Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Расчеты в Excel для снижения риска проигрыша

В свою очередь уравнение для бокового тренда будет следующим: Y=BXo+C. Следовательно, коэффициент A и обозначающая время независимая переменная Xt у этого тренда не будут статистически значимыми. То есть рыночные данные за определенный отрезок времени отрезок времени не будут показывать достаточно устойчивой зависимости (с коэффициентом детерминации R2 = 0,80 и выше ) между временем Xt (это может быть год, месяц, неделя, день, час и т.д.) и динамикой курса валюты Y. Таким образом для бокового тренда характерно калебание вокруг исходного уровня C. При этом переменная Xo характеризует динамику бокового тренда в ответ на отклонение курса валюты от исходного уровня C.

Таким образом в главе 3 мы научились в Excel:

1. Решать двухфакторное уравнение регрессии для определения тренда в динамике курса валюты.

2. Сравнивать в целом статистическую значимость двухфакторного и однофакторного уравнения регрессии, а также отдельных включенных в него переменных.

3. Находить для двухфакторного уравнения регрессии среднюю ошибку аппроксимации по остаткам.

4. Тестировать графическим способом для двухфакторного уравнения регрессии автокорреляцию в остатках, что позволяет оценить адекватность соответствующего уравнения регрессии.

5. Составлять точечный и интервальный прогноз по тренду на день торгов, а также делать интервальный прогноз по диапазону тренда.

С учетом этого полученной в этой главе информации предлагаю читателю проверить свои знания, решив следующие два задания.

Задание 3.1

Шаг 1.Решите двухфакторное уравнение регрессии по данным по курсу евро к рублю, которые Вы уже загрузили, решая задание 1.1 и работали с ними, решая задания в предыдущих главах.

Шаг 2. Проверьте в целом статистическую значимость двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к рублю, а также отдельных включенных в него переменных.

Шаг 3. Дайте интерпретацию полученному уравнению регрессии.

Шаг 4. Найдите среднюю ошибку аппроксимации по остаткам двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к рублю.

Шаг 5. Проверьте графическим способом автокорреляцию в остатках двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к рублю, что позволяет оценить адекватность соответствующего уравнения регрессии. Сравните однофакторное и двухфакторное уравнения регрессии, решенные по данным по курсу евро к рублю.

Шаг 6. Составьте по двухфакторному уравнению регрессии, решенному по данным по курсу евро к рублю, точечный и интервальный прогноз по тренду на 1 декабря 2014 года, то есть на день торгов, а также рассчитайте интервальный прогноз по диапазону тренда.

Задание 3.2

Шаг 1. Решите двухфакторное уравнение регрессии по данным по курсу евро к доллару, которые Вы уже загрузили, решая задание 1.2. и работали с ними, решая задания в предыдущих главах.

Шаг 2. Проверьте в целом статистическую значимость двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к доллару, а также отдельных включенных в него переменных.

Шаг 3. Дайте интерпретацию полученному уравнению регрессии.

Шаг 4. Найдите среднюю ошибку аппроксимации по остаткам двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к доллару.

Шаг 5. Проверьте графическим способом автокорреляцию в остатках двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к доллару, что позволяет оценить адекватность соответствующего уравнения регрессии. Сравните однофакторное и двухфакторное уравнения регрессии, решенные по данным по курсу евро к доллару.

Шаг 6. Составьте по двухфакторному уравнению регрессии, решенному по данным по курсу евро к доллару, точечный и интервальный прогноз по тренду на 1 декабря 2014 года, то есть на день торгов, а также рассчитайте интервальный прогноз по диапазону тренда.

Итак, решив в предыдущей главе двухфакторное уравнение регрессии и рассчитав точечный прогноз на 1 декабря 2014 года, мы вышли в этот день на рынок и заняли длинную позицию. Поскольку по итогам 1 декабря 2014 года курс доллара фактически вырос до 51,8068 рублей, то можно сказать, что наш прогноз оправдался. Однако любой трейдер знает, что ситуация на рынке могла сложиться совершенно иначе и вместо солидного выигрыша в размере 2,4848 рублей, полученных на каждый купленный, а затем проданный в конце дня доллар, мы вполне могли бы иметь и проигрыш.