Скользящие средние для акций
Формирование базы по результатам торгов различными акциями "Ростелекома", включающей в себя: цены открытия и закрытия, максимальные и минимальные цены за период 20 дней. Расчет простой, взвешенной и экспоненциальной скользящей средней, построение графика.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.10.2016 |
| Размер файла | 374,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru//
Размещено на http://www.allbest.ru//
Для выполнения контрольной работы необходимо по результатам торгов различными акциями (finam.ru) сформировать базу, включающую в себя: цены открытия, цены закрытия, максимальные цены и минимальные цены за период 20 дней.
По данным необходимо:
1. построить линейный график
2. построить гистограмму
3. построить японские свечи.
4. Рассчитать показатели волатильности за первые 10 дней и вторые 10 дней, сравнить и сделать выводы.
5. Рассчитать простую, взвешенную и экспоненциальную скользящую среднюю.
Решение
База для расчета - обыкновенные акции «Ростелекома».
Условные обозначения:
O - Open, цена открытия;
H - High, максимальная цена за период;
L - Low, минимальная цена за период;
C - Close, цена закрытия.
Данные за 20 дней (с 05.10.15 по 30.10.15):
|
Дата |
O |
H |
L |
C |
|
|
05.10.2015 |
85,02 |
89,77 |
85,00 |
89,65 |
|
|
06.10.2015 |
89,80 |
90,44 |
88,31 |
89,97 |
|
|
07.10.2015 |
90,00 |
90,35 |
88,34 |
89,90 |
|
|
08.10.2015 |
89,45 |
90,94 |
87,62 |
87,62 |
|
|
09.10.2015 |
87,65 |
89,79 |
87,35 |
87,90 |
|
|
12.10.2015 |
88,02 |
90,30 |
87,17 |
88,23 |
|
|
13.10.2015 |
88,28 |
90,50 |
88,17 |
90,30 |
|
|
14.10.2015 |
90,19 |
90,87 |
89,39 |
90,50 |
|
|
15.10.2015 |
90,50 |
91,40 |
88,81 |
90,76 |
|
|
16.10.2015 |
90,98 |
91,60 |
89,17 |
89,17 |
|
|
19.10.2015 |
89,94 |
90,35 |
89,29 |
89,85 |
|
|
20.10.2015 |
89,91 |
90,00 |
88,47 |
89,94 |
|
|
21.10.2015 |
89,94 |
90,82 |
88,76 |
90,25 |
|
|
22.10.2015 |
90,77 |
90,77 |
89,86 |
90,15 |
|
|
23.10.2015 |
90,23 |
92,95 |
90,17 |
92,85 |
|
|
26.10.2015 |
92,81 |
94,15 |
90,26 |
92,53 |
|
|
27.10.2015 |
92,13 |
92,37 |
90,03 |
91,95 |
|
|
28.10.2015 |
91,49 |
93,00 |
91,20 |
92,74 |
|
|
29.10.2015 |
92,70 |
92,70 |
91,52 |
91,80 |
|
|
30.10.2015 |
91,62 |
93,70 |
91,46 |
93,55 |
Линейный график - это график в виде линии, построенной только по ценам закрытия:
Размещено на http://www.allbest.ru//
Размещено на http://www.allbest.ru//
Гистограмма («бары») - это такой график, на котором все типы цен (O, H, L, C) отражаются в виде палочек. Каждая палочка гистограммы отражает все основные события рассматриваемого периода: наивысший и наименьший уровни цены, уровни открытия и закрытия. При построении гистограммы максимальный и минимальный уровни соединяются вертикальной линией, от которой отходят горизонтальный штрихи налево и направо, соответствующие ценам открытия и закрытия.
Встречается еще одна разновидность гистограммы: с отмеченными 3 типами цены: H, L, C (т.е. без цены открытия). Построим такую гистограмму по информации о торгах обыкновенными акциями «Ростелекома».
Размещено на http://www.allbest.ru//
Размещено на http://www.allbest.ru//
Японские свечи также строятся на основе данных о цене открытия, закрытия, максимальной и минимальной цене. Эти данные отражают торговую активность в течение одного периода времени. Столбик свечи, называемый телом, формируется между ценами открытия и закрытия. Если цена открытия меньше цены закрытия - тело остается белым, если наоборот - тело закрашивается в черный цвет. Вертикальные линии сверху и снизу тела называются тенями. Они показывают максимальный и минимальный уровни цен за указанный период.
График «японские свечи» на основе имеющихся данных:
Показатель волатильности - TR (true range, «истинный диапазон») - показывает, в каком диапазоне в среднем изменялись цены в течение период. Сводный показатель - ATR (average true range) показывает среднюю изменчивость цен в течение некоторого времени (по условию задания это 10 дней).
