Минимизация рисков дилерской деятельности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат экономических наук Господарчук, Сергей Александрович

• Господарчук, Сергей Александрович
• кандидат экономических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Господарчук, Сергей Александрович

Введение.

1. Теоретические и методологические аспекты функционирования спекулятивных рынков.

1.1. Понятие и классификация спекулятивных рынков.

1.2. Рынок FOREX как характерный представитель спекулятивных рынков, его особенности.

1.3. Достоинства и недостатки существующих методов управления инвестиционными рисками.

1.4. Анализ современных подходов к моделированию финансовых рынков.

1.5. Моделирование поведения участников финансового рынка.

2. Выявление закономерностей рынка FOREX и особенностей дилерской деятельности на нем.

2.1. Дилерская компания и ее взаимодействие с участниками финансового рынка.

2.2. Информационная база и программное обеспечение для сбора и анализа данных.

2.3. Исследование прогнозируемости рынка FOREX и поведения его участников.

3. Разработка и тестирование алгоритма управления валютной позицией дилера.

3.1. Формулирование требований к управлению валютной позицией дилера.

3.2. Разработка алгоритмов управления валютной позицией дилера.

3.3. Исследование применимости предложенных алгоритмов.

3.4. Оценка результатов работы алгоритмов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Минимизация рисков дилерской деятельности»

Актуальность темы исследования

В условиях рыночной экономики хозяйствующие субъекты сталкиваются с проблемой эффективного управления свободными денежными средствами. Основными направлениями использования финансовых ресурсов организаций ялляются прямые инвестиции, а также инвестиции посредством фондового рынка и через банковскую систему. Вложения в банк приносят низкую доходность, а прямые и портфельные инвестиции нередко ограничиваются неразвитостью российского фондового рынка. К основным недостаткам фондового рынка России относятся: низкая капиталоемкость, малое количество ликвидных инструментов, подверженность манипулированию ценами, высокая коррелированность доходностей активов вследствие ее сильной зависимости от макроэкономической ситуации. Последнее характерно и для доходности самих инвестиционных проектов. Все это затрудняет диверсификацию вложений, которая является основным и наиболее надежным методом снижения инвестиционных рисков. К тому же рост инвестиционной активности иностранных компаний на российском финансовом рынке сокращает возможности отечественных инвесторов для размещения средств внутри страны.

Хозяйствующим субъектам необходимы дополнительные сферы применения средств, которые позволили бы эффективно диверсифицировать инвестиции и снизить риски. Такими направлениями в условиях глобализации российской экономики могут быть финансовые (в частности, валютный и фондовый) и товарные рынки иностранных государств.

В настоящее время российское законодательство сильно ограничивает деятельность резидентов на иностранных рынках. Законодательство иностранных государств, в свою очередь, сужает права нерезидентов на владение активами, либо обеспечивает им меньшую защиту инвестиционных прав, по сравнению с резидентами.

Крупные российские финансовые компании могут позволить себе работать на иностранных рынках с минимальным количеством посредников. Для большинства более мелких компаний это связано с избыточными издержками. Поэтому для них более эффективна работа через специализированного посредника - дилера. Это связано с1 его возможностью преодоления некоторых законодательных ограничений за счет оптимизации организационной структуры, с положительным эффектом масштаба, лучшим доступом к информации и разным рынкам, наличием уникального практического опыта.

Работа дилера сопряжена с особыми рисками, вызванными спецификой его деятельности. Управление рисками дилера является необходимым условием обеспечения его финансовой устойчивости, сохранности средств клиентов, в конечном счете, снижения уровня трансакционных издержек и повышения надежности рыночной инфраструктуры. Поэтому минимизгция рисков дилера, выбранная в качестве темы настоящего диссертационного исследования, является актуальной проблемой современной российской экономики.

Степень разработанности проблемы

Изучение зарубежной и отечественной литературы, включая электронные источники, показывает недостаточный интерес у финансистов и ученых к данной теме. Из проведенного анализа информационных источников следует, что из всех видов рисков наибольшее внимание уделяется ценовым рискам клиента. Этот вид риска считается наиболее существенным, и методы его снижения описаны достаточно полно. Другая составляющая риска клиентов — инфраструктурные риски, к которым относится риск банкротства дилера, описана в литературе гораздо менее объемно. Одной из причин этого является большое разнообразие таких рисков, трудность их измерения и i разработки показателей для количественной оценки. Одним из значимых факторов инфраструктурных рисков клиентов являются ценовые риски дилера. Между тем их рассмотрение, как правило, производится в контексте работы дилера на рынке FOREX в качестве спекулянта, деятельность которого направлена на получение прибыли от совершения спекулятивных операций за счет собственных средств. Ценовые риски, возникающие при совершении дилером торговых сделок с клиентами, и их влияние на прибыль дилерской компании, формируемой за счет маржи, в литературе практически не рассматриваются.

Существенной особенностью подобных исследований является то, что финансовые компании не заинтересованы в публичных обсуждениях методов их работы.

Из теоретических разработок в данной работе использовались труды следующих авторов: И. Т. Балабанов, А. Н. Буренин, С. В. Булашев, А. А. Ежов, А. Г. Мовсесян, С. В. Огнивцеь, А. С. Шапкин, С. А. Шумский, С. Росс, В. Шарп, Г. Марковиц, Ф. Блэк, М. Шоулз, Д. Сорнетте, JI. Твид, П. Гопикришнэн, В. Плероу и др.

Цель и задачи исследования

Целью исследования является разработка механизма снижения рисков дилерской деятельности.

Для достижения указанной цели был определен комплекс задач, которые необходимо решить:

1. Четко выделить рынки, на которых возникают специфические риски дилерской деятельности; позиционировать категорию спекулятивных рынков относительно других рынков и всесторонне охарактеризовать ее; проанализировать рынок FOREX как наиболее характерного представителя спекулятивных рынков.

2. Провести анализ теоретических положений, затрагивающих категории риска и дохода и предлагающих методы снижения риска, а также современных методов моделирования спекулятивного рынка и поведения его участников.

3. Изучить особенности деятельности дилерской компании; выявить и классифицировать риски дилерской деятельности, определить наиболее значимые среди них.

4. Собрать данные и провести исследование и анализ рынка FOREX и поведения его участников. При необходимости разработать собственные методы анализа.

5. Разработать алгоритм, позволяющий минимизировать риски дилера; провести тестирование алгоритма на практике и его сравнение с другими алгоритмами.

Объектом исследования был выбран рынок FOREX и его инфраструктура.

Предметом исследования являются: закономерности рынка FOREX, поведения его участников, риски дилерской деятельности на нем.

Методологической основой послужили теоретические, методологические и практические разработки отечественных и зарубежных авторов (преимущественно зарубежных) в области построения теоретических моделей финансовых рынков, обнаружения и исследования новых свойств и закономерностей финансового рынка. Также активно использовались методы формальной логики, системного анализа, экономико-математического моделирования, прикладные методы математической статистики и эконометрики финансовых рынков.

Информационной базой исследования являются данные о поведении клиентов компании «Oanda» и котировки основных иностранных валют, которые являются предметом сделок на рынке FOREX.

Личный вклад автора и степень новизны научных результатов

1. Предложено авторское определение спекулятивных рынков, предполагающее объединение в себе различных секторов товарных и финансовых рынков по признаку пригодности их для спекулятивных операций. Разработана классификация спекулятивных рынков по критерию базового актива, позволяющая включать в нее новые рынки и исследовать изменения цен взаимосвязанных активов.

2. В результате анализа особенностей работы дилера на рынке FOREX установлено, что в его деятельности присутствует специфический риск, связанный с неблагоприятным изменением котировок валюты после совершения сделки с этой валютой между клиентом и дилером. Определено, что эффективным способом снижения указанного риска является оптимизация управления валютной позицией дилера.

3. На основе проведенного анализа современных моделей финансового рынка, моделей поведения его участников сформулированы требования к алгоритму управления валютной позицией дилера. Выявлено главное направление совершенствования существующих алгоритмов управления валютной позицией - оптимизация временных и количественных параметров совершения дилером сделок на рынке.

4. На основе информационной базы, собранной и преобразованной автором, и с использованием разработанного программного обеспечения проведено практическое исследование краткосрочной прогнозируемости цен и поведения участников рынка FOREX. Установлено, что краткосрочная прогнозируемость цен не может быть использована для улучшения управления валютной позицией дилера. В поведении участников рынка выявлены следующие закономерности: объемы сделок в краткосрочном периоде статистически взаимосвязаны с изменениями цен; участники рынка работают в среднем убыточно; распределение капитала по валютам относительно стабильно; совокупная валютная позиция клиентов дилера значительна по отношению к размеру его собственных средств. В результате проведенного анализа, в том числе с помощью разработанного автором метода, было подтверждено наличие долгосрочных тенденций на рынке FOREX. Обнаруженные закономерности следует использовать для улучшения управления валютной позицией дилера.

5. Разработаны а- и Р-алгоритмы управления валютной позицией, обеспечивающие снижение рисков дилера и управление доходностью. Оба алгоритма основаны на использовании особенностей поведения спекулянтов. Согласно этим алгоритмам, дилер должен оценить численные параметры стратегии следования за трендом (долгосрочной тенденцией) у своих клиентов и использовать полученные данные для упреждающего совершения сделок. Упреждающее совершение сделок позволит устранить негативные эффекты, связанные с запаздыванием вывода позиций клиентов на внешний рынок. Работоспособность алгоритмов подтверждена тестированием на синтетических и реальных данных. Разработан метод одновременного применения а- и Р-алгоритмов, позволяющий улучшить отношение доход/риск дилера. Положительный эффект от комбинации также обоснован теоретически и подтвержден тестированием на синтетических и реальных данных.

Теоретическая значимость работы

В работе систематизированы подходы к моделированию рынков и их участников, критически рассмотрены «классические» теории и модели финансового рынка, представлен авторский взгляд на принципы действия спекулятивных рынков. Систематизирована информация об особенностях работы дилерской деятельности и сопутствующих рисках. Указанные достижения могут выступать теоретической базой для дальнейших исследований как по теме данного исследования, так и по широкому кругу смежных тем, затрагивающих вопросы моделирования спекулятивных рынков. Предложенная категория спекулятивных рынков позволит распространить результаты новых исследований на широкий круг рынков.

Практическая значимость работы

1. Результаты исследования полезны для работников финансовых и нефинансовых организаций, частных лиц, осуществляющих операции на спекулятивных рынках.

2. Разработанные автором методы анализа рынка FOREX и поведения его участников могут служить образцом для проведения аналогичных исследований применительно к другим рынкам.

3. Алгоритм управления валютной позицией может быть принят к использованию для снижения рисков организациями, осуществляющими дилерскую деятельность.

4. Результаты исследования предполагается использовать в учебном процессе ВУЗов при преподавании дисциплин, связанных с финансовыми рынками: «Рынок ценных бумаг и биржевое дело», «Теория и практика работы на фондовом рынке», «Валютный дилинг», «Срочные операции фондового рынка», «Международные валютно-кредитные отношения».

Апробация и внедрение результатов исследования

1. Основные положения и выводы диссертационного исследования докладывались и обсуждались на конференциях в Нижегородском государственном университете им. Лобачевского и на международных конференциях.

2. Материал работы был использован в учебном процессе при проведении теоретических и практических занятий со слушателями курсов повышения квалификации «Валютный дилинг», «Теория и практика работы на фондовом рынке», проводимых в «Центре биржевых операций» финансового факультета ННГУ.

3. Выводы и рекомендации, полученные в результате диссертационного исследования, приняты к использованию компаниями «Брокеркредитсервис» и «Трэйд-Инфо» при решении следующих вопросов:

- о выборе стратегии развития компании; при принятии решения о целесообразности расширения деятельности на новые рынки;

- для количественной оценки риска инвестиций;

- для снижения риска и повышения эффективности процесса обслуживания клиентов.

Заключение диссертации по теме «Финансы, денежное обращение и кредит», Господарчук, Сергей Александрович

Заключение

Анализ общих свойств товарных и финансовых рынков позволил выделить среди них категорию спекулятивных рынков по признаку пригодности их для спекулятивных/ операций. Более подробный анализ показал, что на некоторых спекулятивных рынках к участникам предъявляются очень высокие требования. Те участники, которые им не соответствуют, могут работать только через дилеров. Деятельность дилера, связанная с обслуживанием клиентов, сопряжена с дополнительными рисками, отсутствующими при работе через брокера или при работе на рынке без посредников. Наличие дополнительных рисков в деятельности дилера определяет необходимость их более подробного анализа с целью поиска возможностей для снижения.

Анализ FOREX как наиболее типичного представителя спекулятивных рынков показал, что основными факторами, предопределяющими работу через дилера, являются следующие:

1. Высокий минимальный размер сделки на рынке.

2. Высокая минимальная величина торгового счета для работы через брокера. '

3. Законодательные ограничения для участника рынка на владение активом, который торгуется на рынке.

4. Внебиржевая структура рынка.

Специфический риск дилеров на FOREX проявляется в возможности получения убытков от резких изменений цен, когда дилер совершает сделку с клиентом и не успевает провести противоположную сделку на реальном

рынке. При неблагоприятном стечении обстоятельств накопление убытка

может привести к банкротству дилера, что создает риск для его клиентов. Все это требует минимизации указанных рисков.

Исследование методов снижения рисков на спекулятивных рынках показало следующее:

1. Основными методами снижения риска следует признать уменьшение стоимости активов, подвергаемых риску, и снижение дисперсии.

2. Практическая примененимость классических теориий финансового рынка сильно ограничена их исходными положениями, плохо соответствующими действительности.

3. Результаты анализа практических рекомендаций по снижению риска позволили выделить метод идентификации риска как наиболее подходящий для настоящего исследования. Именно этот метод был использован нами при выявлении специфического риска дилера при обслуживании клиентов.

4. Исследование нормативных методов снижения рисков показало, что они плохо ограничивают сложные в прогнозировании и управлении риски. Поэтому для снижения специфического риска дилера применения нормативных методов недостаточно. Необходимы позитивные методы, которые содержали бы в себе исчерпывающие рекомендации по снижению риска.

Снижение специфического риска дилера может быть достигнуто путем усовершенствования алгоритма управления валютной позицией и связанных с ним процессов. При этом следует учитывать выявленные в ходе исследования особенности работы дилера.

Из проведенного анализа теорий и моделей поведения участников спекулятивных рынков следует, что поведение человека нетривиально, все попытки его конкретизировать приводят к снижению полезности результата

для практического применения. Поэтому нами выбран количественный

подход к моделированию поведения участников рынка, основанный на построении количественной модели на основе конкретного набора данных.

Из рассмотрения современных подходов к моделированию рынков сделаны важные для дальнейшего анализа выводы:

1. Финансовые рынки не всегда являются эффективными как в смысле наличия возможностей для прогнозирования, так и в смысле соответствия величины риска предсказаниям теоретических моделей. Длительное и устойчивое получение прибыли при использовании соответствующих методов прогнозирования реально. Следовательно, получение некоторыми участниками финансового рынка прибыли может быть закономерно и устойчиво во времени. Применительно к посредническим услугам это означает, что дилер понесет убытки, если не будет выводить сделки таких участников на внешний рынок. Так как заранее не известно, какой из клиентов будет работать успешно, необходимо выводить на внешний рынок сделки всех клиентов.

2. Финансовые рынки не всегда являются эффективными в смысле выполнения своих функций, предписанных теорией. В частности, нельзя

утверждать, что финансовые активы оцениваются всегда правильно. Как было показано выше, рыночные цены отражают субъективное мнение участников финансового рынка, формирующееся на основе имеющейся у них информации и их возможностей по интерпретации этой информации. Существенные отклонения мышления людей от рационального приводят к большим различиям между реальными ценами и их теоретическими «правильными» значениями. Поэтому для надежного осуществления дилерской деятельности должна быть учтена возможность разнообразных нестандартных ситуаций.

3. Из рассмотренных моделей следует, что статистические харастеристики рынка с надежностью можно использовать лишь в краткосрочном периоде. В долгосрочном периоде рынки намного более изменчивы, чем следовало бы ожидать исходя из предположения о взаимной независимости событий, влияющих на цены. Поэтому управление валютной позицией дилера должно происходить таким образом, чтобы его результативность зависела только от поведения рынка в краткосрочном периоде.

Из анализа краткосрочной прогнозируемости рынка FOREX сделан вывод, что автокорреляционная зависимость не может быть использована в качестве инструмента для повышения эффективности работы дилера. Поэтому в качестве основного средства использованы обнаруженные закономерности в поведении участников рынка FOREX.

Из анализа поведения участников рынка FOREX следует, что:

1. Их поведение взаимосвязано с ценами. Наилучшим образом указанная зависимость описывается взаимосвязью между объемом сделок участников рынка и приращениями цен.

2. Большую часть времени позиции участников рынка в среднем убыточны. Это справедливо для большой выборки участников, при усреднении данных по нескольким валютным парам. При исследовании каждой валютной пары по отдельности число прибыльных периодов увеличивается.

3. Наличие выраженного тренда ча рынке способствует получению прибыли участниками. Отсутствие тренда приводит к убыткам.

4. Распределение средств участников рынка по валютам очень устойчиво.

5. Совокупная позиция участников по каждой валюте большую часть

времени меняется незначительно. Но дилеру нельзя это использовать, так как изредка наблюдаются резкие изменения совокупной валютной позиции. Указанная валютная позиция, как правило, высока, поэтому ей необходимо управлять. ;

Исследование трендовости рынка с использованием разработанного метода подтвердило наличие трендов, что также указало на необходимость управления валютной позицией.

Обобщенный анализ алгоритмов управления валютной позицией показал, что наиболее перспективными являются алгоритмы с частичным выводом валютной позиции на внешний рынок.

С учетом сделанных выше выводов были предложены 2 алгоритма управления валютной позицией, обеспечивающие снижение рисков дилера и управление доходностью. Оба алгоритма основаны на использовании особенностей поведения спекулянтов. Согласно этим алгоритмам дилер должен оценить численные параметры стратегии следования за трендом у своих клиентов и использовать полученные данные для упреждающего совершения сделок. Упреждающее совершение сделок позволит устранить негативные эффекты, связанные с запаздыванием в выводе позиций клиентов на внешний рынок.

Первый предложенный алгоритм, названный а-алгоритмом, достигал указанной цели путем упреждающего совершения сделок на внешнем рынке в полном объеме. Второй предложенный алгоритм, названный (З-алгоритмом, был основан непосредственно на использовании взаимосвязи между сделками клиентов и приращениями цен. Логический анализ и тестирование указанных алгоритмов показали, что а-алгоритм был способен компенсировать убытки лишь частично. При увеличении степени компенсации убытков начинался прогрессирующий рост объема операций на внешнем рынке. При этом а-алгоритм позволял существенно улучшить использование капитала дилера, путем снижения потребности в нем. (3-алгоритм оказывал преимущественное влияние на доходность дилера, при этом слабо влияя на показатели использования капитала. Кроме того, обнаружена способность (3-алгоритма управлять финансовыми результатами дилера не только в сторону компенсации, но и в сторону усиления.

Оба алгоритма показали свою работоспособность и применимость на

практике. Результаты тестирования на синтетических и реальных данных в целом совпали.

Применительно к рынкам с умеренной трендовостью, таким как FOREX, был разработан оригинальный метод, заключающийся в одновременном применении а- и Р-алгоритмов. В нем а-алгоритм служит для снижения риска путем повышения эффективности использования капитала дилера, р-алгоритм использовался для того, чтобы компенсировать снижение финансового результата от применения а-алгоритма. Связанное с этим увеличение риска было намного менее значительно, чем снижение риска за счет использования а-алгоритма. Возникающий риск связан с возможностью получения серии мелких убытков, которые достаточно легко контролировать и в случае необходимости прекратить. В то же время снижаемый риск недостаточности капитала весьма опасен и возникает одномоментно.

Результаты тестирования подтвердили, что одновременное применение а- и Р-алгоритмов позволяет существенно снизить риск при сохранении дохода. При использовании методики подсчета, принятой в данной работе, оптимальная комбинация а- и p-алгоритмов позволила улучшить соотношение доход/риск в 1.39 раза.

Кроме этого, предложенные алгоритмы обладают другими полезными

свойствами:

1. Позволяют реализовать непосредственное исполнение заявок. Для клиентов это означает более удобный подход к торговле и возможность использования автоматизированных торговых систем.

2. Позволяют полностью автоматизировать торговое обслуживание клиентов и управление активами дилера. Это хорошо соответствует общей тенденции перехода клиентов на электронный способ торговли и, в последнее время, мобильный доступ к торговому счету.

3. Упрощает выход дилера на новые рынки, что позволит обеспечить клиентам дополнительные инструменты для торговли.

Все указанные факторы, в том числе повышение надежности и снижение комиссионных, способствуют улучшению конкурентных позиций дилера и повышению доходности за счет притокы новых клиентов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Господарчук, Сергей Александрович, 2006 год

1. База данных котировок и индексов российского фоднового рынка Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.finam.ru

2. База данных котировок рынка FOREX Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.alpari-idc.ru, для получения данных необходимо открытие демо-счета.

