CC BY
12Основные принципы и методы построения интегрированной системы автоматической торговли на рынке FOREX
Basic principles and methods of FOREX market integrated automatic trading system creation
© о
о о
УДК 339.13
Д. А. Герцекович
доцент Международного института экономики и лингвистики Иркутского государственного университета, кандидат технических наук 664082, г Иркутск, ул. Улан-Баторская, д. 6; e-mail: davidgerc@yahoo.com
D. A. Gertsekovich
664082, Irkutsk, ul. Ulan-Batorskaya, 6; e-mail: davidgerc@yahoo.com
А. Н. Минакин
студент Института математики, экономики
и информатики Иркутского
государственного университета
664003, г Иркутск, б. Гагарина, д. 20; e-mail:
aminakin@mail.ru
A. N. Minakin
664003, Irkutsk, b. Gagarina, 20; e-mail: aminakin@mail.ru
Описывается методика оценки максимально возможной прибыли для наиболее часто торгуемых валютных пар и способ формирования оптимальной валютной корзины трейдера, а также изложены основы автоматической торговой системы на рынке FOREX.
The article describes a method of maximum possible profit estimation for the most frequently traded currency pairs and a way of trader's optimum currency basket creation, as well as presents basics of FOREX market automated trading system.
Ключевые слова: валютный рынок, валютная корзина трейдера, оптимальный бар, автоматическая торговая система
Keywords: currency market, trader's currency basket, optimum bar, automatic trading system
Интерес к поиску новых методов принятия решений на финансовых рынках постоянно растет. Это объясняется тем, что классические методы технического анализа [1-3 и др.] не всегда позволяют выявить динамику финансовых данных. Чтобы повысить результативность вырабатываемых торговых сигналов, исследователями были предложены различные новые алгоритмы [4-7 и др.]. Однако необходимость совершенствования инструментов выработки торговых решений является далеко не единственной проблемой. Условие построения эффективной торговой системы на валютном рынке заключается в получении ответов на целый ряд вопросов, ключевым среди которых является следующий: какие валютные пары следует использовать?
Для ответа на него необходимо ранжировать валютные пары по некоему критерию оптимальности. Выберем в качестве такового максимум прибыли, которую потенциально можно получить от каждой из рассматриваемых валютных пар (табл. 1).
Представленные в табл. 1 результаты — компромисс между волатильностью валютной пары, величиной ее спрэда и размерами бара. Последние, доставляющие оптимум целевой функции, в дальнейшем используются как начальные приближения при оптимизации и тестировании параметров строящейся торговой
системы. Как следует из табл. 1, при игре одним лотом (все дальнейшие рассуждения в статье проводятся без учета инвестиционного риска) наиболее предпочтительной является валютная пара GBP/JPY. И наоборот, наихудшие результаты показала пара EUR/CHF — 342 988 долл. США (более чем в 5 раз меньше, чем прибыль, которую позволяет получить пара GBP/JPY). Очевидно, что в своей практической деятельности трейдер не ограничивается игрой на одной валютной паре, а анализирует и использует несколько пар. Следовательно, существует необходимость формирования оптимальной валютной корзины трейдера.
У. Ф. Шарп с соавторами указывают на существование некоторых параллелей между инвестициями и спортивными состязаниями [8]. Мы проведем аналогичное сравнение. Представим себе, что каждая валютная пара — это некий автомобиль, со всеми своими преимуществами и недостатками (седан, внедорожник, грузовик и т. д.). Исходя из результатов, представленных в табл. 1, можно сделать вывод о том, что на описанной выше «трассе» (по данным о курсах валют за 2004 г) лучшим в среднем оказался «автомобиль № 16» (валютная пара GBP/JPY). На самом деле пройденная трасса имеет спуски, подъемы, труднопроходимые участки, отрезки с великолепным покрытием и т. д. По понятным причинам на различных участках дороги разные автомобили будут иметь преимущества в соответствии со своими ходовыми качествами.
