Master_Sham
9
All posts from Master_Sham
  Master_Sham in Master_Sham,

Как предсказать утренний гэп...

Часто в статьях аналитиков ФР России встречаешь фразы типа: "Сегодня мы ожидаем положительного открытия рынка" или "Внешний фон на сегодня умеренно негативный". Однако, лично мне совершенно не понятно, что стоит за этими туманными фразами. Имеется в виду первые 5, 15, 60 мин. торгов? Может быть первые несколько часов? О каком инструменте идет речь? Да и сколько это конкретно в процентах, пунктах, рублях... В общем, читая утренние прогнозы, я понял одну простую вещь, аналитики, либо не хотят давать более точные прогнозы на открытие рынков, либо не могут это сделать. После этого я и решил построить модель, которая могла бы дать колличественную оценку внешнему фону, сложившемуся на момент открытия ФР России за ночь.

Данная модель построена по методу простой линейной регрессии. Уравнение приведенное ниже использовать можно, но не желательно, т.к. данные на основе которых оно построено устарели. Сама модель создавалась несколько месяцев назад и лучше если вы сами пройдете весь процесс построения от начала и до конца. 

Мне был, в первубю очередь, интересен фьючерс РТС, поэтому я прогнозировал именно этот инстремеет.  В качестве независимых переменных я выбрал фьючерсы на S&P's 500, NASDAQ, BRENT, Copper, Gold, SIlver, а также валютные пары EUR/USD и USD/RUR.

Итак, далее я прилагаю пошаговую инструкцию создания модели.

Шаг 1:
Скачать на сайте Финама исторические котировки фьючерса РТС. Скачивать можно любой таймфрейм, главное чтобы было достаточное колличество информации. Я считаю целесообразным брать данные за последние 3 мес на 15 мин таймфрейме. Таймфреймы всех инструментов должны быть идентичны.

Шаг 2:
Установить в программе MS Excel Data Tool Pack и импортировать данные из Финама в программу. Далее, выстроить данные в виде столбцов, удостоверившись, что все они в цифровом формате, и совпадают по временным периодам. Вам нужно трансформировать ваши данные в виде доли изменения ((Текущий период - Предыдущий период )/ Предыдущий период) для каждого ряда. После чего запустить пакет обработки информации и выбрать опцию "Регрессия". В качестве Y указать ряд данныхх прогнозируемого инструмента (fRTS), в качестве X указать все остальные ряды (фьючерсы на S&P's 500, NASDAQ, BRENT, Copper, Gold, SIlver, а также валютные пары EUR/USD и USD/RUR ).

Шаг 3:
Запустить регрессию.

На выходе вы получите анализ вариации, прочитать и понять который вы не сможете без специальных знаний. В общем, он будет представлять собой набор коэфициентов со статистическими параметрами. Наша задача в данном случае отобрать статистически значимые переменные и отбросить все лишние, а также построить такую модель, которая наилучшим образом обясняет наш Y.

В ходе строительства моей модели некоторые переменные были удалены и уравнение регрессии приняло следующий вид:
Y = 0.8535 * S&P + 0.2555 * BRENT + 0.5629 * EUR/USD
R-squared = 49%
p-value = 0.000
Сразу следует оговориться, что эта модель далека от совершенства. Возможно, вы найдете свой набор переменных, которые позволят вам построить гораздо более сильную модель. Полученное значение Y это доля изменения fRTS с момента его закрытия, как рассчитать его значение в пунктах подумайте сами.

Важно понимать, что использование подобных моделей, возможно только для прогнозирования направление гэпа в первые 5, 15, 60 мин в зависимости от таймфрейма ваших данных. Она предскажет вам значение на ту точку в заданном периоде (high, low, close, open), которую вы использовали в данных для ее построения.

 Как это выглядит на практике? Примерно за 5 мин. до открытия рынка подставляете в уравнение текущие значения параметров и получаете предполагамый гэп. Что делать дальше каждый решает сам;)