Ccy delayed price что такое

ОБ ОДНОМ ИСПОЛЬЗОВАНИИ МЕТОДА СЛАЙС-РЕГРЕССИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВОЛАТИЛЬНОСТИ ПАРАМЕТРОВ ФОНДОВОГО РЫНКА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Данная статья посвящена вопросу применения предложенного автором метода слайс-регрессии для анализа и прогнозирования ситуации на фондовом рынке. Как известно, существует несколько десятков видов регрессионного анализа , среди которых есть те, которые применяют исследователи часто, а также более редкие виды. Предложенный автором метод слайс регрессии является синтезом классических видов линейной или полиномиальной регрессии и слайс технологии. В данной статье показано, какие преимущества дает такое сочетание. Применение метода слайс регрессии апробировано на материалах из отрытых источников: отдельных показателей развития мировой экономики, а также данных о развитии фондового рынка США за период 2000-2022 годов. По мнению автора, предложенный метод обладает определенной степенью универсальности: развитие отечественного фондового рынка происходило и происходит, во многом, по макроэкономическим законам и форматам западных фондовых рынков, и, следовательно, метод слайс регрессии может быть применен в равной степени к прогнозированию волатильности параметров российского фондового рынка. В статье продемонстрировано, что параметры слайс моделирования могут быть использованы в качестве предикатов сильной волатильности на рынке, что формирует предпосылки для принятия более обоснованных управленческих решений и формирования оптимального портфеля инвестиций.

ABOUT ONE USE OF THE SLICE REGRESSION METHOD FOR FORECASTING THE VOLATILITY OF STOCK MARKET PARAMETERS

This article is devoted to the application of the slice regression method proposed by the author for analyzing and forecasting the situation on the stock market. As you know, there are several dozen types of regression analysis, among which there are those that are often used by researchers, as well as rarer types. The slice regression method proposed by the author is a synthesis of classical types of linear or polynomial regression and slice technology. This article shows the benefits of this combination. The application of the slice regression method was tested on materials from open sources: individual indicators of the development of the world economy, as well as data on the development of the US stock market for the period 2000-2022. According to the author, the proposed method has a certain degree of universality: the development of the domestic stock market took place and is taking place, in many respects, according to macroeconomic laws and formats of Western stock markets, and, therefore, the slice regression method can be equally applied to predicting the volatility of the parameters of the Russian stock market. market. The article demonstrates that slice modeling parameters can be used as predicates of strong market volatility, which forms the prerequisites for making more informed management decisions and forming an optimal investment portfolio.

Текст научной работы на тему «ОБ ОДНОМ ИСПОЛЬЗОВАНИИ МЕТОДА СЛАЙС-РЕГРЕССИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВОЛАТИЛЬНОСТИ ПАРАМЕТРОВ ФОНДОВОГО РЫНКА»

Об одном использовании метода слайс-регрессии для прогнозирования волатильности параметров фондового рынка

Карпухин Александр Игоревич

кандидат экономических наук, доцент Департамента анализа данных и машинного обучения, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, aikarpukhin@fa.ru

Данная статья посвящена вопросу применения предложенного автором метода слайс-регрессии для анализа и прогнозирования ситуации на фондовом рынке. Как известно, существует несколько десятков видов регрессионного анализа, среди которых есть те, которые применяют исследователи часто, а также более редкие виды. Предложенный автором метод слайс регрессии является синтезом классических видов линейной или полиномиальной регрессии и слайс технологии. В данной статье показано, какие преимущества дает такое сочетание. Применение метода слайс регрессии апробировано на материалах из отрытых источников: отдельных показателей развития мировой экономики, а также данных о развитии фондового рынка США за период 2000-2022 годов. По мнению автора, предложенный метод обладает определенной степенью универсальности: развитие отечественного фондового рынка происходило и происходит, во многом, по макроэкономическим законам и форматам западных фондовых рынков, и, следовательно, метод слайс регрессии может быть применен в равной степени к прогнозированию волатильности параметров российского фондового рынка. В статье продемонстрировано, что параметры слайс моделирования могут быть использованы в качестве предикатов сильной волатильности на рынке, что формирует предпосылки для принятия более обоснованных управленческих решений и формирования оптимального портфеля инвестиций.

Ключевые слова: фондовый рынок, математическое моделирование, регрессия, анализ, прогнозирование, предикторы

Регрессионные методы применяются уже более 100 лет в самых разных научных и научно-технических областях [1, 2, 3]. Существует достаточно широкое разнообразие регрессионных моделей. Это линейная и нелинейная регрессия [4, 5, 6], логистическая и квантильная регрессия, логит- и пробит-мо-дели [7, 8] и многие другие (табл. 1).

Данные о частоте использования различных видов регрессионного

анализа в научных публикациях

Ключевое слово Число упоминаний ключевых слов, ед.

Логистическая регрессия 623

Линейная регрессия 550

Множественная регрессия 435

Множественная линейная регрессия 132

Нелинейная регрессия 125

Полиномиальная регрессия 87

Парная регрессия 71

Квантильная регрессия 60

Символьная регрессия 55

Непараметрическая регрессия 54

Панельная регрессия 42

Бинарная логистическая регрессия 38

Нечеткая линейная регрессия 38

Географически взвешенная регрессия 33

Гребневая регрессия 32

Многофакторная регрессия 27

Регрессия опухоли 27

Кусочно-линейная регрессия 24

Современные методы регрессионного анализа дают разную точность и устойчивость моделей в разных областях знаний, а также сильно зависит от качества исходных датасетов (DataSet -набор данных). Несмотря на то, что сбор статистики о точности различных видов моделирования является отдельной самодостаточной задачей, можно опираться на опыт экспертов в области моделирования, которые в большинстве случаев считают достаточным уровень точности машинного обучения не менее 85%, а для моделей глубокого обучения — не менее 90%. В то же время, согласно сведениям, представленным в научных публикациях, наблюдается недостаток моделей, показывающих приемлемый на практике уровень достоверности.

Таким образом, разработка и реализация новых видов, методов и моделей регрессионного анализа является актуальной.

В данной статье используется авторский метод регрессионного анализа — слайс регрессия — SLR. Этот математический метод опирается на классические наиболее распространенные виды линейной и полиномиальной регрессии L и применяется к слайсам за соответствующий период времени St и St-i. SLRt,t-i ^ L(St, St-i)

Параметрами модели слайс регрессии является M — массив параметров классической регрессии, распределенный во времени, а именно:

где N — набор параметров классической регрессии в момент времени t.

Например, для линейной модели:

где а — tga- угла наклона линии регрессии, Ь — свободное слагаемое, * — время. Для полиномиальной регрессии модели принимает следующий вид:

Мро1у (8ЬК«-1) ^ а, Ь, с, г

где а — коэффициент в полиноме перед х2, Ь — коэффициент перед х1, с — коэффициент перед х0, * — время.

Сущность слайс моделирования состоит в определении и интерпретации параметров слайс регрессии.

На рисунке 1 представлена пара слайсов за 2021 и 2022 годы по данным портала https://finance.yahoo.com

Для построения модели слайс регрессии были собраны данные по показателям таблицы 3 за период с 2000 по 2022 годы (табл. 4 и 5). В этой части специально выбраны показатели разной природы и в разных единицах измерения, т.к. это позволяет оценивать явление в самых разных аспектах. Одним из преимуществ слайс методологии является возможность совмещения и работы разнородных показателей, что позволяет перейти на качественно новый уровень анализа и прогнозирования экономики. Горизонт прогнозирования определяется частотой обновления исходных данных, например, в случае ежегодного обновления прогноз можно строить с достаточной точностью на год вперед, в случае ежеквартального — на квартал.

us • Dollar S&P 500 Coffee Jul 23 Unemployme ! nt Crude I Oil ! USD/JPY Treasury Gold

2021" 90,6 3714,2 122,9 14,5 52,2 104,7 0,4 1847,3"

2022- 96,5 4515,6 235,1 ; 3,4 . 88,2. . 115,3. 1,6. 1795 ;

Наименование показателя Единица измерения Описание показателя в источнике

US Dollar Currency in hundred USD US Dollar Jun 23 (DX=F) ICE Futures — ICE Futures Delayed Price. Currency in USD

S&P 500 Thousand USD S&P 500 (AGSPC) SNP — SNP Real Time Price. Currency in USD

Coffee Jul 23 Currency in hundred USX Coffee Jul 23 (KC=F) ICE Futures — ICE Futures Delayed Price. Currency in USX

I Unemployment* I % Unemployment Rate (December) (USA)

Crude Oil | Currency in hundred USD Crude Oil Jun 23 (CL=F) NY Mercantile — NY Mercantile Delayed Price. Currency in USD

USD/JPY Currency in hundred JPY USD/JPY (JPY=X) CCY — CCY Delayed Price. Currency in JPY

Treasury Currency in USD Treasury Yield 5 Years (AFVX) ICE Futures — ICE Futures Real Time Price. Currency in USD

Gold Thousand USD Gold Jun 23 (GC=F) COMEX — COMEX Delayed Price. Currency in USD

Данные о развитии экономической ситуации в период с 2000 по 2022 годы

Рисунок 1 — Примеры 2-х слайсов по данным за 2021 и 2022 годы Источник: https://finance.yahoo.com

Методология построения и работы со слайсами описана в более ранних работах автора [9, 10]. Описание и характеристики показателей, представленные в источнике, приведены в таблицах 2 и 3.

