Как предсказать курс доллара в эксель
Осуществить прогноз валюты на 30 дней, на основе прошлого месяца
Здравствуйте! Имеется приложение, которое обращается к серверу ЦБ РФ, и вытягивает от туда данные.
Алгоритм непрерывной модели. Прогноз потребления, прогноз переработки
Пусть x(t) - величина ресурса (вещественного, энергетического или информационного), а(х) - скорость.
Обмен валюты сделать в Access курс валюты не имеет значение главное чтобы считал
Помогите, в долгу не останусь!! Суть в том: Обмен валюты сделать в Access курс валюты не имеет.
написать программу пересчет валюты .курс валюты С++
курс доллара 30.75 курс евро 39.83 оформить как константы курс валюты ($ -доллар, e - евро, p -.
vveronikka, а вот такой он, батенька, доллар-то. ))))
Прогноз экономический включает в себя довольное большое количество сопутствующих факторов.
Fairuza, а как тогда осуществить более точный прогноз?vveronikka, наверное вопрос экономистам надо задавать.
Насколько я знаю, нужны показатели на начало месяца, на конец месяца, максимальное и минимальное значения месяц
они должны наверняка знать формулу расчета и потом ее прописать в ExcelА дальше:
1) Продаем баксы
2) Покупаем баксы.
3) Билет до Маями.
4) PROFIT .
vveronikka, Вы всерьез думаете что курс можно вот так просто взять и посчитать в Экселе? Ппц банку где вы работаете.
Storm23, ну вообще то это не прям точный прогноз должен быть а примерный. не зря же то задание дают в университете. vveronikka, Для примера прогноз колебания валюты - ссовсем неудачный. Потому что колебания валюты - вещь очень сложная, а главное - оно зависит от множества внешних факторов. Поэтому предсказать курс валюты хотя бы с какой нибудь точностью на месяц по историческим данным - невозможно. В универе дают задание на знание функций, а не пособие к применению в жизни. В жизни ни одной функцией точный прогноз колебания курса валют не сделать, т.к. необходим дар предвидения: война, гос.переворот, позиция арабских шейхов через неделю и т.п. В общем надо знать наперед все, от чего так или иначе зависит курс, что в принципе невозможно.Поэтому в самом начале Вам дали уже верный ответ - его и используйте. В универе дают задание на знание функций, а не пособие к применению в жизни Storm23, ключевое слово в задании "прогноз", если бы был "прогноз цены на клубнику замороженую" например, ответ был бы точно таким же, для прогнозирования применяются статистические функции. Так для того что бы решить задачу "хоть как-то" нужно хотя бы знать какую модель применять
Не соглашусь. Т.к. из исходных данных у нас только дата и курс на дату - то описанные выше функции самое то. ПРЕДСКАЗ отлично справится, если указать в качестве 1-го аргумента текущую дату, а для массива x и y: соответствующие массивы данных на листе. В эту функцию уже заложена модель расчета.
Вы просто пытаетесь усложнить процесс там, где оно не надо.
ТС не понимает, т.к. считает неверным утверждение:если доллар идет на снижение-то и в следующем месяце он тоже снижается
несмотря на то, что это правильно. Любой статистический прогноз делается на основании уже известных данных. Как я уже описывал - нельзя заранее предсказать иные факторы вроде войн и т.п.(т.к. во всем мире такие вещи относят к форс-мажору, т.е. событию, наступление которого невозможно предсказать). А раз нельзя предсказать - то и опираться на такие факторы нельзя. Значит из 100% достоверных данных для анализа у нас все же остается только предыдущий курс и дата этого курса. И если он будет иметь тенденцию к снижению за весть известный период, то любой экономист скажет, что с большой долей вероятности можно ожидать снижения в будущем(если отмести все остальные факторы, которые мы считаем неизвестными и не можем предсказать их поведение, т.к. не владеем информацией по ним).
Повторюсь: это задача для студента и рассчитана она не на выстраивание модели, а скорее всего на способность применить имеющиеся в Excel функции для простейших расчетов.
Вот подумайте. У Вас есть данные за 3 года о цене продукта. За все три года цена продукта упала с 3000р до 2300р. Следовательно можно смело предполагать, что через месяца цена снизится еще на определенный процент.
