Заключение
В рамках данной работы были протестированы 2 стратегии торговли на новостях, когда фактическая публикация имела расхождения с прогнозным или предыдущим значением. Исследовалась валютная пара NZD/USD. Наиболее прибыльными и стабильными практически на всех временных промежутках оказались индекс потребительских цен, изменение занятости, ВВП и процентная ставка, относящиеся к Новой Зеландии. Скорее всего это связано с отсутствием «шума» на рынке в период Тихоокеанской торговой сессии и более прозрачными новостями.
Также стратегии тестировались на предмет автоматизации с использование машинного обучения. Extreme Gradient Boosting показал, что у стратегий, в целом есть прогнозный потенциал на более низких таймфремах, и прогнозные оценки преимущественно следовали в направлениях реальных значений, но не прогнозировали точные прибыли и убытки. Имеет смысл добавить в модели больше предикторов, либо значительно увеличивать выборку, либо подобрать к модели иной набор гиперпараметров. Помимо прочего было выявлено, что для предсказания доходности сигналов ключевыми показателями для алгоритма являются тип сигнала и страна, которая предоставляет экономические новости.
Опираясь на диаграммы размаха можно определять потенциальные убытки в и размещать стоп-ордера немного ниже максимумов по просадкам.
В работе не учитывались транзакционные издержки, так как на валютном рынке они сравнительно небольшие и варьируются от 2 до 10 пунктов (2-10$ за 1 стандартный торговый лот). Также необходимо учитывать, что при имплементации машинного обучения на низких таймфреймах важна скорость реакции алгоритма на публикации фактических значений, поэтому имеет смысл искать более быстрого и прямого поставщика информации. Для высоких таймфреймов скорость реакции не имеет большого значения.
Потенциальный исследовательский вопрос для будущих исследований может заключаться в применении полученных метрик для дальнейших разработок и оптимизаций торговых стратегий, написания более гибких торговых алгоритмов. Кроме того, стоит рассмотреть применения аналогичных методик относительно кросс-курсов и других валютных пар, активов.
Список источников
Периодические издания
1) Beber A., Brandt M. W., Luisi M. Distilling the macroeconomic news flow // Journal of Financial Economics. 2015. №117(3). P. 489-507.
2) Omrane B. W., Savaєer T. Exchange rate volatility response to macroeconomic news during the global financial crisis // International Review of Financial Analysis. 2017. №52. P. 130-143.
3) Omrane B. W., Savaєer T., Welch R., Zhou X. Time-varying effects of macroeconomic news on euro-dollar returns // North American Journal of Economics and Finance. 2019. №50.
4) Breedon F., Vitale P. An Empirical Study Of Liquidity And Information Effects Of Order Flow On Exchange Rates // Working paper series. 2004. №424.
5) Caporin M., Poli F. News and Intraday Jumps?: A Big Data Approach // 29th (EC)^2 on Big Data Econometrics with Applications. 2018. №75.
6) Dominguez K. M. E., Panthaki F. What defines «news» in foreign exchange markets // Journal of International Money and Finance. 2006. №25(1). P. 168-198.
7) Dzielinski M. News sensitivity and the cross-section of stock returns // University of Zurich, Department of Banking and Finance. 2011.
8) Ouadghiri E. I., Uctum R. Jumps in equilibrium prices and asymmetric news in foreign exchange markets // Economic Modelling. 2016. №54. P. 218-234.
9) Erlangung Z. Econometric Model for Intraday Trading on the Spot Foreign Exchange Market , Considering Heavy Tails and Volatility Clustering. 2009.
10) Evans K. P. (2011). Intraday jumps and US macroeconomic news announcements // Journal of Banking and Finance. 2011. №35(10). P. 2511-2527.
11) Evans K. P., Speight A. E. H. Dynamic news effects in high frequency Euro exchange rates // Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2010(a). №20(3). P. 238-258.
12) Evans K. P., Speight A. E. H. Intraday periodicity, calendar and announcement effects in Euro exchange rate volatility // Research in International Business and Finance. (2010). №24(1). P. 82-101.
13) Evans K. P., Speight A. E. H. International macroeconomic announcements and intraday euro exchange rate volatility // Journal of the Japanese and International Economies. (2010). №24(4). P. 552-568.
14) Evans M. D., Lyons R. K. How Is Macro News Transmitted to Exchange Rates?// National Bureau of Economic Research Working Paper Series. 2007. №9433. P. 1-37.