Год US Dollar S&P Coffee Unemployme Crude USD/JP Treasur Gold

500 Jul 23 nt Oil Y У

2000 105,1 1394,5 103,7 ! 4 33,8 107,2 6,7 i 273,6 j

2001 110,5 1366 . 63,8. 4,7. 28,7 116,7 4,8 I 265,6 I

2002 120,2 1130,2 . 45,1. 5,8 19,5 . 134,9 4,4 ' 282,1 '

2003 99,9 ! 855,7 ! 65,3 I . 6. 33,5 I 119,9 . 3. I 368,3 I

2004 87,2 1131,1 75,5 5,5 33,1 105,7 3,2 402,2

2005 83,6 1181,3 105,3 5,1 48,2 . 103,6 . 3,7. 421,8

2006 89 ! 1280,1 ! 111,8 4,6 ! 61,4 " 117,3 4,5 I 561,6 I

2007 84 6 1438,2 117,7 I 4,6 58,1 ! 120,7 4,8 ! 652 !

2008 75,2 1378,6 138,1 5,8 91,8 106,3 2,8 I 922,7 I

2009 86 825,9 118,9 9,9 41,7 : 89,9 I 1,9 927,3

2010 79,5 1073,9 131,7 9,6 72,9 90,2 2,3 1083

2011 ___ 1286,1 244,8 8,9 f 92,2 I 82,1 1. 2. 11333,8!

2012 79,3 1312,4 203,1 8,1 [ 107,1 " 76,4 ! 0,7 1709,9

2013 ! 79,2 : 1498,1 146,9 . 7,4. j 97,5 ! 91 I 0,9 1660,6!

2014 81,3 1782,6 125,2 6,2 97,5 102,8 1,5 1240,1

2015 94,8 1995 161,9 5,3. 48,2 . 117,4 . 1,2 1278,5

2016 99,6 1940,2 116,3 4,9 33,6 121,3 1,3 1116,4

2017 99,5 12278,9 140,7 4,4 j' 54 113,7 1,9 1252,6

2018 I 89,1 ! 2823,8 121,8 j 3,9 64,7 j 108,7 ! 2,5 j 1339 j

2019 95,6 2704,1 105,9 3,7 53,8 109 2,4 1319,7

2020 ; 97,4 3225,5 102,7 8,1 51,6 ! 108,9 ! 1,3 1582,9!

2021 90,6 3714,2 122,9 I 14,5 52,2 104,7 0,4 1847,3

2022 96,5 4515,6 235,1 3,4 88,2 115,3 1,6 1795

Нормированные расчетные значения показателей экономической

Год ! US ! S&P ! ! Coffee ! Unemploym ! Crude ! USD/JP Treasu ! Gold |

Dollar ! 500 j ! Jul 23 ! ent ! Oil Y ry

2000 0,7 ! 0,2 . 0,3. . 0,1. . 0,2. 0,5 1 0

! 2001 'I 0,8 : 0,2 : . 0,1. 0,1 : 0,1 : 0,7. : 0,7 ; 0

2002 r. 1. 0,1 . о. 0,2 0 1. 0,6 0

j 2003 I ! 0,5 ! 0 ! 0,1 ! 0,2 ! 0,2 I ! 0,7 ! 0,4 ! 0,1 !

. 2004. | Ш. . 0,1. . 0,2. . 0*2. : 0,2 . 0,5*. . 0,4. 1 . 0,1.

; 2005 'i "6,2 0,1 0,3 ! 0,2 I 0,3 0,5 I 0,5 ! : 0,1

2006 0,3 0,2 0,3 0,1 0,5 0,7 0,6 0,2

! 2007 ! 1 0,2 ; 0,2 ! 0,4 ! 0,1 ; 0,4 ! ! 0,8 ! 0,7 ! ; 0,2 .

! 2008 ! 0 ! 0,2 ! 0,5 0,2 0,8 0,5 ! 0,4. ! 0,4 !

! 2009 1. 0 " 0,4 ! . 0*6. ! 0,3 0*2. 0,2. ! 0*4 !

