Тренд (Trend) - устойчивое долговременное движение цены (курса) на рынке в определенном направлении: восходящая (uptrend) или нисходящая (downtrend). Тенденции, как и тренды, могут иметь направления – вверх, вниз, а также вбок. Восходящая тенденция – говорит о постепенном росте цены валютной пары, курс базовой валюты при этом растет по отношению к котируемой валюте. Господствующая тенденция характеризует направление тренда, который присутствует в данный момент по той или иной валютной паре.
Тенденции валютного рынка связаны с таким понятием как ценовые каналы, именно их построение позволяет более точно определить ее направлении.
Асимптотический тренд непосредственно связан с достижением валютным курсом заданного уровня на будущем временном интервале. Это задача экстраполяции, в которой описание моделей и алгоритмов связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, поиску методов их решения и преобразования в программы. Общая задача экстраполяции заключается в нахождении значений некоторой функции, описывающей изменение показателя во времени, в точке, лежащей вне интервала наблюдения. К настоящему времени она нашла широкое применение как способ прогнозирования простых моделей.
Экстраполяция определяет тенденции будущего развития исследуемого явления при условии, что закономерности, сложившиеся в прошлом, будут существовать и в будущем. Они определяют наиболее устойчивые черты прогнозируемою процесса — его тренд, причем предполагается, что он может быть описан с помощью какой-либо функции.
В прикладной математике часто приходится решать следующую задачу экстраполяции: пусть для последовательности {zn} известно N первых членов. Можно ли, используя эту информацию чтобы:
1) установить, что данная последовательность сходится к пределу;
2) найти этот предел;
3) оценить погрешность, с которой был найден этот предел;
4) используя какой-нибудь критерий, оценить надежность оценки погрешности.
На первый взгляд может показаться, что эта задача не решаема — слишком мало информации. Действительно, в общем случае N первых членов полностью последовательность не определяют, и, начиная с N-го номера, последовательность может вести себя непредсказуемым образом. В математике такие задачи принято называть некорректными. Однако на практике их приходится решать очень часто. Предсказание положения движущегося тела, прогноз условий функционирования различных систем, многие задачи проектирования и управления можно отнести к данному типу. Примеры показывают, что в начальных элементах последовательности содержится гораздо больше информации о ее пределе, чем мы предполагаем, и вопрос состоит в том, как ее извлечь.
Один из способов оценки погрешности состоит в сравнении вычисленного значения с экстраполированным. Экстраполяция применяется также для ускорения сходимости последовательностей. Известные методы ускорения сходимости основаны на том, что по исходной последовательности {zn} ищется новая, которая стремится к тому же пределу, но быстрее. В некоторых случаях за счет ускорения сходимости удается получить результаты, которые другим способом не могли бы быть получены за приемлемое время.
Важное место в системе методов прогнозирования занимают статистические методы. В данном случае предполагается, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции. Его точность зависит от того, насколько обоснованными окажутся предположения о сохранении действий тех факторов, которые сформировали в базисном ряду динамики его основные компоненты. Поэтому любому прогнозированию в виде экстраполяции ряда должно предшествовать тщательное изучение длительных рядов динамики, которое позволило бы определять тенденцию изменения. Поскольку тенденция развития также может изменяться, то данные, полученные путем экстраполяции ряда, надо рассматривать как вероятностные и как своего рода оценки.
Обычно, говоря об экстраполяции рядов динамики, подразумевают чаще всего перспективную экстраполяцию. Ее применение в прогнозировании базируется на следующих предпосылках: развитие исследуемого явления в целом описывается плавной кривой; общая тенденция в прошлом и настоящем не претерпит серьезных изменений в будущем. Поэтому надежность и точность прогноза зависят от того, насколько близкими к действительности окажутся эти предположения и как точно удастся охарактеризовать выявленную в прошлом закономерность. Экстраполяцию следует рассматривать как начальную стадию построения окончательных прогнозов. Для применения статистических методов прогнозирования нужны длинные временные ряды. Поэтому в быстро меняющейся обстановке, при прогнозировании развития вновь возникших ситуаций их применять не удается. Альтернативой статистическим методам служат экспертные методы прогнозирования, опирающиеся на опыт и интуицию специалистов.
GREENCREST CAPITAL: «Сейчас всех интересует вопрос о том, можно ли доверять нынешним трендам на рынке? Мы видели сильное падение как развитых так и развивающихся рынков, потом они отскочили. Последние заявления Б. Бернанке определяют настроение рынка. Вместе с тем, начало сезона отчетности показывает, что он может пройти не так плохо, как ожидали самые пессимистичные аналитики. В целом ситуация сейчас такая, что страхи перед ужесточением монетарной политики были преувеличены, и падение рынков привело к новым инвестиционным возможностям. Хотя, рынок сейчас более благоприятен для краткосрочных трейдеров, которые покупают отдельные акции на краткосрочных колебаниях, чем для долгосрочных инвесторов»
В.В.Соболев,
Институт финансового контроля и аудита
Литература
1. Соболев В.В. Валютный дилинг на финансовых рынках/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск, 2009. – 442 с.
2. Безручко Б.П. Смирнов Д.А. Математическое моделирование и хаотические временные ряды. Саратов: ГосУНЦ «Колледж», 2005. 320 с.
3. http://www.profi-forex.org/journal/number44/page16.html //Трендовые и факторные модели анализа валютного курса
4. http://rbctv.rbc.ru/archive/market_experts
