
- •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
Планы и стратегии
В приложении Приложение 5 представлена подробная схема взаимосвязи участников рынка, ролей, планов и стратегий. Посередине находится ветка со стандартным участником и его планами и стратегиями. По бокам – ветки планов и стратегий трейдеров, компаний, брокеров и рынка. Особенностью этой схемы является то, что могут существовать планы, общие для всех четырёх участников рынка. Например, план ожидания (TFMSWaitUntilPlan), в соответствии с которым участник просто ждёт определённое время, ничего не делая.
Cтратегии участников строго индивидуальны: нет такой стратегии, которую могли бы совместно использовать разные участники рынка. Для каждой стратегии выделены несколько событий, которая она может обрабатывать в дочерних классах. Если она это не делает, то используется стандартное решение. Ниже представлен список основных стратегий и их краткое описание:
Стратегия трейдера (TFMSTraderStrategy) – позволяет обрабатывать активные ордера (DoProcessActiveTransactionRequest) и думать (Think).
Стратегия компании (TFMSCompanyStrategy) – позволяет вести экономическую деятельность (DoEverydayWork) и выплачивает дивиденды (DoPayDividends).
Стратегия брокера (TFMSBrokerStrategy) – позволяет обрабатывать активные ордера на счету у рынка (DoProcessMarketAccount- ActiveTransactionRequest), думать (Think) и обрабатывать активные запросы трейдеров (DoProcessTraderAccounts-ActiveTransactionRequest). Также выделена отдельная процедура одобрения ордеров, поступивших от трейдеров (DoApproveTraderAccounts-ActiveTransactionRequest).
Стратегия рынка (TFMSMarketrStrategy) – позволяет обрабатывать активные ордера (DoProcessTransactionRequest) и думать (Think). Также выделена отдельная процедура одобрения ордера (DoApproveTransactionRequest).
Рис. 2.19. Взаимосвязь стандартных стратегий трейдера в модуле FMSStandardRoles
В рамках модели «FIMAS» разработаны следующие стратегии трейдера:
стандартная стратегия трейдера;
стратегия маркет-мейкера;
стратегия трейдера-новичка;
стратегия фундаментального трейдера;
стратегия крупного инвестора;
стратегия новостного трейдера;
стратегия инсайдера;
стратегия трендового трейдера;
стратегия сглаживающего трейдера;
стратегия скальпера.
Стандартная стратегия трейдера (TFMSStandardTraderStrategy)
Эта стратегия включает несколько пользовательских функций и общих свойств, которые могут использоваться остальными стратегиями трейдеров и с точки зрения алгоритма работы особого интереса не представляет. Остальные стратегии содержат оригинальные алгоритмы имитации мыслительной деятельности реальных трейдеров и являются главными объектами анализа данной исследовательской работы. Взаимосвязь стандартных стратегий трейдера представлена на Рис. 2.19.
Стратегия трейдера маркет-мейкера (TFMSMarketMakerStrategy)
Её основное отличие от других стратегий заключается в том, что трейдеры, которые ею пользуются, одновременно покупают и продают одну и ту же акцию (цена продажи выше цены покупки). Таким образом, они зарабатывают на спрэде, примерно так, как это делают пункты обмены валюты. Их предназначение в рамках системы – поддержание ликвидности рынка и регулировка цены. Если у них охотно покупают/продают по предлагаемой цене, то они плавно увеличивают спрэд, делая эту покупку/продажу не такой выгодной для трейдера. И наоборот, если у них плохо покупают/продают по их цене, то они вынуждены ухудшать для себя эту цену и соответственно улучшать для остальных трейдеров, чтобы у них хоть кто-то покупал/продавал. Новую цену акции они рассчитывают исходя из формулы:
|
(2.68) |
где
– новая цена акции,
– цена предыдущего запроса на
транзакцию,
– знак зависит от того, собирается
трейдер покупать или
продавать акцию,
– параметр, определяющий восприимчивость
трейдера к
неудачным запросам на транзакции, в процентах.
Стратегия трейдера-новичка «TFMSTraderRandomBuyStrategy»
В рамках этой стратегии трейдер случайным образом выбирает акции для покупки и продажи и, таким образом, создаёт «шум» в системе. Данная стратегия может использоваться для имитирования деятельности новичков на рынке ценных бумаг, а также как шаблон для добавления более продвинутых стратегий. При выборе цены, по которой он будет продавать / покупать акции, у него есть выбор: либо согласиться с ценой маркет-мейкера (bid, ask), либо самому назначить цену внутри спрэда. В первом случае его ордер будет гарантировано исполнен, но по не самой лучшей цене. Во втором случае никто не может гарантировать, что ордер будет исполнен, но если повезёт – он будет исполнен по лучшей цене, чем предлагает маркет-мейкер. Какой вариант он выберет, зависит от его склонности к риску.
«TFMSTraderFundamentalStrategy» – стратегия фундаментального трейдера
В рамках этой стратегии
трейдер считает, что у каждой
-ойакции есть некоторая
«фундаментальная» цена
,
вокруг которой реальная цена может
колебаться. По мнению этого трейдера,
эта фундаментальная цена отражает
истинное положение дел в компании и
настоящую стоимость данной акции, в
отличие от текущей, раздутой или
преуменьшенной цены акций. Таким образом,
трейдер будет покупать акции, если её
цена ниже фундаментальной цена, и
продавать, если её цена выше фундаментальной
цена. По умолчанию, фундаментальную
цену трейдеры рассчитывают как стоимость
всех активов компании, делённую на
количество выпущенных акций. Т.е. для
-ой компании эта цена будет рассчитываться
как
|
(2.69) |
где – стоимость
-го актива для
-ой
компании,
– стоимость
-го пассива для
-ой
компании,
– количество активов уi-ой компании,
– количество пассивов уi-ой компании.