Я уже неоднократно разбирал способы импорта данных в Excel из интернета с последующим автоматическим обновлением. В частности:
- В старых версиях Excel 2007-2013 это можно было сделать с помощью прямого веб-запроса.
- Начиная с 2010 года это можно очень удобно делать с помощью надстройки Power Query.
К этим способам в последних версиях Microsoft Excel теперь можно добавить ещё один - импорт данных из интернета в формате XML с помощью встроенных функций.
Начиная с версии 2013 в Excel появились две функции для прямой загрузки XML-данных из интернета в ячейки листа: ВЕБСЛУЖБА (WEBSERVICE) и ФИЛЬТР.XML (FILTERXML) . Работают они в паре - сначала функция ВЕБСЛУЖБА выполняет запрос к нужному сайту и возвращает его ответ в формате XML, а затем с помощью функции ФИЛЬТР.XML мы «разбираем» этот ответ на составляющие, извлекая из него нужные нам данные.
Давайте рассмотрим работу этих функций на классическом примере – импорте курса любой нужной нам валюты на заданный интервал дат с сайта Центробанка России. В качестве заготовки будем использовать вот такую конструкцию:
- В жёлтых ячейках находятся даты начала и окончания интересующего нас периода.
- В синей сделан выпадающий список валют при помощи команды Данные - Проверка - Список (Data - Validation - List) .
- В зеленых ячейках мы будем использовать наши функции, чтобы создать строку запроса и получить ответ сервера.
- Таблица справа - справочник по кодам валют (потребуется нам чуть позже).
Шаг 1. Формируем строку запроса
Как видно из примера, строка запроса должна содержать даты начала (date_req1) и окончания (date_req2) интересующего нас периода и код валюты (VAL_NM_RQ), курс которой мы хотим получить. Коды основных валют вы можете найти в таблице ниже:
Эта книга для тех, кто хочет зарабатывать на валютном рынке, но свести к минимуму потери от торговли на валютном рынке. Вполне очевидно, что трейдер, который пытается заработать на колебаниях курсов валют без соблюдения правил риск-менеджмента, похож на азартного игрока обреченного на полное разорение. Поэтому всякий, кто хочет быть успешным трейдером, должен научиться: во-первых, диагностировать характер наблюдаемого на рынке тренда; во-вторых, рассчитывать ожидаемые доходы и риски; и в-третьих использовать эти расчеты в своей торговле.
Оглавление
- Предисловие
- Об авторе
- Глава 1. Как в Excel графическим способом найти тренд
Приведённый ознакомительный фрагмент книги Как предсказать курс доллара. Расчеты в Excel для снижения риска проигрыша предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.
Глава 1. Как в Excel графическим способом найти тренд
1.1. Строим график валютного курса
Как известно, самая популярная у англоязычных и не только у англоязычных трейдеров пословица: «trend is your friend», что в буквальном переводе означает «тренд — твой друг». Хотя, если исходить из сути этой пословицы, ее лучше перевести немного иначе: «надежный тренд — твой верный дивиденд». Правда, если бы динамика курсов валют определялась бы только трендом, то все бы трейдеры очень быстро стали бы фордами и ротшильдами.
На самом деле, в динамике курса любой валюты можно выделить два важнейших компонента. Во-первых, тренд, направление движения которого можно точно рассчитать с помощью формулы, то есть выяснить, является ли он повышательным, понижательным, либо боковым. Во-вторых, случайные колебания, направление движения которых нельзя рассчитать с помощью формулы, но зато можно определить (с желательным для трейдера уровнем надежности) величину размаха их отклонений от тренда (вверх и вниз) за определенный период торговли на рынке.
Поэтому прогнозировать курс валюты, торгуемой на рынке, следует в три этапа. Во-первых, нужно по найденной формуле тренда рассчитать точечный прогноз по данной валюте. Во-вторых, с учетом наблюдаемого (за определенный период времени) размаха случайных колебаний курса валюты определить ‑ с оптимальным для трейдера уровнем надежности ‑ величину верхнего и нижнего интервалов его отклонений от точечного прогноза. В-третьих, с учетом верхнего и нижнего интервалов отклонений курса валюты от точечного прогноза, составить его интервальный прогноз.
