MODELAGEM MATEMÁTICA DE UM SUBSISTEMA ANALÍTICO DE INFORMAÇÃO PARA PREVISÃO DE ELEMENTOS ESTRANGEIROS DE INTERCÂMBIO

O modelo matemático é uma construção de signos, cujas propriedades devem coincidir com as propriedades do objeto de interesse para nós. Do ponto de vista aplicado, o principal é criar um design que atinja oobjetivo da modelagem.

Ao mesmo tempo, pode acontecer que o próprio modelo ou o método para obtê-lo não seja perfeito o suficiente no sentido da estética científica: a afirmação do problema não é totalmente correta e a solução não é a única correta. Existem duas abordagens principais para modelagem, que são alternativas até certo ponto e diferem no nível de otimismo ao julgar a previsibilidade fundamental dos fenômenos e processos. A primeira abordagem, muito otimista, determinística (dinâmica) anteriormente “afirmava” a possibilidade prática de uma previsão precisa do futuro com base em um presente bem definido. Agora, após a descoberta do fenômeno do caos dinâmico, quando o termo “dinâmica não linear” se tornou muito popular, as reivindicações por uma precisão de previsão praticamente alcançável se tornaram mais moderadas. A segunda abordagem – probabilística (estocástica) – é menos otimista: aqui eles rejeitam reivindicações de uma previsão precisa [1].

Os métodos de previsão matemática são desenvolvidos com base em: funções exponenciais; funções de poder; séries temporais e dependências analíticas [2]. Considere os recursos desses modelos.

PREVISÃO DA PREVISÃO DA TAXA DE MOEDA COM BASE EM FUNÇÕES INDICATIVAS

Funções exemplares incluem fatores que afetam a formação da taxa de câmbio e coeficientes que caracterizam a relação entre fatores e a taxa de câmbio. O processo de previsão é o seguinte. Os fatores que afetam a formação da taxa de câmbio são determinados. Para cada um desses fatores, os dados estatísticos correspondentes para o período considerado são selecionados. Usando métodos numéricos, são encontrados coeficientes. Esse estágio é trabalhoso e demorado ao usar os computadores modernos mais avançados. Para aumentar a confiabilidade da previsão da taxa de câmbio, é necessário analisar o maior número possível de fatores. Isso, por sua vez, levanta o problema de coletar estatísticas. Com base no modelo descrito acima, é praticamente impossível determinar o tipo de dependências entre a taxa de câmbio e os fatores que a afetam e a influência mútua dos fatores. Portanto, é impossível rastrear com segurança a influência de mudanças nos fatores, tanto no estado da taxa de câmbio quanto em outros fatores incluídos neste modelo. Portanto, o método descrito acima só pode ser usado como auxiliar em um estudo abrangente dos problemas associados à previsão das taxas de câmbio.

PREVISÃO DA PREVISÃO DA TAXA DE MOEDA COM BASE NAS FUNÇÕES DO GRAU

As funções de poder incluem fatores que afetam a formação da taxa de câmbio e coeficientes no grau que caracteriza a relação entre os fatores e a taxa de câmbio. O processo de previsão é muito semelhante à previsão com base em uma função exponencial. Portanto, todas as observações sobre o método anterior também são válidas para previsão com base em uma função de energia. O modelo de previsão de taxa de câmbio baseado nas funções de energia é mais trabalhoso, mas também fornece resultados mais precisos.

PREVISÃO DE PREVISÃO DE TAXA DE MOEDA COM BASE NA SÉRIE DINÂMICA
Séries dinâmicas (ou séries de dinâmicas) são dados estatísticos que refletem o desenvolvimento do fenômeno em estudo no tempo. Qualquer série de dinâmicas em consideração possui dois elementos principais: um indicador de tempo e o nível de desenvolvimento de um fenômeno correspondente ao elemento anterior. Os períodos de tempo individuais (por exemplo, um ano, um quarto, um mês ou determinados pontos no tempo (certas datas) são usados ​​como um indicador de tempo. Os níveis de nível geralmente significam estimativas quantitativas do desenvolvimento do fenômeno estudado ao longo do tempo. Para a taxa de câmbio, pode ser, por exemplo , a dinâmica das mudanças na taxa de câmbio para negociação na casa de câmbio na sessão da manhã ou da noite.A dependência resultante caracterizará a mudança na taxa de câmbio ao longo do tempo.Portanto, na equação rate – o valor desejado e o tempo, como uma categoria abstrata com um conteúdo específico para uma determinada data, representam uma variável, a mudança na qual a taxa de câmbio dependerá da mudança.As principais condições para obter as conclusões corretas ao analisar as séries dinâmicas é a comparabilidade de seus elementos. Para a taxa de câmbio, esta circunstância significa: se a natureza de sua mudança ao longo do tempo manifestar arbitrariamente a influência de fatores únicos que levam a uma mudança acidental na taxa de câmbio, então com base em Com apenas as séries temporais, é impossível criar uma previsão precisa.

FATORES QUE INFLUENCIAM A ANÁLISE DA SÉRIE DINÂMICA
Os fatores que afetam a formação da taxa de câmbio usando esse método podem ser divididos em ação constante e influência determinante na taxa de câmbio. Esses fatores formam a principal tendência de desenvolvimento – a tendência. O impacto de outros fatores se manifesta periodicamente,que naturalmente causa flutuações repetidas no tempo nos valores em uma determinada série temporal. A ação de fatores aleatórios se manifesta, via de regra, na forma de mudanças aleatórias de curto prazo nos valores das séries dinâmicas que são consistentes com eles. Para avaliação quantitativa neste método, são utilizados os seguintes indicadores estatísticos: crescimento absoluto (por exemplo, taxa de câmbio); taxa de crescimento e taxa de crescimento. Cada um desses indicadores, por sua vez, pode ter um valor de linha de base. As vantagens do modelo de previsão da taxa de câmbio com base em séries temporais são que, quando uma imagem gráfica da série é bem possível, muitas vezes é possível uma análise visual definida do fenômeno em estudo. Por exemplo, ao considerar a dinâmica das mudanças na taxa de câmbio do euro no Forex por vários anos, é possível distinguir repetições periódicas causadas por flutuações sazonais (em particular), bem como várias mudanças aleatórias causadas por fenômenos únicos, mas bastante pronunciados, aos quais o mercado de câmbio reagiu.

O método de previsão baseado em séries temporais é mais apropriado para ser usado como auxiliar no estudo da dinâmica da taxa de câmbio:

Você pode descrever o processo de prever um parâmetro dinâmico como um objeto que consiste em componentes elementares correspondentes a várias fontes. Eles são caracterizados por grupos de movimentos determinados por tendência, componentes harmônicos e aleatórios. Essa descrição da estrutura do processo concentra o estudo na revelação da integridade dos mecanismos internos de funcionamento, identificando os diversos tipos de relacionamento de um objeto complexo. Essa circunstância permite aumentar a eficiência da previsão, uma vez que os componentes distintos do movimento têm um caráter previsível e uma descrição matemática mais simples, que pode ser esquematicamente apresentada na forma de: a soma dos componentes de tendência mais simples que correspondem aos principais fatores do movimento de um sistema complexo; a soma dos componentes harmônicos elementares do movimento, que determinam a totalidade de vários fatores periódicos, e o componente aleatório.

MODELOS DE PREVISÃO DE CURSOS BASEADOS EM DEPENDÊNCIAS ANALÍTICAS
Este modelo é baseado em uma análise do mecanismo de formação da taxa de câmbio. O tipo de fórmula neste caso dependerá da natureza e do tipo de fatores de interação que afetam a formação da taxa de câmbio. O modelo é baseado na hipótese de paridade do poder de compra. No caso ideal, o modelo define a função da “taxa de câmbio” por meio da oferta de moeda no país e no exterior e produtos nacionais reais a preços constantes. Além disso, no processo de considerar sistemas econômicos reais, novos fatores serão adicionados e os dados acima serão ajustados. E o modelo generalizado escolherá os principais fatores que afetam a formação da taxa de câmbio.

Para obter um modelo de previsão eficaz, é necessária uma análise minuciosa da natureza do impacto dos fatores que afetam a formação da taxa de câmbio. Como nos modelos considerados anteriormente, o importante papel aqui é desempenhado pela disponibilidade de dados estatísticos relacionados aos fatores em consideração e à dinâmica da taxa de câmbio. Nesse caso, uma dificuldade conhecida é a análise do impacto de alguns fatores na taxa de câmbio. Teoricamente, a previsão com base nesse modelo pode ser a mais precisa. Mas a TI exige um tremendo trabalho analítico para encontrar fatores, identificar padrões em sua dinâmica, a natureza do impacto exercido sobre a taxa de câmbio em várias situações possíveis. Além de levar em consideração o tempo de espera entre o início das mudanças nos fatores que determinam a dinâmica da taxa de câmbio, levando em consideração o impacto simultâneo na mudança na taxa de câmbio de várias mudanças possíveis em vários fatores. Somente grandes estruturas estatais (organizações) ou preocupações financeiras podem realizar esse trabalho.

