Автор: Пользователь скрыл имя, 20 Февраля 2013 в 21:31, курсовая работа
Цель данной дипломной работы заключается в прогнозировании переломов тенденций валютных курсов на примере трех валютных пар при помощи методов технического анализа.
Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи:
определить понятие международного валютного рынка;
выявить особенности динамики валютного рынка в условиях кризиса;
определить роль прогнозирования валютных курсов при работе на FOREX;
охарактеризовать основные методы технического анализа;
определить и охарактеризовать методы технического анализа, позволяющие прогнозировать перелом тренда;
провести статистический анализ фигур перелома тренда;
построить модель и прогноз динамики валютных пар EUR/DOL, GBP/DOL, DOL
ВВЕДЕНИЕ 2
ГЛАВА 1. СУЩНОСТЬ РЫНКА FOREX И ОСОБЕННОСТИ РАБОТЫ НА НЕМ В УСЛОВИЯХ ФИНАНСОВОГО КРИЗИСА 5
1.1. Характеристика рынка FOREX 5
1.2. Особенности работы на FOREX в условиях мирового финансового кризиса 12
1.3. Роль прогнозирования валютных курсов при работе на FOREX 19
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КУРСОВ ВАЛЮТ: КЛАССИФИКАЦИЯ, ОСОБЕННОСТИ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ 23
2.1. Понятие технического анализа курсов валют и классификация методов 23
2.2. Необходимость и роль методов прогнозирования перелома тренда 30
2.3. Характеристика методов прогнозирования перелома тренда 36
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ДИНАМИКИ КУРСОВ ВАЛЮТ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЕРЕЛОМОВ ТРЕНДА НА FOREX В ДОКРИЗИСНЫЙ И КРИЗИСНЫЙ ПЕРИОД 48
3.1. Статистический анализ фигур перелома тренда 48
3.2. Прогнозирование переломов трендов на FOREX. Особенности в докризисный и кризисный период 57
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 71
БИБЛИОГРАФИЯ 75
Рис. 3.2. Схематичное изображение ценовой фигуры «голова и плечи»
Выбор именно фигуры «голова
и плечи» объясняется тем, что
по своей структуре остальные
разворотные фигуры представляют собой
либо отдельные части данной формации,
либо вариации размаха отдельных
ее частей («головы» или «плечей»), что
отчетливо видно на рисунке 3.3.
Так, в частности, фигура «неудавшийся размах» является формацией «голова и плечи» со слабо выраженным или отсутствующим «левым плечом». Фигура «двойная вершина» является формацией «голова и плечи» с сильным размахом «правого плеча», достигающим уровня головы или отсутствующим «левым плечом». Фигура «v-образный разворот» является формацией «голова и плечи» со слабо выраженными или отсутствующими «плечами».
Очертания фигуры «голова и плечи» могут принимать разнообразные значения, что осложняет идентификацию данной фигуры на графике. На рисунке 3.4 представлены различные виды формации «голова и плечи» на свечных графиках котировок валют.
Для того, чтобы узнать, какую долю занимает каждая составляющая фигуры, необходимо найти средние перцентили локальных минимумов. Для этих целей были произведены сто выборок, каждая из которых содержит временной ряд, графически представляющий сформированную сработавшею формацию «голова и плечи». Выборка производилась за период с 01.01.2001 по 01.01.2008 из данных часовых котировок трех валютных пар: EUR/DOL, GBP/DOL, DOL/CHF.
В результате анализа отобранных выборок были получены следующие результаты:
Как видно из полученных результатов, наибольшую долю величины фигуры «голова и плечи» занимает «голова».
Следует отметить, что наибольший коэффициент вариации имела фигура, сформированная на основе данных котировок валютной пары DOL/CHF, а наименьший коэффициент вариации имела фигура, сформированная на основе данных котировок валютной пары EUR/DOL. Следовательно наибольшая волатильность внутри фигур встречается среди котировок валютной пары DOL/CHF, а наименьшая – среди котировок валютной пары EUR/DOL.
Чтобы сравнить данную тенденцию волатильности внутри фигуры с тенденцией общей волатильности внутри тренда, были рассчитаны коэффициенты вариации по выборкам диапазона 01.01.2007 – 01.01.2008 (диапазон, предшествующий проявлению влияния кризиса на волатильность валютных рынков) по валютным парам EUR/DOL, GBP/DOL, DOL/CHF на основе данных часовых котировок.
Были получены следующие результаты:
Наибольшая волатильность наблюдалась по валютной паре EUR/DOL, о чем свидетельствуют полученные результаты: GBP/DOL – 2,00%, DOL/CHF – 3,22%, EUR/DOL – 3,95%.
При этом коэффициенты вариации, рассчитанные для данных, содержащих фигуру «голова и плечи», свидетельствуют о том, что наибольшая волатильность наблюдается в фигурах, формирующихся на рынке валютной пары DOL/CHF.
Для сравнения волатильности во время кризиса и до его начала были рассчитаны коэффициенты вариации по выборкам диапазона 01.01.2008 – 01.01.2009 (период проявления влияния кризиса на волатильность) по валютным парам EUR/DOL, GBP/DOL, DOL/CHF на основе данных часовых котировок.
Были получены следующие результаты:
Динамика волатильности за 2007 и 2008 года представлена в таблице 3.1.
Таблица 3.1
Динамика волатильности курсов валют за 2007 и 2008 года
Показатели |
Коэффициент вариации 2007 года, % |
Коэффициент вариации 2008 года, % |
Темп роста, % |
1 |
2 |
3 |
4 |
DOL/CHF |
3,22 |
5,48 |
170,39 |
EUR/DOL |
3,95 |
7,02 |
177,73 |
GBP/DOL |
2,00 |
9,85 |
492,47 |
Как видно из полученных результатов, кризис оказал наибольшее влияние на волатильность котировок валютной пары GBP/DOL. Волатильность данной валютной пары с приходом кризиса увеличилась почти в 5 раз.
