В работе сделана попытка на основе динамики дневных колебаний индекса МосБиржи разработать модель, позволяющую снизить рыночные риски частного инвестора. Во введении описываются основные проблемы и сложности, связанные с прогнозированием фондовых рынков в целом и в России, в частности. В следующей части подробно описана методика построения модели, предварительной обработки данных, подбора параметров автокорреляции. В работе использовались такие методы как АПРСС, метод индексов прироста, метод искусственных нейронных сетей, спектральный анализ Фурье, метод обобщения, двухвыборочный t-тест для средних и др. Для оценки результатов исследования использовались методы анализа автокорреляции остатков, нормального распределения остатков, метод максимального правдоподобия, t-критерий Стьюдента, а также сравнение прогноза, построенного по урезанному ряду с известными (исходными) данными. В результате оценки подтвердилась гипотеза об адекватности, существенности и значимости модели. На основании модели построена биржевая стратегия, рассчитанная на минимизацию рисков частным инвестором. В обсуждении приведены так называемые «отрицательные результаты» — полученные в ходе исследования неадекватные модели, неподходящие факторы, параметры и методы, от которых пришлось отказаться на пути к представленному в работе результату.
The aim of this work is to develop a model that allows setting a daily interval of the index. The introduction describes the main problems and difficulties associated with forecasting stock markets in General and Russia in particular. In the next part describes in detail the methodology of constructing the model, data preprocessing, parameter selection of autocorrelation. The paper uses such methods as ARIMA, the method of growth indices, the method of artificial neural networks, Fourier spectral analysis, generalization method, two-sample t-test for averages, etc. To assess the results of the study the author used methods of analysis of autocorrelation of the residuals normal distribution of the residuals, the maximum likelihood method, student's t-test, and comparison of forecast based on a row of known (source) data. The evaluation confirmed the hypothesis about the adequacy of the materiality and significance of the model. Based on the model stock strategy is built, designed to minimize investors’ risks. In the discussion so-called "negative results" are given obtained in the course of the study, inadequate models, inappropriate factors, parameters and methods, which had to be abandoned on the way to presented in the result.