CC BY
17
А.Б. Шутов
старший преподаватель, ФГБОУ «Сочинский государственный университет»
ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОПРЯЖЕНИЯ МЕЖДУ МАКРО И МИКРОКОЛЕБАНИЯМИ В ТЕНДЕНЦИЯХ ДИНАМИКИ АКЦИЙ НА РЫНКЕ ММВБ
Аннотация. Тенденции параметров сигналов в динамических рядах имеют микро и макроколебания. С помощью предложенного метода определяется величина сопряжения этих тенденций. Исследование динамических рядов курса акций Роснефти, Сбербанка и стоимости золота за период с 2009 по 2011 годы позволило выявить количественные различия в сопряженности тенденций.
Ключевые слова: тенденции микроколебаний, тенденции макроколебаний, долевое сопряжение тенденций, метод долевого участия тенденций, информационные технологии.
A.B. Shutov, Sochi State University
DEFINITION OF INTERFACE BETWEEN MACRO AND MICROFLUCTUATIONS IN
TENDENCIES OF DYNAMICS OF ACTIONS IN THE MARKET OF THE MOSCOW INTERBANK
STOCK EXCHANGE
Abstract. Tendencies of parameters of signals in dynamic numbers have микро and macrofluctuations. By means of the offered method the size of interface of these tendencies is defined. Research of dynamic numbers of share price of Rosneft, Sberbank and gold for the period with 2009 for 2011 has allowed to reveal quantitative distinctions in an interlinking of tendencies.
Keywords: tendencies of microfluctuations, tendencies of macrofluctuations, share interface of tendencies, a method of individual share of tendencies, information technologies.
Торговля ценными бумагами приобретает все большее значение в рыночной системе. С появлением компьютеров намного возросли возможности методов прогнозирования, что дало возможность трейдерам лучше ориентироваться в ситуации. График цены несет главную информацию о рынке. Методы анализа графиков используются на рынке с давних времен и достаточно хорошо разработаны, но все равно каждый год появляются новые методы технического анализа, которые сразу устаревают, как только становятся общедоступными, поскольку уже не дают преимуществ в рыночной борьбе за прибылью.
В нашей работе мы предлагаем метод долевых тенденций, который имеет некоторые преимущества перед известными индикаторами оценок торговли. Активизация торгов увеличивает, как правило, величину колеблемости ценной бумаги. Сильное зашкаливание цены за устоявшийся диапазон, как правило, приводит в дальнейшем к её спаду. В этом случае для контроля величины диапазона используется индикатор «конвертов» (envelopes). Еще более точным в оценках предполагаемого спада или подъема является индикатор «Процентный диапазон Уильямса» (Williams' Percent Range, %R) - это динамический индикатор, определяющий состояние перекупленности/перепроданности. Часто в оценках используются индикаторы Stochastic Oscillator, Alligator и другие.
В исследовании тенденций динамического ряда часто прибегают к разделению его на высокие и низкие колебательные волны. Степенными уравнениями определяют общую тенденцию. Несмотря на различие методов исследования: скользящие средние, индекс прироста, индекс напряжения - основной их целью является определение
и сравнение тенденций в условно разделенных частотных диапазонах [1, 4, 6]. Предполагается, что более частая смена тенденций в высоких волнах характеризует влияние внешних воздействий, а в более медленных волн отражены процессы развития открытой системы [3].
Каждая из высоких или низких волн различается в повышательных и понижательных тенденциях. Общая динамика их неразрывна и в них нет абсолютной симметрии. Учет тенденций всех волн динамического ряда будет представляет их долю участия. Использование этого параметра дает возможность сравнивать тенденции различных по протяженности динамических рядов [5]. Кроме того, в этой работе мы показываем, как можно определять сопряженность тенденций колеблемости курса акций высоких и низких волн одного динамического ряда.
Ряд исследователей отмечают, что в тенденциях колеблемости высоких и длинных волн на графиках наблюдается их сближение и расхождение. Увеличение некоторого сопряжения, вызванного сближением, происходит в тех системах, функционирование которых испытывает напряжение в работе [1, 4, 7].
На практике, для определения функциональной зависимости в тенденциях между признаками в рядах динамики используют методы корреляции, регрессии и автокорреляции. Однако в корреляциях и регрессиях используются признаки вариационной совокупности, такой подход отдаляет связь между причиной и следствием и не позволяет вести объективный учет в изменении тенденций динамики [2].
Основной торговой площадкой в России является Московская межбанковская валютная биржа (ММВБ, micex.ru). Предлагаемый в данной работе метод резерва динамического сопряжения (РДС) был апробирован на динамических рядах колеблемости цен акций выбранных из информационной системы QUIK (версия 5.13.0.75).
На графиках рис.1 мы видим, что колеблемость курса акций Роснефти отличается от колеблемости курса акций Сбербанка как в диапазоне высоких, так и в диапазоне низких волн. Для определения показателя РДС между волнами высокого и низкого диапазонов мы предлагаем внести некоторые вычислительные дополнения в метод долевого участия тенденций [5].
