Квантовые модели: новое слово в прогнозировании. Часть 2

Квантовые модели: новое слово в прогнозировании рынка. Часть первая.

Danske Bank при расчете своей квантовой модели G10 FX Financial Scorecard использует такой параметр как «позиционирование». Строго говоря, это – маркетинговый термин, и не совсем ясно, какой именно смысл вкладывает в него Danske Bank при анализе валютного рынка. Рискнем предположить, что имеется в виду оценка перспектив финансовых инструментов, действие которых направлено в будущее, то есть исследование рынка с позиции не настоящего, а с позиции формирования внешней среды для инструмента, которая проявится когда-нибудь потом.

Очевидно, что для такой оценки нужно использовать другие финансовые инструменты - фьючерсы и опционы, для чего нам понадобятся отчеты Commodity Futures Trading Commission (Комиссия по торговле товарными фьючерсами, далее CFTC), поскольку в них как раз и учитываются раздельные позиции крупных участников рынка – фьючерсы и опционы на основные мировые валюты.

Отчеты выходят 1 раз в неделю, как правило, по пятницам и содержат подробное описание консолидированных позиций трех групп участников рынка – спекулянтов, операторов (хеджеров) и группы неподотчетных игроков, которых еще называют мелкими спекулянтами.

Необходимое отступление. Типичная ошибка при анализе отчетов CFTC заключается в том, что путаются механизмы извлечения прибыли для спекулянтов и операторов. Широко распространено мнение, что эти две группы игроков находятся между собой в перманентной борьбе, в которой спекулянты, как правило, выигрывают, а операторы, как правило, проигрывают. Это заблуждение возникает от непонимания принципов хеджирования. Описание механизма извлечения прибыли выходит за рамки этого обзора, отметим лишь, что две группы игроков действуют согласованно, и прибыль получают и те и другие, поскольку извлекают свои доходы из разных сегментов рынка и от разных видов деятельности.

Расчет этого компонента для будущей квантовой модели будет идти по несколько иному алгоритму, поскольку различаются временные периоды (неделя против суток) и форма подачи первичной информации. Результат на графике:

Как мы видим, и в этом случае основные направления курса eurusd и расчетного интереса крупных игроков имеют вполне отчетливую корреляцию. Графики отличаются амплитудой, но основные направления выдерживаются довольно точно, и это позволит нам использовать отчеты CFTC в качестве очередного компонента будущей квантовой модели.

Итак, наша модель приобретает всё более конкретные очертания. Конечно, есть и другие рынки, которые можно рассматривать как внешнюю среду для валют, в первую очередь, это рынок сырья. К примеру, существует довольно сильная корреляция между стоимостью нефти WTI и курсом канадского доллара или между золотом и швейцарским франком. Для каждой валюты можно составить собственный сырьевой индекс, однако расчеты получатся слишком громоздкими, а к цели они нас приблизят незначительно.

Таким образом, «внешняя среда» в первом, самом грубом приближении, у нас выстроена. Корректная обработка и правильная интерпретация трёх обозначенных баз данных позволит составить «карту интереса» капитала к тому или ином рынку.

Известно, что непосредственно курсовую стоимость валюты определяет свободный, не связанный в активах капитал, «кэш», он же спекулятивный капитал, именно этот капитал реагирует первым на любые новости. Наличность, в свою очередь, может составлять малую долю портфеля крупного игрока – банка, хедж-фонда или инвестиционного фонда. Основная же часть средств находится в долгосрочных активах, которые, по мнению игроков, будут менять свою стоимость с течением времени в расчетном направлении. Как правило, эти активы и размещаются в тех самых инструментах, которые мы используем для описания «внешней среды» для котировок валют. Следовательно, правильная интерпретация изменения «внутреннего состояния» описанных выше рынков может дать информацию о намерениях крупных игроков переместить свой капитал из того или иного инструмента или из той или иной валютной зоны.

Эти изменения являются опережающими относительно изменений валютных курсов, поскольку значительная их часть начинается и далее развивается внутри одной валютной зоны. К примеру, инвестор при переоценке рисков может часть активов переместить из акций в облигации и обратно, анализ долгового и фондового рынков эти движения зафиксирует, а на валютном они могут не вызвать реакции, поскольку перемещения капитала происходит в пределах одной валютной зоны. И именно поэтому анализ «внешней среды» для валютной пары дает дополнительную информацию о намерениях игроков, которую невозможно получить обычным путем.

Теперь нужно добавить к полученным расчетам собственное «внутреннее состояние» валютной пары, для чего вполне подойдут обычные методы теханализа. Большинство банков используют довольно простые способы, к примеру моментум, RSI, комбинации простых средних с периодами от 21 до 200 дней, или чуть более сложные индикаторы (Danske Bank использует индикатор MACD). Мы добавим в качестве компонента, ответственного за расчет «внутреннего состояния», более сложную модель нелинейной волновой регрессии, которая довольно точно предсказывает глобальное направление по инструменту, а больше нам ничего и не нужно.

Итак, у нас есть всё необходимое для построения модели. Дальше дело техники – присвоить каждому компоненту вес в будущем окончательном результате, составить и просуммировать прогнозы по каждому рынку и отобразить в виде готового к использованию графика:

Именно в таком виде большинство банков представляют окончательный результат своих квантовых моделей. Каждая валюта имеет свой вес, и на начало каждого торгового дня можно видеть рост или снижение интереса к ней. Всё больше и больше инвестиционных фондов управляют своими портфелями активов с помощью сложных квантовых моделей, а влияние трейдера, роль пресловутого «человеческого фактора», сводится к минимуму.   

Конечно, в короткой статье невозможно раскрыть весь алгоритм расчетов. В то же время, как известно, критерием истины является практика, а потому попробуем составить прогноз на ближайшие несколько дней, используя исключительно результаты модели.

Об этом – в третьей части.

По материалам Альпари

Похожие статьи:

Новости → Квантовые модели: новое слово в прогнозировании. Часть 3

Новости → BofA снизил прогноз по S&P 500 на 5% на конец 2015-го

Новости → Квантовые модели: новое слово в прогнозировании рынка