Casual
РЦБ.RU

Оценка динамики курса акций методом скользящей скорости

Март 2006


    Аналитикам фондового рынка, пожалуй, чаше других приходится иметь дело с анализом рядов динамики. Считается, что графическая информация, представленная в реальном времени, несмотря на ее простоту, имеет целый ряд преимуществ перед использованием более сложных методов высшей математики и теории вероятности. В данной области существует огромное поле деятельности для наработки соответствующих методик с целью выявления и прогнозирования определенных закономерностей.

НОВЫЙ ВЗГЛЯД НА ОБРАБОТКУ ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ

    Важно не только констатировать тенденции в изменении первичных данных, но и взглянуть на них под другим углом. Это даст возможность определить причины произошедших изменений и, соответственно, более точно спрогнозировать ситуацию в будущем. Большинство из применяемых при этом аналитических методов подробно изложены в многочисленных учебниках и пособиях по курсу "Технический анализ". За прошедшие десятилетия накоплен большой опыт применения статистических методов, кроме того, разработаны специальные приемы, которые используются, как правило, только при анализе показателей фондового рынка.
    Один из возможных новых методов анализа рядов динамики предлагается автором статьи. В его основе лежит принцип того, что на фондовом рынке большое значение имеют тенденции. Последние можно легко констатировать с помощью выравнивания первичных данных соответствующей функцией. Наиболее точно для этого подходит функция прямой у = а0 + а1х. В данном уравнении особое значение имеет аргумент а1, который характеризует среднюю скорость приращения значения y относительно условного уровня а0. При а1 " 0 имеет место тенденция возрастания, при а1 " 0 тенденция будет характеризоваться снижением, наконец, при а1 = 0 тренд будет параллелен оси Х и тенденция будет отсутствовать.
    Любой инвестор при принятии решения о покупке тех или иных ценных бумаг в первую очередь проанализирует изменение тенденций за определенный период времени. Более того, резкое изменение тенденции может привести как к обвалу курса акций, так и к их стремительному взлету. Таких примеров на фондовом рынке много. Далеко не всегда эти изменения связаны с объективными факторами. Именно поэтому мы делаем допущения того, что тенденции являются одним из определяющих индикаторов для фондовых аналитиков при принятии конкретных решений. При этом особую ценность должна приобретать информация о том, как изменялись тенденции в динамике, что даст возможность оценить, насколько стабилен их курс.

ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА

    Практическая реализация предлагаемого метода осуществляется несколькими этапами. На первом этапе определяют период, за который должно быть проведено выравнивание первичных показателей по уравнению прямой. Данный момент, как и при сглаживании скользящей средней, имеет важное значение. Информация о курсе акций поступает дискретно, и любой аналитик может легко создать базу данных, которая будет иметь тысячи показателей. Наиболее распространенным периодом являются данные за день торгов. Именно в таком виде они представлены на сайте РТС. Нами для выравнивания были выбраны периоды продолжительностью 20 и 5 дней.
    На втором этапе находят производную полученного уравнения прямой
    у = а0 + а1х. В результате этой операции от функции остается лишь значение аргумента а1. Экономический смысл его мы уже изложили выше.
    На третьем этапе условное окно выравнивания смещается на один период вперед (t + 1), и процесс повторяется снова. Таким образом, первичный ряд динамики трансформируется в ряд динамики скорости изменения анализируемого показателя. Здесь может возникнуть вопрос сходства с использованием скользящей средней, индикатора темпа или же индекса относительной силы. Однако методика расчета и математический базис у всех этих методов различаются.
    Следует также отметить, что возможен еще один этап расчетов. Он связан с сопоставлением получаемой скользящей величины а1 со скользящей величиной а0 через их соотношение а1/а0. Экономический смысл этого коэффициента состоит в том, что мы получаем не просто скользящую скорость, а ее величину относительно условного начального уровня а0. Данный показатель был назван нами относительной скользящей скоростью. Его применение особенно оправданно при наличии значительных трендов в динамических рядах. Однако в данной статье ограничимся анализом только скользящей скорости.

