Биржи в экономике отрасли - (диплом)

Содержание –котировки цен продажи микросхем памяти (закрытие суточной торговой сессии), объёмы сделок, котировальные листы

Периодичность –ежедневные данные, по Гонконгской бирже в 12 дня (по московскому времени), а по Американской в 23 ночи. Фактически речь идёт о полудневных данных, на основе которых удобно производить более детализированное прогнозирование, чем при данных с одной биржи.

Надёжность –обеспечивается прямым чтением информации с серверов выше обозначенных бирж и транзитная её передача в Россию. В качестве дополнительной можно использовать цены Московских бирж комплектующих, хотя их информация и запаздывает. Цена использования –чрезвычайно высокая, т. к. является платой за информацию “из первых рук” В качестве дополнительных источников используются многочисленные бесплатные и дешёвые аналитические сервера, предоставляющие разнообразную информацию по ситуации и прогнозам на рынке высокотехнологичных товаров. Как уже указывалось, информация такого рода может рассматриваться только как вспомогательная, т. к. не имеет необходимой степени надёжности.

Интересным решением является создание резервного канала поставки комплектующих. Как показал последний кризис производства на Тайване, отсутствие резервных каналов поставки материалов даже у многих крупных фирм радиотехнической пол-отрасли привёл к временному прекращению производства продукции и последующий резкий рост её стоимости. Другим путём решения этой проблемы является увеличения складских запасов (чем и воспользовались многие фирмы-гиганты в дни кризиса), но в условиях нашей маленькой фирмы это нереально. Таким образом, биржа для предприятия также является источником бесценной информации о местах производства необходимых комплектующих в условиях нестабильной рыночной конъюнктуры.

В число источников информации также необходимо включить таможенные органы, таможенные сборы которых непосредственно входят в цену комплектующих ввозимых из за рубежа.

Аналогичным образом анализируются источники по поставке других комплектующих и установочных изделий. Производство корпуса (пластмассовая штамповка) не представляет собой сложности и здесь

    подробно не рассматривается.

Вся выше предложенная схема показана на рисунке 25. В состав схемы вошли источники, подробно описанные в приложении А (биржи российские и зарубежные) и в приложении Б (информационные агентства, отраслевые сервера). 3. 3. 4. Сбыт

Сбыт продукции предоставляет большие возможности к поиску источников информации о рынках сбыта. Предполагается сбыт продукции в нашей стране, соответственно нас прежде всего, интересуют биржи, занимающиеся продажами продукции именно в этой отрасли. Такие биржевые структуры можно выбрать из списка в приложении А. Рассмотрим свойства источников:

Содержание –цены продажи модемов коммутируемых линий 56к (закрытие суточной торговой сессии, средняя цена), объёмы сделок, динамика изменения цен (изменение предпочтений потребителя)

Периодичность –ежедневные данные, по Московской бирже в 18 дня (по московскому времени). Данные сильно “размазаны” по течению дня. Обновление серверов периодичное. Надёжность –низкая. Отбор верных источников производится математическими методами (пороговый подавит ель по первичному входу) и аналитически в отделе анализа.

    Рисунок 26 Источники информации в части комплектующих

Цена использования –низкая, т. к. сервера российские, кроме того, большая часть информации бесплатная.

Именно в этой части отбора и проявляется в наибольшей степени выгодности технология порталов. Единая структурированная база данных по продажам периферийных устройств к компьютерам как таковая у российских биржевых структур отсутствует, но информация в полном объёме есть. Иными словами возникает парадоксальная ситуация: с одной стороны собрана и постоянно обновляется необходимая информация, а с другой доступ к ней весьма сложен по причине несовместимости форматов, времён обновлений и других технических параметров. Вывод о необходимости создания портала, осуществляющего преобразования и эквидистантные транзакции входной разнородной информации напрашивается сам собой.

