Методы прогнозирования валютных курсов

      Можно выделить 2 типа графических моделей:

1) модели продолжения  тренда 

2) модели разворота  рынка. 

      Графические модели продолжения тренда указывают на то, что цена скорее будет продолжать движение, чем развернётся. Хотя стоит отметить, что некоторые модели одновременно являются как графическими фигурами продолжения тренда, так и моделями разворота рынка (зависит от конкретной ситуации).

      К основным графическим моделям продолжения тренда можно отнести: треугольники, флаги, вымпелы, клинья, прямоугольники. Хотя моделей несколько, но анализируются они примерно одинаково. Рис.1.

Рис.1

     Первые три фигуры (нисходящий треугольник, канал, симметричный треугольник) являются фигурами продолжения тренда. Четвёртая модель – это пример того, что несмотря на пробой треугольника, движение не продолжилось.    Пятая фигура (с самого права) показывает, что треугольник может также быть фигурой разворота рынка.

 

    Смысл анализа фигур продолжения тренда следующий:

1) ждём, пока появится  какая-либо модель 

2) рисуем фигуру так,  чтобы цена находилась внутри  графической модели.

3) входим в рынок  в момент пробоя фигуры.

 

     Так как треугольник часто формируется на трендовых рынках (является коррекцией), то соответственно вероятность того, что цена пойдёт в сторону основного тренда выше, чем вероятность разворота рынка. Цена чаще идёт по тренду, чем против него.

 

     Ещё один очень хороший инструмент – это линия тренда. После того, как рынок выбрал направление, сделал движение и откат, можно провести линию тренда. Она позволяет сравнивать текущую силу тренда с последующей. Соответственно, если сила тренда не ослабевает (или даже усиливается), то имеет смысл оставаться в рынке или как минимум торговать в сторону основного тренда.

 

     Если сила тренда падает (пробой линии тренда), то следует быть готовым к развороту рынка. Имеет смысл закрыть открытые ранее позиции. Также надо быть готовым к входу в противоположную сторону, если есть подтверждения того, что рынок развернулся.

 

     Используя только линию тренда, уже можно торговать в прибыль. А если её совмещать с другими инструментами анализа, то можно разработать хорошую торговую систему.

 

     Но также как и другие инструменты, линия тренда работает не всегда одинаково хорошо. На трендовых рынках она имеет гораздо большее значение, чем для флетовых.

    

     С определением длины тренда все гораздо сложней и ресурсов для творчества здесь появляется куда больше. Тут можно использовать и трендовые индикаторы, и осцилляторы, и линии Фибоначчи и др. графические методы. Эти индикаторы предупредят вас о развороте рынка и помогут вам вовремя вывести прибыль. Для определения боковой тенденции используют канальные индикаторы или их еще называют туннельными.

 

     Существуют понятия главного тренда (первичного) и промежуточного. Главный тренд является очень продолжительным и может существовать на рынке в течение пяти лет, а то и больше. Промежуточные тренды менее продолжительны, они входят в состав главной тенденции. По теории Элиота - это три промежуточных тенденции идущих сообща с главной тенденцией и две, которые идут против.

 

     Не стоит упускать из вида явление, которое на рынке называется откат или коррекция тренда. Коррекция - это непродолжительное движение против тренда, возникшее в результате осознания всеми участниками рынка, что торговая пара перекуплена/перепродана. Когда все трейдеры понимают, что цена завышена или сильно занижена, они начинают стремительно закрывать свои позиции, тем самым двигая цену в противоположном направление текущему тренду. Как правило, после коррекции тренд возобновляется, но и не редки случаи, когда рынок полностью разворачивался и начиналась противоположная тенденция. На нисходящем тренде можно наблюдать восходящую коррекцию, а на восходящем тренде наоборот - нисходящую коррекцию. В работе с коррекциями на рынке хорошо зарекомендовали себя уровни Фибоначчи. В анализе коррекций также следует смотреть на младшие таймфреймы, потому что там они носят явный характер тренда. На рисунке, представленном ниже, показана коррекция на восходящем тренде. Сразу за этой коррекцией рынок впал в состояние бокового тренда.

