1.5 Процесс торговли

Процесс маржинальной торговли на FOREX проходит следующим образом. В компании, которая предоставляет свои услуги, клиент открывает счет. После этого она получает доступ к счету клиента и может контролировать его состояние. Например: заниматься учетом страховых депозитов, снятием комиссионных и потерь, добавлением прибыли. Подавляющее большинство таких компаний за границей зарегистрированы в оффшорных зонах. Это делается для того чтобы можно было легко обеспечить конфиденциальность перемещения капиталов.[8]

Компания предоставляет доступ к использованию информационной системы. Она помогает наблюдать за изменением цен на рынке в режиме реального времени.

Так же система поддерживает службу новостей, которая позволяет узнавать о политических и экономических событиях мира. Кроме информационной поддержки система позволяет производить технический анализ графиков цен.

Проведя анализ состояния рынка, используя имеющуюся информацию, и составив прогноз, принимается решение:

1. О покупке или продаже.

2. При какой цене вы хотите открывать.

3. При какой цене будете закрывать позицию.

4. При какой цене хотите получить прибыль.

Составив план необходимо дождаться расчетной цены, проводя наблюдения изменения котировок с помощью системы.

Система представляет зашумленную информацию, с которой можно работать.

Если говорить о прогнозируемости рынка, то особенность FOREX в том, что какими бы математическими теориями не описывалось изменение курсов валют, трудно отрицать, что в основе изменений лежат определенные закономерности. Ранее рассматривалось количество сделок проводимых именно на FOREX, что показывает объективность возможности прогнозирования изменений на этом рынке.[8]

Так как курсы валют определяются участниками рынка, то прогноз подразумевает их действия и ожидания. Стоит так же учитывать, что ценность любой валюты на прямую зависит от состояния экономики станы.

2 Разработка программного продукта

2.1 Методы прогнозирования финансовых рынков

2.1.1 Экономико-математические методы

Проверенные классические методы: корреляционный анализ, регрессионный и другие. Все эти методы включают в себя статистические методики.[9]

Работа с данными системами, сопряжена с рядом трудностей, как при выборе метода анализа, так и при разъяснении результатов. Это является существенным недостатком, так как скорость прогноза играет важную роль для получения внутридневного дохода.

Эволюционное программирование - сегодня является довольно динамично развивающимся направлением анализа данных. Суть метода заключается в записи гипотез на некотором внутреннем языке программирования. После этого системе необходимо найти программу, точно выражающую искомую зависимость, и самостоятельно ее скорректировать. По окончании этих действий из множества видоизмененных программ выбирается наиболее удачная. Можно сказать, что оперативный прогноз не является сильной стороной данного метода.

"Деревья решений" – метод, который условно может быть отнесен к системам прогноза быстро меняющихся финансовых показателей. Данный метод скорее являясь системой классификаций, поэтому для анализа оперативных финансовых потоков малопригоден.[10]

Метод, который используется для задач поиска оптимальный вариантов и решения комбинаторных задач называется генетический алгоритм. Схему работы метода можно сформулировать как выбор лучших решений из всех, по ранее формализованным критериям. Сам процесс оптимизации схож с естественной эволюцией – отбор лучших, мутации.

Основным недостатком метода можно назвать сложность формализации критериев отбора. Так же методика оптимизирована на класс задач, которые отличаются от прогноза быстро меняющихся финансовых показателей.

Сегодня все больше операторов используют в своей деятельности искусственные нейронные сети. Нейронная сеть представляет собой структуру элементов - нейронов. Нейроны соединены между собой и сгруппированы в слои.

Нейронная сеть имеет входной слой, на который подается информация. Выходной слой предоставляет результат. При движении по сети входные сигналы могут усиливаться или ослабляться, в зависимости от весов межнейронных связей [11].

До того, как применять нейронную сеть, ее необходимо обучить. Для этого используются примеры, а так же коррекция весов межнейронных связей. Имея входные параметры и результат сеть предоставляет ответ, которые должен быть максимально приближен к правильному.

Нейронная сеть так же, в силу своей работы, позволяет решать проблему оценивания постоянно меняющихся внешних условий и степень их влияния на рынок.

Нечеткая логика является еще одним методом решения задач прогнозирования. На любые сложные вопросы нам свойственно давать простые ответы. Комфортнее, когда величины и понятия реального мира облекаются в обычную числовую форму. Как и с обычными числами, с распределениями нечеткости можно производить операции, например, такие как сложение и умножение. Возникает возможность построения непротиворечивой алгебры нечетких распределений. Неудобство, с математической точки зрения, состоит в том что, почти все операции можно ввести неоднозначно. Эта область знания в настоящее время находится в стадии интенсивного развития.