Влияние нефти на золото

Положение дел на валютном рынке зависит от многих факторов и цены на сырье не являются исключением.

Успешная торговля на Форексе возможна и внутри валютного рынка, но при этом трейдер теряет из виду большинство влияющих на котировки валют факторов, после чего искренне удивляется тому, что рынок пошел совершенно не в ту сторону, в которую он ожидал.

Достаточно рассмотреть ситуацию на Форексе более глобально, как мы заметим, что на валютные котировки влияют процентные ставки, соотношение спроса и предложения, темпы экономического роста, проводимая правительствами стран внутренняя и внешняя политика и т. д. Торговля на валютном рынке выходит далеко за пределы самого Форекса и распространяется на остальные финансовые рынки, в частности, рынок сырьевых ресурсов.

Основное влияние динамика цен на сырье оказывает на новозеландский, канадский и австралийский доллары.

12.07.2023: Новости из США определят цену на нефть и золото. Прогноз цен на нефть, золото, рубль

Не зря именно эти валюты относятся к числу «сырьевых валют». Наибольшую часть экспорта этих стран составляют нефть, драгоценные металлы и древесина. Также влиянию изменяющихся цен на сырьевые ресурсы подвержены японская иена и швейцарский франк, хотя и в меньшей степени, чем трио сырьевых валют.

Как только трейдер научится определять, как изменение того или иного сырьевого ресурса влияет на котировки валют, он сможет определить свои дальнейшие шаги и принять правильные торговые решения.
В данной статье мы с Вами рассмотрим сырьевые валюты и их реакцию на динамику цен нефти и золота, а также выясним, как трейдер может использовать полученную информацию и получить прибыль.

Влияние нефти на канадский доллар.

За период с 2006 по 2011 годы цена нефти изменялась то в сторону увеличения, то в сторону уменьшения. Так, в 2006 году 1 баррель нефти стоил 60 долларов, в 2008 году его стоимость возросла до 147,27 долларов за 1 баррель, а к 2009 году произошло серьезное падение стоимости барреля «черного золота» до 40 USD за баррель. Спустя еще 2 года баррель нефти можно было приобрести уже за 80 долларов. И хотя в 2014 году стоимость барреля вновь взлетела выше 105 долларов, по состоянию на ноябрь 2014 года цена опять упала к отметке 85 USD за баррель. Вот такие вот качели.

Какое влияние изменения цен на нефть оказывают на котировки валют? Как только трейдер сможет это понять, он начнет принимать правильные торговые решения и зарабатывать на этом.

Кто выигрывает от снижения цен на нефть — нефтедобывающие компании или покупатели? Очевидно, что вторые. Ведь падение цены на нефть дает возможность приобретать еще больше нефти по более низким ценам, в то время как для нефтедобывающих компаний резкие падения стоимости «черного золота» сродни ночному кошмару.

Особенно страдает от падения цен на нефть Канада, которая является одним из ведущих экспортеров нефти в мире. Этого же нельзя сказать об импортирующей нефть Японии, которая выигрывает от каждого снижения цен на нефть.

11.07.2023: Доллар не смог возобновить рост. Прогноз цен на нефть, золото, рубль

Канада является основным поставщиком нефти для США, чему способствует территориальная близость стран и неопределенная политическая ситуация в странах Южной Америки и Ближнего Востока. Кроме того, страна «кленового листа» осуществляет поставки нефти в страны ЕС и КНР. Вот почему даже самое незначительное, на первый взгляд, снижение стоимости «черного золота» способно нанести значительный урон экономике Канады.

Именно динамику цен на нефть используют в качестве главного индикатора при анализе колебаний пары CAD/USD. На валютном рынке осуществляются операции по обратной паре — USD/CAD, которая очень чутко реагирует на изменения цены на нефть. Так, при росте цен на «черное золото» котировки пары падают, а при снижении — возрастают (рис. 1)

Зависимость экономики Японии от нефти.

Япония является одним из крупнейших импортеров нефти. В 2011 году Япония занимала третье место по объемам импорта «черного золота» после США и Китая. Из-за того, что в стране отсутствуют собственные источники энергии, Япония вынуждена импортировать из других стран не только нефть, но и природный газ, а также прочие энергоресурсы. Все это делает Японию очень восприимчивой к резким колебаниям на сырьевых рынках.

