Если прирост строительства в Китае замедляется, а на складах LME одновременно падает объем – ждите скачка. Никакие формулы не заменят голого анализа: цифры, логистика, сезонность. Все. Все остальное – шум.
Почему фьючерсы в Шанхае внезапно обгоняют Лондон? Почему из Чили грузят меньше, но котировки не падают? Потому что играют ожидания, а не факт. Потому что трейдер в Роттердаме вчера закупился на полгода вперед. Потому что в Перу началась забастовка.
Не верьте статистике без контекста. 1.7% – не прирост. Это паника, если три квартала подряд было по 5.4. Не верьте экспертам, у которых одинаковая модель на цинк, никель и медь. Контракты разные, логистика разная, реакция рынков – как небо и медь.
Нет универсального способа. Есть три десятка несовершенных, но полезных паттернов. Некоторые срабатывают в 2023, но проваливаются уже в январе 2024. Почему? Потому что в декабре в Индии внезапно вырос экспорт проката на 28%. А это не влезает ни в один классический уравнитель.
Берите данные. Скрещивайте API бирж с отчетами торговых балансов. Отслеживайте логистику: если Panamax не загрузился – рынок реагирует. Если Судан начал добычу – рынок моргнет. А потом накроет всех ценовой волной, которая смоет тех, кто верил только в графики.
Цены – это психология. Это не логарифм, это азарт, испуг, жадность. Хотите предсказать? Изучайте не только цифры. Смотрите, как они на этих цифрах сходят с ума.
Применение временных рядов для анализа сезонных колебаний цен на металл
Начинай с разбивки: минимум три года наблюдений, шаг – день, неделя, максимум – месяц. Без этого – слепота. Цифры не прощают спешки.
Затем – декомпозиция. Разделяй и властвуй: тренд, сезонность, остаток. STL, X-13ARIMA-SEATS, LOESS – не просто названия, а скальпели для расчленения временного потока. Только так можно увидеть – январская стагнация или осенний всплеск? Регулярность – или случайность?
Дальше – корреляционный анализ. И тут – шок. Почему февраль и июль идут вразрез? Почему май стабилен, а сентябрь лихорадит? Без кросс-корреляции не ответишь. Линейная зависимость? Или нелинейный хоровод факторов, скрытых за кажущейся симметрией?
ARIMA? Не всегда. Иногда – TBATS, иногда – Prophet. Кто сказал, что модель должна быть строгой? Пусть она будет резкой, дерганой, такой, как сами скачки цен. Встраивай праздники, учитывай рабочие дни. Рынок не отдыхает, но и не работает по календарю.
Сглаживание? Возможно. Но только когда хочется ослепнуть. Иногда надо смотреть в самую рябь. Там прячется паника. Или инсайт.
Временные ряды – не про предсказание. Про распознавание. Кто не видит повторения – тот проиграл.
И наконец – визуализация. Без неё всё теряет смысл. Boxplot по месяцам, heatmap по неделям, autocorrelation plot. Глаз – главный аналитик. Он заметит то, что не скажут цифры.
Не игнорируй шум. Иногда именно он – единственное, что говорит правду.
Как учитывать макроэкономические индикаторы при построении прогноза цен на металл
Начните с индекса PMI. Производственный. Не услуг. Только он даёт сигнал о загрузке мощностей. Значение ниже 50? Ждите спада. Китайский PMI ушёл в минус? А теперь задайте себе вопрос: зачем вы всё ещё держите длинную позицию по алюминию?
Теперь – инфляция. Не общая, а базовая. Та, где нет энергии и еды. Именно она показывает реальные тренды. Смотрите на данные из США и ЕС. Если растёт – ФРС не понизит ставку. Доллар крепчает. Сырьё проседает. Бескомпромиссно.
Третье. Индекс цен производителей (PPI). Это не просто цифра. Это предупреждение. Он растёт? Через три месяца ждите рост котировок. Падает? Уменьшайте долю в портфеле. Жёстко. Без компромиссов.
Брутто-доходы промышленного сектора в Китае – ещё один неочевидный маяк. Вверх? Настроения улучшаются. Вниз? Паника близко. Реакция рынка будет быстрой, резкой, как удар хлыстом. Не успеете моргнуть.
Пятая деталь – курс юаня. Слабый юань делает экспорт Поднебесной привлекательнее. Но снижает покупательскую способность внутри страны. Вы уверены, что знаете, как это повлияет на никель?
А что с кредитованием? Следите за данными по новым займам в промышленности. Резкое сокращение выдач – тревожный звонок. Значит, доверие к будущему упало. Рынок готовится к шторму.
И вот главное: смотрите не на цифры, а на их пересечения. Рост PMI на фоне снижения PPI? Это ловушка. Повышение ставки при одновременном падении инфляции? Сигнал к спекуляции. Мир не линеен. Здесь нет простых ответов.
Макроэкономика – это не фон. Это дирижёр. Если не слушать ритм, потеряешь темп. А потом – всё остальное.
Использование машинного обучения для предсказания краткосрочной динамики цен на металл
Забудьте про линейные графики и наивные ожидания. Хотите поймать суточные скачки и понять, что будет через 6 часов? Используйте CatBoost. Глубокие деревья, высокая чувствительность к временным признакам, минимум предварительной обработки. Он работает с временными рядами, как хирург с лазером.
Сначала берём минутные котировки. Не часовые, не дневные – именно минутные. Почему? Потому что в краткосрочном анализе каждый тик – сигнал. Каждый тик может быть началом обрыва или прыжка. Аггрегируйте по окнам: 15, 30, 60 минут. Считайте скользящие средние, экспоненциальные отклонения, RSI, MACD. Вводите лаги – от 1 до 10 интервалов. Модель должна чувствовать инерцию, инерцию и только инерцию!
Дальше – метки. Куда пойдёт цена через 10 минут? Через 30? Классификация. Не регрессия. Всё бинарно: вверх или вниз. Пусть модель учится угадывать направление. Не пытайтесь предсказать конкретное значение – обманет. А направление – это золото. Ну, или сталь.
Внезапно всплывает ещё один герой – LSTM. Но не вздумайте использовать чистую архитектуру. Без внешних фичей он глух и слеп. Добавляйте технические индикаторы прямо в последовательности. Нормализуйте агрессивно. Batch size – малый. Шум – постоянный. Обучение – нестабильное. Но в этом хаосе можно выловить паттерны, которые человек не видит. Он бы и не подумал!
И не забывайте: данные новостей, индекс страха VIX, волатильность S&P – всё это не имеет прямой связи, но коррелирует странно, местами, внезапно. Добавьте это как внешние признаки. Проверяйте SHAP-значения. Пусть модель объяснит, что именно её толкает.
Итог? Даже с точностью 55% по направлению можно делать деньги. Главное – контроль риска и тайминг. Все остальные параметры – лишь фон. Модель должна угадывать лучше случайности. На 5%. Этого достаточно, чтобы превратить алгоритм в оружие.