Всемирный статус Интернет позволяет значительно, в несколько раз увеличить рынок сбыта товара. Например, сбыт товаров, тем более таких высокотехнологичных, какими являются модемы, в Сибири и на дальнем востоке буквально 5 лет назад организовывался по принципу что привезли то и продали, иными словами не соблюдался главенствующий принцип свободной рыночной экономики: потребитель формирует рынок, а не рынок формирует потребности потребителя. Сформированная высокоскоростная интегрированная Сибирская сеть общего назначения (см. анализ отрасли) предоставляет сейчас услуги доступа в реальном времени к информации фондовых и товарных бирж этого региона. Аналитическую информацию о продажах модемов предоставляет сегодня огромное количество серверов как в России так и за рубежом. Из этих источников берётся информация о текущей конъюнктуре рынка, динамике спроса и предложения в этой отрасли. Рассмотрев формирование источников информации по сбыту, отобразим все наши рассуждения в виде схемы.

    Рисунок 27 Источники информации в части сбыта

Вся выше предложенная схема показана на рисунке 26. В состав схемы вошли источники, подробно описанные в приложении А (биржи российские и зарубежные) и в приложении Б (информационные агентства, отраслевые сервера). Эта схема имеет более сложную и разветвленную архитектуру, чем предыдущая. Это объясняется прежде всего, бульшим количеством потенциальных потребителей продукции, чем поставщиков сырья. Также эта схема отличается подавляющим большинством местных российских связей, т. к. в бизнес целях указан российский целевой рынок, в частности для этого предназначены каналы связи с региональными биржевыми структурами, имеющими почти монопольный выход на удалённые от центра страны рынки.

    3. 3. 5. Внутренняя инфосистема фирмы

Разработка внутренней инфосистемы конкретного предприятия представляет собой заключительный, третий этап в процессе модернизации общей отраслевой инфосистемы. Внутреннее устройство всех предприятий отрасли практически идентично и незначительные различия проявляются лишь при сильной специализации производства и выражаются в удалении некоторых лишних связей. Таким образом, предлагаемая инфосистема носит общий характер и применима к любому предприятию.

В первой части находится информационный отдел, который принимает на себя первый информационный удар со стороны внешних источников. Назначение отдела– своевременно принять информацию по нужным каналам (если информация не пришла –действовать по заранее определенной схеме) попутно защитившись от несанкционированного просачивания данных, преобразовать данные в единый внутрифирменный корпоративный стандарт (смотри главу 2. 2 о корпоративных порталах) и рассортировать её для дальнейшего продвижения по конвейеру. Попутно собирается статистика информации, формируются отчёты для базы данных, производится миграция баз данных в связи со сроком давности информации. Отдел должен постоянно следить за вновь появляющимися системами обеспечения информационной деятельности предприятия (типа электронный документооборот) и, при необходимости, внедрять их.

Аналитический отдел представляет собой “мозг” всей информационной машины, “сердце” аналитического конвейера. Мной предложено разбить отдел на три части: прогнозирование, факторный анализ и управление рисками. Работа отдела прогнозирования более подробно описана в главе 3. 2. Факторный анализ устраняет свойственные техническому анализу недостатки, и на мой взгляд, даёт более точные прогнозы. Смысл факторного или кластерного анализа заключается в нахождении взаимосвязей между событиями и группировка последних по серии признаков. Система управления рисками всегда присутствует там, где есть прогнозирование. Грамотное хеджирование позволит сохранить значительную часть вложенных средств, тогда как отсутствие защиты обычно ведёт к полному разорению предприятия. Надо заметить, что стрелки к блоку рисков ведут не только от предыдущего блока, но также и от блоков прогнозирования и анализа. Результатом работы аналитического отдела являются управленческие предложения, по структуре напоминающие бизнес-план, и по мнению разработчиков позволяющие улучшить положение предприятия, опираясь на информацию, полученную от внешних и внутренних источников. Руководство на данной схеме призвано выбрать один из предложенных аналитическим отделом проектов.

Заключительным этапом конвейера является отдел сбыта, назначение которого с позиции инфосистемы поддерживать постоянный информационный контакт с потребителями, в основном биржами. На этом этапе предложенное и выбранное руководством управленческое предложение материализуется в виде конкретных указаний. Блок делится на две большие части: внешняя торговля со всеми присущими ей таможенными атрибутами, и внутренняя торговля с обширными связями внутри страны. Здесь же расположен отдел нормативной и законодательной документации.

