Casual
РЦБ.RU

Прогнозирование уровня пиковой торговой активности

Май 2008

    Высокая волатильность и высокая активность на фондовом рынке, как правило, соседствуют. В такие дни у трейдеров появляется больше шансов получить дополнительный доход. Попутно биржевая торговая система проходит тест на надежность. Как и любая техническая система, она имеет ограничения по максимальной рабочей нагрузке, в том числе по максимальному числу транзакций1 в день, минуту, секунду. Значения этих параметров определяют функциональную надежность торговой системы, которая представляет собой вероятность того, что уровень торговой активности не превысит максимально допустимой нагрузки на торговую систему.
    Чем больше эта вероятность, тем надежнее торговая система. Вместе с тем чрезмерное наращивание мощности торговой системы экономически нецелесообразно. Создание и поддержание необоснованно высокого запаса прочности приводит к снижению КПД торговой системы, росту финансовых издержек биржи, которые в итоге перекладываются на участников торгов. Поэтому величина максимальной производительности торговой системы и требуемый темп ее наращивания должны быть строго обоснованы.
    В статье приводится методика, которая может применяться для прогнозирования максимального числа заключенных сделок на бирже. В качестве исходных данных для модели использованы данные о количестве заключаемых сделок в основном режиме торгов акциями на Фондовой бирже ММВБ. С некоторыми поправками предложенная модель может быть применена при прогнозе других показателей (число транзакций, заявок), а также использоваться участниками торгов для прогноза пиковой нагрузки на брокерские системы.
    Статистическая модель величины нагрузки на торговую систему
    Показатель числа заключенных сделок с акциями на ФБ ММВБ за торговый день имеет высокую волатильность. Вместе с тем на длинном интервале наблюдений прослеживается тенденция роста его среднего уровня. Новые этапы развития фондового рынка вносят существенный вклад в рост пиковой нагрузки на торговую систему.
    В качестве первого этапа построения статистической модели воспользуемся наиболее распространенным и простым методом: сглаживанием временного ряда с помощью скользящей средней. При выборе временного периода сглаживания надо не допустить потери информации о циклической смене активности на фондовом рынке, свойственной его развитию. Как только автокорреляция знаков разности между фактическим и сглаженным значениями числа сделок приближается к границе статистически значимого интервала, дальнейшее увеличение периода сглаживания может привести к существенной потере информации. Как показали расчеты, скользящую среднюю числа сделок целесообразно считать за 250 последних торговых дней. В этом случае коэффициент корреляции равен 0,56. На практике для анализа динамики роста технологической нагрузки на различные системы также используется усреднение за период равный одному году (около 250 рабочих дней).
    Была проанализирована динамика роста количества сделок с акциями на Фондовой бирже ММВБ с 2002 г. На рис. 1 явно выражены четыре периода роста активности, которые могут быть аппроксимированы линейными трендами. Кроме того, для построения статистической модели данных было проведено исследование распределения величины подневного количества сделок, нормированного к величине 250-дневной средней. Гистограмма распределения изображена на рис. 2.
    Как показывает анализ, данное распределение наилучшим образом может быть аппроксимировано логнормальным распределением. Гипотеза о логнормальности отношения числа сделок к 250-дневному скользящему среднему подтверждается на уровне значимости 0,95 по критерию c2.
    Для целей прогнозирования активности на будущие периоды будем использовать последний, четвертый период, берущий свое начало с середины апреля 2007 г.
    Для целей прогнозирования аппроксимируем множество значений активности за последний период линейной функцией вида:

    M(t) = a  t + b, (1)
    где t = число календарных дней (начиная с 16.04.07).

    Аппроксимация по методу наименьших квадратов в период с середины апреля 2007 г. по середину апреля 2008 г. дает следующие коэффициенты линейной функции:

    a = 0,3185;
    b = 139,7. (2)

    Далее приступим ко второму этапу прогноза. Оценим вероятное отклонение числа сделок за торговый день от линейной функции. Для этого исследуем распределение нормированных значений активности вида:

    Nнорм(t) = N(t) / M(t), (3)
    где N (t) - число сделок за торговый день

    На рис. 3 представлена нормированная по вероятности гистограмма распределения величин Nнорм в период с середины апреля 2007 г. по середину апреля 2008 г.
    Распределение случайной величины Nнорм апроксимируется логнормальным законом:

    (4)
    где х - Nнорм, m - среднее, s - стандартное отклонение.

