Экономический портал: бизнес, финансы, инвестиции

Тематика прогнозирования валютного курса является объектом многих исследований, в которых реализованы различные методы и способы прогнозирования. Динамика валютных курсов до сих пор остается слабо объясненной, характеризуется высокой волатильностью и разобщенностью с фундаментальными факторами. В результате остается достаточно большое количество вопросов, над которыми можно продолжать работать в попытках найти такой метод прогнозирования, который был бы наиболее приближен к реальности и позволял бы делать качественные прогнозы в условиях динамично развивающейся финансовой ситуации. Для чего нужно уметь прогнозировать валютный курс? Во-первых для того чтобы успешно торговать на валютных биржах, таких например как Trade12.

Внедрение свободно плавающего валютного курса и отказ от фиксированной системы золотого стандарта в 1970–1980-х гг. обусловили бес прецедентный рост сделок на валютном рынке. На этот же период пришлось начало развития компьютерной техники, а также интернационализация международного бизнеса. Данные факторы повлияли на рост интереса к разработке методов прогнозирования. В течение следующих 40 лет было разработано множество моделей прогнозирования.

С тех пор как Чарльз Доу впервые представил в 1800 г. теорию Доу, технический анализ стал широко применяться в финансовом секторе. При его использовании изучаются исторические данные для прогнозирования будущей динамики валютного курса. Технический анализ предполагает, что рынок обладает памятью. Это значит, что на будущее движение курса существенно влияют закономерности его прошлого поведения. Множество исследований показывают, что профессионалы отводят техническому анализу значительную роль. По подсчетам исследователей, около 30–40% валютных трейдеров по всему миру утверждают, что при рассмотрении периода до шести месяцев указанный метод прогнозирования является для них основным. На данный момент существует множество работ, посвященных техническому анализу. В целом методы можно разделить на несколько блоков: тестирование трейдинговых систем, модели с генетическим алгоритмом, статистические модели и графические методы.

К основным инструментам технических трейдинговых систем относят модель скользящего среднего, различные каналы, осцилляторы, фильтры. Данные инструменты часто используются для определения времени торгового сигнала. Одним из методов технического анализа выступает метод двойного пересечения скользящей средней, названный Нефтчи одним из наиболее применимых на практике. Наряду с данным инструментом используют ценовой канал, осцилляторы, такие как RSI (индекс относительной силы), фильтры.

Однако не все исследователи оптимистично оценивают возможности прогнозирования с помощью технического анализа. Самуэльсон в своей знаменитой работе Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly высказывает мнение о том, что будущее никогда не бывает похоже на прошлое, т.е. экстраполяция данных за прошлые периоды никогда не даст точные прогнозы; как статистические модели, так и люди неспособны учесть весь объем будущей неопределенности. В связи с этим наилучшим прогнозом для стохастического процесса при эффективности рынка является его настоящее состояние (теория мартингалов). Гипотеза случайного блуждания может рассматриваться как развитие теории мартингалов, но с более сильными предпосылками.

Валютный курс — одна из наиболее эффективных переменных, и прогнозирование данной переменной является важным для принятия экономических решений и финансового менеджмента. В области прогнозирования валютного курса многочисленные исследования посвящены количественному анализу, и они подтверждают особое значение прогнозирования валютного курса и его исследования.

Помимо описанных, выделяется еще один класс моделей, которые показали неплохие результаты за последние десятилетия. К нему относятся модели ARCH и GARCH. Исследование Нага и Митры было сфокусировано на изучении модели нейронных сетей и ее сравнении с моделями ARCH, GARCH и остальными эконометрическими моделями. Исследователи пришли к заключительному выводу о нелинейной зависимости в валютных курсах и превосходству в этом вопросе модели нейронных сетей над традиционными моделями прогнозирования и всеми типами моделей авторегрессионной условной гетероскедастичности (GARCH). К тому же исследователи в своей работе обозначили существующие недостатки и ограничения модели ANN. Одна из основных проблем нейронных сетей состоит в том, что разработчик должен субъективно решить, какие параметры сети использовать для создания модели: количество скрытых слоев, количество входных узлов и т.д. Кроме того, не существует никаких методических рекомендаций для подбора данных параметров, поэтому выбор основывается практически только на основе опыта исследователя, полученного методом проб и ошибок.

Рейтинг: 
Голосов пока нет

Календарь

пн
вт
ср
чт
пт
сб
вс
1
2
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
 
Сентябрь 2018
 

Опрос

Знаете ли Вы, что такое АТЭС?

Copyright © 2018