Рис.2

     В самом общем виде, технический анализ предусматривает накапливание (чаще всего, в графической форме) реальной истории изменения цен (данные прошлого) и построение заключений о вероятном будущем тренде. Таким образом, последовательность упорядоченных во времени данных образуют временной ряд (time series), который используется аналитиком для предсказания будущих значений рассматриваемой характеристики (например, валютной котировки) на основании наблюдений, относящихся к настоящим и прошлым моментам времени. Существующие качественные и количественные подходы к прогнозированию ставят своей целью увеличение точности предсказания в максимальной степени, однако, традиционные методы не могут применяться к задачам, в которых исторические данные представлены не в привычном числовом виде, а в вербальной (словесной) форме. Нечеткие временные ряды (fuzzy time series) позволяют преодолеть эту проблему, открывая реальную перспективу возможности обработки как лингвистических, так и числовых данных.

 

2. Нечеткие временные ряды

 

     Концепция нечетких множеств была впервые изложена Лотфи Заде (Lofti A. Zadeh) – практически с этого же момента начинается развитие аппарата

нечетких множеств, позволяющего описывать понятия естественного  языка и присущую им неопределенность. Фактически, нечеткие множества образуют важное связующее звено между символическими и численными вычислениями, являясь ключевым инструментом вычислений со словами, ориентированных на использование слов и предложений языка человеческого общения.

     Прогнозирование, основанное на нечетких временных рядах (НВР), привлекает повышенное внимание исследователей на протяжении последних 15 лет.

 

     Главной целью методов технического анализа, основы которого были заложены в работах основателя и редактора журнала «The Wall Street Journal» Чарльза Доу (Charles Dow) в конце XIX века, является выявление трендов и моментов их реверсирования. Например, на графике обменного курса USD/RUB, охватывающем помесячное изменение котировок за более, чем

3-х годовой период времени (Рис. 3а), явственно прослеживается устойчивый долгосрочный восходящий тренд (с марта по декабрь 2002 года происходит равномерное удешевление российского рубля приблизительно на 2.45%), который достаточно резко сменяется на нисходящий среднесрочный тренд (около 7 месяцев, с января по июль 2003 года удешевление на 4.62% касается уже американского доллара). В дальнейшем, понижательная тенденция с кратковременным флэт-периодом сохраняется приблизительно до февраля 2004 года (месяц №4 на графике). То, что происходит с курсом с марта по декабрь 2004 года (месяцы №25-36) является, по сути, повторением ситуации двухлетней давности на более коротком временном интервале. В отличие от USD/RUB котировок, обменный курс EUR/RUB, начиная с сентября 2002 года (Рис. 3б), характеризуется резкими колебаниями с прослеживающейся тенденцией неравномерного движения вверх, т.е. постепенного укрепления европейской валюты по отношению к рублю РФ. Другими словами, второй график показывает существование долгосрочного бычьего тренда на рассматриваемом 33-месячном периоде с отчетливо наблюдаемыми волнообразными движениями в направлении на повышение.

 

Рис. 3. Официальные валютные курсы (a) доллара США (за период 03.2002 – 04.2005, 38 месяцев), и (б) единой европейской валюты EURO (за период 09.2002 – 05.2005, 33 месяца) по отношению к российскому рублю (курсы Центрального Банка РФ; по материалам банковского портала FinNews.ru).

    

                     (а)                                                      (б)

 

 

     В действительности, технический анализ предусматривает также выявление на графиках и анализ уровней сопротивления (локальные максимумы) и уровней поддержки (локальные минимальные цены/котировки), распознавание шаблонов (например, «голова и плечи», V-шаблон, «двойная вершина» и т.п.) с последующим построением заключений о возможном сохранении тренда или его изменении на обратный, определение поведенческих закономерностей, представленных на графиках своеобразными «волнами» (применение волновой теории Эллиота) и

чисел Фибоначчи, и пр. Однако, с точки зрения построения статической НВР модели, мы обращаем внимание лишь на совокупность конкретных числовых значений, соответствующих определенному промежутку времени.