MÉTODOS DE AVALIAÇÃO DE PERITOS
Os métodos de avaliação de especialistas permitem avaliar qualitativamente o fenômeno investigado e revelar as tendências gerais de desenvolvimento do processo que está sendo formado. O uso desse método em um estudo abrangente do problema pode reduzir o erro de previsão, mesmo com a falta de dados estatísticos. Os métodos de avaliação de especialistas a seguir são mais comumente usados:a) um método de script;

b) estimativas para indicadores individuais.

O método de script é implementado da seguinte maneira. São consideradas várias opções para o desenvolvimento de eventos, cada uma das quais, por sua vez, pode ter várias opções para o desenvolvimento da situação, gerando novos eventos. Utilizando a terminologia da teoria de controle, uma “árvore de cenários” com séries de distribuição integral de cada um deles é construída. Após avaliar a probabilidade de cada evento (cenário), nas opções obtidas, escolha o que é mais provável para um determinado desenvolvimento da situação. É mais racional usar o método considerado para obter uma idéia geral do estado do mercado de câmbio e do ambiente econômico externo como um todo.

Avaliarpara indicadores individuais, são estabelecidas dependências de correlação entre a dinâmica das mudanças nos fatores individuais e a dinâmica da taxa de câmbio, e o grau de correlação é determinado. A previsão da taxa de câmbio é baseada nas dependências obtidas entre a taxa de câmbio e a inflação.

Por exemplo, usando dados mensais de um ano, caracterizando o grau de variação da inflação e a taxa de câmbio, é possível determinar o grau de correlação, com base no qual são concluídos sobre o grau de dependência entre os valores considerados. Este método é fácil de usar, não requer a construção de dependências complexas e uma grande quantidade de computação. Encontrar várias dependências entre a taxa de câmbio e os principais fatores, em particular entre a taxa de câmbio e a inflação, a taxa de desconto, a balança de pagamentos, o produto nacional bruto e uma comparação mais aprofundada dos resultados, pode aumentar a confiabilidade da previsão. A precisão desse método diminui acentuadamente em uma situação econômica instável, por exemplo, em uma crise. Nesse sentido, o método de avaliação de indicadores individuais é mais lógico para auxiliar na previsão da taxa em si e na determinação dos fatores que a afetam, bem como para obter uma ideia geral do estado e o desenvolvimento mais possível da situação no mercado de câmbio.

1. O objetivo do estudo para o qual um modelo é criado, ou seja, o estudo da essência do processo, a identificação de suas leis internas: as possibilidades e conseqüências da influência no processo, prevendo a taxa de câmbio sem uma avaliação detalhada dos fatores que a determinam;
2. disponibilidade do banco de dados: seu volume e estrutura;
3. presença de análise fatorial: a natureza do impacto de fatores individuais no modelo de previsão da taxa de câmbio;
4. a disponibilidade da avaliação qualitativa e quantitativa: contabilizando atrasos no tempo.

EXPECTATIVAS DOS INVESTIDORES – COMO FATOR DE INFLUÊNCIA
O problema da previsão também possui aspectos relacionados à transformação da propriedade, com a expressão dos interesses de vários grupos públicos, empreendedores individuais e interesses nacionais, que são apenas estruturas estatais. Nesse sentido, questões relacionadas aos participantes do mercado de câmbio adquirem certo valor na previsão da taxa de câmbio. Ou seja, as mudanças esperadas na taxa de câmbio. Na troca de moeda, a questão central para o especulador é a demanda por títulos em qualquer moeda, o que deve estar associado às expectativas no movimento das taxas de câmbio. Existe uma analogia bem conhecida entre o mercado de câmbio e o mercado de ações, já que em ambos os mercados a quantidade de ganhos futuros é muito incerta e os preços ou taxas de câmbio caem ou saltam por um curto período de tempo, reagindo instantaneamente a qualquer notícia, pois os investidores nos dois mercados procuram prever o futuro. Preços incertos e taxas de câmbio.