Уже в 2008 году зависимость Японии от импорта энергетических ресурсов достигла 84 %, и по прогнозам экспертов в ближайшей перспективе не следует ожидать снижения данного показателя.

Самой интересной с точки зрения динамики цен на нефть парой является CAD/JPY. Она состоит из основных валют, одних из популярнейших на рынке Форекс, что позволяет оценивать цены на нефть в CAD по отношению к JPY.

Обратим внимание на рис. 2. На графике мы можем увидеть корреляцию между колебаниями курса CAD/JPY и динамикой цен на нефть.

При снижении цен на нефть котировки CAD/JPY смогли пробить отметку 100 и дойти до минимального значения 76.

Новая Зеландия и золото.

Не напрасно многие трейдеры, совершающие торговые операции с австралийским долларом, отмечают, что торговля по AUD очень напоминает им торговлю по золоту. И на то есть свои объективные причины.

Именно Австралия замыкает список ТОП-3 стран по объемам добычи золота, а корреляция между этим драгоценным металлом и AUD за период 1999-2008 г. превышала 80 %. Каждый раз снижение стоимости золота вызывало аналогичное падение курса австралийского доллара, а рост его стоимости отражался на «австралийце» самым благоприятным образом.

При чем тут Новая Зеландия? Именно эта страна является основным поставщиком товаров в Австралию по причине своей территориальной близости, потому здоровье экономики Новой Зеландии напрямую зависит от состояния экономики Австралии. Этим же можно объяснить и корреляцию 96 % между валютными парами NZD/USD и AUD/USD.

И хотя зависимость курса новозеландской валюты от динамики цен на золото существенно ниже, нежели у «австралийца», все равно она остается на высоком уровне 78 % (см. рис. 3).

Более опытные трейдеры могут не останавливаться на торговле валютой и обратить свое внимание на перспективные сырьевые ресурсы. Это позволит добиться капитализации, которая будет основана на аналогичных прогнозах, а также получить дополнительную прибыль при марже равной 2 % и более.

Плюс к этому трейдеры используют кредитное плечо, которое позволяет заработать еще больше прибыли. Но не следует забывать о том, что данный инструмент должен быть использован разумно, так как кредитное плечо приводит к росту не только потенциальной прибыли, но и убытков трейдера.

Также стоит помнить, что для прибыльной торговли сырьевыми валютами необходимо отслеживать ситуацию на валютном и сырьевом рынке. Благодаря наличию незначительной задержке в реакции валют на динамику сырьевых котировок, трейдер получает возможность подготовиться к данной реакции, тщательно все взвесить и принять правильное торговое решение.

Даже если Вы решите сосредоточить свое внимание на валютном рынке, информация о ценах на сырье не станет лишней и позволит своевременно сориентироваться в изменяющейся стремительными темпами ситуации.

Источник: svikk.biz

Как нефть влияет на мировой валютный рынок Форекс

Нефть не зря называют чёрным золотом, ведь ту роль, которую она играет в современном мире, достаточно трудно переоценить. Поэтому такие факторы, как уровень её добычи или цена за баррель оказывают значительное влияние на многие сферы человеческой деятельности. Разумеется, нефть оказывает значительное влияние и на международный валютный рынок Форекс.

Как цена нефти влияет на американский доллар

Так уж сложилось, что американский доллар в своё время стал резервной валютой в экономике многих стран мира. А потому и на рынке Форекс, все валютные пары, имеющие его в качестве базовой валюты, традиционно относят к мажорам. Именно на эти пары приходится львиная доля всего торгового оборота мирового валютного рынка.

А кроме этого, сложилось ещё и так, что наиболее привязанной к курсу «чёрного золота» валютой является всё тот же доллар США. Ведь именно Соединённые штаты являются одним из крупнейших потребителей нефти. Причем, несмотря на собственные огромные запасы и внушительный уровень добычи, нефти им не хватает, и приходится закупать её на стороне.

К чему это приводит? А ведёт это к тому, что каждый пункт увеличения цены за баррель, приводит к удорожанию всех товаров производимых в США. Ну а это, в свою очередь, отражается на курсе доллара. Растёт нефть – падает доллар.

