Володин Сергей Николаевич. Эффективность методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях на фондовом рынке

brief description

Володин Сергей Николаевич. Эффективность методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях на фондовом рынке: диссертация ... кандидата экономических наук: 08.00.10 / Володин Сергей Николаевич;[Место защиты: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" - Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования].- Москва, 2013.- 162 с.

Содержание к диссертации

Введение
Глава 1.Теоретические аспекты прогнозирования цен финансовых инструментов10
1.1. Гипотеза эффективного рынка и традиционные подходы к прогнозированию цен 13
1.2. Прогнозирование цен на основе фундаментального и технического анализа 19
1.3. Особенности сверхкраткосрочного прогнозирования рыночных цен 37
Глава 2.Эмпирическая оценка эффективности традиционных методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях77
2.1. Условия проведения тестирований 77
2.2. Описание эмпирических тестирований 81
2.3. Анализ причин неэффективности традиционных методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях 98
Глава 3.Разработка основных положений аналогового метода прогнозирования цен107
3.1. Сущность аналогового метода прогнозирования цен 107
3.2. Эмпирическая оценка эффективности аналогового метода при сверхкраткосрочных операциях .136
Основные результаты и выводы работы 144
Список литературы 146
Приложения

Прогнозирование цен на основе фундаментального и технического анализа
Особенности сверхкраткосрочного прогнозирования рыночных цен
Анализ причин неэффективности традиционных методов технического анализа при сверхкраткосрочных операциях
Эмпирическая оценка эффективности аналогового метода при сверхкраткосрочных операциях

