Главная
АИ #40 (170)
Статьи журнала АИ #40 (170)
Методы и инструменты анализа фондового рынка

Методы и инструменты анализа фондового рынка

Научный руководитель

Петров Лев Федорович

Рубрика

Экономика и управление

Ключевые слова

фондовый рынок
нейронная сеть
валютный рынок
поддержка принятия решений
фундаментальный анализ

Аннотация статьи

В статье анализируются математические методы и инструменты, используемые в задачах поддержки принятия решений на фондовом и валютном рынках.

Текст статьи

Введение

Анализ фондового и валютного рынка представляет собой процесс, при котором трейдеры или инвесторы производят изучение и оценку фондового рынка. По имеющимся данным о котировках ценных бумаг или валют инвесторы и трейдеры принимают решение о выборе наиболее выгодной стратегии по максимизации прибыли.

Анализ фондового рынка основан на предположении, что доступная рыночная информация может использоваться для определения будущей стоимости акций и других ценных бумаг, и принятия решения об их покупке или продаже.

Большая часть стратегий по анализу фондового и валютного рынка опирается на использование исторической информации. Например, инвесторы могут анализировать поведение стоимости акции компании на основе ее финансовых показателей, а курс валют на основе известных событий, происходящих в экономике и политике на протяжении определенного периода.

С недавнего времени в задачах, связанных с биржевой торговлей, на фондовых и валютных рынках применяется и искусственный интеллект (далее ИИ). Разработчики моделей, основанных на ИИ, ставят своей целью помочь инвесторам и акционерам в формировании наиболее выгодной стратегии поведения для максимизации прибыли. Это возможно благодаря тому, что ИИ способен обработать гораздо больше данных, влияющих на поведение валют и ценных бумаг, чем человек. При этом на основе обработанной информации, ИИ генерирует оптимальный прогноз на выполнение того или иного действия (например купля-продажа акции) с целью максимизации или сохранения прибыли.

Обзор существующих методов анализа фондового рынка

Учитывая, что для успешного прогнозирования того или иного события на фондовом и валютном рынках необходимо принимать во внимание огромное количество факторов, от анализа валютных пар до экономических новостей, решение задачи прогнозирования поведения стоимости активов – сложный процесс. На сегодняшний день существует несколько общепринятых методов прогнозирования показателей фондовых и валютных рынков (рис. 1).

  1. Метод фундаментального анализа (включая макроэкономический анализ, отраслевой анализ и анализ компании, исследование качеств биржевого актива) [1];
  2. Метод технического анализа (в том числе методы, основанные на исторических данных оценок финансовых инструментов, объеме торгов и т.д.).

К методам технического анализа можно также отнести недавно появившиеся методы автоматического анализа рынков, такие как автоматические торговые системы, роботы, написанные на определенных языках программирования, алгоритмы на базе ИИ и т.д. Однако, учитывая насколько динамично данная область развивается в последние годы, будем рассматривать данный класс методов как отдельную подсистему.

Рис. 1. Классификация методов анализа фондового рынка

Все применяемые алгоритмы и модели могут быть универсальными и способными решать широкий круг различных задач. Например:

  • Прогноз цен на акции.
  • Прогноз движения активов в портфеле.
  • Торговые стратегии.

1. Методы фундаментального анализа

Фундаментальный анализ заключается в анализе данных из различных источников, включая финансовые и экономические отчеты, активы компании и долю рынка. Чтобы провести фундаментальный анализ публичной компании или сектора, инвесторы и аналитики обычно анализируют показатели финансовой отчетности компании – баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств и т.д.

Макроэкономический анализ

Данный вид анализа предполагает изучение ключевых факторов экономики, для оценки степени их влияния на те, или иные сектора экономики. Для трейдеров наиболее значимыми являются:

  • Тенденции процентных ставок.
  • Инфляция.
  • ВВП и экономический рост.
  • Корпоративные доходы региона.

Отраслевой анализ и анализ компаний

Отраслевой анализ – это инструмент, который дает инвесторам полное представление о любой отрасли. Это включает в себя понимание уровня конкуренции в отрасли, ситуации со спросом и предложением, насколько легко новые компании могут войти в отрасль и т. д.

