Большое количество исследователей занимается изучением поведения фондовых рынков по всему миру. Разворачиваются дискуссии для того, чтобы сказать является ли фондовый рынок предсказуемым или нет. Многие исследования показали, что эмпирические данные фондовых рынков не предсказуемы и есть количество исследовательских работ показывающих предсказуемость цен на фондовом рынке. До эпохи компьютеров, люди продавали акции и сырьевые товары на интуицию. Уровень торговли вырос, люди нашли средства, чтобы увеличить свою прибыль при минимизации их риска. Технический анализ, статистический анализ, фундаментальный анализ, линейная регрессия используются, чтобы попытаться предсказать цену акции. Эти методы оказались последовательно правильными инструментами прогнозирования, которые нужны многим аналитикам, утверждающим о полезности многих подходов.
Трейдеры(торговцы) часто используют технические инструменты, такие, как: скользящее среднее, момент, стохастическую математику, дисперсию, авторегрессионную условную гетероскедастичность, экспоненциально-взвешенную оценку для направления своих инвестиционных решений. Они часто используют несколько методов, чтобы предсказать будущую цену акций на рынке. Основное предположение за использование технического анализа и стохастической математики заключается в том, что история повторяется, и поэтому, путем выявления повторяющихся паттернов, будущее движение цен предсказуемо.
В последние годы инвесторы начали проявлять интерес к торговле на биржевых индексах. Это предоставляет возможность для хеджирования рыночного риска, и в то же время, он предлагает хорошие инвестиционные возможности для спекулянтов и арбитражёров. Где решение инвестировать сначала под влиянием тенденции, а потом по ценам. Инвесторы принимают уникальные торговые стратегии в зависимости от тенденций, преобладающих в фондовом рынке. Таким образом, возможные тенденции, которые будут преобладать на фондовом рынке, могут быть полезными для инвесторов.
Как правило, индексы фондового рынка являются показателями производительности для всего рынка в целом. Заинтересованные инвесторы по всему миру отслеживают движение различных биржевых индексов, чтобы получить представление о том, как глобальные рынки движутся. Таким образом, на фондовом рынке, финансовое инвестиционное решение требует точный прогноз будущих состояний на основе выявления скрытых закономерностей в имеющихся исторических данных.
Данная статья посвящена исследованию методов квантования и дискретизации, а также рассмотрению точных оценок для прогнозирования цен акций.
Акции: Это долевые ценные бумаги выпускаемые корпорациями, компаниями, фирмами для увеличения капитала. Акции, в основном, бывают двух видов - обыкновенная акция(Common stock) и привилегированная акция (ВГС£СГГС6stock). Они различаются по выплате дивидендов и степени риска обладания ими.
Обладатели обыкновенной акции получают дивиденды как соответствующую часть дохода компании, величина которого зависит от успеха её деятельности. В случае разорения компании, инвестор теряет все свои инвестиции. Привилегированная акция гарантирует инвестору меньший риск потери всех своих инвестиций, гарантированную выплату дивидендов, размер которых, вообще говоря, не растет с увеличением дохода компании.
Существуют и другие виды акций, оговаривающие долю участия, специальный способ выплаты дивидендов и т.п.
Многих инвесторов покупка акций привлекает не дивидендами, а возможностью "делать" деньги на колебаниях цен акций, покупая их по низкой цене перед тем, как остальные начнут это делать, и продавая их по высокой цене перед тем, как другие будут это делать.
Тик: это изменение текущей цены. Таймфрейм - это временной период, в течение которого формируется один расценочный бар. Бар - это графическое отображение изменения цены в виде OHLC(Opcn-high-low-closc) в пределах каждого отрезка времени, соответствующего таймфрейму.
Выбор наилучшей оценки волатильности для дискретизированных и квантованных данных, осуществлялся на основе сравнения ошибки прогноза с помощью модели ARCH(1). По таблице видно, что для данных Лукойл и Газпром ошибка прогноза для дискретизированных меньше , чем для квантованных. Следовательно, для оценки волатильности лучше брать дискретизированные данные.
