По полученным двум моделям был построен обобщенный прогноз. Обобщенный прогноз достаточно точно отражает реальные значения. Поэтому, его можно использовать для прогнозирования и торговли валютной пары AUDUSD.
Список литературы
1. Айвазян С. А., Мхитарян В. С, Прикладная статистика и основы эконометрики.,
Москва, Издательское объединение «Юнити». 1998.
2. Батыршин И. З., Основные операции нечеткой логики и их обобщение. — Казань:
Отечество: 2001;100 c., ил.
3. Берндт, Эрис Роюерт. Практика эконометрики классика и современность. Пер. с англ.
М. ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
863 с
4. Беркинблит М. Б., Нейронные сети: учебное пособие. — М.: МИРОС и ВЗМШ РАО, 1993 — 96 с.: ил.
5. Борселино Л. Задачник по дэйтрейдингу — М.: «ИК «Аналитика», 2002 — 168 с.
6. Борселино Л. Учебник по дэйтрейдингу — М.: «ИК «Аналитика», 2002 — 272 с.
7. Бэстенс Д.-Э., ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки:
принятие решений в торговых операциях. — Москва: ТВП, 1997. — 236 с.
8. Вильямс Д. Г., Вильямс Б. Торговый хаос 2. — М.: «ИК «Аналитика», 2005 — 237
с.
9. Вороновский Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С. А., Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. — Х.:
Основа, 1997. — 112 с.
10. Голяндина Н. Э., Метод «Гусеница"-SSA: анализ временных рядов; Учеб.
Пособие. — СПб., 2004. — 76 с.
11. Губко М. В., Новиков Д. А., Теория игр в управлении организационными системами. Издание 2, М.: 2005.
12. Демарк Т. Технический анализ — новая наука. — М.: Диаграмма, 1997.
13. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (серия «Учебники экономико-аналитического института МИФИ» под ред. проф.
В.В. Харитонова). М.: МИФИ, 1998. — 224 с.
14. Занг В. Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории: Пер. с англ. -
М.; Мир 1999. — 335 с. ил.
15. Змиртович А. И. Интеллектуальные информационные системы. — Мн.: НТООО
«Тетра
Системс", 1997. — 368 с.
16. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей.: Пер. с англ. — М.:
Издательский дом «Вильямс» — 2001. — с.: ил.
17. Кохэн Д. Психология фондового рынка: страх, алчность и паника. М. Интернет;
трейдинг.- 364 с.
18. Лиховидов В. Н. Практический курс распознавания образов. — Владивосток, Изд;
во ДВГУ, 1983.
19. Лиховидов В. Н., Фундаментальный анализ мировых валютных рынков: методы прогнозирования и принятия решений. — г. Владивосток — 1999 г. — 234 с.; ил.
20. Магнус Я. Р. Эконометрика. Начальный курс. Москва, М: Дело, 2005
21. Наговицин А. Г., Иванов В. В. Валютный курс. Факторы. Динамика.
Прогнозирование. — М.: Инфра-М, 1995. — 176 с.
22. Патрик Э. Основы теории распознавания образов: Пер. с англ. /
Под редакцией Б. Р. Левина — М.: Сов. радио, 1980 — 408 с. ил.
23. Петерс Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: применение теории хаоса в инвестициях и экономике. М: Интернет — трейдинг, 2004 — 304 с.
24. Пискулов Д. Ю. Теория и практика валютного дилинга = Foreign Exchange and
Money Market Operations: Прикладное пособие. — 3-е изд., испр. и доп. — М.: Диаграмма,
1998. — 256 с.
25. Рудык Н. Б., Поведенческие финансы или между страхом и алчностью. — М.
Дело, 2004. — 272с.
26. Сорос Дж. Алхимия финансов/ Пер. с англ. Аристова Т. С. — М.: ИНФРА-М,
1999. — 416 с.
27. Суворов С. Г., Азбука валютного дилинга.— СПб.: Издательство С.;
Петербургского университета, 1998.— 296 с.
28. Твид Л. Психология финансов.. — М.: «ИК «Аналитика», 2005 — 376 с.
Приложение Исходные данные
Date NZDUSD AUDUSD Date NZDUSD AUDUSD Date NZDUSD AUDUSD 01.
11.2011 0,80 709 1,5 399 20.
12.2011 0,75 534 0,98 945 09.
02.2012 0,83 401 1,7 982 02.
11.2011 0,79 466 1,3 268 21.
12.2011 0,76 782 1,782 10.
