- •Выпускная квалификационная работа (магистерская диссертация)
- •Глава 1 Теоретические аспекты прогнозирования фондового рынка рф 9
- •Глава 2 Использование искусственных нейронных сетей для решения задач прогнозирования и анализа фондовых рынков 45
- •Глава 3 Прогнозирование фондового рынка с использованием информационных технологий 74
- •Введение
- •Глава 1 Теоретические аспекты прогнозирования фондового рынка рф
- •Основные подходы к прогнозированию состояния фондового рынка
- •Методы анализа фондового рынка
- •Прогнозирование и анализ фондового рынка
- •Обоснование метода прогнозирования состояния фондового рынка в рф
- •1.1.4 Преимущества и недостатки фундаментального и технического анализов
- •Состояние фондового рынка рф
- •1.2.1 Построение и описание прогнозной модели состояния фондового рынка Российской Федерации
- •Составление прогноза фондового рынка рф
- •Верификация прогноза фондового рынка рф
- •Исследование прогнозного состояния фондового рынка в рф
- •Характеристика фондового рынка как объекта исследования
- •Ретроспективный анализ фондового рынка в рф
- •Сценарии развития фондового рынка рф в долгосрочной перспективе
- •Глава 2 Использование искусственных нейронных сетей для решения задач прогнозирования и анализа фондовых рынков
- •Нейронная сеть. Основнын понятия и определения
- •Нейронная сеть
- •Формирование нейронной сети
- •Архитектура нейронных сетей
- •Размер нейронной сети
- •Обучение нейронной сети
- •Правила обучения
- •Неконтролируемое обучение
- •Торговые роботы: помощники или вредители
- •Риски и польза от использования биржевых роботов
- •Человеческая судьба на бирже
- •Глава 3 Прогнозирование фондового рынка с использованием информационных технологий
- •3.1 Алгоритмическая торговля на финансовых рынках.
- •3.1.1 Популярность торговых роботов
- •3.1.2 Эффективность торговых роботов
- •3.1.3 Преимущества торговых роботов:
- •3.1.4 Недостатки торговых роботов
- •Глава 3 Прогнозирование фондового рынка с использованием информационных технологий
- •3.2 Как на самом деле устроена торговля на бирже: Простой алгоритм
- •3.2.1 Механика hft
- •3.2.2 Как hft-трейдеры делают деньги
- •3.2.3 Hft как сетевая инфраструктура рынка
- •3.2.4 Статистика торговых роботов
- •3.3 Алгоритмическая торговля на фондовом рынке в России: тренды и технологии
- •Заключение
- •Библиографический список
Глава 3 Прогнозирование фондового рынка с использованием информационных технологий
3.1 Алгоритмическая торговля на финансовых рынках.
В настоящее время все большую популярность среди инвесторов набирает алгоритмическая торговля на фондовых рынках, и все чаще можно встретить упоминания о так называемых «торговых роботах». По различным оценкам, при помощи торговых роботов сейчас осуществляется от 30% до 70% объема торгов на Уолл-стрит. На российских фондовых биржах около 60% (а на рынке FORTS и до 90%) всех транзакций уже приходится именно на долю роботизированных систем, а не людей. При этом их доля в объеме сделок составляет порядка 10-15%.
Подтверждением того, что роботы действительно оказывают ощутимое влияние на ход торгов, стало введение Московской биржей с 1 августа 2014 дополнительной комиссии за большое количество неисполненных заявок. Дело в том, что именно выставление и снятие огромного количества заявок – это характерный признак автоматизированной торговли. Дополнительный комиссионный сбор взимается биржей с участников торгов, выставляющих свыше 100 тыс. (!) неисполненных заявок в день на основном рынке. Введение такого «штрафа» было обусловлено тем, что самый активный робот на основном рынке ММВБ-РТС отправлял около 7 млн транзакций в день (т.е. порядка 200 в секунду!), тем самым создавая большую непроизводительную нагрузку на биржевые серверы. При этом реальных сделок робот совершал лишь около 13,5 тыс, т.е. только 1 из 518 заявок исполнялась.
3.1.1 Популярность торговых роботов
Как показывает практика, фондовые рынки в долгосрочном периоде имеют тенденцию к росту, что и наблюдалось на российском рынке акций вплоть до 2014 года (положительная динамика ключевых индексов отчетливо просматривается даже с учетом резкого снижения в разгар кризиса 2008 года).
Однако в последние несколько лет динамику российского фондового рынка можно назвать скорее боковой (так называемый бестрендовый рынок или флэт).
Это не значит, что на таком рынке невозможно зарабатывать, это означает лишь то, что стратегия «купил-и-держи» в данных условиях постепенно теряет свою актуальность. Следовательно, инвесторам приходится «отрабатывать» все более мелкие рыночные колебания, использовать в своей торговле все более короткие временные интервалы (в том числе внутридневные), т.е. переходить от пассивного инвестирования к активному трейдингу. Современные трейдеры уже давно осознали, что только использование системного подхода в торговле является основой для получения стабильного положительного финансового результата на фондовом рынке (и наш опыт как брокера полностью согласуется с этим заявлением). Системная торговля (торговля на основе системы / алгоритма) предполагает осуществление операций в соответствии с некоторым набором правил для входа и выхода из позиции. (Примером простейшей торговой системы может служить открытие позиции при пересечении ценой скользящей средней или выход за торговый диапазон и т.д.) Если правила торговой системы четко сформулированы, то в 90% случаев такую систему можно автоматизировать. А с развитием современных биржевых технологий то, чем раньше могли пользоваться только крупные банки и инвестиционные компании, становится доступным широкому кругу инвесторов. Поэтому все большее число трейдеров предпочитают автоматизировать свою работу при помощи торговых роботов.