Форекс стратегии - ПРИНЦИП ДЕКОМПОЗИЦИИ
Форекс стратегии международного рынка Forex
Главная | ПРИНЦИП ДЕКОМПОЗИЦИИ | Регистрация | Вход

Форекс. Forex. Дилинговый центр FOREX MMCIS group               

Пятница, 29.03.2024, 12:56
Приветствую Вас Гость | RSS
Меню сайта
Статистика

ПРИНЦИП ДЕКОМПОЗИЦИИ

В эконометрии широко применяется метод декомпозиции. Сложное движение цен представляется в виде суммы (наложения) четырех составляющих - четырех типов движений:


P(S, T, C, R) = S Å T Å C Å R,

S - сезонная составляющая,
T - тренд,
C - циклическая составляющая (цикл),
R - случайная (непрогнозируемая) составляющая.

Понятие тренда было введено ранее. Циклическая и сезонная составляющие представляют собой повторяющиеся движения цен. Различие между ними состоит в том, что сезонная составляющая имеет строгую периодичность, тогда как длительность отдельных циклов циклической составляющей - величина переменная. Необходимо учитывать, что такое разложение всегда условно: тренд обычно является частью большого цикла, период сезонной составляющей может смещаться на достаточно длительном интервале времени и т. д.

Анализом экономических циклов занимались многие экономисты. В настоящее время известно не менее двух десятков циклов различной длительности. Одним из самых известных циклов является длинная (50-54 летняя) волна Кондратьева. Предложенная в 20-х годах русским экономистом Н.Д.Кондратьевым, она стала знаменитой благодаря тому, что ее "критические" значения пришлись на 29-30 год и совпали с крахом фондового рынка ("черный четверг" 1929 г.) и началом "великой депрессии". Следующий критический момент волны Кондратьева в нашем веке пришелся на 1987 год. В этот год произошел обвал цен на американском фондовой рынке (так называемый "черный понедельник"). Однако этот кризис не привел к таким катастрофическим последствиям, которые наблюдались в США в начале 30-х годов, что дало повод многим экономистам ставить под сомнение существование в настоящее время длинных волн, обьясняя их прошлые проявления цикличностью мировых войн.



Рис 6. Длинная волна Кондратьева и цикл Китчина.

Возможности циклического анализа фондового рынка ограничены. Попытки выявить скрытую периодичность классическими методами спектрального анализа (анализ Фурье, быстрый анализ Фурье, энтропийный метод MESA и т. д.) оказываются неэффективными. Большую часть времени спектр рынка представляет собой "белый шум", изредка бывает заметно наличие низкочастотной составляющей. Длина циклов меняется от цикла к циклу, и предсказать ее точное значение оказывается чрезвычайно сложно. Поэтому анализ циклической составляющей служит для решения менее конкретных, "рамочных" задач:
1) определить, на какой стадии (фазе) цикла находится в настоящий момент рынок;
2) определить взаимное расположение циклов относительно друг друга для различных рынков, активов и т. д.

При анализе стадий пользуются моделями, представляющими цикл разбитым на определенное число фаз. Такова, например, 6-фазная модель, где цикл имеет следующие фазы (см. Рис. 6):

  1. рост (growth).
  2. процветание (prosperity).
  3. нестабильность (warning).
  4. свертывание (recession).
  5. депрессия (depression).
  6. восстановление (recovery).


Мартин Принг (Martin Pring) предложил более простую, 4-х фазную модель, в которой на полном цикле выделяются следующие фазы (по аналогии с временами года):

первая фаза - "весна" - период роста, подъема;
вторая фаза - "лето" - период стабильности;
третья фаза - "осень" - период спада, рецессии;
четвертая фаза - "зима" - период депрессии, стагнации.

Наиболее продуктивным при анализе циклов оказывается определение взаимного расположения различных циклов. При всей произвольности длин циклов, последовательность, в которой следуют друг за другом пики и впадины разных рынков, секторов экономики, наконец, отдельных активов, оказывается во многих случаях необычайно устойчивой. Это позволяет при наступлении определенных событий на одном рынке (секторе рынка и т. д.) прогнозировать наступление аналогичных событий на другом рынке. Такие прогнозы носят, как правило, ориентировочный характер: конкретные моменты наступления событий оцениваются с помощью других индикаторов рынка.

