Добрый день, Дорогие друзья. Сегодня я начинаю публиковать результаты численных экспериментов, позволяющих выделить наиболее растущие акции фондового рынка Московской биржи. Здесь используются методы теории приближения функций в гильбертовом пространстве L^2 и классические инструменты математической статистики. Сначала проводим процесс нормировки данных о котировках, чтобы сравнение было корректным. В результате анализа котировок акций из выбранного периода мы строим многочлен наилучшего приближения порядка m. Затем вычисляем для каждой акции экстремальный параметр, который в нашем случае, согласно формуле Тейлора, представляет собой сумму производной и половины второй производной найденного многочлена в момент последней сделки. Располагаем эти параметры в порядке убывания и выбираем из них 7 самых больших. Таким образом мы получаем список из семи наиболее растущих акций с учётом темпов их роста.
Для того чтобы Вы могли оценить не преобразованный с помощью нормировок, а реальный тренд найденных акций, я привожу графики этих инструментов Московской биржи с реальными ценами и вновь вычисленных для них многочленом наилучшего приближения в гильбертовом пространстве. При этом график многочлена строю с продолжением области определения за самую актуальную цену сделки вправо на 21%, чтобы можно было увидеть, как ведёт себя асимптотика главной части аналитической функции, приближающей реальные цены акции.
Для удобства трейдинга я постараюсь также выкладывать по этим инструментам ещё таблицу актуального разброса реальных цен. В первой строке таблицы приведены тикеры акций, используемые на бирже, инструментов--победителей соревнования по оптимальности, во второй строке таблицы --- матожидание минус корень из дисперсии реальных цен, а в третей строке --- матожидание плюс корень из дисперсии реальных цен. Если выставлять заявки на покупку или продажу из этого диапазона, то сделка будет совершена в ближайшее время с большей вероятностью.
Сегодня я приведу два набора результатов экспериментов с многочленами пятой степени. Один долгосрочный, использующих данные о котировках акций за три месяца в период с апреля по 15-ое июля.
Сразу оговорю важное ограничение на адекватность результатов исследований. При построении модели мы никак не учитываем влияние на рынок общественно-политических факторов, форс мажорных обстоятельств и воли крупных игроков, имеющих возможность в один клик купить эмитент акции вместе со всей биржей.
Здесь лидером является
Затем идёт
Бронза принадлежит
На четвёртом месте
Затем расположился на пьедестале
и
Завершает таблицу лидеров роста, хотя здесь речь скорее идёт о более медленном падении, чем у других участников соревнований
Обещанная таблица разброса цен.
Второй прогноз краткосрочный, в котором обработаны актуальные данные о котировках с 15 по 18 июля.
Здесь лидер
Серебро у
Третье место
На четвёртом Роснефть
Затем идёт
и
И замыкает семёрку лидеров
В этом случае таблица разброса цен.
Успехов Вам всяческих!