Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R - Владимир Георгиевич Брюков

Скачать книгу

в указанном диапазоне. В тот момент, когда пишутся эти строки, уже известно, что в течение апреля 2018 года, курс доллара к рублю находился в диапазоне от 57.285 руб. и до 64.0626 руб., то есть не выходил за рамки интервального прогноза.

      Если бы мы захотели построить интервальные прогнозы на конец апреля 2018 г. с более низким 1% уровнем надежности, то нам следовало бы ввести следующий код:

      > НижПрогноз <– Курс0+quantile(diff(Курс, 21), 0.01)

      > НижПрогноз

      2018-03-30

      52.301041

      > ВерхПрогноз<-Курс0+quantile(diff(Курс, 21), 0.99)

      > ВерхПрогноз

      2018-03-30

      65.302888

      В этом случае верхние и нижние интервалы прогнозы равнялись бы, соответственно, 52.3010 руб. и 65.3029 руб., но риск выхода курса доллара к рублю оказался бы выше.

      После того как мы нашли диапазон возможного роста и падения курса доллара к рублю, как по итогам месячных торгов в апреле 2018 г., так и в целом с лагом от одного до 250 торговых дней, то теперь перед нами стоит новая задача, а именно: рассчитать кредитное плечо с 0.1% уровнем надежности. То есть нужно вычислить, какой должен быть у трейдера залог (объем собственных средств), используемых при покупке валюты, чтобы его позиция не была принудительно закрыта из-за нехватки у него средств в случае неблагоприятного движения рынка.

      Для дальнейших расчетов будем использовать только что составленные нами верхние и нижние интервалы прогнозов (их мы обозначили как НижПрогноз и ВерхПрогноз), составленные на срок от 1,2.,3 … и до 250 дней. С этой целью введем следующий код, с помощью которого найдем долю привлеченного кредита, необходимого для покупки (или продажи) лота при открытии длинной (или короткой) позиции сроком от 1,2.,3 … и до 250 дней:

      # Доля кредита при покупке или продаже лота

      # расчет с заданным кол-вом дней торгов и 0.1% уровнем риска

      > МинЦена<-НижПрогноз*Лот

      # создаем вектор c минимальными ценами лота с 0.1% уровнем риска

      # вероятность резкого падения курса оценивается с 99.9% уровнем надежности

      > МаксЦена<-ВерхПрогноз*Лот

      # создаем вектор c максимальными ценами лота с 0.1% уровнем риска

      # вероятность резкого роста курса оценивается с 99.9% уровнем надежности

      >Цена_Лота250<-rep(Цена_Лота, 250)

      # создаем вектор из 250 одинаковых цен лота по состоянию на 30.03. 2018 г.

      >ДоляКредита<-ifelse(МинЦена/Цена_Лота250>=Цена_Лота250/МаксЦена, >Цена_Лота250/МаксЦена,МинЦена/Цена_Лота250)

      # находим долю кредита для торговли на срок от 1,2.,3 … и до 250 дней

      # ifelse -логическое выражение условия

      # символ >= означает больше, либо равно

      # если (МинЦена/Цена_Лота250>=Цена_Лота250/МаксЦена)

      # то тогда ДоляКредита= Цена_Лота250/МаксЦена

      # в противном случае ДоляКредита= Цена_Лота250/МаксЦена

      # подробнее о выражении ifelse в R можно узнать по запросу ?ifelse

      >ДоляКредита<-round((ДоляКредита-0.005), 2)

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, Скачать книгу