Предположим далее, что мы располагаем информацией о том, что представляет собой ближайший предстоящий участок дороги (бар). Кроме того, мы имеем возможность выбора наиболее подходящего автомобиля на каждом таком этапе (баре). Другими словами, пилот имеет право пересаживаться из одного автомобиля в другой, если он считает это целесообразным. Тогда оптимальное соответствие выбранного автомобиля особенностям предстоящего этапа позволит минимизировать время прохождения всей трассы (максимизировать итоговую прибыль
< Таблица 1
S Ранжирование валютных пар по максимуму прибыли
Номер валютной пары Валютная пара Оптимальный бар, мин. Прибыль (пункты) Цена пункта, долл. США Прибыль, долл. США
1 EUR/CHF 60 35 915 9,76 342 988
2 CHF/JPY 60 40 676 9,63 390 896
3 EUR/GBP 60 21 557 19,77 421870
4 AUD/JPY 60 54 015 9,63 519 084
5 AUD/USD 30 71 237 10,00 712 370
6 AUD/CAD 60 75 228 10,12 753 032
7 USD/JPY 30 86 857 9,63 834 696
8 USD/CAD 30 102 928 10,12 1 030309
9 GBP/CHF 60 110 806 9,76 1 058 197
10 USD/CHF 25 123 066 9,76 1 175280
11 EUR/USD 15 121 273 10,00 1 212 730
12 EUR/CAD 30 127067 10,12 1 271 941
13 EUR/JPY 15 150 906 9,63 1 450207
14 EUR/AUD 30 162 094 9,62 1 549 619
15 GBP/USD 15 178 383 10,00 1 783 830
16 GBP/JPY 30 191 693 9,63 1 842 170
Источник: [9].
в нашей задаче). Полученная посредством этого алгоритма прибыль для различных баров представлена в табл. 2. Как следует из приведенных в ней данных, максимум прибыли достигается с баром 10 мин.
В табл. 3 приводится статистика результатов такого «заезда» для бара 10 мин. Как следует из представленных в ней данных, суммарный вклад в результирующую прибыль пар EUR/CHF, EUR/GBP и CHF/JPY составляет чуть более 1%.
Если предполагаются торговые операции с несколькими валютными парами одновременно, то для уменьшения инвестиционного риска необходимо учитывать движение курса одной валютной пары по отношению к другой. Для этого используют анализ корреляций валютных пар, который проводится на основе обменных курсов [10], что позволяет диверсифицировать портфель трейдера.
Для того чтобы рассчитать корреляционную зависимость между двумя валютными парами с помощью табличного процессора «MS Ехсе1», необходимо:
1. Выбрать необходимые для анализа валютные пары.
2. Определить необходимый временной период для анализа.
3. Создать две колонки для каждой пары и заполнить их данными об обменных курсах.
4. С помощью встроенной функции «КОРРЕЛ» по предварительно выделенному временному диапазону рассчитывается коэффициент линейной корреляции. Если необходимо построить корреляционную
Таблица 2
Максимум прибыли в зависимости от размеров баров
Размер бара, мин. Прибыль, долл. США
9 3 660 532
10 3 706 816
15 3 545 154
30 2 713 855
45 2 394 088
60 2 055 518
матрицу для Р валютных пар, то гораздо удобнее воспользоваться следующими пунктами меню «MS Ехсе1»: «Сервис» — «Анализ Данных» — «Корреляция», где Р — число валютных пар [11]. В табл. 4 представлены результаты проведенного корреляционного анализа данных за 2004 г. для бара 10 мин. Полученные взаимосвязи весьма устойчивы по отношению к входной информации. Корреляционный анализ этих валютных пар с барами других размеров приносит результаты, отличающиеся от представленных в табл. 4, в третьем знаке после десятичной запятой.
На этапе предварительного анализа было бы полезно проанализировать данные на наличие выбросов и кластеров и исключить обнаруженные, а также вычислить коэффициент ранговой корреляции Спирмена (для этого потребуется специализированное программное обеспечение, такое как, например, статистический пакет «STATISTICA» и др.). Если исчисленные значения коэффициентов корреляции, по Спирмену, и линейного коэффициента корреляции будут существенно отличаться, это означает, что зависимость между парами носит нелинейный характер.
