
- •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
Алгоритм работы
Работа пользователя в системе поддержки принятия решений начинается с того, что он запускает программный комплекс и открывает модуль поддержки принятия решений.
Пользователь с помощью специальной формы выбирает ценные бумаги, для которых он хочет получить прогноз. Там же он устанавливает параметры симуляции, выбирает соотношение агентов на рынке, задаёт предпочитаемый способ вывода информации (график изменения цены или просто совет). На основе введённых сведений программный комплекс создаёт виртуальный мир и населяет его агентами.
После этого программный комплекс с помощью специального модуля подключается к базе данных, описывающей реальный рынок ценных бумаг, и импортирует данные о компаниях, акциях, а также историю изменения активов компаний, историю изменения цен на выбранные акции. Также этот модуль импортирует в виртуальный мир текущие новости по набору классификаторов и компаний.
Пользователь запускает виртуальное время. В зависимости от настроек симуляции виртуальные агенты могут использовать набор продвинутых стратегий, которые подгружаются из специального подключаемого модуля. Агенты торгуют между собой и через некоторое время пользователь получает прогноз по этим акциям за выбранный период времени (обычно на несколько недель вперёд). Прогноз может визуализироваться в виде графиков, использую встроенные в программный комплекс инструменты анализа статистических данных. Они через скриптовую систему подключаются к ядру виртуального мира, откуда напрямую извлекают необходимые для визуализации статистические данные о бирже и агентах. Для пользователя отображается либо прогноз по коридору динамики цены выбранной акции или просто совет – покупать или продавать этот актив.
Можно ещё раз запустить симуляцию, используя те же параметры, но другое базовое число для генератора псевдослучайных чисел, чтобы иметь представление о других возможных результатах симуляции. Следовать или не следовать этому прогнозу – решает сам пользователь, система только даёт прогноз.
Анализ работы системы
Описание работы программного комплекса
В данной части исследовательской работы описано, как работает программный комплекс «FIMAS» с точки зрения конечного пользователя. Более подробно эта тема освещена в документации, которая поставляется вместе с ним.
На рисунке Рис. 3.24 приведен снимок экрана, демонстрирующий работу программного комплекса. В приложении Приложение 17 приведён ещё один, более крупный, снимок экрана. На нём показан интерфейс программы и все редакторы, которыми может воспользоваться конечный пользователь.
Рис. 3.24. Пользовательский интерфейс программного комплекса
Функциональность
Задание начальных параметров симуляции:
Список классификаторов.
Количество и параметры трейдеров, брокеров, рынка и компаний.
История изменения курсов и индексов.
История принятия решений трейдерами.
Запланированные события.
Генерация события трейдерами, рынком и компаниями и возможности их обработки через динамические библиотеки (DLL) и скриптовую систему (RemObjects Pascal Script).
Возможность добавлять различные типы трейдеров без необходимости перекомпилировать приложение.
Возможность изменения всех параметров системы во время выполнения (run-time) через систему начальных настроек и сценариев.
Анализ любых временных рядов (встроенных и генерируемых через скрипты) через систему классических статистических показателей:
Минимум, максимум, среднее арифметическое
Начальное и конечное значения, их разность
Дисперсия, СКО
Ковариация
График распределения переменной и её приращения
Импорт и экспорт данных в текстовый формат / Excel.
Сохранения текущего состояния системы и возможность загрузки этого состояния из файла.
Поддержка плагинов, имеющих полный доступ как к редакторам самого приложения, так и к виртуальному рынку.