Разработка и исследование интеллектуальных методов и моделей прогнозирования изменений биржевых индексов

Объектом исследования являются методы и модели интеллектуального прогнозирования, использующие компьютерные системы, как инструмент технического анализа для прогнозирования изменения биржевых индексов.
Предметом исследования выступают макроэкономические показатели и индикаторы биржевых индексов, а также финансовые стратегии институциональных инвесторов и регуляторов рынка.

Цель выпускной квалификационной работы заключается в анализе и выявлении максимально-эффективного интеллектуального метода для прогнозирования изменений биржевых индексов, обобщении накопленного запаса знаний по применению искусственного интеллекта в экономических и финансовых задачах, повышении уровня реализации этих знаний в исследуемой области, а также нахождение наилучшей стратегии, которую можно применить в Forex, ...

ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………………...6ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ БИРЖЕВЫХ ИНДЕКСОВ…………………………………………………………….11
1.1. Понятия и определения биржевых индексов и их финансовых показателей…………………………………………………………………………11
1.2. Методы прогнозирования изменений биржевых индексов……………….15
1.2.1. Метод наименьших квадратов…………………………………………...19
1.2.2. Метод экспоненциального сглаживания………………………..............22
1.2.3. Метод скользящей средней………………………………………………24
1.3. Forex советники и их стратегии прогнозирования………….…………….....26
1.4. Выводы по главе 1……………………………………………………………..34
ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ БИРЖЕВЫХ ИНДЕКСОВ……………36
2.1. Торговые роботы и Forex………………………………………………..36
2.2. Forex советники, как интеллектуальные средства прогнозирования изменений биржевых индексов…………………………………………………....48
2.2.1. Советник Everex Elite, как средство прогнозирования изменений биржевых индексов……………………………………………………………..48
2.2.2. Советник Goldbull PRO, как средство прогнозирования изменений биржевых индексов……………………………………………………………..51
2.2.3. Советник Swing PRO, как средство прогнозирования изменений биржевых индексов……………………………………………………………..53
2.2.4. Советник REV Trader PRO, как средство прогнозирования изменений биржевых индексов……………………………………………………………..56
2.2.5. Советник Vortex Trader PRO, как средство прогнозирования изменений биржевых индексов……………………………………………………………..59
2.3. Выводы по главе 2……………………………………………………………..61
ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИССЛЕДУЕМЫХ СРЕДСТВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ БИРЖЕВЫХ ИНДЕКСОВ………………………………………………………………………...63
3.1. Подготовка и оптимизация работы Forex советника……………………….63
3.2. Проверка работоспособности и оценка эффективности исследуемых Forex советников………………………………………………………………………….68
3.2.1. Оценка эффективности советника Cobra 4…………………………......68
3.2.2. Оценка эффективности советника Forex Goiler………………………..74
3.2.3. Оценка эффективности советника Ilan ………………………………....80
3.3. Сравнение полученных результатов, выводы и предложения…..…………84
3.4. Выводы по главе 3……………………………………………………………..86
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ………………………………….87

Актуальность темы исследования. Для достижения необходимых темпов роста экономики, требуемых для преодоления последствий кризисных явлений, а также достижения стабильности на биржевых рынках становятся актуальными вопросы прогнозирования макроэкономических показателей необходимых при осуществлении планирования и принятия оперативных управленческих решений на уровне регуляторов данного рынка.
Прогнозирование макроэкономических показателей, влияющих на биржевые индексы необходимо, как для крупных институциональных инвесторов, стремящихся получить максимальную прибыль от инвестиций в ценные бумаги, валюту, фьючерсы и др., так и для регуляторов рынка, которые обязаны адекватно оценивать сложившийся финансово-экономический тренд для быстрого и эффективного управления имеющимся арсеналом ресурс ов и средств.
Чтобы решать задачи подобного типа, самым перспективным методом считается использование интеллектуальных систем прогнозирования, в состав которых входят нечеткая логика и нейронные сети. На данный момент, существующие зарубежные комплексные программные системы, которые используются для решения сложнейших задач прогнозирования финансовых индикаторов, недостаточно адаптированы к российским условиям и не пользуются большой популярностью у отечественных институциональных инвесторов.