02.2012 0,83 386 1,7 843 03.
11.2011 0,78 772 1,3 329 22.
12.2011 0,77 019 1,1 007 12.
02.2012 0,82 773 1,6 669 04.
11.2011 0,79 457 1,3 999 23.
12.2011 0,77 355 1,1 279 13.
02.2012 0,82 883 1,6 836 06.
11.2011 0,79 343 1,3 999 26.
12.2011 0,7735 1,0152 14.
02.2012 0,83 387 1,7 304 07.
11.2011 0,7959 1,3 752 27.
12.2011 0,77 396 1,1 655 15.
02.2012 0,83 356 1,6 903 08.
11.2011 0,79 647 1,3 747 28.
12.2011 0,77 219 1,1 552 16.
02.2012 0,833 1,6 942 09.
11.2011 0,7984 1,3 902 29.
12.2011 0,76 835 1,924 17.
02.2012 0,83 285 1,7 535 10.
11.2011 0,78 087 1,1 395 30.
12.2011 0,77 092 1,1 347 19.
02.2012 0,83 827 1,7 831 11.
11.2011 0,77 685 1,1 522 02.
01.2012 0,77 717 1,2 167 20.
02.2012 0,83 836 1,7 681 13.
11.2011 0,78 617 1,2 973 03.
01.2012 0,77 809 1,2 307 21.
02.2012 0,83 951 1,7 531 14.
11.2011 0,79 219 1,3 463 04.
01.2012 0,78 955 1,3 757 22.
02.2012 0,83 354 1,6 605 15.
11.2011 0,78 005 1,2 023 05.
01.2012 0,78 727 1,3 661 23.
02.2012 0,82 899 1,6 362 16.
11.2011 0,77 087 1,1 757 06.
01.2012 0,78 006 1,2 614 24.
02.2012 0,83 606 1,7 155 17.
11.2011 0,76 572 1,809 08.
01.2012 0,7788 1,2 014 26.
02.2012 0,83 637 1,6 952 18.
11.2011 0,75 868 0,99 975 09.
01.2012 0,7791 1,1 984 27.
02.2012 0,83 639 1,7 035 20.
11.2011 0,75 642 1,75 10.
01.2012 0,78 692 1,2 376 28.
02.2012 0,83 991 1,7 557 21.
11.2011 0,75 569 0,99 925 11.
01.2012 0,79 415 1,3 112 29.
02.2012 0,83 768 1,0767 22.
11.2011 0,74 656 0,98 396 12.
01.2012 0,79 669 1,3 086 01.
03.2012 0,83 381 1,7 349 23.
11.2011 0,7472 0,9837 13.
01.2012 0,79 355 1,3 311 02.
03.2012 0,8392 1,8 118 24.
11.2011 0,73 966 0,96 858 15.
01.2012 0,7915 1,0285 04.
03.2012 0,83 033 1,7 428 25.
11.2011 0,7414 0,97 313 16.
01.2012 0,79 183 1,2 873 05.
03.2012 0,83 035 1,7 432 27.
11.2011 0,7443 0,9789 17.
01.2012 0,79 334 1,3 122 06.
03.2012 0,8204 1,6 739 28.
11.2011 0,75 052 0,98 152 18.
01.2012 0,79 986 1,3 741 07.
03.2012 0,8122 1,5 555 29.
11.2011 0,7547 0,98 981 19.
01.2012 0,80 413 1,0434 08.
03.2012 0,81 625 1,5 816 30.
11.2011 0,7609 0,99 985 20.
01.2012 0,80 276 1,4 169 09.
03.2012 0,82 401 1,0641 01.
12.2011 0,78 023 1,2 826 22.
01.2012 0,80 276 1,0481 11.
03.2012 0,82 001 1,5 603 02.
12.2011 0,77 861 1,2 406 23.
01.2012 0,8067 1,048 12.
03.2012 0,81 862 1,5 641 04.
12.2011 0,7774 1,2 539 24.
01.2012 0,80 959 1,5 221 13.
03.2012 0,81 808 1,5 091 05.
12.2011 0,77 806 1,2 307 25.
01.2012 0,81 162 1,4 918 14.
03.2012 0,82 186 1,0537 06.
12.2011 0,77 974 1,2 675 26.
01.2012 0,81 656 1,5 951 15.
03.2012 0,80 968 1,4 479 07.
12.2011 0,77 962 1,2 433 27.
01.2012 0,8212 1,6 297 16.
03.2012 0,81 946 1,0527 08.
12.2011 0,77 959 1,2 919 29.
