НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

РОССИЙСКИЙ НОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Федеряков Александр Сергеевич

Разработка моделей, алгоритмов и программных средств для повышения качества прогнозов биржевых показателей

С ПРИМЕНЕНИЕМ МУЛЬТИАГЕНТНОГО ПОДХОДА

Специальность 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах

Диссертация на соискание учёной степени

кандидата технических наук

Научный руководитель:

доктор технических наук

профессор В. П. Романов

Москва – 2011

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 4

Глава I.АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БИРЖ 11

1.1.Модели и алгоритмы оценки стоимости ценных бумаг и управления инвестиционными активами 11

1.1.1.Роль рынка ценных бумаг в финансовой системе страны 11

1.1.3.Технический анализ 15

1.2.Теории функционирования рынка ценных бумаг 19

1.2.1.Теория эффективного рынка 19

1.2.2.Теория случайных блужданий 21

1.3.Методы и модели для прогнозирования экономических показателей 25

1.4.Разработки, использующие мультиагентный подход для прогнозирования экономических показателей 36

1.5.Требования к функциональности проектируемого программного комплекса 48

Глава II. РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ ВИРТУАЛЬНОГО РЫНКА ЦЕННЫХ БУМАГ И СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 52

1Математическая модель виртуального рынка 52

1.6.Архитектура программного комплекса 91

1.7.Архитектура системы поддержки принятия решений 120

Глава III.АНАЛИЗ РАБОТЫ СИСТЕМЫ 125

3.1Описание работы программного комплекса 125

2.2.Оценка степени соответствия виртуального рынка реальному 136

2.3.Эксперименты, проведенные над виртуальным рынком 169

2.4.Практическое применение программного комплекса в качестве системы поддержки принятия решений 191

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 210

ЛИТЕРАТУРА 212

ПРИЛОЖЕНИЯ 220

222

График изменения максимальной цены за день акций компании «РАО ЕЭС» и её распределение за период с 25.05.2005 по 19.09.2006 233

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования.Рынок ценных бумаг является незаменимым инструментом, позволяющим производить инвестиции в ценные бумаги и оценивать стоимость активов. Даже в период кризиса трудно преуменьшить его значение для экономики страны и мира, ведь акционерами различных компаний являются десятки миллионов жителей планеты.

Активную роль на рынке ценных бумаг играют банки и инвестиционные компании. Для них очень важна проблема прогнозирования цен на рынке ценных бумаг, особенно в период кризисов, когда возрастает волатильность и увеличиваются риски. Улучшить качество прогнозов можно при помощи методов и алгоритмов, учитывающих фундаментальные показатели компаний-эмитентов, технические индикаторы, постоянно поступающие новости, настроения других трейдеров; также перспективным направлением является применение мультиагентных систем и сценарного подхода. Применение этих методов позволит повысить качество принимаемых банками решений, что укрепит их положение на рынке. А это основа развития экономики страны.

Степень разработанности проблемы. Существует ряд инструментов, призванных помочь инвесторам исследовать рыночные процессы и принимать решения о сделках на рынке ценных бумаг. Некоторые облегчают проведение технического и фундаментального анализа, некоторые работают в режиме советчиков, некоторые являются полноценными торговыми роботами, которые самостоятельно проводят операции покупки-продажи ценных бумаг.

Одним из подходов к совершенствованию систем поддержки принятия решений для трейдеров является применение технологии мультиагентного моделирования. Программные агенты могут имитировать действия реальных трейдеров, проводя операции на виртуальном рынке ценных бумаг. Такая социально-экономическая система позволяет повысить точность прогнозов биржевых показателей и улучшить качество управления инвестиционными активами.

Этим вопросом занимались, начиная с конца 80-х годов, LeBaronB.,PalmerR.,Cohen,Maier,Kim,Markowitz,Beltratti,Margarita,Marengo,Tordjman,Rieck,GiansanteS.,YueW.,MarchesiM.,RabertoM. и другие. В последнее время этим вопросом заинтересовались и российские исследователи: Романов В.П., Воронцов К.В. Несмотря на значительное количество работ по данной тематике, реальных проектов, использующих мультиагентный подход для моделирования рынка, очень мало. Разработки, на которые ссылаются авторы статей и книг, либо неопубликованы, либо опубликованы без исходного кода, либо имеют существенные архитектурные ограничения, не позволяющие дальше их развивать.

Целью исследованияявляется повышение эффективности управления инвестициями в ценные бумаги за счёт повышения точности прогнозов экономических показателей и улучшения качества принимаемых инвесторами решений. В рамках работы не ставится цель разработки нового торгового робота или советчика; целью является создание системы поддержки принятия решений, позволяющей прогнозировать целый комплекс экономических показателей рынка ценных бумаг.

В соответствии с поставленной целью в работе были определены и решались следующие задачи:

1. Проведён анализ теории и практики управления биржевыми активами. На его основе разработан набор требований к новому, более совершенному инструменту для прогнозирования экономических показателей бирж и поддержки принятия инвестиционных решений.

2. Разработана новая мультиагентная математическая модель рынка ценных бумаг (далее – виртуальный рынок FIMAS), система обработки транзакций, новостная система, система управления активами, новые стратегии для трейдеров и других агентов.

3. Используя среду программирования Borland Developer Studio 2010 и CASE-средство ModelMaker спроектировано и реализовано программное средство, позволяющее управлять сложной социально-экономической системой – виртуальным рынком ценных бумаг.

4. Разработана система критериев для оценки степени соответствия виртуального и реального рынков, а также методология проведения экспериментов над виртуальным рынком. Выполнена серия экспериментов над виртуальным рынком с целью определения степени его соответствия реальному рынку и пригодности для решения практических задач повышения качества управления инвестиционными активами.

