
- •Разработка моделей, алгоритмов и программных средств для повышения качества прогнозов биржевых показателей
- •Анализ существующих средств прогнозирования экономических показателей бирж
- •Модели и алгоритмы оценки стоимости ценных бумаг и управления инвестиционными активами
- •Роль рынка ценных бумаг в финансовой системе страны
- •Фундаментальный анализ
- •Показатели, используемые для фундаментального анализа акций
- •Технический анализ
- •Теории функционирования рынка ценных бумаг
- •Теория эффективного рынка
- •Теория случайных блужданий
- •Теория хаоса
- •Теория адаптивного рынка
- •Методы и модели для прогнозирования экономических показателей
- •Математическо-статистические методы
- •Поведенческие модели
- •Мультиагентные системы
- •Разработки, использующие мультиагентный подход для прогнозирования экономических показателей
- •Модель «SantaFe» и её вариации
- •Модель «Genoa Artificial Stock Market»
- •Библиотека «MoTor» и система «Имитрейд»
- •Платформа «ArTificial Open Market»
- •Комплекс «Altreva adaptive modeler»
- •Требования к функциональности проектируемого программного комплекса
- •Разработка архитектуры виртуального рынка ценных бумаг и системы поддержки принятия решений
- •Математическая модель виртуального рынка
- •Виртуальный мир и виртуальные агенты
- •Классификаторы
- •Новостная среда
- •Роли и стратегии
- •Активы агентов
- •Компании
- •Трейдеры
- •Стратегии трейдеров
- •Ордера и транзакции
- •Система обработки ордеров
- •Движение денежных средств при совершении транзакций
- •Расчёт статистических характеристик рынка ценных бумаг
- •Математическая формулировка задачи исследования
- •Архитектура программного комплекса
- •Выбор платформы для мультиагентной системы
- •Взаимосвязь приложения, пакетов и компонентов
- •Виртуальный мир
- •Стандартные классы системы
- •Планы и стратегии
- •Запросы и транзакции
- •Механизм формирования цен
- •Архитектура системы поддержки принятия решений
- •Общая схема архитектуры
- •Подключаемые модули
- •Алгоритм работы
- •Анализ работы системы
- •Описание работы программного комплекса
- •Функциональность
- •Редакторы
- •Организация экспериментов
- •Оценка степени соответствия виртуального рынка реальному
- •Соблюдение пропорций
- •Активность трейдеров на бирже ммвб в 2007-2010 годах
- •Наличие трендов и фигур
- •Сходство статистических характеристик изменения цен и объёма торгов
- •2. Критерий Колмогорова
- •3. Критерий Романовского
- •4. Критерий Ястремского
- •Критерии согласия двух теоретических распределений с распределением приращения максимальной цены за день для акции компании «Юкос» за период с 25.05.2005 по 19.09.2006
- •Критерии согласия двух теоретических распределений с распределением данных реального рынка по результатам 20 независимых экспериментов
- •Критерий согласия распределения Коши и объёма торгов за первые 116 дней торгов на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp»
- •Критерий согласия распределения Коши и максимальной дневной цены по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 165 дней торгов
- •Критерии согласия распределения Коши с распределением данных на виртуальном рынке по результатам 20 независимых экспериментов
- •Фрактальность рыночных процессов
- •Расчёт показателя Хёрста для различных временных рядов
- •Реакция рынка на действия отдельных агентов
- •Эксперименты, проведенные над виртуальным рынком
- •Зависимость размера спрэда от склонности к риску трейдеров
- •Влияние фундаментальных трейдеров на динамику котировок акций
- •Влияние новостного фона на котировки ценных бумаг при различном составе участников рынка
- •Практическое применение программного комплекса в качестве системы поддержки принятия решений
- •Математические критерии оценки качества прогнозов
- •Анализ работы системы поддержки принятия решений
- •Результаты сравнения краткосрочных прогнозов экспертов и системы поддержки принятия решений «fimas»
- •Результаты сравнения среднесрочных прогнозов экспертов и системы поддержки принятия решений «fimas»
- •Технико-экономическое обоснование
- •Преимущества и недостатки программного комплекса, выявленные в процессе эксплуатации
- •Другие перспективы практического применения
- •Перспективы для дальнейших исследований и разработок
- •Заключение
- •Литература
- •Приложения
- •Акт о внедрении результатов диссертационного исследования в ооо «Таулинк»
- •Акт о внедрении результатов диссертационного исследования в тк «Фотон»
- •Краткая информация о проекте «fimas»
- •Подробная схема связи компонентов и пакетов в системе
- •Алгоритм работы ролей трейдера и брокера
- •Алгоритм обработки текущих ордеров фундаментальным трейдером
- •Критерии согласия двух теоретических распределений (Гауса, Коши) с распределением приращения максимальной цены за день для акции компании «Юкос» за период с 25.05.2005 по 19.09.2006
- •Сравнение распределений Коши с распределением объёма торгов по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 116 дней торгов
- •Критерии согласия распределения Коши с распределением объёма торгов по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 116 дней торгов
- •Сравнение распределений Коши с распределением максимальной дневной цены по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 165 дней торгов
- •Критерии согласия распределения Коши с распределением максимальной дневной цены по первой акции на виртуальном рынке в сценарии «FundamentalTradersExperiment.Fmp» за 165 дней торгов
- •Статистические данные по биржам
- •Структура трейдеров в модели fimas и на реальных биржах
- •Новости и спрэд акций в сценарии «NewsGenerator.Fmp» при преобладании новостных трейдеров
Взаимосвязь приложения, пакетов и компонентов
На рисунке Рис. 2.13 показаны связи компонентов внутри приложения. Это UML диаграмма, большие прямоугольники в ней обозначают пакеты, а маленькие прямоугольники внутри них – модули. Пунктирными линиями со стрелками показаны зависимости между пакетами и между модулями внутри этих пакетов. В приложении Приложение 4 показана эта же схема, только в увеличенном виде со всеми внутренними взаимосвязями.
Главным компонентом в диаграмме является само приложение (верхний-левый прямоугольник). Он зависит от восьми других компонентов, в разработке пяти из них я в той или иной степени принимал участие. Таким образом, реализуется компонентная архитектурная концепция построения программного комплекса.
Краткое описание компонентов:
GLScene (http://www.glscene.org) – Набор компонентов (или движок) для работы с трехмерной графикой, звуком, физикой на языке программирования Delphi. Используется для разработки компьютерных игр, симуляций и других интерактивных приложений, использующих трёхмерную графику.
Strange Components (http://www.sector-37.com) – набор компонентов, которые первоначально развивался в рамках проекта стратегической игры «Sector-37». Так как многие компоненты получились очень универсальными, впоследствии они были дополнены и использован для других проектов.
Рис. 2.13. Связи различных компонентов, модулей и пакетов внутри приложения
RemObjects Pascal Script (http://www.remobjects.com) – скриптовая система, одна из самых популярных для Delphi. Позволяет сделать систему максимально гибкой и удобной.
FastMM (http://fastmm.sf.net) – менеджер памяти, позволяет более эффективно выделять и освобождать память, а также следит за утечками памяти и её неправильным использованием (например, access violation).
ExtLib (модифицированная версия этого пакета – http://www.sector-37.com/files/third_party/StrangeExtLib2.2.rar) – из этого набора компонентов используется инспектор свойств (Property editor), который позволяет смотреть и менять свойства любого объекта в системе в режиме реального времени.
Application Specific – все те компоненты, которые создавались в рамках проекта «Financial Market Simulation», но были отделены от основной программы в целях повышения модульности и возможности повторного использования данных разработок в будущем.
Также, в модуле «FMS» мы видим, как группы компонентом располагаются в иерархическом порядке, на пяти уровнях. Сначала идут FMSTypesAndConstants и FMSUtils, в которых располагаются типы, константы, классы, процедуры и функции, общие для всех модулей данной системы. Потом модуль FMSWorld, в котором располагаются классы, описывающих виртуальный мир и основные взаимосвязи внутри него. На этом уровне миру ничего неизвестно о бирже, игроках и т.п. (см. класс TFMSWorld). На третьем уровне располагается модуль FMSStandardRoles, в котором описываются стандартные классы для данного мира, в том числе те, что отвечают за биржу, роли, планы, стратегии, акции и т.п. На следующем уровне располагаются модули FMSMarkets, FMSTraders, FMSTraders, FMSSimulatedActivityClasses и FMSEventDrivenWorld. Они являются надстройками над стандартными классами и служат для расширения возможностей системы. На последнем уровне находится модуль FMSStatistics, который служит для сбора и обработки статистической информации, поступающей из системы. Таким образом, реализуется многоуровневая (слоистая) архитектурная концепция.
Рис. 2.14. UML диаграмма классов в модели GASM