Лабораторная Прогнозирование социально-экономических и бизнес-процессов

ПОЛНОЕ ЗАДАНИЕ В ДЕМО ФАЙЛЕ,

ЧАСТЬ ДЛЯ ПОИСКА ДУБЛИРУЮ НИЖЕ

Лабораторная работа №4.

Основы работы на электронныхфинансовых рынках. Технический анализ.

Цель работы:Знакомство с принципами использования глобальной сети Интернет для осуществления деятельности на финансовых рынках.

Задание 1. Ознакомиться с принципами работы в системах интернет-трейдинга.

1). Найдите сайты основных интернет-брокеров в России, ознакомьтесь с их услугами и тарифами, выберите наиболее подходящий для начинающего трейдера. Приведите описание выбранного брокера, условий подключения и тарифов.

Ссылка на рейтинги брокеров:

http://www.brokers-rating.ru/

2). Оформите доступ к торгам:

Регистрируетесь на сайте https://www.comon.ru/registration/. Открываете в личном кабинете Демо-счет на фондовом рынке

3). Упорядочите экран по собственному удобству, выберите те компоненты, которые будете использовать. К примеру, для технического анализа можно использовать индикаторы скользящая средняя (MA), короткая скользящая средняя и осциллятор Stochastic. Итоговую форму терминала скопируйте в отчет.

4). Поучаствуйте в торгах. Это возможно только во время работы Московской Биржи. Режим работы на фондовом рынке: с 10:00 до 19:00 МСК. На демо-счетах идет задержка от 15 до 30 минут.

Проведите сделку вручную. Для начала сделки необходимо осуществить операцию купли (long) или продажи (short), а для завершения обратную операцию. Проведите сделку с выставлением стоп-приказа StopLoss или TakeProfit.

Скопируйте форму терминала после выполнения сделок в отчет.

5). Проведите несколько сделок. Аргументируйте выбор вашей стратегии (составленный портфель акций либо выбор валют, долгосрочная или краткосрочная, лонг или шорт), моментов входа на рынок и выхода с него. Постарайтесь добиться получения прибыли по сделкам.Подсчитайте количество сигналов, полученных по выбранной стратегии за, определите все ли они были прибыльными (Задание 2).

После выполнения всех сделок в скопируйте форму терминала в отчет.

Обратите внимание: средств на счету меньше, чем было в первоначальном портфеле, несмотря на то, что заработок за день составил 180 р. Это происходит из-за того, что брокер взимает комиссию за каждую сделку (как правило, это какой-то процент от объема сделки, тарифы по брокерам в задании 1). Поэтому, чтобы заработать на бирже, при расчете прибыльности сделок необходимо учитывать комиссию брокера.

6). Оформите полученные результаты и выводы в виде файла Word. Отчет должен содержать:

ü список основных интернет-брокеров в России (не более 5) с указанием URL (задание 1);

ü 3 скриншота терминала программы – с персональными настройками, с результатами проведения тестовых сделок, итоговую форму;

ü аргументацию выбора стратегии, моментов входа/выхода на рынок, порядок выполнения операций и полученную в результате прибыль или убыток, состав и стоимость портфеля на начало и на конец торгов (либо сумма оставшихся денежных средств), итоги и выводы по проведенной работе.

Порядок совершения сделок и сведения о полученных результатах можно выгрузить из программы (либо вставить скриншоты), либо в ручную занести в таблицу:

Выбранный инструмент (акция, валюта)

Операция (покупка/продажа, дата)

Полученный результат

Выводы

Задание 2.Построить подходящий график рядаданных(курс акции или валютной пары) в Comon.

1)По графику:

ü Указать линии поддержки и линии сопротивления, выделить точки, где эти уровни были пробиты, сделать вывод, о чем говорил это сигнал.

ü Найти участки бокового тренда.

ü Найти фигуры голова-плечи, равносторонний треугольник, нисходящий, восходящий треугольник, ромб, алмаз. На основании этих фигур сделать выводы, о чем они сигналят: о развороте тенденции или о следовании за тенденцией.

ü Определить сигналы к покупке и продаже, указать дату или интервал дат по лучшей покупке и продаже. График скопировать в отчет и на нем цветом выделить фигуры (паттерны) и сигналы к покупке/продаже.

