使用挂单数据预测俄罗斯油价的前景

现代石油的价格与其说是由成本和供求规律决定的，不如说是由股票市场决定的。价格 受众多客观及主观因素影响，懂得分析这些因素是现代股票交易的基础。因此，分析短期内石 油市场的关键是股市行情表。
作者在本文中探讨了石油市场定价因素形成和影响的当前趋势。揭示了将订单作为定价工具的 使用特征。介绍了俄罗斯石油市场挂单的现实情况。分析了使用挂单进行石油市场分析的具体 细节和前景。与使用传统的统计方法进行交易分析相比，该方法可以更快地预测市场变化。
作者得出的结论是，使用挂单工具，首先可以更好地了解乌拉尔品牌主要俄罗斯原油的市场状 况，其次，使市场更具可预测性，并可能由国家参与管理，这将减轻由于油价剧烈变动以及由 此导致的能源和燃料成本随之变化的后果，使经济对危机的抵抗力更强。此外，提高预测的准 确性将提高俄罗斯交易者的交易收入。
该研究的科学依据是外国研究人员在市场交易和数据分析领域的工作，以及软件开发人员分析 市场数据方面的材料。

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).