +продажа ) находятся в табл . 3.17 и 3.18. Сигналами индикатора , использованными для сделок , были : · покупка – пересечение линией индикатора ближайшего уровня (30; 50 и 70) снизу вверх ; · продажа – пересечение линией индикатора ближайшего уровня (30; 50 и 70) сверху вниз. Такие сигналы как расхождение максимумов /минимумов индикатора с ценами и любые его движения в зонах перекупленности (выше 70) и перепроданности (ниже 30) мною не учитывались. RSI-9. Результаты применения 9-дневного индекса относительной силы в качестве торговой системы показывают неплохой доход : размер полного капитала к вложенному – 367,25%, вну тренней нормы доходности – 91,47%, чистой современной стоимости – 1500,58. Общая прибыль (5925,3) здесь не очень высокая , да и уменьшена повышенными общими убытками (-3252,79), а в сочетании с малой долей прибыльных сделок (39,47%) они дают низкие средн и е значения на 1 сделку , как по прибыльным (395,02), так и по убыточным (-141,43). Доходы 9-дневного RSI по отдельным трендам (табл . 3.4) показывают , что на бычьих и медвежьих трендах он работает неважно . В отношении Системы-максимум индикатор имеет минимал ьные значения на трендах 7 и 9 (651,29 и 158,24 соответственно ), а на остальных посредственные. Таблица 3.17. Индекс относительной силы (9-дневный ) дата покупки цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал рисунок 3.13. Индекс относительной силы ( RSI-9) . RSI-14. Результаты применения 14-дневного индекса относительной силы в качестве торговой системы показывают хорошую прибыль : размер полного капитала к вложенному – 462,49%, внутренней нормы доходнос ти – 114,83%, чистой современной стоимости – 2149,06. Хотя общая прибыль (5246,18) здесь тоже не очень высокая , но и общие убытки небольшие (-1621,26). В сочетании с малой долей прибыльных сделок (40,74%) получаются низкое среднее значение на 1 прибыль н ую сделку (476,93) и минимальное среднее значение на 1 убыточную (-101,33). Доходы 14-дневного RSI по трендам (табл . 3.4) в отношении Системы-максимум нестабильны . Посмотрим по бычьим : если на 7 тренде прибыль приближается к максимальной (1278,32), то на 5 тренде она является минимальной (2093,91) среди всех индикаторов . А на медвежьих трендах (3, 6 и 8) полученные результаты стремятся к максимальным (-43,94; 258,49 и -625,28 соответственно ). Таблица 3.18. Индекс относительной силы (14-дневный ) дата покупк и цена покупки количество акций остаток денег дата продажи цена продажи доход полный капитал О применении индекса относительной силы в качестве простейшей механической торговой системы выводы такие : · в анализируемом периоде индикаторы ведут с ебя бессистемно – у 9-дневного нет каких-либо типов трендов , на которых он имел бы стабильные результаты , а у 14-дневного только на медвежьих трендах стабильно хорошие ; · индикатор с 14-дневным периодом расчёта показал лучшую , чем с 9-дневным , прибыль , и использовал для этого меньшее количество сделок ; · несмотря на небольшую прибыль , относительно других индикаторов , она довольно высокая в сравнении с другими способами получения дохода , доступными частному инвестору. рисунок 3.14. Индекс относительной силы (RSI-14) . 3.8.