Таким образом, российская наука и практика в области моделирования и прогнозирования экономических явлений и процессов, сегодня уступает зарубежному уровню исследований и прикладных результатов. Отсюда вытекает необходимость и обоснованность анализа и разработки специальных инструментальных средств прогнозирования финансовых систем, учитывающих российские реалии организации и ведения бизнеса, а также основанных на современных интеллектуальных компьютерных системах, что и является предметом исследования данной выпускной квалификационной работы.
Степень изученности проблемы. Огромный вклад в развитие теории прогнозирования внесли такие ученые, как В. А. Лисичкин, Э. Яныч, X. Тейль, Джефери Е. Хинтон, А. Апполов, Д. М. Гвишиани, У. Маккалох, У. Питтс, Ф. Розенблат, Р. Земел.
Среди российских ученых, которые занимались проблемами математического моделирования и прогнозирования, с использованием искусственного интеллекта, можно выделить Охонина В. А., Гольцева А. Д., Барцева С. И., Картавцева В. В., Куссуль В. М., Масаловича А. И., Иванченко А. Г., Минского М., Червякова Н.И. и др.
Анализ состояния и практики применения компьютерных интеллектуальных систем в России выявил довольно низкую распространенность в области экономики и финансов, а также указал на проблему, связанную с недостатком проводимых исследований, с использованием нейросетевого прогнозирования и моделирования финансовых систем, что обусловило выбор темы нашего исследования, его объект, предмет, задачи и цели.
Объектом исследования являются методы и модели интеллектуального прогнозирования, использующие компьютерные системы, как инструмент технического анализа для прогнозирования изменения биржевых индексов.
Предметом исследования выступают макроэкономические показатели и индикаторы биржевых индексов, а также финансовые стратегии институциональных инвесторов и регуляторов рынка.

Цель выпускной квалификационной работы заключается в анализе и выявлении максимально-эффективного интеллектуального метода для прогнозирования изменений биржевых индексов, обобщении накопленного запаса знаний по применению искусственного интеллекта в экономических и финансовых задачах, повышении уровня реализации этих знаний в исследуемой области, а также нахождение наилучшей стратегии, которую можно применить в Forex, с использованием разработанных интеллектуальных советников.
Основные задачи исследования.
- изучить разнообразие биржевых индексов и показателей финансовых рынков;
- изучить макроэкономические факторы, влияющие на значения биржевых индексов;
- провести обзор инструментов и методов макроэкономического регулирования финансовых рынков, выявить их преимущества и недостатки;
- исследовать математические и интеллектуальные методы технического анализа и прогнозирования биржевых индексов;
- проанализировать инструментальные средства, методы и модели для прогнозирования изменения биржевых индексов;
- определить состав и структуру программных средств технического анализа, основанных на интеллектуальных информационных технологиях;
- провести сравнительную оценку качества прогнозирования изменений биржевых индексов, используя исследуемые методы;
Теоретико-методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой исследования данной выпускной квалификационной работы являются исследования в области нейронных сетей и теории нечетких множеств, проведенные российскими и зарубежными учёными, а также научные работы по анализу макроэкономических показателей, моделированию и прогнозированию изменений биржевых индексов.
В работе использованы общетеоретические методы научного познания и системного анализа, методы прогнозирования с использованием интеллектуальных систем, логического, статистического и сравнительного анализа.
