Как предугадать курс валют: Эксперт рассказал, как предугадать рост курса доллара

Как выиграть на взлете курса доллара: 5 проверенных вариантов

Падение курса рубля — не повод для паники, а возможность заработать. Мы опросили экспертов и выделили пять лучших способов извлечь выгоду из обесценивания национальной валюты

Фото: Ivan Yudin / TASS

Ослабление рубля — благо для компаний, экспортирующих продукцию за рубеж. Цены в рублях растут, а себестоимость производства (затраты на зарплату, транспорт, электроэнергию) остается прежней. Экспортеры получают выручку в валюте и конвертируют ее в рубли — чем больше доля экспорта в выручке компании, тем выгоднее для нее рост доллара к рублю. За ростом прибыли зачастую растут и дивиденды.

Самые известные российские экспортеры — это нефтегазовые («Сургутнефтегаз», «Газпром», «Транснефть»), агропромышленные («Акрон», «Фосагро»), металлургические («Русал», «Норникель», «НЛМК») и золотодобывающие («Полюс», «Полиметалл») компании.

www.adv.rbc.ru

Однако не все экспортеры одинаково выигрывают от девальвации рубля: некоторые кредитуются в иностранной валюте и несут большие валютные расходы, что нивелирует положительные факторы. Поэтому при выборе акций стоит обратить внимание на расходы компании и соотношение валютного долга с размером экспорта.

Александра Янковская, автор блога «ФинОснова» и соавтор налогового проекта ndfl.guru: «Компании-экспортеры в любой стране выигрывают от ослабления национальной валюты — ведь они зарабатывают в ней больше на единицу экспорта. Но здесь есть тонкость — рынок, на котором получает выручку компания, пострадать не должен».

Нефтеперерабатывающее предприятие «Сургутнефтегаза» в Киришском районе Ленинградской области

(Фото: Антон Ваганов / ТАСС)

Владимир Верещак, финансовый советник: «Ослабление национальной валюты действительно может послужить драйвером роста акций экспортеров. Но что если у компании по независящим от валютного курса причинам упала выручка? Или возникли дополнительные издержки и уменьшилась чистая прибыль? Фактически конвертации валюты не происходит, и в краткосрочной перспективе прямой связи между финансовым положением эмитента и стоимостью его ценных бумаг не наблюдается».

Это долговые бумаги, номинированные в иностранной валюте. Их выпускают государство и некоторые крупные компании, вроде «Газпрома» и «Лукойла». Держатели евробондов получают фиксированные выплаты, а процентная ставка не меняется в течение всего срока обращения облигации.

Таким образом, доходность складывается их трех факторов: купонные выплаты, рост курса валюты и изменение цены бонда. Плюсы еврооблигаций — более высокая доходность по сравнению с валютными вкладами, возможность вложиться на долгий срок (больше десяти лет), высокая
ликвидность 
. Еврооблигации российского Минфина еще и не облагаются НДФЛ. Главный минус — дороговизна: минимальная стоимость одного евробонда обычно начинается с $1000.

Александра Янковская: «Здесь интересные возможности предоставляются в национальных выпусках разных стран, которые просели на опасениях второй волны. Можно получить доходность, которая будет расти в рублях из-за ослабления курса. Не рекомендую, однако же, на обычном счете играть на повышение стоимости самой бумаги — налог у вас ведь тоже будет рассчитываться от повышенного курса».

ETF 
-фонд, паи которого номинированы в иностранной валюте, также может помочь заработать на разнице курсов. Этот вариант больше подходит для новичков: не нужно выбирать акции отдельных компаний, зато можно вложиться в отдельную привлекательную отрасль и рынок в целом.

Фото: Drew Angerer / Getty Images

Главные плюсы — ETF позволяют быстро диверсифицировать портфель, а порог входа здесь весьма низок. Однако стоит помнить про комиссии провайдера фонда и избегать вложений на короткий срок. Кроме того, на российском рынке ETF не так много по сравнению с западными биржами — однако покупка иностранных ETF доступна только квалифицированным инвесторам.

Владимир Верещак: «Облигационные ETF хорошо подойдут для консервативных инвесторов. ETF на акции, драгоценные металлы или фонды недвижимости — совершенно другая история, они как минимум более волатильны. Есть и чисто валютные ETF. Они позволяют участвовать в движении валютного рынка за счет наличия в их составе самой валюты, инструментов денежного рынка или производных инструментов. Такие фонды есть у зарубежных управляющих компаний: Invesco, WisdomTree, ProShares и других. ETF — целый мир».

Александра Янковская: «Любой хорошо подобранный индексный фонд поможет заработать на ослаблении рубля, ведь он будет расти в долгосрочной перспективе, а вместе с ним и ваш капитал».

Купить их можно на Санкт-Петербургской бирже, где уже представлены сотни эмитентов. А с недавних пор иностранные бумаги, торгующиеся в рублях, можно приобрести и на Московской бирже.

Покупка акций иностранных компаний — наиболее рискованный путь из этого списка. В отличие от ETF. здесь инвестору нужно находить компании самостоятельно. Чтобы делать это успешно, нужно как минимум разбираться в фундаментальном анализе.

Владимир Верещак: «Если вы умеете оценивать финансовое положение эмитентов, можете отыскать на зарубежных фондовых рынках качественные компании, которые рынок временно недооценивает. Их бумаги номинированы в соответствующих валютах — американский доллар, евро, британский фунт стерлингов, японская йена. В перспективе это позволит не только заработать на возможном ослаблении рубля, разнице цен покупки и продажи акций и получении дивидендов, но и повысить надежность инвестиций, снизить комиссии и оптимизировать налогообложение (например, избежать налога на наследство для нерезидентов США)».

Самый простой способ, к которому хотя бы раз прибегали, наверное, все. Действительно, можно сохранить и приумножить сбережения, просто купив иностранную валюту. Большинство россиян обычно делают это в обменниках в банках — но это не самый выгодный путь: курс обмена всегда выше курса ЦБ, спред между ценой покупки и ценой продажи велик, а в некоторых банках в случае повышенного спроса валюта быстро заканчивается.

Фото: Matt Cardy / Getty Images

Гораздо легче купить на валютном рынке Мосбиржи. В этом случае не нужно никуда бежать с паспортом, стоять в очереди и терять на жадности банков — достаточно открыть
брокерский счет 
. А главный плюс — цена покупки: на бирже ее стоимость максимально приближена к реальному рыночному курсу. Это гораздо выгоднее, чем покупать доллары в обменнике с наценкой в размере до ₽2–3. Купить валюту таким образом можно и на сервисе «РБК Инвестиции». Главное — не поддаваться панике и не покупать ее на пике.

Владимир Верещак: «Это самый очевидный и наименее рискованный вариант заработка на изменении курса валют с точки зрения отсутствия каких-либо дополнительных факторов, влияющих на финансовый результат. Впрочем, достоверно предсказывать валютный рынок еще никто не научился. Учитывайте фундаментальные факторы и не меняйте деньги, которые понадобятся вам в ближайшие несколько лет. А покупать валюту дешевле всего на бирже, через брокера».

