Готфрид А.О.магистр Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Российская Федерация anastassiya.18.97@gmail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Гузикова Л.А.доктор экономических наук, профессор Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Российская Федерация guzikova@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-0925-1565 SPIN-код: 8257-2610
Предмет. Взаимосвязь между тремя индикаторами срочного рынка — ценой, объемом торгов и объемом открытого интереса. Цели. Охарактеризовать динамику объемов торгов опционами с точки зрения закономерности и предсказуемости изменений. Методология. Применены общенаучные методы. Результаты. Обосновывается целесообразность использования методов фрактального анализа для выявления устойчивости рыночных трендов; дается краткий обзор результатов применения фрактального анализа на финансовых рынках; излагаются подходы к классификации опционов, на основе которых дается характеристика спектра опционов, торгуемых на Московской бирже; производится предпрогнозный анализ временного ряда объема торгов; делаются выводы о характере изменений и о направлениях дальнейших исследований, результаты которых способствовали бы лучшему пониманию тенденций рынка. Область применения. Результаты исследования могут быть полезны лицам, изучающим финансовые рынки, аналитикам рынка и разработчикам опционных контрактов.
Ключевые слова: опционный контракт, хеджирование, спекулятивные операции, премия по опциону, объем торгов
Список литературы:
Трегуб И.В. Моделирование динамики цены биржевых инструментов на российском фондовом рынке методами технического анализа // Лесной вестник. 2005. № 3. С. 156—170. URL: Link
Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. 656 с.
Кроновер Р.М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. М.: Постмаркет, 2000. 352 с.
Сандрюкова Е.А., Дубинина Е.Е. Применение элементов теории фракталов в исследовании экономических процессов // Вестник экономической безопасности. 2017. № 4. С. 349—352. URL: Link
Гузикова Л.А., Молодежев Н.М. Опыт фрактального анализа цен акций российских компаний // Современные аспекты экономики. 2020. № 5-2. С. 100—112.
Симонов П.М., Гарафутдинов Р.В. Моделирование и прогнозирование динамики курсов финансовых инструментов с применением эконометрических моделей и фрактального анализа // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2019. Т. 14. № 2. С. 268—288. URL: Link
Афанасьева А.А. Исследование динамики финансовых рынков на основе показателя Херста // Молодой ученый. 2020. № 23. С. 7—10. URL: Link
Бурлаков В.В., Дементьева Е.М., Дзюрдзя О.А. Фрактальный анализ как метод прогнозирования динамики стоимости ценных бумаг предприятий с учетом их скрытого инновационного потенциала // Вестник РГГУ: Серия: Экономика. Управление. Право. 2020. № 3. С. 87—98. URL: Link
Кириченко Л.О. Сравнительный анализ статистических свойств оценок показателя Херста // Вестник Национального технического университета Харьковский политехнический институт. Серия: Информатика и моделирование. 2010. № 21. С. 88—94. URL: Link
Амосов О.С., Муллер Н.В. Исследование временных рядов с применением методов фрактального и вейвлет анализа // Интернет-журнал «Науковедение». 2014. № 3. С. 89. URL: Link
Халл Дж.К. Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты. М.: Вильямс, 2019. 1072 с.
Буренин А.Н. Форварды, фьючерсы, опционы, экзотические и погодные производные. М.: НТО им. академика С.И. Вавилова, 2005. 533 с.
Мэрфи Дж.Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. М.: Альпина Паблишер, 2020. 610 с.