Применимость индикаторов. Выше было рассмотрено применение некоторых индикаторов технического анализа на примере торговли акциями РАО ЕЭС . Анализ финансовых результатов выделяет сколь зящие средние как самые прибыльные индикаторы из всех остальных типов . За исключением переменной , скользящие средние демонстрируют большой отрыв в доходности . Это говорит о том , что излишне усложнённые формулы многих индикаторов не гарантируют высокой при б ыли . К таким можно отнести индекс товарного канала , систему направленного движения и стохастический осциллятор . И большое количество сигналов , подаваемых индикатором , также не говорит о его высокой прибыльности . Это можно увидеть на примере работы индекс а товарного канала и стохастического осциллятора. Лучшую прибыль принесла треугольная скользящая средняя , показав стабильные результаты на всех трендах . Ненамного от неё по доходу отстала простая скользящая средняя , которая была самой прибыльной по нарастаю щему итогу до декабря 2000 года . Очень близкую к лидерам доходность обеспечивают и другие скользящие средние : экспоненциальное и взвешенное . Хорошую прибыль приносит и параболическая система SAR , показавшая лучший среди индикаторов , исключая скользящие сре дние , доход. Но все вышеперечисленные разделения на прибыльные и не очень прибыльные индикаторы условны , потому что , по отношению к любому депозитному вложению на этот период времени , любой малодоходный индикатор смог заработать сверхприбыль . А возможность получения сверхприбыли при невысоком риске умаляет любые недостатки применённых средств технического анализа. Заключение. В этой работе был исследован российский фондовый рынок по вопросу применимости на нём технического анализа . Рассмотрены основные теории технического анализа и методы прогнозирования движения цен с его помощью . Проведена работа по практическому применению простейших механических торговых систем на основе отдельных индикаторов техниче с кого анализа , используя в качестве примера торговлю акциями РАО ЕЭС России на ММВБ . Результатом этого являются следующие выводы : 1. Фондовый рынок в стране уже создан и функционирует. 2. Основными проблемами являются невысокая ликвидность , малая капитали зация и небольшой набор финансовых инструментов. 3. Для увеличения количества инвесторов и объёма инвестиций нужно преодолеть ряд проблем , таких как фискальная , технологическая и проблема доверия. 4. Российский фондовый рынок имеет почти самую высокую в мире волатильность , и на нём использование технического анализа при прогнозировании цен принимает решающее значение для стабильной и прибыльной работы. 5. Технический анализ представляет собой стройную и обоснованную теорию по изучению движения цен на би ржевых рынках. 6. Применимость отдельных индикаторов технического анализа для работы на российском фондовом рынке является обоснованной и позволяет зарабатывать повышенный доход , относительно безрисковых вложений , как в краткосрочной , так и в среднесрочно й перспективе. Список использованной литературы. 1. Джон Дж . Мэрфи «Технический анализ фьючерсных рынков : теория и практика» , «Диаграмма» , Москва , 2000 г. 2. Стивен Б . Акелис «Технический анализ от А до Я» , «Диаграмма» , Москва , 2000 г. 3. Р . Колби , Т . Мейерс «Энциклопедия технических индикаторов рынка» , «Альпина» , Москва , 2000 г. 4. И.Я . Лукасевич «Анализ финансовых операций» , «Финансы» , Москва , 1998 г. 5. А . Эрлих «Технический анализ товарных и фин ансовых рынков» , «ИНФРА-М» , Москва , 1996 г. 6. Ю . Жваколюк «Внутридневная торговля на рынке ФОРЕКС» , «Питер» , С-Петербург , 2000 г. 7. Я.М . Миркин «Волатильность» , журнал «Рынок ценных бумаг» № 6 2001 г. 8. А.В . Захаров «Экономические реформы и фондовый р ынок» , журнал «Рынок ценных бумаг» № 3 2001 г. 9. А . Лобанов , П . Кирюхов , В . Миронов «Особенности национального технического анализа» , журнал «Рынок ценных бумаг» № 4 1998 г.

