Разработка и оценка эффективности торговой системы для торговли на Forex, основанной на ситуациях ГЭП Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

________МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2015 ISSN 2410-700Х_______

25. McRae-Williams P. Regional clusters: classification and overlap of wine and tourism micro-clusters

[Электронный ресурс] / Pamela McRae-Williams. - Режим доступа : http://www.irma-

international.org/viewtitle/29017/.

26. Muro M. The new ‘cluster moment’: how regional innovation clusters can foster the next economy [Электронный ресурс] / Mark Muro, Bruce Katz. - Режим доступа : http://www.brookings.edu/research/papers/2010/09/21 -clusters-muro-katz

27. Oliveira J. A. P. Social Upgrading among Small Firms and Clusters [Электронный ресурс] / Jose Antonio Puppim de Oliveira. - Режим доступа :

http: //www .univpgri-palembang.ac.id/perpus -

fkip/Perpustakaan/East%20Phylosopy/Economic%20Geography/UPGRADING%20CLUSTERS%20AND%20SM

ALL.pdf

28. Regional clusters in Europe. Observatory of European [Электронный ресурс] / - Режим доступа : http://ec.europa.eu/regional_policy/archive/innovation/pdf/library/regional_clusters.pdf.

29. Swann G. M. P. The dynamics of industrial clustering [Электронный ресурс] / G. M. Peter Swann, Martha Prevezer, David Stout. - Режим доступа : http://www.questia.com/PM.qst?a=o&d=13700570.

30. The concept of clusters and cluster policies and their role for competitiveness and innovation: main statistical results and lessons learned Europe INNOVA / PRO INNO Europe paper N° 9 [Электронный ресурс] - Режим доступа :

http: //www.euinspired.org .bd/docs/grant_scheme/training/Annex%20%20-%20The%20Concept%20of%20Clusters%20and%20Cluster%20Policies.PDF

31. Visser E-J. Clusters and networks as learning devices for individual firms [Электронный ресурс] / Evert-Jan Visser, Ron Boschma. - Режим доступа : http://ecsocman.hse.ru/data/463/656/1219/clust.pdf.

32. Welcome to the Clusters & Networks Development Programme [Электронный ресурс] / - Режим доступа : http://www.unido.org/index.php?id=o4297.

33. Williams J. R. Discerning Industrial Activity in N.E. England -Networks and Clusters through the Lens of the Internet [Электронный ресурс] / John R. Williams. - Режим доступа : http://libraryds.grenoble-em.com/fr/Publications/Documents/Doctoral%20Knowledge%20Factory_DBA%20Alumni%20and%20their%20R esearch_April%202011 .pdf.

34. Wolfe D. A. Social Capital and Economic Development:Local and Regional Clusters in Canada [Электронный ресурс] / David A. Wolfe. - Режим доступа : http://www.urenio.org/metaforesight/library/22.pdf.

© Н.В. Алтухова, М.Д. Карманова, 2015

УДК 621.382

Ананченко Игорь Викторович

канд. техн. наук, доцент, Университет ИТМО,

г.Санкт-Петербург, РФ E-mail: [email protected]

РАЗРАБОТКА И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ТОРГОВОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ТОРГОВЛИ НА

FOREX, ОСНОВАННОЙ НА СИТУАЦИЯХ ГЭП

Аннотация

Разработка и оценка эффективной торговой системы для работы с финансовыми инструментами (EURUSD, AUDJPY, EURJPY и др.) на рынке Forex, основанной на обработке ситуаций ценового разрыва (ГЭП)

84

________МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2015 ISSN 2410-700Х_____________________

Ключевые слова

ГЭП, валютный рынок Forex, торговые роботы, эффективная торговая система, ценовой разрыв, финансовый инструмент, EURUSD, AUDJPY, EURJPY

В статье, опубликованной в предыдущем номере журнала [1], рассматриваются некоторые аспекты создания торговой системы, базирующейся на том, что цена закрытия торгуемого финансового инструмента в пятницу и цена открытия в понедельник, как правило, не совпадают - имеет место ценовой разрыв ГЭП, объясняющийся тем, что во время выходных, когда торги на рынке Forex не проводятся, произошли изменения в мировой экономической и политической обстановке и эти изменения учитываются новым значением цены. Торговая стратегия основана на том, что за достаточно небольшой промежуток времени, составляющий, как правило, менее суток, стоимость финансового инструмента возвращается к значению, которым закрылись торги предыдущей недели. В литературе [2] можно встретить описание многочисленных торговых систем, предлагаемых для торговли на Forex. Однако следует заметить, что прогнозировать изменения финансовых инструментов более чем сложно, большинство предлагаемых торговых систем не позволяют стабильно получать прибыль в течение достаточно длительного промежутка времени. Рассматривался [1] торговый робот, исходный код которого на языке MQL4 доступен для загрузки ссылке http://mctrewards.ru/files/gap-aiv-mq4.zip. По результатам выполненного с момента прошедшей публикации анализа данных изменения во времени значений котировок финансовых инструментов EURUSD, AUDJPY, EURJPY и некоторых других, менее подходящих для реализации предлагаемой торговой стратегии пар, например, пары AUDUSD, разработан новый торговый робот, исходный код (MQL4) доступен для загрузки в архиве по ссылке http://mctrewards.ru/files/gap0strategy.zip.

