# избавляемся от экспоненциального формата представления цифр
> Курс <-Мои.данные[1:5831 ,2]
# загружаем данные по курсу доллара США к рублю с 30 июня 1992 г. по 30 марта 2018 г.
> Курс0<-Курс[5831, ]
# обозначаем как Курс0 – курс доллара США к рублю на 30 марта 2018 г.
> Курс0
2018-03-30
57.2649
# смотрим курс доллара США к рублю на 30 марта 2018 г.
> Лот<-1000
# устанавливаем размер торгуемого микролота=1000 долларам США
> Цена_Лота<-Лот*Курс0
# находим цену лота в рублях на 30 марта 2018 г.
> Цена_Лота
2018-03-30
57264.9
# цена лота в рублях на дату покупки лота по курсу закрытия
Теперь предположим, что в данном случае мы планируем торговать в течение всего апреля 2018 года, то есть в течение 21 торгового дня. При этом в зависимости от характера торговых сигналов (о них мы подробнее поговорим немного позже) трейдер будет открывать или закрывать длинную (короткую) позицию по ценам закрытия на конец торгового дня, либо воздерживаться от участия в торгах. С целью риск-менеджмента составим интервальный прогноз, в рамках которого курс доллара к рублю на момент закрытия торгов будет находится с 1 апреля по 28 апреля 2018 года.
При этом будем исходить из того, что с 50% вероятностью курс прогнозируемой валюты может за месяц торгов либо упасть, либо вырасти. Заметим, что в биржевой торговле вероятность удачно закрыть позицию, чаще всего, колеблется в диапазоне 45,0%-55,0% и лишь очень хорошему трейдеру при удачном стечении обстоятельств на рынке удается повысить ее до 60,0-65,0% и чуть более. Поэтому хочу еще раз повторить, что любой выход на валютный рынок сопряжен с серьезным риском потерь, который нельзя совсем устранить, а можно лишь минимизировать.
Для прогнозирования нам необходимо найти так называемые квантили, а, точнее сказать процентили, по изменениям курса интересующей нас валюты. Квантилем в математической статистике называют такое значение, которое заданная случайная величина (в данном случае это разница между текущим и предыдущими курсами доллара с лагом в один, два, три … 250 торговых дней) не окажется выше (либо ниже) определенного уровня с заранее заданной вероятностью. Если вероятность задана в процентах, то квантиль называется процентилем. Подробнее о процентилях можно прочитать в моей книге см. главу 1 «Как предсказать курс доллара. Расчеты в Excel для снижения риска проигрыша».
Для того, чтобы найти процентили, сначала на основе данных по курсу закрытия курса доллара к рублю на конец 30 марта 2018 г. построим прогноз на следующий торговый день на момент закрытия с 0.1 % уровнем риска (или 99.9% уровнем надежности). Причем, 0.1% риска свидетельствует о том, что существует лишь один шанс из 1000, что курс валюты выйдет за рамки интервального прогноза. (Заметим, что эта оценка риска основана на прошлых данных, но после сильных колебаний на рынке, она может измениться). Для наших расчетов воспользуемся функцией quantile, в которой для верхнего интервала прогноза установим уровень надежности =0.999, а для нижнего интервала прогноза – на уровне 0.001, что по сути означает уровень надежности =1-0.001=0.999 или 99.9%. При этом команда diff(Курс, 1) означает разницу между курсами валют с лагом в один день.
Для получения интервального прогноза с лагом в один торговый день с 0.1% уровнем риска введем следующий