5. Выполнена интеграция программного комплекса в систему поддержки принятия решений двух организаций. Проведена оценка точности прогнозов биржевых показателей программного комплекса по набору статистических критериев.

6. Изучены другие варианты практического применения программного комплекса для повышения качества управления (автоматизация биржевого надзора, расчет экономического эффекта от инвестиционных решений), а также перспективы для дальнейших исследований и разработок.

Объектом исследованияявляется рынок ценных бумаг и закономерности, которые проявляются на нём.

Предмет исследования– разработанные автором модель виртуального рынка ценных бумаг, программный комплекс и система поддержки принятия решений «FIMAS».

Теоретической основой исследования послужили труды российских и зарубежных специалистов по виртуальным рынкам ценных бумаг, а также книги, статьи и тезисы конференций по экономической теории, финансам, рынкам ценных бумаг, мультиагентным системам.

Методы исследования.В работе применялись методы системного, экономико-статистического, фрактального анализа, модальной логики, теории вероятностей, математической статистики, теории графов, теории принятия оптимальных решений, теории проектирования сложных информационных систем.

Информационной базой обоснования концептуальных положений исследования явились статистические данные по итогам работы различных рынков ценных бумаг, эмпирические данные, материалы периодических изданий. Для обработки информации использовались общенаучные приёмы анализа, обобщения и сравнения, системный подход, абстрактно-логический, экономико-статистический и расчётно-конструктивный методы.

Научная новизна

• Научная новизна концепции системы поддержки принятия решений состоит в следующем:

  • Исследование возможностей применения мультиагентных систем при проектировании системы поддержки принятия решений для трейдеров.

  • Нацеленность на обеспечение комплексности прогнозов биржевых показателей – не только цен акций, но также объёма торгов, доходов трейдеров, капитализации рынка и др.

  • Применение сценарного подхода при прогнозировании биржевых показателей.

• Научная новизна математической модели, алгоритмов и программной архитектуры состоит в следующем:

  • Расширена номенклатура торговых стратегий, разработано шесть новых, ранее не встречавшихся, стратегий для трейдеров.Агенты сохраняют историю своих сделок, могут самообучаться и по мере приобретения опыта переходить на более оптимальные стратегии принятия решений.

  • Разработана новая новостная модель, учитывающая эффект затухания новостей с течением времени.

  • Впервые реализован механизм обработки поступающих ордеров в режиме реального времени в рамках мультиагентной системы.

  • Значительно расширена иерархия классов, что позволило реалистичнее моделировать взаимодействие агентов между собой и с внешней средой.

Практическая значимость

• Впервые мультиагентный программный комплекс данного класса был использован как инструмент поддержки принятия решений. Это подтверждено двумя актами о внедренииот компаний, которые являются участниками рынка ценных бумаг. Получена высокая точность прогнозов в среднесрочном периоде, что позволяет экспертам принимать более взвешенные решения.

• Возможность практического применения разработок в целях повышения качества управления в других областях: расчет экономического эффекта от инвестиционных решений,обучение персонала стратегиям работы на рынках ценных бумаг, в качестве инструмента для определения и предотвращения инсайдерских операций на рынке.

• Исходный код ядра программы открыт для публичного ознакомления и использования. Это является ценным материалом для специалистов, которые хотели бы продолжить работу в данном направлении, так как большинство подобных программных комплексов опубликованы без исходного кода.

• Разработанный программный комплекс используется в Российском экономическом университете им. Г.В. Плеханова при проведении занятий по дисциплине «Когнитивная бизнес-аналитика».

На защиту выносятся

• Разработанная автором модель сложной социально-экономической системы – рынка ценных бумаг; алгоритмы принятия решений агентами, новостная система.

• Архитектура программного средства, позволяющего управлять виртуальным рынком и моделировать динамику биржевых показателей.

• Принципы работы системы поддержки принятия решений для трейдеров на основе мультиагентных систем.

Апробация работы. Основные результаты диссертационного исследования были представлены на четырёх научных конференциях: «Ситуационные центры: модели, технологии, опыт практической реализации» (Москва, 2006; Москва, 2007) и «ComputationalFinanceanditsApplications» (Лондон, 2006; Кадиз, 2008).

Материалы диссертационного исследования отражены в восьми публикациях (3 статьи в иностранных журналах, 5 в российских, 3 из которых входят в список ВАК) общим объёмом около 6 п.л.

Разработанный программный комплекс внедрён в систему поддержки принятия решений для трейдеров в ООО «ТК Фотон» и ООО «Таулинк», что подтверждают соответствующие акты о внедрении.

Объем и структура работы.Поставленная в работе цель позволила сформировать следующую структуру исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов, списка литературы и приложений. Диссертация содержит 217 страниц основного машинописного текста, 65 рисунков, 13 таблиц, 41 приложений. Библиография включает 89 наименований, из них 40 иностранных источника.

Во введении сформулирована основная цель и поставлены задачи работы, показана актуальность выбранной темы, проведен краткий анализ изученности проблемы, а также показаны научная новизна и практическая значимость исследования.

В первой главе приводится анализ существующих средств прогнозирования экономических показателей бирж. Сформированы требования к разрабатываемому программному комплексу и модулю поддержки принятия решений.

Вторая глава посвящена разработке математической модели виртуального рынка, архитектуры приложения и модуля поддержки принятия решений.

В третьей главе подробно рассматривается работа программного комплекса. Разработана система критериев оценки степени соответствия виртуального рынка реальному. В ходе серии экспериментов устанавливается степень адекватности программного комплекса. Рассматривается практическое применение программного комплекса в рамках системы поддержки принятия решений, а также перспективы для дальнейших исследований и разработок.

В заключении подведены основные итоги исследования, сделаны выводы и приведены рекомендации.