Иначе говоря, процесс прогнозирования курса валюты, по сути, означает вычисление на основе прошлых рыночных данных верхней и нижней границы диапазона его колебаний на дату прогноза. Впрочем, главу 1 мы целиком посвятим проблеме выявления в динамике курса валюты тренда, а к интервальным прогнозам для определения вероятного диапазона тренда и стоп-лоссов и тейк-профитов перейдем позднее ‑ в главах 3 и 4. Но сначала научимся самым простым графическим способом распознавать в Excel тренд курса валюты на основе ее прошлых данных.
С этой целью построим график ежедневных колебаний курса доллара к рублю за период с 30 июня 1992 года до 30 ноября 2014 года. Но прежде нужно загрузить и обработать первичные данные. При этом нужно действовать следующим образом — см. алгоритм №1.
Алгоритм № 1 «Поиск данных, их загрузка и первичная обработка в Microsoft Excel»
Шаг 1. Загрузите данные по ежедневному курсу доллара к рублю ‑ за период с 1 июля 1992 года до 1 декабря 2014 года ‑ на сайте Банка России в разделе «Динамика официального курса заданной валюты». Эти данные представляют собой официальный курс доллара к рублю, который Банк России устанавливает на следующий день исходя из рыночных котировок по итогам утренних торгов на Московской бирже. Шаг 2. Поскольку Банк России объявляет курсы валют на следующий день по итогам торгов сегодня (как правило, до 15 часов московского времени), то в результате возникает необходимость сдвинуть дату итогов котировки валют на день назад.
В этом случае официальные курсы валют будут хронологически отнесены ко дню торгов, по итогам которых они установлены. Следовательно, установленные ЦБ РФ официальные валютные курсы будут лучше коррелировать с фактическими итогами биржевых торгов. Таким образом после сдвига на один день загруженные нами исторические данные по курсу доллара к рублю у нас будут относиться к периоду с 30 июня 1992 года до 30 ноября 2014 года.
Шаг 3. После того как мы скопируем рыночную статистику в файл Excel, данные по курсу доллара к рублю с 30 июня 1992 года по 31 декабря 1997 года необходимо разделить на 1000. Дело в том, что Банк России дает курс рубля за этот период в неденоминированном виде, в то время как после деноминации с 1 января 1998 года у российской валюты исчезли три нуля.
Если эту корректировку не сделать, то данные по курсу доллара к неденоминированному рублю будут несопоставимы с последующими данными. То есть с теми, которые даются Банком России, начиная с 1 января 1998 года, после деноминации рубля. В результате этих преобразований в Excel получится таблица 1.1. (здесь и далее для экономии места мы приводим только начальную и конечную часть исторических данных по курсу доллара, обозначив их пропуск многоточием…).
Каким будет курс американского доллара завтра, послезавтра, через неделю или через месяц? Сколько будут стоить в ближайшем будущем евро, британский фунт, швейцарский франк и другие валюты? Каких рекомендуемых курсов покупки или продажи при этом следует придерживаться? Это второе дополненное издание книги для тех, кто не только хочет зарабатывать на валютном рынке, но и свести к минимуму свои потери от торговли на валютном рынке. А для этого трейдер должен научиться прогнозировать.
Оглавление
- Предисловие ко второму дополненному изданию
- Предисловие к первому изданию
- Об авторе
- 1.1. Краткая характеристика стационарных и нестационарных случайных процессов
- 1.2. Распознавание стационарности временного ряда с помощью построения его графика
- Контрольные вопросы и задания к главе 1
- 2.1. Характеристика метода наименьших квадратов и его применение при прогнозировании курса доллара
- 2.2. Решение уравнения регрессии в Excel с учетом фактора времени. Интерпретация и оценка значимости полученных параметров
Приведённый ознакомительный фрагмент книги Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.
1.2. Распознавание стационарности временного ряда с помощью построения его графика
Существуют различные методы распознавания стационарности временного ряда, однако, пожалуй, самым простым из них является построение графика временного ряда с последующим визуальным определением наличия в нем тренда.