Введение к работе

1. Актуальность темы исследования.За последние два десятилетия на фондовом рынке произошли значительные изменения характера рыночного ценообразования, обусловленные появлением алгоритмической торговли, позволившей полностью автоматизировать заключение сделок за счет применения торговых роботов. Если в начале своего появления (в середине 90-х годов на западных рынках и в начале 2000-х на отечественном) торговые роботы играли весьма незначительную роль, то в настоящий момент ситуация существенно поменялась. Биржевая статистика распространения сверхкраткосрочных операций, совершаемых ими, позволяет говорить об образовании нового, динамично развивающегося сегмента - высокочастотной алгоритмической торговли.
Появление данного сегмента породило новую проблему, связанную с отсутствием методов прогнозирования, ориентированных на совершение высокочастотных алгоритмических операций. Эффективность существующих методов прогнозирования, относящихся к фундаментальному и техническому анализу, вызывает сомнения и требует эмпирической проверки, в связи с тем, что они не ориентированы на такого рода операции и не учитывают их специфику. Попытки применить традиционные методы технического анализа для прогнозирования ценовой динамики при совершении высокочастотных алгоритмических операций не дают положительного результата. В этой связи возникает необходимость разработки нового метода прогнозирования цен финансовых инструментов, позволяющего достигать положительных результатов при данном типе торговли. Решению этих вопросов и посвящена диссертационная работа.
Степень разработанности проблемы.Вопросы прогнозирования цен рассматриваются в рамках двух традиционных направлений: фундаментального и технического анализа. Применению технического
анализа посвящены труды Дж. Аппеля, Б. Вильямса, Ч. Доу, Р. Колби, Т. Мейерса, Р. Прехтера, Дж. Швагера, А. Элдера, Р. Эллиотта. Вопросы, связанные с прогнозированием на основе фундаментального анализа, рассматриваются в работах Ф. Блока, Д. Додда, Б. Грэма, Г. Кима, С. Коттла, Р. Мюррея, С. Тернера. В ходе рассмотрения данных работ было установлено, что вопросы долгосрочного, среднесрочного и краткосрочного прогнозирования рыночных цен являются достаточно хорошо изученными и проработанными, в то время как сверхкраткосрочное прогнозирование цен в академической литературе практически не рассматривается.
Условия функционирования рынка ценных бумаг и его инфраструктуры рассматриваются в работах А.Ю. Аршавского, Н.И. Берзона, А.Н. Буренина, Я.М. Миркина, А.В. Новикова, Б.Б. Рубцова. Анализ данных работ показал, что основное внимание в них уделяется функционированию рынка в целом, вне зависимости от длительности совершаемых инвестиционных операций, в то время как специфика сверхкраткосрочного инвестирования не исследуется.
Вопросы, связанные с методологией построения алгоритмических торговых систем, на сегодняшний день являются достаточно малоизученными и ^проработанными. Отдельные аспекты алгоритмической торговли раскрыты в зарубежной экономической литературе, а именно, в работах Д. Бернштейна, Т. Джозефа, И. Кауфмана, Д. Каца, Д. Маккормик, Р. Пардо. Среди отечественных трудов можно выделить работы СВ. Булашева, И.О. Закаряна, Э.А. Ракитина, Ю.Н. Решетникова, Ю.А. Чеботарева.
Объект исследования- цены фьючерса на Индекс РТС, обращающегося на российском биржевом рынке фьючерсов и опционов FORTS.
Предмет исследования- методы автоматизированного прогнозирования сверхкраткосрочной ценовой динамики рыночных активов.
Цель диссертации:оценить эффективность применения существующих методов технического анализа для сверхкраткосрочных операций и предложить метод, позволяющий более эффективно прогнозировать ценовую динамику финансовых инструментов при проведении данных операций. Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих основныхзадач:
1. Обобщить основные положения традиционных подходов, применяемых для прогнозирования цен финансовых активов и оценить возможность их использования для высокочастотной алгоритмической торговли.
1. Оценить распространенность высокочастотных алгоритмических операций на мировых биржах, оказываемое ими влияние и перспективы развития данного сегмента торговли.
2. Сформировать метод прогнозирования цен рыночных активов, позволяющий эффективно совершать сверхкраткосрочные операции и провести его эмпирическое сравнение с существующими методами технического анализа на сверхкраткосрочном временном интервале.
3. Выявить факторы, влияющие на цены финансовых инструментов в сверхкраткосрочном периоде.
4. Предложить методику выявления рыночной неэффективности на сверхкраткосрочном временном интервале и установить возможность ее определения в ценовой динамике с помощью методов прогнозирования.
Теоретическая и методологическая основа. Методы исследования.Теоретической основой диссертации являются работы российских и западных исследователей и практиков в области прогнозирования цен рыночных активов, системной торговли, а также
создания, оценки и практического применения алгоритмических торговых систем, в том числе: Дж. Аппеля, Ч. Доу, Д. Каца, Д. Маккормик, Р. Пардо, Дж. Швагера, А. Элдера, Р. Эллиотта.