Более конкретным и потому более эффективным является анализ сезонной составляющей движения цен. Аналитику необходимо потратить усилия на выявление сезонных аномалий на различных рынках и у отдельных финансовых инструментов. Такие аномалии являются "зонами", где рынок неэффективен, а значит, имеется возможность для извлечения дополнительной прибыли. Наиболее известными из такого рода аномалий, выявленных на фондовом рынке США, являются: Президентский цикл, Эффект предпраздничных дней, Эффект понедельника и ряд других.

Президентский цикл

Выборы президента в США происходят раз в четыре года. Расчитав доходность каждого года цикла (как отношение средней цены декабря текущего года к средним ценам декабря предыдущего года) и взяв сумму доходностей по каждому году за длительный период времени, получим следующую таблицу:


Сумма за 1904-1986Сумма за 1832-1986
Год выборов197% 235%
Год после выборов-38% -37%
Промежуточный год70% 89%
Год перед выборами202% 280%

Год выборов и год перед выборами отличаются от остальных двух повышенной доходностью. В 1973 году Мак-Нейлом (D. MacNeil) была предложена стратегия на основе выявленной сезонной составляющей президентского цикла: вкладывать в течение этих двух лет средства в акции, в течение двух последующих - в гособлигации. Общий доход от такой стратегии за период с 1962 по 1984 год составил бы 1860% при 518% от пассивной стратегии "купил-и-держи". Еще более "рельефным" выглядит распределение итоговой доходности, если рассматривать не 4-х а 8-летний цикл.

Эффект предпраздничных дней

Если проанализировать изменения цен в предпраздничные дни в США, то в большинстве дней обнаружится значительные отклонения от средней (в сторону роста) . В следующей таблице для каждого предпраздничного дня за период с 1897 по 1986, показано количество дней (в процентах), в которые рос индекс Доу-Джонса (DJIA):

Праздничный день%
Новый год (New Year's Day) 70,8%
День Президента (President's Day) 48,9%
Страстная Пятница (Good Friday) 61,5%
День Памяти (Memorial Day) 75,0%
День Независимости (July 4) 75,3%
День Труда (Labor Day) 79,6%
День Благодарения (Thanksgiving) 60,2%
Рождество (Christmas) 72,2%


В среднем же индекс рос лишь в 52,5% от общего числа дней. Аналогичные результаты получаются при анализе средней доходности этих дней (см. R.Ariel "High Stock Return Before Holidays", рассматривается период 1963-1982 гг. ).

Аномалия была впервые обнаружена Артуром Мериллом (Artur Merrill) в 1966 г.

При поиске таких аномалий следует уделять особое внимание моментам перехода от одного базового периода к другому т. е. : дням начала-конца недели, месяца, квартала, года.

Следует предостеречь аналитика от излишней доверчивости при обнаружении статистически значимых свидетельств влияния друг на друга разнородных временных рядов. Случайные движения могут иногда создавать видимость существования закономерностей, приводящих к парадоксальным результатам. В качестве примера такой сомнительной закономерности можно привести так называемый "годовой барометр" - индикатор, построенный на ценах первых дней января и оценивающий на их основе перспективы всего года. Некоторые аналитики связывают циклические движения цен с появлением пятен на солнце, цикличностью в движении звезд и планет (астрологические методы технического анализа) и т. п. Все же не следует довольствоваться лишь поверхностными статистическими оценками, при обнаружении взаимной коррелированности временных рядов, лучше провести более глубокий причинный анализ найденной закономерности, хоть как-то попытаться ее обосновать, построить примерную причинно-следственную цепочку.

>>>>


Календарь
«  Март 2024  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
    123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031
Архив записей

Copyright MyCorp © 2024Сделать бесплатный сайт с uCoz