Кроме этого покупка нефти зачастую означает предварительный обмен долларов на другие валюты. Не всегда американцы могут расплатиться за неё своими долларами, ведь, например, многие арабские страны (а это крупнейшие экспортёры нефти) перешли в своих расчётах на единую европейскую валюту. А это означает, что прежде чем купить нефть, необходимо продать доллары за евро. Нефти покупается много (больше 9 миллиардов баррелей в год), соответственно долларов продаётся тоже много (ведь покупка евро за USD, это не что иное, как продажа USD, а уже потом покупка EUR). Крупные продажи приводят к сдвигу баланса спроса и предложения в сторону последнего, а это еще больше понижает стоимость американской валюты.

Ну а дешёвая нефть это, соответственно, дорогой доллар. Ведь чем дешевле сырьё для гигантской индустриальной махины в лице Америки, тем меньше себестоимость производимых ей товаров, что позитивно влияет и на экспорт и на курс национальной валюты.

Описанную выше зависимость можно с успехом применять на рынке Форекс торгуя такими парами как, например USD/CAD, USD/RUR или EUR/USD.

График цены на нефть за последний год

Кроме этого следует заметить, что между долларом и нефтью, имеет место быть и обратная зависимость. Не только цена нефти может оказывать влияние на курс доллара США, но и наоборот, укрепление доллара (по каким либо другим причинам, не связанных напрямую со стоимостью барреля нефти) может привести к снижению цен на нефть. Эту зависимость можно использовать в торговле на сырьевом рынке.

Как нефть влияет на Российский рубль

Влияние деревянного рубля на мировой валютный рынок, пока далеко от того какое оказывает на него рассмотренный выше доллар США, однако не рассмотреть взаимосвязь курса нашей национальной валюты с курсом «черного золота» мы просто не можем. Ведь как ни крути, а большинство отечественных трейдеров (для которых, преимущественно, и написана данная статья) так или иначе завязаны на наш родной российский рубль.

Ни для кого не секрет, что Россия в настоящий момент времени, как ни печально это звучит, относится к разряду стран с развивающейся экономикой, основа которой до сих пор лежит в сырьевом секторе. Это означает, что львиную долю доходов получаемых госбюджетом приносит продажа сырья – полезных ископаемых (в том числе и нефти).

Поэтому логично предположить, что курс рубля должен расти при росте нефтяных цен и падать при их снижении. Логика вроде бы железная, но по факту мы имеем следующую картину: когда цена на нефть падает, снижается и курс рубля, а когда цена нефти растёт – курс рубля топчется на месте.

Причиной такой «вопиющей несправедливости» (мы то хотим, чтобы доллар опять стоил тридцатку) являются действия Центрального банка Российской Федерации (валютные интервенции, направленные на ослабление курса рубля в то время когда цена на нефть растёт). Дело в том, что для экономики страны в целом не выгоден дорогой рубль (в первую очередь для её не сырьевого сектора).

Самое простое объяснение этому, заключается в том, что стране нужна дешевая рабочая сила. Россиянам же никто не поднял зарплаты пропорционально росту курса доллара, а это означает, что мы практически за те же деньги (что и до падения курса рубля) производим товары, которые на внешнем рынке продаются уже в два раза дороже (по курсу 60 руб/доллар). Мы с вами — дешёвая рабочая сила и для экономики страны это выгодно. Вот такая вот арифметика.

Краткий ликбез для начинающего нефтетрейдера

В мире насчитывается множество сортов нефти, основными из которых считаются:

Именно на основе стоимости этих трёх сортов формируются мировые цены на нефть.

Один американский баррель нефти равен приблизительно 159 литрам (визуально это как кубик со стороной 55 см).

В России существуют следующие основные сорта нефти (классифицируются по регионам добычи):

• Urals (добывается на Урале);
• Siberian Light (добывается в Ханты-Мансийском автономном округе);
• ESPO (добывается в восточной Сибири);
• REBKO (добывается на Сахалине);
• ARCO (добывается в Арктике).

Источник: www.azbukatreydera.ru

Нейросетевое прогнозирование цен на нефть и золото

Цены на товары (углеводороды, металлы и т.д.) складываются под влиянием множества разнородных глобальных факторов:

• климатический,
• экономический,
• военно-политический,
• социальный
• и прочее [1].