В ходе выполнения исследования изучены российские и зарубежные законодательные и нормативные акты, материалы научных конференций, проанализированы статистические, справочные и аналитические материалы отечественных и зарубежных институтов, фондовых бирж и инвестиционных банков.
В качестве методологической основы исследования использовались методы финансового, статистического и корреляционного анализа данных. В практической части работы использовался язык программирования С Sharp.
Информационная база данныхпредставлена биржевыми ценами наиболее ликвидных финансовых инструментов российского фондового рынка:
- фьючерсного контракта на Индекс РТС, фьючерсного контракта на обыкновенные акции ОАО «Сбербанк России», фьючерсного контракта на акции ОАО «Газпром», фьючерсного контракта на акции ОАО «ЛУКОЙЛ», обращающихся на срочном рынке FORTS (Futures & Options on RTS);
- обыкновенных акций ОАО Сбербанк России, акций ОАО «Газпром», акций ОАО «ЛУКОЙЛ», обращающихся на Основном рынке Московской биржи.
Научная новизна исследованиясостоит в следующем: 1) выявлена ограниченность применения традиционных методов технического анализа при прогнозировании цен финансовых активов на сверхкраткосрочном временном горизонте, образующаяся вследствие того, что данные методы предназначены для приятия решений на среднесрочном и краткосрочном интервале инвестирования и не
учитывают особенности принятия решений при совершении высокочастотных операций;
2. установлено влияние ценовых изменений связанных рыночных инструментов на динамику цен прогнозируемого актива в сверхкраткосрочном периоде времени и показано, что использование связанных инструментов позволяет существенно улучшить результаты прогнозирования;
3. проведено сопоставление традиционных методов технического анализа и предлагаемого в диссертации аналогового метода, основанного на использовании цен связанных финансовых инструментов, показавшее, что предлагаемый метод обладает значительно большей эффективностью и может применяться для сверхкраткосрочной торговли;
4. введено понятие «периода рыночной неэффективности», наличие которых в ценах финансовых активов делает возможным прогнозирование их будущих значений; предложена методика выявления периодов рыночной неэффективности в ценах активов;
5) определены причины возникновения периодов рыночной неэффективности; показано, что в их основе лежит различие скорости совершения операций участниками торгов;
Теоретическая и практическая значимость работы.Теоретическая значимость работы заключается в развитии аппарата сверхкраткосрочного прогнозирования цен рыночных активов и определения рыночной неэффективности. Практическая значимость диссертации состоит в разработке метода сверхкраткосрочного прогнозирования цен рыночных активов, позволяющего достигать положительных результатов совершения высокочастотных операций.
Полученные результаты и выводы исследования могут быть использованы для дальнейшего развития теории прогнозирования цен финансовых инструментов и алгоритмической торговли. Теоретические
результаты могут применяться для разработки широкого спектра методов прогнозирования рыночных цен. Практические результаты могут быть востребованы российскими и зарубежными участниками рынка ценных бумаг при создании алгоритмических торговых систем, обладающих большей эффективностью совершения рыночных операций с точки зрения соотношения риска и доходности.
Предложенный метод может быть востребован при совершении операций на фондовом (российском и мировом), денежном (Money), валютном (FOREX), кредитном (Credit), товарном (Commodity) рынках в различных странах. Конечными пользователями алгоритмических систем, построенных на основе разработанного метода, могут быть профессиональные участники фондового рынка и частные инвесторы.
Основные выводы и положения диссертационного исследования также могут быть использованы в преподавании курсов для бакалавров — «Фондовый рынок», «Финансовые рынки», «Операции с ценными бумагами» и других.
Апробация результатов исследования.Материалы диссертации используются консалтинговой компанией ООО «Европа Финанс» при построении стратегий торговли фьючерсами. Основные положения работы были представлены в виде докладов и обсуждены со специалистами по совершению торговых операций на российских межвузовских научных конференциях, проводимых в НИУ ВШЭ, МГИМО, АНХ и ММВБ, а также на научных семинарах Лаборатории Анализа финансовых рынков НИУ ВШЭ.
Результаты и практические аспекты исследования использовались при проведении лекций и семинарских занятий в НИУ ВШЭ по курсам: «Финансовые рынки», «Финансовые рынки и институты», «Операции с ценными бумагами». Результаты исследования также были представлены на научно-исследовательских семинарах, проводимых для студентов
магистратуры НИУ ВШЭ (программа «Финансовые рынки и финансовые институты»).
Публикации.Основные результаты и научно-практические положения диссертации опубликованы в тринадцати работах автора общим объемом 8 п.л. Из них четыре работы опубликованы в журналах, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки РФ, общим объемом 2,1 п.л.
Структура работыотражает решение основных задач, сформулированных в диссертации. Работа состоит из введения, трёх глав, включающих 8 рисунков, 7 таблиц, библиографического списка и восемнадцати приложений.

Прогнозирование цен на основе фундаментального и технического анализа

Основоположниками фундаментального анализа принято считать Бенджамина Грэхэма (Benjamin Graham) и Дэвида Додда (David Dodd). В 1934 году они опубликовали книгу «Анализ ценных бумаг» («Security Analysis»), где было введено понятие фундаментального анализа как подхода к прогнозированию цен акций. В качестве предмета исследования фундаментального анализа были обозначены «финансовые показатели, доходы и дивиденды компании, а также состояние окружающей экономики». Позже было сформулировано более полное определение фундаментального анализа как процесса исследования состояния экономики, отрасли и финансового положения компании с целью определения рыночной стоимости ее акций [Thomsett, 1998].
Фундаментальный анализ направлен на исследование реальных, экономически обоснованных факторов, обуславливающих изменения цен акций. Центральное положение фундаментального анализа основывается на том, что внутренняя стоимость фирмы может быть соотнесена с ее финансовыми характеристиками: перспективами роста, структурой активов и денежными потоками, которые она будет генерировать в будущем. Отклонение фундаментальной стоимости акций от рыночной становится сигналом, что они недооценены или переоценены рынком. Поэтому применение фундаментального анализа направлено на выявление недооцененных и переоцененных рынком компаний. Обнаружив, что по тем или иным показателям компания сильно недооценена (переоценена), инвестор покупает (продает) ее акции, в надежде, что спустя некоторое время их рыночная стоимость сравняется с рассчитанной на основе фундаментального анализа.
Для того чтобы выявить недооцененные и переоцененные рынком компании, в рамках фундаментального анализа сформированы специальные методы, более подробное описание которых приводится в Приложении 3.
Зарождение теорий, методов и принципов, которые позже были объединены в единый подход под названием «технический анализ», началось более 100 лет назад. Традиционно начало развития данного подхода относят к выходу серии работ Чарльза Доу, опубликованных в конце 19-го века. В начале 20-го века данное направление получило дальнейшее развитие за счет идей У. Ганна, Р. Эллиотта и некоторых других специалистов, которых также часто относят к основоположникам технического анализа. Общая систематизация различных принципов и методов данного подхода в единую теорию с общей философией и аксиомами была проведена значительно позже, в 70-х годах, Джоном Мерфи и Робертом Прихтером.
Широкую популярность технический анализ начал приобретать с 80-х годов прошлого столетия. Его распространению среди инвесторов способствовало то, что методы прогнозирования, создаваемые в рамках данного подхода, были достаточно несложны и их применение не требовало наличия глубоких финансовых и экономических знаний, как это имело место в случае фундаментального анализа. Позже развитию данного подхода способствовало появление компьютерной техники, позволившей автоматизировать использование его методов.
В общем виде технический анализ можно определить как подход к исследованию прошлой динамики цен прогнозируемого актива, направленному на прогнозирование их будущих Данный подход основывается на статистическом, а не на экономическом анализе, что является его основным отличием от фундаментального анализа.
Первая аксиома технического анализа говорит о том, что цена является следствием и исчерпывающем отражением всех движущих сил рынка. Это утверждение является основным в техническом анализе. Его суть заключается в том, что любой фактор (экономический, политический, психологический), влияющий на цену, заранее учтен в ней. Поэтому считается, что бессмысленно изучать влияние выхода новостей или изменения фундаментальных факторов. С точки зрения первой аксиомы, изучение графика цен - все, что требуется для прогнозирования их будущего направления.
Данный принцип говорит о том, что движение цен подчинено тенденциям. Понятие тенденции одно из основополагающих в техническом анализе, поскольку главной задачей всех его методов является определение начала тенденции и ее разворота. Утверждение о наличии в динамике цен тенденций означает, что они двигаются не хаотично, а с некоторой инерционностью. Поэтому правильное определение начала тенденции позволяет рассчитывать на то, что она оборвется не мгновенно, а будет продолжаться в течение некоторого времени, что позволит извлекать прибыль от совершения рыночных операций. Само понятие «тенденция» означает, что за определенный период наблюдается некое превалирующее направление движения цен. Существует три типа тенденций: 1. Бычая - движение цены вверх, когда каждый последующий пик и каждый последующий спад выше предыдущего; 2. Медвежья - движение цены вниз, когда каждый последующий пик и спад ниже предыдущих; 3. Боковая внутри рассматриваемого периода времени цены практически не меняются, оставаясь примерно на одном уровне.

Особенности сверхкраткосрочного прогнозирования рыночных цен

Поскольку алгоритмическая торговля реализуется посредством комплекса специальных программ, ей присущи недостатки, связанные с возможностью возникновения различных сбоев как в программной среде, так и в используемых аппаратных средствах. В отличие от классической торговли, возникновение таких сбоев при полностью автоматизированном способе совершения операций может привести к значительным негативным последствиям, поскольку сделки совершаются практически без какого-либо контроля со стороны трейдера.
К технологическим рискам, прежде всего, относится возникновение задержек и сбоев биржевого терминала интернет-трейдинга. Это может приводить к задержкам исполнения заявок, проблемам с их изменением и снятием, а также задержкам поступления рыночной информации. Такого рода проблемы особенно важны при сверхкраткосрочной торговле: периодические задержки исполнения заявок даже на 1-2 секунды могут привести к значительным убыткам. К задержкам при совершении операций могут приводить и сбои в сети Интернет. Другими часто встречающимися п