Научная новизна исследования состоит в выявлении и ранжировании основных макроэкономических факторов, влияющих на биржевые индексы, классификации инструментов их регулирования и адаптирования зарубежного опыта автоматизированного решения экономических задач прогнозирования изменения биржевых индексов, включает в себя следующие элементы приращения научного знания:
- выявлены и классифицированы по характеру влияния на экономику инструменты и методы макроэкономического регулирования, заключающиеся в избирательном вливании денег в экономику (кредитование банков, снижение курса национальной валюты, повышение резервной ставки, пересмотр социальных программ и проектов и т.п.), что позволило предложить комплекс необходимых мер, направленных на стабилизацию кризисных явлений (ослабление налоговой нагрузки на экономику, повышение бюджетных зарплат и пенсий, снижение экспортных пошлин на нефть, применение других инструментов повышения ликвидности);
- выявлен достаточный для практического применения запас знаний по применению интеллектуальных систем прогнозирования и моделирования в финансовых и экономических задачах (программные модули: FuziCalc фирмы FuziWare; Matlab фирмы SoftLine и CubiCalc фирмы HiperLogic, различные форекс советники от частных разработчиков, такие как Everex Elite, Goldbull PRO, Swing PRO, REV Trader PRO, Vortex Trader PRO и др.);
- проанализировано программное средство для прогнозирования изменения биржевых индексов, реализация которого построена на торговой интернет-платформе NetInvestor, сопряженной с программой технического анализа TradeStation и нейромодулем Matlab, в котором входными данными являются сигналы индикаторов технического анализа. Это позволило повысить точность прогнозирования до 95%, с помощью которого были проанализированы в динамике макроэкономические показатели рыночной активности (инфляция, индексы фондового рынка, прирост ВВП), получены прогнозные оценки их величин и рассчитан показатель качества предсказания примененным методом;
Практическая значимость исследования заключается в возможности применения выявленных наиболее эффективных интеллектуальных методов и моделей прогнозирования изменений биржевых индексов как на российских фондовых рынках ММВБ и РТС (в условиях их слияния), так и на зарубежных рынках и состоит в том, что полученные результаты могут быть использованы в процессе управления институциональными инвесторами и регуляторами рынка в лице государства и его уполномоченных органов.
Апробация работы. Основные положения выпускной квалификационной работы докладывались и обсуждались на крымских и межрегиональных научно-практических конференциях «Молодёжный научный форум: технические и математические науки» (Крым, г. Ялта, КФУ, 2016 г.), «Методики прогнозирования динамики биржевого индекса» (Крым, г. Ялта, КФУ, 2016 г.) и опубликованы в форме докладов и научных статей.

Существует также пятый подход – покупка готового робота. В этом случае, трейдер действует в качестве оператора или тюнера. Такой подход экономит много времени (нет необходимости, чтобы узнавать много новых вещей) и позволяет трейдерам быстро войти в мир автоматического трейдинга.Основной недостаток этого подхода исходит из его преимуществ – не знание принципов работы торгового робота и его структуры. И даже если продавец предоставил подробное описание реализованной торговой системы, никогда нельзя быть полностью уверенным в нем.Тем не менее, ни один из указанных подходов не может дать абсолютную гарантию увеличения банковского депозита.Лучший подход к системе автоматической торговли для трейдера.Каждый из пяти описанных подходов имеет свои преимущества и соответствует некоторому определенному типу трейдеров. Это маловероятно, что трейдер выберет первый подход, без хорошей математической подготовки. Столь же маловероятно, что трейдер будет начинать с создания торговых роботов на основе нейронных сетей. Тем не менее, оба эти подхода являются очень захватывающими и обеспечивают хорошее интеллектуальное упражнение.Ниже рассмотрен только второй подход, который уже считается классическим. Именно такой подход обычно выбирают новые последователи автоматизированной торговли, так как технический анализ остается ключевой областью знаний при обучении основам торговли.Еще одно преимущество второго подхода заключается в том, что после того, как трейдер будет проводить какое-то время для ручной торговли и получит чувство рынка, он уже будет иметь хорошее понимание инструментов технического анализа. Кроме того, он будет иметь возможность программировать торговые стратегии или создавать нейронные сети на более высоком уровне.