АНАЛИЗ ГРАФИКОВ

    Сначала рассмотрим условный пример обработки динамического ряда с помощью предложенного метода. Допустим, что у нас имеются следующие данные за 10 периодов: 3; 2; 4; 5; 3,5; 4; 7; 6; 8; 10. Трансформируем их в динамический ряд скользящей скорости с окном сглаживания 4 (рис. 1).


    Как видно из рис. 1 условный ряд динамики имеет в целом положительную тенденцию, которая описывается уравнением прямой у = 1,2 + 0,7364х.
    В то же время показатели 2, 5, 6 и 8-го периодов оказались ниже линии тренда. Все это и определило характер кривой скользящей скорости. Однако отметим, что она начинается лишь с 4-го периода, так как первые 3 периода будут отсутствовать вследствие выбора окна сглаживания, равного 4 периодам. Отмеченные выше особенности первичных данных привели к тому, что скользящая скорость на 6-м периоде резко снизилась и приобрела отрицательное значение. Это можно трактовать следующим образом: тенденция по данным 3, 4, 5 и 6-го периодов была снижающейся. Данное снижение в среднем составило -0,2 за период. В дальнейшем тенденция стала положительной и достигла максимума за последние 4 периода.
    Конкретная апробацию предлагаемого метода осуществлялась на данных о динамике курса акций компании ОАО "ГМК "Норильский никель"" за период с 2 февраля 2004 г. по 30 декабря 2005 г. Вся информация была получена с сайта РТС. Хочется отдельно подчеркнуть, что выбор данной компании не был обусловлен какими-то особыми обстоятельствами или причинами.
    На рис. 2 приведена динамика курса акций ОАО "ГМК "Норильский никель"" за взятый нами период. В течение этого времени стоимость одной акции выросла с 70,7 до 89,5 долл. В то же время следует обратить внимание на то, что данный рост не был прямолинейным и включал в себя 6 четко выраженных периодов подъема курса акций. Максимумы данных периодов имели следующие даты: 12 апреля, 20 мая, 21 июня, 11 октября 2004 г., 1 марта, 4 октября 2005 г. Начиная с 21 октября 2005 г. наметилась новая тенденция к росту курса акций, которая была прервана лишь за пределами анализируемого периода. Кроме того, можно выделить также 6 дат минимумов курса акций: 11 мая, 4 июня, 29 июля, 10 декабря 2004 г., 17 мая, 20 октября 2005 г. При этом мы не будем рассматривать сами причины данных изменений, так как это не является целью нашей работы.

    Чтобы оценить, каким образом выравнивание скользящей скоростью изменяет характер первичных данных, обратимся к рис. 3, 4. В данном случае нами была использована, как отмечалось выше, ширина окна, равная 20 и 5 периодам (1 период = 1 день). Необходимость использования двух временных интервалов может быть обусловлена конкретными целями, которые стоят перед биржевыми брокерами. Часть из них покупают и продают акции, играя на текущей конъюнктуре курсов, а часть вкладывают средства в расчете на относительно долгосрочный рост курса. В данном случае ширина окна выравнивания в 5 периодов в большей степени ориентирована на первую группу брокеров, а ширина окна в 20 дней - на вторую. Но отметим, что это скорее условный пример, так как величина периода выравнивания может сильно изменяться, исходя из конкретных обстоятельств.
    Возвращаясь к анализу рисунков, отметим, что при ширине окна в 20 дней полученная кривая имеет значительно более плавный характер, чем при 5-дневном выравнивании. Это вполне естественно, так как значительная часть случайных колебаний нивелируется и выделяются лишь основные максимумы и минимумы. Свидетельством этого является значение стандартного отклонения, которое при 5- и 20-дневном сглаживании равнялось соответственно 0,758 и 0,365. Между тем окно сглаживания шириной 5 периодов позволяет выявить краткосрочные циклы. Спектральный анализ показывает, что при ширине окна 5 дней наиболее четко выражен цикл продолжительностью 19 дней, а при ширине окна 20 дней - 115 дней.
    Следующий момент, на который следует обратить особое внимание при анализе данного графика, - абсолютные значения аргументов скользящей скорости. Выше уже отмечалось, что возможны три варианта значения аргумента а1. Полученные рисунки свидетельствуют о том, что наблюдается постоянная смена тенденций относительно нулевого значения. Кроме того, простое суммирование полученных абсолютных величин скользящей скорости может дать представление о том, какая именно тенденция преобладала. Сумма абсолютных значений скользящей скорости при 5-дневном окне сглаживания составила 18,65, а при 20-дневном - 18,00. Таким образом, можно сделать вывод, что в конечном счете преобладающей была положительная тенденция в изменении курса акций.
    Что может дать конкретному фондовому аналитику новая информация, заключенная в показателе динамики скорости изменения курса? Для ответа на этот вопрос нам необходимо сопоставить первичный и преобразованные ряды динамики. Выше мы отмечали периоды резкого подъема и спада курса акций. На рис. 3 данные максимумы и минимумы стали четко видны при выравнивании с шириной окна 20 дней. Причем особенно рельефно можно выделить 3 минимума, которые соответствуют следующим датам: 12 мая, 14 декабря 2004 г., 25 октября 2005 г. Если сопоставить их с минимумами по первичным данным, то видно различие в несколько дней, что объясняется влиянием ширины окна. Три других минимума менее четко выражены и соответственно носят скорее случайный характер.