Анализ компании (он же фундаментальный анализ) изучает финансовое состояние, продукты и услуги фирмы, а также ее конкурентную стратегию. Обычно это позволяет нам лучше определить, как организация реагирует на внешние угрозы и возможности.

Продукты и услуги фирмы, а также ее финансовое состояние и конкурентные стратегии рассматриваются при проведении тщательного анализа компании, который обычно включает в себя следующие элементы:

  1. Корпоративный профиль. Описывает основные продукты или услуги фирмы и отображает те, которые приносят наибольшую прибыль.
  2. Характеристики отрасли. Предполагают более глубокое изучение стадии жизненного цикла фирмы, интенсивности конкуренции, а также барьеров для входа и выхода.
  3. Спрос на продукцию. Учитывает спрос на продукцию компании. Мы определяем различные источники спроса и перспективы существующих и будущих продуктов фирмы.
  4. Поставка продукции. Охватывает аспект поставки продукции. Здесь определяется потенциал отрасли и ее перспективы.
  5. Финансовые коэффициенты и показатели. Анализируют финансовые коэффициенты фирмы. В целом вы анализируете показатели активности, ликвидности, платежеспособности и прибыльности. 

Анализ качества биржевого актива

Предполагает оценку эффективности владения тем или иным активом с учетом экономической ситуации, потенциальной прибыли и т.д.

2. Методы технического анализа

Технический анализ – это торговая дисциплина, используемая для оценки инвестиций и выявления торговых возможностей путем анализа статистических тенденций, собранных в результате торговой деятельности, таких как движение цены и объем. В отличие от фундаментального анализа, который пытается оценить стоимость ценной бумаги на основе бизнес-результатов, таких как продажи и прибыль, технический анализ фокусируется на изучении цены и объема.

Технический анализ, основанный на объеме торгов

Анализ объема торгов включает в себя изучение относительных или абсолютных изменений объема торгов активом, чтобы сделать выводы о будущих движениях цен.

Объем может быть индикатором силы рынка, поскольку растущие рынки на растущем объеме обычно рассматриваются как сильные и здоровые. Когда цены падают на растущем объеме, тенденция набирает силу в сторону снижения.

Объемный анализ проводится всеми типами аналитиков, следящих за конкретными ценными бумагами на финансовых рынках. Как правило, объем относится к количеству акций, совершаемых в день. Понимание объема торгов на всем рынке по сравнению с объемом одного холдинга может быть одним из важных сравнений, которое помогает аналитикам различать тенденции объема.

В техническом анализе есть два популярных индикатора, разработанных специально для поддержки инвесторов, которые включают объем в свои торговые решения. Индекс положительного объема (PVI) и индекс отрицательного объема (NVI).

PVI и NVI основаны на объеме торгов предыдущего дня и рыночной цене ценной бумаги. Когда объем торгов увеличивается по сравнению с предыдущим днем, PVI корректируется. Когда объем торгов уменьшается по сравнению с предыдущим днем, NVI корректируется. Эти базовые расчеты индекса показывают, как объем влияет на цену.

Расчет положительного индекса объема (если текущий объем больше, чем объем предыдущего дня) представлен формулой (1), а отрицательного (если текущий объем меньше, чем объем предыдущего дня) – формулой (2).

,

где PVIpr – предыдущий PVI

CPtd – сегодняшняя цена закрытия

CPytd – предыдущая цена закрытия

,

где NVIpr – предыдущий NVI

CPtd – сегодняшняя цена закрытия

CPytd – предыдущая цена закрытия

Графические методы

Основными типами диаграмм, используемых техническими аналитиками, являются линейный график, гистограмма, свечной график, диаграмма Рэнко, диаграммы «точки и фигуры» и т.д. Диаграммы также могут быть представлены в арифметическом или логарифмическом масштабе.

Линейные графики

Это самая простая форма графиков. Они состоят из одной линии слева направо, которая связывает цены закрытия (рис. 2). Обычно на графике отображается только цена закрытия, представленная одной точкой.

Это популярный тип диаграмм, используемый в презентациях и отчетах, чтобы дать общее представление об историческом и текущем направлении.

Рис. 2. Пример линейного графика

Гистограмма

Одним из основных инструментов технического анализа является гистограмма (рис. 3). Они состоят из серии вертикальных линий, которые указывают диапазон цен в течение этого периода времени.

