Альтернативные прогнозы динамики рыночной конъюнктуры

. (5)

Здесь b –значение приращения, характеризующее степень и направление: плюс или минус предполагаемой корректировки. Чем больше b отличается от основного прогноза по формуле (2), причём в любую сторону: вверх или вниз, тем интенсивнее соответствующая корректировка. При этом основной прогноз, обозначим его как , даёт примерный ориентир при выборе всех допустимых альтернатив из (5), например, по правилу «трех сигма» вида =1,2, .,L, где -- дисперсия случайных колебаний ЦЗ (легко оценивается по конечной выборке наблюдений). Отметим, что на практике число альтернатив L обычно не превышает нескольких единиц. Подставляя значения (5) в выражение (3), из (1) по индукции при k=1,2, . будем иметь набор альтернативных краткосрочных прогнозов поведения рыночной конъюнктуры в динамике для всех рассматриваемых вариантов корректировок. Каждый из них кладётся игроком в основу его соответствующего альтернативного плана на будущую торговую сессию, рассчитанного на конкретный вид ожидаемой внешней корректировки. Если, например, какая-то корректировка цен b приводит к продолжительному (2 -- 3 торговые сессии подряд) росту курса ценной бумаги, то это явный сигнал к ее (бумаги) предпочтительным покупкам в пределах текущей (n+1)-ой сессии. В случае же прогнозируемого на ближайшую перспективу спада цен на ту же ценную бумагу в рассматриваемом альтернативном плане она, напротив, предназначается к быстрой продаже. В любом варианте своих будущих действий игрок добивается положительного результата за счёт предварительного анализа спрогнозированной реакции рынка на каждый вид возможной корректировки цен. Отметим, что для большинства других участников рынка такая его реакция в течение долгого времени, по крайне мере до следующей, (n+2)-й сессии не выглядит очевидной. А это резко увеличивает их риск потерь в условиях нестабильного рынка.

Таким образом, и основной, и альтернативные ему планы биржевой игры на будущую торговую сессию отталкиваются от рекуррентного выражения (3) при его инициализации либо по формуле (2) – в основном варианте плана, либо согласно системе равенств (5) – во всех альтернативных планах. Задача сводится, в таком случае, к настройке или, говорят, адаптации АР-модели (4) под каждый конкретный ряд данных. Теория такой адаптации, по крайней мере, для стационарного случая, в настоящее время хорошо изучена и широко представлена в новейших разработках различных фирм-производителей компьютерных программ. При этом предпочтение следует отдавать методам с улучшенными динамическими свойствами [5]. Насколько продуктивен предложенный подход, показывают следующие результаты его практической апробации в условиях реального рынка ценных бумаг.

Пример практического применения

. Работа проводилась в режиме ежедневных торгов на ММВБ, точнее, на вынесенном АРМ трейдера (игрока), организованном согласно договору между НГЛУ (клиент) и Нижегородским НБД-банком (сервер). Программа апробации включала в себя ежедневные вычисления краткосрочных прогнозов цены закрытия биржи по акциям РАО ЕЭС согласно выражениям (1)…(5) на интервале k<10 или до двух рабочих недель в будущее. При этом применялась АР-модель (4), порядок которой q=10 был установлен оптимальным по критерию минимума информационного рассогласования [2]. Её настройка (адаптация) производилась перед открытием очередной торговой сессии в режиме «скользящего окна» длиной 200 отсчетов в ретроспективу. При этом использовалась рекуррентная процедура Берга [3,5]: