- •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
Верификация прогноза фондового рынка рф
Уравнение для линии тренда может быть записано в виде
Y =195.98·e0.0922x,
где Y – значение величины безналичной денежной массы;
x – номер квартала при начале исчисления со второго квартала 2005 года.
Качество аппроксимации очень высокое (R2 = 0.9945).
Таким образом, величину безналичной денежной массы определим на 1.01.2016 г. в размере 8 588.79 млрд. руб., на 1.01.2017 г. в размере 12 419.37 млрд. руб., на 1.01.2018 г. в размере 17 958.39 млрд. руб., Логарифмический годовой темп прироста безналичной денежной массы в 2016 г. равен 32.42%, в 2016–2017 гг. равен 36.88% ежегодно.
В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2016 год, она равна – 10.19%.
Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от –28.08% до 7.69%. С вероятностью 0.6 доходность индекса РТС в 2016 г. будет лежать в интервале от –71.76% до 51.37%.
В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2017 год, она равна 7.28%.
Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от –10.1% до 24.65%. С вероятностью 0.6 доходность индекса РТС в 2017 г. будет лежать в интервале от –54.23% до 68.79%.
В результате применения прогнозной модели вычислим прогнозную (выборочную) доходность индекса РТС на 2018 год, она равна 8.19%. Ожидаемая доходность с вероятностью 0.6 лежит в интервале от –9.07% до 25.45%.
Исследование прогнозного состояния фондового рынка в рф
Характеристика фондового рынка как объекта исследования
Прошлый год отмечен резким сокращением инструментальной базы российского рынка акций: на внутреннем организованном рынке число эмитентов сократилось на 45 единиц – до 275 Фирм.
Капитализация внутреннего рынка акций изменилась незначительно и составила в валютном эквиваленте 817 млрд долл. (на 2,3% больше, чем годом ранее), в сравнении с ВВП капитализация упала до 40%.
Структурные диспропорции капитализации остались неизменными. Уменьшение доли десяти наиболее капитализированных эмитентов приостановилось на уровне 62%. Нефтегазовая отрасль на конец года составила 50% капитализации. Доли металлургии и электроэнергетики в капитализации уменьшились, отмечается рост капитализации химической промышленности, фирм связи и торговли.
На внутреннем биржевом рынке объем сделок с акциями в течение года постоянно падал и суммарно составил 11,5 трлн руб. (на 41% меньше, чем годом ранее), наиболее существенно упали обороты в секторе Classica группы «Московская биржа». Среднедневной оборот, соответственно, резко сократилсё до 45,4 млрд руб5.
Концентрация внутреннего биржевого оборота на акциях отдельных эмитентов остается высокой: на долю десяти наиболее ликвидных эмитентов акций приходится 85% общего оборота, при этом около половины оборота составляет доля только двух эмитентов – ОАО «Газпром» и ОАО «Сбербанк России». Вместе с тем доля сделок с акциями ОАО «Сбербанк России» в общем обороте за год уменьшилась сразу на 5 п.п.
Рынок корпоративных облигаций. Количество эмитентов облигаций, находящихся во вторичном обороте, снизилось за год на 5,2% и стало 292.
Объем внутреннего рынка корпоративных облигаций достиг к концу года 4,2 трлн руб. по номинальной стоимости – на 21% выше, чем годом ранее. Однако в сравнении с ВВП это немногим ниже 7%.
Доля сделок с биржевыми облигациями по итогам года выросла до 30%6.
Рынок субфедеральных и муниципальных облигаций. В течение последних лет этот рынок не демонстрирует положительных тенденций. Его объем в сравнении с другими секторами долгового рынка ценных бумаг низок и по итогам года составил 440 млрд руб. по номиналу. Вторичный рынок отличается большой изменчивостью, тем не менее явно прослеживается тенденция постоянного спада оборотов, по итогам года суммарный объем торгов (биржевые и внебиржевые сделки по номинальной стоимости, без учета сделок РЕПО) уменьшился до 533 млрд руб. (на 8,5% меньше, чем годом ранее).
Сводные индексы акций не смогли за год отыграть потери предыдущего года. Положительная динамика индексов отмечена только в первые три месяца года, затем произошло падение, сменившееся боковым трендом.
По итогам года сводные фондовые индексы акций показали небольшую положительную доходность, наибольший рост продемонстрировал Индекс РТС (1526,98 пунктов – плюс 10,5% годовых).
Сводные фондовые индексы акций не демонстрируют способности к преодолению исторических максимумов, достигнутых в первой половине 2008 г., попытки выйти на долгосрочный восходящий тренд, наблюдавшиеся в 2015– 2014 гг. заканчиваются неудачно.
Среди падающих отраслевых индексов наибольшее падение показывает индекс электроэнергетики. А наиболее доходным стал индекс потребительских товаров. Капитализационные индексы оказались по итогам года в нейтральной зоне. По итогам года волатильность основных сводных фондовых индексов акций находилась на достаточно низком уровне.
Средний совокупный доход инвесторов в государственные облигации (индекс MICEX RGBI TR) рос ускоренным темпом, затем наблюдался резкий спад, сменившийся ускоренным ростом. В итоге, за год индекс MICEX RGBI TR увеличился на 14,7%. Поведение эффективной доходности государственных облигаций к погашению RGBEY в первой половине года отличалось стабильностью, однако с мая эффективная доходность к погашению начала расти.
По итогам года волатильность фондовых индексов корпоративных и государственных облигаций оказалась на достаточно низком уровне.
Российский индекс волатильности RTSVX на качественном уровне практически полностью идентичен международному индексу VIX. Вместе с тем RTSVX по своим значениям существенно превосходит свой международный аналог. Поведение индекса волатильности носит ярко выраженный нестационарный характер.