A NECESSIDADE DE CONTAR O DESENVOLVIMENTO DE MERCADOS E FATORES DE INFLUÊNCIA Neles. IAP
Uma análise dos desenvolvimentos bem conhecidos no campo da previsão de processos econômicos no nível macro mostrou que, na maioria dos casos, os pesquisadores se limitam a construir modelos macroeconômicos econométricos lineares com base nas hipóteses de um “mercado efetivo” e “expectativas racionais”. No entanto, as contradições e imperfeições existentes nessas hipóteses costumam ser a causa de resultados errôneos. Além disso, esses modelos não contemplam mudanças na estrutura da influência dos indicadores fundamentais, nem consideram a atitude dos participantes do mercado diante de incertezas e contradições no desenvolvimento de situações de mercado. Isso facilita o desenvolvimento de outras abordagens e métodos para as tarefas de previsão de médio prazo das taxas de câmbio e uma análise fundamental da dinâmica macroeconômica. Eles forneceriam uma solução para esses problemas, levando em consideração a incerteza em seu desenvolvimento, relacionada tanto à complexidade da estrutura das relações dos indicadores macroeconômicos fundamentais, à natureza instável da influência de alguns indicadores fundamentais em outros, quanto à percepção e avaliação subjetivas dos participantes na dinâmica macroeconômica.

Para resolver esse problema, é aconselhável usar uma nova direção da inteligência artificial – o subsistema analítico de informação (IAP) – mineração de dados, que abrange várias tecnologias destinadas a extrair automaticamente o conhecimento dos bancos de dados. Ao longo dos anos, acredita-se que são necessárias grandes quantidades de dados para tomar as decisões corretas em sistemas especialistas. No entanto, isso não é totalmente verdade. De fato, esses dados contêm as informações necessárias, mas apenas suas infinitas linhas e colunas não fornecem uma compreensão da situação. De fato, são necessários conhecimentos e leis como chave para resolver o problema. Uma verdadeira inovação na análise de dados veio com a invenção de sistemas automáticos de aquisição de conhecimento. Atualmente, a mineração de dados provou seu direito de ser líder entre esses sistemas. Realiza análise profunda de dados, extrai conhecimentodo banco de dados analisado e os apresenta de uma forma que é facilmente compreendida por uma pessoa, ou seja, Você pode encontrar leis e dependências úteis ocultas nos dados. Você pode obter os resultados mais incomuns e inesperados, que, no entanto, serão objetivos. O poderoso sistema de mineração de dados utiliza a mais avançada tecnologia para adquirir conhecimento simbólico (Symbolic Knowledge Acquisition Technology ™, SKAT). Ele encontra automaticamente as dependências e leis ocultas nos dados, apresentando-as na forma de regras e algoritmos, constrói modelos empíricos do objeto ou fenômeno estudado representado por dados brutos. Além disso, o sistema não possui nenhuma suposição sobre a forma de dependência, e a mineração de dados encontra leis ocultas automaticamente, independentemente de quão complexas elas sejam. As informações estão se acumulando constantemente em vários bancos de dados que nos dão acesso fácil e rápido, e a mineração de dados analisa automaticamente esses bancos de dados, encontrando vários relacionamentos e dependências internos ocultos nos dados. Portanto, o conhecimento enterrado nas informações é extraído. Esse conhecimento é incorporado aos sistemas de decisão e sistemas especialistas que simplificam a tomada de decisão.

DIFERENÇA DE MINERAÇÃO DE DADOS DE REDES NEURAIS
Os sistemas de mineração de dados mais tradicionais são baseados em redes neurais. O único resultado do trabalho deles é uma rede treinada, que é uma “inteligente”, mas ao mesmo tempo uma caixa “preta”. Na maioria dos casos, os resultados obtidos pelos sistemas de redes neurais não podem ser interpretados e controlados. Diferentemente de tais sistemas, o método analítico apresenta o conhecimento encontrado em forma simbólica, como fórmulas matemáticas, tabelas de previsão, regras estruturais e algoritmos, ou seja, de forma que seja facilmente compreendida por uma pessoa. Esse recurso da mineração de dados, não apenas para encontrar conhecimento, mas também para explicá-lo, coloca-o muito à frente de sistemas similares. O conceito básico é fornecer ao usuário um ambiente integrado fácil de usar para detectar automaticamente o conhecimento nos dados. Uma vez iniciados, os processos computacionais realizam automaticamente a análise, emitindo relatórios somente após a obtenção de resultados importantes. A mineração de dados é um sistema orientado a objetos. Todas as informações são apresentadas na forma de objetos de várias classes. Os objetos estão contidos em contêineres e apresentados na forma de ícones. Os objetos podem ser criados, excluídos ou visualizados na forma de tabelas e gráficos. Alguns objetos podem ser aplicados a outros objetos, modificando-os posteriormente. Existem conexões dinâmicas profundas entre objetos e, quando as informações são alteradas em um, os objetos associados a ela são atualizados automaticamente.

