научная статья по теме МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ ИНВЕСТОРА, ФУНКЦИОНИРУЮЩЕГО НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ Экономика и экономические науки

Текст научной статьи на тему «МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ ИНВЕСТОРА, ФУНКЦИОНИРУЮЩЕГО НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ»

Методы и алгоритмы формирования стратегии инвестора, функционирующего на фондовом рынке

Н.Е. Егорова,

д-р экон. наук, проф., главный научный сотрудник лаборатории микроэкономического анализа и моделирования, ЦЭМИ РАН (117418, Россия, г. Москва, Нахимовский проспект, 47; e-mail: nyegorova@mail.ru)

А.Н. Тихненко,

соискатель, Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (119501, Россия, г. Москва, ул. Нежинская, 7; e-mail: AnastasiyaTikhnenko@gmail.com)

Аннотация. Статья посвящена разработке и внедрению новых инструментов риск-менеджмента на фондовых рынках. В рамках данной работы выявлены ключевые факторы, влияющие на эффективность работы инвестора, и предложено готовое решение, ограничивающее уровень управляемого риска при совершении торговых операций. Кроме того, авторская разработка формализована и представлена в виде алгоритма, что дает возможность ее использования в целях полной автоматизации процесса ведения торгов.

Abstract. The article is devoted to the development and im-plementation of the new tools of risk management in the stock markets. There are identified the key factors affecting the performance of the investors and offered complete solutions, which limits the level of managed risk in the trading process. In addition, the algorithm is presented in the form, which is easy to automatize.

Ключевые слова: фондовый рынок, анализ активов, моделирование.

Keywords capital market, analysis of assets, modeling.

Одним из перспективных направлений финансового анализа являются так называемые поведенческие финансы, исследующие процессы принятия решений субъектами фондового рынка. Об этом свидетельствует, в частности, тот факт, что разработки именно в этой области удостоены Нобелевской премии по экономике за 2002 г.

Современные научные представления о деятельности фондового инвестора состоят в том, что на него влияет целый ряд факторов (когнитивные иллюзии, эмоции, искаженная субъективным восприятием или заведомо недостоверная информация и т.д.), препятствующих принятию рациональных решений.

В связи с этим, проблематика данной статьи, реализующая насущную потребность в обеспечении инвестора необходимым инструментарием принятия обоснованных решений, является актуальной. Отличительной особенностью данной работы (среди многочисленных публикаций на данную тему) является специфика внешней по отношению к фондовому инвестору среды. Предполагается, что фондовый инвестор принимает решения в условиях модифицированной торговой системы, включающий блок экономико-математического анализа фондовых рынков. Данный блок (разработанный авторами на базе концепции когерентных рынков1 и моделей Хольта и Веге [6-8]) существенно меняет он-лайновый режим взаимодействия инвестора с торговой системой, что требует разработки специальных алгоритмов по поддержке принятия им соответствующих инвестиционных решений.

Современный инструментарий технического анализа фондовых рынков базируется

1 Когерентность (от лат. соИаегепйо - связь, сцепление) -согласованное протекание в пространстве и во времени нескольких колебательных или волновых процессов, при котором разность их фаз остается постоянной. Когерентное состояние характеризуется устойчивым трендом и низким уровнем вола-тильности.

преимущественно на гибких торговых системах и экспертных оценках уровня потенциальных потерь, определяемых значениями стоп-лоссов и тейк-профитов (минимально допустимых убытках и гарантированных доходах) [3].

Однако работа в таких системах существенно снижает финансовый результат инвестора при проведении им торговых операций. Это обусловлено отсутствием эффективных методов риск-менеджмента, которые могли бы быть использованы инвестором. В связи с этим возникает задача разработки нового инструментария, предполагающего уход от традиционных канонов, связанных с ограничением потенциальных убытков, и предоставляющие инвестору новые, более широкие возможности с достаточными гарантиями эффективности его работы (то есть -с минимальными рисками).

В рамках совершенствования подходов к минимизации управляемого риска на фондовом рынке было выявлено два фактора, наиболее сильно влияющих на финансовый результат проведения торговых операций:

1) внезапное устаревание оптимальных настроек торговой системы, что, как правило, обнаруживается только после того, как ценовой ряд «пробивает» уровень стоп-лосса или тейк-профита;

2) отсутствие возможности определения временных границ, в которых работа торговой системы будет отличаться высокой эффективностью.

В целях идентификации изменения динамики ценовых рядов был разработан синтетический индикатор Хольта Holt SI (t) , позволяющий определять временной момент, когда настройки управляющих параметров торговых систем требуют незамедлительной повторной оптимизации [6].

Journal of Economy and entrepreneurship, Vol. 9, Nom. 3-2

#<>%(/) =

где - прогноз значения ценового

ряда финансового актива, рассчитанный по модели Хольта [2];

#(/) = <7, f +аг ,т,

О < щ, а2 < 1,

[1: /fo/^O)]

О : [ р(0 < //o/0„sí, (/ )J л I ) > Holtíaw(t )J

(1) (2)

(3)

(4)

(5)

(6)

<7)

а\ г 11 а2 т ~ текущие оценки параметров

модели Хольта;

Т - время упреждения прогноза в модели Хольта;

параметры сглаживания в

ах и а2 модели Хольта;

Holthigh (t) и Holtlow (t) - расчетные верхняя и нижняя границы волатильности ценового ряда финансового актива;

Holt si (t) - текущее значение синтетического индикатора Хольта.

tag^(t)=

'highV /i /s l i У > Данный инструмент дает возможность отказаться от использования основанных на экспертной оценке риск-систем и перейти к математическому моделированию расчета уровня риска в режиме реального времени.

Предложенная авторами синтетическая модель анализа финансовых активов Vaga si (t) основывается на гипотезе когерентных фондовых рынков [5], являющейся альтернативной к гипотезе эффективных рынков [7] и базируется на разработках Хольта и Веге. Достоинством модели является возможность определения инвестором благоприятных для торговых операций интервалов времени, что обеспечивает устойчивую и эффективную работу существующих торговых систем.

Основное соотношение данной модели имеет вид:

1:{/;„(г) = 1}л{А{/)фЛ;2.2]},

О: ifm (t)=0}v {HoltSI(t)= 1} v {(./;„(/) = 1) а (*(/) е [l .3;2])}. (8)

fm (t ) =

(9)

где функция (() зависит от количества наблюдений1, накопленных с момента последнего срабатывания сигнала синтетического индикатора Хольта, и может принимать значения:

1 : (т > 129 ) ,

0 : (т < 129 ) где т - объем наблюдений, необходимый для корректной оценки текущей фазы рынка;

к(г) - показатель рыночных ожиданий инвесторов в текущий момент времени (где к(г) е [2.1;2.2] обозначает наличие когерентного состояния актива);

И(г) - экзогенные фундаментальные условия (экономический и политический фон, отраслевые показатели и т.д.), где И (г) е [- 0.02; - 0.01 ] благоприятствует открытию «коротких» позиций, а И(г) е [0.01 ;0.02]-«длинных».

Модель Веге распознает состояние активов в рамках ограниченного временного интервала на нормированных разностях моментных значений ценового ряда. Идентификация фазы актива осуществляется путем аппроксимации

В работе полагается число наблюдений равное 129, что по формуле Стерджеса [1] соответствует 8-ми интервалам для построения гистограммы нормированных ценовых разностей. Объем наблюдений может варьироваться в зависимости от текущих потребностей инвестора и конечных целей анализа.

гистограммы распределения нормированных разностей.

Значение синтетической модели Vaga SI (t) зависит от того, в каком состоянии

пребывает актив в момент времени t. Комбинация параметров модели Веге описывает одну из возможных фаз ценового ряда: антиперсистент-ность, эффективный рынок, переходное состояние, хаос или когерентность [8].

Внедрение данного инструментария в качестве составного блока в торговые системы позволяет оценить текущий уровень риска с учетом двух аспектов: 1) с позиций актуальности настройки управляющих параметров главных индикаторов системы; 2) с учетом особенностей работы с системой при определенных характеристиках динамики ценовых рядов.

Разработанный инструментарий (синтетический индикатор Хольта и синтетическая модель Vaga SI (t) ), являясь компонентой системы поддержки принятия управленческих решений, вносит существенную корректировку в стратегию поведения инвестора (трейдера) на фондовом рынке, что отражается на характере и содержании принимаемых решений.

Далее сформулированы два алгоритма, отражающие специфику работы трейдера в торговой системе с блоком предложенного экономико-математического инструментария (схемы рисунка 1 и рисунка 2). Данные алгоритмы рекомендованы для двух типов инвесторов, имеющих различные условия установки.

Первый алгоритм ориентирован на опытного трейдера, обладающего необходимыми

навыками и приобретенными умениями самостоятельно определять направление движения глобального тренда. Второй алгоритм может быть полезен начинающему пользователю системой (инвестору или аналитику), предпочитающему полную автоматизацию торговых операций. Схема второго алгоритма позволяет полностью исключить экспертное вмешательство в работу торговых систем, в связи с чем, данный алгоритм может рассматриваться в качестве советующего блока («Советника»).

Описание первого алгоритма поддержки решений и поведения инвестора (для опытного трейдера).

В соответствии с рисунком 1 данный алгоритм состоит из 9-ти этапов принятия решений.

Все переменные схемы соответствуют раннее принятым обозначениям; параметр St (/) - торговый сигнал, являющийся внешним для модели и зависящий от торговой системы инвестора, который может принимать значения:

St (t ) =

1 : вход ; 0 : бездействи - 1 : выход .

е;

(10)

Настройка синтетического индикатора Хольта осуществляется синхронно с отладкой управляющих параметров торговой модели, где для авторского индикатора определяются опти-

мальные значения

и а-,

в начальный мо-

мент времени to по методу наименьших квадратов. Пересмотр оптимальности параметров адаптации индикатора Holt si (t) и последующая перенас

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком

Пoхожие научные работыпо теме «Экономика и экономические науки»