Александра Янковская: «Знаете, кто выигрывает на изменении курса валют? Те, у кого эти валюты есть. То есть вы всегда покупаете на ежемесячной или ежеквартальной основе валюту, и даже если вы потом оформляли валютные депозиты, то заработали за последние 12 лет 2,4% реальной доходности. А те, кто упражнялись только в рублях, заработали лишь 0,17% после вычета инфляции».

В сервисе «РБК
Инвестиции 
» можно купить или продать акции,
облигации 
или валюту. Сделки проходят онлайн, вы не потеряете деньги на больших комиссиях, а в качестве партнера-брокера выступает банк ВТБ. Начните с открытия счета. Это займет не более пяти минут.

Биржевой фонд, вкладывающий средства участников в акции по определенному принципу: например, в индекс, отрасль или регион. Помимо акций в состав фонда могут входить и другие инструменты: бонды, товары и пр.

Термин, обозначающий вероятность быстрой продажи активов по рыночной или близкой к рыночной цене.
Подробнее

Лицо, выпускающее ценные бумаги. Эмитентом может быть как физическое лицо, так и юридическое (компании, органы исполнительной власти или местного самоуправления).

Долговая ценная бумага, владелец которой имеет право получить от выпустившего облигацию лица, ее номинальную стоимость в оговоренный срок. Помимо этого облигация предполагает право владельца получать процент от ее номинальной стоимости либо иные имущественные права.

Облигации являются эквивалентом займа и по своему принципу схожи с процессом кредитования. Выпускать облигации могут как государства, так и частные компании.

Инвестиции — это вложение денежных средств для получения дохода или сохранения капитала. Различают финансовые инвестиции (покупка ценных бумаг) и реальные (инвестиции в промышленность, строительство и так далее). В широком смысле инвестиции делятся на множество подвидов: частные или государственные, спекулятивные или венчурные и прочие.
Подробнее

Брокерский счет позволяет физическим лицам покупать и продавать ценные бумаги и валюту на фондовых рынках. Поскольку участниками торгов на биржах могут быть только брокеры и дилеры, обычным гражданам требуется заключить с такими посредниками договор, благодаря которому брокер будет проводить сделки от лица инвестора. Брокерский счет нужен, чтобы проводить через него деньги на покупку ценных бумаг.
Подробнее

Как сделать прогноз по курсам валют

Фото с сайта regionplus.az

Какие факторы определяют динамику курсов валют — доллара, евро, белорусского и российского рубля? Об этом рассказал директор по развитию «ФТМ Брокерс» Александр Сабодин.

— Как правило, для прогнозирования курсов валют используются технический и фундаментальный анализы.

Александр Сабодин

Директор по развитию «ФТМ Брокерс»

Технический анализ — это исследование динамики рынка, чаще всего с помощью ценовых графиков, чтобы предугадать будущее направление движения цен. А вот фундаментальный анализ изучает и выявляет причины экономического и геополитического характера, влияющие на движения валютных курсов. На втором мы подробнее и остановимся.

Колебания на мировом рынке: основные факторы

Заседания центральных банков. Результаты заседаний центральных банков всегда оказывают существенное влияние на колебания курсов валют. В качестве примера можно привести заседания Федерального комитета по операциям на открытом рынке Федеральной резервной системы США (ФРС). Действия ФРС оказывают значительное влияние на американский фондовый рынок и на мировые финансовые рынки в целом, т.к. США — это крупнейшая экономика мира. Поэтому участники пристально наблюдают за изменениями процентных ставок и операциями Федерального комитета открытого рынка, а также за заявлениями представителей ФРС, в частности, ее нынешнего главы Джерома Пауэлла.

Плановые заседания ФРС проходят восемь раз в год (каждые полтора месяца). На них рассматривается экономическая ситуация в стране, и на основании анализа определяется дальнейшая кредитно-денежная политика, принимаются директивы и определяется уровень кредитной процентной ставки продажи федеральных фондов Federal Funds Rate и значение дисконтной процентной ставки — Discount Rate (аналог ставки рефинансирования). Итоговый протокол заседания (Minutes of the FOMC) публикуется несколько дней спустя.

Базовый принцип влияния на курсы валют: повышение ставки способствует росту национальной валюты (если говорим о ставке ФРС — то доллара) на международном рынке. И наоборот, в случае снижения ставки, вероятно, снизится и курс национальной валюты.

Пример. Повышение ставки ФРС 26 сентября привело к снижению курса евро относительно доллара США .

Нажмите на изображение, чтобы увеличить его.

Иллюстрация предоставлена автором

Выступление глав правительств, председателей центральных банков. Это один из факторов, который в большинстве случаев находит немедленный отклик на рынке. Достаточно часто, особенно при наличии определенных условий, подобные выступления могут не только сильно повлиять на поведение курсов валют, но и в корне изменить ситуацию на рынке.

Например, американский президент Дональд Трамп со своими практически ежедневными сообщениями в Twitter стал неотъемлемой частью потока важных финансовых новостей.

Более того, сейчас твитты Трампа могут иметь даже более серьезное влияние на рынок, чем главные макроэкономические данные.

Из последних примеров — высказывание Трампа, опубликованное в Twitter 20 сентября: «Мы защищаем страны Ближнего Востока, они не продержатся в безопасности долго без нас, и все же они продолжают настаивать на повышении цен на нефть! Мы запомним это. Монополия ОПЕК должна снизить цены немедленно».

Скриншот из аккаунта Дональда Трампа в Twitter

Цена нефти Brent моментально отреагировала на это сообщение снижением на 1,2%:

Иллюстрация предоставлена автором

А динамика курсов доллара и евро, как правило, обратно пропорциональна динамике цены нефти.

Интересно, что тот же Трамп публикует подобные посты с 6 до 10 утра по местному времени (13−17 часов по Минску и Москве). Почему именно в эти часы — можно только догадываться. Возможно, Трамп хочет таким образом задать тон на день и, как бизнесмен, понимает, что «ценные указания» власть должна давать до открытия торгов в Нью-Йорке.

Инфляция, безработица и другие макроэкономические показатели. Все эти данные оцениваются через призму того, приведет ли рост того или иного показателя к росту повышения ставки или наоборот, к снижению.

Например, для сдерживания роста динамики инфляции центробанки могут прибегнуть к повышению ставки, а в случае повышения количества безработных — наоборот, к снижению для стимулирования экономического роста. А то, как ставка центрального банка влияет на динамику курса национальной валюты, мы обозначили выше.

Геополитика и активы-убежища. Как гласит поговорка, деньги любят тишину. Когда возникает геополитическая напряженность в том или ином регионе, национальная валюта этой страны дешевеет. Российский рубль, например, также очень болезненно реагирует на военные конфликты вблизи территории страны. Пример тому — конфликт в Южной Осетии, военные действия в Донбассе. В качестве валюты-убежища инвесторы выбирают доллар США и, традиционно, золото, а также другие драгметаллы.