Первые шаги в создании торгового робота.Для того, чтобы сделать автоматизированную торговую систему нужны навыки программирования и знания обо всех тонкостях обработки торговых запросов. Но, сначала можно начать с готовых экспертов - торговых роботов из бесплатной библиотеки Code Base.Нужно скачать любой эксперт (торговый робот) и запустить его в тестере в клиентских терминалах MetaTrader 4 или MetaTrader 5. Выбрать интервал истории, показывая сильную тенденцию и интервал с ровной. Выполнить оптимизацию входного параметра эксперта и изучить их различия в этих двух интервалах.Запустить советник с оптимальными параметрами для ровной тенденции на интервале тренда и с оптимальными параметрами на ровном интервале. Изучение различий в результатах торгов касается распределения и других статистических параметров. В результате, трейдер будет знать на сколько поведение торговой системы может меняться при изменении ситуации на рынке.Было бы лучше попробовать несколько стандартных торговых стратегий, с использованием этого метода на различных частях истории и различных символах. Такой пробный запуск предотвращает установку торговой системы в течении некоторого определенного интервала истории и обеспечивает более глубокое понимание тенденций и систем.Следующим шагом будет создание более сложных торговых систем, на основании уже существующих комбинаций простых сигналов от мастера MQL5 набора. Можно проверить и развить торговую интуицию сортировки плохих сигналов системы, используя фильтр, основанный на другой системе без средств программирования.Главное здесь не переусердствовать. Чем больше входных параметров у торговой системы, тем легче он должен быть установлен. Было много дискуссий о различиях между оптимизацией и фитингом. Тем не менее, нет широко принятых решений. Но визуализация результатов тестирования / оптимизации и собственный здравый смысл может помочь при принятии решений.Трейдер должен научиться определять из всего набора входных данных наиболее важные входные параметры, влияющие на торговую систему. Не обращать особого внимания на второстепенные параметры, которые требуют времени в процессе оптимизации, но не влияют на саму логику системы. Он помнит, что хорошая система торговли всегда демонстрирует небольшое свободное движение вторичных параметров, но она не показывает драматическую волатильность в случае незначительных изменений на рынке.Необходимо потратить столько времени на данном этапе, пока трейдер не будет уверен, что он может понять любую торговую стратегию следственным тестированием и оптимизацией результатов. Знание сильных и слабых сторон стандартных систем позволит трейдеру лучше подготовиться при создании собственного торгового робота.Программирование торгового робота.Чтобы разработать советник, способный качественно прогнозировать изменения биржевых индексов, через терминал MetaTrader, необходимо изучить язык программирования MQL4 или MQL5 (Рис. 2.1). Тут возможно несколько случаев.Рисунок 2.1 – исходный код советника в MetaEditorВо-первых, можно рассмотреть несколько готовых торговых роботов, описанных в статьях, чтобы лучше понять тонкости программирования.Во-вторых, можно задать вопросы в MQL4.community или MQL5.community, если имеются какие-либо нерешенные вопросы. Опытные участники сообщества обычно помогают новичкам, показывающим искренний интерес к предмету.В-третьих, можно заказать улучшение или разработку эксперта, или индикатор, если нет возможности написать нужную программу по своему усмотрению. Но даже если заказать советник, нужно иметь некоторое представление о тестировании стратегии, чтобы найти общий язык с разработчиком.Кроме того, базовые знания языка программирования позволяют реализовать незначительные исправления и изменения в коде после того, как работа была уже завершена. В конце концов, не обязательно быть программистом, чтобы уметь исправлять каждую маленькую ошибку. Было бы гораздо проще и быстрее исправить это самостоятельно.Как найти собственную торговую стратегию или, по крайней мере, в каком направлении трейдер должен сосредоточить свой поиск? Все трейдеры защищают свои собственные торговые системы, если они есть. Все новички хотят создать прибыльную систему или получить уже готовую стратегию. В то же время, любое полученное решение кажется слишком простым, по сравнению с идеями о подлинной торговой системе.Армейцы, как и все трейдеры во всем мире, склонны к чрезмерным уровням секретности. Ситуация с торговыми системами достаточно схожа: большинство трейдеров использует простые и хорошо известные торговые идеи с незначительными изменениями, например, добавление Trailing Stop или подтверждения от трендовых индикаторов.