Так, коэффициент корреляции между парами EUR/ USD и USD/CHF составляет -0,95, что свидетельствует об очень тесной обратной связи (рис.1). Значение корреляции между GBP/USD и USD/CHF достигает -0,81, что позволяет сделать вывод о тесной обратной связи между двумя этими валютными парами. Таким образом, обе рассматриваемые пары имеют сильную тенденцию изменяться разнонаправленно (рис. 2). И наконец, между парами USD/CHF и USD/JPY имеет место достаточно тесная и прямая связь (коэффициент корреляции равен 0,71). Однако, как следует из рис. 3, согласованность динамики обменных курсов для этой пары не столь однозначна. Если в первой части рассматриваемого отрезка времени динамика пар имеет ярко выраженную положительную корреляцию, то во второй части динамика разнонаправлена.
На основе полученных результатов корреляционного анализа сформируем несколько возможных валютных корзин. При этом мы будем стремиться к разумному компромиссу между максимумом прибыли по резуль-
Таблица 3 <
Статистика результатов для бара 10 мин. S
Валютная пара Число сделок по валютной паре Доля от общего количества сделок, % Прибыль по валютной паре, долл. США Доля от общего размера прибыли, %
GBP/JPY 8814 23,30 1 075 671 29,02
GBP/USD 8398 22,20 913 680 24,65
EUR/JPY 6998 18,50 484 100 13,06
EUR/USD 4295 11,36 329 340 8,88
USD/CHF 3474 9,18 327311 8,83
USD/JPY 3467 9,17 271325 7,32
GBP/CHF 1789 4,73 267 287 7,21
EUR/CHF 355 0,94 19 920 0,54
EUR/GBP 149 0,39 10 814 0,29
CHF/JPY 85 0,22 7367 0,20
Сумма 37 824 100 3 706 816 100
Таблица 4
Результаты корреляционного анализа данных за 2004 г. для бара 10 мин.
Валютная пара GBP/JPY GBP/USD EUR/JPY EUR/USD USD/CHF USD/JPY GBP/CHF EUR/CHF EUR/GBP CHF/JPY
GBP/JPY 1 0,27 0,52 -0,04 -0,01 0,49 0,25 -0,13 -0,38 0,49
GBP/USD 0,27 1 0,51 0,84 -0,81 -0,71 -0,31 -0,11 0,30 0,48
EUR/JPY 0,52 0,51 1 0,68 -0,67 -0,67 -0,57 -0,12 0,59 0,88
EUR/USD -0,04 0,84 0,68 1 -0,95 -0,78 -0,69 -0,08 0,77 0,60
USD/CHF -0,01 -0,81 -0,67 -0,95 1 0,72 0,81 0,39 -0,71 -0,74
USD/JPY 0,49 -0,71 -0,67 -0,78 0,72 1 0,45 0,00 -0,54 -0,07
GBP/CHF 0,25 -0,31 -0,57 -0,69 0,81 0,45 1 0,53 -0,85 -0,72
EUR/CHF -0,13 -0,11 -0,12 -0,08 0,39 0,00 0,53 1 -0,01 0,50
EUR/GBP -0,38 0,30 0,59 0,77 -0,71 -0,54 -0,85 -0,01 1 0,50
CHF/JPY 0,49 0,48 0,88 0,60 -0,74 -0,07 -0,72 0,50 0,50 1
татам табл. 1 и минимумом корреляционной зависимости, исходя из табл. 4. Очевидно, что приведенные ниже наборы не являются исчерпывающими. Однако они вполне приемлемы для практической работы:
1. EUR/USD, GBP/JPY (корзина для тех, кто предполагает «потратить» минимум времени).
2. GBP/USD, GBP/JPY, GBP/CHF (корзина для «любителей» английского фунта).
3. GBP/USD, GBP/JPY, GBP/CHF, EUR/JPY (валютная корзина для профессионалов).
Понятно, что более углубленный анализ взаимосвязей валютных пар, а также время может внести свои коррективы в представленные валютные корреляции (приведенные корзины составлены для трейдеров, использующих традиционные алгоритмы технического анализа, но не применяющих алгоритм «Линза» [4]). В табл. 5 представлены результаты, полученные по корзинам валют.