Увеличение волатильности
на валютном рынке во время кризиса
приводит как к увеличению величины
возможной прибыли, так и к
увеличению риском понести потери.
Поэтому для успешного
В связи со сложившейся
ситуацией нестабильности на мировом
валютном рынке, вызванной международным
финансовым кризисом, для трейдеров
особую актуальность приобретает прогнозирование
динамики валютных курсов. Возросшая
волатильность требует от участников
валютного рынка принятия обоснованных
решений при заключении сделок по
купле-продаже валюты. Начало кризиса
было ознаменовано резким падением большинства
мировых валют и столь же стремительным
удорожанием американского
Рис. 3.7. Динамика котировок валютной пары DOL/CHF за период 01.01.2007 – 24.05.2009
Поскольку построение долгосрочных прогнозов во время кризиса представляется малоэффективным, то в данной работе была проанализирована динамика котировок валютных пар под влиянием кризиса и составлен краткосрочный прогноз на конец 2009 года.
Рис. 3.5. Динамика котировок валютной пары GBP/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009
Для решения данной задачи была произведена выборка дневных котировок трех основных валютных пар: EUR/DOL, GBP/DOL, DOL/CHF – в диапазоне с 1.01.2007 по 24.05.2009. Графики данных временных рядов представлены на рисунках 3.5 – 3.7.
Графики котировок рассматриваемых валютных пар отчетливо свидетельствуют о произошедшей в связи с приходом кризиса смене предшествующего тренда. На основе данных графического анализа уже в сентябре 2008 года можно было говорить о переломе тенденции.
Была произведена выборка котировок валютной пары DOL/CHF, EUR/DOL и GBP/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009.
Проверка на стационарность, в ходе которой был использован тест Дики-Фуллера, показала, что временные ряды является нестационарными. При этом анализ модели авторегрессии для первых разностей ряда показал незначимость переменных.
Рис. 3.6. Динамика котировок валютной пары EUR/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009
Для построения прогнозов были выбраны следующие модели:
Результаты оценивания моделей представлены в таблицах 3.2 – 3.4.
Как видно из данных, представленных в таблицах 3.2 – 3.4, уравнения регрессии в целом значимы. Также значимы все коэффициенты моделей. Статистика Дарбина-Уотсона в моделях для котировок EUR/DOL и DOL/CHF показывает отсутствие автокорреляции. Так как тест Уайта для моделей показал наличие гетероскедастичности, были использованы поправки в форме Уайта.
На основе моделей были построены прогнозы динамики валютных пар на 01.01.2010. Результаты прогноза представлены на рисунках 3.8 – 3.10.
Таблица 3.2
Результаты оценивания модели авторегрессии первого порядка с параболическим трендом для валютной пары DOL/CHF за период 01.01.2007 – 24.05.2009
показатели |
коэффициент |
стандартная ошибка |
t-статистика |
доверительная вероятность |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
время |
-0,0009 |
0,00032 |
-2,7427 |
0,0062 |
время в квадрате |
7,91E-07 |
3,48E-07 |
2,2752 |
0,0231 |
AR(1) |
0,9863 |
0,0065 |
152,3506 |
0,0000 |
константа |
1,3277 |
0,0627 |
21,1884 |
0,0000 |
R2 |
0,9886 | |||
скорректированный R2 |
0,9885 | |||
F-статистика |
23807,7400 | |||
доверительная вероятность для F-статистики |
0,0000 | |||
статистика Дарбина-Уотсона |
1,9773 |
Таблица 3.3
Результаты оценивания модели с детерминированным трендом в виде полинома четвертого порядка для временного ряда котировок GBP/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009
показатели |
коэффициент |
стандартная ошибка |
t-статистика |
доверительная вероятность |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
время |
-0,001772 |
0,00013 |
-13,3143 |
0,0000 |
время в квадрате |
1,47E-05 |
7,08E-07 |
20,7628 |
0,0000 |
время в кубе |
-3,43E-08 |
1,35E-09 |
-25,3152 |
0,0000 |
время в четвертой степени |
2,20E-11 |
8,42E-13 |
26,1311 |
0,0000 |
константа |
2,0154 |
0,0071 |
282,3482 |
0,0000 |
R2 |
0,9374 | |||
скорректированный R2 |
0,9371 | |||
F-статистика |
3082,4870 | |||
доверительная вероятность для F-статистики |
0,0000 |
Таблица 3.4
Результаты оценивания модели авторегрессии первого порядка с детерминированным трендом в виде полинома четвертого порядка для временного ряда котировок EUR/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009
показатели |
коэффициент |
ст, ошибка |
t-статистика |
доверительная вероятность |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
время |
-0,003653 |
0,00204 |
-1,7890 |
0,0740 |
время в квадрате |
2,22E-05 |
8,16E-06 |
2,7197 |
0,0067 |
время в кубе |
-4,23E-08 |
1,32E-08 |
-3,2103 |
0,0014 |
время в четвертой степени |
2,49E-11 |
7,29E-12 |
3,4201 |
0,0007 |
AR(1) |
0,9795 |
0,0086 |
114,3250 |
0,0000 |
константа |
1,5277 |
0,1789 |
8,5419 |
0,0000 |
R2 |
0,7968 | |||
скорректированный R2 |
0,7958 | |||
F-статистика |
809,6421 | |||
доверительная вероятность для F-статистики |
0,0000 | |||
статистика Дарбина-Уотсона |
1,8598 |