Есть много форумов трейдеров с ограниченным доступом, где участники объединяют свои усилия, чтобы разработать или усовершенствовать некоторые секретные торговые системы. Самое интересное заключается в том, что такие системы вообще не содержат ничего особенного. Как правило, хорошо известная идея (как "торговля с тенденцией") используется в качестве основы. Затем он совершенствуется с некоторыми новыми показателями неизвестными широкой публике.Таким образом, каждый может легко взять доступные торговые исходные коды роботов и попытаться правильно использовать их с различными символами и временными рамками. Трудно поверить, но вероятность того, что трейдер будет развивать что-то действительно новое очень мало. Главное здесь заключается в создании системы, используя доступные ингредиенты.Трудности автоматизированной торговли на Forex.Сотрудники многих банков и крупных инвестиционных фондов включают в себя трейдеров, выполняющих сделки в соответствии со строгими правилами и в ограниченных объемах. Но, по некоторым причинам, лишь несколько институциональных трейдеров покидают свои компании и начинают торговать, используя свои собственные деньги.Оказывается, что нужно не только торговая стратегия, но и железная дисциплина, чтоб следовать ей. Многие трейдеры выяснили, с сожалением, что они также имеют те же психологические проблемы, описанные в книгах. После того, как новичок понял, что худший враг трейдеров они сами, новичок начинает думать о создании торгового робота, чтобы устранить психологическую нагрузку.Немного отклоняясь от темы, нужно упомянуть о легендарных трейдерах Черепахи, которые успешно торговали на нескольких рынках в конце 20-го века. Прочитав "Путь Черепах", можно убедиться, что самое главное для трейдера является самодисциплина и нет никакой сверхсекретной системы. Увы, но большинство новичков не будет иметь возможности следить за прибыльностью стратегии, даже если они получат ее бесплатно.Проблема заключается в том, что большинство торговых стратегий, которые прекрасно приспособлены для ручной торговли вряд ли могут быть формализованы и переписаны на языке программирования. Стратегии, которые могут быть легко формализованы (например, те, которые вовлекают пересечение двух скользящих средних) слишком просты и требуют много уточнений и улучшений, чтоб могли быть использованы на практике. Таким образом, простая идея постепенно усложняется большим количеством внешних параметров, предотвращающих торгового робота от ложных записей и ошибок ясно видимыми для разработчика. Этот процесс не должен превратиться в переоптимизацию и фитинг для конкретного интервала истории.Для решения этой проблемы, перед тестированием, с использованием полученных параметров системы, нужно реализовать его в терминале MetaTrader 5. Если первые результаты тестирования существенно не отличаются от тех, полученных в процессе оптимизации, есть вероятность того, что торговый робот будет достаточно стабильным в течение некоторого времени после его запуска на торговом счету. Длина интервала для оптимизации параметров и фактического значения "какое-то время" зависит от определенной торговой системы.Таким образом, оптимизация торгового робота перед его запуском на торговом счете напоминает раскручивание строп - чем более тщательно мы разматываем и бросаем снаряд из пращи, тем дальше он будет летать и тем точнее будет его траектория. Тщательно разработанный торговый робот будет держать положительный результат на торговом счете в течении более длительного времени, чем торговый робот, полученный в результате фитинга. Можно сказать, что самое важное — это рабочая идея и правильная настройка параметров, выполняемых время от времени в моменты рыночных условий изменения.Это можно проиллюстрировать результатами Чемпионата Automated Trading, который проводится уже много лет. Нужно отправить советник на участие в конкурсе, после этого советники проходят автоматические тесты на временном интервале с января до конца июля. Основным требованием для прохождения автоматического тестирования является прибыль, полученная в течении восьми месяцев тестирования. Но менее половины торговых роботов, допущенных к чемпионату, остаются прибыльными после восьми месяцев автономной работы.Любой желающий также может попробовать свои навыки в создании и в настройке торгового робота, чтобы принять участие в чемпионате и получить результаты тестирования советника. Кроме этого участие бесплатное, а награды впечатляют.Профессиональные трейдеры проводят много часов, сидя за своими компьютерами и ждут подходящего момента, чтобы выполнить сделку. Конечно они не могут быть в хорошей форме все время.Большинство трейдеров приходят к выводу, что их действия нарушают свои собственные правила торговли. Не все торговые системы могут быть полностью формализованы, но даже такие системы могут в большинстве случаев применять дополнительные инструменты, такие как показатели, аналитические системы и ложные сигналы фильтров.2.2. Исследование интеллектуальных методов прогнозирования изменений биржевых индексовДля осуществления прогнозирования изменений биржевых индексов, используются Forex-советники, которые работают по определенным стратегиям. Каждая стратегия, в свою очередь, для правильного прогнозирования, использует различные индикаторы. Каждый индикатор вычисляет тот или иной результат, основываясь на математических методах, алгоритмах, таких как метод наименьших квадратов, метод скользящей средней и т.д. Поэтому, чтобы понять, какой из методов прогнозирования является наиболее эффективным, мы исследуем различные стратегии, которые используют различные методы для прогнозирования изменений биржевых индексов.1) Стратегия The Bladerunner TradeРисунок 2.3.1 – Стратегия The Bladerunner TradeBladerunner является исключительно хорошей стратегией EMA кроссовер, подходит для всех таймфреймов и валютных пар и индексов. Это стратегия, анализ тенденций, которая пытается выбрать прорывы от продолжения и торговли повторных испытаний.В своей работе Bladerunner применяет всего лишь один индикатор – Moving Average:Простое скользящее среднее (Simple Moving Average, SMA)Простое, или арифметическое, скользящее среднее рассчитывается путем суммирования цен закрытия инструмента за определенное число единичных периодов (напр., 12 часов) с последующим делением суммы на число периодов.SMA = SUM (CLOSE (i), N) / NГде:SUM — сумма;CLOSE (i) — цена закрытия текущего периода;N — число периодов расчета.Экспоненциальное скользящее среднее (Exponential Moving Average, EMA)Экспоненциально сглаженное скользящее среднее определяется путем добавления к предыдущему значению скользящего среднего определенной доли, текущей цены закрытия. В случае экспоненциальных скользящих средних больший вес имеют последние цены закрытия. Р-процентное экспоненциальное скользящее среднее будет иметь вид:EMA = (CLOSE (i) * P) + (EMA (i – 1) * (1 – P))Где:CLOSE (i) — цена закрытия текущего периода;EMA (i – 1) — значение скользящего среднего предыдущего периода;P — доля использования значения цен.Сглаженное скользящее среднее (Smoothed Moving Average, SMMA)Первое значение этой сглаженной рассчитывается, как и простая скользящая средняя (SMA).SUM1 = SUM (CLOSE (i), N)SMMA1 = SUM1 / NВторое значение рассчитывается по следующей формуле:SMMA (i) = (SMMA1 * (N-1) + CLOSE (i)) / NПоследующие значения рассчитываются по следующей формуле:PREVSUM = SMMA (i-1) * NSMMA (i) = (PREVSUM – SMMA (i-1) + CLOSE (i)) / NГде:SUM — сумма;SUM1 — сумма цен закрытия N периодов, отсчитываемая от предыдущего бара;PREVSUM — сглаженная сумма предыдущего бара;SMMA (i – 1) — сглаженное скользящее среднее предыдущего бара;SMMA (i) — сглаженное скользящее среднее текущего бара (кроме первого);CLOSE (i) — текущая цена закрытия;N — период сглаживания.Линейно-взвешенное скользящее среднее (Linear Weighted Moving Average, LWMA)Во взвешенном скользящем среднем последним данным присваивается больший вес, а более ранним — меньший. Взвешенное скользящее среднее рассчитывается путем умножения каждой из цен закрытия в рассматриваемом ряду на определенный весовой коэффициент.LWMA = SUM (CLOSE (i) * i, N) / SUM (i, N)Где:SUM — сумма;CLOSE(i) — текущая цена закрытия;SUM (i, N) — сумма весовых коэффициентов;N — период сглаживания.2) Стратегия Daily Fibonacci Pivot TradeРисунок 2.3.2 – Стратегия Daily Fibonacci Pivot TradeFibonacci Pivot Trades объединяет откаты Фибоначчи и расширения с ежедневных, еженедельных, ежемесячных и даже ежегодных точек вращения. Акцент в обсуждении здесь делается на использовании этих комбинаций с только ежедневных точек вращении, но идея может быть легко расширена на более длительные сроки, включающих любую комбинацию точек вращении.Вот формула для расчета ежедневных опорных уровней:Центральный пивот (P) = (High + Low + Close)/3 Уровень сопротивления 1 (R1) = 2xP - Low Уровень сопротивления 2 (R2) = P + (R1 - S1) Уровень сопротивления 3 (R3) = High + 2x(P - Low)Уровень поддержки 1 (S1) = 2xP - High Уровень поддержки 2 (S2) = P - (R1 - S1) Уровень поддержки 3 (S3) = Low - 2x(High - P)3) Стратегия Bolly Band Bounce TradeРисунок 2.3.3 – Стратегия Bolly Band Bounce TradeBolly Band Bounce является совершенным в пределах рынка. Многие трейдеры используют его в сочетании с подтверждающими сигналами, Forex Dual Stochastic Trade, с большим эффектом.