Фундаментальную цену
можно также рассчитывать, используя
более сложные алгоритмы, например,
учитывая тенденцию изменения цены за
последнее время или принимая во внимание
новости, связанные с деятельностью
данной компании.
Блок-схема одной из процедур принятия решений фундаментальным трейдером представлена в приложении Приложение 16.
Cтратегия крупного инвестора «TFMSTraderInvestorStrategy»
Эта стратегия во многом похожа на «фундаментальную». В рамках этой стратегии трейдер считает, что вполне реально оценить стоимость любой акции и предсказать, как она измениться при текущей рыночной конъюнктуре. Вне зависимости от того, как сейчас ведёт себя данная акция, в долгосрочной перспективе её цена вполне предсказуема. Соответственно, крупные инвесторы вкладывают средства на длительный срок, руководствуюсь только фундаментальными факторами и новостным фоном.
Кроме объёма и сроков, эта стратегия отличается от «фундаментальной» тем, что трейдер предпочитает диверсифицировать инвестиции и не брезгует низколиквидными акциями.
Действия таких инвесторов способны оказывать значительное влияние на рынок, вызывая резкое изменение цены, краткосрочное увеличение спрэда и долгосрочное уменьшение ликвидности.
«TFMSNewsTraderStrategy» – Стратегия новостного трейдера
В рамках этой стратегии трейдер активно следит за новостями, не обращая внимания ни на фундаментальные показатели компаний, ни на технические индикаторы. Он считает, что любая более-менее значимая новость должна как-то влиять на рыночные колебания в периоде от нескольких часов до нескольких дней в зависимости от характера новости и накопленного новостного фона. Трейдер покупает акции с наилучшим новостным фоном; и продаёт их тогда, когда их новостной фон ослабевает и появляются другие акции, с лучшим фоном.
Так как новости в долгосрочной перспективе оказывают влияние на фундаментальную цену акций, новостные трейдеры, вместе с фундаментальными трейдерами приближают реальную цену акций к фундаментальной цене. Из-за того, что новостные трейдеры зачастую переоценивают влияние некоторых новостей, их действия вызывают резкие колебания цен акций, у которых слишком «крайний» новостной фон.
«TFMSInsiderTraderStrategy» – Cтратегия трейдера-инсайдера
Текущий алгоритм работы инсайдеров во многом основан на моих предыдущих работах на эту тему [80,81].
Инсайдеров на рынке немного, но они обладают значительными ресурсами и точно знают новости по нескольким компаниям на некоторое время вперёд. Благодаря этому, они могут входить в рынок раньше других трейдеров, извлекать значительную выходу и выходить из рынка точно в момент разворота тренда. Несмотря на свою немногочисленность, они могут оказывать значительное влияние на рынок, играя в основном на сильных новостях.
Обычно инсайдеры начинают тренд, новостные трейдеры подхватывают тренд, а трендовые трейдеры завершают его. После чего начинается коррекция, когда в рынок вступают сглаживающие трейдеры и фундаментальные трейдеры, постепенно приводя цену акции к «справедливой» цене. Из-за того, что несколько больших групп трейдеров работают сначала в одном направлении, а потом в другом, цены акций подвергаются значительным колебаниям. И начало этих колебаний полностью «на совести» трейдеров-инсайдеров.
«TFMSTraderTrendStrategy» – Cтратегия трендового трейдера
В рамках этой стратегии трейдер пытается идентифицировать тренды в динамике цен акций. Тренд характеризуется устойчивыми линиями поддержки и сопротивления и отсутствием резких колебаний на протяжении нескольких часов. Трейдер покупает акции с наилучшим восходящим трендом и продаёт их, когда тренд подходит к концу.
Своими действиями трейдеры увеличивают продолжительность трендовых явлений, но никак не влияют на кратковременные колебания.
«TFMSTraderWGUMCDStrategy» – Cтратегия сглаживающего трейдера
«WGUMCD» расшифровывается как «what goes up must come down» («если цена выросла, то в какой-то момент она упадёт»). На этом простом правиле и основана стратегия «сглаживающих» трейдеров. Если они видят, что плавную линию тренда нарушает резкий скачок цены, то они ждут окончания этого скачка, и ставят свои средства на обратный отскок цены. Критерием «резкости скачка» является выход ценового тренда за полосы Боллинджера.
Эффектом от действий таких трейдеров является появление характерных фигур (например, «двойное дно») на графике динамики цен. Также такие трейдеры своими действиями ограничивают амплитуду единовременных колебаний цен.
Cтратегия скальпера «TFMSTraderScalperStrategy»
Стратегия скальперов очень похожа на стратегию маркет-мейкеров. Они тоже выставляют ордера одновременно на покупку и продажу акций, играя на спрэде. Их отличие от маркет-мейкеров заключается в том, что они не обязаны поддерживать ликвидность определённого набора акций. Скальперы выбирают несколько ценных бумаг по следующим критериям:
В последние несколько часов отсутствовал какой-либо тренд, и наблюдались отчётливые линии поддержки и сопротивления.
Бумага является высоколиквидной или среднеликвидной.
Наблюдается значительный спрэд или амплитуда колебаний.
Размер спреда задаётся, прежде всего, маркет-мейкерами. Роль скальперов заключается в ограничении влияния маркет-мейкеров на цены и в нормализации спрэда.