У нас уже 17884 рефератов, курсовых и дипломных работ
Заказать диплом, курсовую, диссертацию


Быстрый переход к готовым работам

Мнение посетителей:

Понравилось
Не понравилось





Книга жалоб
и предложений

 





Название Застосування економiко-математичних методів для аналiзу торгiв на ринку FOREX
Количество страниц 102
ВУЗ Киевский Институт Бизнеса и Технологий
Год сдачи 2011
Бесплатно скачать 22076.doc 
Содержание ЗМІСТ


ВСТУП 4
РОЗДІЛ 1. ОСОБЛИВОСТІ ФУНКЦІОНУВАННЯ МІЖНАРОДНОГО ВАЛЮТНОГО РИНКУ 9
1.1. Структура міжнародного валютного ринку 9
1.2. Здійснення торгових операцій на ринку Forex 13
1.3.Фундаментальний аналіз 22
1.4. Технічний аналіз 28
1.5. Постановка завдання 33
Висновки до розділу 1 35
РОЗДІЛ 2. АНАЛІЗ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ ПРОГНОЗУВАННЯ КРОС КУРСІВ 36
2.1. Методи технічного аналізу 36
2.1.1. Графічні методи технічного аналізу 36
2.1.2. Mатематичні методи 40
2.2. Методи фрактального прогнозування 45
2.3. Використання алгоритму Фібоначі для прогнозування крос-курсів та прогнозування тренду 48
Висновки до розділу 2 65
РОЗДІЛ 3. РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ РІШЕНЬ ТРЕЙДЕРА НА РИНКУ FOREX 66
3.1. Концепт програми 66
3.2. Модель розрахунку рівнів Фібоначчі 69
3.3. Технологічна база програми 70
3.4. Програмна модель інформаційної системи 72
3.5. Процес інсталяції та налаштування програми 74
3.6. Експлуатація програми 80
3.6.1. Завантаження даних з серверу 80
3.6.2. Вибір параметрів 83
Висновки до розділу 3 85
РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА ПРАВИЛА БЕЗПЕКИ ПРИ РОБОТІ З ЕОМ 86
4.1. Інженерно - технічні заходи 86
4.1.1. Шкідливі і небезпечні чинники при роботі з ПК і їх вплив на 86
організм людини 86
4.1.2. Заходи щодо боротьби з шкідливими і небезпечними чинниками при роботі з ПК 87
4.2. Загальні вимоги до організації робочого місця користувача ЕОМ 88
ВИСНОВКИ 93
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 95
ДОДАТКИ 98



ВСТУП

Протягом останніх десятиріч теорія і практика фінансів у все більшому ступені спирається на математичні методи. Це привело до більш інтенсивного використання математичного апарату при вивченні поведінки фінансових ринків. Навряд чи не найголовнішою задачею дослідження різних процесів у фінансовій сфері є прогнозування. Різноманітні комерційні дані поступають часто у формі тимчасових рядів, значення яких підкоряються деяким закономірностям. Для виявлення цих закономірностей служить побудова моделей тимчасових рядів, що дозволяють передбачати їх майбутні значення. Глибоке розуміння явищ, що протікають в реальній економіці на фінансових ринках, а, значить, і уміння передбачити шляхи розвитку наявної ситуації, неможливо без наявності простих і зрозумілих інструментів опису і аналізу динаміки фінансової інформації.
Проблема аналізу тимчасових рядів, модельованих випадковими процесами, почала досліджуватися давно. Фундаментальні основи теорії випадкових процесів були закладені А. Н. Колмогоровим [12]. Багато в чому завдяки роботам відомих вчених були детально вивчені властивості стаціонарних процесів з дискретним і безперервним часом і їх прогноз. Систематичний виклад результатів, методів і додатків загальної теорії випадкових процесів міститься в монографії І. И. Гіхмана і А. В. Скорохода [8]. Надалі поглибленому опрацьовуванню піддавалися нестаціонарні процеси, як кращим чином дійсні явища, що описують. Була запропонована модель тимчасових рядів із стаціонарними різницями (модель ARIMA), детально описана Дж. Боксом і Г. Дженкинсом. Нестабільність ринків в 70-й і 80-й роки потребувала моделі, які адекватно відображають різкі коливання економічних показників.
З'явився новий клас моделей тимчасових рядів, що враховують зміни дисперсії і, тим самим, передбачаючих можливі сильні зміни значень тимчасового ряду. Введений тип моделей вперше був описаний Енглом [3] і отримав назву моделей авторегресійної умовної гетероскедастичності (ARCH). В подальших роботах цього ж і інших авторів сімейство ARCH було ретельно вивчено, при різних допущеннях будувалися і розглядалися найрізноманітніші моделі.
Останнім часом з'явилося декілька нових підходів ідентифікації моделей складних систем: підхід В.Н. Вапника заснований на методі структурної мінімізації ризику (В.Н. Вапник, 1979, 1984); методика ідентифікації на основі непараметричних колективів вирішальних правил, пропонована в роботах А.Г. Івахненко (1971) і В.А. Лапко (2002); підхід до оцінювання на основі рандомизированних алгоритмів (Б.Т. Поляк і О.Н. Гранічин, 2003). Схожа методика на основі адаптивних алгоритмів випадкового пошуку використовувалася на початку восьмидесятих в роботах Л.А. Растригина (1981). Крім того, вельми популярні методи, засновані на штучних нейронних сітях.
Проте, задача побудови алгоритмів ідентифікації моделей фінансових ринків в умовах значної апріорної невизначеності залишається актуальною. В даному випадку проблема полягає в тому, що доводиться виконувати оцінювання параметрів по малому числу спостережень. При малому числі спостережень основна умова граничних теорем теорії вірогідності (існування великого числа випадкових явищ) не виконується. Тому заснована на них теорія статистичного оцінювання, що розглядається в рамках цієї теорії, методи побудови оцінок виявляються недостатньо обгрунтованими. При малому числі спостережень, навіть якщо характеристики вірогідності помилок відомі, побудовані на їх основі статистичні висновки будуть ненадійні.
Ідеї, що використовуються та розвиваються в даній роботі, розроблені методи і алгоритми спираються на ідеї Лужецький В.А. пошуку правила, близького до якнайкращого в класі для заданого об'єму вибірки з оцінкою якості правила на генеральній сукупності із заданою надійністю за допомогою «фібоначчевої» теорії.
У магістерській роботі розглядається міжбанківський валютний ринок Forex. Такий вибір обумовлений декількома причинами. З розвитком інформаційних технологій спрощується і прискорюється доступ до різних електронних торгових майданчиків. Розвивається ринок послуг для приватних інвесторів. Так, на сьогоднішній день тільки на території України існують десятки брокерських контор, що надають доступ на валютний ринок Forex. Умови роботи, пропоновані цими брокерами прийнятні для широкого круга інвесторів. Вони поєднують достатньо невеликий початковий капітал, низькі комісійні витрати (вузький спрэд), можливість торгівлі неповними лотами і потенційно високий рівень очікуваного доходу. На серверах Internet-брокерів для трейдерів-початківців пропонується коло статей, присвяченої технічному і фундаментальному аналізу, а також стратегіям торгівлі. Проте застосування таких стратегій і аналізу залишається під питанням і більшою частиною не має наукового обґрунтування.