Сравнение результатов тестирования, представленных в табл. 1, табл. 4 и табл. 5, подтверждает истинность первоначального предположения о том, что возможность «переключаться» с одной валютной пары на другую позволяет добиться значительного увеличения прибыли:
а) корзина EUR/USD, GBP/JPY (2 271 409 долл. США) дает увеличение прибыли на 23% по сравнению с лучшим результатом (пара GBP/JPY — 1 842 170 долл. США) дает увеличение прибыли на 23% по сравнению с лучшим результатом (пара GBP/JPY — 1 842 170 долл. США), оставаясь при этом значи-
тельно меньше простого суммирования результатов тестов этих пар (табл. 1);
б) корзина GBP/USD, GBP/JPY, GBP/CHF — по корзине любителей английского фунта увеличение составляет уже 54%;
в) и, наконец, корзина GBP/USD, GBP/JPY, GBP/CHF, EUR/JPY позволяет повысить прибыль на 75%. Ключевыми принципами рассматриваемой автоматической торговой системы являются:
а) принцип комбинирования прогнозов (вырабатываемых сигналов);
б) проведение транзакций преимущественно на зеркальных парах.
1. Предварительная обработка поступающих в реальном времени данных. На основе поступающих в реальном масштабе времени тиковых данных формируется, как правило, три бара. В каждом из которых фиксируются: цена открытия (Open), максимальная цена (High), минимальная цена (Low), цена закрытия (Close), медиана цены в этом баре и оценка меры ее разброса в данном интервале времени, а также тиковый объем. Заполнение пропусков осуществляется по принципу «Нет торгов — нет изменения цен». А именно, если в данном временном интервале тиковые данные не поступали, то в качестве цены в баре принимается цена предыдущего бара, т. е. осуществляется «протяжка цен». Для исключения выбросов используется критерий Ирвина [4]. Сглаживание выполняется с помощью медианной скользящей средней.
© о
о о
Рис. 1. Коэффициент корреляции между валютными парами EUR/USD и USD/CHF
2,15
1,35
1,30
1,25
1,20
1,15
1,10
Рис. 2. Коэффициент корреляции между валютными парами GBP/USD и USD/CHF
1,35
123
118
113
108
103
Рис. 3. Коэффициент корреляции между валютными парами USD/CHF и USD/JPY
2. Графическая визуализация. Осуществляется в полном соответствии с разделом «совместный графический анализ» [12]. Предусмотрена возможность вывода на монитор как одной валютной пары, так и некоторого конкретного набора (корзины валют), а также параллельной визуализации ситуации на финансовом рынке для нескольких баров (от одного до трех).
3. Торговля на коррекции курса. Используется только алгоритм «Откат», который функционирует непрерывно 24 часа в сутки в резидентном режиме, отслеживая не только зеркальные, но все анализируемые пары валют [4].
4. Оценка наличия тренда. Применяется как для выявления трендов на баре, большем чем «рабочий», так и в «рабочем» баре. Используются следую-
Таблица 5 <
Результаты, полученные по корзинам валют S
Номер корзины Валютнаяпара Число сделок по валютной паре Доля от общего числа сделок, % Прибыль по валютной паре, долл. США Доля от общего размера прибыли, %
1 GBP/JPY 20 360 53,83 1 484 859 65,37
EUR/USD 17 464 46,17 786 550 34,63
Итого по корзине 37 824 100 2 271 409 100
2 GBP/JPY 14 701 38,87 1 265 844 44,74
GBP/USD 19 982 52,83 1 224 920 43,30
GBP/CHF 3141 8,30 338 360 11,96
Итого по корзине 37 824 100 2 829124 100
3 GBP/JPY 11 305 29,89 1 188 766 36,82
GBP/USD 12 345 32,64 1 117130 34,60
EUR/JPY 11 811 31,23 615 511 19,06
GBP/CHF 2363 6,25 307089 9,51
Итого по корзине 37 824 100 3 228 495 100
щие алгоритмы: синтез эмпирических моделей по коллективу частных описаний, метод группового учета аргументов, показатель Херста, ADX, метод Фостера—Стюарта. Результирующий прогноз определяется как средневзвешенный, полученный с помощью перечисленных выше методов. Вес (или вклад) каждого из перечисленных выше алгоритмов определяется по результатам их индивидуального тестирования на исторических данных. Под качеством прогнозов понимается процент правильно предсказанных входов в торговлю. Понятно, что веса обладают свойством адаптивности, т. е. с течением времени обновляются по результатам повторного скользящего «экзамена».