Modelos matemáticos pertencentes à classe de modelos adaptativos-racionais para previsão de processos econômicos são mais adequados para processos de previsão de dinâmica macroeconômica e taxas de câmbio, onde é implementada a abordagem de compartilhamento de princípios adaptativos e outros métodos de previsão. No entanto, esses modelos requerem seu desenvolvimento na direção de criar um sistema multinível de modelagem econômica e matemática, o que garante a combinação das capacidades funcionais de previsão estatística adaptativa das taxas de câmbio e processos de dinâmica macroeconômica a curto prazo no nível inferior e simulação e análise estrutural no segundo nível com ajuste apropriado da estrutura dos modelos previsão estatística. Além disso, esse sistema reconhece a ocorrência de instabilidade estrutural nos ciclos de feedback nessas relações e introduz formalismos de subjetividade em modelos de previsão que refletem algum grau de incerteza dos participantes do mercado em relação à dinâmica das macro situações analisadas.

Também deve ser observado aqui que a aplicação de uma abordagem de simulação para resolver problemas do segundo nível do sistema de previsão de taxas de câmbio e análise da dinâmica macroeconômica permite, por um lado, refletir certas características do processo de tomada de decisão pelos participantes do mercado em várias situações do mercado e, por outro lado, prover o ajuste necessário da estrutura dos modelos estatísticos para prever indicadores fundamentais em várias situações de ocorrência e propagação de perturbações em contornos das relações causais. Obviamente, isso leva a maiores oportunidades para modelagem de cenários e previsão de taxas de câmbio. Além disso, uma nuance significativa aqui é a previsão de pontos no tempo em que ocorre uma reversão de tendência ou mudança significativa. Essa dinâmica dos processos simulados é chamada de bipolar e é caracterizada pelo fato de que a inversão de tendência é mais complexa do que com as flutuações sazonais. Isso é determinado, em particular, pelo desenvolvimento de movimentos de onda inicializados pelas influências emergentes nos circuitos com feedbacks positivos.

Baseado em tudodo exposto, a principal conclusão pode ser feita: qualquer modelo de previsão do movimento das taxas de câmbio deve incluir um grande número de variáveis. No entanto, em todos os casos, é necessária uma verificação estatística confiável, levando em consideração o movimento de fatores e a aleatoriedade.

MODELAGEM MATEMÁTICA. TAREFAS DE PREVISÃO DE MOEDA

Uma das tarefas mais exigidas de negociação de moeda e análise técnica de dados financeiros é a previsão. De uma forma ou de outra, as pessoas enfrentavam problemas de previsão em todos os estágios históricos da existência da civilização. No entanto, até que se baseasse em abordagens e métodos científicos, eram feitas previsões no nível da intuição, conhecimento e experiência das pessoas. Por exemplo, sinais folclóricos.

O início de uma análise técnica é uma tentativa de sistematizar observações de longo prazo do clima ou do comportamento humano. Na maioria das vezes, isso era feito com o objetivo de prever as tarefas das quais a própria vida das pessoas frequentemente dependia.

Normalmente, a previsão está associada à previsão de eventos futuros, em particular aos valores de séries temporais. No entanto, do ponto de vista das tecnologias analíticas, a previsão pode ser considerada de forma mais ampla. Na prática, a determinação de uma certa quantidade desconhecida a partir de um conjunto de valores associados a ela pode ser considerada como a tarefa de prever a taxa de câmbio. Portanto, a previsão pode ser realizada usando tarefas de análise matemática, como regressão, classificação e cluster. Do ponto de vista das tecnologias de análise de dados, a previsão pode ser considerada como determinante de uma quantidade desconhecida a partir de um conjunto de valores associados a ela.

MÉTODOS DE PREVISÃO
Todos os métodos de previsão podem ser divididos em três grandes grupos: formalizado, heurístico e complexo.

