Курсовая работа (т): Прогнозирование изменения цены акций

Источник: finam.ru, анализ автора

Другие компании и банки также были проверены, но только цены акций Газпромнефти показали корреляцию достаточную для парного трейдинга. Даже банк ВТБ имеет корреляцию ниже. Также на российской бирже торгуются привилегированные акции Сбербанка. Корреляция между их ценой и ценой обычных акций равна 0, 922. Кроме этого,высокая корреляция постоянна и нет необходимости проверять ее периодически. Однако, бета коэффициент привилегированных бумаг такой же как и у обычных, что делает бессмысленным использование привилегированных акций Сбербанка.

После расчета корреляций и отбора подходящего актива, необходимо рассчитать бета коэффициент выбранных бумаг. Исторически, бета коэффициент бумаг Газпромнефти ниже, чем бета рынка. В разное время бета Газпромнефти была равна значению около 0,8. Бета Сбербанка равна приблизительно 1, 3. Эти условия говорят о том, что цены акций Сбербанка будет меняться быстрее. Следовательно, это дает возможность для получения прибыли от успешных прогнозов, так как изменения цены акций Газпромнефти будет меньше и противоположная позиция будет забирать лишь часть прибыли первой операции. Также в случае неверного прогноза, благодаря противоположной позиции, две позиции достигнут нуля или прибыли в рамках нескольких дней.

Следующий график показывает изменения цен обеих бумаг в течение Ноября 2012 года.

График 5

Источник: finam.ru

График показывает, что колебания цены акций Сбербанка сильнее, в то время как общее движение цен бумаг практически одинаковое. Все упомянутые выше факты делают акции Газпромнефти хорошим выбором для парного трейдинга с акциями Сбербанка.

Следующий подход для минимизации торгового риска - это использование основных правил технического анализа. В случае высокого значения коэффициента прогнозирования, имеет смысл проверить график цены акций Сбербанка перед открытием позиции. Основная цель того метода заключается в поиске закономерностей на графике для предсказания изменения тренда, который будет идти против прогноза коэффициента.

Следующий график содержит цену акций Сбербанка в течении анализируемого периода, упомянутого в параграфе о коэффициенте прогнозирования.

График 6

Источник: finam.ru

Этот график показывает колебания цены, серьезное падения и рост после этого. Коэффициент прогнозирования не предсказал падения цены, но технический анализ показывает фигуру известную как “голова и плечи” перед падением. В этом случае, была видна возможность изменений тренда.

Последняя и наиболее серьезная проблема модели заключается в отсутствии способности прогнозирования вне факторов модели. К примеру, новый проект Сбербанка может повлиять на ценообразование акций компании, но этот факте будет отражен в коэффициенте прогнозирования. Однако, существует рад способов для решения проблемы.

Все изменения, связанные с активностью Сбербанка отражается на фундаментальных показателях. Различные финансовые коэффициенты могут меняться после серьезных корпоративных решений, проектов и т.д. В этой ситуации, прогнозы различных аналитиков будут меняться. Проверка колебаний аналитических предсказаний может быть легко использоваться для подтверждения наличия или отсутствия серьезной активности самого Сбербанка.

Наиболее простым способом для проверки упомянутых данных является ресурсы РБК. Сайт <#"879792.files/image008.gif">

Источник: consensus.rbk.ru

.5 Итоговый вид комбинированной торговой модели

Итоговый вид комбинированной модели вклчает в себя несколько элементов. Прежде всего, основным инструментом является смешанный коэффициент прогнозирования, который был представлен в разных вариациях и основывается на корреляциях между определенным количеством факторов и основной ценной бумагой. Далее, стратегия парного трейдинга и бета нейтрального портфеля с выбранными бумагами используется для минимизации торгового риска. Информация некоторых аналитических источников и правила технического анализа также могут использоваться для прояснения некоторых ситуаций. Регрессии Eviews не будут использоваться в модели, исходя из неудовлетворительных результатов их проверки на реальных данных.

3.      Проверка комбинированной торговой модели

3.1 Проверка коэффициентов прогнозирования

После создания комбинированной торговой модели, необходимо сделать серию проверок всех инструментов модели и модели в целом на реальных данных. Прежде всего, основной составляющей модели является коэффициент прогнозирования.

Посредством ряда расчета коэффициента в различных ситуация и разных временных промежутках в течение 8 месяцев, было определено, что коэффициенты обладают наибольшей способностью прогнозирования когда значение MFK1 или MFK3 больше, чем 1, 5, в то время как значение PFK больше, чем 3, 5.

