2.1 Данные
Для обработки исходных данных, статистических вычислений, моделирования временных рядов использовалась свободная среда разработки программного обеспечения RStudio, некоторые вычисления для удобства производились в программе для работы с электронными таблицами Microsoft Excel.
Исходя из исследований макроэкономических новостей, был собран и агрегирован набор данных из 24 публикаций данных экономик США и Новой Зеландии, выборкой в 693 наблюдения. Новости относятся к классу наиболее важных или ожидающих наибольшей волатильности.
К данным экономического календаря были подобраны доходности валютной пары NZD/USD (новозеландский доллар к американскому доллару) в разные промежутки времени после публикации фактических показателей. Применены доходности за 5, 15, 30 минут, 1 и 4 часа, день (m5, m15, m30, h1, h4, D1). Рассматриваются данные с 2018 по 2019 годы. Такой промежуток времени берется потому, что большинство моделей временных рядов не работают достаточно хорошо для очень длинной выборки, разница между истинным процессом и моделью становится большой. Дополнительная проблема состоит в том, что оптимизация параметров становится более трудоемкой из-за количества участвующих наблюдений, особенно более поздних.
В данные макроэкономического календаря входят дата, точное время публикации, страна принадлежности (США или Новая Зеландия), название новости, оценка ее фактического значения к ожидаемому (Better Than Expected / Worse Than Expected / In Line with Expectation), а также фактическое значение, прогнозное и предыдущее. К этим данным были сопоставлены доходности валютной пары NZD/USD за соответствующие таймфреймы после выхода новости и трансформированы в доходности в пунктах по формуле:
, где
- доходность в пунктах;
- цена открытия японской свечи;
- цена закрытия свечи.
Таблица 2.
Описательные статистики валютной пары NZD/USD
|
Ret_m5 |
Ret_m15 |
Ret_m30 |
Ret_h1 |
Ret_h4 |
Ret_d1 |
||
|
Mean |
-2,519 |
-0,979 |
-4,154 |
-6,247 |
0,671 |
-22,267 |
|
|
Median |
-1,000 |
2,000 |
-2,000 |
-6,000 |
-1,000 |
-41,000 |
|
|
Maximum |
723,000 |
805,000 |
772,000 |
603,000 |
902,000 |
1077,000 |
|
|
Minimum |
-758,000 |
-702,000 |
-654,000 |
-657,000 |
-1436,000 |
-1130,000 |
|
|
Std. Dev. |
86,557 |
91,877 |
100,11 |
109, 359 |
199,839 |
367,1 |
|
|
Observations |
693 |
Описательные статистики приведены для доходностей различных таймфреймах в пунктах для лучшей наглядности. Среди исследуемых новостей имеются те, которые в течение 5 минут могут генерировать доходности до 723 и -758 пунктов.
Кроме того, в исследование добавлены индикаторы тиковых объемов для соответствующих таймфреймов и стандартизированный индекс неопределенности, примененный в статье Massimiliano Caporin, Francesco Poli (2018), который отображает силу новости с точки зрения несовпадения с ожиданиями экономических агентов:
- стандартное отклонение по всем .
Дополнительно в рамках стратегий были сформированы данные о сигналах на покупку / продажу / отсутствие сигнала (buy / sell / no signal). Также среди переменных имеется power, факторная переменная, отображающая аналогичные сигналы на покупку или продажу и характеризующая силу сигнала.
Источниками данных послужила информация из глобального финансового портала Investing.com, базы данных tickstory.com, которая содержит высокочастотные финансовые временные ряды, а также из сети специалистов по обработке данных и машинному обучению kaggle.com.
Для анализа были отобраны новости, генерирующие наибольшую аномальную доходность (выше средней по рынку) в краткосрочном периоде по методологии Event studies, где аномальная доходность была расcчитана следующими возможными способами:
· Mean-adjusted returns Model: , где
- доходность актива за исследуемый таймфрейм;
- средняя доходность актива;
· Market-adjusted returns Model: , где
- средняя доходность по рынку;
· Risk-adjusted returns Model , где
б, в - наклон линии линейной регрессии для точек данных в аргументах и точка пересечений данных - оценки регрессии на активы против индекса рынка.
В качестве доходности по рынку использовалась обратная доходность индекса американского доллара USDX, показывающий отношение доллара США к корзине из 6 основных валют: Евро, Фунт стерлингов, Йена, Швейцарский франк и Шведская крона; у компонентов корзины имеются свои веса:
Наибольшая аномальная доходность (abnormal return) (Приложение 1) была выявлена у следующих макроэкономических индикаторов.
Занятость:
1. Изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе США от ADP. Национальный отчет о занятости измеряет уровень занятости в несельскохозяйственном секторе. Отчет основан на фактических данных о заработной плате примерно 24 миллионов сотрудников, обработанных компанией Automatic Data Processing, Inc.
2. Изменение числа занятых. Создание рабочих мест является важным показателем потребительских расходов.
3. Первичные заявки на пособие по безработице. Оказывают большое влияние на финансовые рынки, так как в отличие от данных о фактических заявлениях, которые измеряют количество лиц, претендующих на пособие по безработице, первичные заявки на пособие по безработице отображают перспективы дальнейшей динамики возникающей безработицы.
4. Открытые вакансии (JOLTS). Показатель формируется на основе опроса, проводимого Бюро статистики труда США для измерения доступных вакансий. Собираются данные от работодателей, включая розничных продавцов, производителей и других компаний каждый месяц.
5. Изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе (Nonfarm Payrolls). Это отчет о занятости, публикуемый ежемесячно, обычно в первую пятницу каждого месяца, и сильно влияет на доллар США, рынок облигаций и фондовый рынок. Текущая программа статистики занятости (CES), разработанная Бюро статистики труда Министерства труда США, опрашивает около 141 000 предприятий и правительственных учреждений, предоставляющих приблизительно 486 000 рабочих мест, с целью публикации подробных отраслевых данных о занятости, количестве рабочих часов и заработках работников.
6. Уровень безработицы. Еще один важный для валютных трейдеров показатель, измеряющий количество людей, активно ищущих работу, в процентах от рабочей силы.
Жилье:
1. Разрешения на строительство. Индикатор относится к разрешениям, предоставленным местными юрисдикциями, прежде чем законное строительство нового или существующего здания может иметь место. Не во всех районах США требуется разрешение на строительство.
2. Продажи на вторичном рынке жилья. Этот показатель демонстрирует изменение количества существующих (не новых) жилых зданий, которые были проданы в течение предыдущего месяца. Данный отчет помогает оценить силу рынка жилья и является одним из ключевых показателей общей экономической мощи.
3. Продажи новых домов. Продажа новых домов фиксируются в показателе после подписания договора купли-продажи или принятия депозита. Дом может быть на любой стадии строительства. Продажи новых домов составляют около 10 процентов рынка жилья США. Показатель крайне нестабильный из месяца в месяц, и предварительные данные подвергаются значительным изменениям, учитывают разрешения на строительство.
4. Индекс незавершенных продаж жилья (PHS), ведущий показатель активности в сфере жилья, измеряет активность в сфере жилищных контрактов и основан на подписанных контрактах на недвижимость для существующих домов, кондоминиумов и кооперативов.
Внутренний спрос:
1. Потребительское доверие (готовность тратить). Индекс включает обследование около 5000 домохозяйств, в котором респондентам предлагается оценить относительный уровень текущих и будущих экономических условий, включая наличие рабочей силы, условия ведения бизнеса и общую экономическую ситуацию.
2. Базовый объем заказов на товары длительного пользования. Измеряют изменение общей стоимости новых заказов на товары длительного пользования, исключая транспорт, поскольку, например, заказы самолетов очень нестабильны. Более высокое значение указывает на увеличение производственной активности.
3. Базовые розничные продажи. Индикатор отображает изменение общей стоимости продаж на уровне розничной торговли, исключая автомобили. Это важный индикатор потребительских расходов, а также считается индикатором темпов роста экономик различных стран.
4. Отчет о розничных продажах в США. Содержит агрегированный показатель продаж розничных товаров и услуг за месяц. Существует тринадцать основных типов розничной торговли: дилеры автомобилей и запчастей (около 20 процентов от общего объема продаж), магазины продуктов питания и напитков (13%), магазины товаров общего назначения (12,5%), предприятия общественного питания (11%), заправочные станции (10%), розничные магазины (9,2%), продавцы строительных материалов (6%), магазины товаров для здоровья и личной гигиены (6%), магазины одежды и аксессуаров (5%), прочие магазины (2,3%) , мебельные магазины (2%), магазины электроники и бытовой техники (2%) и магазины спорттоваров, товаров для хобби, книг и музыки (1,7%).
Инфляция:
1. Базовый индекс потребительских цен (ИПЦ). Показатель измеряет изменения цен на товары и услуги, за исключением продуктов питания и энергии. ИПЦ измеряет изменение цены с точки зрения потребителя. Это ключевой способ измерения изменений в покупательских тенденциях и инфляции.
2. Обычный индекс потребительских цен или ИПЦ. Демонстрирует изменения в ценах, уплачиваемых потребителями за корзину основных товаров и услуг.
3. Ставка процента от ФРС. Члены Федерального комитета по операциям на открытом рынке ФРС (FOMC) голосуют за уровень процентной ставки. Трейдеры внимательно следят за изменениями процентных ставок, так как краткосрочные процентные ставки являются основным фактором при оценке валюты.
4. Ставка процента от РБНЗ. Решения по процентным ставкам принимаются Резервным банком Новой Зеландии. Официальная процентная ставка отображает так называемый Official Cash Rate (OCR). Рассматривается Банком восемь раз в год.
5. Индекс цен на товары промышленного назначения. Индекс цен производителей (PPI) демонстрирует среднее изменение цен на товары и услуги, продаваемые промышленными предприятиями и производителями на оптовом рынке в течение определенного периода.
Производство:
1. ВВП. Показатель валового внутреннего продукта (ВВП) национального дохода и выпуска для экономики страны. Валовой внутренний продукт (ВВП) равен совокупным расходам на все конечные товары и услуги, произведенные в стране за установленный период времени.
Деловая активность:
1. Индекс деловой активности в производственном секторе (PMI). Индекс PMI американского Института управления поставками (ISM) составлен на основе опроса менеджеров по закупкам. Менеджеры по закупкам обладают информацией о том, как работают компании. Когда дела идут хорошо, менеджерам по закупкам приходится покупать больше сырья для выполнения заказов, и, наоборот, при плохих обстоятельствах, менеджерам приходится покупать меньше сырья для выполнения заказов.
2. Запасы сырой нефти. Измеряют еженедельное изменение количества баррелей сырой нефти, находящихся в собственности американских компаний. Уровень запасов влияет на цену нефтепродуктов, что может повлиять на инфляцию.
3. Отчет ISM о деловой активности для непроизводственных предприятий. Индекс основан на данных, собранных руководителями отделов закупок и снабжения по всей стране. Ответы на опрос отражают изменения, если таковые имеются, в текущем месяце по сравнению с предыдущим месяцем. Для каждого из измеренных показателей (Деловая активность, Новые заказы, Журнал невыполненных заказов, Новые экспортные заказы, Изменение инвентаризации, Настроения инвентаризации, Импорт, Цены, Занятость и Поставки) этот отчет показывает процентное соотношение ответов, и на основе него формируется сам индекс.
4. Производственный индекс ФРС Филадельфии. Основан на обзоре деловой активности производителей в Третьем федеральном резервном округе. Участники сообщают о направлении изменения общей деловой активности и различных показателей деятельности на своих предприятиях: занятость, рабочее время, новые и незаполненные заказы, отгрузки, запасы, сроки поставки, оплаченные цены и полученные цены. Индекс выше 0 указывает на рост промышленного сектора, ниже 0 - сокращение.
2.2 Стратегии
Было сформировано 2 торговых стратегии, основанных на несовпадении фактического значения экономического показателя и ожиданий аналитиков, а также на изменении фактического значения по отношению к предыдущему значению показателя.