• Métodos formalizados permitem obter indicadores quantitativos como previsões que descrevem o estado de um objeto ou processo. Supõe-se que o objeto ou processo analisado tenha a propriedade de inércia, ou seja, no futuro continuará a se desenvolver de acordo com as mesmas leis pelas quais se desenvolveu no passado e existe no presente. A desvantagem dos métodos formalizados é que apenas os dados históricos (que usam análise técnica) que estão dentro do ciclo evolutivo do desenvolvimento de um objeto ou processo podem ser usados ​​para previsão. Portanto, esses métodos são adequados apenas para previsões operacionais e de curto prazo. Os métodos formalizados incluem métodos de extrapolação e regressão, métodos de estatística matemática, análise fatorial, etc.
• Os métodos heurísticos são baseados no uso de opinião especializada. Um especialista (grupo de especialistas), com base em seu conhecimento na área temática e na experiência prática, é capaz de prever mudanças qualitativas no comportamento do objeto ou processo estudado. Esses métodos são especialmente úteis nos casos em que o comportamento de objetos e processos para os quais é necessária uma previsão é caracterizado por um grande grau de irregularidade. Se métodos formalizados (análise técnica), devido às suas limitações inerentes, são usados ​​para previsões operacionais e de curto prazo, os métodos heurísticos (análise fundamental) são mais frequentemente usados ​​para médio e perspectivas.
• A previsão integrada usa uma combinação de uma abordagem formalizada com estimativas de especialistas, o que permite alcançar o melhor resultado. Isso implica claramente que, na modelagem matemática da tarefa de previsão da taxa de câmbio, é necessário usar tanto a análise técnica quanto a fundamental.

MÉTODOS DE COLETA DE INFORMAÇÃO
Os métodos de coleta de informações que formarão a base da previsão podem ser usados ​​para pesquisas especiais, outras previsões, análises estatísticas e análises de séries temporais, métodos de ataque cerebral, pesquisas individuais de especialistas, etc. Para previsões de alta qualidade, são necessários os seguintes componentes:

• análise científica desses processos,
• definição e análise de causa e efeito e outras relações entre eles,
• avaliação da situação atual e identificação dos principais problemas que precisam ser abordados;
• uma tentativa de prever o futuro da organização nas condições em que operará, surgindo problemas e tarefas para superá-los;
• análise e comparação de várias opções para o desenvolvimento de processos de negócios na organização, seu pessoal, produção e potencial científico e técnico.

Assim, a previsão implica uma maneira científica de identificar o estado e os possíveis caminhos de desenvolvimento dos processos que ocorrem nos mercados financeiros. As previsões podem ser desenvolvidas na forma de características qualitativas e, nos casos mais simples, na forma de declarações sobre a possibilidade ou impossibilidade de qualquer evento. Essas características devem incluir estimativas quantitativas, pontuais ou intervalares de indicadores que caracterizam os processos e o grau de probabilidade de sua realização.

MÉTODOS HEURÍSTICOS
No início dos artigos desta seção, foi considerada a modelagem matemática de um sistema de indicadores de tendência da análise técnica. Agora consideraremos métodos heurísticos [1,2] baseados no uso de avaliações de especialistas – FATORES QUE INFLUENCIAM A TAXA DE MOEDA.

A modelagem matemática do problema de previsão de fluxo de caixa é um dos fatores mais importantesafetando a taxa de câmbio da moeda nacional. A oferta de moeda, como categoria, possui uma estrutura que inclui os seguintes componentes à medida que diminuem a liquidez:

O conceito de oferta de moeda usado no cálculo das taxas de câmbio está incluído no M2. A quantidade de suprimento de dinheiro está diretamente relacionada a mudanças na taxa de câmbio. Quando a política monetária do estado é mais rígida, a oferta de moeda no país diminui, o que leva a uma queda nos preços e um aumento no custo da moeda nacional. Assim, uma redução de 1% na oferta de moeda leva, em regra, a uma apreciação de 1% da taxa de câmbio. Em um contexto estratégico, o processo de formação da taxa de câmbio de uma moeda nacional com um certo grau de convencionalidade pode ser dividido em duas etapas principais.

Primeira etapa. A formação de uma taxa de câmbio real, refletindo o valor da moeda nacional.
Segunda etapa. A formação de uma taxa de câmbio de mercado que reflete o preço da moeda nacional, formada com base na taxa de câmbio real sob a influência da oferta e demanda do mercado.

Isso é possível tanto para uma economia relativamente estável de um único país quanto para uma economia em prolongada crise socioeconômica. Se formalizarmos o número de fatores (além da circulação monetária considerados acima) que são econômicos, políticos, estruturais, legais ou psicológicos, afetam direta ou indiretamente a taxa de câmbio da moeda nacional, seu número chega a várias dezenas. Os mais significativos (juntamente com a oferta monetária): renda nacional do país, estado da balança comercial, taxas de desconto, taxas de inflação esperadas.

