Осцилляторы или опережающие индикаторы: характеристика и риски. Опережающие индикаторы для нефти


Нефтедобыча США: опережающие индикаторы - giovanni1313

Данные по лицензированию участков недр и статистика по обустройству скважин могут послужить надежными опережающими индикаторами для объемов добычи нефти. Вначале мы посмотрим на их динамику для двух штатов, добывающих наибольший объем нефти из плотных коллекторов – Техаса и Северной Дакоты. Затем будут картинки с красивыми моделями. Нет, не с теми, у которых длинные ноги и которые ходят по подиуму :) Наши модели касаются динамики добычи нефти.

Начнем с Техаса. Регулирующая организация - Railroad Commission Of Texas – публикует месячные данные, в том числе о количестве выданных разрешений на бурение (“permits”) и числе введенных скважин («completions»). Разрешения могут быть выданы для добычи нефти, газа, того и другого, а также прочих (технических) целей. На графике ниже серия показывает сумму выданных разрешений для «нефти» и «нефти и газа».

Очевидно, что самым опережающим индикатором является всё-таки цена нефти :) Данные по вводу скважин в 1 кв. 2014 идут вразброс, но затем картина выравнивается. В целом можно сказать, что максимум по числу введенных скважин был достигнут в августе 2014. Затем мы видим снижение, но вплоть до апреля 2015 оно было не очень сильным. Так, за январь-апрель 2015 в среднем вводилось 1596 скважин в месяц – на 18% меньше, чем летом 2014.

После чего падение ускорилось. Значения ноября-декабря 2015 где-то в 2 раза ниже, чем в 1 кв. 2015, и в 2,5 раза ниже, чем лето 2014.Выданные разрешения на бурение показали максимум месяцем позже, в сентябре 2014. Зато падали они более стремительно. В ноябре 2014 их количество сократилось вдвое. Снижение продолжается вплоть до настоящего времени. В декабре 2015 было выдано в 4,6 раза меньше разрешений, чем на максимуме.

Годовые данные в историческом контексте:

По разрешениям на бурение последние месяцы 2015 – хуже, чем средний уровень 2009 года. По вводу скважин – на уровне первой половины 2012.

Любопытно, что Drilling Productivity Report от EIA показывает, что максимальное число буровых наблюдалось на сланцевых месторождениях позже, чем был максимум в completions. Для Пермского бассейна это ноябрь 2014, для Игл Форд – октябрь 2014.

Теперь по Северной Дакоте. К сожалению, Промышленная Комиссия этого штата в 2015 больше не публикует ежемесячные данные по вводу скважин. Нам остается ориентироваться на число стартов буровых работ – “spuds”.В целом похожая картина, цена нефти является самым опережающим индикатором. Старты буровых работ не так сильно связаны с динамикой последующей добычи – потому что дообустройство пробуренной скважины можно оставить «на потом». С другой стороны, бесконечно наращивать число незавершенных скважин смысла мало. Мы видим, что активность в бурении прошла пик в сентябре 2014, после чего последовательно уменьшалась до апреля 2015. Сокращение на этом отрезке составило 2,7 раза. После этого значительных изменений в уровне стартов не было.Летом 2015, правда, наблюдалось небольшое оживление. Однако оптимизм сошел на нет. Компании не торопятся пользоваться большими скидками, которые сейчас предоставляют нефтесервисные компании.

Максимум по выдаче разрешений был достигнут в октябре 2014, затем аппетиты нефтяников сильно поубавились. Летом прошлого года здесь также был всплеск спроса. Но, чем ближе подходила зима, тем мрачнее компании оценивали свои перспективы. В декабре 2015 было выдано в 3,3 раза меньше разрешений, чем на пике.

Исторический контекст: По разрешениям декабрь 2015 – на уровне начала 2010 г. По стартам буровых работ – середина 2010 г.

Тоже интересный момент – никакого лага на этом графике не заметно. Может быть, он проявится, если взять изменение добычи на более коротких отрезках – но там много шума.

Теперь переходим к моделированию. Что нужно хорошей модели? Узкая стандартная ошибка, стройный fit и длинная предсказательная способность :) В общем – это вам расскажет любая акула модельного бизнеса – модели нужно работать. Хорошо работать. Хотя этот «секрет успеха» актуален практически везде. На этом лирическое вступление завершим и перейдем к суровым модельным будням.

Данные, публикуемые Промышленной Комиссией Северной Дакоты, позволяют нам количественно оценить взаимосвязь между вводом в эксплуатацию новых скважин и уровнем добычи нефти. Сравним месячный прирост в числе скважин и в уровне добычи, начиная с 2012 года:

То же, двухмесячный прирост. Более четкая зависимость.

6-месячный прирост:

Заметная сезонность. И обратите внимание на «расхождение» двух серий в 2015 году. Это расхождение отражает особенность динамики добычи нефти. Со временем дебит скважины снижается, и в случае с нефтью плотных коллекторов это время идет особенно быстро. Пока общий объем добываемой нефти невелик, это падение маскируется высокими темпами ввода новых скважин. Но по мере формирования большого фонда скважин этот фактор начинает играть всё более весомую роль в общей динамике добычи.

Сделаем модель на основе двух серий – количество работающих скважин и месячная добыча нефти. Моделировать будем 5-месячный прирост добычи нефти. После ряда тестов получаем:

ΔP = 14581 * P / W - 0,831 * P + 65,44 * W + 205,8 * ΔW – 1335529 ;       (1)где ΔP – 5-мес. прирост добычи в барр./день,P – добыча в барр./день,W – число действующих скважин,ΔW – 5-мес. прирост числа действующих скважин.

R2 = 0,946; SE = 14985 – хороший fit.

Моделька даёт падение на 120 тыс. б/д с нулевым ростом скважин (за 5 месяцев). Drilling Productivity Report оценивает падение в 64 тыс. б/д за месяц. Конечно, нулевой рост скважин выходит за диапазон расчетов модели – так что лучше ориентироваться на данные EIA.

В принципе, в рамках реалистичной динамики ввода скважин модель должна неплохо отрабатывать. Другое дело, что в ноябре 2015 был очень низкий 5-мес. прирост действующих скважин - +282 по сравнению с +558 в среднем за предыдущие 3 месяца. По факту фонд скважин в ноябре сократился на 57 ед. Это уже выходит за границы адекватности модели. Но даже по фактическим данным такой темп ввода соответствует падению добычи минимум на 40 тыс. б/д за полгода. И, учитывая дальнейшее сокращение бурения новых скважин в декабре, падение может составить еще больше.

Хотя, раз у нас есть данные по среднему дебиту скважин, можно попробовать выжать еще кое-что. На графике ниже показано изменение среднего дебита скважины и числа работающих скважин. Как видите, связь есть:При этом здесь более очевидно увеличение падения среднего дебита со временем, по мере роста фонда действующих скважин. Очевидно, придется добавлять этот параметр в модель. Серия тестов, получаем довольно простую линейную зависимость:

ΔAD = 0,017 * ΔW - (7,87*10-6) * P – 3,98 ;          (2)где ΔAD - 5-мес. прирост среднего дебита скважины в б/д.

R2 = 0,787; SE = 2,04.

За простоту приходится платить - fit похуже, чем у предыдущей зависимости. 5-мес. падение добычи при нулевом приросте скважин – почти 170 тыс. б/д. Все равно не дотягивает до значений, указанных в DPR. И оговорки те же самые, что в случае с предыдущей моделью.

Теперь на основе данных модели попробуем оценить возможные уровни добычи нефти в штате Северная Дакота на ближайшее время. Честно говоря, поскольку модели сомнительные с точки зрения фундаментального обоснования, мне не слишком хочется давать оценку дальше, чем на полгода. С другой стороны, этот срок упирается в предел точности модели, поэтому, скрепя сердце, растягиваем этот срок до 1 года.Ниже - модель (2) при условии прироста фонда скважин на +100 ед. в месяц. Напомню, что средний фактический месячный прирост скважин в сентябре-ноябре 2015 – +33 ед., за ноябрь 2015 – минус 57 ед. К сожалению, плохое поведение модели на нижней границе диапазона не позволяет уверенно прогнозировать динамику добычи при более негативном сценарии.

giovanni1313.livejournal.com

Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти

Транскрипт

1 ЦЕНТР МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ Тел.: , факс: , Опережающие индикаторы изменений цены нефти и модели цены нефти Александр Апокин, ЦМАКП НИУ-ВШЭ, Апрель 2012

2 Основные вопросы Насколько пригодны прогнозы цены для предсказания резких изменений цен на нефть? Какие способы прогнозирования цен на нефть применимы в регулярной аналитической практике? Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 2

3 Основные вопросы Пример: прогнозы МВФ прогноз WEO, апрель прогноз WEO, октябрь на след год факт Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 3

4 Основные вопросы Пример: прогнозы МВФ прогноз WEO, апрель расхождение, % базы прогноз WEO, октябрь на след год расхождение, % базы Базой для прогноза в апреле считается факт предыдущего, для прогноза в октябре текущего года Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 4

5 Основные вопросы Подходы к прогнозированию цены на нефть в литературе (1) Анализ временных рядов: Zeng and Swanson (1998), Pindyck (1999) Radchenko (2005) Закон единой цены при информационной эффективности финансового рынка: Fama and French (1987), Morana (2001), Murat and Tokat (2009) Структурные модели (факторы спроса и предложения): Kaufmann et al. (2007), Merino and Ortiz (2005), Lalonde et al. (2003) Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 5

6 Основные вопросы Подходы к прогнозированию цены на нефть в литературе (2) Модели временных рядов используются для оценки качества других моделей цены на нефть чаще, чем для прогнозирования (Frey et al (2010)) Структурные модели, как правило, реже превосходят бенчмарк по качеству прогноза, чем модели закона единой цены Бинарные (logit/probit) модели изменений цены на нефть почти не используются (Batchelor (2009)) Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 6

7 Основные вопросы Требования к результатам модели Пригодность для регулярного прогнозирования (отсутствие ненаблюдаемых компонент, доступность данных) Интерпретируемость результатов Сопоставимый горизонт прогнозов Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 7

8 1. Модели с бинарными переменными для прогнозирования резких изменений цены на нефть Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 8

9 1. Модели резких изменений цены на нефть Бинарные модели для временных рядов (достоинства) Не требуют «тонкой» очистки от шума Низкая цена ошибки при нестационарности исходного показателя Допустимы на более длинных горизонтах Наличие порога позволяет не анализировать небольшие колебания Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 9

10 1. Модели резких изменений цены на нефть Бинарные модели для временных рядов (недостатки) Отбрасывают информацию вместе с шумом вместо того, чтобы отделять шум от информации Результаты зависят от уровня порога изменений цены на нефть Не позволяют строить прогнозы цены важно в случае, если порог превышен Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 10

11 1. Модели резких изменений цены на нефть Описание модели: зависимые переменные (1) Асимметрия изменений цены рост и падение цены выделяются как различные зависимые переменные и описываются различными моделями Зависимая переменная на дату X равна 1, если: 1) В квартале X+1 и (или) X+2 произошло событие 2) Событие рост цен на нефть на 25% за квартал или падение цен на нефть на 20% за квартал Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 11

12 1. Модели резких изменений цены на нефть Описание модели: зависимые Пример: переменные (2) В третьем квартале 2008 г. индикатор фиксирует резкое снижение цены на нефть (-29.5% ко второму кварталу 2008 г.) Значит, в первом квартале 2008 г. (за шесть месяцев до этого), индикатор падения равен «1» В третьем квартале 2008 г., в момент падения цены, индикатор равен «0», так как в первом квартале 2009 г. (через два квартала) падения цены на 20% и более зафиксировано не было Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 12

13 2. Модели прогнозов цены на нефть Объясняющие переменные Переменная Источник Цена нефти Brent OIL Finam.ru Свободная мощность ОПЕК SPCAP EIA Доля длинных позиций на рынке производных инструментов нефти WTI Прирост промышленного производства в Китае к сппг Темп прироста ВВП ОЭСР к предыдущему кварталу после снятия сезонности Индекс потребительской уверенности University of Michigan LOINTT CHIP OECDGPSA USCSI CFTC Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 13 IMF OECD University of Michigan Сумма квот ОПЕК QUOTA OPEC Прогноз роста мирового ВВП от МВФ на следующие 12 мес. YWEO МВФ

14 2. Модели прогнозов цены на нефть Описание переменных: статистики Ед. Изм. Среднее Ст. откл. Кол-во наблюдений OIL Долл./бар SPCAP Млн. бар./сутки LOINTT Нет CHIP % OECDGPSA % USCSI Нет QUOTA Млн. бар./сутки YWEO % Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 14

15 1. Модели резких изменений цены на нефть Бинарная модель изменений цены на нефть: выбор порога Изменение цены нефти Brent за квартал, % Нижний порог Верхний порог Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 15

16 1. Модели резких изменений цены на нефть Описание бинарной модели: оценка Периодичность данных 1 квартал Спецификация подбиралась отдельно для случаев резкого роста и резкого падения цен на нефть Регрессоры для проверки выбирались из того же набора, что и для моделей временных рядов Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 16

17 1. Модели резких изменений цены на нефть Описание модели: рост цен Variable Coefficient S. E. z-stat Prob. C OECDGPSA QUOTA SPCAP McFadden R-sq # Dep. var = 0 35 Mean dep. var # Dep. var = 1 10 S.D. dep. var LR-stat Akaike info criterion 0.92 Prob (LR stat) 0.00 Schwarz criterion 1.08 Sample (adjusted): 2001Q1 2012Q1 Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 17

18 1. Модели резких изменений цены на нефть Описание модели: падение цен Variable Coefficient S. E. z-stat Prob. C OIL/OIL(-4) D(CHIP) OECDGPSA D(LOINTT) McFadden R-sq # Dep. var = 0 42 Mean dep. var # Dep. var = 1 5 S.D. dep. var LR-stat Akaike info criterion 0.56 Prob (LR stat) 0.00 Schwarz criterion 0.76 Sample (adjusted): 2000Q2 2011Q4 Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 18

19 1. Модели резких изменений цены на нефть Описание модели: падение цен Variable Coefficient S. E. z-stat Prob. C OIL/OIL(-4) D(CHIP) OECDGPSA D(LOINTT) McFadden R-squared 0.49 Obs with Dep=0 42 Obs with Dep=1 5 Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 19

20 1. Модели резких изменений цены на нефть Метод опережающих индикаторов 1. Kaminsky, Reinhart (1999): Выбираются частные опережающие индикаторы для события 2. Выбирается порог сигнала с учетом «окна» опережения оптимизация по превышению условной вероятности над безусловной (или по отношению шум/сигнал) 3. Трунин, Каменских (2007): Рассчитывается взвешенный по превышению вероятности сводный опережающий индикатор 4. Порог сводного индикатора оптимизируется по превышению вероятности Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 20

21 1. Модели резких изменений цены на нефть Метод опережающих индикаторов Сигнальный индикатор рассчитывается отдельно для индикаторов и для главных компонент индикаторов главные компоненты исключают высокую корреляцию между отдельными индикаторами (например, ожидания д/х и ВВП США) при этом теряется часть информации три главные компоненты описывают лишь 70% дисперсии Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 21

22 1. Модели резких изменений цены на нефть Характеристики опережающих индикаторов рост цены Ед. Изм. Порог на рост Безусл. вероят ность Усл. вероятн ость Превыш ение, проц.п. Шум/с игнал Изменение цены нефти за предыдущий год % Свободная мощность ОПЕК мб/д Cальдо спекулятивных позиций на рынке WTI % Изменение сальдо спекулятивных позиций на рынке WTI Изменение прироста промышленного производства в Китае, проц. п. проц. п проц. п Темп прироста ВВП США после снятия сезонности % Индекс потребительской уверенности University of Michigan Нет Индекс потребительского доверия в Китае (BCI OECD) Нет Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 22

23 1. Модели резких изменений цены на нефть Характеристики опережающих индикаторов падение цены Ед. Изм. Порог на рост Безусл. вероят ность Усл. вероятн ость Превыш ение, проц.п. Шум/с игнал Изменение цены нефти за предыдущий год % Свободная мощность ОПЕК мб/д Сальдо спекулятивных позиций на рынке WTI % Изменение сальдо спекулятивных позиций на рынке WTI Изменение прироста промышленного производства в Китае, проц. п. проц. п проц. п Темп прироста ВВП США после снятия сезонности % Индекс потребительской уверенности University of Michigan Нет Индекс потребительского доверия в Китае (BCI OECD) Нет Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 23

24 1. Модели резких изменений цены на нефть Характеристики опережающих индикаторов главные компоненты факторов Рост Падение Ед. Изм. Порог на рост Безусл. вероятност ь Усл. вероятно сть Превыше ние, проц.п. Шум/сиг нал 1ГК Нет ГК Нет ГК Нет ГК Нет ГК Нет ГК Нет Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 24

25 1. Модели резких изменений цены на нефть Индикаторы качества сигнального прогноза рост цены Рост Probit Индикаторы ГК индикаторов A Pr(, +) B Pr(0, +) C Pr(, ) D Pr(0, ) безусловная вероятность условная вероятность превышение, проц.п шум/сигнал событие роста цены, + - наличие, - отсутствие сигнала Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 25

26 1. Модели резких изменений цены на нефть Индикаторы качества сигнального прогноза падение цены Падение Probit Индикаторы* ГК индикаторов* A Pr(, +) B Pr(0, +) C Pr(, ) D Pr(0, ) безусловная вероятность условная вероятность превышение, проц.п шум/сигнал событие падения цены, + - наличие, - отсутствие сигнала * Значения выбирались по принципу оптимума при ограничении на два и больше предсказанных события Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 26

27 1. Модели резких изменений цены на нефть Анализ результатов (1) Построение модели опережающих индикаторов изменений цены на нефть с окном в полгода в принципе возможно Показатели качества прогноза для роста и падения цены находятся внутри довольно узкого интервала Модель probit для падения цены на нефть демонстрирует «эффект одного события» - падения цен в 2008 г. Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 27

28 1. Модели резких изменений цены на нефть Анализ результатов (2) Для экспертных целей возможно построение двух порогов индикатора для отделения пограничных ситуаций Такой порог не имеет статистической интерпретации, но полезен практически Использование преимуществ метода главных компонент, видимо, требует большего количества частных опережающих индикаторов Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 28

29 1. Модели резких изменений цены на нефть 0.8 Поведение индикаторов резкого роста цены на нефть,, % На основе главных компонент индикаторов Цена выросла на 25% за квартал Сводный опережающий индикатор роста цены на нефть Существенная вероятность - порог Высокая вероятность - порог На основе индикаторов Цена выросла на 25% за квартал Сводный опережающий индикатор роста цены на нефть Существенная вероятность - порог Высокая вероятность - порог 0.0 Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 29

30 1. Модели резких изменений цены на нефть Поведение индикатора резкого падения цены на нефть,, % На основе главных компонент индикаторов Цена снизилась на 20% за квартал Сводный опережающий индикатор падения цены на нефть Существенная вероятность - порог Высокая вероятность - порог На основе индикаторов Цена снизилась на 20% за квартал Сводный опережающий индикатор падения цены на нефть Существенная вероятность - порог Высокая вероятность - порог Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 30

31 2. Модели прогнозов цены на нефть Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 31

32 2. Модели прогнозов цены на нефть Подход временных рядов Тест Дики-Фуллера (ADF) для ряда цены на нефть Brent (статистика -1.37) не отвергает гипотезу о наличии единичного корня Для первой разности (логарифма) цены гипотеза отвергается на разумном уровне значимости ряд стационарен в первых разностях Методика Бокса-Дженкинса применялась для первой разности логарифма цены на нефть Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 32

33 2. Модели прогнозов цены на нефть Подход временных рядов Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C MA(2) MA(3) R-squared 0.21 Mean dependent var 0.04 Adjusted R-squared 0.18 S.D. dependent var 0.19 F-statistic 6.55 Durbin-Watson stat 2.20 Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 33

34 2. Модели прогнозов цены на нефть Подход временных рядов Оценка по методу Бокса-Дженкинса, судя по всему, будет инерционной и не вполне точной судя по R 2 =0.21 и преобладанию компонент MA с собственными числами, близкими к 1 Может рассматриваться вместе с I(1) как подтверждение слабой информационной эффективности рынка нефти Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 34

35 2. Модели прогнозов цены на нефть Структурный подход Были выбраны две группы факторов: внутрирыночные, относящиеся в первую очередь к спросу и производству нефти; внерыночные, отражающие биржевой статус нефти и предпочтения инвесторов Для оценки структурной модели было использовано две спецификации: модель с распределенными лагами факторов для приведенной к разности зависимой переменной модель векторной коррекции ошибками Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 35

36 2. Модели прогнозов цены на нефть Структурный подход простая линейная модель Dep. Var: D(LOG(OIL)), Sample (adjusted): 2000Q2 2011Q4, HAC cov. Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C OECDGPSA D(CHIP) D(QUOTA(-1)) R-squared 0.47 Mean dependent var 0.03 Adjusted R-squared 0.44 S.D. dependent var 0.19 Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 36

37 2. Модели прогнозов цены на нефть Структурный подход модель векторной коррекции ошибками Тест Йохансена указал на существование одного коинтеграционного соотношения между нефтью и остальными переменными Оценена спецификация модели векторной коррекции ошибками для цены на нефть: d(log(oil)) = *[ log(oil(-1)) *lointt(-1) *log(lagquota(-1)) ] *d(log(oil(-1))) -3.99*d(lointt(-1)) +1.20*d(log(lagquota(-1))) *d(log(spcap)) *oecdgpsa *d(chip) *yweo Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 37

38 2. Модели прогнозов цены на нефть Структурный подход модель векторной коррекции ошибками Коинтеграционное соотношение для LOG(OIL(-1)) S. E. t-statistic LOINTT(-1) *** LOG(LAGQUOTA(-1)) *** C Компонента коррекции ошибками: Уравнение для D(LOG(OIL)) CointEq *** D(LOG(OIL(-1))) ** D(LOINTT(-1)) ** D(LOG(LAGQUOTA(-1))) ** C Экзогенные регрессоры: D(LOG(SPCAP)) *** OECDGPSA * D(CHIP) *** YWEO R-squared 0.63 Log likelihood *** - значимость на Adj. уровне R-squared 1%, ** - 5%, * - 10% Akaike AIC Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 38

39 2. Модели прогнозов цены на нефть Структурный подход Знаки моделей экономически интерпретируемы Выделены коинтеграционные соотношения Качество подгонки выше для VEC (возможно, в силу наличия тренда времени) Экзогенные регрессоры для VEC и регрессоры для линейной модели прогнозируемы на квартал вперед и более Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 39

40 3. Сопоставление прогнозов Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 40

41 3. Сопоставление прогнозов Сопоставление результатов (1) Допущения для построения прогнозов цены и бинарных индикаторов: точный прогноз регрессоров на полгода вперед ожидания регрессоров в будущем в каждый момент времени неизвестны Допущения при сопоставлении: Сопоставление с прогнозом МВФ допустимо, несмотря на другой горизонт (3 или 5, а не 2 квартала) и другую частоту (год, а неквартал) Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 41

42 3. Сопоставление прогнозов Сопоставление результатов (2) Прогноз цены на один квартал вперед, статический, * мар.05 сен.05 мар.06 сен.06 мар.07 сен.07 мар.08 сен.08 мар.09 сен.09 мар.10 сен.10 мар.11 сен.11 мар.12 факт ARIMA Линейная VEC * Статический прогноз подразумевает, что для каждого прогноза на t+1 известны не только регрессоры, но и зависимая переменная на момент t Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 42

43 3. Сопоставление прогнозов Сопоставление результатов (3) Прогноз цены на один квартал вперед, динамический, * мар.05 сен.05 мар.06 сен.06 мар.07 сен.07 мар.08 сен.08 мар.09 сен.09 мар.10 сен.10 мар.11 сен.11 мар.12 факт ARIMA Линейная VEC * Динамический прогноз подразумевает, что для каждого прогноза на t+1 известны только регрессоры на момент t. В качестве значения зависимой переменной используется предсказанное моделью значение на момент t Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 43

44 3. Сопоставление прогнозов Сопоставление результатов (4) Ср. кв. ошибка прогноза (RMSE) Мера Тейла Доля смещения, % Доля дисперсии, % ARIMA (0,1,3) Простая линейная модель VEC Прогноз МВФ WEO (осень) Прогноз МВФ WEO (весна) Меры качества прогнозов цены Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 44

45 3. Сопоставление прогнозов Сопоставление результатов (5) Наилучшими качествами прогноза обладает модель VEC (влияние тренда) Довольно успешна и модель ARIMA еще одно подтверждение информационной эффективности рынка Годовая частота прогноза МВФ обуславливает большее смещение и более низкую долю дисперсии в ошибке Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 45

46 3. Сопоставление прогнозов Сопоставление результатов (6) Рост Меры качества прогнозов резкого роста цены Probit Простая линейная модель VEC МВФ WEO (весна) A Pr(, +) B Pr(0, +) C Pr(, ) D Pr(0, ) безусловная вероятность условная вероятность превышение, проц.п шум/сигнал событие роста цены, + - наличие, - отсутствие сигнала Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 46

47 3. Сопоставление прогнозов Сопоставление результатов (7) Падение Меры качества прогнозов резкого падения цены Probit Простая линейная модель VEC МВФ WEO (весна) A Pr(, +) B Pr(0, +) C Pr(, ) D Pr(0, ) безусловная вероятность условная вероятность превышение, проц.п шум/сигнал событие падения цены, + - наличие, - отсутствие сигнала Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 47

48 3. Сопоставление прогнозов Сопоставление результатов (8) Для прогнозирования резкого роста цены на нефть бинарные индикаторы подходят лучше, чем прогнозы цены Несмотря на «эффект-2008», для прогнозирования падения цены на нефть лучше подходят модели, а не опережающие индикаторы Качества прогноза WEO как индикатора резких изменений гораздо выше, чем как прогноза цены Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 48

49 4. Выводы Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 49

50 4. Выводы Финансовая составляющая рынка нефти существенно влияет на его конъюнктуру, несмотря на наличие информационной эффективности (Kaufmann, 2011) Прогноз МВФ WEO текущего года, несмотря на более длинный горизонт (3 кв.), имеет впечатляющие качества как сигнальный индикатор резких изменений цены (результат выпуска в апреле) Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 50

51 4. Выводы Модели цены лучше подходят для прогнозирования резкого падения цены на нефть, чем опережающие индикаторы, для роста цены на нефть ситуация обратная Качества прогноза резких изменений цены по методу опережающих индикаторов лучше, чем у модели probit, и для роста, и для падения цены нефти Наилучшие качества прогноза цены продемонстрировала модель VEC, хотя в качестве индикатора резких изменений она непригодна Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 51

52 4. Выводы Подходы в будущем Оптимизация порога для роста и снижения Асимметричная функция потерь для оценки бинарных данных для падения цены на нефть риск не подать верный сигнал («ошибка I рода») важнее, чем риск подать ложный сигнал («ошибка II рода») Анализ фьючерсов низкая ликвидность на квартальном, тем более полугодовом горизонте Спектральный анализ предполагает отсутствие слабой информационной эффективности нефтяного рынка Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования 52

docplayer.ru

Опережающие индикаторы Форекс. Экономические виды индикаторов

Среди огромного множества индикаторов Форекс, которые используются трейдерами, отдельно стоят опережающие индикаторы, с помощью которых трейдеры предсказывают приблизительное развитие ситуации на рынке Форекс.То есть, возникает возможность определения перспективы фиксации колебаний цен на определённый период. Индикаторы опережения являются составными частями большой группы, под названием осцилляторы.

Вторая группа – это индикаторы моментума на рынке Форекс, то есть те, которые работают на «отставание».

Опережающие индикаторы, представлены множеством интересных инструментов, наиболее зарекомендованными среди которых, являются RSI, Stochastic, MACD и многие другие.

Виды опережающих (экономических) индикаторов

Если рассмотреть работу опережающих индикаторов в целом, то данные экономические инструменты выстраивают свои данные благодаря поиску особенных моментов в «жизни» рынка Форекс. Особенность этих временных точек заключается в том, что биржа прибывает в состоянии перепроданности или перекупленности. Благодаря этому, экономические опережающие индикаторы могут отследить и фиксировать тренды и, соответственно, прогнозировать дальнейшую динамику  ситуации на Форекс.

Используя данные полученные от опережающих индикаторов можно с большой долей достоверности выяснить время оптимального вхождения в торги на Форекс на покупку или же продажу активов.

Опережающий осциллятор SAR

Среди подобных «высоко технологических» опережающих индикаторов является типичный представитель осцилляторов – SAR. Соответственно, выбирая подобные экономические инструменты, трейдеры сознательно подвергают себя риску «просесть» или же в принципе потерять весь свой депозит. Некоторые опытные трейдеры советуют в таких случаях проводить мониторинг одновременно нескольких временных промежутков. В случае, если опережающие индикаторы будут отражать приблизительно одинаковые данные, то необходимо поверить и последовать «рекомендациям» экономических инструментов.

Однако поверхностных данных об индикаторах опережения явно не достаточно для эффективного их внедрения, поэтому необходимо более детально ознакомится с их основными представителями.

Индикатор опережения — полосы Боллинджера

Это, пожалуй, один из наиболее достоверных инструментов на рынке Форекс. Однако использовать его по отдельности не следует. Рекомендуется данные, полученные от полос Боллинджера подкреплять информацией от иных опережающих осцилляторов.

Основная цель опережающего индикатора – это определение волатильности цен.

В графическом виде, этот экономических индикатор выглядит в форме трёх полос. Главная полоса (средняя) является точным отражением динамики скользящей средней, а боковые – отражают уровень экономической нестабильности в данным момент времени и представляют собой диапазон риска. Таким образом, когда волатильность рынка поднимается и цена выходит за пределы диапазона риска, вполне может наступить реверсия и обратное движение цены по отношению к скользящей средней.

Опережающий индикатор, здесь даёт возможность трейдеру Форекс открыть новую позицию, только против существующего тренда. А главная полоса (средняя) будет играть роль направления движения тренда. Таким образом, данная форма стратегии торговли является одной из простейших, но также и эффективных.

Стохастический осциллятор

Это – типичный, классический представитель индикаторов опережения из рода осцилляторов. В большинстве случае при торговле на рынке Форекс данный опережающий индикатор используется для определения и фиксации именно тех моментов времени, когда на рынке возникает или слабый или же слишком сильный тренд. Более того, данный индикатор может с большой долей вероятности определить является ли ситуация на рынке результатом перекупленности / перепроданности.

Таким образом, получается довольно простая, но в тоже время действенная стратегическая схема торговли, которая уже не первый год приносит отличный профит трейдерам.

Например, если индикатор опережения Stochastic или же RSI медленно отходят от отражения ситуации перепроданности, то необходимо акцентировать взгляд именно на покупке активов Форекс. Если же обратить внимание на работу Стохастика, то данный экономический опережающий инструмент работает на определении  разницы между максимальными и минимальными показателями за выделенный момент времени, без учёта возможных динамический изменений за этот период времени.

Как правило, при использовании опережающего индикатора Стохастик, трейдеры выбирают временной промежуток в один час. По-видимому, такой параметр обеспечивают максимальное отношение эффективности и длительности анализирования.

Иные опережающие индикаторы Форекс пользуются достаточно сложными математическими алгоритмами и моделями функционирования, однако, не смотря на, казалось бы, повышенные характеристики и точность, данные таких индикаторов опережения, часто являются ложными из-за недостаточного охвата динамики рынка и малым количеством предоставляемых данных.

Опережающий индикатор относительной силы — RSI

Как видно из названия, индикатор определяет уровень относительной силы тренда, предоставляю важную информацию трейдеру о том, насколько мощным он является и как может себя повести в условиях существующей рыночной динамики. Оценка информации данного экономического индикатора довольно проста: если данные индикатора и  тренда не совпадет в реальном времени, то тренд является слабым и наоборот.

Как и предыдущий вариант, данный индикатор является простым, но в то же время преподносит всю необходимую торговую информацию. Также его можно использовать в комплексе с другими индикаторами на опережение.

Среднее направление движения

Разработчик данного экономического инструмента тот же, что и его предыдущего «коллеги» — У. Уилдер. Главная задача такого опережающего индикатора Форекс заключается в том, чтобы преподнести трейдеру максимального достоверную информацию о рыночном движении в настоящее время. Ключевым значением, сигналом для изменения приоритетов тренда, является значение 40 и свыше.

Если подобная ситуация произошла, то необходимо в максимальный срок закрыть все высоко прибыльные сделки и побыстрее продать активы.

Скользящие средние в роли индикаторов опережения

И конечно же, нельзя не сказать о скользящей средней. Этот опережающий индикатор является на все 100% классическим на рынке и среди трейдеров Форекс. Который и сегодня имеет огромную популярность и не удивительно. В случае с этим опережающим индикатором, необходимо использовать двадцатидневный период. Если же главной задачей трейдера является достоверное вычисление долгосрочных позиций тренда, то в этом случае не обойтись без мониторирования, по крайней мере, в течение сорока дней.

Несмотря на высокие показатели всех вышеперечисленных индикаторов, степень опережения и достоверности всегда выше в случае комбинированного их использования.

infofx.ru

Опережающие индикаторы Форекс | Валютный рынок доступным языком

Опережающие индикаторы Форекс используются трейдерами на валютном рынке для поиска ранних сигналов на вход.

В техническом анализе принято называть опережающими индикаторами – осцилляторы. Само слово oscillo обозначает качание.

Если вы посмотрите на стандартный набор индикаторов – осцилляторов в вашей платформе МТ4, то вы обнаружите, что все они отображают скорость движения цени с учетом времени, периода графика.

Опережающий сигнал осцилляторы показывают за счет своего колебания между уровнями перекупленности и перепроданности, тем самым указывая ранний момент входа в рынок.

Перекупленностью в техническом анализе валютного рынка называют состояние цены, когда она находится у верхних своих границ движения и дальнейший рост курса валют становится маловероятным.

Перепроданностью называют такое состояние цены, при котором движение вниз уже не предвидится.

Опережающие индикаторы Форекс условно можно разделить на стандартные, которые уже есть в платформе МТ4 по умолчанию, и пользовательские, которые придумывают сами трейдеры вместе с программистами.

Ценность опережающих индикаторов для трейдера состоит в том, что при правильном их использовании, трейдер может предвидеть движение курса валют заранее. Вот как это следует делать, мы и разберем в этой статье.

Как использовать опережающие индикаторы форекс

Прежде всего, давайте рассмотрим осцилляторы, которые представлены в стандартном наборе МТ4: Stochastic Oscillator, Parabolic Sar, Relative Strength Index (RSI), OsMA и полосы Боллинджера.

Лучшим опережающим индикатором признан Stochastic, поскольку быстрее и точнее всех показывает выход цены из зон перекупленности и перепроданности.

Как правило, трейдеры калибруют период индикатора Stochastic под выбранный график так, чтобы выход из зон перекупленности и перепроданности осциллятора совпадал с локальными максимумами и минимумами цены на графике валютной пары.

Большинство трейдеров используют в качестве сигнала на вход основную линию опережающего индикатора Stochastic, которая пересекает зоны 20 и 80. Однако, есть трейдеры, которые берут сигналы пересечения основной линии Stochastic (зеленая) с сигнальной (красная).

Правила для входа в рынок по сигналам опережающего индикатора Stochastic следующие:

  • Покупка: когда основная линия Stochastic пересекает зону перепроданности – 20 снизу вверх.
  • Продажа: когда основная линия Stochastic пересекает зону перекупленности – 80 сверху вниз.

Следующим опережающим индикатором Форекс является Parabolic Sar.

Parabolic Sar – уникальный опережающий индикатор, который имеет в своей формуле расчет фактора ускорения.

SAR (n+1) = SAR (n) + AF * (E P – SAR (n)),

где

SAR (n+1) – значение индикатора на предыдущем периоде;

SAR (n) – значение индикатора на текущем периоде;

A F – фактор ускорения, как правило, равен 0.02, что составляет 2%;

E P – последняя посчитанная точка экстремума.

