показателе среднего выигрыша за день. Он, как правило,
представлен очень малым числом. Однако если речь идет
не
об одной операции в 1 дол., а об операциях на крупную
сумму
в течение большого числа дней, то суммарный выиг-
рыш достигнет значительной величины.
Сделаем теперь оценку результатов валютных операций
в
пересчете на
годовую
норму прибыли. Для этого отнесем
средний выигрыш за день к среднемууровню курса данной
валюты за исследуемый период (т.е. к среднему значению
130 последних точек) и получим относительную прибыль г
за один день. Будем считать, что в
году
260 рабочих дней
(имеются в
виду
рабочие дни банков). Тогда за год норма
прибыли составит [(1 + г)
260
- 1] • 100%. Результаты расче-
тов по этой формуле приведены в табл. 15.2. Как видим, по
всем валютам, кроме французского франка, получены вполне
положительные итоги. По французскому франку понесены
относительно небольшие убытки.
Хотелось бы также оценить, насколько устойчив поло-
жительный
результат
в отдельно взятой валютной опера-
ции,
велика ли зависимость от выпадения благоприятного
случая. Для измерения относительной устойчивости возьмем
математическое ожидание выигрыша и стандартное откло-
нение
от него. Исходя из предположения, что результаты
подчиняются нормальному закону распределения, вычис-
лим площадь под кривой распределения, находящуюся в
области отрицательного аргумента (т.е. определим вероят-
ность проигрыша). Эту площадь обозначим через F. Нахо-
дить ее
будем
приближенно по известным таблицам, а вы-
ражать в процентах. Отметим, что показатель PERDAY
является оценкой математического ожидания выигрыша, а
аргументом для определения F по таблицам нормального
распределения
будет
отношение
PERDAY/a,
где а - стан-
дартное отклонение выигрыша от его математического ожи-
дания.
Значения F также приведены в табл. 16.2, и они сви-
детельствуют
о том, что в каждой конкретной валютной
операции
вероятность проигрыша весьма велика.
Эксперимент № 2. Теперь получим прогноз по наи-
вным
моделям. Будем различать два типа так называемых
наивных моделей. Согласно модели первого типа все время
предполагается, что прирост курса в следующий момент
будет
таким же по знаку, что и в текущий момент. В модели
348