Особенности российского и белорусского валютных рынков

Валюты развивающихся стран, таких как Беларусь и Россия, менее ликвидны, и на них может оказывать влияние ряд других факторов.

Специфика белорусского валютного рынка заключается в относительно небольших его объемах. Согласно статистике Национального банка Беларуси, среднедневной оборот валютного рынка составляет порядка $ 267 млн, что весьма немного по мировым меркам.

В то же время на рынке присутствуют крупные игроки, субъекты хозяйствования, которые могут выступить с предложением о покупке/продаже валюты на сумму свыше $ 20 млн и оказать влияние на динамику курсообразования.

Также влияние на курсообразование оказывают и сезонные факторы, например, покупка валюты для погашения кредитов в начале и конце месяца, квартальная налоговая отчетность и т.д.

Не говоря уже о внешних факторах, таких как колебания доллара, евро, российского рубля и других валют на мировом валютном рынке.

Примером может послужить официальный курс доллара по отношению к белорусскому рублю, который по состоянию на 26 сентября составлял 2,0882, а к 1 октября вырос до 2,1121. Произошло это в связи с ростом курса доллара на международном рынке.

Кроме того, Нацбанк отслеживает диапазон колебания как валютной корзины, так отдельных валют и в случае выхода курса за пределы определенного коридора может вмешаться, покупая или продавая ту или иную валюту.

В методике расчета этого коридора принимали участие эксперты МВФ. Сама методика является служебной информацией — чтобы не допустить манипулирования котировками со стороны арбитражеров. Что, например, имело место в 2014 году в России, когда при желании все участники рынка могли спрогнозировать новые границы курса российского рубля и спровоцировать рост волатильности на валютном рынке за счет спекулятивных операций.

Фото с сайта news.21.by

Кстати, бытует мнение, что регулятор может выходить на рынок только с целью поддержания белорусского рубля. На самом деле Нацбанк в том числе может и периодически продавать иностранные валюты с целью остановить рост национальной валюты.

Российский валютный рынок во многом зависит от цен на нефть. Ни для кого уже не секрет, что доход бюджета России более чем на 50% зависит от валютной выручки за продажу нефтепродуктов. И хотя делаются попытки снизить зависимость экономики от «нефтяной иглы», сегодня и в ближайшие несколько лет ситуация точно не изменится.

Кроме того, в последние годы определяющими для рынка стали санкции со стороны США. В первую очередь они опасны тем, что могут привести к проблемам при заимствовании кредитов как госструктурам, так и частным компаниям. Соответственно, это может спровоцировать дефицит иностранной валюты.

Еще один фактор для российского валютного рынка — спекулятивные сделки. Объем торгов по валютной паре EUR/USD составляет сотни миллиардов долларов в день, и повлиять на курс отдельным участникам рынка очень сложно. А вот объем торгов с российским рублем гораздо меньше, и отдельные игроки могут раскачать рынок и заработать на колебании курсов валют.

Также не будем забывать, что сильный российский рубль не выгоден российской экономике с точки зрения развития экспорта. Кроме того, если доходы бюджета падают, правительство может частично сбалансировать снижение доходов за счет роста курса доллара в стране. Ведь каждый доллар из валютной выручки будет стоить в рублях больше. А бюджет верстается только в национальной валюте.

Также, как и для любой экспортно ориентированной экономики, влияние на динамику российского рубля может оказать и ситуация в мировой экономике в целом. Снижение роста мировой экономики может привести к снижению спроса на нефтепродукты и другие сырьевые товары.

Прогноз обменного курса: машинное обучение с 5 моделями регрессии | Эндрю Нгуен

После очистки и визуализации данных в этой части используется машинное обучение, чтобы найти наилучшую линию, которая соответствует всем точкам данных, в качестве подготовки к прогнозу в заключительной части.

Источник: https://unsplash.com/photos/7JoXNRbx6Qg

Если вы пропустили мою 1-ю часть в этом сквозном проекте о прогнозировании обменного курса, не стесняйтесь проверить его здесь .

Подводя итоги, этот проект направлен на анализ исторической модели обменных курсов валют разных стран по отношению к доллару США и, следовательно, на прогноз значений в 2020 году. Чтобы выявить лучшую модель, я разделил проект на 3 части. который, я надеюсь, покроет то, что необходимо для прогноза:

1. Часть 1 : Объяснительный анализ данных (EDA) и визуализация данных (бонус: проверка гипотез)
2. Часть 2: Машинное обучение с 4 регрессионными моделями
3. Часть 3: Машинное обучение (продолжение) с ARIMA

Сегодня я познакомлю вас со второй частью, в которой развертывается машинное обучение с целью найти линию, которая лучше всего соответствует модели обменных курсов. с годами. При этом линейная регрессия, по-видимому, была бы правильной моделью или, по крайней мере, основой для нашего анализа. Помимо этого, я также протестировал другие модели линейной регрессии, прежде чем решить, какую из них использовать для прогнозирования (часть 3):

• Линейная регрессия
• Множественная линейная регрессия
• Полиномиальная регрессия
• Ридж-регрессия (регуляризация L2)
• Регрессия Лассо (регуляризация L1)

Начнем!

Согласно Investopedia, существует 3 распространенных способа прогнозирования обменных курсов: паритет покупательной способности (ППС), относительная экономическая сила и эконометрическая модель. Из трех я решил выбрать третий, так как он включает в себя множество факторов, влияющих на движение валюты.

Узнайте 3 распространенных способа прогнозирования обменных курсов валют

Использование прогноза обменных курсов валют может помочь брокерам и предприятиям принимать обоснованные решения для минимизации рисков…

www.investopedia.com

модели обычно основаны на экономической теории, но любая переменная может быть добавлена ​​, если считается, что она значительно влияет на обменный курс». — Инвестопедия Джозефа Нгуена.

Этот метод во многом согласуется с направлением, в котором используется «любая независимая переменная», влияющая на зависимую переменную — линейной регрессией. Следовательно, факторы, которые я хотел проверить, — это дифференциал процентных ставок , темпы роста ВВП и темпы роста доходов , последовательно, но кумулятивно. Для этого проекта я использовал для анализа обменный курс AUD/USD.

Давайте начнем нашу модель линейной регрессии с одной независимой переменной: Дифференциал процентных ставок . Если вы заинтересованы в изучении, пожалуйста, обратитесь к этому источнику данных.

 ir_df = pd.read_csv("aud usd Interest Carry Trade.csv") 
 ir_df.head() 

Выше приведена таблица разницы процентных ставок AUD/USD с 2017 по 2019 год. Если вы хотите узнать больше, что «длинный кэрри» и «короткий кэрри», ознакомьтесь с этой статьей на Investopedia о Carry Trade и другой на FXCM о процентной ставке Carry Trade. Короче говоря,

Сделки с процентной ставкой представляют собой форму арбитража, при котором кто-то использует разницу, существующую между двумя рынками, для получения прибыли.