Опережающий индикатор Parabolic Sar используется трейдерами для определения направления тренда. Конечно, этот индикатор плохо работает на флэтовых участках рынка. Но, преимуществом в использовании Parabolic Sar является его наглядность в отображении начала и конца движения.

Моменты смены направления точек индикатора Parabolic Sar служат трейдерам в качестве сигналов на вход в позицию.

Следующим, опережающим форекс индикатором, который заслуживает нашего внимания, является RSI.

Индикатор RSI показывает индекс относительной силы. Трейдерам этот опережающий индикатор нравится именно из-за своих свойств определения силы тренда за выбранный период времени.

Характер использование RSI ни чем не отличается от других осцилляторов. Прежде всего, опережающий индикатор RSI показывает выход цены из зон перекупленности и перепроданности. Трейдеры проводят тщательную калибровку периода RSI к выбранному графику цены. Дальше определяются сигналы на вход.

Как правило, большинство трейдеров используют основную линию опережающего индикатора RSI для входа в сделку. Хотя, есть и трейдеры, которые работают на сигнале пересечения основной линии RSI со своей сигнальной (красной) линией.

Давайте сформулируем правила на вход в позицию при использовании индикатора RSI:

  • Покупка: когда основная линия RSI пересекает зону перепроданности – 30 снизу вверх.
  • Продажа: когда основная линия RSI пересекает зону перекупленности – 70 сверху вниз.

Еще одним интересным опережающим индикатором Форекс является OsMA.

В платформе МТ4 вы его найдете под названием Moving Average of Oscillator. OsMA достаточно редко используется трейдерами в качестве опережающего индикатора. Возможно из-за того, что OsMA собрат МАСD.

Однако, основное достоинство опережающего индикатора OsMA заключается в его умелом сглаживании значений индикатора МАСD.

Работать с индикатором OsMA просто: он дает хорошие сигналы на вход в рынок при пересечении нулевой отметки. Опережающий индикатор OsMA показывает сигналы на вход быстрее, чем МАСD. Большинство трейдеров используют индикатор OsMA в качестве фильтра индикатора МАСD, поскольку индикатор OsMA из-за своей сигнальной линии описывает движение почти каждой свечки.

Кроме осцилляторов, есть еще один замечательный опережающий трендовый индикатор Bollinger Bands.

Линии Боллинджера показывают отклонение курса валютной пары от средней.

Индикатор Боллинджера помогает определить, насколько отклонилась цена от нормального своего диапазона за заданный период.

Зоны перекупленности и перепроданности на индикаторе Боллинджера находятся на краях полос. Соответственно трейдеру легко визуально определить края рынка.

В практике торговли полосы Боллинджера показывают размер волатильности выбранной валютной пары.

Какие опережающие сигналы на вход дает индикатор Боллинджера:

  • Пробитие полос Боллинджера свидетельствует о прорыве среднего диапазона цен за заданный период. Обычно, на прорыве верхней или нижней линии Боллинджера нужно искать позиции для входа в рынок.
  • Также, хорошим сигналом о начале нового тренда является сужение полос Боллинджера, а потом выход цены за рамки среднего своего диапазона.
  • Опережающий индикатор полос Боллинджера очень хорошо показывает возможные зоны флэта, когда цена находится внутри его конверта.

Таким образом, мы ознакомились с вами с таким разделом технического анализа, как опережающие индикаторы. Важно помнить, что сам индикатор не является полноценной торговой системой. Поэтому, для успешной работы с опережающими индикаторами Форекс, нужно использовать более глубокий аналитический комплекс, который будет включать методы определения направления движение цены, волатильности, силы рынка и пр.

Рекомендуемый брокер:

ru-trade.info

Опережающие индикаторы отстающих темпов роста

Прогнозы:

  • Торговый баланс в Германии в октябре окажется хуже ожиданий;
  • Мы полагаем, что котировки нефти обоих ключевых сортов до конца месяца просядут ещё на 5-7% из-за инерционного эффекта, после чего более вероятен рост волатильности на волне последовательных попыток отскоков.

Стоимость нефти марок и вчера упала до пятилетнего минимума на фоне опасений относительно слишком низкого соотношения put/call, что указывает на вероятно легкомысленную нацеленность рынков на скорый отскок. Падение цен на нефть было существенным и быстрым, и такое движение нефтяного рынка создаёт высокую степень неопределенности: хедж-фонды и другие категории неавтоматизированных портфельных управляющих делают слишком много ставок на повышение цен. В частности, в Нью-Йорке, по данным Комиссии по торговле товарными фьючерсами, чистые длинные позиции на WTI подскочили на 14% после падения до самого низкого уровня с января 2013 года на предыдущей неделе.

Стоимость январских фьючерсов на американскую легкую нефть марки WTI на Нью-Йоркской товарной бирже упала до $63.31 за баррель – самой низкой цены с июля 2009 года. Цена январских фьючерсов на североморскую нефтяную смесь марки Brent снизилась почти на $2.50, или 3.5% – до $66.65 за баррель на лондонской бирже ICE. Без вмешательства ОПЕК рынки рискуют стать несбалансированными, а пик перепроизводства, вероятно, придётся на второй квартал 2015 года. Котировки бумаг японских нефтесервисных компаний и снизились на 2.3% и 2.5%, соответственно, вслед за вчерашним объявлением американской (COP) о намерении сократить расходы в следующем году на 20%.

Среди немногочисленных вчерашних макроэкономических новостей обратил на себя внимание профицит внешнеторгового баланса Китая, который в ноябре вырос до $54.47 млрд против $45.41 млрд месяцем ранее и стал рекордным показателем. Как мы уже отмечали ранее, положительное сальдо укрепилось на фоне неожиданного сокращения объёмов импорта в связи со стоимостным эффектом от падения цен на нефть и другие виды сырьевых товаров. Консенсус–прогноз в среднем прогнозировали снижение этого показателя до $44.3 млрд. Китайский экспорт вырос на 4.7% в годовом выражении, тогда как ожидался подъем на 7.9%, в то время как импорт снизился на 6.7% против прогноза повышения на 3.5%. Слабые данные добавили опасений по поводу ухудшения темпов роста второй по величине экономики мира.

Компоненты индекса закрылись преимущественно в минусе (19 против 11 – в плюсе). Аутсайдером стали акции (MCD, -3.84%). Больше остальных выросли акции Corp. (UTX,+1.58%). В свою очередь, большинство секторов индекса завершили торги ниже нулевой отметки. В плюсе остался только сектор здравоохранения (+0.2%). Аутсайдером весьма закономерно стал нефтегазовый сектор, показавший невероятное падение на 4.38%.

Евро отыграл потери против доллара после того, как отчёт ЕЦБ показал, что Банк замедлил темпы покупок активов на прошлой неделе. На рынках ходили слухи о том, что ЕЦБ может запустить более агрессивные меры стимулирования, в результате чего евро пребывал под давлением. Однако за неделю по 5 декабря объём покупок ABS центробанком составил мизерные €233 млн (против €368 млн неделей ранее). Европейский финрегулятор также выкупил ипотечных облигаций на более значительную, но всё же далеко не запредельную сумму €3.126 млрд против €5.078 млрд ранее. Ранее вчера представитель ЕЦБ Новотны заявил, что покупки гособлигаций могут стать эффективным инструментом воздействия в случае, если экономика еврозоны продолжит демонстрировать признаки ослабления.