Алгоритм действий № 1 «Как строить диаграммы в Microsoft Excel»
Шаг 1. Поиск данных, их загрузка и первичная обработка в Excel
Шаг 2. Построение графика в Excel
Выделим с помощью мышки столбец с ежемесячными данными (на конец месяца) по курсу пары рубль — доллар за период с июня 1992 г. (на конец июня из-за отсутствия на сайте Банка России более ранних данных возьмем курс доллара на 1 июля 1992 г.) по апрель 2010 г. и столбец с соответствующими обозначениями месяцев. Далее выбираем в панели инструментов кнопку Вставка (в Excel 2007 г.), либо кнопку Мастер диаграмм (в Excel 1997-2003 гг.), в которой выбираем опцию График (см. рис.1.1).
Рис. 1.1. Опция «График» — ВСТАВКА/МАСТЕР ДИАГРАММ
В результате у нас получился график (см. рис. 1.2), свидетельствующий о том, что динамику колебаний ежемесячного курса доллара нельзя назвать стационарной. Судя по данному графику, можно прийти к выводу, что во временном ряде наблюдается тенденция к росту, а среднее значение курса доллара в разные периоды времени принимает различные значения. В частности, на графике хорошо видно, что во второй половине 1992 г. курс доллара, хотя и систематически рос, но в целом был лишь немного выше нулевой отметки. В то время как к концу 1998 г. он превысил уровень в размере 20 руб., а в 1999 — 2010 гг. курс американской валюты колебался в пределах от 24 руб. до 35 руб.
Рис. 1.2. Ежемесячный курс доллара США, в руб.
Источник: здесь и далее (если особо не оговорено) даются данные Банка России и расчеты автора
Теперь построим аналогичный график в EViews. Однако прежде нам нужно научиться импортировать данные в эту программу из исходного экселевского файла. Умение выполнять эту процедуру потребуется для последующей работы в EViews. С этой целью следует ознакомиться с алгоритмом действий № 2.
Алгоритм действий № 2 «Импорт данных и создание рабочего файла в EViews»
Шаг 1. Подготовка данных в Excel для их последующего импорта в EViews
Причем, импортируемые данные следует размещать в виде столбца в самой верхней строке экселевского листа слева. Например, заголовок первого столбца с данными должен быть помещен в ячейке B1, заголовок второго столбца с данными — в ячейке C1 и так далее, в то время как заголовок с соответствующими датами — в ячейке A1.
Заголовки столбцов следует обозначать латинскими буквами, поскольку англоязычная программа EViews не понимает кириллицу. В частности, столбец с ежемесячными данными по курсу доллара США мы решили обозначить как USDOLLAR (поместили в ячейку B1), а заголовок (в ячейке А1) с названиями месяцев — Month. И последний важный момент: экселевский лист, на котором мы разместим подготовленные к импорту в EViews данные, нужно также переименовать латинскими буквами. В данном случае мы назвали экселевский лист с импортируемыми данными sheet1.
Шаг 2. Создание рабочего файла в EViews
Для того чтобы создать рабочий файл, содержащий данные, с которыми мы собираемся работать, необходимо в главном меню EViews выбрать опции File/New/Workfile. В результате откроется следующее диалоговое мини-окно (см. рис. 1.3.):
Рис. 1.3. Диалоговое окно Workfile create
В этом диалоговом окне необходимо задать соответствующую информацию. Так, в мини-окне Workfile structure type (структура рабочего файла) мы задаем опцию Dated-regular frequency (даты с определенной частотой). Соответственно, в мини-окне Frequency (частота данных) ставим опцию Monthly (ежемесячные данные), в Start date (начальная дата) — 92:06 (июнь 1992 г.), в End date(конечная дата) — 2010:03 (март 2010 г.). Хочу заметить, что в мини-окне End date дату года нужно обязательно давать четырехзначной, в то время как в Start date она может быть двузначной. В результате у нас получится (см. рис.1. 4) неполный рабочий файл (Workfile): в нем будут отсутствовать данные, которые еще предстоит импортировать.