Таким образом, давайте преобразуем эти данные для анализа (в данном случае я использовал процентную ставку для долгосрочных операций):

 x_ir = ir_df['Long Carry']. astype(str) 
 x_ir = x_ir.replace({ '%':''}, регулярное выражение = True) 
 x_ir = x_ir.astype(float) 
 x_ir = np.array(x_ir).reshape(-1,1)aud_usd_fx = df_groupby_aud[(df_groupby_aud['month_year'] > = '2017-01') & (df_groupby_aud['month_year'] <='2019-12')].reset_index(drop=True) 
 aud_usd = aud_usd_fx['AUD_USD']y_fx = aud_usd 

Здесь x_ir относится к независимой переменной, влияющей на наш обменный курс. Для простоты использования я удалил «%» из чисел с regex replace и преобразовал их в числа с плавающей запятой. Поскольку в регрессионной модели требуются данные массива 2D, нам нужно преобразовать наш 1D x_ir в 2D с помощью .reshape(-1, 1). А если вы помните из 1-й части, мы почистили весь набор данных, поэтому нам теперь проще взять данные AUD/USD (y_fx) в качестве зависимой переменной.

Обратите внимание, что я использовал только короткий период времени (с 2017 по 2019 год, 36 месяцев) в этом проекте для простоты.

Итак, давайте запустим нашу первую модель машинного обучения, импортировав соответствующие функции из библиотеки Scikit-learn !

 из sklearn.model_selection import train_test_split 
 из sklearn.linear_model import LinearRegression 

Как вы, возможно, знаете, для проверки точности нашей модели рекомендуется разделить набор данных на наборы для обучения и тестирования. По сути, мы обучаем модель на тренировочном наборе, а затем прогнозируем значения с помощью тестового набора.

 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_ir, y_fx, train_size=0,8, test_size=0,2, random_state=1)model = LinearRegression() 
 model.fit(x_train, y_train) 
 y_predict = model.predict(x_test )print(model.score(x_train, y_train)) 
 print(model.score(x_test, y_test)) 

Здесь я разделил данные на 80% обучающих и 20% тестовых, что означает, что модель будет изучать шаблон с помощью 80 % обучающих данных, а затем спрогнозируйте значения y с помощью 20 % тестовых данных. .score() сообщает нам процент зависимой переменной (обменный курс), объясняемый независимой переменной (дифференциал процентной ставки), или, как мы знаем, R-квадрат .

Как видите, процентное соотношение между данными обучения и тестирования довольно близко, а это означает, что точность модели относительно хорошая.

Однако, по моим наблюдениям, размер набора данных относительно невелик (n = 36, поскольку мы охватываем только период с 2017 по 2019 год), я хотел посмотреть, смогу ли я НЕ разделить данные на наборы для обучения и тестирования или нет. , ради простоты.

 model = LinearRegression() 
 model.fit(x_ir, y_fx) 
 y_fx_predict = model.predict(x_ir)print(model.score(x_ir, y_fx)) 

Разница в R-квадрате между разделением и отсутствием разбиение минимально, вероятно, из-за небольшого размера набора данных. Следовательно, я буду НЕ разделять данные и использовать весь набор данных.

Давайте посмотрим, насколько хорошо наша модель справляется с созданием «наиболее подходящей» линии:

 month_year = aud_usd_fx['month_year'] 
 month_year = month_year. astype(str)plt.figure(figsize=(12,6)) 
 plt.scatter(month_year, y_fx, alpha=0.4) 
 plt.plot(month_year, y_fx_predict) 
 plt.title("Линейная регрессия: обменный курс AUD/USD (1 переменная: процентная ставка)") 
 plt.xlabel( "Месяц-Год") 
 plt.ylabel("Обменный курс") 
 plt.xticks(fontsize=4) 
 plt.show() 

В сочетании с R-квадратом линия, похоже, может отображать обмен скорость в некоторой степени (R-квадрат составляет 72%). Давайте добавим еще одну переменную, чтобы увидеть, насколько улучшился наш R-квадрат, с помощью множественной линейной регрессии.

Как говорилось в начале статьи, мы можем добавлять в модель дополнительные переменные, если они влияют на зависимую переменную. Это приводит нас ко второй модели линейной регрессии, которая включает более чем 1 независимую переменную .

Давайте добавим Темп роста ВВП в наш набор данных, который можно найти в этом домене.

 aus_gdp = pd.read_csv("AUS GDP. csv") 
 usa_gdp = pd.read_csv("USA GDP.csv") aus_gdp = aus_gdp.rename(columns={'GDP': 'AUS_GDP'}) 
 aus_usa_gdp = pd.merge(aus_gdp, usa_gdp, on="month_year", как="inner") 
 aus_usa_gdp = aus_usa_gdp.rename(columns={'GDP': 'USA_GDP'}) 
 aus_usa_gdp['GDP_diff'] = aus_usa_gdp['AUS_GDP'] - aus_usa_gdp['USA_GDP']aus_usa_gdp_20172019 = aus_usa_gdp[(aus_usa_gdp['month_year'] >= '2017-01') & (aus_usa_gdp['month_year'] <= '2019-12')]. reset_index(drop=True)gdp_diff = ["%.4f" %num for num in aus_usa_gdp_20172019['GDP_diff']] 

После загрузки данных я применил EDA для очистки и извлечения gdp_diff из фрейма данных в список, чтобы объединить его с переменной x_ir для нашей множественной линейной регрессии.

 x_ir_gdp = np.array(list(zip(x_ir, gdp_diff))) 
 x_ir_gdp = x_ir_gdp.astype(np.float)model.fit(x_ir_gdp, y_fx) 
 y_fx_predict_2 = model.predict(x_ir_gdp)print(model. score(x_ir_gdp, y_fx)) 

После добавления в модель еще одной переменной значение R-квадрата значительно улучшилось, с 72% до 87,2%. Давайте визуально сравним его с первой созданной нами строкой:

Хорошо выглядит, да! Хорошо, давайте попробуем добавить в нашу модель еще одну независимую переменную, индекс потребительских цен (ИПЦ) . Опять же, набор данных можно найти в этом домене.

 cpi = pd.read_csv("разница cpi в США.csv") cpi_diff = cpi['CPI_diff']x_ir_gdp_cpi = np.array(list(zip(x_ir, gdp_diff, cpi_diff))) 
 x_ir_gdp_cpi = x_ir_gdp_cpi.astype( np.float)model.fit(x_ir_gdp_cpi, y_fx) 
 y_fx_predict_4 = model.predict(x_ir_gdp_cpi)print(model.score(x_ir_gdp_cpi, y_fx)) 

На этот раз R-квадрат увеличился очень незначительно, с 87,2% до 87,3%. Это означает, что ИПЦ не оказывает существенного влияния на движение обменного курса и не помогает улучшить нашу модель. Визуально тоже никакой разницы.

Давайте заменим переменную CPI на другую, уровень безработицы (UER), и посмотрим, улучшит ли это нашу модель или нет.