15) Foucault T., Hombert J., Roєu I. News Trading and Speed // Journal of Finance. 2013. №71(1). P. 335-382.
16) Gao, L., Han, Y., Zhengzi Li, S., Zhou, G. Market intraday momentum // Journal of Financial Economics. 2018. №129(2). 394-414.
17) Green, T. C. Economic News and the Impact of Trading on Bond Prices // The Journal of Finance. 2004. №59(3). 1201-1233.
18) GroЯ-KluЯmann, A., Olbertz, J.-H., Der, D., Fakultдt, W., Kamecke, U., Hautsch, N., & Conrad, C. An Econometric Analysis of Intra-daily Stock Market Liquidity, Volatility and News Impacts. 2012.
19) Gurgul, H., & Wojtowicz, T. The Response of Intraday ATX Returns to U.S. Macroeconomic News // Finance a ъvмr-Czech Journal of Economics and Finance. 2015. №23(65). 230-253.
20) Jiang, H., Li, S. Z., & Wang, H. News Momentum // SSRN Electronic Journal. 2015.
21) Josґe Gonzalo, R., & Banco, de M. Macroeconomic News, Announcements, and Stock Market Jump Intensity Dynamics // Documentos de Investigacion. 2009. №44.
22) Koиenda, E., & Moravcovб, M. Intraday effect of news on emerging European forex markets: An event study analysis // Economic Systems. 2018 №42(4). 597-615.
23) Leinweber, D., & Sisk, J. Event-driven trading and the «new news» // Journal of Portfolio Management. 2011. №38(1). 110-124.
24) Li, W., Wong, M. C. S., & Cenev, J. High Frequency Analysis of Macro News Releases on the Foreign Exchange Market: A Survey of Literature // Big Data Research. 2015. №2(1). 33-48.
25) Naderi Semiromi, H., Lessmann, S., & Peters, W. News will tell: Forecasting foreign exchange rates based on news story events in the economy calendar // North American Journal of Economics and Finance. 2020. №52. 101181.
26) Redl, C. Noisy news and exchange rates: A SVAR approach // Journal of International Money and Finance. 2015. №58. 150-171.
27) Savaser, T. Exchange rate response to macronews: Through the lens of microstructure // Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2011. №21(1). 107-126.
28) StrauЯ, N., Vliegenthart, R., & Verhoeven, P. Intraday News Trading: The Reciprocal Relationships Between the Stock Market and Economic News // Communication Research. 2018. №45(7). 1054-1077.
Электронные ресурсы
29) Архив котировок. - Режим доступа: https://tickstory.com/ru/
30) Экономический календарь. - Режим доступа: https://ru.investing.com/economic-calendar/
Научные публикации
31) Буката, А. К. Применение алгоритма пчелиного роя для предсказания биржевых котировок: дис. - г. Нижний Новгород, 2019. - 32 с.
Приложения
Приложение 1. Скорректированные на риск аномальные доходности NZD/USD
Приложение 2. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение 5 минут после публикаций (Trade 1)
Приложение 3. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новой Зеландии в течение 5 минут после публикаций (Trade 1)
Приложение 4. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение 15 минут после публикаций (Trade 1)
Приложение 5. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новой Зеландии в течение 15 минут после публикаций (Trade 1)
Приложение 6. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение 30 минут после публикаций (Trade 1)
Приложение 7. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новой Зеландии в течение 30 минут после публикаций (Trade 1)
Приложение 8. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение первого часа после публикаций (Trade 1)
Приложение 9. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новой Зеландии в течение первого часа после публикаций (Trade 1)
Приложение 10. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение 4 часов после публикаций (Trade 1)
Приложение 11. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новой Зеландии в течение 4 часов после публикаций (Trade 1)
Приложение 12. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение дня после публикаций (Trade 1)
Приложение 13. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новой Зеландии в течение дня после публикаций (Trade 1)
Приложение 14. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение 5 минут после публикаций (Trade 2)
Приложение 15. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новой Зеландии в течение 5 минут после публикаций (Trade 2)
Приложение 16. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение 15 минут после публикаций (Trade 2)
Приложение 17. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новая Зеландия в течение 15 минут после публикаций (Trade 2)
Приложение 18. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение 30 минут после публикаций (Trade 2)
Приложение 19. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из Новой Зеландии в течение 30 минут после публикаций (Trade 2)
Приложение 20. Ящики с усами: доходности сигналов по новостям из США в течение часа после публикаций (Trade 2)