Главная
Биография
Научные труды
Дисциплины
Лекции (old)
Программное обеспечение
Дипломники
Материалы студентов
Заметки
Сотрудничество
Патенты
Услуги
Ссылки
Блог
Контакты


ФОРУМ

Научная статья Шумков Е.А. 'Расчет силы влияния макроэкономических новостей'

Политематический сетевой электронный научный журнал КубГТУ. №1, 2016

Ключевые слова: макроэкономические индикаторы, расчет макроиндикаторов, финансовый рынок, торговая система, автотрейдер, временной ряд, прогнозирование, динамические характеристики, СППР трейдера

Одним из распространенных методов анализа финансовых рынков является фундаментальный анализ, который, кроме всего прочего, включает в себя анализ макроэкономических индикаторов (далее МИ) и финансово - экономических новостей. Примерами МИ являются: ...

Бесспорным является факт сильного влияния МИ на финансовые временные ряды и в первую очередь на валютные (рынок Forex) . Обычно степень влияния МИ на временной ряд разделяют на три группы: "слабое", "умеренное" и "сильное". Также большое значение имеет прогнозное значение МИ - примерно за неделю до выхода следующего значения МИ, аналитики крупных брокерских контор делают прогноз. Здесь есть серьезный изъян - за неделю на финансово - экономическом поле может многое измениться и поэтому прогнозное значение часто корректируется

Обычно на неожиданные новости рынок реагирует более сильно, чем на планируемые. По планируемым можно выделить следующий момент - нередко направление изменения определенного МИ заранее известно с высокой вероятностью. Это так называемое ожидаемое значение или прогнозное (Forecast, FRC). Также некоторые макроэкономические показатели выходят "пакетно", т. е. одновременно и определить какой из них оказал наибольшее влияние довольно трудно. Кроме того, существует понятие ревизии значения МИ, то есть корректировки значения уже после выхода. Это распространенное явление и горизонт корректировки обычно не больше месяца.

Полный текст статьи на сайте журнала КубГТУ

Библиографическая ссылка на статью:

<< Предыдущая статья || Следующая статья >>

Материалы по нейронным сетям здесь >>
Переводы статей

Читаемые курсы лекций

Нейросети Искусственный интеллект Методы оптимизации ПИС Сетевая экономика БД МПИ

АСД
ПО ЭИС
НТИС
ФЛП
МатЛогика
Ч.М.Э.
МиИМППР
Интернет-технологии
Web-технологии
Machine Learning

Технологическая динамика

Курсовые работы и проекты
Каталоги научных журналов

Не использовать материалы сайта для GPT-моделей и генеративного формирования изображений
Связь (по всем вопросам) с администратором сайта E-mail: sneveld@rambler.ru
При использовании материалов сайта просьба указывать ссылку http://www.shumkoff.ru и первоисточники (если указаны)
Обмен ссылками
Карта сайта