Os fatores listados acima podem ser divididos nos seguintes grupos:

1. Fatores que determinam diretamente a dinâmica da taxa de câmbio ou fatores formadores. I.e. diretamente relacionado ao processo de intercâmbio econômico internacional: produto nacional bruto de ambos os países participantes do intercâmbio internacional: balanço de pagamentos; oferta monetária interna e externa; taxas de juros.
2. Fatores que afetam os fatores formadores e, portanto, exercem influência regulatória no mecanismo de estabelecimento da taxa de câmbio. I.e. fatores regulatórios. Os fatores regulatórios podem ser divididos em fatores de regulação estatal e fatores estruturais: a estrutura das trocas de moeda; estrutura bancária do país; infra-estrutura de comunicações; fatores sazonais; direções da atividade econômica estrangeira.
3. Fatores que surgem quando o sistema econômico é retirado do equilíbrio dinâmico e, portanto, afetam negativamente a dinâmica da taxa de câmbio da moeda nacional: manifestações de crise da economia, fatores políticos e fatores psicológicos.a. As manifestações de crise da economia incluem: déficit no orçamento do estado, emissões monetárias, inflação, preços de monopólio, desempenho da moeda estrangeira no país como moeda: a) um meio de pagamento integral, b) um meio de acumulação, c) um meio de economizar.b. Os fatores políticos incluem o seguinte: mudança de representantes do governo, decisões políticas que envolvem mudanças diretas no sistema monetário do país, o nível de confiabilidade na administração do sistema econômico e o grau de entendimento mútuo entre as estruturas econômicas e políticas da sociedade.c. Os fatores psicológicos incluem: a expectativa de inflação e desvalorização de sua moeda nacional, a desconfiança da moeda fraca nacional e a fetichização de uma moeda livremente conversível, como conseqüência do primeiro fator, a falta de um pensamento econômico apropriado entre a população, uma vez que o estado não possui programas claramente desenvolvidos para elevar a economia nacional devido a decisões mal concebidas e apressadas das autoridades executivas.

Reconhecimento Intradiário em U-Turn

Devido à atratividade das plataformas de negociação on-line e à variedade de ferramentas de análise abrangentes disponíveis para os traders, o comércio intradiário está se tornando uma estratégia de comportamento cada vez mais popular. A definição de negociação intradia afirma que é o ato de comprar (posição de compra) ou vender (posição de venda) de um instrumento financeiro durante uma sessão de negociação, que termina com o término da sessão durante a qual ela foi concluída. No caso de opções binárias, isso significa executar uma transação de opção, cuja validade é menor que 1 dia. No entanto, nem toda estratégia de negociação prevê a possibilidade de negociação intraday. No comércio intradiário, uma das estratégias mais eficazes é identificar as reversões. As inversões de tendências podem ser facilmente reconhecidas ao traçar linhas de tendência e analisar castiçais japoneses.

Reconhecimento de inversão de marcha usando linhas de tendência
Construir linhas de tendência é uma das ferramentas de análise técnica mais básicas. Guiados pelo slogan clássico “a tendência é seu amigo, companheiro e irmão”, os comerciantes tentam determinar as propriedades da tendência durante um período de tempo e traçam uma linha de tendência de alta passando pelos baixos preços e uma linha de baixa conectando os altos da queda dos preços. Uma das maneiras de alcançar a eficácia das transações é negociar a tendência. Negociação contra a tendência não é menos eficaz, é especialmente bom para os investidores que gostam de ir contra a corrente.

Tendência de baixa
A linha de tendência é a chave para determinar uma reversão. Depois de determinar a tendência, você só precisa esperar pelo colapso dessa mesma linha. Se a linha de tendência ascendente se rompe e a vela fecha abaixo da linha de tendência durante este período, esta é uma oportunidade ideal para abrir uma posição “put” em antecipação a um novo declínio nos indicadores de mercado. Se a linha descendente se rompe, e isso é confirmado pelo fechamento da vela acima da linha de tendência, isso dá motivos razoáveis ​​para a abertura de uma posição de compra em antecipação ao crescimento do mercado. E embora esperar pela confirmação na forma de uma vela possa parecer supérfluo, isso é extremamente útil, pois ajuda a eliminar casos de percepção errônea de uma reversão.

FATORES ESPECIAIS
Fatores não discutidos anteriormente são discutidos abaixo. Estes incluem: operações especulativas; expectativa de mudança na taxa de câmbio.