Периодом для финальной проверки был выбран период длиной в более чем 2 месяца, с 18 февраля 2013 года по 2 мая 2013 года. Вся проверка разделена на 11 недель. Каждая неделя представлена в виде графика с тремя вариациями коэффициента прогнозирования (MFK1, MFK3, PFK) и с дневными изменениями цены акций Сбербанка.

График 8

Источник: finam.ru, анализ автора

В течение первой недели было два торговых сигнала. Первый прогноз был на продажу акций Сбербанка 20 февраля. Второй сигнал был на следующий день и также был на продажу. Эти прогнозы были верны и могли принести 1% и 0, 6% соответственно.

График 9

Источник: finam.ru, анализ автора

Два сигнала имели место на этой неделе. Первый прогноз был успешным и мог принести 2, 3%. Данная ситуация превосходно иллюстрирует способность прогнозирования коэффициента. Цена акций Сбербанка следует за трендом коэффициента с задержкой в один день и достигает необходимого значения к концу следующего дня. Второй прогноз мог помочь заработать 1, 08%.

График 10

Источник: finam.ru, анализ автора

График показывает, что был лишь один сигнал. Он был верным и мог принести 1, 36%.

График 11

Источник: finam.ru, анализ автора

В течение данной недели торговых сигналов не было.

График 12

Источник: finam.ru, анализ автора

Один прогноз бы 18 Марта. Он мог принести прибыль, равную 0, 73%.

График 13

Источник: finam.ru, анализ автора

В течение последней недели Марта торговых сигналов не было.

График 14

Источник: finam.ru, анализ автора

На данной неделе было обоснованным торговать только 4 Апреля. Все коэффициенты были в отрицательной зоне со значениями -2, 6, -2, 4, и -4, 24 соответственно. Данный индикатор на продажу акций Сбербанка был верным и мог принести прибыль 0, 67%.

График 15

Источник: finam.ru, анализ автора

График указывает на наличие двух сигналов в течение недели 9 и 12 Апреля. Однако, существует несколько дополнительных условий для торговли в конце недели, так как открытая в пятницу позиция имеет дополнительный риск. Несколько факторов модели торгуются на выходных и могут изменить ситуацию, когда коэффициент прогнозирования меняется, а торговые позиции уже открыты. Следовательно, необходимо вводить дополнительную проверку для торговых сигналов по пятницам. Первый сигнал недели был абсолютно верным и мог принести приблизительно 0, 85%.

График 16

Источник: finam.ru, анализ автора

На этой неделе было три прогноза в первые три дня. 15 Апреля прогноз был ошибочным и мог принести убытки 0,2%. Второй прогноз был верным и мог закрыться с прибылью 1, 42% . Последний сигнал был неверным и потери были бы равны приблизительно 1%.

График 17

Источник: finam.ru, анализ автора

В течение этой недели сигналов не было. 25 Апреля были достаточно высокими значения MFK1 и MFK3, но значения PFK было недостаточно.

График 18

Источник: finam.ru, анализ автора

График указывает на то, что два прогноза были в начале недели. Первый сигнал предсказал рост Сбербанка и к конц следующего дня цена его акций выросла на 4, 7%. Второй прогноз был также правильным и мог принести 1, 77%

Далее, необходимо проанализировать прогнозы, сделанные по пятницам. Для уточнения торгового решения, необходимо проверить результаты торгов в выходные некоторых факторов. Следующие факторы торгуются в выходные: Brent, Light Sweet and Asia\Pacific oil & gas index. Все эти факторы связаны с нефтью и имеют сильное воздействие на ценообразование акций Сбербанка.

Первый сигнал в пятницу был 12 Апреля. Значения упомянутых факторов не изменились значительно на выходных. Asia\Pacific oil & gas index упал на 0, 00014% в то время как Brent вырос на 0, 000194%. Следовательно, не было никаких препятствий открывать позиции, используя коэффициент прогнозирования.

График 19

Источник: finam.ru, анализ автора

Пятничный коэффициент советовал продавать акции Сбербанка. Это решение могло принести 2, 79%. Сигнал следующей пятницы был 19 Апреля. Факторы, торгующиеся на выходных снова были стабильными, однако, в этот раз прогноз был неверным.

График 20

Источник: finam.ru, анализ автора

Это самая крупная ошибка коэффициента в течение периода проверки. Потери при открытии позиций после данного сигнала могли составить 1, 4%.

Подводя итоги, в течение периода проверки, можно отметить наличные 15 прогнозов. 12 из них были верны и могли принести суммарно 19, 24% прибыли. 3прогноза были ошибочными и могли принести убытки в размере 2, 6%. В общем, все сигналы могли принести 19, 24 - 2, 6 = 16, 64%.