На первом этапе по вычислению РДС по параметрам индекса прироста определяют их значения в условных долях прироста. Они представляют отклонение динамики прироста от динамического стандарта (hi+1)\
А Bun = B+i - hi+i . (1)
На втором этапе таким же образом по данные динамического ряда определяется условная доля прироста:
А Вот = Bi+1 — hi+1 . (2)
Для определения связи между макро и микроколебаниями находим разницу между условными долями индекса прироста и общими тенденциями прироста:
А Вт = А Вот - А Bun . (3)
Чтобы избавиться от положительных и отрицательных знаков в колеблемости, данные возводятся в квадрат.
На пятом этапе по уже известным формулам в двумерной модели находятся условные доли участия А By-и А Bom. Эти данные и представляют основу для определения РДС (см. рис.2). Уже на графике рисунка мы видим большую сопряженность по-
казателей Сбербанка по отношению к данным Роснефти. Эти данные ряда, выражены условной долей участия Ду):
(4)
Д = В
"у I
I+1
В,.
Рисунок 1 - Динамика курса акций на бирже ММВБ за период с 01.10.2009 г. по 24.03.2011 г.
На следующем 8-м этапе, для определения величины РДС, квадратный корень суммы квадрата разности представляем обратной величиной:
РДС = /VКВт+1 - Вот+1 )2 . (5)
На рис.2 б) вычисленная величина РДС Сбербанка равна 0,132, тогда как у Роснефти данные сопряжения значительно ниже - 0,042.
По индикации данных графика и полученным величинам РДС можно сделать вывод, что за данный период времени макро и микроколебания акций Сбербанка были сопряжены в большей мере, а взлеты и падения курса были менее значительны, чем акции Роснефти. Колебания цен акций Роснефти были более непредсказуемы, а незначительный начальный подъем в дальнейшем сопровождался длительным спадом.
а) б)
Рисунок 2 - Резерв Динамического Сопряжения в тенденциях макро (Т) и микроколебаний (ОТ): а) Роснефть - 0,042; б) Сбербанк - 0,132
Индикаторы общей тенденции (ОТ) и тенденции (Т) могут пересекаться и меняться местами, что говорит о преобладании в торговле макро (Т) или микроэкономических (ОТ) тенденций. Наблюдаемое нами уменьшение сопряжения и преобладание макро тенденций над микро в период подъема, в дальнейшем приводило к падению
акций. Из графика на рис.2 мы видим, что цена на акции Сбербанка оказалась в зоне устойчивого подъема с высоким РДС, тогда как акции Роснефти претерпели значительное падение в цене с потерей РДС.
Таблица 1 - Показатель РДС между макро и микроколебаниями цен.
Золото Роснефть Сбербанк
0,027 0,042 0,132
За весь исследуемый период разброс диапазона цен у акций золота и Сбербанка равномерен на всем протяжении, но у Сбербанка он значительно ниже (см. табл.1 и рис.1), это отразилось, соответственно, и на величине РДС.
Список литературы:
1. Баевский Р.М., Иванов Г.Г. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения. // Ультразвуковая и функциональная диагностика - 2001. - №3. - С. 108-126.
2. Голицын Г.А., Левич А.П. Вариационные принципы в научном знании. Философские науки. - 2004. - № 1. - С. 105-136
3. Князева Е Н., Курдюмов С.П. Основания синергетики: Режимы с обострением, самоорганизация, темпомиры. - СПб.: Алетейя. - 2002. - 414 с.
4. Шиятов С. Г. К методике расчета индексов прироста деревьев. // Экология. -1970. - №3. - С.85-87.
5. Шутов А.Б., Лобова О.Е., Семенчук В.С. Метод долевого участия в исследовании тенденций динамики параметров физического развития у человека. Вестник СГУТиКД. - 2011. - № 3 (17) - С.231-238.
6. Индикатор Аллигатор. Электронный ресурс:
http://tradexperts.ru/Indikator-Alligator
7. Организация как открытая система. Электронный ресурс:
http://WWW.standard-company.ru/standard-company8.shml
List of references:
1. Baevskij R.M., Ivanov G.G. Variabilit of an intimate rhythm: theoretical aspects and opportunities of clinical application. // Ultrasonic and functional diagnostics - 2001. - Vol. 3. - P. 108-126.
2. Golitsyn G.A., Levich A.R. Variational principles in scientific knowledge. Philosophical sciences. - 2004. - Vol. 1. - P. 105-136
3. Knyazeva Е.Ы., Kurdyumov S.P. Bas of synergetrics: Modes with an aggravation, self- organizing, tempoworlds. - SPb.: Aleteia. - 2002. - 414 p.
4. Shijtov S.G. To a design procedure of indexes of a gain of trees. // Ecology. - 1970. - Vol. 3. - P.85-87.
5. Shutov А.В., Lobova O.E., Semenchuc V.S. Method of individual share in research of tendencies of dynamics of parameters of physical development in the person. Bulletin SGUTiKD. - 2011. - Vol. 3 (17). - P. 231-238
6.Alligator indicator. Electronic resource: http://tradexperts.ru/Indikator-Alligator
7. Organization as an open system. Electronic resource:
http: // WWW.standard-company.ru/standard-company8.shml