Актуальність теми обгрунтована тим, що сьогодні неможливо представити професійного учасника фінансового ринку, який не використовував би прогнозування в тому або іншому вигляді. Проте якість прогнозу існуючих методів в прикладних задачах вимагає подальшого покращення. Недостатня якість прогнозів, пов'язана в першу чергу з глобалізацією фінансових ринків, збільшенням волатильності валют, відсоткових ставок, курсів цінних паперів і цін на сировину. В цілому фінансові ринки стають більш нестабільними, складними в аналізі і дерегульорованими. На ці процеси особливо впливають на транснаціональні корпорації, філіали в різних країнах, і, відповідно, їх активи і зобов'язання, в різних валютах, що може привести до загальних збитків, не дивлячись на ефективність своєї діяльності в конкретованій валюті. Навіть не дивлячись на наявність великої кількості готових програмних пакетів для прогнозу курсу, їх жорсткі структурні обмеження не дозволяють отримати достовірні прогнози в мінливій обстановці сьогоднішнього ринку. З іншого боку, вживані інвестиційні стратегії, а також популярні підходи ризик- менеджменту не дозволяють з погляду теорії вірогідності дати прийнятну оцінку ризику і очікуваному прибутку при "активній стратегії" торгівлі.
Таким чином, є актуальною розробка ефективних стратегій торгівлі, які можуть застосовуватися, зокрема, на міжбанківському валютному ринку Forex, який вважається одним з самих тяжко прогнозованим фінансовим ринком.
Метою магістерської роботи полягає у розробці нових методів побудови стратегій торгівлі на валютному ринку Forex і оцінки очікуваного прибутку і ризику для знайдених стратегій із заданим рівнем надійності, що спираються на прогноз майбутнього стану нестаціонарного тимчасового ряду за допомогою фрактально визначених рівнів Фібоначчі.
В рамках магістерської роботи розв'язуються наступні завдання:
- розглянути особливості функціонування валютного ринку;
- розглянути сутність та фактори фундаментального аналізу;
- розглянути сутність та методи технічного аналізу;
- проаналізувати методи економіко-математичного прогнозування, які використовуються та оцінити їх ефективність для прогнозування крос-курсів;
- запропонувати метод та стратегію прогнозування крос-курсів на валютному ринку та розробити його математичну модель;
- розробити програмний модуль, який реалізовує запропонований метод прогнозування;
- проаналізувати шкідливі фактори впливу на оператора ПЕВМ та запропонувати заходи по їх зменшенню.
Об'єктом дослідження є міжбанківський ринок Forex.
Предметом дослідження є методи розробки і оцінки стратегій торгівлі на валютному ринку Forex.
Методи дослідження. Результати проведених і представлених в досліджень отримані з використанням теорії вірогідності і математичної статистики, теорії фракталів, метод р-золотого перетину, і методів математичного моделювання.
Наукову новизну роботи складають:
- запропоновано алгоритм прогнозування рівня котировок для ефективної торгівлі на основі рівнів Фібоначчі, визначених на основі фракталів часового ряду, та індикатору напрямку його динаміки;
- розроблено програмний модуль для одночасного аналізу рівнів Фібоначчі та індикаторів тренду для часових рядів котирувань з різними інтервалами між тіками та для різних валютних пар.
Практична значущість роботи полягає в розробці формальної методики, що забезпечує можливість її використання широкому колу організацій. Підхід, запропонований в роботі, може бути застосований не тільки на ринку Forex, але, після деякої адаптації, і до будь-якого фінансового ринку, що робить матеріал цінним з погляду практичного застосування як складова частина комплексу підтримки ухвалення рішень будь-якої інвестиційної установи.
Створені в рамках магістерської роботи програмні засоби можуть бути використаний для автоматизації діяльності організацій, що стикаються з необхідністю обліку залежності, що не формалізується, при прогнозуванні нестаціонарних тимчасових рядів.
Список литературы ВИСНОВКИ