    Представленная на рис. 2 аппроксимация гистограммы логнормальным законом имеет следующие параметры:

    m = - 0,125;
    s = 0,23. (5)

    Таким образом, статистическая модель величины подневного количества сделок на Фондовой бирже ММВБ в основном режиме представляется в следующем виде:

    Fлогнорм(N,t) = (6)
    где N - число сделок (тыс.); t - число календарных дней (начиная с 16.04.2007); M(t) = 0,3185  t + 139,7; m = - 0,125; s = 0,23

    Среднесрочный прогноз предельных значений активности (числа сделок) на бирже
    Будем считать, что отражающий влияние многих факторов (приход новых инвесторов, увеличение числа торговых роботов и др.) темп роста активности сохранится в среднесрочной перспективе. В этих условиях сформированную модель будем использовать для прогнозирования возможных предельных нагрузок на торговую систему фондового рынка на период до конца 2010 г.
    Зададим три приемлемые с точки зрения надежности торговой системы значения вероятности - 0,99, 0,999, и 0,9999 и определим уровни активности Nнорм, которые не будут превышены с заданными вероятностями. Величины Nнорм для трех вероятностей определим, используя функцию, обратную к (4) (табл. 1).
    Теперь вычислим предельные уровни числа сделок (в тыс. шт.) на конкретную дату в будущем по формуле:

    Nпред(t) = Nнорм (Pi)  M(t),
    где М(t) =0,3185  t + 139,7; t - число календарных дней между прогнозной датой и 16.04.07.

    Полученные данные сведены в табл. 2.
    Найденные предельные уровни активности графически изображены на рис. 4.
    Используя эти данные, можно сформулировать требования к торговой системе, которая с высокой долей вероятности выдержит экстремальные нагрузки. Тем не менее, какую бы модель мы ни построили, всегда остается вероятность, что произойдет непредсказуемый скачок активности. Поэтому, не отказываясь от точных методов прогнозирования, не надо забывать о рисках, присущих всем сложным системам.

  • Рейтинг
  • 0
Добавить комментарий
Комментарии (1):
Leop
09.03.2009 17:13:35
«КАРКАС АВТОНОМНОГО БИРЖЕВОГО РОБОТА»


Каркас автономного биржевого робота на основе связки Wealth-lab и Quik

Добрый день уважаемые коллеги трейдеры, инвесторы и люди с активной жизненной позицией.
В данном разделе мы хотим предложить Вам совершенно новый, простой в понимании и обучении проект создания на своем компьютере автономного биржевого робота.
Вам наверняка не раз приходило в голову, что надо бы заняться разработкой робота который бы самостоятельно, по заданному алгоритму осуществлял торговлю. Он бы высвободил у Вас кучу времени, забрал бы у Вас кучу головных болей (фиксануть, или еще подождать), но как только Вы заканчиваете мечтать понимаете, что для разработки такого робота нужно быть программистом, а Вы далеки от этого. Ваши желания далеко не мечты и мы сделали то, что Вам нужно.
Мы представляем программно-консалтинговый пакет автономного биржевого робота на основе связки Quik – Wealth-Lab Developer, со всем необходимым ОБУЧЕНИЕМ, файлами, скриптами, инструкциями. Данный робот работает при любом брокере по любому брокерскому счету.
Для реализации робота наши эксперты исходили из того, что большинство трейдеров не программисты и нам необходимо разработать наиболее простой вариант робота. И мы его сделали. Вместо того, чтобы самостоятельно разрабатывать какие то системы (которые в итоге клиенты обзовут черным ящиком) мы пошли по другому пути и сделали совершенно открытую и прозрачную систему на основе наиболее распространенных программ Wealt-lab и Quik.
Wealth-lab это наверно наилучшая программа технического анализа предназначенная для разработки, тестирования и оптимизации торговых стратегий. А Quik один из самых распространенных торговых биржевых терминалов. Связав их мы получили полнофункциональный и совершенно простой автономный биржевой робот.
Данная связка осуществляет автоматическую пересылку котировочных данных из Quik в Wealth-Lab Developer, который осуществляет расчет торговой системы и выдает торговые сигналы. Эти торговые сигналы автоматически (задержка max 1 сек.) поступают в Quik и реализуются (робот генерирует сделки по рынку). Данный алгоритм предусматривает проверку выставления заявки в Quik, и при отрицательном результате останавливает процесс механической торговой системы, до выяснения причин(не хватает средств на счете, брокер отключил данную бумагу из списка маржинальных и т.д.).
Отметим что наибольшая ценность данного програмно-консалтингового пакета заключается в обучении, которое имеет три основных направления: обучение работы с используемыми программами, обучение использования автоматизации торговли и обучение создания собственных алгоритмов и механических торговых систем(МТС). Длительность обучения 1 месяц. Направления обучения разностороннее, причем обучение именно тому, что Вас интересует. Консультации оказывает разработчик системы, практикующий трейдер, сотрудник инвестиционной компании, кандидат экономических наук в области моделирования финансовых процессов.
Обращаем Ваше внимание что продается не готовый робот, а каркас для автоматизации торговли, сам алгоритм(стратегия) совершения сделок не предлагается!!! Торговый алгоритм Вы подбираете для себя самостоятельно, Вы можете либо запрограммировать его (есть очень простые визуальные формы(без языка программирования) в Wealth-Lab для создания алгоритма, а так же мы можем помочь), либо воспользоваться уже разработанными алгоритмами, скриптами (более 100 встроенных в Wealth-Lab).
Программно-консалтинговый пакет включает в себя:
1) Консультационную поддержку по установке, настройке и разработке торговых роботов (в разумных пределах, не более месяца);
2) Руководство на русском языке по установке, настройке и запуску связки Quik – Wealth-Lab Developer;
3) Скрипты для Wealth-Lab Developer и файлы для Quik, которые отвечают за связку;
4) Инструкцию на русском языке по работе в Wealth-Lab Developer 4.0 и Quik 5.10;
5) Информацию по ссылкам в интернете для скачивания необходимого для использования программного обеспечения: Wealth-Lab Developer 4.0 и Quik 5.10;
6) Подборка информационных материалов по биржевым роботам.

