Трудности и перспективы новой компании

Новые компании производящие перспективную продукцию имеют хорошее фондовое будущее.

Однако становление роста без изъянов не бывает. Так было с компаниями выпускающими ПК, программное обеспечение, интернет-компаниями… Сейчас к таким компаниям можно отнести такие, которые производят продукцию нового качества, которые вскоре будут затребованы рынком. Одна из них Tesla Motors, Inc. (TSLA) - компания производящая электромобили и запасные части к ним. Основана сравнительно недавно в 2003-м году и долго не была широко востребована со своей продукцией на рынке. Но в прошлом году рынок электромобилей резко начал расширяться (когда компания начала серийное производство модели Tesla Model S и развернула собственную сеть из станций для подзарядки этих автомобилей)и характер ценообразования акций Tesla Motorsрезко изменился, как показано на рисунке 1.

Рис. 1 Динамика цен акций Tesla Motors (источник данных: Nasdaq)

Анализировать такие рынки достаточно сложно, т.к. возникает множество ошибок прогнозирования. И поэтому для анализа и прогноза я выбрал метод скользящей средней.

Сразу хочу оговорится, что название полная тезка индикатору скользящей средней, но по сути совершенно непохожие методы.

Этот метод похож на авторегрессионный метод, который я использовал в статье «Прогнозируемые акции». Они являются как бы зеркальными друг по отношению к другу. Т.е. если авторегрессиооный метод оставлял случайную составляющую в разложении Дуба неприкосновенной, а анализировал влияние предыдущих детерминированных значений цены, то метод скользящей средней оставляет неприкосновенной детерминированную составляющую, а анализирует предыдущие ошибки прогноза. Т.о. он предполагает, что извлекается информация из повторяющихся ошибок прогнозирования. Поэтому базовая формула метода имеет такой вид:

.

Т.к. детерминированная составляющая c постоянна, то предполагается, что процесс ценообразования полностью определяется текущими и прошедшими ошибками прогнозирования.

Те, кто хотят встроить этот метод в свои торговые системы, то нужно раньше рассчитать вектор ошибок (простой разностью фактического значения и прогнозного), а потом использовать метод наименьших квадратов.

А для данной ценной бумаги я рассчитал для функции третьего порядка, и были получены такие параметры: C = 99,75493, MA(1) = 1,649935, MA(2) = 1,572338, MA(3)= 0,853527. И значения соответствующих характеристических корней, исходя из абсолютных величин которых можно сделать вывод об обратимости оцененной модели- -0.35-0.88i, -0.35+0.88i, -0.94.

Исходя из этой модели был сделан прогноз, который представлен на рисунке 2.

Рис. 2 Прогноз динамики цен акций Tesla Motors (собственный расчет)

Т.о. согласно сделанному прогнозу цена акций Tesla Motors будет расти в третьем квартале этого года, а в четвертом будет стремительно опускаться.