Алгоритмы, применяемые при прогнозировании цены и технический анализ Ханин Илья Департамент Мониторинга и контроля 28.04.2007 г. тел.(495) 967-00-05/06. - презентация

1 Алгоритмы, применяемые при прогнозировании цены и технический анализ Ханин Илья Департамент Мониторинга и контроля г. тел.(495) /06 Россия, , Москва, Краснопресненская наб., д. 12, подъезд 7

2 Статистический прогноз Построение эффективной методики прогноза предполагает: Сбор данных Анализ доступных данных Выбор метода прогнозирования на основе результатов анализа г.

3 Статистический прогноз Прогнозирование на основе статистических данных можно разделить на два класса по группам используемых методов: прогнозирование по временным рядам – экстраполяция данных; прогнозирование по индикаторам г.

4 Временной ряд и его прогноз Временной ряд - упорядоченные во времени (через равные интервалы времени) наблюдения величины (цены, полного планового объема потребления …) г.

5 Временной ряд и его прогноз Составляющие временного ряда Временной ряд Y(t+1)= C + S(t) + C(t) + T(t) + E(t) или Y(t+1)= C * S(t) * C(t) * T(t) * E(t), где С – постоянная составляющая (константа); S(t) – сезонная составляющая; C(t) – циклическая составляющая; T(t) – тренд; E(t) – нерегулярные (случайные) колебания г. КомпонентаОпределение Тренд Общая устойчивая долговременная тенденция Циклическая Повторяющиеся подъемы и спады Сезонная Достаточно регулярные периодические флуктуации, происходящие в каждом 12-месячном периоде из года в год Нерегулярна я Остаточная флуктуация, рассматривающаяся как "связанная с ошибкой" и остающаяся после того, как учтены систематические эффекты. Носит случайный характер.

6 Временной ряд и его прогноз Составляющие временного ряда г.

7 Методы прогнозирования, основанные на сглаживании: наивная" модель прогнозирования; среднее и скользящее среднее; взвешенное среднее; экспоненциальное среднее; метод Хольта; метод Винтерса г.

8 "Наивная" модель прогнозирования Y(t+1) = Y(t) – завтра будет как сегодня г.

9 "Наивная" модель прогнозирования Циклические колебания и тренды "Наивная" модель прогнозирования учитывающая тренд Y(t+1)=Y(t)*[Y(t)/Y(t-1)] "Наивная" модель прогнозирования учитывающая тренд и циклические колебания Y(t+1)=Y(t-s)*[Y(t)/Y(t-1)] Y(t-s) – значение временного ряда в момент времени t-s t-s момент времени с аналогичной t+1 фазой колебания Типовой день г. t+1s понедельник, суббота, воскресенье6 вторник3 среда, четверг, пятница0

10 Скользящие средние Среднее арифметическое Скользящее среднее Y(t+1)=(1/t)*[Y(t)+Y(t-1)+...+Y(1)]Y(t+1)=(1/t)*[Y(t)+Y(t-1)+...+Y(t-T)] =СРЗНАЧ(С1:С5) Взвешенное среднее Y(t+1)=(1/(t*(T+(T-1)+…+1)))*[T*Y(t)+(T-1)Y(t-1)+...+Y(t-T)] г.

11 Экспоненциальное скользящее среднее Расчет Экспоненциальное скользящее среднее Y(t+1) – прогноз на следующий период времени Y(t) – реальное значение в момент времени t – прошлый прогноз на момент времени t a – постоянная сглаживания (0

12 Экспоненциальное скользящее среднее Пример г.

13 Развитие концепции скользящего среднего Методы Хольта и Винтерса г. Метод ХольтаМетод Винтерса

14 Регрессионные методы прогнозирования Где - подбираемые коэффициенты регрессии - ошибка. AR(p)+MA(q)->ARMA(p,q)->ARMA(p,q)(P,Q)->ARIMA(p,q,r)(P,Q,R)-> г. переменные независимыезависимая X1X2...XNY 1x_11x_12...x_1NY_1 2x_21x_22...x_2NY_2... mx_M1x_M2...x_MNY_m

15 Регрессионные методы прогнозирования Прогнозирование по индикаторам Выбор состава оборудования Технологический максимум и минимум генерации Выработка активной мощности по ПДГ Полное плановое потребление Ценовые стратегии участников Заявленные цены на продажу и покупку Заявленные объемы на продажу и покупку Количество субъектов, участвующих в торгах Топология сети Верхний и нижний предел пропускной способности сечений Цена сечений в задаче расчета режима и в задаче конкурентного отбора ценовых заявок г.

16 Нерегулируемая цена Формула прогнозное нерегулируемой цены Алгоритм: Отбор факторов влияющих на цену РСВ: Кластерный анализ цен Регрессионный анализ ППО вошедших в кластер ГТП Прогноз ППО: Выделение периодических составляющих Анализ тренда Прогноз ППО Прогноз цены РСВ: Выделение периодических составляющих Прогноз цены с учетом прогноза ППО г.

17 Нерегулируемая цена Кластерный анализ г.

18 Нерегулируемая цена Прогноз ППО г. Выделение периодических составляющих Поиск тренда и точки перелома тренда. Приближение тренда логарифмической функцией.

19 Оценка ошибок прогноза ошибка прогноза г.

20 Статистические пакеты STATISTICAhttp:// SPSShttp:// SAShttp:// г.

21 Технический анализ Инструментарий г.,,,,,, XXXXXXXX, ,080000, , , , XXXXXXXX, ,090000, , , , XXXXXXXX, ,100000, , , , XXXXXXXX, ,110000, , , ,

22 Технический анализ г.

23 Технический анализ Ценовой канал г. Средневзвешенная суточная цена

24 Технический анализ Инструментарий г.

25 Технический анализ Индикатор RSI г.

26 Технический анализ Индикатор Momentum г.

27 Спасибо за внимание! г.