5. Торговля в коридоре цен. Целесообразность открытия транзакции оценивается следующими алгоритмами: «Линза», аддитивный алгоритм дисбаланса валютных курсов для зеркальных пар и «классический». Анализ при оценке возможности открытия транзакции осуществляется в полном соответствии с изложенными ранее алгоритмами. Отличие работы в системе состоит в том, что сигнал к открытию принимается только в том случае, если среди участников «консилиума» нет ни одного «против». А именно, наиболее сильный сигнал получается тогда, когда все алгоритмы предлагают одно направление. Минимальное требование — сигнал по одному из алгоритмов, в то время как остальные «не против». Для подтверждения разворота тенденции применяются показатель Херста, RSI и ATR.
6. Торговля в тренде. Осуществляется в том случае, если по результатам комбинированного прогноза в пункте 4 получен положительный ответ. Тогда открывается транзакция «покупка» (Buy) — на восходящем и «продажа» (Sell) — на нисходящем тренде. Кроме того, для зеркальных пар проводится анализ величины схождения-расхождения курсов в пространстве нормированных цен. Если по условиям алгоритма «Линза» открытие транзакции возможно, то из двух валютных пар открывается та, направление которой совпадает с направлением выявленного тренда (и тренда на большем баре, если таковой был выявлен). Что касается второй транзакции, она открывается только условно. Имеется в виду, что торговая платформа не подает брокеру сигнал об открытии операции по этой валютной паре, а все остальное выполняется в полном соответствии с из-
ложенным алгоритмом в рамках его «внутренней кухни».
Работа аддитивного алгоритма дисбаланса курсов на зеркальных парах также построена по принципу «следуй тренду».
Аналогичное исследование проводится в рамках «классического» алгоритма, согласно которому сигнал к открытию подается только в том случае, когда предполагаемая транзакция не противоречит имеющей место тенденции по «рабочему» бару и бару большей размерности.
Необходимо отметить, что при торговле по тренду алгоритмы «Линза», аддитивный алгоритм дисбаланса и «классический» не требуют подтверждения о развороте тенденции.
7. Выход из транзакции. Предусмотрены два варианта выхода из транзакции:
а) Выход по Take Profit. Решение о закрытии позиции с прибылью в случае благоприятного движения курса. Конкретное значение этого параметра для каждой валютной пары идентифицируется по результатам тестирования на исторических данных.
б) Выход по Stop Loss. Применяется для ограничения убытков (закрытие позиции при ее движении в сторону убытков). Закрытие осуществляется по времени удержания позиции, по денежной остановке и по динамической (следящей) остановке ATR Trailing Stop. В последней анализ проводится, вообще говоря, на барах меньшей размерности, чем «рабочий» бар.
Очевидно, что если несколько независимых алгоритмов «работают в унисон» (подают одинаковые сигналы), то эффективность системы значительно возрастает, а риск потерь снижается, так как выработанные сигналы получаются более «сильными». Основные результаты:
1. Получены оценки оптимального бара и максимально возможная прибыль для каждой валютной пары.
2. Получена численная оценка потенциала рынка Forex в целом.
3. Выявлены взаимосвязи основных валютных пар рынка Forex с помощью корреляционного анализа, по результатам которого предложено несколько вариантов валютных корзин. Работа с неполным перечнем валютных пар, который обычно предлагают брокеры, позволяет не только значительно снизить инвестиционный
< риск, но и сократить время на мониторинг состояния
^ перечисленных выше корзин валютных пар.
0 4. Описанаинтегрированнаясистемаавтоматической
< торговли на рынке Forex.
Литература
ш
^ 1. ЛеБо Ч., Лукас Д. В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков. М.: Альпина, 1999.
со 2. ШвагерДж. Технический анализ: Полный курс. М.: Аль-
8 пина, 2001.
^ 3. ЭлдерА. Как играть и выигрывать на бирже. М.: Диа-
1 грамма, 2003.