Гистограммы позволяют трейдерам легче находить закономерности, поскольку они учитывают все цены открытия, максимума, минимума и закрытия. Цена открытия – это горизонтальная черта на левой стороне вертикальной линии, а цена закрытия – на правой стороне линии.

Рис. 3. Пример гистограммы

Если цена открытия ниже цены закрытия, линия часто окрашивается в черный (или зеленый) цвет, чтобы обозначить период роста. Обратное верно для периода падения, который представлен красным цветом.

Свечной график

Другой вид графика, используемый в техническом анализе, – это свечной график (рис. 4), названный так потому, что основной компонент графика, представляющий цены, выглядит как свеча с толстым «телом» и обычно линией, проходящей выше и ниже нее, называемой верхняя тень и нижняя тень соответственно.

Рис. 4. Пример свечного графика

Верх верхней тени соответствует высокой цене, а низ нижней тени – низкой цене. Узоры формируются как реальным телом, так и тенями. Свечные модели наиболее полезны в течение коротких периодов времени и в основном имеют значение на вершине восходящего тренда или в нижней части нисходящего тренда, когда модели чаще всего указывают на разворот тренда.

Более широкая часть свечи показана между ценой открытия и закрытия. Обычно он окрашивается в черный/красный цвет, когда ценная бумага закрывается по более низкой цене, и в белый/зеленый наоборот.

Отношения между телами свечей важны для свечных моделей. Свечные графики позволяют легко обнаружить разрывы между телами.

Методы математического анализа

Математические модели, включая стохастическую теорию портфеля, уже давно используются трейдерами для прогнозирования доходности акций и принятия инвестиционных решений.

Существует несколько типов математических моделей, которые трейдеры используют в количественной торговле для прогнозирования доходности акций. Одним из популярных методов является регрессионный анализ, который включает в себя анализ исторических данных для выявления взаимосвязей между различными переменными. Например, трейдер может использовать регрессионный анализ, чтобы определить, как изменения процентных ставок влияют на цены акций.

Другим типом математической модели, которую трейдеры используют в количественной торговле, является анализ временных рядов. Это включает в себя анализ исторических данных с течением времени для выявления закономерностей или тенденций, которые можно использовать для создания торговых правил.

Хотя эти методы могут быть эффективными при прогнозировании будущей производительности, важно помнить, что ни одна модель не может точно предсказать все возможные результаты. Стохастическая теория портфеля и эффективность рынка являются важными понятиями, которые следует учитывать при принятии инвестиционных решений, поскольку они могут помочь управлять рисками.

Сравнение фундаментального и технического анализа

Для удобства все сравнительные показатели фундаментального и технического анализа приведены в таблице.

Таблица

Отличия фундаментального и технического анализа

Отличия

Фундаментальный анализ

Технический анализ

Значение

Это детальное изучение факторов, влияющих на отрасль, компанию, финансовую отчетность, а также конкуренцию и многое другое.

Он включает в себя изучение графиков для прогнозирования цены акций. Он основан на данных и используется для понимания закономерностей изменения цены акций.

Функция

Инвестиционный

Связан с торговлей

Временные рамки

Долгосрочный

Краткосрочный

Цель

Определить истинную стоимость ценной бумаги

Определить подходящее время для входа или выхода из рынка

Период используемых данных

Как прошлые, так и настоящие данные

Только прошлые данные

Форма используемых данных

Финансовая отчетность, а также экономические отчеты, новостные события, отраслевая статистика, процессы управления и т.д.

Анализ графиков

Методология

Изучение текущих тенденций в отрасли, а также экономических перспектив, точных показателей конкурентов и финансовых данных

Исследование психологии рынка, а также движения цен

Индикаторы

Используемые индикаторы: расходы, доходы, активы, кроме того, обязательства, соотношение заемного и собственного капитала, соотношение рентабельности собственного капитала и т.д.

В качестве индикаторов здесь используются ценовые данные, RSI, MACD, простая скользящая средняя и т. д.

Искусственный интеллект в анализе фондовых рынков

Торговля с использованием искусственного интеллекта подразумевает использование искусственного интеллекта, прогнозной аналитики и машинного обучения для анализа исторических данных о рынке и акциях, получения инвестиционных идей, создания портфелей и автоматической покупки и продажи акций.