Сучасний міжнародний валютний ринок швидко розвивається завдяки розвитку інформаційних технологій. В той же час інформаційні технології надають можливість автоматизувати багато аналітичних процедур, та забезпечити розрахунок на візуалізацію багатьох індикаторів ринку, на базі яких трейдер приймає рішення.
Ринок Forex потребує від трейдера вміння оперативно приймати рішення в умовах значного ризику та невизначеності. Для прийняття рішення трейдери застосовують інформацію, отриману методами як фундаментального, так і технічного аналізу. Технічний аналіз використовує два види методів: графічні та математичні.
Графічні методи засновані на графічному відображенні інформації про динаміку цін на валютному ринку. Використовують лінійні графіки, бари, японські свічки, або відслідковують на графіках контури певних фігур.
Математичні методи ґрунтуються на аналізі математичних індикаторів:
індексу відносної сили (RSI), стохастичний осцилятор, ковзаючої середньої, індикатору напрямку руху (DMI).
Кожен з методів аналізу добре працює тільки в певних ситуаціях, тому трейдеру необхідно освоювати і використовувати в своїй роботі різні методи аналізу або такі методи та інструменти, які об’єднують в собі декілька характеристик та надають найбільш повну інформацію.
Один з основних способів, за допомогою яких трейдери можуть визначити цінові тренди на валютному ринку є фрактали, які, по суті, розділяють великі тренди на надзвичайно прості і передбачені моделі розворотів. Потрібні торгові системи для валютного ринку, в якій використовується комбінація фракталів (множинні тимчасові масштаби), ковзаючі середні на основі рівнів Фібоначчі, індикатори напрямку тренду.
Прийняття рішень трейдером вимагає створення спеціалізованих інформаційних систем. Причому ці засоби повинні мати високу продуктивність та надійність. Одним із перспективних у цьому напрямку є підхід, що базується на використанні властивостей чисел Фібоначчі і золотої пропорції. Однак існуючий теоретичний апарат, алгоритми та структури не дозволяють проводити на достатньо високому рівні проектування та дослідження "фібоначчієвих" спеціалізованих операційних пристроїв високої продуктивності та надійності.
Вирішення цієї проблеми повинне розглядатись на трьох рівнях: інформаційному, алгоритмічному і структурному. Причому для кожного рівня характерні нерозв‘язані задачі як загального плану, так і конкретного.
Існуючи торгові термінали, такі як MetaTrader4, мають багатий інструментарій, велику кількість індикаторів ринку. Але їх використання не за зручно використовувати поодинці – трейдеру потрібно одночасно бачити та обробляти багато інформаційних індикаторів.
Запропоновано алгоритми та стратегію прогнозування курсів валют за допомогою рівнів Фібоначчі на рівних часових інтервалах та трейду.
Для цього розроблено інформаційну систему для прогнозування курсів валют з використанням алгоритму Фібоначчі на фрактальних точках та розрахунку індикатора напрямку трейду.
Розроблена інформаційна система може бути використана, як інструмент для аналізу фахівцями, які займаються валютними торгами на ринку Forex.


СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основи эконометрики: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998.
2. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временних рядов. Прогноз и управление/Пер. в анг./ – М.: Мир, 1974.
3. Бойцун Н.Є., Кісельова О.М., Притоманова О.М. Прогнозування економічних і фінансових процесів на основі нейронечітких технологій // Фінанси України, 2005. - №5.
4. Васильев Ф.П. Численние методи решения экстремальних задач. - М.: Наука, 1980.
5. Воронцовский А.В. Применение математики в экономике Вип.15 (отв.ред) Сборник статей. СПб: СПбГУ. 2004.
6. Воронцовский А.В. Теория ринка капитала СПб. СПбГУ .
7. Винс С. Математика управления капиталом: методи анализа риска для трейдеров и портфельних менеджеров. – М.: Альпина Паблишер, 2001. – 408 с.
8. Гихман И.И., Скороход А.В. Теория случайних процессов. – М.: Альпина Паблишер, 2004. – 344 с.
9. Гольцберг М.А. Акционерние товарищества. Фондовая биржа. Операции с ценними бумагами. – К., 1992. – 94 с.
10. Каллан Р. Основние концепции нейронних сетей. – М.: Вільямс, 2001. – 544 с.
11. Капустин В.Ф. Общие кибернетические и системние теории в экономических исследованиях: критический анализ СПб, МЛ СЭФ СПбГУ .
12. Колмогоров А.Н. Основние понятия теории вероятностей. – М.:, 1974.
13. Конюховский П.В. Моделирование стохастической динамики финансових ресурсов. Научное издание.. СПб.: Изд–во СПбГУ. 2002
14. Лужецький В.А. Теорія «Фібоначчієвих» моделей даних, методів обчислень і операційних пристроїв високої продуктивності та надійності. Автореферат дис. д-ра тех. Наук. Вінниця, 2003. – 36 с
15. Лужецький В.А., Хіясат О.А. Кодуючі та декодуючі пристрої р-кодів Фібоначчі, що виправляють помилки // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. - 1999. - №2. - С. 25-29.
16. Лужецький В.А. Високонадійні математичні Фібоначчі-процесори. Монографія. - Вінниця: "Універсум-Вінниця", 2000. - 248 с.
17. Лужецький В.А. Базові вузли самоконтролюючих "фібоначчієвих" пристроїв // Автоматизированние системи управления и прибори автоматики. Вип. 111. – 2000. - С. 36-44 .
18. Лужецький В.А. Організація високонадійних математичних Фібоначчі-процесорів // Вісник ВПІ. – 2000. - № 6. - С. 44-52.
19. Лужецький В.А. Забезпечення відмовостійкості самоконтролюючих систем // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. - 2000. - №4. - С.80-84 .
20. Лужецький В.А. Форми представлення даних у Фібоначчі-процесорах //Наукові праці Донецького державного технічного університету. Серія: Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка, випуск 15: – Донецьк: ДонДТУ, 2000. - С. 23-33.
21. Лужецький В.А. Форми р-кодів Фібоначчі і золотої р-пропорції // Радиоэлектроника и информатика. – 2000. - № 4. - С. 18-24.
22. Найман Э. Малая энциклопедия трейдера. - К.: , «Инфра М» 1997.- 736 с.
23. Мардас А.Н. Основи финансових вичислений ОМ-ПРЕСС .
24. Математические методи построения прогнозов. / А.А. Грешилов, В.А. Стакун В.А., А.В. Стакун. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 344 с.
25. Математические методи финансового анализа. / А.В. Мельников, Н.В. Попова, В.С. Скорнякова. – М.: Статистика, 2004. – 488 с.
26. Морозов А.Д. Введение в теорию фракталов. – Москва-Ижевск: Институт компьютерних исследований, 2002. – 160 с. .
27. Муравьев Д. Г. Математические методи разработки и оценки стратегий торговли на межбанковском валютном ринке Forex : Дис. ... канд. экон. наук : 08.00.13 Самара, 2006. - 138 с.
28. Перцовский О.Е. Моделирование валютних ринков на основе процессов с длинной памятью, препринт ГУ ВШЭ, 2004
29. Петерс Э. Фрактальний анализ финансових ринков: приложение теории хаоса в инвестициях и экономике, «Интернет-трейдинг», Москва, 2004
30. Постижение хаоса //Химия и жизнь. 1992, №8
31. Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В. Курс методов оптимизации. - М.: Наука, 1986.
32. Уотшем Т. Дж, Паррамоу К. Количественние методи в финансах. М.: ЮНИТИ, 1999.
33. Учебник по дисциплине “Эконометрика” / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина. – М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2002. 640 с.
34. Шейпак И.А. Фрактали, графтали, кусти… //Химия и жизнь. 1996, №6
35. Эрлих А. Технический анализ товарних и фондових ринков, М: Инфра-М, 1996. – 234 с.
36. Єріна А.М. "Статистичне моделювання та прогнозування" Навчальний посібник.-К.: КНЕУ, 2001. – 176 с.
37. Econometric models and economic forecasts/Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld. McGraw-Hill, Inc. 1999.
38. Green W.H. Econometric Analysis, 3rd edition. Prentice-Hall, 1997.
39. Hamilton J. D. Time sries Analysis. Princeton University Press, 1994.
40. Galbraith J.W., Zinde-Walsh V. Autoregression-Based Estimators for ARFIMA Models, CIRANO, Montréal , February 2001
Стоимость доставки работы, в гривнах:

(при оплате в другой валюте, пересчет по курсу центрального банка на день оплаты)		 700
Скачать бесплатно 22076.doc 





Найти готовую работу


ЗАКАЗАТЬ

Обратная связь:


Связаться

Доставка любой диссертации из России и Украины

Вход для партнеров

Регистрация

Восстановить доступ

Материал для курсовых и дипломных работ


Ссылки:

Выполнение и продажа диссертаций, бесплатный каталог статей и авторефератов

Счетчики:

Besucherzahler
счетчик посещений

© 2006-2024. Все права защищены.
Выполнение уникальных качественных работ - от эссе и реферата до диссертации. Заказ готовых, сдававшихся ранее работ.