Значение TR - это максимум из следующих значений:
Максимальная цена минус минимальная цена: H-L;
Предыдущая цена закрытия минус минимальная цена: Ct-1 -L;
Максимальная цена минус предыдущая цена закрытия: H-Ct-1.
Рассчитаем TR и ATR по дням:
|
Дата |
H |
L |
C |
TR |
ATR(10) |
|
|
05.10.2015 |
89,77 |
85,00 |
89,65 |
4,77 |
- |
|
|
06.10.2015 |
90,44 |
88,31 |
89,97 |
2,13 |
- |
|
|
07.10.2015 |
90,35 |
88,34 |
89,90 |
2,01 |
- |
|
|
08.10.2015 |
90,94 |
87,62 |
87,62 |
3,32 |
- |
|
|
09.10.2015 |
89,79 |
87,35 |
87,90 |
2,44 |
- |
|
|
12.10.2015 |
90,30 |
87,17 |
88,23 |
3,13 |
- |
|
|
13.10.2015 |
90,50 |
88,17 |
90,30 |
2,33 |
- |
|
|
14.10.2015 |
90,87 |
89,39 |
90,50 |
1,48 |
- |
|
|
15.10.2015 |
91,40 |
88,81 |
90,76 |
2,59 |
- |
|
|
16.10.2015 |
91,60 |
89,17 |
89,17 |
2,43 |
2,66 |
|
|
19.10.2015 |
90,35 |
89,29 |
89,85 |
1,18 |
- |
|
|
20.10.2015 |
90,00 |
88,47 |
89,94 |
1,53 |
- |
|
|
21.10.2015 |
90,82 |
88,76 |
90,25 |
2,06 |
- |
|
|
22.10.2015 |
90,77 |
89,86 |
90,15 |
0,91 |
- |
|
|
23.10.2015 |
92,95 |
90,17 |
92,85 |
2,80 |
- |
|
|
26.10.2015 |
94,15 |
90,26 |
92,53 |
3,89 |
- |
|
|
27.10.2015 |
92,37 |
90,03 |
91,95 |
2,50 |
- |
|
|
28.10.2015 |
93,00 |
91,20 |
92,74 |
1,80 |
- |
|
|
29.10.2015 |
92,70 |
91,52 |
91,80 |
1,22 |
- |
|
|
30.10.2015 |
93,70 |
91,46 |
93,55 |
2,24 |
2,01 |
Таким образом, ATR за первые 10 дней составил 2,66 рубля, а за последние 10 дней - только 2,01 рубля. Это свидетельствует о некотором снижении волатильности во второй половине октября.
Скользящие средние (MA). Наиболее распространены три вида скользящих средних:
Простая скользящая средняя (SMA) - это среднее арифметическое цен за заданный период;
Взвешенная скользящая средняя (WMA) - это среднее взвешенное, при котором последние цены имеют максимальный вес, а наиболее ранние данные, входящие в расчет - минимальный вес.
Экспоненциальная скользящая средняя (EMA) - средняя, которая в некоторой степени учитывает все ранее сложившиеся цены.
Произведем расчет скользящих средний с параметром в 5 дней.
Расчет SMA: складываются цены с 05.10 по 09.10, делятся на 5 (т.е. значение параметра расчета средней) - это значение SMA на 09.10. Для расчета значения на 12.10 нужно найти среднее по ценам с 06.10 по 12.10 (т.е. происходит сдвиг, «скольжение» на один период), на 13.10 - расчет с 07.10 по 13.10 и т.д.
Расчет WMA: в целом похож на расчет SMA, только значения взвешивается. При расчете значения на 09.10 цена закрытия текущего дня (09.10) будет иметь максимальный вес - 5, цена за 08.10 будет иметь вес 4, а самая ранняя цена - 05.10 - будет иметь вес 1. При расчете WMA за 10.10 наибольший вес будет у цены закрытия за 10.10, наименьший - за 06.10.
Расчет EMA производится по формуле:
EMAt= EMAt-1 + K *(Сt - EMAt-1),
где:
t -- период расчета;
t-1 -- период, предшествующий периоду расчета;
Сt -- цена закрытия за период расчета;
EMAt-1-- значение EMA за период, предшествующий периоду расчета;
K - коэффициент: K=2/(t+1),
для расчета получаем: K = 2/(5+1) = 0.333.
Значения скользящих средних:
|
Дата |
C |
SMA(5) |
WMA(5) |
EMA(5) |
|
|
05.10.2015 |
89,65 |
- |
- |
- |
|
|
06.10.2015 |
89,97 |
- |
- |
- |
|
|
07.10.2015 |
89,90 |
- |
- |
- |
|
|
08.10.2015 |
87,62 |
- |
- |
- |
|
|
09.10.2015 |
87,90 |
89,01 |
88,62 |
89,01 |
|
|
12.10.2015 |
88,23 |
88,72 |
88,36 |
88,75 |
|
|
13.10.2015 |
90,30 |
88,79 |
88,88 |
89,27 |
|
|
14.10.2015 |
90,50 |
88,91 |
89,45 |
89,68 |
|
|
15.10.2015 |
90,76 |
89,54 |
90,07 |
90,04 |
|
|
16.10.2015 |
89,17 |
89,79 |
89,95 |
89,75 |
|
|
19.10.2015 |
89,85 |
90,12 |
89,97 |
89,78 |
|
|
20.10.2015 |
89,94 |
90,04 |
89,91 |
89,83 |
|
|
21.10.2015 |
90,25 |
89,99 |
89,98 |
89,97 |
|
|
22.10.2015 |
90,15 |
89,87 |
90,03 |
90,03 |
|
|
23.10.2015 |
92,85 |
90,61 |
91,02 |
90,97 |
|
|
26.10.2015 |
92,53 |
91,14 |
91,66 |
91,49 |
|
|
27.10.2015 |
91,95 |
91,55 |
91,93 |
91,64 |
|
|
28.10.2015 |
92,74 |
92,04 |
92,33 |
92,01 |
|
|
29.10.2015 |
91,80 |
92,37 |
92,25 |
91,94 |
|
|
30.10.2015 |
93,55 |
92,51 |
92,64 |
92,48 |
При сравнении значений скользящих средних с обычным линейным графиком приходим к выводу, что скользящие средние делают ценовой ряд более сглаженным, однако степень сглаживания зависит и от вида скользящей средней: SMA, WMA и EMA имеют некоторые визуальные отличия между собой.
акция цена скользящий экспоненциальный
Размещено на http://www.allbest.ru//
Размещено на http://www.allbest.ru//
В целом же, анализируя график со скользящими средними, целесообразно сделать вывод о восходящей тенденции по обыкновенным акциям «Ростелекома», т.к. значения скользящих средних растут; при этом цены закрытия к концу месяца выше значений скользящих средних.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса, оценка ее точности и адекватности с использованием средней относительной ошибки аппроксимации. Построение точечного прогноза. Отражение на графике фактических, расчетных и прогнозных данных.
контрольная работа [816,2 K], добавлен 23.03.2013Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора. Коммерческий расчет экспоненциально скользящей средней цены с использованием интервала сглаживания. Построение графиков фактических, расчетных и прогнозных данных.
контрольная работа [626,5 K], добавлен 28.04.2011Планирование деятельности предприятия по производству продуктов питания. Прогнозирование объема продаж продукции на заданный период времени, построение графика изменения, используя метод трехчленной скользящей средней; расчет доверительных интервалов.
контрольная работа [668,5 K], добавлен 02.01.2012Проверка графика на анормальности и наличие тренда. Определение параметров линейной регрессии. Сглаживание уровней ряда методом простой скользящей средней. Расчет среднеквадратического отклонения. Адекватность и точность параметров нелинейных регрессий.
контрольная работа [912,4 K], добавлен 26.05.2016Построение эмпирической модели, оценивающей связи между акциями, ценой сырой нефти, курсом рубля к доллару и фондовыми индексами США и РФ. Исследование временных рядов на наличие коинтеграции. Анализ взаимного влияния котировок акций нефтяных компаний.
дипломная работа [11,1 M], добавлен 26.10.2016Сведения о методе скользящей средней, коэффициенте линейной парной корреляции, регрессионном анализе. Построение графиков изменения значений показателей по данным варианта. Обработка динамических рядов методом скользящей средней и построение графиков.
курсовая работа [614,4 K], добавлен 08.06.2012Построение линейной модели зависимости цены товара в торговых точках. Расчет матрицы парных коэффициентов корреляции, оценка статистической значимости коэффициентов корреляции, параметров регрессионной модели, доверительного интервала для наблюдений.
лабораторная работа [214,2 K], добавлен 17.10.2009описаине тактики "скользящих ценовых каналов" или "каналов Баришпольца". Отзывы и анализ "Простой тактики Райана Джонса". Построение линий каналов трейдерами и их оценка, с условием изменения ценовой политики.
курсовая работа [235,7 K], добавлен 07.06.2008Аналитическая группировка предприятий по среднегодовой стоимости основных производственных фондов. Построение секционных диаграмм для двух фирм по дискретным вариационным рядам. Сглаживание скользящей средней и расчет индивидуальных индексов сезонности.
контрольная работа [464,8 K], добавлен 06.05.2015Важнейшим заданием экономического анализа является изучение взаимосвязи между различными экономическими явлениями. Метод сглаживания ряда динамики с использованием скользящей средней. Определение вида функциональной зависимости между признаком и фактором.
контрольная работа [100,8 K], добавлен 12.03.2009