Рис. 1.4. Неполный рабочий файл Workfile
Шаг 3. Импорт данных в EViews
Рис. 1.5. Окно Excel 97-2003 Read — Step 1 of 3
Если вы работает в более ранних версиях EViews, то при импорте данных в командной строке нужно выбрать опции File/Import/Read Text-Lotus-Excel. После этого появится новое диалоговое окно Excel Spreadsheet Import (импорт листа Excel). В открывшемся диалоговом окне (см. рис. 1.6) нужно отметить в мини-окне Excel5+sheet name — название листа, которое у нас обозначено как sheet1. В мини-окне Names for series or Number if named in file (название для серии данных или номер серии данных, если у нее есть название в файле) — поставим цифру 1, поскольку мы импортируем лишь одну серию данных, которую уже назвали USDOLLAR. В остальных мини-окнах соответствующие опции в EViews устанавливаются по умолчанию. В частности, в мини-окне UPPER-LEFT DATA CELL (верхняя левая ячейка с данными) — по умолчанию указывается ячейка B2.
Более подробно обо всех нюансах импорта данных из Excel в EViews можно прочитать, например, в книге Турунцевой М.Ю. Анализ временных рядов / МИЭФ ГУ-ВШЭ. — М., 2003 стр. 4-9.
Рис. 1.6. Диалоговое окно Excel Spreadsheet Import (импорт листа Excel)
Поскольку мы уже создали рабочий файл в EViews, то построить график курса доллара, аналогичный экселевскому (см. рис. 1.2), не представляет особого труда. В рабочем файле (Workfile) EViews открываем файл USDOLLAR, после чего используем для построения диаграммы в виде графика (LINE) опции VIEW/GRAPH/LINE (см. рис. 1.7).
Рис. 1.7. Использование опции VIEW/GRAPH/LINE для построения в EViews линейного графика LINE
В результате у нас получилась диаграмма (рис. 1.8), вполне аналогичная (если не считать различный тип форматирования) диаграмме на рис 1.2, построенной в Excel. Для того чтобы сохранить полученную диаграмму в EViews на отдельном листе следует нажать верхнюю кнопку FREEZE (окончательно принять).
Рис 1.8. График курса доллара, полученный в EViews
Таким образом, построив соответствующие графики в EViews и Excel, нам удалось выяснить, что временной ряд, характеризующий динамику ежемесячного курса доллара, является нестационарным, поскольку в нем наблюдается ярко выраженный тренд. Вместе с тем, как мы уже говорили ранее, нестационарный временной ряд содержит не только тренд, но и случайную компоненту. Следовательно, чтобы сделать адекватный прогноз по курсу доллара необходимо учесть как тренд, так и случайную компоненту, поскольку оба эти фактора существенно влияют на динамику валюты.
Схематично, наша дальнейшая работа, которой посвящены последующие главы этой книги, будет заключаться в следующем. Во-первых, нам нужно составить уравнение регрессии, с помощью которого можно будет делать прогнозы с необходимой точностью. Во-вторых, необходимо протестировать данное уравнение регрессии (прогностическую модель) на его адекватность с точки зрения прогностических качеств. В-третьих, надо составить точечные прогнозы по курсу американской валюты, используя полученную математическую модель. В-четвертых, нужно удостовериться в приемлемой точности составленных точечных прогнозов. В-пятых, необходимо убедиться, что получившиеся в результате отклонения фактического курса доллара от его предсказанных (расчетных) значений представляют собой стационарный ряд. В-шестых, надо посмотреть, является ли распределения остатков нормальным, что позволит нам впоследствии составить интервальные прогнозы — с учетом диапазона отклонений точечных прогнозов от фактического курса доллара — с определенным уровнем надежности. В-седьмых, нужно проверить, соответствует ли точность интервальных прогнозов заданному уровню надежности. В-восьмых, научиться применять полученную статистическую модель для составления рекомендуемых цен покупки и продажи валюты, используемых в качестве стоп-приказов при работе на валютном рынке. При этом выполнение всех этих процедур будет сопровождаться подробным рассказом о том, как их можно выполнить в Excel или EViews, что поможет нашим читателям впоследствии самостоятельно решать эти задачи.
Читайте также: