<HELP> for explanation

Блог им. InnaAst

Прогноз: от теории к практике - 1.

С недавних пор, помимо основной своей учебы, прохожу курс обучения в Центре Математических Финансов МГУ. В одну из образовательных программ этого проекта входит программирование в R. Для тех, кто не знаком, R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также, свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом. Я, как человек, не понаслышке знающий милое слово «эконометрика», время от времени буду демонстрировать, каким видам анализа и прогноза временных рядов меня научили с использованием R, Matlab, Gretl и EViews. Спасибо ЦМФ и, конечно же, родному эконому МГУ!.. =)
Кривая VaR для фьючерса на индекс РТС (RIZ2 -12.12.).
Если кратко, Value at Risk (VaR) — стоимостная мера риска, используется для тестирования качества оценок риска. Представляет собой набор последовательных во времени значений VaR.
Для нашего прогноза используется выборка по данным с 01.05.12 по 02.11.12 период и возможности программного статестического пакета R. Основная задача данного анализа заключается в определении максимальных отрицательных значений доходностей по фьючерсу на индекс РТС. Оценка производится  по динамике колебаний прошлого периода.

 Основы метода. Берем три теоретических распределения: Гауссовское, t-распределение Стьюдента и гиперболическое нормальное распределение. На первом графике показаны два распределения и гистограмма распределения доходности на рынке за указанный период. Сравниваются между собой три этих распределения и выбирается та модель из них, которая наилучшим образом описывает динамику колебания доходности по фьючерсу на индекс РТС.  Программа R задает параметры для всех этих распределений и смотрит, какое из них наилучшим образом описывает рыночную ситуацию. Обобщенная гиперболическая модель обосновывает наилучшим образом. Зная параметры распределения обобщенной гиперболической модели, мы строим прогноз самого VaRa. 
Прогноз: от теории к практике - 1.
 
 Асимптотическое распределение (обобщенная гиперболическая модель) лучшим образом описывает распределение доходности на рынке.
Прогноз: от теории к практике - 1.

Визуальная проверка на нормальность также проводится с помощью графика  квантиль-квантиль (Q-Q). Глядя на график, можно увидеть, что Гауссовское распределение (треугольники) хуже описывает наблюдаемую динамику доходностей на рынке, чем обобщенная гиперболическая модель (кружочки). Поэтому выбрали ее для прогнозирования доходности. 
Прогноз: от теории к практике - 1.
По оси X показан порядковый номер часовой свечи. По оси Y представлены процентные изменения дохода.
 

Мы установили доверительный интервал того, что доходность за час не упадет ниже прогнозируемого значения VaR с вероятностью 95%.  Черная линия – это спрогнозированная линия доходности по обобщенной гиперболической модели. Красная – сама VaR.
Статистические методы дают нам сделать следующие выводы: за час с вероятностью 95% рынок не упадет по доходности ниже уровня VaR, т.е. доход не опустится ниже (-0,5%).  Предполагается, что данный прогноз работает сроком в две недели, начиная с 06.11.2012.
 
Как можно это использовать?.. Например, можно построить робота, который будет заходить в лонг, когда цена опускается ниже уровня VaR. Как-нибудь попробую...=)
 
P.S.
Друзья, в моих целях нет пиара МГУ, ЦМФ, R, Matlab, Gretl, EViews и т.п.!.. :))
 Мой блог на mfd.ru: mfd.ru/blogs/posts/view/?id=3097
 

это типа сильно помогает профит рубить?
avatar

Rober46

Rober46, на практике я пока с этой мат. моделью не работала, но знаю, в некоторых кругах ее очень любят как один из способов оценки рисков.
Rober46, Rober46, она аналитик
Но если честно, то еще хиперболазйед анаболиков голове не хватает для полного счастья…
avatar

vinx

vitael, это не так страшно, как кажется!..=)
ё маё… это был сарказм вообще то
avatar

Rober46

Rober46, Эммм, окей)))
InvestInna, Это типа волатильность только через другую мясорубку считается?
agapiton, можно сказать и так =) но смысл основной немного другой.
Молодец, что изучаешь. Я в statistica при поддержке одного уважаемого трейдера пытаюсь нейросети покорить. R тоже умеет с ними работать
avatar

roma095

roma095, спасибо! Ооооо, нейросееееети!.. Интересная весЧ!)
Жаль, что эта математическая схоластика имеет мало отношения к реальности рынка.
vlad330033, я бы так не сказала. Иначе, это бы уже давно потеряло свою актуальность.
Инна, в целях экономии своего времени, Вы поставьте вопрос прямо перед своими учителями. Пусть покажут бэктестинг своих алгоритмических систем на основе данных математических положений и гипотез. После этого все перед Вами прояснится.
vlad330033, осторожнее с советами, человеку еще курсовые, госы, диплом, диссертацию сдавать (нужное подчеркнуть), а реально за такие па и уволить на улицу могут ). Может быть и так, что там авторитет и не выдержит «удара»
avatar

vinx

vitael, Да, если так, то другое дело. Но девушка назвала себя Invest, мне казалось, что она трейдер. Ну а так, как говорится, вам или шашечки, или ехать.
vlad330033, одно другое не исключает же. Можно на базе этого попробовать построить торговую стратегию. Вдруг что дельное выйдет =)
InvestInna, Возможно, но как учил старик Беллман, к цели нужно идти кратчайшим путем. Для этого я бы рекомендовал обратить внимание на множественный регрессионный анализ. Он может быть в дальнейшем очень полезен для построения стратегий.
vlad330033, анализ временных рядов мне казался более актуальным для финансовых рынков. Регрессионный методы тоже изучаю. С помощью них полезно анализировать отраслевые рынки, из серии: как влияет на цену продукта изменение каких-то независимых параметров.
InvestInna, временные ряды мне напоминают барона Мюнхгаузена, который пытается себя вытащить из болота за волосы. В природе и сложных многомерных системах большее значение имеют отношения функций, энергетические балансы и дебалансы, что в какой -то мере изучает корреляционный и регрессионный и др. виды анализов.
vlad330033, основное, за что могу сказать спасибо корреляционному и регрессионному анализу, так это за возможность определять меру зависимости и взаимосвязи… К временным рядам, как показывает моя практика взаимодействия с данными методами, это применять нельзя. Возможно, я что-то упустила =)
vlad330033, договорились, сделаю!..=) И еще, попробую сама на практике проверить и использовать достоверность получаемых данных) Одно знаю точно, на ряд должностей, связанных с оценкой финансового риска и прогнозированием экономических процессов, как в масштабе экономики в целом, так и на уровне конкретных предприятий, знание финансового моделирования является одним из основных требований к кандидату при поступлении на работу.

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.

Залогиниться

Зарегистрироваться
....все тэги
Регистрация
UP