Отдельно над всеми тремя блоками стоит система обеспечения информационной безопасности, цели и устройство которой подробнейшим образом расписаны в главе 2. 6.

В соответствии с вышеизложенной методикой была составлена следующая внутренняя инфоструктура предприятия, изображённая на рисунке 28. 3. 4. Прогнозирование на биржах

Данная глава посвящена анализу методов прогнозирования, применяемых для краткосрочного прогнозирования динамики фондового и товарного рынков. Приведено подробное описание наиболее распространенных методов: метода скользящих средних, индекса относительной силы, авторегрессионной модели. Произведены расчеты вычислительных затрат на реализацию каждого метода, рассмотрены вопросы адаптации методов к конкретным условиям, сложившимся на рынке, а также границы и возможности применения методов. Отмечены существующие недостатки методов. Практическая ценность рассмотренных методов прогнозирования исследовалась в натурных условиях на примере динамики котировок по фьючерсным контрактам на микросхемы памяти DIMM64Mb на AICE и котировок корпоративных ценных бумаг РАО "ЕЭС России" на Московской Межбанковской Валютной Бирже.

Опишем методы прогнозирования валютного рынка. Одним из наиболее универсальных и широко используемых инструментов в техническом анализе являются скользящие средние [19]. Метод построения и применения скользящих средних весьма прост, и видимо, поэтому эти инструменты достаточно часто используют в различных аналитических программах.

    Рисунок 28 Внутренняя инфосистема фирмы

Скользящие средние являются мощным инструментом сглаживания ценовых колебаний, поэтому их использование оказалось весьма эффективным в процессе выявления различных по срокам тенденций изменения цен (трендов). Усредняя уровни цен, сглаженная линия дает возможность проследить и уловить действительные тенденции, проявляющиеся на рынке.

Формула для расчета скользящей средней выглядит следующим образом: (1)

Данная методика предполагает вычисление в течение каждого дня средней цены закрытия за некоторый период до даты вычисления. Для расчета скользящей средней можно брать различные периоды усреднения, увеличение интервала сглаживания позволяет выявить более продолжительные ценовые тенденции и наоборот. Таким образом, линия скользящей средней показывает нам, какая тенденция является господствующей на рынке в данный момент - восходящая (т. н. повышательный тренд) или нисходящая (понижательный тренд). Исходя из предположения, что данная тенденция сохранится еще некоторое время, инвестор и осуществляет сделку - покупает (если восходящая) или, наоборот, продает валюту, ценные бумаги либо иные финансовые активы.

Основная задача заключается в правильном определении моментов изменения тренда, т. е. моментов совершения сделки. Именно для этого используются совместно несколько скользящих средних с различным периодом усреднения, позволяющие выделить как краткосрочные, так и средне - и долгосрочные ценовые тенденции. Следует отметить, что преимущества данной торговой стратегии проявляются лишь на т. н. трендовых рынках, т. е. рынках с достаточно продолжительными по времени периодами повышения или понижения цен. И как следствие, несмотря на предельную простоту и ясность и даже некую автономность работы предложенного алгоритма, возникает необходимость в привлечении специалиста-аналитика, способного дать заключение о характере рынка в настоящий момент.

Метод осцилляторов. Выделяют три основных типа осцилляторов [19]: инерционные осцилляторы;

    осцилляторы меры изменения;
    осцилляторы скользящих средних.

Инерционный осциллятор является оценкой скорости роста или падения темпов изменения цен. Для расчета инерционного осциллятора величина цены закрытия определенного дня (скажем, пять дней назад) вычитается из цены закрытия текущего дня. В этом случае пятидневный инерционный осциллятор - это разность между ценой закрытия текущего дня и ценой закрытия пять дней назад. Полученное положительное или отрицательное число отмечается для каждого дня на графике относительно средней (нулевой) линии.

Осциллятор меры изменения - это показатель, рассчитываемый как отношение цены закрытия (средневзвешенной цены) текущего дня к цене, зафиксированнойМ-дней назад, выраженный в процентах. Таким образом, осциллятор меры изменения за пять дней рассчитывается путем деления средневзвешенной цены текущего дня на средневзвешенную цену, зафиксированную пять дней назад.

Осцилляторы скользящих средних строятся на основе разницы между двумя скользящими средними неодинаковой длины. Полученный результат отображается на графике и может быть выражен в пунктах или процентах. Осциллятор скользящих средних строится для:

    определения расхождения между скользящими средними;

выявления значительных отклонений, вызванных наибольшим расхождением между краткосрочной и долгосрочной скользящими средними;

    обнаружения взаимного пересечения скользящих средних.

Для профессиональных участников рынка исключительно важно своевременно оценить зарождающиеся тенденции в динамике цен. Практическая значимость технического анализа состоит именно в том, чтобы определить ценовой тренд и избежать опасности его резкого изменения. Использование индикаторов момента позволяет распознать усиление или ослабление ценового тренда.

Рассмотрим еще один метод прогнозирования –авторегрессионный, на основании которого формируются торговые решения [21]. Основным понятием в данном методе будет понятие модели. Модель - есть упрощение реального процесса, помещение его в рамки некоторой совокупности аналитических выражений, его формализация. Естественно уже сам факт упрощения говорит о невозможности получать 100% верные прогнозы реальных процессов. От того насколько обоснованно выбрана та или иная модель зависит в конечном итоге не просто точность прогноза, но и возможность прогнозирования как таковая. Универсальная модель авторегрессии записывается следующим образом: (2)

где Xt – члены временного ряда, at – коэффициенты авторегрессии q-го порядка, nt –возбуждающий шум. Тогда прогноз yt исходного ряда xt на k шагов вперёд будет выглядеть так:

    (3)

Коэффициенты авторегрессии находятся из следующего алгоритма (алгоритма Берга): (4)

Очевидно, что методика принятия торговых решений, основывающаяся на прогнозировании временного ряда с представлением его в виде АР-процесса, связана с большими вычислительными затратами. Более того, данный алгоритм предполагает совершение торговой операции каждый временной дискрет, а это сопряжено с транзакционными издержками. Но в то же время, данный алгоритм обладает целым рядом преимуществ, связанных, в первую очередь, с адаптивным свойством АР-модели. Т. е. параметры модели автоматически перенастраиваются вслед за изменением реального процесса - динамики рынка.

Все проанализированные выше свойства и особенности методов прогнозирования были систематизированы и сведены для сравнения в таблицу (таблица 7). 3. 4. 1. Фактор риска

Как было сказано выше арбитражные операции - это операции по купле-продаже валюты с целью получения прибыли. Следовательно, основная задача инвестора это управление процессом получения прибыли, очевидно, с целью её увеличения. Эффективное управление предполагает достижение данной цели с наименьшими затратами. И как уже отмечалось, этими затратами можно считать время и риск. Таким образом критерий эффективности должен формироваться на основании соотношения доходности и риска.

    Сравнительные свойства методов прогнозирования
    Таблица 7
    Свойства
    Метод скользящих средних
    Относительной силы
    Авторегрес-сионная модель
    Границы применения

Используется на трендовом рынке с длительными периодами однонаправленного движения цен

Используется на циклических рынках и на рынках без ярко выраженного тренда Модель адаптирована к любому типу рынка

    Параметры моделей
    N1, N2- интервалы сглаживания длинной и короткой СС
    N - период усреднения, Аmin Аmax критические значения RSI
    N - объем “обучающей” выборки, Q - порядок АР- модели
    объем наблюдений
    N
    N
    N
    объем адаптации
    5-10 N
    10-15 N
    1-2 N
    Вычислительные затраты на реализацию методов
    пропорционально N2
    пропорционально N2
    пропорционально (Q*N)2
    Примерное количество сделок в месяц
    2-4
    1-2
    5-10
    Вид прогноза
    Интервальный
    Интервальный
    Точечный

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17