УДК 336.76.066

ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ СВОЙСТВ СЕРЕБРА

Панин Александр Николаевич
Поволжский государственный университет сервиса
студент, 2 курс

Аннотация
В статье выполнено сравнительное исследование инвестиционных характеристик серебра по сравнению с золотом по данным шестилетней истории котировок фьючерсов на металлы Московской биржи. Инвестиционные характеристики ценных бумаг определены с применением генетического алгоритма. В результате установлено, что серебро обладаем существенно большей потенциальной доходностью на шестилетнем периоде, но при этом менее стабильно по сравнению с золотом.

Ключевые слова: генетический алгоритм, инвестирование, инвестиционные характеристики, историческая оптимизация, котировки, расчетная модель, серебро, ценные бумаги


RELATIVE EVALUATION SILVER INVESTMENT PROPERTIES

Panin Aleksandr Nikolaevich
Volga Region State University of Service
student, 2nd year

Abstract
The article carried out a comparative study of the investment characteristics of silver compared to gold according to the six-year history of futures on the metals of the Moscow stock exchange. Securities Investment characteristics determined using a genetic algorithm. As a result, it found that silver has a much greater potential returns to the six-year period, but less stable compared to gold.

Библиографическая ссылка на статью:
Панин А.Н. Относительная оценка инвестиционных свойств серебра // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2016. № 3 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2016/03/10998 (дата обращения: 26.05.2017).

Научный руководитель Хрипунов Н.В.

Серебро исторически является инвестиционным металлом наряду с золотом. Существенно более низкая цена серебра снижает применимость данного металла для физического инвестирования, но на рынке ценных бумаг указанный фактор далеко не главный.

График изменения цен открытия дня на золото и серебро за последние 6 лет (рис. 1) показывает, что серебро имеет сходную динамику и может рассматриваться в качестве эффективного инструмента инвестирования.

 

Рис. 1. Курс золота и серебра за 6 лет

Средняя цена открытия дня по золоту за 6 лет составляет 1382 п., по серебру – 24 п. Для сравнительной оценки инвестиционных характеристик по трехпараметрической модели [1] необходимо перейти к равному масштабу представления цен – в данном случае множитель для серебра составляет 57. Фактически данное действие означает равнозначность между сделкой с одним контрактом золота и 57 контрактами серебра.

В рамках трехпараметрической модели оценивается исторически-оптимальное сочетание таких параметров как уровень открытия сделки, А, отсчитываемый относительно средней цены  между минимумом и максимумом предыдущего периода (в данном случае – предыдущего торгового дня); лимит убытка на сделку, L, рассчитываемый относительно цены открытия сделки в направлении противоположном направлению сделки и лимит прибыли на сделку, Т, отсчитываемый от цены сделки в направлении сделки [2].

Для исследуемых бумаг на шестилетнем промежутке имеет место как восходящий, так и нисходящий тренд, следовательно, эффективно использование двунаправленной расчетной модели, позволяющей проводить расчет по схемам long и short [3].

Для оптимизации параметров моделей использован генетический алгоритм [4], настройки которого выбраны в соответствии с рекомендациями [5]:

1. Граничные условия:   A, L, T принадлежат [10; 200].

2. Начальное приближение A, L, T =100.

3. Скорость изменения эволюционного алгоритма 0,075.

4. Размер совокупности эволюционного алгоритма 100.

Из результатов оптимизации на шестилетней истории (таблица 1) следует, что серебро допускает существенно большую частоту сделок с меньшим уровнем потерь (параметр L). Практически совмещение инвестирования по инструменту в обоих направлениях возможно либо путем переоткрытия позиций в противоположную сторону если при сделке в long поступает сигнал на открытие сделки в short, либо разделением средств на 2 счета для независимой торговли. В последнем случае (см. рис. 2), очевидно, необходимо использовать в 2 раза меньшие объемы  позиции.

Таблица 1. Результаты оптимизации по шестилетней истории

Параметр

золото

серебро х 57

long

short

long

short

A

37

35

19

12

L

16

95

11

11

T

155

43

98

49

прибыль

835

711

1732

1157

сделок+

9

32

39

84

сделок-

35

7

190

269

 

 

Рис. 2. Кривые доходности по шестилетней истории

Кривая доходности по серебру (см. рис. 2) свидетельствует о том, что оптимизированные по шестилетней истории показатели не обеспечивают эффективного инвестирования на протяжении двух последних лет.  Кривая доходности по золоту в целом имеет существенно меньший угол наклона, но более стабильна – прибыльна за все годы исследуемого интервала.

В целом по результатам работы показано, что серебро по сравнению с золотом обладает удовлетворительными инвестиционными характеристиками. По результатам трехпараметрической оптимизации на шестилетней истории серебро показало в 2 раза большую общую доходность за 6 лет. При инвестировании в золото имеет место сравнительно более стабильный годовой доход. Дальнейшее исследование сравнительных инвестиционных характеристик серебра может быть направлено на уменьшение периода оптимизации и разработку расчетной модели двунаправленного инвестирования с одного торгового счета.


Библиографический список
  1. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Концепция оптимизации краткосрочного инвестирования // Научный альманах – Тамбов: Юком, 2015. №12(14) – 1. С. 385-389.
  2. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Модель оптимизации краткосрочного инвестирования в Excel  // Новая наука: проблемы и перспективы – Стерлитамак: РИЦ АМИ, 2016. № 1 – 2. С. 119–121.
  3. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Двунаправленный анализ инвестиционных инструментов с помощью генетического алгоритма // Новая наука: стратегии и векторы развития – Стерлитамак: РИЦ АМИ, 2016. № 2 – 1. С. 172–174.
  4. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Оптимизация стратегии краткосрочного инвестирования генетическим алгоритмом // Новая наука: современное состояние и пути развития – Стерлитамак: РИЦ АМИ, 2016. № 2 – 1. С. 213–215.
  5. Хрипунов Н.В., Панюков Д.И., Альшанская Т.В. Влияние настроек модуля Solver на результат оптимизации инвестиционной стратегии // Результаты научных исследований: сборник статей Международной научно-практической конференции (15 февраля 2016 г., г. Тюмень). В 4 ч. Ч.1 – Уфа: АЭТЕРНА, 2016. – С. 180–182.


Все статьи автора «Панин Александр Николаевич»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: