Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Modelowanie polskiego rynku energii elektrycznej

Opalski K., Kacprzak K., Maciejczyk K., Pawłowski M.

Matematyka Stosowana : matematyka dla społeczeństwa

|

2011

|

T. 13/54

105-114

PL

W artykule opisano modelowanie rynku energii elektrycznej handlowanej na Towarowej Giełdzie Energii S.A. w Warszawie. W pracy opisano wybrany model dynamiki cen energii elektrycznej,a następnie opisano proces kalibracji powstałego modelu do danych rynkowych tak,a by był spełniony warunek braku arbitrażu. Tak skalibrowany model został wykorzystany do symulacji chwilowej ceny energii. Pozwoliło to na przeprowadzenie wyceny kontraktu terminowego typu forward na dostawę energii,a także waniliowej opcji zakupu energii elektrycznej. Odpowiednie wyceny zostały zaimplementowane w statystycznym pakiecie R.

EN

The paper deals with mathematical modelling of energy market. First,t he model of price dynamics has been chosen. This model has been calibrated to data from the Polish Power Exchange in Warsaw. The calibrated model has been used to simulate energy prices which was used to price forward contracts and vanilla put options for energy supply. All simulations has been made in R package.

2

Strategia inwestowania na kontraktach terminowych na WIG20 oparta na koncepcji Saidenberga

Wiliński A.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2009

|

nr 2 (19)

169-176

PL

Celem pracy jest przetestowanie na danych historycznych pewnej, istotnie zmodyfikowanej przez autora, koncepcji zaprezentowanej przez amerykańskiego eksperta rynków finansowych Richarda Saidenberga podczas wywiadu z innym znanym praktykiem giełdowym Joe Krutsingerem, opublikowanego w pracy tego ostatniego [10]. Koncepcja ta należy do grupy tzw. prostych reguł analizy technicznej, wyekstrahowanych spośród powtarzalnych wzorców w szeregach czasowych instrumentów finansowych. Najczęściej do reguł tych zalicza się grupy lub sekwencje warunków wykorzystujących rozmaite wskaźniki oparte na średnich kroczących, różnicach średnich, ich pierwszych pochodnych, odchyleniach standardowych (np. związanych z istotną w niniejszej pracy wstęgą Bollingera) czy punktach zwrotnych (pivot points). Friesen, Weller i Dunham [8] twierdzą, że metody te były przez wiele lat lekceważone przez środowisko akademickie pomimo częstego stosowania ich przez praktyków giełdowych. Cai B., Cai C. i Keasey [3] zauważyli skuteczność zarówno predykcyjną jak i inwestycyjną najprostszych reguł opartych na różnicach średnich kroczących i ich pochodnych, a także poziomach zmiany kierunku ruchu ceny (punktach zwrotnych). Tian, Wan i Guo [17] stwierdzili efektywność niektórych prostych reguł na jednych rynkach i całkowitą ich nieprzydatność na innych. Rozróżniali pod tym względem rynki dojrzałe i rosnące (np. amerykański i w szczególności w opozycji do niego – rynek chiński). Do przekonanych zwolenników prostych reguł należą także tacy badacze jak Brock i Lakonishok [2], LeBaron [2,11], Gencay [9], czy też wielu wybitnych praktyków takich jak najważniejszy w niniejszej pracy – Richard Saidenberg, Joe Krutsinger, Larry Williams, Joseph DiNapoli czy Michael Connor [10].

EN

The paper presents a trading strategy, tested using historical data, aimed at trading WTG20- based futures, inspired by a concept proposed by Richard Saidenberg. The strategy is based on simple technical analysis rules, can be also treated as a pattern recognition method. A primary goal consists in finding a pattern allowing for detecting a reversal point, basing on the lagged Bollinger band. The strategy has been verified using several years long time series of WIG 20-based futures quotes. Satisfactory results were obtained, considering prediction accuracy and practical usability.