Основной задачей
рынка ценных бумаг РФ является
обеспечение гибкого межотраслевого
перераспределения инвестиционных
ресурсов, максимально возможного притока
национальных и зарубежных инвестиций,
формирования необходимых условий для
стимулирования накоплений и трансформации
сбережений в инвестиции.

Рынок
ценных бумаг создает возможности для
объединения заемщиков капитала и
инвесторов. В результате формируется
система, через которую заемщики могут
заимствовать средства путем выпуска
широкого спектра фондовых инструментов
и за счет объединения инвестиционных
ресурсов различных инвесторов.

Чтобы
понять общую картину рынка, не нужно
отдельно вычислять изменение каждой
акции, а затем считать среднее от всех
изменений. Достаточно взглянуть на
индекс МосБиржи.

Биржевой
индекс – это число, динамика которого
показывает, как поменялись цены в
определённом сегменте финансового
рынка. Индекс показывает, как сильно
вырос или упал рынок.

База
расчета – список акций, которые влияют
на изменение индекса. Некоторые российские
акции вообще не учитываются индексами,
показатели таких акций не будут влиять
на динамику индексов. База расчета по
российским и мировым индексам меняется
со временем, какие-то акции выбывают,
какие-то добавляются. Чем крупнее
компания, тем сильнее она будет влиять
на индекс, тем больше будет «вес» акции
в индексе. В зависимости от типа индекса
«вес» отдельных бумаг считается
по-разному. Индексы МосБиржи и РТС
учитывают капитализацию компании, долю
ее акций в свободном обращении и другие
параметры при определении влияния
конкретных акций.

Имеющие
самый большой вес акции на начало 2022
года [5]: «Газпром» (16,53%), «Сбербанк»
(14,1%), «Лукойл» (11,58%), «Яндекс» (7,06%),
«Норникель» (5,75%).

Индекс
РТС — фондовый индекс, основной индикатор
фондового рынка России, расчет которого
начался 1 сентября 1995 года со 100 пунктов.
В настоящее время рассчитывается
Московской Биржей. На рисунке 1 представлен
график индекса РТС 2012 по 2022 год [5].

Рисунок
1 – Индекс РТС за 10 лет

На
изменения графика влияют как динамика
валового внутреннего продукта страны,
базовые ставки Центрального Банка,
уровень безработицы, так и новости –
войны, революции, стихийные бедствия,
хотя взаимосвязи предприятий, отраслей
и экономических факторов не всегда
очевидны.

Данный
график индекса РТС можно подвергнуть
техническом анализу для выявления
фигур, с помощью которых можно понять,
в каком направлении с большей вероятностью
продолжится движение. Например, в период
с 2016 по 2020 можно наблюдать фигуру «Вымпел»
[2], изображенную на рисунке 2:

Рисунок
2 – Фигура технического анализа «Вымпел»

Линии
фигуры ограничивают коридор, в котором
движется значение индекса. Как только
значение заметно пробивает их, высока
вероятность, что она двинется в сторону
пробития. Потенциал дальнейшего движения
равен длине «древка вымпела».

А
то же время, график индекса в период с
2020 по 2022 схож с фигурой «Ромб» [2],
представленной на рисунке 3:

Рисунок
3 – Фигура технического анализа «Ромб»

С
формированием финансового рынка в
России встали вопросы, связанные с
пополнением и расширением рынка ценных
бумаг, решение которых связано с
необходимостью последующего результативного
развития и жизнедеятельности рынка
ценных бумаг.

Важнейшими
перспективами развития современного
рынка ценных бумаг на нынешнем этапе
являются:

 концентрация
и централизация капитала;


интернационализация
и глобализация рынка;

 повышение
уровня организации и усиления
государственного контроля;


компьютеризация
фондового рынка;

 различные
инновации на рынке;

 секьюритизация
– перевод низколиквидных активов в
ценные бумаги;

 взаимодействие
с другими рынками капиталов.

Можно
выделить следующие основные вопросы
развития финансового рынка в России,
которые испытывают нужду в быстром
решении:

1.
Исключение отрицательно влияющих
внешних условий – в виде упадка и
коллапса (кризисы), а также политической
и социальной малой устойчивости в
обществе.

2.
Целенаправленное перепрофилирование
рынка ценных бумаг с первостепенного
обслуживания финансовых потребностей
государства и передела крупных пакетов
акций на выполнение своего основного
задания — направление временно свободных
финансовых средств на возрождение и
совершенствование производственной
деятельности в России.

3.
Усовершенствование законодательства
и повышение контроля за исполнением
законодательства в данной сфере.

4.
Усиление функции и значения государства.

метки: Фондовый, Рынок, Бумага, Безопасность, Экономический, Индикатор, Государство, Компания

С развитием финансовых рынков в России все чаще стал подниматься вопрос обеспечения экономической безопасности государства, связанный с рисками, которые эти рынки в себе несут. В данной работе рассмотрен вопрос обеспечения экономической безопасности России через фондовый рынок.

Актуальность темы дипломной работы определяется несколькими аспектами. Во-первых, фондовый рынок является важнейшим механизмом финансирования и развития экономики, который призван трансформировать сбережения экономических субъектов в инвестиции. Во-вторых, в рамках геополитики, страны с устойчивым рынком имеют больше конкурентных преимуществ перед теми странами, где он не развит (а это напрямую влияет на обеспечение национальной безопасности государств).

В-третьих, как показала практика мировых финансовых кризисов, фондовый рынок является уязвимой составляющей финансовой системы и для предотвращения подобных кризисных явлений в будущем государства должны принимать меры по регулированию и поддержанию стабильности своих фондовых рынков.

Российский фондовый рынок характеризуется неустойчивой эффективностью существующего механизма его государственного регулирования и саморегулирования, а также недоверием потенциальных отечественных инвесторов к рынку ценных бумаг и его инструментам. Помимо этого, на сегодняшний день его уровень развития совсем не соответствует потребностям как экономики в целом, так и некоторых отдельных предприятий в частности (в том числе это проявляется в недостаточно разработанной и устаревшей нормативно-правовой базе).

Целью дипломной работы является разработка рекомендаций по повышению уровня экономической безопасности государства путем регулирования индикаторов фондового рынка.

Исходя из цели, были сформулированы следующие задачи:

1) изучить теоретические основы функционирования фондового рынка;

2) проанализировать существующие нормативно-правовые документы, которые регулируют деятельность самого рынка и его участников;

3) выделить основные угрозы экономической безопасности, которые возникают на фондовом рынке;

4) изучить существующие индикаторы экономической безопасности фондового рынка и выбрать из них наиболее значимые;

5) разработать методический подход к расчету выбранных индикаторов;

6) провести количественную оценку влияния выбранных индикаторов на экономическую безопасность фондового рынка;

7) дать рекомендации по повышению уровня экономической безопасности через воздействие на фондовый рынок.

14 стр., 6530 слов

Экономическая сущность рынка ценных бумаг

… рынок ценных бумаг как основная часть финансового рынка. Предметом — состояние рынка ценных бумаг в России на современном этапе и анализ его дальнейшего развития. ГЛАВА 1. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СУЩНОСТЬ РЫНКА ЦЕННЫХ БУМАГ 1.1 Сущность рынка ценных бумаг и его функции Рынок ценных бумаг — это сфера экономических …

Объектом исследования является российский фондовый рынок.

Предмет исследования – регулирование отечественного фондового рынка с помощью количественной оценки индикаторов экономической безопасности.

В качестве основополагающих методов исследования используются сравнительный и аналитический методы, метод экспертных оценок, математические методы.

В процессе подготовки к написанию дипломной работы изучались следующие источники: нормативно-правовые документы, учебники, материалы периодической печати, тексты кандидатских диссертаций, официальные сайты ведомств. Прорабатывались труды таких авторов, как Анисимов А.А., Бекряшев А.К., Зуева А.С., Иванов А.А., Кырова Е.В., Сенчагов В.К. и др.

В данных работах проводились исследования фондового рынка на макроуровне, выделялись основные угрозы экономической безопасности, возникающие на нем, а также описывались возможные индикаторы количественной оценки экономической безопасности на данном рынке.

Дипломная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения.

В первой главе работы рассмотрены теоретические основы функционирования фондового рынка, история его развития и современное состояние. Выделены основные угрозы экономической безопасности, возникающие на фондовом рынке.

Во второй главе описаны основные индикаторы экономической безопасности фондового рынка и приведен методический подход к их расчету.

В третьей главе дипломной работы проведена количественная оценка влияния выделенных индикаторов на экономическую безопасности России. Даны рекомендации по повышению уровня экономической безопасности.

В заключении сделаны выводы по всей работе.

В приложении содержится предполагаемая форма, по которой должен быть составлен нормативно-правовой документ, регулирующий деятельность участников организованных торгов.

1 Теоретические и исторические аспекты функционирования фондового рынка в РФ

1.1 Понятие, задачи, функции и правовое регулирование фондового рынка в РФ

Фондовый рынок представляет собой важнейший механизм, обеспечивающий эффективное функционирование всей экономики страны. Фондовый рынок – это рынок, где торгуют ценными бумагами. Сами по себе они ничего не стоят, однако их ценность определяется активами, которые стоят за этими бумагами.

Существует множество определений фондового рынка, поскольку каждый автор при толковании данного термина делает акцент на разные его стороны. Так, например, С. А. Анесянц, определяя фондовый рынок как часть финансового рынка с возможностью оперативного переливания средств в различные секторы экономики с целью повышения деловой и инвестиционной активности, делает упор именно на то, что фондовый рынок является составной частью финансового рынка в целом.

В работах автора М. В. Волкова встречается следующее толкование термина «фондовый рынок». Фондовый рынок, по его мнению, является механизмом, сводящим вместе покупателей и продавцов различных ценных бумаг (фондовых ценностей).

Здесь основной акцент сделан как раз на слове «рынок».

Профессор Каячев Г. Ф. выступает с тем, что в общем смысле фондовый рынок можно определить как систему отношений между его участниками (эмитентами, инвесторами) по поводу выпуска и обращения ценных бумаг. В данном определении, опять же, акцент сделан именно на отношения между участниками, что характеризует его, в первую очередь как рынок [25].

45 стр., 22495 слов

Рынок государственных ценных бумаг

… дипломного проекта «Рынок государственных ценных бумаг в экономике современной России» обусловлена тем, что в период прохождения преддипломной практики, на основе обобщенного проанализированного материала было установлено что, рынок государственных ценных бумаг является важнейшим элементом фондового рынка …

Такой же практики придерживаются государства-члены ЕврАзЭС.

Также у ученых нет однозначного мнения о том, являются ли понятия «фондовый рынок» и «рынок ценных бумаг» синонимами или же между ними есть разница.

Профессор Я. М. Миркин на этот счет высказывается достаточно однозначно, говоря о том, что понятия «рынок ценных бумаг» и «фондовый рынок» используются в одном значении, что соответствует научной, деловой и языковой практике.

Подобного мнения придерживается и эксперт А. Е. Молотников, который пишет, что нет никаких оснований отходить от существующих традиций и необходимо использовать данные понятия как тождественные.

Другая группа ученых полагает, что понятие «рынок ценных бумаг» является шире понятия «фондовый рынок» хотя бы потому, что включает в себя вексельный рынок и рынок ипотечных ценных бумаг, а также «нефондовые» ценные бумаги (чек, коносамент и др.), которые никак не относится к фондовому рынку. Такое мнение приводится в концепции В. А. Галанова.

Существует, однако, и третья группа ученых во главе с В. С. Белых. По их мнению, понятие «фондовый рынок» шире, чем понятие «рынок ценных бумаг», поскольку в него входят помимо всего прочего еще и производные ценные бумаги (деривативы) [15].

Таким образом, он предлагает схему строения фондового рынка, которую мы изобразили на рисунке 1:

Фондовый рынок

Рынок ценных бумаг, используемых Рынок производных ценных бумаг,

для корпоративного формально не являющихся ценными финансирования (акции, облигации) бумагами (фьючерсы и биржевые

опционы на ценные бумаги и

фондовые индексы)

Рисунок 1 – Схема строения фондового рынка (по В. С. Белых)

На наш взгляд, поскольку производные ценные бумаги основываются на фондовых активах, но сами по себе