Перспективы использования данных отложенных ордеров для прогнозирования нефтяных цен в России

Современное ценообразование нефти обусловлено не столько себестоимость и законом спроса и предложения, сколько биржевой конъюнктурой. На цену оказывает влияние огромное количество объективных и субъективных факторов, умение анализировать которые лежит в основе современной биржевой торговли. Таким образом, ключом анализу нефтяного рынка к краткосрочной перспективе являются биржевые сводки. В статье рассматриваются современные тенденции в формировании и влиянии ценообразующих факторов нефтяного рынка. Показываются особенности применения ордеров как инструментов ценообразования. Приводятся российские реалии по отложенным ордерам на рынке нефти. Анализируются специфика и перспективы применения отложенных ордеров для анализа нефтяного рынка. Это позволяет предсказывать изменение конъюнктуры значительно быстрее традиционных статистических методов анализа сделок. Авторы приходят к выводу, что применение такого инструмента, как отложенный ордер, позволит, во-первых, лучше понимать рыночную конъюнктуру по основной российской нефти марки Urals, во-вторых, сделать рынок более прогнозируемым и, возможно, управляемым со стороны государства, что смягчит последствия от резкого изменения цен на нефть и последующие изменения в стоимости энергоносителей и топлива, сделает экономику устойчивее к кризисам. Помимо этого, повышение точности прогнозов повысит доходы российских трейдеров от сделок. Научной основой публикации являются труды зарубежных исследователей в области биржевой торговли и анализа данных, а также материалы разработчиков программного обеспечения для анализа биржевых данных.

1. Шакирова А.И. Исследование и моделирование цены на нефть. Символ науки. 2015;(12-1):191–194.

2. Malik F., Umar Z. Dynamic connectedness of oil price shocks and exchange rates. Energy Economics. 2019;84;104501. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2019.104501

3. Белкин В.А. Прогнозирование цен на нефть на основе их средних значений по годам одиннадцатилетнего цикла солнечной активности (1970– 2016). Вестник Челябинского государственного университета. Экономические науки. 2017;(2):43–51.

4. BP statistical review of world energy 2019. London: BP p.l.c.; 2019. 64 p. URL: https://www.bp.com/content/dam/bp/business-sites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/statistical-review/bp-stats-review-2019-full-report.pdf (дата обращения: 7.03.2021).

5. Жуков С.В., Масленников А. О. Мировой рынок нефтяных деривативов: динамика развития в условиях ужесточения регулирования. Деньги и кредит. 2017;(12):91–96.

6. Organization of the Petroleum Exporting Countries official website. URL: https://www.opec.org/opec_web/en/ (дата обращения: 7.03.2020).

7. Abergel F., Anane M., Chakraborti A., Jedidi A., Muni Toke I.M. Limit order books. Delhi: Cambridge University Press; 2016. 238 p. https://doi.org/10.1017/CBO9781316683040

8. Стакан ордеров Оанда: Часть 1. Описание инструмента. FXSSI. 2020. URL: https://ru.fxssi.com/stakan-orderov-oanda-chast1 (дата обращения: 7.03.2021).

9. Нефть URALS: цена на бирже и график Masterforex-V. URL: www.masterforex-v.org/wiki/urals-a.html

10. Что такое биржевой стакан и есть ли он на Форекс. FXSSI. 2020. URL: https://ru.fxssi.com/chtotakoe-birzhevoj-stakan-i-est-li-on-na-foreks (дата обращения: 20.09.2020).

11. Roberts J.S. High frequency market dynamics: An analysis of market depth and quoting behaviors in crude oil futures markets. Ph.D. diss. College Park, MD: The University of Maryland; 2018. 243 p. https://doi.org/10.13016/M23T9D95P

12. Gould M.D., Porter M.A., Howison S.D. Quasicentralized limit order books. Quantitative Finance. 2015;17(6):831–853. https://doi.org/10.1080/14697688.2016.1247980

13. Gould M.D., Porter M.A., Williams S., McDonald M., Fenn D.J., Howison S.D. Limit order books. Quantitative Finance. 2013;13(11):1709–1742. https://doi.org/10.1080/14697688.2013.803148

14. Parlour C.A., Seppi D.J. Limit order markets: A survey. In: Thakor A., Boot A.W.A., eds. Handbook of financial intermediation and banking. Amsterdam: Elsevier Science; 2008:63–96.

15. Cont R., de Larrard A. Price dynamics in a Markovian limit order market. SIAM Journal on Financial Mathematics. 2013;4(1):1–25. https://doi.org/10.1137/110856605

16. Cont R., Stoikov S.F., Talreja R. A stochastic model for order book dynamics. Operations Research. 2010;58(3):549–563. https://doi.org/10.1287/opre.1090.0780

17. Ait-Sahalia Y., Saglam M. High frequency market making: Implications for liquidity. SSRN Electronic Journal. 2017. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2908438

18. Rosu I. Liquidity and information in order driven markets. SSRN Electronic Journal. 2008. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1286193

19. United States oil production: Trends and perspectives. URL: https://www.eia.gov/dnav/pet/hist/LeafHandler.ashx?n=PET&s=WCRFPUS2&f=%20W (дата обращения: 29.09.2020).