2) Построить индикаторы поверх исходного графика данных (выбрать3-5 из разных групп; строить на одном графике одновременно не более 2, иначе мешанина получится):

v Индикаторы объема: 

Только объем 

- Скоростьизмененияобъема (Rate of change of volume)

Сравнение цены закрытия и объема 

- OnBalanceVolume 

- Price and Volume Trend 

- ForceIndex 

Сравнение цены закрытия, диапазона и объема 

- Accumulation/Distribution

- Chaikin Oscillator 

- Money Flow Index 

- ChaikinMoneyFlow 

Сравнение диапазона и объема 

- Ease of Movement

v Скользящая средняя (Moving average) 

- Две средних 

- Три средних 

Осцилляторы средних 

- MACD 

- Индикатор TRIX 

- Сглаженная скорость изменения (RateofChange) 

MovingAverage - Перекупленность / Перепроданность 

- Конверт цены (PriceEnvelope) 

- Полосы Боллинджера (BollingerBands)

v Индикаторы изменчивости

 Основанные на дневном диапазоне (High - Low) 

- Chaikin Volatility 

- Volatility Ratio 

- Average True Range 

Сравнение цены и средней 

- Изменчивость (Volatility) 

- Полосы Боллинджера

Индикаторы инерции:

Цена закрытия относительно предшествующей инерции цен закрытия 

- Скорость изменения цены (PriceRateofChange) 

- Сглаженная скорость изменения (RateofChange) 

- Индикатор TRIX 

Цена закрытия относительно диапазона цен 

- Стохастик 

- Williams %R

и другие (приведенный список не исчерпывающий).

Графики скопировать в отчет.На каждом графике разными цветами выделить сигналы на продажу и сигналы на покупку. В выводах указать даты лучшей продажи и лучшей покупки. Сделать вывод о том какой индикатор показал лучшее решение.

 _

Расчет показателей адаптивных моделей прогнозирования

Практические задания

Часть 1. Модель Брауна.

Пример.

Дан временной ряд объёмов реализации продукции за 10 месяцев в тыс. шт. изделий. Требуется найти прогноз на 5 шагов в перед, согласно модели Брауна.

Месяц (t)

1

2

3

4

5

Объём (хt)

91,1

105,5

153,1

180,3

137,9

Месяц (t)

6

7

8

9

10

Объём (хt)

155,7

73,6

53,5

91,7

116,8

Решение:

Построим график исходного ряда:

Рис.1 Исходные данные

Построение модели и прогнозирование осуществляем в 3 этапа.

На первом этапе рассчитываем нулевые значения адаптируемых параметров а00, а10.

Аналогично предыдущей лаб. работе строим таблицу:

№

t

хt

хt*t

t*t

хt*хt

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Сумма:

Среднее значение:

a00

a10

И рассчитываем коэффициенты регрессии:

Далее задаем параметр сглаживания

 и рассчитываем экспоненциальные средние

.

Пусть

 (

=1-0,1=0,9). Тогда по уравнениям (8):

На втором этапе

осуществляем «обучение» модели.

1. Первый шаг «обучения» (t=1). По формуле (3) рассчитываем первое значение экспоненциальной средней первого порядка:

По формуле (4) рассчитываем первое значение экспоненциальной средней второго порядка:

По уравнениям (2) находим значения адаптируемых параметров:

2. Второй шаг «обучения» (

t

=2).

3. Третий шаг «обучения» (t=2)

Шаги 4-10 рассчитываются аналогично.

…

На 10-м шаге имеем:

На третьем этапе

строим прогноз на основе полученной модели. Прогнозирование осуществляется на основе уравнения (1). Прогноз на 1 шаг вперёд на 10-м шаге обучения (

=1,

t

=10) будет выглядеть следующим образом:

Прогноз на 2 шага вперёд:

…

Прогноз на 5 шагов вперёд:

Добавим прогнозные значения в график исходного ряда:

Чтобы изменить цвет линии для прогнозных значений, выделяем точку данных, нажимаем правую кнопку мыши, в контекстном меню выбираем «Формат точки данных» и выбираем другой цвет. Повторяем для каждой точки.

Рис.2. Итоговый график

Задания для самостоятельного выполнения:

1.             Построить прогноз согласно модели Брауна с коэффициентом адаптации 0,1 на 4 периода вперед для временного ряда следующего показателя:

t

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

xt

0,10

0,25

0,41

0,55

0,70

0,84

1,0

1,1

1,2

1,3

1,4

1,5

Модель строить на первых 10 точках! Две оставшиеся использовать для проверки качества прогноза.

_

Лабораторная работа №3.

Компонентный анализ и прогнозирование временных рядовв MS Excel

Задание №1. Расчет линейного тренда.

Исходные данные:

Временной ряд продаж по месяцам

Год

Месяц

Объём продаж

2018

Январь

54 864 ₽

2018

Февраль

41 706 ₽

2018

Март

51 830 ₽

2018

Апрель

55 964 ₽

2018

Май

46 665 ₽

2018

Июнь

63 906 ₽

2018

Июль

45 860 ₽

2018

Август

42 584 ₽

2018

Сентябрь

38 565 ₽

2018

Октябрь

38 469 ₽

2018

Ноябрь

29 954 ₽

2018

Декабрь

41 830 ₽

2019

Январь

49 855 ₽

2019

Февраль

57 056 ₽

2019

Март

77 188 ₽

2019

Апрель

74 977 ₽

2019

Май

68 644 ₽

2019

Июнь

90 513 ₽

2019

Июль

77 782 ₽

2019

Август

55 217 ₽

2019

Сентябрь

68 917 ₽

2019

Октябрь

69 535 ₽

2019

Ноябрь

58 221 ₽

2019

Декабрь

78 924 ₽

2020

Январь

64 339 ₽

Уравнение линейного тренда имеет видy(x)=a+bx,

где

y — это объёмы продаж

x — номер периода (порядковый номер месяца)

a – точка пересечения с осью y на графике (минимальный уровень);

b – это значение, на которое увеличивается следующее значение временного ряда.

Порядок выполнения:

1-й способ расчета линейного тренда- с помощью графика.

1)    Построить график, где по оси Х — период (январь, февраль, март …), по оси У - объёмы продаж.

2)    Добавить линию тренда и уравнение тренда на график. Из полученного уравнения значения a и b внести в соответствующие ячейки.

3)    Рассчитать значения линейного тренда, для анализируемых значений(от 1 до 25), и для будущих периодов (с 26 до 36месяца).

2-й способ расчета линейного тренда- функция ЛИНЕЙН

1) Рассчитать коэффициенты линейного тренда с помощью функции:

=ЛИНЕЙН(известные значения y, известные значения x, константа, статистика)

Для расчета коэффициентов в формулу ввести:

-      известные значения y (объёмы продаж за периоды),

-      известные значения x (номера периодов),

-      вместо константы ставим 1, 

-      вместо статистики 0.

Для того чтобы Excelрассчитал сразу 2 коэффициента a и b, необходимо:

-      установить курсор в ячейку с формулой и выделить соседнюю справа, как на рисунке:

-      нажать клавишу F2, а затем одновременно клавиши CTRL + SHIFT + ENTER.

2) Рассчитать значения линейного тренда спомощью полученных коэффициентов, подставив в уравнениеномера периодов, для которых хотим рассчитать значения линейного тренда (с 1 по 36).

3-й способ расчета линейного тренда- функция ТЕНДЕНЦИЯ

Рассчитать значения линейного тренда с помощью функции:

=ТЕНДЕНЦИЯ(известные значения y; известные значения x; новые значения x; константа)

Для расчета коэффициентов в формулу ввести:

-      известные значения y- объёмы продаж за анализируемый период (фиксировать диапазон в формуле, выделить ссылку и нажать F4);

-      известные значения x- номера периодов x для известных значений объёмов продаж y;

-      новые значения x- номера периодов, для которых необходимо рассчитать значения линейного тренда;

-      константа = 1, для того, чтобы значения тренда рассчитывались с учетом коэффицентаa для линейного тренда y=a+bx.

Для того чтобы рассчитать значения тренда для всего временного диапазона, в "новые значения x" необходимо ввести диапазон значений х, выделить диапазон ячеек равный диапазону со значениями хс формулой в первой ячейкеи нажать клавишу F2, а затем CTRL + SHIFT + ENTER.

4-й способ расчета линейного тренда- функция ПРЕДСКАЗ

Рассчитать значения линейного тренда с помощью функции:

=ПРЕДСКАЗ(x; известные значения y; известные значения x)

Для расчета коэффициентов в формулу ввести:

-      х - поставить номер периода, для которого рассчитывается значение тренда.

-      известные значения y- объёмы продаж за анализируемый период (фиксировать диапазон в формуле,выделить ссылку и нажать F4);

-      известные значения x- номера периодов для каждого выделенного объёма продаж.

Результат выполнения задания:

Отчет должен выглядеть следующим образом:

Или в виде формул:

Задание №2. Расчет коэффициентов сезонности, очищенных от тренда.

Исходные данные:

Временной ряд продаж по месяцам за 5 лет

Год

Месяц

Продажи руб.

2015

Январь

17 986 229

Февраль

23 571 965

Март

25 537 589

Апрель

24 630 951

Май

24 429 696

Июнь

26 116 377

Июль

27 931 501

Август

25 914 893

Сентябрь

24 904 130

Октябрь

22 360 354

Ноябрь

23 825 299

Декабрь

22 241 744

2016

Январь

21 149 853

Февраль

23 770 186

Март

29 608 386

Апрель

28 588 548

Май

29 712 036

Июнь

31 191 793

Июль

28 311 730

Август

27 438 262

Сентябрь

26 166 319

Октябрь

25 916 207

Ноябрь

23 168 086

Декабрь

27 707 909

2017

Январь

25 379 305

Февраль

27 823 570

Март

28 518 039

Апрель

33 971 886

Май

31 577 081

Июнь

29 328 611

Июль

34 312 920

Август

31 364 478

Сентябрь

29 046 432

Октябрь

27 244 171

Ноябрь

24 353 446

Декабрь

25 447 525

2018

Январь

24 255 101

Февраль

22 391 876

Март

27 902 911

Апрель

24 102 028

Май

24 939 643

Июнь

25 401 741

Июль

22 817 314

Август

23 554 471

Сентябрь

21 219 769

Октябрь

21 144 903

Ноябрь

19 185 427

Декабрь

20 507 490

2019

Январь

16 116 508

Февраль

20 363 081

Март

24 924 310

Апрель

23 881 278

Май

24 039 243

Июнь

29 292 943

Июль

25 244 289

Август

26 986 987

Сентябрь

26 856 798

Октябрь

27 051 059

Ноябрь

23 474 916

Декабрь

32 610 182

Порядок выполнения:

1)    Рассчитать значения тренда за анализируемые периоды с помощью функции ПРЕДСКАЗ. 

2)    Определить отклонения фактических значений от расчетных (фактические значения разделить на рассчитанные).

3)    Рассчитать среднее отклонениедля каждого месяца с помощью функции СРЗНАЧ.

4)    Определить общий индекс сезонности, для того, чтобы вычистить случайные отклонения и нормировать среднее значение коэффициентов сезонности к 1 (СРЗНАЧсредних отклонений каждого месяца). 

5)    Рассчитать коэффициенты сезонности для каждого месяца, нормированные и очищенные от тренда(средние отклонения для каждого месяца разделить на общий индекс сезонности).

Результат выполнения задания:

Отчет должен выглядеть следующим образом:

Задание №3. Расчет прогнозных значений ряда.

Исходные данные:

Временной ряд продаж по месяцам за 5 лет из Задания №2.

Порядок выполнения:

1)    Рассчитать значения тренда за анализируемые периоды с помощью функции ЛИНЕЙН.

2)    Рассчитать коэффициенты сезонности как указано в Задании №2.

3)    Рассчитать прогноз продаж по месяцам на ближайшие полтора года:

-    задать номера периодов, на которые рассчитывается прогноз (с 61 по 78);

-    рассчитать значения тренда для этих периодов, подставив в уравнение рассчитанные коэффициентыа и b;

-    рассчитать прогноз с учетом тренда и сезонности (значения линейного тренда умножить на коэффициенты сезонности, которые автоматически выбираются из таблицы с помощью функции ВПР).

4)    Построить график фактических объемов продаж с прогнозом.

Результат выполнения задания:

Отчет должен выглядеть следующим образом:

Задание №4. Компонентный анализ и прогнозирование реального временного ряда.

Исходные данные:

По ссылке https://www.finam.ru/profile/moex-akcii/sberbank/export/ скачать ряд ежемесячных данных курса акций (акцию выбрать самостоятельно – у всех должны быть разные!).

1) Заполнить поля как указано на рисунке, нажать кнопку «Получить файл».

2) Открыть закачанный .

csv

-файл в Excel:

Для выполнения задания понадобится 2 столбца «

Дата

» и «

Цена закрытия

».

3) В столбце с ценой с помощью Автозамены точки заменить на запятые (чтобы Excel воспринимал данные не как текст, а как число).

4) Преобразовать таблицу с помощью функций ГОД и МЕСЯЦ в удобный для дальнейших расчетов вид:

Порядок выполнения:

Аналогично Заданию №3.

Прогноз строить на 2019 год по месяцам.

Результат выполнения задания:

Аналогично Заданию №3.

Задание №5.Оценка качества прогноза. Интерпретация результатов.

Исходные данные:

Прогнозные значения стоимости акций на 2019 год, полученные в задании №4. По ссылке https://www.finam.ru/profile/moex-akcii/sberbank/export/ скачать рядфактическихежемесячных данных курса акций за 2019 год.

Порядок выполнения:

Сравнить 2 полученных ряда за 2019 год.

1)     Рассчитать остатки (абсолютные ошибки прогноза) на каждом этапе (разницу между фактическим и прогнозным значением).

2)     Рассчитатьотносительные ошибки прогноза на каждом этапе (разницу между фактическим и прогнозным значением в процентном отношении).

3)     Рассчитатьсреднюю ошибку прогноза по модулю (MeanAbsoluteError):

4)     Рассчитатьсреднююпроцентную ошибку прогноза по модулю (MeanAbsolutePercentageError):

5)     Построить график трех рядов – фактические значения, прогнозные значения, остатки.

6)     На основании проведенных расчетов и построенного графика сделать выводы о качестве прогноза, об адекватности построенной модели.

Результат выполнения задания:

Отчет должен включать все выполненные расчеты, построенный график и выводы по результатам.