Дополнительная информация о предлагаемом пакете находится на сайте http://www.robotstock.narod.ru , где также находится видео работы робота с пояснениями.

Вы, конечно, можете самостоятельно до этого дойти и разработать робота, необходимо время и упорство. Если же время дороже - есть возможность осуществить обучение и отладку робота быстрее.
Для желающих самостоятельно дойти, рекомендую ознакомиться с полезным видео обучение на нашем сайте www.robotstock.narod.ru , которое поможет в быстрой форме познать основы работы с Wealth-lab, основы построения торговых алгоритмов и их тестирование.

Более подробную информацию Вы можете получить по следующим контактам: email: shabalin@bk.ru, ICQ 284-486-248, Skype: aashabalin

С наилучшими пожеланиями в роботизации наших профитов!
Содержание (развернуть содержание)
Акционеры ЗАО ММВБ подвели итоги деятельности за 2007 год
Третья совместная ежегодная конференция Фондовой биржи ММВБ и Лондонской фондовой биржи (LSE)
Дебютное размещение биржевых облигаций на Фондовой бирже ММВБ
"Мы рискнули и не жалеем об этом"
Биржевые облигации - надежный инструмент поддержания ликвидности
На НТБ состоялся запуск торгов фьючерсными контрактами на зерно
Организация биржевой торговли фьючерсами на пшеницу
Госзаказ 2008
"Государство заинтересовано в развитии биржевой торговли"
"Для начала обслуживания госзаказа через биржу нужна политическая воля"
Финансовые рынки и технические риски
Прогнозирование уровня пиковой торговой активности
Круглый стол "Инструменты фондового рынка для компаний Северо-Западного федерального округа"
"Все поставленные задачи являются первостепенными"
Биржевая торговля зерном в начале XX в.

  • Статьи в открытом доступе
  • Статьи доступны на платной основе
Актуальные темы    
 Сергей Хестанов
Девальвация — горькое лекарство
Оптимальный курс национальной валюты четко связан со структурой экономики и приоритетами денежно-кредитной политики. Для нынешней российской экономики наиболее логичным (и реалистичным) решением бюджетных проблем является девальвация рубля.
Александр Баранов
Управление рисками НПФов с учетом новых требований Банка России
В III кв. 2016 г. вступили в силу новые требования Банка России по организации системы управления рисками негосударственных пенсионных фондов.
Варвара Артюшенко
Вместе мы — сила
Закон синергии гласит: «Целое больше, нежели сумма отдельных частей».
Сергей Майоров
Применение blockchain для развития биржевых технологий и сервисов
Распространение технологий blockchain и распределенного реестра за первоначальные пределы рынка криптовалют — одна из наиболее дискутируемых тем в современной финансовой индустрии.
Все публикации →
  • Rambler's Top100