3

Badania możliwości wyboru optymalnej zmiennej obserwowanej jako zmiennej predykcyjnej w zbiorze danych o rynkach finansowych

Wiliński A., Czapiewski P.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2008

|

nr 1 (Tom 13)

159-174

EN

The paper presents the results of computer simulations performed using the historical quotes on several securities (WIG20, S&P500, Dow Jones, DAX, EUR/USD, gold, oil, etc.) in order to analyse the possibility of finding such variables, that can be explained in terms of the others better, than the rest. It is assumed, that the ultimate goal of every investment strategy is finding the opportunity of gaining a financial profit (always considering the risk). Such opportunity is being sought by investigating the possibility of using each variable (each security) in turn as the one to be predicted. In order to reach that goal, authors use several variants of one of the algorithms belonging to the. Group Method of Data Handling (GMDH), namely the combinatorial algorithm. The results reveal some interesting features of regression models, indicating the prospect of further applications of the method.

4

Zakład o przelot, czyli matematyka finansowa i bilety tanich linii lotniczych

Piwarska K., Kulesza K.

Matematyka Stosowana : matematyka dla społeczeństwa

|

2008

|

Nr 9

91-116

PL

Rynki instrumentów pochodnych należą obecnie do jednych z najciekawszych obszarów badań w matematyce finansowej. Są też obszarem, gdzie spotykają się teoria i praktyka, tak ważne w rzetelnie uprawianej matematyce stosowanej. Zachodzi tam ożywiona wymiana idei pomiędzy matematykami a ekonomistami, choć de facto ma ona charakter bardziej interdyscyplinarny, angażując np. informatyków i fizyków. Równolegle dynamiczny rozwój rynków i pojawianie się coraz szerszej gamy instrumentów pochodnych pozwalają na włączanie do tego zbioru coraz to nowych obiektów. W naszej pracy pokazujemy, że skoro zakładać się można "o wszystko", a instrumenty pochodne są rodzajem giełdowego zakładu, to bilety tanich linii lotniczych można opisać jako specyficzne opcje. Uwzględniając rzeczywiste warunki rynkowe i ograniczenia narzucone w regulaminach tanich przewoźników, przedstawimy alternatywny dla już istniejących sposób podejścia do wyceny takich instrumentów oraz metody konstrukcji i optymalizacji portfela złożonego z biletów, który może mieć zastosowanie zarówno do celów spekulacyjnych, jak i korporacyjnych.

EN

The derivatives are financial instruments whose value changes in response to the changes in underlying variables. Originally, they were based on commodities and used to reduce risk from varying prices. This strategy is often called hedging. However as financial markets have become more complex it is more and more difficult to distinguish between old fashioned hedging and speculation. At present the derivatives’ markets are one of the most interestingfie lds of research in financial mathematics. They are the point where theory and practice meet, an important factor in good applied mathematics. As a result a vivid exchange of ideas takes place between mathematicians and researchers from huge variety of fields like economics, physics and computer science. In the same time the markets are constantly evolvinga nd new financial instruments are created every day. Nowadays, derivatives are beingc onstructed not only for assets such as commodities, equities , bonds, interest rates, exchange rates, but also various indexes or even weather. In order to make a transaction a buyer and a seller are needed. In this respect a financial instrument can be understood as a bet between two parties, each assumingtha t the market will move the way that they expect. In old times derivatives were mainly used to managed risk, for instance by securing fixed price for some asset in the future. One of the types of derivatives are options that provide the right, but not the obligation, to engage in a future transaction on some fixed conditions. The transaction as such does not need to concern assets or securities, for instance the option can be exercise on certain services. In the paper we show that low-cost airlines’ tickets can be described as an option contract. While it is temptingto plug-in our description into known models for option valuation, we choose more practice oriented approach. We take into account the real life constrains and airlines’ regulations we present a realistic model for option valuation. In such a framework we show that, in principle, an arbitrage is possible. We conclude the paper with remarks on buildingan d optimizingp ortfolio of such assets, having in mind speculation/trading as well as corporate hedging.