3. Балабанов И. Т. Риск-менеджмент / И. Т. Балабанов. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 190 с. - ISBN 5-279-01294-7.

4. Батунин А. В. Проявление универсальности Фейгенбаума в поведении фондовых индексов / А. В. Батунин // Финансы и кредит, 21 (159) -2004, с. 63-73.

5. Булашев С. В. Статистика для трейдеров / С. В. Булашев. - М.: Компания Спутник +, 2003. - 245 с. - ISBN 5-93406-577-7.

6. Буренин А. Н. Рынок ценных бумаг. и производных финансовых инструментов / А. Н. Буренин. М.: 1 Федеративная Книготорговая Компания, 1998. - 352 с. - ISBN 5-7814-0070-2.

7. Буренин А. Н. Фьючерсные, форвардные и опционные рынки / А. Н. Буренин. - М.: Тривола, 1994. - 232 с.

8. Бэстенс Д. Нейронные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях / Д. Бэстенс, В. Ван Ден Берг, М. Вуд. М.: ТВП, 1997. - 236 с. - ISBN 5-85484-028-6.

9. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В. Е. Гмурман. - М.: Высшая школа, 2000. - 479 с. - ISBN 5-06-003464-Х.

10. Ю.Господарчук С. А. Исследование доходности паевых инвестиционных фондов / С. А. Господарчук // Материалы региональной научно-практической конференции «Проблемы развития финансовых рынков». - Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2004. - С. 35-42.

11. Господарчук С. А. Некоторые особенности поведения участников рынка FOREX / С. А. Господарчук // Рынок ценных бумаг. - 2006. - № 10 (313).-С. 47-48.

12. Господарчук С. А. Что мы знаем сегодня о финансовых рынках / С. А. Господарчук // Валютный спекулянт. - 2006. - № 5 (79). -С. 41-43.

13. Господарчук С. А. Анализ современных подходов к моделированиюфинансовых рынков / С. А. Господарчук // Финансы и кредит. - 2006. -№ 14 (218).-С. 21-27.

14. Информация о сделках участников рынка FOREX Электронный ресурс. - Режим доступа: http://fxtratJe.oanda.com.

15. Малкина М. Ю. Экономическая теория / М. Ю. Малкина. - Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета, 2005. - 425 с. - ISBN 5-85746-814-0.

16. Международные валютно-кредитные и финансовые отношения / под ред. Л. Н. Красавиной. М.: «Финансы и статистика», 2000. - 608 с. -ISBN 5-279-02117-2.

17. Методическое пособие для подготовки к базовому экзамену ФКЦБ России / сост. Олейник Л. Ф. - М.: «издательство ИАУЦ НАУФОР», 2001. - 128 с. - ISBN 5-93323-014-6.

18. Мовсесян А. Г. Международные валютно-кредитные отношения / А. Г. Мовсесян, С. В. Огнивцев. - М.: ИНФРА-М, 2003. - 312 с. - ISBN 5-16001320.

19. Мэлкиел Б. Гипотеза эффективного рынка / Б. Мэлкиел // Экономическая теория / под ред. Дж. Итуэла, М. Милгейта, П. Ньюмена, с. 263-273. - М.: ИНФРА-М, 2004. - 931 с. ISBN 5-16001750-Х.

20. Основные моменты ценообразования на рынке FOREX Электронный ресурс. - ДЦ «Альпари», 2004. - Режим доступа: http://www.alpari-idc.ru.

21. Практические рекомендации по выработке торговой системы на рынке FOREX Электронный ресурс. - ДЦ «Альпари», 2004. - Режим доступа: http://www.alpari-idc.ru.

22. Рынок FOREX: юридические вопросы и практические решения Электронный ресурс., 2003. - Режим доступа: http://www.roche-duffay.ru.

23. Сорнетте Д. Как предсказать крахи финансовых рынков. Критические события в комплексных финансовых системах / Д. Сорнетте. - М.,2003. - 400 с. - ISBN 5-9900027-7-7.

24. Твид JI. Психология финансов / Л. Твид. -М.: ИК «Аналитика», 2002. -376 с. - ISBN 5-93855-017-3.

25. Уотшем Т. Количественные методы в финансах / Т. Уотшем, К. Паррамоу. - М.: ЮНИТИ, 1999. - 527 с. ISBN 5-238-00036-7.

26. Федеральный закон от 22 апреля 1996 г. N 39-Ф3 «О рынке ценных бумаг».

27. Финансы и банки. Справочные материалы / сост. С. А. Господарчук, Г. Г. Господарчук. - Н. Новгород: «ФОРУМ», 2006 - 162 с.

28. Шапкин А. С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций / А. С. Шапкин. - М.: Издательско-торговая компания «Дашков и К», 2003. - 544 с. - ISBN 5-94798-216-1.

29. Шарп У. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Д. Бэйли. - М.: ИНФРА-М, 2001. - 1028 с. - ISBN 5-86225-455-2.

30. Швагер Д. Д. Биржевые маги / Д. Д. Швагер. - М.: Издательский дом Диграмма, 2004. - 424 с. - ISBN 5-901706-03-Х.

31. Швагер Д. Д. Маги фондового рынка. Д. Д. Швагер. - М.: Альпина бизнес Букс, 2004. - 462 с. - ISBN 5-9614-0070-0.

32. Ширяев А. Н. Вероятность / А. Н. Ширяев. - М., 2004. - 581 с. - ISBN 594057-036-4.

33. Ширяев А. Н. Основы стохастической финансовой математики, т. 1 / А. Н. Ширяев. М.: ФАЗИС, 1998. - 512 с. - ISBN 5-7036-0043-Х.

34. Ширяев А. Н. Основы стохастической финансовой математики, т. 2 / А. Н. Ширяев. М.: ФАЗИС, 1998.-544 с. - ISBN 5-7036-0044-8.

35. Школа начинающего трейдера / Forex Magazine №3,4,5 Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.forextimes.ru.

36. Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А. А. Ежов, С. А. Шумский. - М., 1998. - 216 с.

37. Bakshi G. Stock Return Characteristics, Skew Laws, and the Differential Pricing / G. Bakshi, N. Kapadia, D.-Madan Электронный ресурс., 2001. -Режим доступа: http://citeseer.ist.psu.edu/451204.html.

38. Barberis N. - A Survey of Behavioral Finance / R. Thaler, N. Barberis. -Elsevier Science, 2003.

39. Barucci E. Price volatility feedback rate: an implementable mathematical indicator of market stability / E. Barucci E., P. Malliavin Электронныйресурс. - Pisa: University di Pisa, 2004. - Режим доступа: http://www.econ-pol.unisi.it/docenti/reno.html.

40. Basel II international convergence of capital measurement and capital standards a revised framework Электронный ресурс. - Bank for International Settlements. - Режим доступа: http://www.bis.org.

41. Beechey M. The efficient market hypothesis - a survey / M. Beechey, D. Gruen, J. Vickery Электронный ресурс. - Sydney: Reserve Bank of Australia, 2000. - Режим доступа: http://www.rba.gov.au/rdp/RDP2000-Ol.pdf.

42. Black F. The pricing of options and corporate liabilities / F. Black, M. Sholes //Journal of political economy, Nov 11,1970, p. 637-654. 1

43. Borge D. The book of risk / D. Borge. - New York: John Wiley & Sons Inc, 2001. - 253 p. - ISBN 0-471-32378-0.

44. Bullard J. A Model of Learning and Emulation with Artificial Adaptivei

45. Agents / J. Bullard, J. Duffy Электронный ресурс. - St. Louis: Federal Reserve Bank of St. Louis, 1994. - Режим доступа: http://research.stlouisfed.org/wp/1994/94-014.pdf.

46. Chernozukov V. Conditional value-at-risk: aspects of modeling and estimation / V. Chernozukov, L. Umantsev. - Massachusets: Massachusets Institute of Technology, 2000.

47. Cochrane J. H. Asset pricing / J. H. Cochrane Электронный ресурс. -Chicago: Univesity of Chicago, 1999. - Режим доступа: http://wwwgsb.uchicago.edu/fac/john.cochrane/research/papers/finbook.pdf.

48. Cochrane J. H. Explaining the Variance of Price Dividend Ratios / J. H. Cochrane Электронный ресурс., 1992. - Режим доступа: http://www.nber.org/papers/w3157.pdf.

49. Cochrane J. H. New facts in finance / J. H. Cochrane Электронный ресурс. - Chicago: Univesity of Chicago, 1999. - Режим доступа: http://www.business.uiuc.edu/seppala/research/termjme2.pdf.

50. Cochrane J. H. The time series for macroeconomics and finance / J. H. Cochrane Электронный ресурс. - Chicago: Univesity of Chicago, 1997.1. Режим доступа:http://gsbwww.uchicago.edu/fac/john.cochrane/research/Papers/timeseries book.pdf.

51. Cont R. Statistical properties of financial time series / R. Cont. - Palaiseau: Centre de Matematiques Appliques Ecole Poly technique, 1999.

52. Cross S. Y. All about the Foreign Exchange Market in the United States / S. Y. Cross. - New York: Federal Reserve Bank of New York, 1998.

53. Distribution of stock return volatility / T. Andersen, T. Bollerslev, F. Diebold, H. Ebens Электронный ресурс. - Evanston: Northwestern University, 2000. — Режим доступа: http://www.ssc.upenn.edu/fdiebold/papers/paper41/abde.pdf.

54. Duffy J. Learning and Excess Volatility / J. Bullard, J. Duffy J. Электронный ресурс. - St. Louis: Federal Reserve Bank of St. Louis, 1998. - Режим доступа: http://research.stlouisfed.org/wp/1998/1998-016.pdf.

55. Evans M. Statistical distributions / M. Evans, N. Hastings, B. Peacock. -John Wiley and Sons Inc.,.1993.

56. Fisher K. Investor sentiment and stock returns / K. Fisher, M. Statman Электронный ресурс. - Association of investment management and research, 2000. - Режим доступа: littp://doi.wiley.com/10.1002/fut.2003.

57. Fishman G. Mote-carlo concepts, algorithms and applications / G. Fishman. -New York: Springer-Verlag New York Inc., 1999 - 722 p. - ISBN 0-387-94527-X.

58. Flood M. Market Structure and Inefficiency in the Foreign Exchange Market Электронный ресурс. / M. Flood. - St. Louis: Federal Reserve Bank of St. Louis, 1994. - Режим доступа: http://research.stlouisfed.org/wp/1991/911. OOl.pdf.

59. Foreign exchange and derivatives market activity in 2004 Электронный ресурс. - Bank for International Settlements. - Режим доступа: http://www.bis.org.

60. FOREX учебник по валютному дилингу Электронный ресурс. - Los Angeles: RoyalForex, 2001. - Режим доступа: http://www.royalforex.com.

61. From minority games to real markets / D. Charlett, A. Chessa, M. Marsili, Y. Zhang Электронный ресурс., 2000. - Режим доступа: http://www.arxiv.org/cond-mat/001i042.

62. Gabaix X. A theory of large fluctuations in stock market activity / X. Gabaix, P. Gopikrishnan, V. Plerou Электронный ресурс., 2004. - Режим доступа: http://citebase.eprints.org/cgi-bin/citations?id=oai:arXiv.org:cond-mat/0406696.

63. Gencay R. High volatility, thick tails and extreme value theory in Value-at-Risk estimation / R. Gencay, F. Selcuc Электронный ресурс., 2002. -Режим доступа: http://pascal.iseg.utl.pt/cemapre/ime2002/mainpage/abstracts/FarukSelcuk. pdf.

64. Giacomini E. Neural Networks in quantitative finance / E. Giacomini Электронный ресурс., 2003. - Режим доступа: http://ise.wiwi.hu-berlin.de/stat/diplom/giacomini.pdf.

65. Ginyard J. Position-sizing Effects on Trader Performance: an experemental analysis / J. Ginyard Электронный ресурс. - Upsala University, 2001. -Режим доступа: http://turtletrader.com/positionsizing.pdf.

66. Going back to the basics - rethinking market efficiency / R. Olsen, M. Dacorogna, U. Muller, O. Pictet Электронный ресурс. - O&A Research group, 1992. — Режим доступа: http://www.oanda.com.

67. Granger С. Efficient market hypotesis and forecasting / C. Granger., A. Timmermann Электронный ресурс. - Режим доступа: http://econ.ucsd.edu/atimmerm/cvat.pdf.

68. Guidelines on market risk vol. 3 - Evaluation of value at risk models Электронный ресурс. // ed. W. Grau. - Oesterreichische Nationalbank, 2000. — Режим доступа: http://www.oenb.at.

69. Guo H. Does stock market volatility forecast returns: the international evidence / H. Guo Электронный ресурс. — St. Louis: Federal Reserve

70. Bank of St. Louis, 2004. - Режим доступа: http://research.stlouisfed.org/wp/20b3/2003-012.pdf.

71. Guo H. Foreign Exchange Rates Don't Follow a Random Walk / H. Guo, R. Savickas. Электронный ресурс. - St. Louis: Federal Reserve Bank of St. Louis, 2005. - Режим доступа: http://research.stlouisfed.org/wp/2005/2005-025.pdf.

72. Hagstrom R. The Warren Buffet portofolio / R. Hagstrom. - New York: John Wiley & Sons Inc, 1999. - 292 p. ISBN 0-471-24766-9.

73. Hardle W. Applied quantitative finance / W. Hardle, T. Kleinow, G. Stahl Электронный ресурс., 2002. - Режим доступа: http://www.gloriamundi.org/picsresources/whtkgs.pdf.

74. Huang М. Mental accounting, loss aversion and individual stock returns / N. Barberis, M. Huang // The Journal of Finance vol. 4, 2001, p. 1247-1292.

75. Jackel P. Monte Carlo Methods in Finance / P. Jackel. - John Wiley and Sons Inc., 2002. - 302 p. ISBN 047149741X.

76. Jorion P. Value at risk: the new benchmark for managing financial risk / P. Jorion. - New York: McGraw-Hill, 1997. - 556 p. - ISBN 0-07-135502-2.

77. Los C. A. The changing concept of financial risk / C. A. Los. - Kent: Kent State University, 2002.

78. Lynch P. Market heterogeneities and the causal structure of volatility / P. Lynch, G. Zumbach Электронный ресурс., - Olsen & Assicoates, 2003. -Режим доступа: http://www.oanda.com.

79. Markowitz H. Portfolio selection / H. Markowitz // The Journal of Finance, vol. 7 March 1952.

80. McNelis P. Neural networks in finance: gainig predictive edge in the market / P. McNelis. - Elsevier Academic Press, 2005. - 257 p. ISBN 0-12-485967-4.

81. Minority Games and stylized facts / D. Charlett, A. Chessa, M. Marsili, Y. Zhang Электронный ресурс., 2001. - Режим доступа: http://www.arxiv.org/cond-mat/0103024.

82. Modeling and Forecasting Realized Volatility / T. Andersen, T. Bollerslev, F. Diebold, P. Labys Электронный ресурс. — Evanston: Northwestern University, 2002. - Режим доступа: http://www.ssc.upenn.edu/fdiebold/papers/paper43/abdl4.pdf.

83. Modeling and Forecasting Realized Volatility / T. Andersen, T. Bollerslev Т., F. Diebold, P. Labys Электронный ресурс. - Evanston: Northwestern University, 2000. - Режим доступа: http://ideas.repec.Org/a/ecm/emetrp/v71y2003i2p579-625.html.

84. Patro D. Predictability of short-horizon returns in international equity markets / D. Patro, Y. Wu Электронный ресурс. - Newark: Rutgets University, 2001. - Режим доступа: http://andromeda.rutgers.edu/dilipk/predict.pdf.

85. Paye В. Instability of return prediction models / B. Paye, A. Timmermann. -San Diego: University of California, 2003.

86. Peramunetilleke D. Currency exchange rate forecasting from news headlines / D. Peramunetilleke, R. Wong Электронный ресурс. - Sydney: University of New South Wales, 2001. - Режим доступа: http://crpit.com/confpapers/CRPITV5Peramunetilleke.pdf

87. Sornette D. A complex system vfcw of why stock market crash / D. Sornette //Journal of risk vol.1, p. 5-32, 2004.

88. Sornette D. Empirical distributions of log-returns: between the stretched exponential and the power law / D. Sornette, V. Pisarenko, Y. Malevergne. Электронный ресурс., 2003. - Режим доступа:Ihttp://www.arxiv.org/physics/0305089.

89. Sornette D. Minimizing volatility increases large risks / D. Sornette, J. Andersen, P. Simonetty Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.arxiv.org.

90. Sornette D. New statistics for financial return distributions: power law or exponential / D. Sornette, V. Pisarenko, Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.arxiv.org/physics/0303028.

91. Sornette D. Predictability of large future changes in major financial indicies / D. Sornette, W.-X. Zhou Электронный ресурс., 2004. - Режим доступа: http://www.arxiv.org/cond-mat/0304601.

92. Stylized facts of financial markets and market crashes in Minority Games / D. Charlett, A. Chessa, M. Marsili, Y. Zhang Электронный ресурс., 2001. - Режим доступа: http://www.arxiv.org/cond-mat/0101326.

93. Subjective probabilities: psychological evidence and economic applications / A. Chiodo, M. Guidolin, M. Owyang, M. Shomiji

94. Электронный ресурс. - St. Louis: Federal Reserve Bank of St. Louis, 2003. - Режим доступа: http://research.stlouisfed.org/wp/2003/2003-009.pdf.

95. Taleb N. N. The black swan: why don't we learn when we don't learn / N. N. Taleb Электронный ресурс. - New York: New York University, 2004. - Режим доступа: http://www.fooledbyrandomness.com/blackswan.pdf.

96. Thaler R. Behavioral Economics / S. Mullainathan, R. Thaler Электронный ресурс. - Chicago: University of Chicago, 2005. - Режим доступа:http://www.ecare.ulb.ac.be/ecare/ds/files/kirchsteigerbehavioural.pdf.

97. The efficient market hypothesis and the random walk theory Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.investorhome.com.

98. Tversky A. Judgment under unvertainty: heuristics and biases / A. Tversky, D. Kahnemann // Science vol. 185 p. 1124-1131.

99. Uryasev S. Optimization of conditional value at risk / S. Uryasev S., R. Rockafellar. - Gainesville: University of Florida, 1999.

100. Weller C. Intraday technical trading in the Foreign Exchange market / P. Neely, C. Weller Электронный ресурс. - St. Louis: Federal Reserve Bank of St. Louis, 1996. - Режим доступа: http://research.stlouisfed.org/wp/1999/99-016.pdf.

101. Wen Y. Wavelet: a new tool for business cycle analysis / S. Raihan, Y. Wen, B. Zeng Электронный ресурс. - St. Louis: Federal Reserve Bank of St. Louis, 2005. - Режим доступа: http://research.stlouisfed.org/wp/2005/2005-050.pdf

102. Whitcher В. Asymmetry of information flow between volatilities across time scales / R. Gencay, F. Selcuc, B. Whitcher Электронный ресурс., 2003. - Режим доступа: http://www.image.ucar.edu/staff/whitcher/papers/whmm.pdf.

103. Приложение 1. Блок-схемы алгоритмов управлениявалютной позициейС1. Вход

104. Сбор статистики для построения зависимости S(CP,P)

105. Построение зависимости S(CP,P) Проверка зависимости по критерию пропорциональности СКО и Vt1. Нет

106. Определение параметров работы: Р, UPmax Определение параметров работы: a, UPmax1 Г

107. Применение p-алгоритма в течение заданного периода времени Применение а-алгоритма в течение заданного периода времени

108. Рис. 1. Обобщенная блок-схема алгоритма управления валютной позицией.1. Вход

109. Рис. 2. Блок-схема а-алгоритма управления валютной позицией.

110. Рис. 3. Блок-схема (3-алгоритма управления валютной позицией.

111. Приложение 3. Фрагмент расчета объема рыночныхзаявок по EUR/USD

112. Изменения цен и объемов заявок представлены в виде относительных показателей прироста. Исполнение рыночных заявок представляет собой разность между изменением объема открытых позиций и изменением объема отложенных заявок.

113. Приложение 4. Диаграммы взаимосвязи объемов рыночных заявок с направлением изменений цен

114. В таблицах 1-15 использованы следующие сокращенные наименования показателей:1. а и Р ■ значения коэффициентов, при которых проводилось тестирование.

115. Покрытие - коэффициент покрытия, безразмерный

116. Прибыль - прибыль на одну сделку объемом 1 лот, единица измерения - пункты.

117. СКО - среднеквадратическое отклонение использования капитала дилера, единица измерения - млн. долл.

118. Эксцесс - эксцесс использования капитала дилера, безразмерный.

119. Достаточность 95% - объем капитала, которого достаточно для удовлетворения потребности в капитале в течение 95% времени, единица измерения - млн. долл.

120. Конечная прибыль - прибыль с учетом комиссионных, полученных от клиентов а совершение сделок и уплаченных контрагентам за совершение сделок на внешнем рынке. Конечная прибыль указана в расчете на одну сделку объемом 1 лот, единица измерения - пункты.

121. В таблицах 16 и 17 представлено значение показателя прибыль / СКО в зависимости от значений коэффициентов аир. Эти данные взяты из таблиц 1-15.