Идентификация существенных тенденций на графиках ценовых данных валютного рынка выполняется при помощи алгоритмов сортировки. Такие алгоритмы конструктивно идентифицируют все локальные экстремумы с произвольно заданными радиусами окрестности локализации, при этом экстремумы идентифицируются по значению и по индексу местоположения. Аналогично идентифицируются глобальные экстремумы. На этой основе автоматически определяются характеристики экстремумов графика, позволяющие предсказывать разворот тенденции. Тенденции и определение начала нового тренда возможно уточнить с применением корреляционного анализа финансовых рынков. Предложенный метод иллюстрируется на примере валютного рынка FOREX за период с 1999 по 2013 год. Изложены результаты анализа, дана требуемая интерпретация. Сформулировано правило уточнения сигнала разворота тенденции, приведены примеры, иллюстрирующие правило.
Identification of important trends on the FOREX market price graphics is performed with help of sorting algorithms. Such algorithms constructively identify all extremums with arbitrarily assigned localization environment radiuses and extremums are identified by value and location index. Global extremums are identified by analogy. On this basis extremums characteristics, permitting to predict trend reversal, are defined automatically. Trends and definition of its beginning are specified with help of financial markets correlation analysis. Introduced method is illustrated with example of currency FOREX market in period from 1999 to 2013. Analysis results are shown and required interpretation is given. Principle of trend reversal signal specification is formulated, examples, illustrating the principle, are given.
1. Бородицкий М.П., Гамолина И.Э. Корреляционный анализ : учебное пособие для интенсивного самостоятельного изучения. – Таганрог : Изд-во Технологического института ЮФУ, 2007. - 54 с.
2. Ромм Я.Е., Тренкеншу А.И. Выделение фигур графического анализа на рынке FOREX методом локализации экстремумов цен закрытия / Таганрог. госуд. педагогич. ин-т. – Таганрог, 2011. – ДЕП. в ВИНИТИ 04.03.2011, № 106-В2011. – 43 с.
3. Ромм Я.Е., Тренкеншу А.И. Программное выделение и идентификация фигур графического анализа финансовых рынков на основе локализации экстремумов цен закрытия / Таганрог. госуд. педагогич. ин-т. – Таганрог, 2011. – ДЕП. в ВИНИТИ 19.07.2011, № 351-В2011. – 80 с.
4. Ромм Я.Е. Локализация и устойчивое вычисление нулей многочлена на основе сортировки. II // Кибернетика и системный анализ. – 2007. – № 2. – С. 161–174.
5. Ромм Я.Е., Тренкеншу А.И. Идентификация фигур графического анализа и выделение основных трендов финансовых рынков с применением схем сортировки // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР» – 2012. – № 7 (вып. 132). – С. 157–162.
6. Ромм Я.Е., Тренкеншу А.И. Распознавание фигур графического анализа и выделение трендов финансовых рынков на основе схем сортировки / Таганрог. госуд. педагогич. ин-т. им. А.П. Чехова – Таганрог, 2012. – ДЕП. в ВИНИТИ 27.04.2012 № 195-В2012. – 21 с.
7. Ромм Я.Е., Тренкеншу А.И. Выделение трендов и определение точек разворота тенденций финансовых рынков на основе схем сортировки // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 11 (136). – С. 238–245.
8. Ромм Я.Е., Тренкеншу А.И. Корреляционный анализ финансовых рынков и его применение в ценовом прогнозировании / Таганрог. госуд. педагогич. ин-т. им. А.П. Чехова – Таганрог, 2013. – ДЕП. в ВИНИТИ 11.02.2013 № 43-В2013. – 73 с.
9. Федоров А.В. Графический анализ финансовых рынков (профи-курс). Часть 2. Графические фигуры. – М. : Международная Академия Биржевой Торговли Форекс Клуб, 2008. – 74 с.
10. Andrew W.LO, Harry Mamaysky, Jiang Wang Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms,Statistical Inference and Emperical Implementation // The Journal of finance. – 2000. - Vol. LV, No. 4, August.