2010 0,1 ! 0,1 ! 0,4 ! 0,6 0,6 0 2 ! 0,3 0,5

! 2011 ! ! 0,1 0,2 . 1. 0,5 ! 0,8 ! ! 0,1 ! 0,2 ! 0,7 !

! 2012 ! 0,1 ! 0,2 ! . 0,8. 0,4 1 0 . 0. 0,9

!2013: Гo"ï . 0,2. 1 . 0,5. . 0*4. ". 0,9. 1. 0.3. . 0,1. 0,9

! 2014 ! ! 0,1 ! 0,3 ! 0,4 0,2 0,9 0,5 ! 0,2 ! 0,6 :

:2015. __ . 0,4. . 0,6. ; . 0*2. 0,3 . 0.7. . 0,1. . 0,6*.

: 2016 ; 0,5 ! 0,4 'i 0,4 : 0,1 . 0,2. 0,8 i 0,1 0,5

: 2017 : 0,5 : 0,5 0,5 : 0,1 : 0,4 : 0,6 : 0,2 : 0,6 :

2018 0,3 ! 0,7 . 0,4. 0 . 0,5. 0 6 : 0,3 ! 0,7 !

! 2019 ! ! 0,5 ! 0,7 ! ! 0,3 ! 0 i 0,4 I 0,6 ! I 0,3 0,7

2020 . 0,5 . 0,8 0,3 . 0,4 . 0,4 . 0,6 . 0,1 0,8

! 2021 ! ! 0,3 : 1 : ! 0,4 : 1 ! 0,4 ! 0,5 0 1

. 2022. "oj" ■. 1,3. . 1. ' . o*. ■. 0,8. . 0,7. . 0,2. ;. 1. ;

Для построения слайсов в сопоставимом виде требуется нормализация исходных данных. Для этого каждое значение показателя в момент времени * рассчитывается по следующей

где Хтп и Хтах — минимальное и максимальное значения временного ряда Х@) в наблюдаемом диапазоне.

Полученные расчетные нормированные значения представлены в табл. 4.

На следующем этапе к каждой паре наборов данных за период времени t и М применяется классический регрессионный анализ. В результате такого попарного анализа в случае линейно регрессии строится уравнение прямой линии, содержащее параметры угла наклона линии а и свободного слагаемого Ь, а также оценивается степень регрессионной зависимости

Результаты расчетов показывают, что в период стабильности в экономической среде наблюдается высокая регрессионная зависимость между предыдущими и последующими экономическими циклами. С другой стороны, периоды кризисов характеризуются отрицательными либо нулевыми значения тангенса угла наклона линии регрессии и близким к нулю значением К2.

На рисунках 2 и 3 иллюстрируются проведенные нами расчеты степени регрессионной зависимости /?2.

Рисунок 2 — Результаты расчета слайс регрессии в период 20002023 гг.

1 "11,53261 + 0,1732

Рисунок 3 — Динамика уровня слайс регрессии К2 по годам

Как видно из рисунка 3 результаты моделирования позволяют с высокой степенью достоверности идентифицировать кризисные явления. Динамика величины К2 в слайс модели четко показывает кризисный период 2008-2009 годов, а также отражения событий 2014 года и в не менее сильной степени глобальные изменения 2022 года.

Кроме того, характерно наблюдение цикличности в рассмотренный период — это примерно 7 лет. Однако для более точного описания экономических циклов требуется существенное увеличение качества исходных данных, как по их структуре, так и по периодам и длительностям наблюдения. В настоящее время в свободном доступе можно найти только ограниченный набор наиболее известных показателей, наблюдения по которым исчисляются десятками лет. Для решения

этой проблемы может быть реализован комплексный проект по созданию максимально полного многомерного хранилища экономических и других данных.

Слайс методология как система представлений по междисциплинарному и трансперсональному управлению информацией и данными может быть ключевым инструментов для успешного решения задачи сохранения, накопления и стандартизации экономических знаний.

С точки зрения управления инвестициями и формирования оптимального портфеля ценных бумаг (например, акций), мониторинг параметров слайс регрессии в каждый момент времени позволяет предвидеть периоды высокой волатильности рынка. В такие периоды можно рекомендовать либо закрывать открытие ранее позиции, либо формировать новую структуру инвестиционного портфеля, либо выходить в кэш.

В любом случае резкое изменение ситуации на рынке, предиктором которого является резкое снижения регрессионной зависимости текущих уровней от предыдущей истории, является триггером для принятия инвестиционных решений.

Модель слайс регрессии может быть применена для оценки и прогнозирования параметров волатильности российского фондового рынка, что является предметом отдельного исследования.