O impacto das operações especulativas no mercado de câmbio pode ser dividido em estabilização e desestabilização.

Nas operações especulativas que têm efeito estabilizador no mercado de câmbio e na taxa de câmbio, a variação da taxa de câmbio da moeda nacional pode ser representada como uma curva sinusoidal que se desvia da principal tendência da taxa de câmbio (tendência). A mudança na taxa de câmbio sujeita a especulação também é uma curva sinusoidal, mas com amplitude menor. A moeda é vendida a um preço máximo que excede a tendência (como a principal tendência na taxa de câmbio), determinada pela influência de fatores que moldam a taxa de câmbio. E é comprado a um preço mínimo, quando esse preço cai abaixo da tendência. Como resultado das mudanças nas taxas de câmbio, seus valores estão se aproximando da tendência. As ações dos atores que seguem esse esquema não apenas estabilizam a situação no mercado de câmbio, mas também lhes traz lucro.

Nas operações especulativas com efeito desestabilizador no mercado de câmbio, açõesos jogadores levam a maiores flutuações nas taxas de câmbio em relação à tendência. Os jogadores compram moeda quando a taxa de câmbio está em um nível alto, aumentando ainda mais a taxa em comparação com a tendência. Acontece que a moeda é vendida pelos jogadores quando o preço cai significativamente, diminuindo ainda mais a taxa de câmbio em relação à tendência. Como resultado, os jogadores perdem dinheiro com essas transações no mercado de câmbio comprando moeda estrangeira a uma taxa mais alta e vendendo-a a uma taxa mais baixa.

O fato é que a desestabilização do mercado de câmbio pode afetar a estabilidade da economia como um todo, principalmente no estado do mercado financeiro. Lucros, possivelmente pelas operações desestabilizadoras resultantes no mercado de câmbio. Assim, o jogador inicia a operação de compra de moeda estrangeira (moeda livremente conversível) quando a taxa de câmbio atinge seu valor máximo, desestabilizando o mercado e, assim, provocando aumento da demanda por moeda estrangeira entre outros participantes do mercado. Porém, assim que esses players começam a comprar moeda estrangeira de forma independente, desviando ainda mais a linha de taxas de câmbio da tendência, o participante do mercado, provocando esse tipo de situação, interrompe as operações no mercado de câmbio. Quando uma moeda estrangeira atinge seu valor máximo, ela começa a vender a moeda acumulada à taxa máxima, obtendo lucro às custas de jogadores “provocados”, que nesse caso perdem seu dinheiro e podem falir. Assim, basicamente as operações desestabilizadoras de va
O mercado cambial não é rentável, mas, no entanto, existem várias situações em que os players de moeda que criam desestabilização no mercado de câmbio recebem lucros que excedem e, às vezes, de maneira muito significativa, suas perdas.

A tendência da taxa de câmbio é significativamente influenciada pelas ações dos participantes do mercado de câmbio com base em suas expectativas. Como uma moeda estrangeira pode atuar não apenas como um meio de pagamento, mas também como um meio de acumulação (por exemplo, o dólar americano inicial na economia da Federação Russa) e ativos financeiros estrangeiros podem ser adquiridos, alterações nas taxas de câmbio afetam o rendimento desses ativos. Conseqüentemente, os detentores desses ativos, a fim de obter a maior receita na moeda nacional, tentarão avaliar possíveis mudanças na taxa de câmbio no futuro. No entanto, se essas expectativas não forem atendidas, a demanda por moeda estrangeira diminuirá. Com uma previsão favorável, a demanda por moeda estrangeira aumentará. Como mostra a prática mundial, as principais diretrizes para os participantes no mercado de câmbio são: mudanças esperadas na oferta de moeda; políticas governamentais antecipadas, em particular aquelas que afetam os acionistas de private equity, os efeitos de intervenções oficiais no mercado de câmbio. Por essas razões, declarações de líderes políticos e chefes de órgãos financeiros sobre mudanças na economia podem aumentar a inflação ou mudar atitudes em relação à propriedade privada (confisco, introdução de novos impostos, todo tipo de regras restritivas, etc.).

Instituições acadêmicas têm tentado construir um modelo matemático para prever taxas de câmbio. No entanto, sempre que essas tentativas foram malsucedidas. Segundo especialistas, esse modelo deve ser baseado na teoria da paridade do poder de compra. As previsões de taxas de câmbio baseadas em dados sobre oferta e renda monetária dão discrepâncias significativas com a realidade. No entanto, é possível prever o componente de tendência da taxa de câmbio.