 уровень безработицы = pd.read_csv("уровень безработицы в США. csv")unemployment_rate['uer_diff'] = уровень безработицы['уровень_безработицы в Австралии'] - уровень_безработицы['уровень_безработицы в США'] 
 uer_diff_all = уровень безработицы ['uer_diff'] uer_diff = ["%.4f" % num for num in uer_diff_all]x_ir_gdp_uer = np.array(list(zip(x_ir, gdp_diff, uer_diff))) 
 x_ir_gdp_uer = x_ir_gdp_per.astype(n .float)model.fit(x_ir_gdp_uer, y_fx) 
 y_fx_predict_3 = model.predict(x_ir_gdp_uer)print(model.score(x_ir_gdp_uer, y_fx)) 

Хорошо, R-квадрат немного улучшился, с 87,2% до 88,9% . Не так уж плохо, статистически и визуально. Вы можете продолжить добавлять в модель еще несколько переменных, но будьте осторожны с переоснащение !

Вместо добавления дополнительных независимых переменных я решил протестировать другую модель регрессии, чтобы найти более подходящую линию: полиномиальную регрессию.

Что такое полиномиальная регрессия? Это все еще один из видов линейной регрессии, но гораздо более «адаптируемая» версия.

Традиционно линейная регрессия направлена ​​на поиск наилучшей линейной линии, которая соответствует всем вашим точкам данных, что может быть не всегда так. Следовательно, полиномиальная регрессия действует как еще одна форма, которая рисует линию от координат (x, y) с y моделируется как полином n-й степени .

Давайте импортируем функцию из библиотеки Sciki-learn и построим нашу модель:

 из sklearn.preprocessing , y_fx) 
 y_pred = model_poly.predict(x_poly)print(model_poly.score(x_poly, y_fx)) 

0007 параметр степени . Прежде чем перейти к результату, позвольте мне кратко объяснить: .fit_transform() предназначено для преобразования ваших независимых переменных из линейных в полиномиальные. Остальные функции остаются прежними.

Здесь я случайным образом выбрал степень 4, и R-квадрат почти идеален: 99,9%! Вы можете увидеть это визуально?

Черная линия представляет соответствие, найденное полиномиальной регрессией со степенью 4. Как удивительно? Но вот вопрос: «Какая степень лучше, чтобы ни завышения, ни занижения данных?»

Мы знаем, что стремимся найти R-квадрат как можно выше, так как это хорошо объясняет тот факт, что на зависимую переменную (обменный курс) влияет независимая переменная (переменные). Помимо этого, есть еще одна метрика, которая способна оценить точность нашей модели: Mean Squared Error (MSE).

Чтобы найти лучшую степень, я решил протестировать диапазон степеней от 1 до 10 на нашей модели отдельно с а для цикла и визуализировать его:

 из sklearn.metrics 
 x_poly = poly.fit_transform(x_ir_gdp_uer) 
 model_poly = LinearRegression() 
 model_poly.fit(x_poly, y_fx) 
 y_pred = model_poly.predict(x_poly) 
 
 r_squared = meanerrorsequared.score(x_1fxly,9y_poly), 
 y_pred, y_fx) 
 
 r_squared_list.append(r_squared) 
 mse_list.append(mse) 
 

Как вы можете видеть на обеих диаграммах, по мере того, как линия увеличивается от степени 1 до 4, R-квадрат и MSE значительно улучшаются (чем выше, тем лучше для R-квадрата, тем ниже лучше для МСЭ). Тем не менее, он достигает пика при степени 4, и после степени 5 дальнейшего улучшения не наблюдается. Это означает, что степень 4 дает наилучший показатель точности для нашей модели! Так что давайте придерживаться 4 тогда!

Ура! Наконец-то мы получили линию, которая наилучшим образом соответствует обменному курсу за эти годы, благодаря полиномиальной регрессии!

Последние два — мой последний эксперимент с «экосистемой» моделей линейной регрессии, о котором я уже где-то слышал. О да, это касается регуляризации L1 и L2! Таким образом, я хотел протестировать эти две модели в своем проекте, чтобы увидеть, как они работают по сравнению с вышеуказанными моделями.

Однако, прежде чем перейти к ним, давайте быстро укажем на происхождение этих моделей, Регуляризацию и роль, которую они играют в сравнении с тем, что мы обычно знаем о линейной регрессии.

Все началось с Переоснащение . В двух словах, переобучение происходит, когда модель машинного обучения слишком адаптирована к определенному набору данных (особенно со слишком большим количеством независимых переменных/функций) и, следовательно, не может обобщаться на другие наборы данных. Поэтому для предотвращения этого явления была введена регуляризация . По сути, регуляризация делает следующее:

• Уменьшает сложность модели при сохранении количества независимых переменных/функций
• Технически уменьшите величину коэффициентов в качестве штрафного члена до функции потерь

Если вы хотите глубже погрузиться в то, как это работает математически, ознакомьтесь с этой статьей на пути к науке о данных для получения более подробной информации.

Ридж-регрессия и лассо-регрессия были разработаны на основе этой концепции регуляризации. Единственная разница между ними заключается в следующем:

• Регрессия хребта использует метод регуляризации L2, который уменьшает коэффициенты до нуля, но НЕ абсолютный ноль
• Лассо-регрессия использует технику регуляризации L1, которая уменьшает коэффициенты до абсолютного нуля , следовательно, проголосовали за метод выбора переменных/функций, когда в нашем наборе данных СЛИШКОМ МНОГО переменных/функций.

  Итак, вернемся к нашему набору данных!

  Несмотря на то, что в нашей модели не слишком много переменных (в данном случае 3), я все же хотел посмотреть, как регрессия гребня и лассо работают с моим набором данных.

   из sklearn.linear_model import Ridge, Lassoridge = Ridge(alpha=0.001) 
   ridge.fit(x_ir_gdp_uer, y_fx)y_fx_ridge = ridge.predict(x_ir_gdp_uer) 
   print(ridge.score(x_ir_gdp_uer, y_fx))lasso альфа = 0,001) 
   lasso.fit(x_ir_gdp_uer, y_fx)y_fx_lasso = lasso.predict(x_ir_gdp_uer) 
   print(lasso.score(x_ir_gdp_uer, y_fx)) 

  R-квадрат гребня составляет 88%, а лассо - 8%. Не так уж плохо, если сравнить эти цифры с нашей множественной линейной регрессией (88,9%). Это доказывает, что в нашей модели не происходит переобучения!

  ВАУ! Вот и подошла к концу вторая часть проекта! Слишком много для поглощения, не так ли? Но я надеюсь, что вы нашли эту статью информативной и полезной.

  Короче говоря, мы нашли линию, которая лучше всего соответствует нашему набору данных , что очень хорошо объясняет характер обменных курсов за эти годы! Что дальше?