01.2012 0,823 1,6 376 18.
03.2012 0,82 346 1,5 772 09.
12.2011 0,77 224 1,1 644 30.
01.2012 0,82 292 1,6 378 19.
03.2012 0,82 516 1,5 922 11.
12.2011 0,7736 1,2 029 31.
01.2012 0,81 902 1,5 965 20.
03.2012 0,82 599 1,061 12.
12.2011 0,77 453 1,2 068 01.
02.2012 0,82 622 1,6 194 21.
03.2012 0,81 656 1,4 746 13.
12.2011 0,7627 1,709 02.
02.2012 0,8323 1,7 037 22.
03.2012 0,81 118 1,0448 14.
12.2011 0,75 663 1,145 03.
02.2012 0,83 298 1,7 097 22.
03.2012 0,81 118 1,0448 15.
12.2011 0,75 022 0,99 079 05.
02.2012 0,8336 1,7 528 16.
12.2011 0,75 293 0,992 06.
02.2012 0,83 352 1,7 523 18.
12.2011 0,7611 0,99 806 07.
02.2012 0,83 381 1,7 249 19.
12.2011 0,76 357 0,99 866 08.
02.2012 0,83 558 1,8 066
Приложение Б.
Проверка гипотез о наличии тенденции временного ряда
Непараметрические тесты:
1) Критерий серий, основанный на медиане выборки.
2) Критерий «восходящих» и «нисходящих» серий.
3) Критерий Фостера-Стюарта.
где
4) Критерий Кокса-Стюарта
5) Критерий, основанный на ранговой корреляции.
6) Критерий квадратов последовательных разностей (критерий Аббе).
— нормальное распределение
— тенденция существует Для большой выборки:
q<2→H1, тенденция существует
Приложение В Результаты реализации в ППП Eviews
Рисунок В.1 — результаты теста Дикки-Фуллера для исходных значений ряда NZDUSD
Рисунок В.2 — оценка АКФ и ЧАКФ для исходных значения ряда NZDUSD
Рисунок В.3 — результаты теста Дикки-Фуллера первых разностей ряда NZDUSD
Рисунок В.4 — оценка АКФ и ЧАКФ для первых разностей ряда NZDUSD
Рисунок В.5 — результаты теста Дикки-Фуллера для исходных значений ряда AUDUSD
Рисунок В.6 — оценка АКФ и ЧАКФ для исходных значений ряда AUDUSD
Рисунок В.7 — результаты теста Дикки-Фуллера для первых разностей ряда AUDUSD
Рисунок В.8 — оценка АКФ и ЧАКФ для первых разностей ряда AUDUSD
Рисунок В.9 — результаты теста Филипса-Перрона для исходного временного ряда NZDUSD
Рисунок В.10 — результаты теста Филипса-Перрона для исходного временного ряда AUDUSD
Рисунок В.11 — результаты теста Филипса-Перрона для первых разностей ряда NZDUSD
Рисунок В.12 — результаты теста Филипса-Перрона для первых разностей ряда AUDUSD
Рисунок В.13 — Результаты проверки критерия KPSS для исходного временного ряда NZDUSD
Рисунок В.14 — Результаты проверки критерия KPSS для первых разностей временного ряда NZDUSD
Рисунок В.15 — Результаты проверки критерия KPSS для исходного временного ряда AUDUSD
Рисунок В.15 — Результаты проверки критерия KPSS для первых разностей временного ряда AUDUSD
Приложение Г.