Между тем, росту евро также поспособствовало снижение доходности американских казначейских бондов, хотя ноты (бумаги с дюрациями от 1 до 10 лет) – показывали преимущественно противоположный тренд. В частности, доходность 10-летних бумаг США вчера торговалась с понижением на 1.3 б.п. на уровне 2.294%, хотя доходность 2-летних бондов – наоборот, несколько подросла – до 0.652%.

восстановилась и укрепилась против доллара на фиксации прибыли после того, как ранее обвалилась к многолетнему минимуму на фоне вышеупомянутых разочаровывающих данных по японскому ВВП за 3-й квартал, подтвердивших, что страна оказалась в состоянии технической рецессии. Как сообщалось ранее, падение внутреннего валового продукта в Японии оказалось хуже, чем предполагалось первоначально. За период с июля по сентябрь экономика сократилась на 1.9% в годовом выражении по сравнению с предыдущим кварталом. Данные оказались слабее, чем падение на 1.6%, которое упоминалось в предварительном релизе. Снижение прямых и внутрикорпоративных инвестиций стояло во главе негативных процессов экономики Страны восходящего солнца, что усугубило ущерб от падения потребительских расходов после повышения налога с продаж в апреле.

Опережающие индикаторы ОЭСР показали, что замедление роста еврозоны, к сожалению, усугубляется. Индикаторы экономической активности на ближайшие полгода, основанные на данных за октябрь, указали на замедление экономической активности в Великобритании и России, но темпы роста экономик мира в течение ближайших месяцев останутся хотя и низкими, но преимущественно без изменений. Опережающий индикатор для Германии и Италии продолжает указывать на снижение импульса роста, хотя импульс роста во Франции остаётся вялым, но стабильным. В этой связи не вызвало особого удивления решение рейтингового агентства Standard & Poor's понизить кредитный рейтинг Италии до ВВВ–, что лишь на одну отметку выше «мусорного». Рост ВВП еврозоны в 3-м квартале 2014 года составил 0.2% по сравнению с 0.1% во 2-м квартале с.г.

Темпы роста активности в частном секторе еврозоны в декабре были минимальными за полтора года. Число безработных в октябре увеличилось второй месяц подряд, а годовая инфляция в ноябре вновь достигла пятилетнего минимума. Член ЕЦБ Эвальд Новотны заявил о «массовом ослаблении» экономического импульса еврозоны. Общий показатель ОЭСР был неизменным на уровне 100.4 второй месяц подряд. Индия была единственной крупной экономикой, которая показала рост опережающего индикатора. ОЭСР заявила, что аналогичные индикаторы по Китаю и Бразилии указали на стабильность, но не более того.

Между тем, широкое падение акций строительных и энергетических компаний подтолкнуло европейские фондовые индексы вниз после четырех недель ралли. Субиндекс строительных компаний упал на 2.6%, отметив максимальное снижение с 15 октября. Акции (SGO) – крупнейшего в Европе поставщика строительных материалов – упали на 6.2% на информации о том, что компания сделала предложение о покупке контрольной доли в швейцарской за SWF2.75 млрд.

Небольшую поддержку индексам оказали данные по еврозоне. Как стало известно, уверенность среди инвесторов еврозоны существенно улучшилась в декабре, достигнув при этом 4-месячного максимума. Согласно данным, индекс доверия инвесторов вырос до уровня -2.5 пункта по сравнению с -11.9 пкт в ноябре. Среднерыночные ожидания надеялись, что значение данного показателя возрастет лишь до -9.9 пункта. Во главе угла оказался столь же существенный, сколь и неожиданный, рост 6-месячных ожиданий инвесторов – соответствующий индекс поднялся до +12 пунктов по сравнению с -2 пкт в ноябре. В то же время, индекс текущей ситуации вырос до -16 пкт в декабре с -21.3 пкт в ноябре (минимум с августа 2013 года).

Между тем, отчёт из Германии показал, что объём промпроизводства в стране с октября вырос на 0.2% по сравнению с сентябрем, когда его рост составлял 1.1%. Результат на сей раз совпал с консенсус-прогнозом. Впрочем, в годовом выражении показатель увеличился на 0.8% при ожидавшемся повышении на 0.9%.

Акции нефтяных компаний подешевели на фоне падения цен на нефть: (FP) на 1.9%, а (RDSA) – на 2.1%.

Бумаги (AF) снизились на 2 % после того, как крупнейшая авиакомпания Европы сообщила об уменьшении грузопотока по итогам ноября.

Среди компаний, акции которых смогли показать технический отскок – итальянский банк SpA (ISP), бумаги которого прибавили 1.3 % на фоне выборочного повышения целевых цен некоторыми местными брокерскими компаниями.

Владимир Рожанковский, директор аналитического департамента ИГ «Норд-Капитал»

ru.investing.com

Осцилляторы или опережающие индикаторы: характеристика и риски

Индикаторы теханализа

Добрый день, читатели блога о трейдинге. Осцилляторы реагируют на изменение импульса (моментума или динамики) движения цены акции, предупреждая трейдера о возможном развороте текущей тенденции еще до того, как на графике появится вершина или впадина. Поэтому их еще называют как опережающие индикаторы. На самом деле они не прогнозируют будущее движение цены, как думают многие, а просто указывают на замедление текущего импульса и вероятность разворота. В связи с этим во время тренда опережающие индикаторы будут давать много ложных сигналов. На этой странице мы рассмотрим общие характеристики, которыми обладают все осцилляторы, их торговые возможности и риски.

Как работают осцилляторы

Некоторые начинающие трейдеры думают, что опережающие индикаторы – это какие-то магические инструменты, которые умеют предугадывать будущее направление цены. Но это не так. Запомните: никто и ничто не может спрогнозировать краткосрочные колебания цены.

Так в чем же их секрет? Смотрите, трендовые индикаторы, такие как: скользящая средняя, полосы Боллинджера, MACD, просто берут текущую цену и усредняют к прошлой. Таким образом, эти инструменты спокойно следуют за стоимостью акции.

Опережающие индикаторы, такие как: стохастик, CCI, RSI, сравнивают текущую цену с прошлой. Если акция три дня стремительно росла, а на четвертый замедлила свое движение, то осцилляторы сразу отреагируют на это. Другими словами, опережающие индикаторы не так следят за самой ценой, как за ее динамикой (импульсом или моментумом, называйте, как хотите). Как только динамика замедлилась, они сразу укажут вам на это, предупреждая о возможной смене тенденции. И никакой магии здесь нет. Это природа ценовых колебаний.

Что показывают нам опережающие индикаторы

Во-первых, это сила моментума текущего тренда, во-вторых, уровни поддержки и сопротивления. Давайте подробнее рассмотрим, как это происходит.

На графике ниже выделена желтая область, которая отвечает восходящей волне акции. Под графиком размещен осциллятор RSI с периодом 2 (то есть, цена текущей свечи сравнивается всего лишь с двумя предыдущими, что делает индикатор очень чувствительным).

Когда свечи закрывались возле своих максимумов, указывая на сильный бычий настрой участников торгов, RSI показывал стремительный рост. Как только свечи начали закрываться ближе к центру, а далее еще ниже, то индикатор сразу же показывает закругление своей линии, что указывает на замедление моментума. Разворот RSI происходит при появлении медвежий свечи.