Рассмотрим некоторые результаты моделирования (для моделирования использовался тестер стратегий терминала МТ4) для пары евродоллар (EURUSD) на временном интервале с 1-го января 2010 г. по 24 августа 2015 г. Робот открывает строго не более одного ордера в понедельник. В другие дни недели не торгует. Переменная mingapsize определяет минимальное значение интервала гэп (0.0030), при наличии которого будет открыт ордер. Ордер закрывается при достижении задаваемого уровня прибыли TakeProfit (0.0090) или убытка StopLoss (0.0300). Время существования ордера ограничено с момента открытия по времени, ордер закрывается в 23 часа 57 минут в понедельник, если ордер не был закрыт ранее по достижению заданного уровня прибыли или убытка. Фактически получаемая прибыль зависит не только от заданных трейдером значений переменных TakeProfit и StopLoss, но зависит также от заданного объема лота, определяемого переменной Lot. Для моделирования был взят очень маленький начальный депозит, равный 100 долларам США, примерно соответствующий минимальному депозиту, с которым трейдер может начать торговлю, работая с наиболее известными брокерами, представляющими услуги по торговле на Forex. Было установлено минимальное начальное значение лота, равное 0.01. На интервале с 01.01.2015 по 24.08.2015 программа открывала ордера 49 раз: чистая прибыль составила $175.8; матожидание выигрыша 3.59; абсолютная просадка $5.90; максимальная просадка $29.5 (15.22%); относительная просадка 15.32% (29.1). Максимальное количество непрерывных выигрышей (прибыль) 10 ($70.5); непрерывных проигрышей (убыток) 2 (-$19.9). Макс. непрерывная прибыль (число выигрышей) $70.50 (10), непрерывный убыток (число проигрышей) -$19.9 (2). Средний непрерывный выигрыш 4, непрерывный проигрыш 1. Для увеличения размера прибыли предлагается использовать динамически рассчитываемый размер лота, зависящий от размера депозита, определяемый выражением MathFloor(AccountInfoDouble(ACCOUNT_BALANCE)/sto)*0.01. Значение переменной sto было принято равным 100. По результатам моделирования чистая прибыль составила $268.3, т.е. составила 152% по сравнению с первоначальным вариантом. Матожидание выигрыша 5.48. Абсолютная просадка $5.90. Максимальная просадка $29.5 (15.22%) Относительная просадка 15.32% ($29.1). Прибыльные сделки (% от всех) 37 (75.51%). Убыточные сделки (% от всех) 12 (24.49%). Самая большая прибыльная сделка $27.00 убыточная сделка - $18.1. Средняя прибыльная сделка $9.0 убыточная сделка - $5.40. Максимальное количество непрерывных выигрышей (прибыль) 10 ($70.50), непрерывных проигрышей (убыток) 2 ($19.9). Макс. непрерывная прибыль (число выигрышей) $139.6 (7), непрерывный убыток (число проигрышей) $19.9 (2). Средний непрерывный выигрыш 4, непрерывный проигрыш 1. Значение лота менялось с

85

_______МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №8/2015 ISSN 2410-700Х________

минимального 0.01 для первого ордера до 0.03 для последнего. С целью еще большего получения прибыли в программу был добавлен третий возможный режим работы, использующий повышенный объем лота, получаемый умножением используемого в предыдущем варианте объема лота на коэффициент koeff_mg (1.8), в том случае если предыдущий ордер был закрыт по убытку. Повышенное значение лота использовалось в одной или более сделках, пока не был перекрыт убыток от ранее совершенной неудачной сделки, после этого объем лота рассчитывался по алгоритму второго варианта. Чистая прибыль составила $564.8 (321% от первого варианта). Матожидание выигрыша 11.53. Абсолютная просадка $5.90. Максимальная просадка $70.10 (19.36%). Относительная просадка 28.61% ($68.00). Максимальное количество непрерывных выигрышей (прибыль) 10 ($70.50) непрерывных проигрышей (убыток) 2 ($34.30). Макс. непрерывная прибыль (число выигрышей) 324.20 (7) непрерывный убыток (число проигрышей) -34.3 (2). Средний непрерывный выигрыш 4 непрерывный проигрыш 1. Рассмотренные варианты настроек могут рассматриваться, как обеспечивающие способы ведения консервативной, умеренно-агрессивной и высоко рискованной торговли.

Список использованной литературы:

1. Разработка математической модели торговли на рынке Форекс в ситуациях ГЭП. Варианты программноалгоритмической реализации модели. Ананченко И.В. Символ науки. 2015. № 7. С. 65-66.

2. Моделирование процессов изменения состояний рынков капитала на основе концепции пространства состояний. Ананченко И.В., Мусаев А.А. В сборнике: Современная наука: теоретический и практический взгляд Материалы Международной (заочной) научно-практической конференции. под общ. ред. А.И. Вострецова. Нефтекамск, 2015. с. 110-117.

© И.В. Ананченко 2015

УДК 330.1

Брежнева Оксана Венеровна

Старший преподаватель СФ БашГУ, г.Стерлитамак, РФ Е-mail: [email protected]

ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ АКТИВАМИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

Аннотация

В статье рассматриваются основные проблемы и пути сокращения рисков по управлению активами предприятия.

Ключевые слова

Управление активами предприятия, текущие активы, оборотные активы, аналитический прогноз.

Практика деятельности любого хозяйствующего субъекта экономики, так или иначе, связана с координацией использования активов, с целью их рационального использования. Главным стимулом в управлении этими активами является получение прибыли и экономии при эффективности их использования. Этого можно добиться при помощи роста использования активов и сокращением пассивных статей, за счет уменьшения кредитов, займом, налогов и так далее.

Матрицу по управлению активами можно представить как система, состоящая как минимум из четырех частей общего, и каждая его часть развивает следующую, позволяя развиваться предприятию в целом. [Рис. 1].

Для сокращения рисков в управлении ликвидными текущими активами необходимо правильно принять решении об использовании и рациональности применения этих активов.

86