С другой стороны, периоды стабильности и поступательного развития ситуации с высокими показателями К2 можно рекомендовать наращивать или диверсифицировать инвестиции. Для того, чтобы решения были своевременными и эффективными, следует повысить частоту наблюдений, то есть уменьшить период регулярного обновления входных данных модели, сократив его по принципу: год, квартал, месяц, день, час, минута, секунда, тик.

Предложенный подход обладает существенным преимуществом для автоматизации принятия торговых решений на фондовом и валютном рынке в связи с тем, что он полностью алгоритмизирован. В модель могут поступать разнородные данные с любой частотой дискретности, что позволяет строить на ее основе автоматизированных торговых роботов. Кроме того, можно увеличить точность и устойчивость модели за счет использования в ней более мощных нелинейных регрессионных методов.

В завершение хотелось бы отметить, что, по результатам многочисленных расчетов, проведенных автором на альтернативных наборах показателей, можно с уверенностью считать, что данная закономерность является во многом универсальной и в примерно равной степени проявляется для следующих категорий:

— экономика стран и регионов;

— валютные рынки и др.

Теоретически слайс регрессия может быть применена и в других неэкономических областях: в физике, технике, кибернетике, биологии и других науках. Однако этот вопрос требует дополнительных глубоких исследований.

1. Предложенная в статье модель слайс регрессии позволяет идентифицировать кризисные явления в экономике. Ключевым показателем модели является величина К2 как уровень зависимости между предшествующим и последующим периодом времени развития экономики, описываемых набором слайсов.

2. В период поступательного развития экономики наблюдается величина К2 ближе к 1 — высокая зависимость значений показателей в последующие периоды от значений за предыду-

щие периоды. В то же время, в моменты общепризнанных кризисов наблюдается разрыв причинно-следственной связи в динамике и измеряемых значениях экономических показателей, что проявляется в стремлении R2

3. В модели экономический кризис характеризуется скачкообразным кратковременным изменением ситуации, которая описывается структурированными массивами данных, в том числе в виде слайсов.

4. Полученные эмпирические и расчетные данные могут говорить о том, что принятие высокоуровневых глобальных решений оказывает сильное регулирующее воздействие на экономику и в определенном смысле трансформирует экономические связи и технологические уклады.

5. Модель слайс регрессии является строго алгоритмической, что позволяет строить на ее основе полностью автоматизированные системы принятия управленческих решений, заменяя в рутинных операциях экспертов.

6. По мнению автора, метод слайс регрессии может быть использован для оценки будущего регулирующего воздействия на экономические системы, в целом, и на фондовые и финансовые рынке, в частности — в случае сильных внешних воздействий, таких как принятие государственных, глобальных и политических решений.

7. Приведенные выше примеры использования метода слайс регрессии, его апробация на данных фондового рынка США, позволяют утверждать, что, во-первых, сам метод является инструментом для прогнозирования волатильности отдельных параметров фондового рынка. И, во-вторых, понимая, что исторически развитие фондового рынка РФ происходило и происходит, во многом, по макроэкономическим законам и форматам западных фондовых рынков, то метод слайс регрессии может быть применен в равной степени к прогнозированию волатильности параметров российского фондового рынка.

1. Фишер Р.А. Соответствие формул регрессии и распределение коэффициентов регрессии // Журнал Королевского статистического общества, 1922. 85 (4): 597-612.

2. Удны. Юл. Г. О теории корреляции // Журнал Королевского статистического общества 1897. 60 (4): 812-54.

3. Добронец Б.С., Попова О.А., Кемельбаева А.Р. Новые подходы в регрессионном анализе данных // Информатизация и связь, 2022. № 5. С. 78-81.

4. Афанасьев Г.И., Пятницкая С.А., Афанасьев А.Г. Исследование динамики биржевых котировок акций и их характера и степени взаимосвязи с финансовым показателем revenue "Walmart" с применением волнового и корреляционно-регрессионного анализа // Финансовый бизнес, 2023. № 1 (235). С. 77-81.

5. Афанасьев Г.И., Волчкова Е.О., Афанасьев А.Г. Прогнозирование взаимозависимостей котировок акций и финансового показателя Diluted EPS компании "Deere & Company" с применением корреляционно-регрессионного анализа // Финансовый бизнес, 2022. № 12 (234). С. 195-200.

6. Первадчук В.П., Севодина В.М. О влиянии ошибок моделирования на оценку состояния системы // Современные проблемы науки и образования, 2013. № 2. С. 397.

7. Орлова И.В. К вопросу об оценке качества эконометри-ческих моделей // Фундаментальные исследования, 2022. № 3. С. 92-99.

8. Лясников Н.В., Милешина О.Ю., Лясникова Ю.В. Мировые экономические кризисы в период с 1634 по 1980 г. И взгляды классиков на данное явление: исторический аспект // Экономика и социум: современные модели развития. 2022. Т. 12. № 3. С. 139-156.

9. Киргизова Н.П. Глобальный финансово-экономический кризис 2022: причины и последствия // Наукосфера. 2022. № 10-1. С. 232-238.

10. Рязанов В.Т. Циклические и системные причины кризиса в России: роль социализации финансов в их преодолении // Вопросы политической экономии. 2016. № 2. С. 88-106. [Rjazanov V.T. Ciklicheskie i sistemnye prichiny krizisa v Rossii: rol' socializacii finansov v ih preodolenii // Voprosy politicheskoj jekonomii. 2016. № 2. S. 88-106.]

About one use of the slice regression method for forecasting the volatility of

stock market parameters Karpukhin A.I.

Financial University under the Government of the Russian Federation

JEL classification: C01, C02, C1, C4, C5, C6, C8_

Keywords: stock market, mathematical modeling, regression, analysis, forecasting, predictors

1. Fisher R.A. Correspondence of regression formulas and distribution of regression coefficients // Journal of the Royal Statistical Society, 1922. 85 (4): 597-612.

2. Udny. Yul. G. On the Theory of Correlation // Journal of the Royal Statistical Society 1897. 60(4): 812-54.

Что такое CCY (CCY)?

CCY — это криптовалюта, основанная на блокчейне Ethereum. Он был создан в марте этого года, и его цель — предоставить более удобную платформу для торговли криптовалютой. CCY также имеет встроенную биржу, чтобы пользователи могли легко обменивать свои монеты на другие криптовалюты и фиатные валюты.

Основатели токена CCY (CCY)

Основатели монеты CCY анонимны.

Биография основателя

Основатель монеты CCY — ученый-компьютерщик и предприниматель. Имеет опыт работы в области криптографии, компьютерной безопасности и разработки программного обеспечения. Он также является основателем фонда CCY Foundation, целью которого является продвижение образования и инноваций в области блокчейна и криптовалюты.

Чем ценны CCY (CCY)?

CCY ценен тем, что это цифровая валюта, использующая технологию блокчейна. Это позволяет CCY быть безопасным и защищенным от несанкционированного доступа. Кроме того, CCY имеет широкий спектр применения, в том числе в качестве способа оплаты и в качестве инвестиции.

Лучшие альтернативы CCY (CCY)

1. Ethereum (ETH). Ethereum — это децентрализованная платформа, на которой работают смарт-контракты: приложения, которые работают точно так, как запрограммировано, без какой-либо возможности мошенничества или вмешательства третьих лиц.

2. Биткойн (BTC) — Биткойн — это криптовалюта и всемирная платежная система. Это первая децентрализованная цифровая валюта, поскольку система работает без центрального банка или единого администратора.

3. Litecoin (LTC) — Litecoin — это глобальная платежная сеть с открытым исходным кодом, которая позволяет осуществлять мгновенные платежи практически без затрат любому человеку в мире. Litecoin также является одной из самых популярных криптовалют в мире.

4. Dash (DASH) — Dash — это цифровая кассовая система, предлагающая быстрые, дешевые и безопасные транзакции. Без посредников Dash может стать новым стандартом онлайн-платежей.

Инвесторы

Токен CCY — это токен ERC20 на блокчейне Ethereum. Он используется для оплаты услуг на платформе CCY, таких как консультации по торговле и инвестициям.

Зачем инвестировать в CCY (CCY)

На этот вопрос нет универсального ответа, так как лучший способ инвестировать в CCY зависит от вашего индивидуального финансового положения и целей. Тем не менее, некоторые потенциальные способы инвестирования в CCY включают покупку акций самой компании, инвестирование в фонд, специализирующийся на криптовалютах и технологии блокчейн, или использование платформы для торговли криптовалютой.

CCY (CCY) Партнерство и отношения

CCY — это глобальная технологическая компания, которая предоставляет облачную платформу для управления взаимоотношениями с клиентами. CCY сотрудничает с предприятиями, чтобы предоставить набор услуг, которые помогают им лучше понимать и обслуживать своих клиентов. Партнерство между CCY и бизнесом помогает бизнесу улучшить удержание, удовлетворенность и лояльность клиентов. Партнерство также помогает бизнесу сократить расходы на обслуживание клиентов и увеличить доходы.

