Индексная модель «доходность - риск» как инструмент формирования инвестиционной политики на рынке валют
Герцекович Д.А.1, Командирова Е.В.1
1 Иркутский государственный университет - Международный институт экономики и лингвистики
Статья в журнале
Глобальные рынки и финансовый инжиниринг *
Том 5, Номер 2 (Апрель-Июнь 2018)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Аннотация:
В статье изучается возможность применения количественных методов к задаче построения системы решающих правил выработки эффективных инвестиционных решений на рынке валют. В качестве показателя общей силы или слабости валюты используется ее индекс. В качестве «базового» валютного индекса принят индекс американского доллара. Индексы остальных валют EUR, GBP, JPY, CAD, AUD, NZD и CHF рассчитываются исходя из значений индекса американского доллара и текущих котировок валютных пар: EUR/USD, USD/JPY, USD/CAD, GBP/USD, USD/CHF, AUD/USD, NZD/USD. Для расчетов использованы данные с 01.01.2013 по 31.12.2016 гг по динамике индекса американского доллара от Федеральной резервной системы США и котировки перечисленных выше валютных пар от инвестиционной компании Финам. Временной интервал (бар) один месяц. Доходности для рассматриваемых временных интервалов (баров) вычисляются по ценам открытия и закрытия. Далее вычисляется средняя доходность и среднеквадратическое отклонение по анализируемому интервалу исторических данных, на основании которых, из дальнейшего рассмотрения исключаются валюты, которые показали доходность близкую к нулю. Следуя базовым положениям теории портфеля, исключаются валюты, расположенные справа и внизу на диаграмме доходность/риск. По оставшейся подгруппе валют-лидеров USD, CHF, NZD и JPY с помощью надстройки «Анализ данных» строится модель «Доходность-риск». Далее проводится оценка результативности транзакций, рекомендованных по модели. Апробация осуществляется на независимом материале (по данным 2017 года). В результате по четырем транзакциям (без учета транзакционных издержек и без маржинга), получена прибыль 5,5 %. Верификация показала вполне удовлетворительные результаты, что свидетельствует о практической значимости предлагаемого подхода к формированию инвестиционной политики как на уровне компании в рамках портфельного менеджмента, так и для трейдеров-практиков в «ручном варианте».
Ключевые слова: инвестиционная политика, риск, портфельный анализ, доходность, валютный индекс
JEL-классификация: G32, C53, G17
Источники:
Буренин А.Н. Управление портфелем ценных бумаг. - М.: Научно-техническое общество имени академика С. И. Вавилова, 2008. – 440 с.
Герцекович Д.А. Финансовые рынки: система игры на противофазе. - Иркутск : Изд-во Иркут. гос. ун-та, 2012. – 156 с.
4. Герцекович Д.А. Формирование оптимального инвестиционного портфеля по комплексу эффективных портфелей // Вестник московского университета. серия 6: экономика. – 2017. – № 5. – С. 86-101.
Герцекович Д.А., Подлиняев О.Л. Выработка приоритетных направлений инвестирования на основе модели «доходность-риск» // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы девятнадцатого всероссийского симпозиума. Секция 2. Модели и методы разработки стратегии предприятия, Москва 10-11 апреля 2018 г. М., 2018. – С. 267-270.
6. Герцекович Д.А., Подлиняев О.Л. Двухуровневая модель оптимизации инвестиционной политики агрохолдингов в условиях действия санкционных ограничений (на примере агрохолдинга «Саянский бройлер») // Проблемы социально-экономического развития Сибири. – 2018. – № 1(31). – С. 17-22.
Дамодоран А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов. - М.: Альпина, 2007. – 1340 с.
ЛеБо Ч., Лукас Д.В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков. - М.: Альпина, 1999. – 304 с.
Лин К. Дейтрейдинг на рынке FOREX. Стратегии извлечения прибыли. - М.: Альпина, 2007. – 240 с.
Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. - М. : Финансы, ЮНИТИ, 1999. – 527 с.
Фабоцци Ф.Дж. Управление инвестициями. - М : ИНФРА-М, 2000. – 932 с.
Хорнер Р. FOREX на 5 часов в неделю: как зарабатывать трейдингом на финансовом рынке в свободное врем. / пер. англ. А. Соколов. - М.: СмартБук : И-трейд, 2012. – 272 с.
Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции. - М.: ИНФРА-М, 2016. – 1040 с.
Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже. - М. : Диаграмма, 2003. – 352 с.
Элдер А. Трейдинг с доктором Элдером: энциклопедия биржевой игры. / Пер. с англ. – 9-е изд. - М.: Альпина Паблишер, 2017. – 484 с.
16. Markovitz H.M. Portfolio selection // Journal of Finance. – 1952. – № 1. – С. 77-91.
Markovitz H.М. Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. - N.Y.: Wiley, 1959. – 185 с.
Markowitz H.M. Mean-variance Analysis in Portfolio Choice and Capital Market. - Oxford; N.Y.: Blackwell, 1987. – 387 с.
Markowitz H.M. Portfolio Selection. Efficient Diversification of Investments. - Oxford; N.Y.: Blackwell, 1991. – 384 с.
Страница обновлена: 05.05.2020 в 21:56:12
The «return-risk» index model as an investment policy tool at currencies market
Gertsekovich D.A., Komandirova E.V.Journal paper
*
Volume 5, Number 2 (April-June 2018)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Abstract:
The article studies the possibility to employ the quantitative techniques to construct the system of decision rules for effective investment solutions at currencies market. The currency index is used as an indicator to measure the currency strength or weakness. The U. S. Dollar Index is taken as the «reference» currency index. Estimations of the indexes of other currencies EUR, GBP, JPY, CAD, AUD, NZD and CHF are based on the values of the U. S. Dollar Index and the current bid prices for the following currency pairs: EUR/USD, USD/JPY, USD/CAD, GBP/USD, USD/CHF, AUD/USD, NZD/USD. The estimations apply the data between 01.01.2013 and 31.12.2016 on the US dollar index dynamics provided by the Federal Reserve System of the USA and the exchange rate values of the above currency pairs given by Finam Investment Company. The time span (bar) is one month. The returns for the time spans (bars) in focus are computed with the opening and closing prices. The next stage computes the average return and the mean-square deviation for the review historical record period, which allows to exclude from further consideration the currencies with next to none return. The fundamental propositions of the portfolio theory exclude the currencies on the right and on the bottom on the return-risk diagram. The remaining subgroup of the leading currencies USD, CHF, NZD and JPY is used to construct the «Return-Risk» model with the help of «Data analysis» customization code. The following stage assesses the performance of the transactions advised by the model. Testing is completed on independent material (according to 2017). As a result, four transactions (without regard to transaction costs and without margin) earned 5,5 % profit. Verification showed quite satisfactory results which indicate practical significance of the offered approach to investment policy shaping both at the level of a company within the framework of portfolio management, and for trading experts in «manual variant».
Keywords: risk, investment policy, portfolio analysis, return, currency index
JEL-classification: G32, C53, G17