Торговые компании, работающие с искусственным интеллектом, используют различные инструменты в этой области искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, анализ настроений и алгоритмические прогнозы, для интерпретации финансового рынка, использования данных для расчета изменений цен, выявления причин колебаний цен, осуществления продаж и сделок, а также мониторинга постоянно происходящих событий.

Существует несколько типов торговли с использованием ИИ: количественная торговля, алгоритмическая торговля, высокочастотная торговля и автоматическая торговля.

Количественная торговля, также называемая количественной торговлей, использует количественное моделирование для анализа цены и объема акций и сделок, определяя лучшие инвестиционные возможности.

Алгоритмическая торговля, также известная как алгоритмическая торговля, – это когда инвесторы в акции используют ряд предустановленных правил, основанных на исторических данных, для принятия торговых решений. (Высокочастотная торговля – это тип алгоритмической торговли, который определяется быстрой покупкой и продажей большого количества акций.)

Когда торговая система построена с использованием технического анализа количественной торговли в сочетании с автоматическими алгоритмами, построенными на исторических данных, вы получаете торговлю с использованием искусственного интеллекта, иногда известную как автоматическая торговля.

Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, используемых в торговых стратегиях. Некоторые из наиболее распространенных из них:

  • Контролируемое обучение: этот тип алгоритма использует помеченные исторические данные для прогнозирования будущих движений рынка. Примеры включают регрессионный анализ, деревья решений и машины опорных векторов.
  • Обучение без учителя. Этот тип алгоритма идентифицирует закономерности в немаркированных данных, которые можно использовать для генерации торговых сигналов. Примеры включают кластеризацию, анализ главных компонентов и правила ассоциации.
  • Обучение с подкреплением: этот тип алгоритма учится методом проб и ошибок, максимизируя сигнал вознаграждения. В трейдинге это можно использовать для оптимизации торговых стратегий на основе прошлых результатов.
  • Глубокое обучение: этот тип алгоритма использует искусственные нейронные сети для моделирования сложных взаимосвязей между входными и выходными данными. Примеры включают сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.

Выбор алгоритма зависит от конкретной торговой задачи и имеющихся данных. Машинное обучение может быть мощным инструментом для генерации торговых сигналов, но оно требует тщательного рассмотрения и проверки, чтобы избежать переобучения и других ошибок.

Заключение

В статье рассмотрены все, наиболее часто применяющиеся методы и инструменты анализа фондовых рынков. Фундаментальный анализ, изучающий факторы, влияющие на отрасль. Технический анализ, основанный на исторических данных. Наиболее актуальными и перспективными на сегодняшний день являются методы, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта, которые можно отнести к методам технического анализа. Комбинируя эти методы, либо используя их по отдельности можно добиваться высоких результатов в прогнозировании тех или иных событий рынка.

Список литературы

  1. Малышенко К.А. Теоретические основы анализа фондового рынка: система показателей и классификация методов, 2017.
  2. ScienceDirect, Прогнозирование фондового рынка NTE с использованием моделей глубокого обучения, весь 2018 год. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918307828 (последний доступ: 30 сентября 2023 г.).
  3. ArXiv.org, Прогнозирование фондового рынка с помощью методов глубокого обучения: опрос, декабрь 2022 г. URL: https://arxiv.org/pdf/2212.12717.pdf (последний доступ: 30 сентября 2023 г.).
  4. Cyberlelinka.ru, Использование нейронных сетей в прогнозировании фондового рынка, ноябрь 2018. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-neyrosetey-v-prognozrovanii-fondovogo-rynka/viewer (последний доступ: 30 сентября 2023 г.)
  5. Джеймс Чен. Фондовый рынок: Методы анализа, 2023. URL: Stock Analysis: Different Methods for Evaluating Stocks (investopedia.com). (последний доступ: 30 сентября 2023 г.).

Поделиться

715

Шиман П. П. Методы и инструменты анализа фондового рынка // Актуальные исследования. 2023. №40 (170). Ч.II.С. 25-31. URL: https://apni.ru/article/7101-metodi-analiza-fondovogo-rinka

Похожие статьи

Актуальные исследования

#30 (212)

Прием материалов

20 июля - 26 июля

осталось 6 дней

Размещение PDF-версии журнала

31 июля

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

13 августа