Хорошие черты CCY (CCY)

1. CCY — это регулируемая и безопасная криптовалютная платформа.

2. CCY предлагает широкий спектр услуг, включая кошелек, обмен и платежный шлюз.

3. Команда CCY имеет опыт и хорошо финансируется, и у нее есть планы по быстрому расширению своей деятельности.

Чтобы создать учетную запись CCY, перейдите на https://www.ccy.com и войдите в систему. Нажмите кнопку «Создать учетную запись» и введите свою личную информацию. Затем вам будет предложено выбрать имя пользователя и пароль. После создания учетной записи вы сможете получить доступ к настройкам своей учетной записи и управлять своими транзакциями.

Как начать сCCY (CCY)

Если вы новичок в CCY, рекомендуем начать с нашего вводного руководства. Прочитав это, вы можете изучить некоторые из более конкретных ресурсов ниже.

Поставка и распределение

CCY — это цифровой актив, который используется для оплаты товаров и услуг. CCY распространяется через сеть компьютеров, называемых узлами. Узлы используются для проверки и передачи транзакций.

Пробный тип CCY (CCY)

Тип Proof CCY — это цифровой актив.

Алгоритм

Алгоритм CCY представляет собой алгоритм непрерывного начисления процентов.

Основные кошельки

Существует много кошельков CCY, но некоторые из самых популярных включают настольный кошелек CCY, мобильный кошелек CCY и веб-кошелек CCY.

CCY Conversion Fee: All You Need to Know

Most of the time, the terms ‘cross currency (CCY) conversion fee’ and ‘foreign transaction fee’ are used interchangeably. However, they are not the same.

The CCY conversion fee is charged by the credit card payment processor when you purchase or make transactions in a foreign country using your home currency debit or credit card. A foreign transaction fee, on the other hand, is charged by the credit card issuer when you make purchases from a foreign merchant, either online or in the merchant’s home country.

In this article, we will focus more on the CCY conversion fee, how it works, and a better alternative.

What is a Cross Country Conversion Fee

When you purchase something at the store of a foreign merchant and pay using your debit or credit card, the payment is made in the home currency of the merchant. In such cases, the CCY conversion fee can be charged by the merchant or by your debit/credit card processor.

The currency conversion fee is the fee charged to convert your home currency into the home currency of the merchant. This is usually 1% of the transaction. The CCY conversion fee is sometimes called the “foreign currency conversion fee” or the “foreign currency exchange fee”.

When purchasing in a foreign store, you may be asked if you want to convert the purchase amount to your home currency. If you agree, then the POS at the merchant’s end will use Dynamic Currency Conversion (DCC) to convert the purchase price to your home currency.

While this may seem like a good idea as it allows you to see the cost of your purchase in your home currency immediately (instead of waiting for the credit card bill), it comes at a cost. The DCC may not be a good exchange rate, plus an additional service charge is added. You could end up paying up to 12% on the transaction cost.

On the other hand, if you decline DCC, and make your payment using your credit card, then the currency conversion rate is the rate charged by your card provider, which is generally a good conversion rate. However, in your credit card statement, it may be hidden in the foreign transaction fee.

If you decline DCC, then you must ensure that you have a currency conversion app handy so that you know how much your purchase is in your home currency. If not, you will only discover the price when you get your credit card statement.

We highly recommend having a currency conversion app handy or at least you should know the approximate current exchange rate. This will help you do a quick mental calculation to know how much your purchase costs in your home currency.

Credit card companies are supposed to show exactly how much is charged. So if the statement shows a foreign transaction fee of 3%, 2% would be the actual foreign transaction fee, and 1% would be the currency conversion fee.

Typically, DCC is much higher than going through currency conversion offered by your credit card processor.

Should I Decline DDC?

It is a better option to decline DDC to avoid extra charges. Better than that, use a currency converter app to convert the price of your purchase at a foreign store into your home currency so you have an idea of the price of your purchase in your home currency. Why pay the extra DDC charges?

Remember, credit card companies negotiate competitive exchange rates for foreign currencies, so you get a good conversion rate. This is much better than opting to use DDC.

Even better, try and make your purchase in the local currency, if possible.

To make purchases in a local currency, either you need to have enough local currency or you should find an ATM of a reputable bank to get a good exchange rate. Make sure you do not make too many visits to an ATM as you get charged each time to use it. Make sure you withdraw enough cash in one time to cover purchases you may make.

How Does a Cross Currency Conversion Fee Operate?

In order to understand how the CCY conversion fee works, we first need to understand the foreign transaction fee. A foreign transaction fee is a fee that is charged on purchases made using a credit card in a currency that is not the home currency of the card.

It is an extra amount that banks or card companies add to the CCY conversion fee for transactions that are done abroad. Although the foreign transaction fee may vary, it is usually charged at about 2% to 3% of the transaction.

For instance, when you make withdrawals of purchases oversees worth $1000 using your credit or debit card, you will get a $30 surcharge. This is supposing your card issuer charges a 3% foreign transaction fee. This is also true if you make transactions on ATM transactions that charge a transaction fee.

In some instances, the CCY conversion fee can be hidden in the foreign transaction fee. Both the currency conversion fee and the foreign transaction fee can be combined to give what is called a single foreign transaction fee.

Nonetheless, there are some credit cards and card providers that have cards that do not charge a foreign transaction fee. You need to check with your bank to see if your provider has the option of not charging a foreign transaction fee.

Some common purchases that incur a foreign transaction fee include:

Flight tickets from an international airline
Shopping online from an international site
Using international ATMs

How to Avoid Paying Foreign Transaction Fee?

Now that you know what constitutes international transaction fees, you are probably wondering how to avoid them. Yes, there are ways that can help you avoid paying foreign transation fees. They include:

Exchange Currency Locally

It is a good idea to exchange currency before traveling to avoid international or foreign exchange fees. If possible, calculate the expected cost for your travel or purchase and plan ahead of time by exchanging currency at a local bank. You may be fortunate enough to find a bank or credit union that has a fair exchange rate and you won’t need to pay extra exchange rate fees. If you are traveling to countries like China however, with advanced mobile payment practices and is a largely cashless society, this advice would not apply. You may be better off using a card like AP-1, which allows QR code payments and direct SGD to RMB conversion (using the funds available in your AP-1 virtual card) at point of purchase.

Identify Foreign-Friendly Banks

The best way to avoid paying the foreign transaction fee is by identifying foreign-friendly banks that forgo foreign transaction fees. It is worthwhile to inquire with your bank whether they have the option of issuing a card that does not charge this fee. Some cards do not charge you the foreign transaction fee.

Avoid Foreign ATM

Another way to avoid paying the foreign transaction fee is to try and make payments in a foreign land using the local currency. However, this may not be possible because there are limitations on how much currency you can carry in a foreign land.

A good alternative is to use a local ATM of a reputed bank to withdraw local currency which you can use to make payments locally. Try as much as possible to avoid foreign banks and check if your local bank has a partnership with a foreign bank. Also, it is best to make huge transactions at once than doing several transactions.

Acquire a Fee-Free Credit Card

Another easy way to forgo hefty foreign transaction fees is to get a credit card that does not charge you international transaction fees. With these cards, you can shop overseas and make transactions without worrying that you will pay more.

You could also use a reputable credit card from a reputable company that forces vendors to comply with proper CCY charges. Also, we suggest you use a currency conversion app so that you know how much your purchase is in your home currency, rather than using DCC.

How Much are the Fees and Who Charges Them

To give you an idea as to the rates of the different fees and who charges them, here are some details:

What is delayed pricing?

The prices that most people see – on a stock market ticker and on most general websites – are in fact what are called delayed pricing.

You might see a price for Telstra stock and assume that is the price that's being paid right now on the stock exchange. In fact, this is delayed pricing, where the trades that went through at that price may have in fact occurred 15 or 20 minutes ago. Delayed pricing is in fact the norm for most reports about the stock exchange, and for many investors, and for many stocks; a short delay in the price is not a huge obstacle to effective trading.

Unless major news intervenes, many larger companies trade within a fairly narrow band of 1 or 2 percent movement across the course of a day, and so delayed pricing by 15 minutes is unlikely to make a major difference most of the time. However, there are circumstances where delayed pricing might have a big impact. One example is when major news, for example, an interest rate rise that hasn't been predicted by the market, is announced, and prices move very suddenly. You might be relying on delayed pricing from 15 minutes ago where the market is now paying quite a lot more or less for your chosen stock because of the news. A more common example of challenges with delayed pricing is the example of smaller companies where because there's less trading and volume, prices can move very sharply with a small number of trades. In this case, delayed pricing might again show you a price that was in play before the most recent trades, and so you might be making trading decisions on out-of-date information.

This article is over two years old, last updated on August 0, 2011. While RateCity makes best efforts to update every important article regularly, the information in this piece may not be as relevant as it once was. Alternatively, please consider checking recent investment funds articles.