 

     Обращает на себя внимание тот факт, что в случае вычисления прогнозных оценок котировок USD/RUB (Рис. 4а), модель обеспечивает уверенное выявление повышательных и понижательных трендов. Каждое рассматриваемое значение (точка) на графике соответствует среднемесячному обменному курсу за 18÷23 торговых дня, и в этих условиях, средняя относительная погрешность составляет ~0.59% для 5 или 8 нечетких множеств, используемых в модели, и ~0.51% для 7 нечетких множеств. В частности, для стационарной модели, оперирующей пятью нечеткими множеcтвами, относительная (процентная) ошибка по отдельным

месяцам колеблется в  пределах [0.07,1.92]% , а расчетное среднее  значение валютного курса за май 2005 года оказывается равным 27.993 при реальной котировке 27.952, т.е. при ошибке 0.15% мы получаем относительную погрешность прогнозирования около 4.3 копеек/месяц.

Рис. 4.

                           а)                                             б)

 

     Значительные колебания EUR/RUB курса на рассматриваемом отрезке времени (Рис. 4б) оказывают влияние на результаты моделирования, т.е. все тренды отслеживаются с некоторым смещением, влияющим на окончательные значения прогноза. Тем не менее, получаемые

оценки можно считать  вполне удовлетворительными, поскольку  средняя процентная ошибка по всему периоду наблюдений оказывается на уровне ~1.41% (7 и 8 нечетких множеств), ~1.58% (6 нечетких множеств) и ~1.66% при числе нечетких множеств, равном 5. Кроме того, такое заключение выглядит вполне естественным, поскольку, как уже было отмечено выше,

рассматриваемая стационарная модель использует информацию о котировках валют в ее исходной форме (конкретные числовые данные, предоставляемые различными финансовыми источниками), без какого-либо дополнительного анализа, распознавания графических шаблонов или привлечения других вспомогательных формальных методик препроцессинга данных.

 

     Графическое представление реальных и прогнозируемых значений котировок валют (Рис.4) охватывает не только достаточно значительные временные периоды, но и «скрывает» под усредненными величинами неизбежные флуктуации обменных курсов, происходящие в течение каждого из показанных на оси абсцисс месяцев. С целью тестирования НВР метода на

действительных однодневных  котировках USD/RUB и EUR/RUB, установленных ЦБ РФ на непродолжительных периодах времени (1 месяц и 8 календарных/торговых дней, соответственно), числовые показатели охватывают месяц июнь и начало июля 2005 года. В данном случае, поведение американского доллара и евро по отношению к рублю РФ отличается от рассмотренного ранее случая, т.е. в июне 2005

года наблюдается тренд  на повышение доллара США, напоминающий (в меньшем диапазоне) рост евро с конца 2002 года по начало 2005 года (Рис. 3б).

 

 

Заключение

 

      ^{В данной работе были рассмотрены основные методы прогноза валютных курсов, с помощью которых можно прогнозировать их движение на валютном рынке.}

     В условиях плавающих валютных курсов прогнозировать будущее значение обменных валютных курсов можно лишь с большими оговорками, приговаривая, на всякий случай, слова о различных сценариях развития, множества неучтенных факторах и т.д. Иначе будет трудно сохранить лицо, если прогноз не сбудется. А вероятность этого, как показывает опыт, очень велика. И подобная ситуация возникает всегда на сильно волатильном, очень чувствительном к новостям, рынке, на котором сила спекулянтов (по объему вовлеченных денежных ресурсов) намного превосходит силу реальных импортеров и экспортеров товаров и услуг. Несколько проще прогнозировать возможное развитие ситуации для валют с фиксированным значением курса. Поскольку в этом случае возможность удержать объявленный курс находиться в компетенции денежных властей страны, и можно увидеть ситуацию, когда, исходя из существующих ресурсов и тенденциях на рынке, власти будут не в состоянии удержать ранее объявленный курс. Однако в настоящее время большинство значимых для мировой экономике валют находятся в свободном плавании, хотя часто не без участия денежных властей.

 

 

 

 

 

 

 

Список использованных источников

 

1. Батыршин, И.З. : Общий  взгляд на основные черты и  направления развития нечеткой логики Л.Заде. Новости Искусственного Интеллекта 2-3 (2001)

2. Леоненков, А. : Нечеткое  моделирование в среде MATLAB и  fuzzyTECH. БХВ-Петербург (2003)

3. Лиховидов, В.Н. : Фундаментальный  Анализ Мировых Валютных Рынков. Методы Прогнозирования и Принятия Решений. http://www.omenus.net/library/lihov.html (1999)