    Особый интерес также вызывают соотношения между собой величин скользящей скорости при 5- и 20-дневном окне сглаживания. Подобная практика применяется и при сопоставлении скользящих средних, полученных при окнах различной ширины с целью выявления ложных тенденций. Сопоставление скользящих скоростей преследует ту же цель, но при этом сопоставляться будут не абсолютные величины, а тренды. Здесь возникает вопрос, как сопоставлять между собой скользящие скорости: путем соотношения или разницы. Проблема в том, что если скользящие средние курса акций не могут иметь отрицательных значений, то у скользящих скорости возможны различные знаки. Поэтому мы считаем, что целесообразнее произвести их сопоставление через соотношение. Это даст возможность не потерять различия в знаках скользящих скоростей, а следовательно, и различия в тенденциях.
    На рис. 5 представлен результат соотношений скользящих скоростей при окне выравнивания 5 и 20 дней. Четко виды резкие всплески на графике, также выделяются периоды, которые имеют отрицательное значение. Именно на них аналитики должны обратить особое внимание, так как в это время среднесрочные и краткосрочные тренды имеют различную тенденцию. В нашем конкретном случае 200 из 461 показателя имели отрицательное значение. Следовательно, расхождение в тенденциях скользящих скоростей различной продолжительности оказалось очень распространенным явлением.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    Таким образом, преобразование первичных данных с помощью скользящей скорости позволяет углубить анализ динамических рядов и дать дополнительную информацию об основных закономерностях в их изменении. Для любого из аналитиков получение дополнительной информации, которая поможет предсказать и понять основные закономерности динамики курса акций, является самым важным в его работе. Следовательно, мы можем допустить, что предложенный нами метод может быть реально востребован всеми, кто имеет дело с техническим анализом фондовых рынков.

  • Рейтинг
  • 0
Оставить комментарий
Добавить комментарий анонимно, введите имя:

Введите код с картинки:
Добавить комментарий как авторизованный посетитель: Войти в систему

Содержание (развернуть содержание)
Факты и комментарии
"Наша компания становится инвестиционно-промышленной группой" К 11-летию ИДК "Метрополь"
Американский рынок акций: влияние кризиса
Оценка динамики курса акций методом скользящей скорости
Развитие инфрастуктуры финансового рынка как системы расчетов по сделкам с финансовыми инструментами
Функции Центральных депозитариев Центральной Европы
Минобороны гарантирует жилье для военных
Три дня на перерегистрацию прав собственности - календарные или рабочие?
События
Добро пожаловать в мир инвестиционных профессионалов!
Партнерство ACIIA - сила благодаря разнообразию
Открытая модель российского финансового рынка
Долгосрочная рыночная информация для инвестиционных аналитиков
Вопросы по ценным бумагам с фиксированным доходом в международной сертификации инвестиционных аналитиков ACIIA
Двигатель рынка. Количественная оценка "влияния Запада"
К теории управления портфелем
Российский облигационный конгресс - 2005
Рынок российских региональных облигаций: Итоги 2005 г.
Долговая политика Москвы
Управление рисками заимствований и исполнения бюджета Санкт-Петербурга
Структура инвесторов на российском рублевом рынке облигаций

  • 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