
- •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
Другие перспективы практического применения
Программный комплекс изначально разрабатывался для проверки различных экономических теорий и предположений относительно рынка ценных бумаг, но в итоге получил и практическое применение в рамках системы поддержки принятия решений. Из других вариантов практического применения можно выделить:
Обучения начинающих трейдеров различным стратегиям работы на рынке ценных бумаг.Начинающим трейдерам мог бы быть полезен инструмент, позволяющий моделировать последствия их решений при различной рыночной конъюнктуре. Стандартные обучающие системы позволяют проводить торги на фоне фиксированной траектории цены, хотя и взятой с реальной торговой площадки. Однако профессиональным участникам рынка необходимо более глубоко понимать рынок, уметь оперативно оценивать его ликвидность и волатильность, свободно владеть самыми разными приемами и стратегиями, тестирую их работу в различных рыночных условиях. Они должны понимать, что в условиях низкой ликвидности их собственные действия могут существенно влиять на рыночную конъюнктуры. Разработанный комплекс «FIMAS» позволяет моделировать в том числе и такие условия.
Осуществление биржевого надзора. Целью биржевого надзора является обнаружение и предотвращение случаев инсайдерской торговли и манипулирования ценами, и в конечном итоге — повышение эффективности и справедливости рынка. Общеизвестно, что существуют торговые стратегии, позволяющими манипулировать ценами акций без учёта интересов компании-эмитенда и других акционеров. Насколько существующий рынок устойчив к таким действиям, можно проверить на виртуальном рынке. Также он позволяют находить и другие «лазейки» для недобросовестных трейдеров.
Создание первичного виртуального мира для образовательно-развлекательных проектов, имитирующих работу на бирже. Чтобы раскрутить подобный проект (например,http://www.footbull.ru/) и привлечь пользователей нужно определённое время. Пока проект не раскручен, можно пользоваться услугами виртуальных трейдеров, которые бы проводили транзакции и обеспечивали непрерывный оборот ценных бумаг. Их можно оставить даже после раскрутки, в целях увеличения ликвидности всего рынка или отдельных ценных бумаг.
Перспективы для дальнейших исследований и разработок
Разработанный программный комплект является полностью законченным продуктом. Однако существует ряд улучшений, которые планируется внести в него для повышения адекватности виртуального рынка и улучшения интерфейса взаимодействия с ним:
Сохранение текущего состояния виртуального мира с возможностью загрузиться из него и продолжить работу с того же самого места. Сейчас поддерживается только сериализация информации об открытых редакторах.
Новая система управления активами. Сейчас активы – это не объекты, а свойства объектов, следовательно, их количество очень ограничено. Активы должен быть объектами, а рынки – предпочтительным средством трансформации одного типа актива в другой.
Добавить новые стратегии для трейдеров, которые составляют оптимальный портфель методом Шарпа и Марковица, используют такие технические индикаторы как полосы Боллинджера, каналы Келтнера, денежный поток Чайкина и т.д.
Выделить каналы распространения новостей – в каждом канале должна быть дана собственная интерпретации данной новости, которая предоставляется «конечным потребителям новостей» – трейдерам и инвесторам.