Практически все опережающие индикаторы имеют зоны перекупленности и перепроданности. Что они определяют? Природа ценовых колебаний такова, что цена всегда стремится к своим средним (истинным) значениям. Если она уходит слишком далеко от них вверх, то осцилляторы показывают перекупленность, а вниз – перепроданность. Смотрите пример:

На графике видно, что когда акция консолидируется, то есть колеблется вокруг своей средней цены, осциллятор не показывает перекупленности или перепроданности. Как только появляются сильные движения вверх или вниз, RSI уходит к своим граничным значениям.

Часто вы будете видеть, как перекупленность или перепроданность подкрепляется уровнями поддержки или сопротивления на самом графике. Это интуитивно понятно, поскольку развороты сами по себе не происходят. Все дело в переходе торговой инициативы от покупателей к продавцам и наоборот.

Торговые сигналы, что подают осцилляторы

Первый тип сигналов – это, когда значения осциллятора выходят или из зоны перекупленности или перепроданности. Этот момент соответствует перелому краткосрочной тенденции.

Второй тип сигналов – мой любимый. Я считаю, что это лучшее, что может предложить вам опережающий индикатор. Это конвергенция и дивергенция. Когда на графике вы видите несколько понижающихся впадин, а на осцилляторе – повышающихся, то произошла конвергенция (схождение). Ее результат – разворот цены вверх. дивергенция наоборот. Больше информации смотрите на странице «Дивергенция и конвергенция – лучшие сигналы индикаторов».

Осцилляторы и риски

Всем известно, что опережающие индикаторы дают много ложных сигналов во время тренда. Посмотрите пример:

Чтобы улучшить свои результаты при использовании опережающих индикаторов, запомните следующие правила:

  1. Во время восходящего тренда реагируйте только на сигналы на покупку, то есть когда осцилляторы пребывают в зоне перепроданности
  2. Во время нисходящего тренда обращайте внимание только на сигналы на продажу, то есть когда осцилляторы показывают зону перекупленности.

Заключение

Осцилляторы характеризируют акцию однобоко. Ценовая динамика имеет несколько характеристик: тренд, моментум, волатильность. Опережающие индикаторы, как правило, описывают какую-то одну характеристику, упуская другие. Это, конечно, можно компенсировать, путем использования нескольких индикаторов на графике. Но такой подход, в своем большинстве, приводит только к усложнению трейдинга, а не к повышению результативности. Лучшее, что вы можете сделать для увеличения своей прибыльности, это изучение ценовой динамики, путем кропотливого анализа чистых графиков. Применяйте в своих фильтрах акций осцилляторы, и вы увидите, что опережающие индикаторы намного лучше справляются с индикацией, чем с подачей торговых сигналов. Блог о трейдинге благодарит за внимание. Будьте успешными!

Также будет интересно узнать - возможно ли заработать на акциях в интернете?
рассказать друзьям

Оцените статью

  1. 5
  2. 4
  3. 3
  4. 2
  5. 1
(20 голосов, в среднем: 4.8 из 5)

trader-blogger.com

Твои опережающие индикаторы Форекс. Все об опережающих индикаторах

Опережающие индикаторы Форекс – это индикаторы, которые меняются до изменений рынка и помогают предугадать изменения в цене или в направлении движения рынка валюты.

Эти индикаторы используются как фундаментальном, так и в техническом анализе информации финансового рынка Forex. В сфере фундаментального анализа к опережающим индикаторам Форекс относятся:

  1. заработная плата;
  2. инфляция;
  3. уровень безработицы;
  4. уровень доверия покупателей.

Все эти показатели обеспечиваются статистическими учреждениями. Они используются для определения будущего направления рынка и его важных трендов.

Опережающие индикаторы считаются самыми сильными в моменты боковых трендов или нетрендовых рыночных условий в то время, как отстающие индикаторы лучше всего работают в трендовых условиях. Поэтому трейдеру необходимо следить, в каком направлении двигаются и тренд, и сам индикатор.

Использование опережающих индикаторов Форекс

Известно, что индикаторы — это составляющая торговой стратегии, поэтому в игре на бирже должны использоваться уникальные и новые стратегии Форекс для получения высокой прибыли, и для эффективности на финансовом рынке в целом.

Опережающие индикаторы Форекс, как правило, используются для определения моментов, когда рынок будет перепродан или перенапряжен. Основная предпосылка, связанная с опережающими индикаторами – это то, что когда рынок считается перепроданным, то он перезагрузится, а когда рынок перенапряжен – он откатится к предыдущему состоянию.

Эти индикаторы лучше всего подходят для определения точек входа и выхода из торгов на базе точек ценовых пайвотов в пределах установленного тренда. Тем не менее, наиболее рисковые трейдеры могут использовать такие индикаторы для определения точек ценовых пайвотов, когда тренд может потенциально изменить своё направление.

Разбор технических индикаторов Форекса

В данной статье мы более детально рассмотрим опережающие индикаторы Форекс, которые используются в техническом анализе рыночной информации. Следующие два индикатора относятся к группе опережающих индикаторов Форекса:

  1. cтохастический индикатор;
  2. индикатор RSI.

Давайте рассмотрим более конкретно эти два славные индикатора. Каждый имеет свои преимущества, поэтому советуем ознакомиться и с одним, и с другим. После прочтения данного материала и правильного применения данных индикаторов, ваша прибыль от торговли на валютной бирже должна вырасти. Поехали!

Стохастический индикатор

Индикатор, который хорошо работает на опережение в моменты, когда цена валютной пары колеблется в диапазоне между своим максимальным и минимальным значением. Когда показатель индикатора находится на отметке ниже 20, то это говорит о перепроданном рынке.

Такая тенденция сопровождается положительным кроссовером и взаимосвязана с минимальным показателем цены. Когда рынок находится в условиях перенапряженности, то стохастический индикатор превышает показатель в 80. Это сопровождается негативным кроссовером и взаимосвязано с максимальным показателем цены.

Стохастический индикатор может стать источником ложных сигналов в моменты, когда валютная пара колеблется в узком диапазоне при возрастающем или спадающем тренде, т.е. ценовые колебания происходят очень быстро в минимальных-максимальных диапазонах показателей.

Индикатор RSI

Как правило, этот индикатор используют с предустановленным периодом в 14 сессий, т.е. подсчеты основываются на ценовых данных за 14 интервальных периодов. При использовании такого индикатора условия перенапряженного рынка будут диагностированы при достижении индикатором RSI уровня выше 70, а момент перепроданности рынка будет определен на уровне ниже 30.

Индикатор RSI – очень практичный опережающий индикатор, который помогает определить ключевые точки уровней устойчивости и сопротивления в пределах ценовых каналов.

Опережающие индикаторы это важный источник информации

Опережающие индикаторы, которые используются в техническом анализе – это очень эффективный источник дополнительной информации. Они помогают определить импульсы, тренды, моменты волатильности и другие факторы в торговле валютной бирже, что дает трейдеру еще больший шанс на успешное проведение своих торговых сделок.

Для того, чтобы торговля валютными парами была прибыльной, необходимо выбрать подходящий вам опережающий индикатор Форекс, изучить его и внедрить в свою торговую стратегию.

Добавь в соцсети и узнай мнения друзей!

Для трейдера:

Узнай о лучшем индикаторе Форекс для тебя и твоей прибыльной торговой стратегии.

forexone.club