О некоторых подходах к построению торговых стратегий на рынках криптовалют

В работе предложена торговая стратегия инвестирования на рынке криптовалют, использующая моменты входа на рынок на основе дополнительных источников информации. Соответствующая задача поставлена как задача по классификации тренда стоимостных показателей криптовалют. Для ее решения в статье применяются ансамблевые модели и глубокие нейронные сети. Компьютерный анализ стратегий инвестирования показал преимущество предложенной модели перед традиционными методами машинного обучения.

Прогнозирование разворота тренда с помощью методов распознавания образов на примере индекса РТС

Статья посвящена методам распознавания образов для прогнозирования разворота тренда индекса РТС. Образы обнаруживаются с помощью библиотеки Python TA-Lib, проверяется их способность прогнозировать разворот тренда для различных условий. Проводится биномиальный тест для оценки статистической значимости способности исследуемых методов распознавать развороты тренда. Показано, что с их помощью можно найти фигуры технического анализа, которые имеют статистически значимые прогнозы разворота тренда.

Установление волатильности между фондовыми рынками России и развитых стран

Статья посвящена выявлению степени взаимозависимости между рынками России, США, Великобритании, Германии, Франции. Получены оценки коэффициентов для матрицы вариаций-ковариаций двумерной модели BEKK GARCH (1,1), оценки изменяющихся динамических корреляций, установлено направление причинности волатильности по тесту Грейнджера. Результаты исследования помогают лучше понять взаимосвязи между фондовыми рынками и могут быть полезны для портфельных менеджеров, финансовых аналитиков и финансовых властей.

Базовые подходы к оценке статистических характеристик криптовалют

В работе продемонстрированы базовые подходы к оценке поведения цены криптовалют и факторов, которые потенциально могут объяснить его изменение. Оригинальность работы заключается в построении авторского индекса по 97 криптовалютам на основе платформы CoinMarketCap и тестировании гипотезы о снижении риска инвестирования в криптовалюты с течением времени. Авторами построены ARMAи GARCH-модели для авторского индекса, проверены гипотезы о связи криптовалютного индекса и рынка акций.

Коррекция оценки рыночного риска на основе VaR с учетом дней ожидаемой повышенной волатильности

Сегодня в периоды неожиданных крупных колебаний на мировом финансовом рынке инвесторы вынуждены тщательно прогнозировать не только возможную доходность от вложений, но и потенциальный риск. Особое значение имеет учет рыночного риска, корректность измерения которого во многом обусловливает стабильность и результативность торговых стратегий. Предложенный авторами подход демонстрирует эффективность для почти половины эмитентов из состава американского фондового индекса.

Краткосрочный эффект разворота на развитых и развивающихся рынках капитала: тестирование с учетом различных моделей компенсации факторов риска

В статье представлены результаты тестирования эффекта разворота на шести фондовых рынках. Проверяются гипотезы о наличии краткосрочного эффекта разворота с учетом перебора возможных сочетаний элементов дизайна стратегии и о различии арбитражной доходности. Решается задача оценки параметров торговой стратегии максимизации результатов инвестирования. Определены детерминанты избыточной прибыли арбитражной стратегии покупки прошлых относительных проигравших и продажи прошлых победителей.

Модели прогнозирования валютных курсов: от теории к практике

Целью данного исследования является разработка механизма прогнозирования на среднесрочный период динамики валютных курсов на основе объединения фундаментального и  технического подходов, учитывающих спекулятивную составляющую в формировании цены валюты на международном рынке капиталов. Результаты исследования могут быть использованы валютными отделами банков, инвестиционными компаниями и другими организациями, заинтересованными в торговле на международном валютном рынке.

Эмпирическое тестирование календарных аномалий на фондовых рынках стран БРИКС и «Большой семерки»

В статье представлены результаты исследования дневных и месячных доходностей 13 фондовых индексов 12 рынков капитала стран БРИКС и «Большой семерки». В ходе данного исследования авторы провели эмпирическое тестирование аномалий дня недели и месяца года за период с января 2002 г. по май 2016 г.

Прогнозирование котировок валютного курса евро и доллара c использованием искусственных нейронных сетей

В статье рассматривается относительно новый нелинейный подход в прогнозировании валютных курсов с использованием нейронных сетей. Авторы после проведенных исследований доказывают, что сеть с включенными финансовыми индикаторами и параметрами (цена открытия, максимальная цена, объем торговли) выдает самый высокий показатель по прогнозируемой прибыли.

Риски алгоритмической торговли и их регулирование

В связи с масштабным распространением алгоритмических торговых операций их влияние на рынки в последние годы существенно усилилось. Вместе с тем возросли и риски, связанные со спецификой их воздействия на биржевые торги. В данной статье авторы анализируют наиболее важные и значимые риски роботизированной торговли, а также основные регулятивные меры, принимаемые по отношению к ней, и делают выводы о перспективах дальнейшего развития данного сегмента.

Технический анализ

(текущий раздел)