  Опять же, обратите внимание на заключительную часть моего проекта, которая будет охватывать то, как я прогнозировал обменные курсы на 2020 год , используя линию регрессии, которую мы только что обнаружили. А пока дайте мне аплодисменты, если вы найдете это полезным, и не стесняйтесь проверить мой Github здесь для полного репозитория:

  Github: https://github.com/andrewnguyen07
  LinkedIn: www.linkedin.com/in/andrewnguyen07

  Спасибо!

  Как предсказывать движения на рынке Форекс

  Валютный рынок, более известный как Форекс, является наиболее торгуемым рынком в мире. За один день торгуется более 5 триллионов долларов валюты, что затмевает сотни миллиардов, торгуемых на фондовых рынках по всему миру. В то время как крупные банки и корпорации составляют подавляющее большинство ежедневной торговли на рынке Форекс, все остальные участники рынка по-прежнему ежедневно торгуют на рынке Форекс на триллионы долларов.

  Есть только два драйвера форекс: спрос и предложение. В свою очередь, оба они находятся под влиянием только одного: чувства. Тем не менее, настроение формируется бесконечным списком факторов, и настроение инвесторов очень чувствительно к потоку новостей, данных и других событий, происходящих в мире, особенно в связи с тем, что быстро меняющийся рынок форекс открыт 24 часа в сутки.

  Узнайте больше о преимуществах торговли на рынке Форекс

  Тем не менее, инвесторы имеют больше инструментов для поддержки своих стратегий торговли на рынке Форекс, чем когда-либо прежде, что позволяет им применять ряд различных методологий и подходов, чтобы помочь им получить преимущество на рынке. Но это также сделало рынок форекс более конкурентоспособным, чем когда-либо.

  Мы рассмотрим различные инструменты, которые инвесторы могут использовать при торговле на рынке Форекс, а также некоторые различные подходы, которые можно использовать.

  Какой подход следует использовать инвесторам для прогнозирования движения валюты?

  Перед тем, как принять решение о том, какой подход выбрать форекс-инвесторам, необходимо определить основы своей стратегии, в том числе определить, какими валютными парами торговать. Большинство объемов торгов на рынке форекс сосредоточено на основных валютных парах, таких как EUR/USD, GBP/USD и USD/JPY, но некоторые находят возможности, сосредоточившись на других, менее популярных парах.

  Узнайте больше о валютных парах, о которых чаще всего забывают

  Другим важным фактором, влияющим на выбор подхода, является временной интервал для торговли. Многие краткосрочные форекс-трейдеры начинают каждый день заново, закрывая все свои позиции до конца дня (где бы они ни находились), чтобы избежать любых резких движений цены, которые могут произойти в одночасье, известных как внутридневная торговля. Другие стремятся удерживать позиции в течение более длительного периода, обычно от двух до 14 дней, что известно как свинг-трейдинг. Те, кто занимается этим в долгосрочной перспективе, используют подобные позиционной торговле, когда трейдеры удерживают позиции в течение месяцев или даже лет, пытаясь тем временем воздержаться от реакции на любые движения цены вверх или вниз.

  Узнайте больше о внутридневной торговле и торговле на колебаниях

  Не все виды торговли на рынке Форекс являются упреждающими, когда трейдеры предсказывают, куда, по их мнению, будет двигаться определенная валюта, а реагируют на движения цены. Это включает в себя импульсную торговлю, когда трейдеры считают, что заметное движение цены вверх или вниз является началом долгосрочного тренда, или диапазонную торговлю, когда трейдеры пытаются определить, где в прошлом были уровни поддержки или сопротивления, ожидая, что те уровни будут возвращаться снова. Торговля в диапазоне в основном используется для валют, которые колеблются в цене вверх и вниз, но не имеют четкого долгосрочного тренда.

  Подробнее о различных типах торговых стратегий

  Форекс-прогнозы: фундаментальный и технический анализ

  используются основные виды анализа: фундаментальный и технический. Фундаментальный анализ включает в себя оценку многих внешних событий и влияний, влияющих на цену валют, таких как состояние экономики и финансовых рынков, а также правительство и денежно-кредитная политика. Технический анализ, с другой стороны, концентрируется исключительно на цене и прогнозировании будущих движений на рынке форекс с использованием моделей и тенденций, выявленных на исторических ценовых графиках и статистике.

  В двух словах, фундаментальный анализ направлен на поиск валюты, которая либо завышена, либо занижена, путем определения ее истинной стоимости на основе внешних факторов, влияющих на движение цены. Он сосредоточен на том, что влияет на цену, но не на самой цене. Технический анализ, с другой стороны, полностью посвящен пониманию спроса и предложения с ожиданием того, что предыдущие рыночные модели будут повторяться, фокусируясь только на цене и игнорируя все остальное как не поддающиеся количественной оценке данные.

  Взгляните на примеры торговли на форексе

  Использование фундаментального анализа для прогнозирования движений на форексе

  Как следует из названия, речь идет об анализе основ рынка с учетом всех факторов, влияющих на обменные курсы, от монетарных до правительственных. политики к состоянию рынка труда и жилья. Основное убеждение, стоящее за фундаментальным анализом, заключается в том, что он может определить валюту, которая неправильно оценена и в конечном итоге исправится. Это одна из причин, по которой фундаментальный анализ, как правило, лучше предсказывает долгосрочные движения цен, хотя он может быть полезен и для краткосрочных стратегий.

  Хотя список бесконечен и некоторые события могут быть непредсказуемыми, например стихийные бедствия, есть несколько ключевых факторов, влияющих на цену валют, которые всегда должны быть в центре внимания любого фундаментального анализа. К ним относятся:

  • Экономический рост : состояние и показатели экономики страны в целом, основанные на таких данных, как валовой внутренний продукт (ВВП), который измеряет, растет или сокращается экономика и с какой скоростью. Когда экономика улучшается, это обычно приводит к укреплению валюты, поскольку это привлекает инвесторов на их финансовые рынки, в результате чего трейдеры должны использовать местную валюту для покупки акций или других финансовых активов в стране
  • Инфляция: скорость роста цен на товары и услуги влияет на денежно-кредитную политику в стране, например, на вероятность повышения процентных ставок, что, в свою очередь, влияет на обменные курсы. Основными показателями инфляции, которые следует учитывать, являются индекс розничных цен (ИРЦ) и индекс потребительских цен (ИПЦ)

  .

  • Процентные ставки: это имеет одно из самых больших значений на рынке форекс. Более высокие процентные ставки обычно приводят к укреплению валюты, поскольку, опять же, это привлекает инвесторов вкладывать свои деньги в сберегательные счета или другие инструменты, чтобы получить выгоду от более высоких предлагаемых сберегательных ставок, увеличивая спрос на местную валюту
  • Балансы торговли и капитала : поскольку рынок форекс является международным по своей природе, изменения количества денег или объемов торговли, поступающих и исходящих из страны, будут влиять на ее валюту. Например, валюта страны, сильно зависящей от экспорта, упадет, если этот экспорт упадет. Для капитала любые признаки того, что инвесторы и трейдеры выводят свои деньги из страны, могут быть признаком того, что настроения меняются, или наоборот, если поток инвестиций растет

  .

  • Занятость и заработная плата : уровень занятости можно сопоставить с общей силой экономики, но изменение заработной платы не менее важно. Хотя рост занятости сигнализирует об укреплении экономики, стагнация заработной платы может свидетельствовать о том, что располагаемые доходы и состояние личных финансов населения неудовлетворительны (или наоборот)
  • Геополитика : в дополнение к ряду экономических данных события в политическом мире также влияют на рынок форекс. С валютами, представляющими их страну, обменный курс зависит от государственной политики и международных отношений, потрясенных нарушениями политического статус-кво

  Использование экономического календаря для прогнозирования форекс

  К счастью для форекс-трейдеров, есть простой способ быть в курсе событий и подготовиться к основным событиям, влияющим на цены валют, которые в любом случае запланированы. Экономический календарь имеет решающее значение для любого, кто торгует на форексе, и является путеводителем по крупнейшим экономическим и политическим событиям, которые могут так или иначе повлиять на форекс и другие финансовые рынки.

  У IG есть экономический календарь, разработанный для торговли на рынке Форекс, в котором указаны предстоящие события, которые необходимо учитывать.

  В нем указывается, когда будут опубликованы основные экономические данные и когда состоятся другие важные события, такие как международные политические встречи или запланированные выступления мировых лидеров или глав основных центральных банков, таких как Федеральная резервная система (ФРС), Европейский центральный банк (ЕЦБ), Банк Англии (BoE) и Банк Японии (BoJ).

  Важно помнить, что разные экономики зависят от разных внешних факторов, а это означает, что экономические данные, которые считаются важными в одной стране, не имеют значения в другой. Например, в экономике Великобритании преобладают услуги, что делает показатели сектора услуг Великобритании более влиятельными для валютного рынка, чем в такой стране, как Китай, где ее экономика по-прежнему основана на производстве.

  Нажмите здесь, чтобы прочитать последние новости, влияющие на рынки форекс

  Использование технического анализа для прогнозирования форекс

  В то время как фундаментальный анализ ищет причины, по которым обменные курсы будут двигаться в будущем, технический анализ не интересуется, почему цены шаг. Весь технический анализ выполняется с использованием ценовых графиков, которые показывают историческую динамику обменного курса.

  Здесь вы можете увидеть все текущие курсы форекс самых популярных валютных пар

  Концепция технического анализа полностью сосредоточена на спросе и предложении с использованием различных инструментов для поиска тенденций и закономерностей в прошлом в надежде, что те же самые закономерности и тенденции появятся снова. Технические аналитики считают, что вы можете многое оценить только по графику, поскольку эти модели и тенденции сигнализируют о настроении рынка и любых изменениях настроений. Цель состоит в том, чтобы выявить их до того, как они произойдут, чтобы извлечь выгоду из этой возможности.

  Технический анализ чаще всего используется для краткосрочных стратегий, таких как внутридневная торговля или свинг-трейдинг. Хотя существует множество способов проведения технического анализа, часто встречаются некоторые исторические точки данных: цена открытия, самая высокая цена, самая низкая цена и цена закрытия. Их можно рассматривать как общие параметры при проведении технического анализа.

  Какие технические инструменты используются для прогнозирования форекс?

  Чтобы прогнозировать будущие изменения обменных курсов, используя прошлые рыночные данные, трейдерам необходимо искать закономерности и сигналы. Предыдущие ценовые движения вызывают появление паттернов, которые технические аналитики пытаются идентифицировать и, если они верны, должны сигнализировать о том, куда движется обменный курс дальше. Трейдерам доступно множество инструментов для выявления моделей и сигналов.

  Щелкните здесь, чтобы просмотреть полный список индикаторов и инструментов рисования, которые можно использовать с IG 9.0005

  Выявление трендов для прогнозирования валютных курсов

  Ряд паттернов превращается в то, что известно как тренд, который предполагает, что последнее движение обменного курса является началом долгосрочного тренда, который, как ожидается, продлится в течение определенного периода времени в зависимости от того, как сложились тенденции ранее.

  Форекс-трейдеры ищут три типа трендов: восходящий, нисходящий и боковой тренды, которые, как следует из названий, указывают, в каком направлении движется курс. Если технический анализ идентифицирует начало восходящего тренда, тогда обменный курс только что начал повышаться и, например, должен продолжать расти. Важно отметить, что поскольку форекс торгуется валютными парами, это означает, что начало восходящего тренда для одной валюты равнозначно началу нисходящего тренда для другой. Например, если инвестор торгует GBP/USD, фунт может вырасти только за счет доллара или наоборот.

  Существует ряд инструментов, которые можно использовать как часть технического анализа для выявления тенденций, но наиболее широко используемые из них сосредоточены вокруг скользящих средних:

  • Скользящие средние : это один из наиболее широко используемых инструментов. найти тренды на рынке форекс. Скользящее среднее предназначено для сглаживания исторических ценовых данных, рассчитывая средний обменный курс за установленный период времени. Например, 20-дневная скользящая средняя — это средняя скорость за 20 дней, которая пересчитывается каждый день. На 21-й день первый день выпадает из расчета. Это позволяет трейдерам посмотреть, как текущий курс сравнивается со средним значением, что позволит отфильтровать любые внезапные или необъяснимые движения, которые могут исказить исторические данные о ценах 9.0020
  • Схождение-расхождение скользящих средних (MACD) : берет скользящее среднее за короткий период и среднее за более длительный период. Трейдеры ищут, когда краткосрочная скользящая средняя пересекается с долгосрочной средней. Если краткосрочное скользящее среднее превосходит долгосрочное среднее, то обычно это означает, что обменный курс движется вверх

  .

  Прочтите руководство для начинающих по трендовой торговле

  Проверьте силу и стабильность трендов при прогнозировании форекс

  Выявление тенденций — это хорошо, но инвесторы должны предпринять дополнительные шаги, чтобы лучше понять их. Это можно сделать, используя дополнительные инструменты, которые проверяют силу тренда или, например, его волатильность.

  Некоторые из наиболее широко используемых инструментов:

  • Ишимоку: Облако Ишимоку, также известное как Ишимоку Кинко Хё, является индикатором, который не только идентифицирует тренды, но также определяет, где находятся поддержка и сопротивление, чтобы проверить силу или моментум тренд. Он включает в себя серию расчетов, которые, в отличие от других индикаторов, не только прогнозируют, где находятся уровни поддержки и сопротивления в настоящее время, но и где эти уровни появятся в будущем, что делает его бесценным инструментом для форекс-трейдеров.0020
  • Индекс относительной силы (RSI): этот индекс представляет собой индикатор импульса, который сравнивает среднюю прибыль, полученную при повышении обменного курса в течение установленного периода времени, например, в течение 14 дней, по сравнению со средними потерями, полученными в тот же период. период. Это дает представление о том, будет ли валюта переоценена или занижена в ближайшем будущем
  • Средний истинный диапазон (ATR): ATR измеряет волатильность тренда, но не идентифицирует сам тренд. ATR — это тип скользящей средней, который сравнивает максимумы и минимумы обменного курса за установленный период времени с самой последней ценой закрытия, создавая «истинный диапазон» для пяти последних торговых дней, который затем усредняется до производить ATR
  • Стандартное отклонение: стандартное отклонение — это способ измерения размера ценовых движений с целью определить, будут ли движения в будущем более или менее волатильными. Опять же, это определяет не тенденции, а то, будет ли волатильность увеличиваться или уменьшаться в будущем

  .