Рисунок 2.3.4 – Стратегия Bolly Band Bounce TradeВ Dual Stochastic Trade пользователь имеет две вероятности развития рынка - один медленный и один быстрый.Формула Stochastic: Стохастик в большинстве случаев выводится на график в виде двух линий. Наиболее распространенной и классической формулой расчета Stochastic является следующая:где max(Hn) - максимальный high за N - периодов, min(Ln) - минимальный Low за N - периодов, С0-цена закрытия текущего периода.т.е. скользящая средняя с периодом M от %KЭта версия расчета индикатора Stochastic используется в большинстве программ технического анализа. Однако известны еще несколько вариаций:Где:- скользящая средняя с периодом N от минимальной цены за последние 3 периода- скользящая средняя с периодом N от максимальной цены за последние 3 периода4) Стратегия Forex Overlapping Fibonacci TradeРисунок 2.3.5 – Стратегия Forex Overlapping Fibonacci TradeИз-за своей прибыльности, сделки Overlapping Fibonacci являются фаворитами некоторых трейдеров. Если использовать только сигналы Overlapping Fibonacci, их надежность может быть немного ниже, чем у некоторых других стратегий, но, если использовать их в сочетании с соответствующими сигналами подтверждения, они могут быть чрезвычайно точными.Метод прогнозирования Фибоначчи:Полученные из чисел в последовательности Фибоначчи, уровни Фибоначчи поддержки (в восходящем тренде) и уровни сопротивления (в нисходящем тренде) основаны на процентных поправках более общей тенденции. Обычно уровни коррекции включают в себя: 23,6%, 38,2%, 50%, 61,8% и 100%. Активность коррекции очень важна, потому что цены никогда не могут расти или падать на неопределенный срок, уровни Фибоначчи позволяют трейдерам определить области, в которых эти корректирующие движения могут остановиться и развернуться. Ниже приведён пример общей структуры того, как восстановление активности Фибоначчи может разворачиваться:Рис. 2.4.1 - Структура восстановление активности Фибоначчи5) Стратегия London Hammer TradeРисунок 2.3.6 – Стратегия London Hammer TradeКогда London Hammer Trade открывает дополнительную волатильность предоставляются некоторые уникальные возможности. London Hammer Trade поможет извлечь выгоду из этих возможностей. Особенно стратегия London Hammer Trade эффективна во время сессии в Лондоне, она может быть использована в любой момент, когда цена сильно взлетает в одном направлении. Данный индикатор использует для своих расчетов Hammer candlestick, формула расчета которой следующая:(((H-L)>3*(O-C)AND((C-L)/(.001+H-L)>0.6)AND((O-L)/(.001+H-L)>0.6)))H, L - это, соответственно, максимальные и минимальные значения индекса за данный период времениO, C - это, соответственно, значения индекса при открытии и закрытии рынка2.4 Исследование работы Forex советниковДля исследования объекта данной выпускной квалификационной работы, возьмем несколько популярных советников Forex и проанализируем их работу, изучим использованные ими стратегии и методы, и доходность от них. Для изучения взяты самые современные и пользующийся большим спросом советники.2.2.1. Советник Everex Elite, как средство прогнозирования изменений биржевых индексовEverex Elite является уникальным советником с адаптивной системой Stop Loss! Это не машина сетки или стратегия мартингейла. Метод прогнозирования.Принцип работы ​​этого Forex робота основан на сопротивлении рынка. За последние годы команда трейдеров Everex Elite успешно разработала непрерывно адаптивную систему Stop Loss, которая требует генерации статистики и анализа различных современных математических программных приложений. Другой научный подходом был поиск математических связей в динамике рынка Форекс и их анализ в зависимости от вида нового поколения математических исследований, таких как нейронные сети, Армированное обучение опорных векторов и многое другие.Как правило Everex Elite в торговле всего 30 секунд, этого достаточно для периода интеллектуальной системы Stop Loss чтобы анализировать, оценивать и реагировать на все движения рынка, чтобы генерировать необходимые данные для изменения величину Stop Loss порядка 20-30 раз в каждой сделке. Все это дает возможность Everex Elite в течении предыдущих лет постоянно быть прибыльным.Рисунок 2.4.1 – прибыльность советника Everex EliteРисунок 2.4.