0 4. Герцекович Д. А. Количественные методы анализа финансовых рынков: Учебное пособие. Иркутск: Изд-во Иркутского гос. ун-та, 2008.
5. Кравчук В. К. Прогноз курса EUR/USD на основе AT&CF-метода // Валютный спекулянт. 2001. № 2.
6. Чеботарев Ю. Еще раз о прогнозе и построении системы // Валютный спекулянт. 2004. № 3.
7. Чеботарев Ю. Торговые роботы: переиграть всех // Валютный спекулянт. 2004. № 5.
8. Шарп У. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бэй-ли. М.: ИНФРА-М, 2001.
9. Герцекович Д. А. Об одном способе оценки максимально возможной прибыли на рынке FOREX / Д. А. Герцекович, А. Н. Минакин, Д. М. Скитнев-ский // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета. 2009. № 4 (31).
10. Лиин К. Дейтрейдинг на рынке FOREX. Стратегии извлечения прибыли. М.: Альпина, 2007.
11. Герцекович Д. А. Применение количественных методов в коммерции и маркетинге: Учебное пособие. Иркутск: Изд-во Иркутского гос. ун-та, 2008.
12. Герцекович Д. А. Зеркальные пары. Анализ дисбаланса валютных курсов. Мультивалютная визуализация // Вестник ИРГТУ. 2009. № 4 (40).
Инновационная методика расчета страховых тарифов
(по материалам страхования средств наземного транспорта)
Innovation method of insurance tariffs calculation (based on the materials of ground transportation insurance)
УДК 368.2
Д. Г. Еремин
бизнес-аналитик СОАО «Регион» (Санкт-Петербург)
197198, Санкт-Петербург, пр. Добролюбова, д. 16, корп. 2, лит. А; e-mail: deremin@bk.ru
D. G. Eryomin
197198, Saint-Petersburg, pr. Dobrolyubova, 16, bldg. 2, lit. А; e-mail: deremin@bk.ru
В статье рассмотрены достоинства и недостатки методики расчета страховых тарифов, применяемой большинством российских страховых компаний для продуктов авто-КАСКО. Предложена инновационная для российского страхового предпринимательства методика исчисления страховых тарифов «марка-модель», разработанная на основе современных концепций ценообразования.
The article reviews advantages and disadvantages of insurance tariffs calculation method which is used by the majority of Russian insurance companies for automobile insurance products. It suggests innovation method for Russian insurance entrepreneurship for mark-model based insurance tariffs calculation, developed based on present-day pricing conceptions.
Ключевые слова: авто-КАСКО, страховые тарифы, нетто-ставка, брутто-ставка, нагрузка, коэффициент риска, частота страхового события, средний убыток
Keywords: automobile insurance, insurance tariffs, net rate, gross rate, burden, risk coefficient, insurance event frequency, average damage
Структура страхового портфеля большинства крупных и средних российских страховых компаний складывается примерно одинаково: на продукты комплексного автострахования, кроме ответственности (авто-КАСКО), и обязательного страхования гражданской ответственности (ОСАГО) приходится практически 90% сборов всех премий. Это связано, прежде всего, с низкой страховой культурой населения, которое не желает или не видит преимущества в приобретении страховой защиты по личным видам страхования и страхованию ответственности, а также ограниченностью предложения, поскольку страховщики даже не пытаются развивать и популяризовать другие страховые продукты и страховые решения.
ОСАГО является обязательным видом страхования, который целиком и полностью регулируется и регламентируется федеральным законом № 40-ФЗ и нормативно-правовыми актами правительства РФ [1]. В силу специфики обязательства данного вида страхования владельцам автомобилей приходится приобретать страховую защиту, что и определяет мнимую «популярность» данного вида страхования и его огромную долю в портфелях страховщиков.
Страховые продукты авто-КАСКО пользуются большей популярностью, нежели ОСАГО, так как владельцы автомобилей уже ощутили все выгоды страховой защиты своих автотранспортных средств. Ведь согласно данным статистики последние с очень большой вероятностью (70-120%) попадают в случаи, квалифицируемые как страховые. ОСАГО же, в сравнении с КАСКО,
