аномальная активность рынка

При исключении 5 дней с наибольшими отклонениями наблюдается подобное растянутое распределение изменений цен закрытия от 0 до 7 стандартизованных единиц. Значения, близкие к отклонению, равному 8, отмечались три раза, а значения 10 — только два раза. Рассмотрение данных торговых дней показывает, что в них имела место аномальная ак­тивность рынка, а не ошибка. Неудивительно, что два из пяти помечен­ных дней — те же самые, что выделялись при рассмотрении величины дневного диапазона цен. В конце концов программа не обнаружила про­пущенных дней, данных, приходящихся на нерабочие дни, а также данных с повторными или перепутанными датами.

Единственные проблемные моменты являются следствием аномалии рынка, а не ошибок. В об­щем набор данных по S & P можно считать чрезвычайно чистым, что и не­ удивительно, зная о высокой репутации поставщика — Pinnacle Data Corporation .

Как пример низкого качества данных рассмотрим последовательность котировок компании Apple Computer ( AAPL ), полученных авторами от одного знакомого. Результаты проверки приведены в табл. 1-2.

В отличие от предыдущей выборки, здесь данные за два дня были по­мечены как имеющие необъяснимые логические ошибки. В одном случае цена открытия равнялась нулю и была ниже минимальной цены. В дру­гом случае обнаружилась аномальная величина дневного диапазона цен (что может быть как ошибкой, так и последствием аномальной торговли). В нескольких случаях отмечалось сильное отклонение цены закрытия, возможно ввиду нескорректированных дроблений акций. Повторяющих­ся или перепутанных дат не обнаружено, но немало дней было пропуще­но. В данном случае пропущенные точки соответствуют праздникам и, следовательно, просто указывают на разный подход к работе с данными; мы обычно по ряду причин заполняем праздничные дни данными предыду­щего дня. При том что последовательность включает котировки только с 1/2/97 по 11/6/98 (котировки S & P 500 — с 1/3/83 по 5/21/98), обнаруже­ние ряда серьезных ошибок с помощью довольно простой процедуры не может не настораживать.

Суть в том, что на этих примерах показана важность приобретения качественных данных от поставщика, имеющего хорошую репутацию и ведущего серьезную работу. Это сэкономит время, обеспечит надежные, чистые данные для разработки и тестирования систем и для торговли в дальнейшем. Более глубокий обзор проблем качества данных, в том числе и то, как, собственно, создаются рыночные котировки, как их передают и хранят, можно найти у Джурика ( Jurik , 1999).