Анализ исходных данных

На рис. 1 представлены данные цены на нефть BRENT (Pbr, $/баррель) в зависимости от времени (Т, годы) за период 1969 – 2015 гг.

Рис. 1 Зависимость цены на нефть BRENT от времени

На кривой, изображенной на рис. 1, можно видеть два горба в районе 1980 и 2012 годов, разделенных между собой примерно пятнадцатилетним периодом с относительно умеренной изменчивостью. Характерной особенностью развития стоимости нефти в пиковых точках является скачкообразный подъем и быстрый спад цены до нового уровня.

Для наглядного сравнения динамики цены в периодах изменения введем относительную координату π=Pbr/Рм, где Рм — максимальные значения цены в каждом интервале времени. На рис. 2 приведены относительные скачки цены за периоды с 1969 по 1984 и с 1999 по 2015 гг.

Рис. 2 Приведенные кривые скачков цены: сплошная – с 1969 по 1984; штриховая – с 1999 по 2015 гг.

Из рис. 2 видно, что существует определенное подобие изменения цены при переходе к новому уровню: умеренный рост в течение первых пяти лет сменяется достаточно резким выходом на максимум за последующие семь лет, после чего цена в течение примерно четырех лет опускается до некоторого стабильного значения. Используя эти данные, можно предложить нелинейную регрессионную модель и рассчитать главный тренд эволюции цены.

Определение главного тренда

Добавим к имеющимся данным оценку цены нефти в 2016 году как среднеарифметическое значение цены за 11 месяцев этого года. Для удобства расчетов сместим начало текущего времени Т в нулевую точку t = T-1969 и воспользуемся суперпозицией нелинейных функций для расчета основного тренда цены P tr calc:

(1)

где α, β γ, ξ, а, в, с — параметры, подлежащие оцениванию.

Идентификация выражения (1) осуществлялась при помощи метода, описанного в [6]. На рис. 3 маркерами обозначены исходные данные и кривая, рассчитанная по уравнению (1).

Рис. 3 Зависимость цены на нефть BRENT от времени: маркеры – исходные данные, кривая – значения, рассчитанные по выражению (1)

Модуль относительного отклонения между расчетными и реальными значениями цены:

равен 18%. Исключим из исходных данных тренд и рассчитаем нейросетевой прогноз цены.

Нейросетевое прогнозирование цены на нефть

Для расчета прогноза цены, учитывающего неизбежные циклические колебания, воспользуемся тригонометрической моделью [5]:

где α, γ, δ — определяемые параметры.

Определим ряд гармонических составляющих по формуле (2) и подадим их на вход искусственной нейронной сети. В качестве нейросетевой модели будем использовать 4-хслойный перцептрон с 10 узлами в каждом скрытом слое. На рис. 4 представлена цена нефти и нейросетевая аппроксимация, относительное отклонение ε равно 3%.

Рис. 4 Зависимость цены на нефть BRENT от времени: маркеры — исходные данные, кривая — нейросетевая аппроксимация

Обученная нейронная сеть использовалась для расчета прогноза цены на нефть BRENT. Для определения коридора ошибок применялся бутстреп-метод [7]. На рис. 5 показан прогноз цены и границы варьирования прогноза.

Рис. 5 Прогноз цены на нефть — сплошная кривая, границы разброса — штриховые кривые

Из рис. 5 видно, что согласно прогнозу в 2017 и 2018 годах цена на нефть будет существенно расти, после чего произойдет ее снижение с последующей стабилизацией на уровне 50 – 60 $/баррель. Заметим, что расчет был проведен формально без привлечения факторов, влияющих на механизм образования цены. Можно уверенно предположить, что использование экономической, социальной и другой информации позволит повысить точность прогноза.

Нейросетевое прогнозирование цены на золото

Применим представленную методику для прогнозирования цены на золото (Pau, $/унцию) на период январь 2017 – ноябрь 2018 гг. на основе данных среднемесячных цен, собранных за время с января 1975 по ноябрь 2016 гг. На рис. 6 приведены конечные результаты расчетов, из которых видно, что падение цены с разной скоростью будет наблюдаться в 2017 году и сменится ростом в марте – апреле 2018 года.