Реализация в МetaTrader 4.0 адаптивного метода прогнозирования временного ряда с неустойчивым характером колебаний
/параметры
extern double alfa=0.3; //параметр сглаживания
extern int PointPeriod=24;//кол-во точек в статистической базе
extern double eps=0.05;//заданная точность
extern double lot=0.01;//размер
double dx[]; //массив разностей
int k[]; //массив знакового ряда
int m[]; //массив ki*kj
double St;//значение сглаженного ряда
//+—————————————————————————————————+
//- адаптивная модель прогнозирования временного ряда ;
//- с неустойчивым характером колебаний ;
//+—————————————————————————————————+
int start ()
{
if (OrdersTotal ()≠0)
{
OrderSelect (0,SELECT_BY_POS, MODE_TRADES);
if (OrderType ()==OP_BUY) OrderClose (OrderTicket (), OrderLots (), Ask, 3, Red);
if (OrderType ()==OP_SELL) OrderClose (OrderTicket (), OrderLots (), Bid, 3, Green);
}
int N=PointPeriod;
//определяем размер массивов
ArrayResize (dx, PointPeriod-1);
ArrayResize (k, PointPeriod-1);
ArrayResize (m, PointPeriod-2);
Print («Алгоритм работает»);
//+———————————————————————————————-+
//- блок формирования соответствующих векторов ;
//+———————————————————————————————-+
for (int i=N-2;i>=0;i—)
dx[i]=Close[i]-Close[i+1];
for (int j=N-2;j>=0;j—)
{
if (dx[j]>0) k[j]=1;
if (dx[j]==0) k[j]=0;
if (dx[j]<0)k[j]=-1;
}
for (int l=N-3;l>=0;l—)
{
if (k[l]*k[l+1]==1) m[l]=1;
if (k[l]*k[l+1]==0) m[l]=0;
if (k[l]*k[l+1]==-1) m[l]=-1;
}
//+———————————————————————————————-+
//- конец блока формирования соответствующих векторов ;
//+————————————————————————————————+
//+————————————————————————————————+
//- блок определения S0 ;
//+————————————————————————————————+
int S0;
if (Close[N-1]-Close[N]>0)
{
//ki=1
if (k[N-2]==-1)S0=-1;
if (k[N-2]==0) S0=0;
if (k[N-2]==1) S0=1;
}
if (Close[N-1]-Close[N]<0)
{
//ki=-1
if (k[N-2]==-1)S0=1;
if (k[N-2]==0) S0=0;
if (k[N-2]==1) S0=-1;
}
if (Close[N-1]-Close[N]==0)
{
//ki=0
if (k[N-2]==-1)S0=0;
if (k[N-2]==0) S0=0;
if (k[N-2]==1) S0=0;
}
//+———————————————————————————————-+
//- конец блока определения S0 ;
//+———————————————————————————————-+
//+———————————————————————————————-+
//- блок построения прогноза соответствующих векторов;
//+———————————————————————————————-+
St=S0;
for (int u=N-2;u>=0;u—)
{
St=alfa*m[u]+(1-alfa)*St;
}
int mmodel;
if (St-eps>0) mmodel=1;
if (0-eps
{
if (0-eps
}
if (St==0) mmodel=0;
if (St<0) mmodel=-1;
//проверяем знак прироста валюты
//рост валюты
Print (mmodel*k[0]);
if (mmodel*k[0]>0) OrderSend (Symbol (), OP_BUY, lot, Ask, 3,0,0,0,0,0,Green);
//ситуация не изменится
if (mmodel*k[0]==0)
{
if (OrdersTotal ()==0) OrderSend (Symbol (), OP_BUY, lot, Ask, 3,0,0,0,0,0,Yellow);
}
//прирост отрицательный
if (mmodel*k[0]<0) OrderSend (Symbol (), OP_SELL, lot, Bid, 3,0,0,0,0,0,Red);
//+———————————————————————————————-+
//- конец блока построения прогноза соответствующих векторов ;
//+———————————————————————————————-+
return (0);
}
Приложение Д.
Оценка модели случайного блуждания Рисунок Д.1 — Показатели качества построенной модели Рисунок Д. 2 — Оценка параметров модели случайного блуждания Рисунок Д.3 — Оценки АКФ и ЧАКФ остатков модели случайного блуждания Рисунок Д.4 — Проверка гипотезы о нормальном законе распределения
Приложение E.
Построение модели ARFIMA (p, d, q)
Рисунок Е.1 — Оценка АКФ и ЧАКФ при параметре d=0.9
Рисунок Е.2 — Оценка АКФ и ЧАКФ при параметре d=1.1
Рисунок Е.3 — Оценка АКФ и ЧАКФ при параметре d=1.2
Рисунок Е.4 — Оценка АКФ и ЧАКФ при параметре d=1.3
Рисунок Е.5 — Описательная статистика построенной модели Рисунок Е.6 — Оценка параметров модели ARMA (1,1)
Рисунок Е.7 — Проверка гипотезы о нормальном законе распределения Рисунок Е.8 — Оценка АКФ и ЧАКФ регрессионных остатков для модели ARMA (1,1)
Приложение Ж.
Оценка параметров модели VAR (p)
Рисунок Ж.1 — Реализация теста Йохансена на коинтеграцию в EViews 3.1
Рисунок Ж.2 — оценка модели VAR (7)
Рисунок Ж.3 — Проверка гипотезы о нормальном законе распределения Рисунок Ж.4 — Оценки АКФ и ЧАКФ остатков для модели VAR
