
- •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
Запросы и транзакции
Транзакции играют ключевую роль на виртуальном рынке. Чтобы транзакция произошла, надо, чтобы на рынке оказались два запроса на транзакцию (ордера) с одинаковыми ценами. Естественно, один должен быть на продажу акций, другой на покупку.
Запросы могут направлять все участники рынка, но типичный путь ордера выглядит так (Рис. 2.20):
Трейдер, опираясь на текущую стратегию, думает и в определённый момент отправляет ордер брокеру.
Брокер обрабатывает запрос и либо исполняет его сам, либо отклоняет (если недостаточно средств/акций на счету), либо перенаправляет его рынку от своего имени.
Рынок находит совпадения между ордерами и заключает сделки. У каждого ордера есть определённое время, в течение которого он считается действительным. Если это время истекло, то запрос возвращается отправителю с соответствующей пометкой.
Брокер получает ответ от рынка и перенаправляет его трейдеру.
Трейдер анализирует эту информацию и делает выводы согласно своей стратегии.
Рис. 2.20. Обработка запросов и транзакций в системе
Как видно из схемы на рисунке Рис. 2.20, цена акции, объем торгов и другие экономические показатели рассчитываются без использования специальных статистических формул, без прямого применения генераторов случайных чисел. Они рассчитываются на основе текущей рыночной конъюнктуры, используя только информацию о произведённых транзакциях. Ввиртуальном мире система обработки транзакций и принятия решений трейдерами являются упрощёнными вариантами соответствующих процессов в реальном мире.
Механизм формирования цен
Механизм формирования цен на акции претерпел существенные изменения по сравнению с другими моделями. В моделях GASM и Santa Fe сделки совершались лишь раз в день, а цена определялась из пересечения кривых спроса и предложения на данную акцию (Рис. 2.21). В модели GASM маркет мейкер обладал неограниченными запасами денег и акций и использовал их, чтобы уравновесить спрос и предложение всех остальных трейдеров.
Рис. 2.21. Механизм определения цены акции в модели GASM
В разработанной в рамках диссертационного исследования модели «FIMAS» нет такого понятия, как просто «цена акции», есть множество цен: открытия / закрытия / последней сделки, минимальная / максимальная / средняя за какой-то период, а также бид / аск. В отличие от моделей Santa Fe, Genoa и других, в «FIMAS» не используется «волновая» модель обновления. Обработка запросов от трейдеров происходит по механизму, приближенному к работе реального рынка ценных бумаг.
Брокеры и рынок работают в режиме реального времени и постоянно принимают ордера от трейдеров. Каждый тик рынок пытается найти совпадения между запросами на покупку и продажу акций по наиболее выгодной для обеихсторон цене. Для каждого такого совпадения совершается транзакция, при которой портфель ценных бумаг меняет своего владельца.
Трейдеры обычно занимаются принятием решения о покупке / продаже акций несколько раз в день. Каждый виртуальный день трейдеры совершают тысячи транзакций, а объем торгов для системы из 500 трейдеров колеблется от 10 до 150 тыс. у.е. в день. Из статистики совершённых транзакций и рассчитываются цены открытия, закрытия, бид, аск и другие показатели торгов.
Таким образом, в модели «FIMAS» цены формируются по механизму, максимально приближенному к работе реальных рынков.