Рис. 6 Прогноз цены на золото — сплошная кривая, границы разброса — штриховые кривые

Экспертный анализ результатов

Прогнозируемое повышение цены на нефть до 90 $/баррель и падение стоимости золота до марта 2018 года требует независимого экспертного подтверждения, что вынуждает провести обзор мнений игроков на товарно-сырьевом рынке. Сразу же заметим, что существует общее мнение о том, что составить точный прогноз крайне трудно, и оценки среднегодовой цены нефти и золота в 2017, 2018 гг. имеют разное направление. Далее приводятся сведения, полученные из разных интернет-источников.

Так, эксперты МБРР предсказывают рост стоимости нефти в среднем на четверть от цен 2016 года. В абсолютном выражении прогноз означает, что среднегодовые цены на нефть в 2017 год будут колебаться около отметки в 55 долларов США за баррель [8].

Компания «PIRA Energy Group» уверена в том, что стоимость нефти в 2017 году возрастет до 75-ти долларов, то есть нефтяной рынок практически выйдет на докризисный уровень своего развития. Причем большинство инвестиционных компаний соглашается с подобным прогнозом, но они считают, что максимум роста данного показателя находится на уровне 70-ти долларов. По мнению руководителя крупнейшей нефтеперерабатывающей компании «Газпром-нефть», стоимость нефти в 2017 году должна составлять 95-100 американских долларов за баррель [9].

Напротив, эксперты Минэнергетики дают отрицательный прогноз цен на нефть в 2017 году, которые скорректировали прогноз с 50 до 40 долларов [9]. Между тем, топ-менеджер крупнейшего мирового нефтетрейдера «CEO Vitol Group» Ян Тейлор считает, что котировки международного эталонного сорта к концу 2017 года вырастут примерно к отметке в 60 долл. [10].

Интернет–ресурс http://torgprominfo.com/ сообщает, что в 2017 году средневзвешенные цены на нефть будут показывать рост. При этом существует вероятность повышения цен за баррель нефти марки Brent до 63 долларов. По мнению сотрудников компании «The Economy Forecast Agency» 2018 год будет благоприятным для нефтедобывающих компаний и для поставщиков сырья на внешние рынки. Аналитики нашли причины для возможности скачка цен за баррель нефти до 84 долларов США [11].

Примерно такая же ситуация наблюдается и на рынке золота, когда одни крупные банковские корпорации (ABN Amro, Commerzbank) прогнозируют стоимость золота в 2017 году в пределах от от 1000 до 1088 $/унцию. А другие, например, аналитики французского банка «Naxitis» предполагают, что стоимость металла может начать стремительно падать, что будет невыгодным для инвесторов.

Однако сотрудники британского «HSBC» считают, что стоимость золота может достигнуть 1275 долларов за одну унцию [9]. Более того, аналитики канадского банка «RBC Capital Markets» увеличили прогноз по рынку золота на 2017 — 2018 гг. до 1500 долларов [12].

Подводя итоги приведенного краткого обзора, можно сделать вывод о том, что существуют экспертные оценки, качественно совпадающие с прогнозами, представленными на рисунках 5 и 6. Это подтверждает возможность их реализации, по крайней мере, в 2017, 2018 гг. Очевидно, что мониторинг прогнозируемых величин в 2017, 2018 гг. позволит в случае необходимости внести корректировки в параметры моделей и повысить точность предсказания на следующий временной период.

Список литературы

1. Бушуев В.В., Конопляник А.А., Миркин Н.М. Цены на нефть: анализ, тенденции, прогноз. М. ИД «Энергия». 2013.

2. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии М.: Финансы и статистика, 1981.

3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. В 2-х кн. Книга 2. М.: Финансы и статистика, 1986.

4. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации М.: Финансы и статистика, 2004.

5. Мэйндоналд Д. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике М.: Финансы и статистика, 1988.

6. Obraztsov S.M., Shimkevich. A.L An Zero Order Minimization Algorithm Using a Neural Network // Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, Washington. July 10-16. – 1999. – V. 1. – 1999. – P. 643-645.

7. Эфрон Б. Улучшенные бутстреп-методы построения доверительных интервалов // Сб.: Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. – М.: Финансы и статистика. – 1988. – С. 175-214.

Источник: www.mbureau.ru