  • Полосы Боллинджера: устанавливает полосу, внутри которой обычно торгуется обменный курс, причем размер полосы расширяется или сужается, чтобы отразить недавнюю волатильность. Когда курс выходит за пределы полосы, это говорит о том, что он вот-вот прорвется выше или ниже 9. 0020

  Узнайте больше о пяти эффективных индикаторах форекс, о которых вы должны знать

  Использование эконометрического подхода для прогнозирования форекс

  Несмотря на то, что у трейдеров есть множество инструментов для улучшения технического анализа, все они служат разным целям и имеют свои ограничения. , поэтому их необходимо использовать вместе, если нужно нарисовать кристально чистую картину.

  Эконометрический подход к форексу является одним из самых технических, которые можно использовать. Эконометрические модели различаются от стратегии к стратегии, поскольку каждый трейдер выбирает, какие факторы, по его мнению, больше всего влияют на валютные рынки. Эти факторы считаются ключевыми переменными, влияющими на обменный курс конкретной валюты, которые затем вводятся в общий расчет для создания прогноза будущих движений на рынке.

  Это также особенно хорошая модель, учитывая, что основные переменные, влияющие на одну валюту, отличаются от переменных, влияющих на другую, и что отношения между валютными парами также различаются. Например, трейдер, пытающийся рассчитать, куда будет двигаться курс доллара к канадскому доллару с течением времени, может учитывать разницу в процентных ставках между двумя странами или темпы роста их ВВП или доходов.

  Использование подхода относительной экономической силы для прогнозирования валютных курсов

  Большая часть экономических данных, которые могут спровоцировать самые резкие движения на валютном рынке, взаимосвязаны. Состояние ВВП, инфляция и рост заработной платы диктуют, например, то, как центральные банки определяют денежно-кредитную политику, а государственная политика может быть сосредоточена на торговле или потоках капитала (торговая война президента США Дональда Трампа с Китаем и остальным миром была вдохновлена ​​этим). ).

  Предсказание того, в каком направлении будут двигаться обменные курсы, путем рисования картины общего состояния экономики называется подходом относительной экономической силы. Это не прогнозирует, каким должен быть обменный курс, но позволяет трейдерам решить, движется ли, по их мнению, вверх или вниз.

  Прогнозирование валютных рынков с использованием паритета покупательной способности

  В то время как метод относительной силы пытается только предсказать направление обменных курсов, подход на основе паритета покупательной способности (ППС) пытается предсказать, каким должен быть фактический обменный курс. ППС основан на предположении, что цены на товары и услуги должны быть уравнены в разных странах.

  Самый лучший и простой пример — печально известный индекс Биг Мака. Это измеряет цену Биг Мака McDonald’s в разных странах мира как показатель того, как работают валюты. Идея состоит в том, чтобы выяснить, какой обменный курс потребуется, чтобы бигмак, который стоит 5 долларов в США и 4,50 евро в Европе, стоил столько же. В этом случае обменный курс EUR/USD должен быть равен 1,11 доллара. Если текущий обменный курс выше или ниже этого, то, согласно подходу ППС, он, возможно, завышен или занижен.

  Прогнозирование валютных курсов с использованием паритета процентных ставок и реальных процентных ставок

  Принцип паритета процентных ставок (IRP) такой же, как и ППС, но вместо оценки цен на товары в разных странах он фокусируется на стоимости различных финансовых активов с мнение, что все они должны приносить одинаковую прибыль после корректировки процентной ставки каждой страны.

  Точно так же модель реальной процентной ставки (RIR) основана на том принципе, что валюта страны с более высокими процентными ставками будет укрепляться по сравнению с валютой страны с более низкими процентными ставками, поскольку более высокие ставки привлекают иностранные инвестиции и увеличивают спрос на местная валюта.

  Прогнозирование валютных курсов с использованием теории платежного баланса и модели рынка активов

  Эти две модели концентрируются на потоках торговли и инвестиций в разные страны и из них и на том, как они влияют на обменные курсы. Концепция теории балансовых платежей заключается в том, что валюта страны будет обесцениваться, если она импортирует больше товаров и услуг, чем экспортирует, и укрепляться, когда торговый баланс страны имеет положительное сальдо.

  Модель рынка активов аналогична, но концентрируется только на потоке иностранных инвестиций в страны и из стран, предполагая, что более высокие уровни иностранных инвестиций вызывают рост валюты этой страны, а более низкие уровни вызывают обесценивание.

  Использование настроений для прогнозирования движений валютных курсов

  Последний подход, который следует рассмотреть, основан на настроениях, которые, как отмечалось ранее, управляют спросом и предложением, что приводит к изменению обменных курсов. Для других видов торговли, таких как акции, объемы часто используются для определения настроений рынка: более низкие объемы торгов могут свидетельствовать об ухудшении настроения, а растущие объемы могут указывать на более высокий уровень интереса и активности.

  Узнайте больше о настроении рынка и о том, как на нем торговать

  Однако проблема с форексом в этом отношении заключается в том, что он торгуется внебиржевой торговлей (OTC), а это означает, что отслеживать объемы торгов практически невозможно. Тем не менее, есть способы обойти это. Лучший способ проанализировать настроения на рынке форекс в условиях отсутствия данных об объемах — это рынок форекс-фьючерсов, который дает представление о том, как трейдеры относятся к обменным курсам в будущем, а не сейчас. Если цена валютных фьючерсов заметно отличается от спотовых цен, это может означать, является ли настроение бычьим или медвежьим.

  Наиболее широко используемым инструментом для этого является отчет об обязательствах трейдеров, публикуемый Комиссией по торговле товарными фьючерсами, в котором подробно описаны длинные и короткие позиции, открытые инвесторами по валютным фьючерсам.

  В то время как рынок фьючерсов позволяет трейдерам оценивать настроения на рынке, стоит отметить, что размер рынка фьючерсов форекс крошечный по сравнению с рынком спот. Настроение фьючерсного рынка, таким образом, не обязательно может рассматриваться как фиксированный сигнал того, что чувствует рынок в целом.

  Узнайте больше о том, что движет рынками форекс

  Вывод: инвесторам нужны все инструменты, которые они могут использовать для торговли на рынке форекс свои пальцы на рынке, но именно поэтому еще более важно использовать все ресурсы, имеющиеся в вашем распоряжении, потому что весьма вероятно, что миллионы других торгующих на рынке Форекс по всему миру также используют их.