Результаты показывают, что коэффициент прогнозирования способен определять правильное время для открытия позиций и предсказывать изменение цены акций Сбербанка. 80% (12 сигналов) от всех прогнозов были успешными. Потенциальные потери от 20% (3 сигнала) были существенны лишь в двух случая. В одном случае потери были близки к нулю. Отношение правильных прогнозов к ошибочным 5 к 1. Отношение прибыли к убыткам 7, 4 к 1.

3.2 Проверка стратегии минимизации рисков

Как это было сказано ранее, стратегия минимизации рисков базируется на парном трейдинге. Акции Газпромнефти были выбраны второй бумагой для парного трейдинга. В целом, цены акций Газпромнефти и Сбербанка двигаются практически одинаково.

График 21

Источник: finam.ru

Лучший способ проверки стратегии минимизации рисков - это проверка использования парного трейдинга с 15 прогнозами, описанными в предыдущем параграфе. Дополнительно к основной позиции, открытой по сигналам коэффициента прогнозирования, будет открываться противоположная позиция с акциями Газпромнефти. В случае правильного прогноза, позиции будут закрываться с прибылью на следующий день. В случае неудачи, позиции будут закрываться в течение нескольких дней, когда они достигнут прибыли или нуля в конце торгового дня. Первый сигнал был 20 февраля. Следующая таблица показывает изменение цен двух выбранных бумаг.

Таблица 12

Источник: finam.ru, анализ автора

Противоположные позиции, открытые 20 февраля могли принестипотери в размере 0, 45%. Эти позиции достигли бы прибыли к концу 22 февраля с результатом 038%. Следующий сигнал был 25 февраля. Позиции закрылись бы к концу следующего дня с прибылью 1, 83%. Третий прогноз был 27 февраля. Открытые позиции принесли бы доход 3, 21% к концу следующего дня. Последний сигнал в этой таблице был 5 марта. Результат торговли был бы равен 0, 3% к концу торговой сессии следующего дня.

Таблица 13

Источник: finam.ru, анализ автора

Последний сигнал месяца был 18 марта. Стратегия парного трейдинга принесла бы прибыль размером 0, 2% к концу 22 марта.

Таблица 14

Источник: finam.ru, анализ автора

В случае открытия позиции 4 Апреля, продажа акций Сбербанка и покупка акций Газпромнефти принесли бы убыток 0, 42% на следующий день. Эти позиции достигли бы прибыли 15 Апреля. В рамках данной стратегии, позиции были бы закрыты вечером 15 Апреля с прибылью 2, 07%. Следующий прогноз был 16 Апреля и при использовании стратегии минимизации рисков,открытые позиции принесли бы 0, 67% прибыли к концу следующего дня.

Таблица 15

Источник: finam.ru, анализ автора

Следующий сигнал был 17 апреля и к концу 18 апреля мог принести 0, 93%. Далее, сигнал 29 апреля также принес бы прибыль размером 2, 04% на следующий день. Последний прогноз был 30 апреля . Открытые позиции могли бы принести 0, 19% на следующий день.

В общем, все упомянуты прогнозы принесли бы 11, 79%. К сожалению, данная стратегия минимизации рисков требует разделения депозита на две части для двух бумаг. Следовательно, прибыль будет в два раза меньше. В итоге, прибыль бы равнялась 11, 79 / 2 = 5, 9%. В целом, это хороший результат с учетом практически отсутствующего риска.

Заключение

Данная работа была посвящена изучению различных особенностей российской фондовой биржи и закономерностей, связанных с акциями Сбербанка. Основной целью работы было создание комбинированной торговой модели.

Следующие задачи были выполнены:

.        Некоторые особенности российской фондовой биржи были найдены и изучены.

.        Ряд закономерностей, связанных с акциями Сбербанка были обнаружны и проанализированы.

.        Определенное число факторов для модели были отобраны и все необходимые корреляции были посчитаны.

.        Все изменения факторов, которые имеют влияние на ценообразование акций Сбербанка были собраны и объединены в виде коэффициента прогнозирования.

.        Несколько вариаций коэффициента прогнозирования были расчитаны и проверены на реальных данных.

.        Стратегия минимизации рисков была определена и вторая бумага для данной стратегии была отобрана.

.        Итоговый вид комбинированной торговой модели был представлен.

.        Коэффициент прогнозирования и стратегия минимизации рисков были проверены на реальных данных.

.        Прибыльность модели была расчитана и результаты проверки инструментов модели были представлены.

В общем, комбинированная торговая модель показала превосходную способность прогнозирования с результатами 16, 64% и 5, 9 % доходности. (без и со стратегией минимизации рисков соответственно). Данная модель может быть использована для реальной торговли на бирже.