Введение к работе
Актуальность работы. Развитие биржевой деятельности в России привело к появлению нового класса экономических систем - трейдинговых (торговых) компаний, ведущих операционную деятельность на валютных, сырьевых рынках и рынке ценных бумаг, а также инвестирующие частных трейдеров (участников электронных торгов). Автоматизация электронной коммерции в совокупности с увеличением объемов торговых операций привели к существенному увеличению количества сделок, возрастанию конкуренции и возникновению большого количества данных, подлежащих анализу для принятия актуальных и обоснованных решений о покупке или продаже. Множество сделок, значительный объем обрабатываемых данных, временная и содержательная вариативность выделения существенных элементов экономических данных, быстрые изменения курсов, влияние новостей в реальном времени на принятие решений по сделкам, в целом, порождают многомерные массивы данных, повышают неопределенность принятия решений. Комбинация поисково-переборных и оптимизационных этапов в процессе анализа рыночной ситуации и генерации управленческих решений создают большое количество возможных альтернатив развития ситуации, что требует применения аппаратно-программных систем поддержки принятия решений (СППР).
Среди различных моделей и методов прогнозирования развития экономической ситуации существенную роль играют методы интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining) для поиска скрытых закономерностей в неструктурированных данных. В номенклатуре методов Data Mining, подходящих для выявления скрытых закономерностей изменения экономической ситуации, метод секвенциального анализа является базовым для нахождения содержательно-временных повторений (шаблонов) в последовательностях событий, описываемых набором экономических показателей об электронных торгах. В традиционной постановке задача секвенциального анализа рассматривается как однократная обработка единственного набора экономических параметров с последующей генерацией одного набора шаблонов, используемых для управленческих решений. Вместе с тем характерные для систем электронных торгов большие объемы анализируемых данных, недетерминированный характер задачи выбора торговой стратегии приводят к тому, что необходимы повторные, снижающие актуальность принимаемых решений итерации обработки данных в СППР с новыми параметрами поиска, приводящие в конечном итоге к получению множества решений не для одного параметра, а для интервала, задаваемого лицом, принимающим решение (ЛПР).
Модели управления организациями и управление рисками рассматривались в работах Д.А. Новикова, С.А. Баркалова, В.Н. Буркова и др. Методы управления и принятия решений рассматривались в работах А.Г. Чхартишвили, О.И. Ларичева и др. Теоретические и практические вопросы анализа, создания и использования СППР были рассмотрены такими учеными, как Э.А. Трахтенгерц, В.А. Геловани, А.А. Башлыков, И.У. Ямалов, О. М. Проталинский и др. Исследования методов Data Mining проводились в работах Р. Аг- равала, Р. Срикната, А.А. Багресяна, М.С. Куприянова, В.В. Степаненко, И.И. Холода и др. Вместе с тем, вопросы генерации множества альтернатив в условиях интервального задания параметров нашли лишь частичное отражение в известных работах. Для выполнения анализа данных и последующего принятия решений в трейдинговой деятельности созданы пакеты прикладных программ: MetaTrader, Elwave, MetaStock. Для этих программных пакетов характерны слабые возможности анализа по интервалам входных параметров, ограниченное количество генерируемых вариантов развития ситуации или недостаточно количество анализируемых макроэкономических факторов.
Объективные требования по обработке множества показателей (абсолютные и относительные значения изменений курсов, изменения макроэкономических показателей, изменения фондовых индексов и объемов торгов) приводят к необходимости выполнения многократных итераций, на которых выполняется генерация и выбор альтернатив, что требует избыточных временных затрат и вступает в противоречие с необходимостью оперативной поддержки управленческих решений в процессе трейдинговой деятельности.
Целью работы является повышение оперативности генерации альтернатив для управленческих решений в условиях обработки больших массивов экономических данных, а также повышение обоснованности генерируемых альтернатив для управленческих решений.
Научной задачей является разработка метода и алгоритма поддержки принятия решений, обеспечивающего поиск скрытых закономерностей в экономических данных с возможностью интервального задания параметров.
Объектом исследования являются процессы и информационные технологии управления торговыми операциями в трейдинговых компаниях.
Предметом исследования являются методы и алгоритмы управления электронными торгами в трейдинговой компании и структурно-функциональная организация СППР по торговым операциям для трейдинговой компании.
Задачи исследования. Достижение поставленной цели исследования обуславливает необходимость решения следующих частных задач:
-
Анализ современных инструментальных средств поддержки принятия решений для управления торговыми операциями в процессе трейдинговой деятельности. Обоснование направления диссертационных исследований.
-
Разработка метода поддержки принятия решений на основе секвенциального анализа, алгоритмизация метода с учетом специфики создания СППР для трейдинговых компаний.
-
Разработка структурно-функциональной организации системы поддержки принятия решений, поддерживающей разработанный метод, а также важнейших блоков обработки множеств и кортежей, составленных из экономических данных.
-
Экспериментальная проверка разработанных метода и алгоритмов поддержки принятия решений.
Методы исследования основываются на положениях теорий: управления в организационно-технических системах, принятия решений, теории систем, теории сложности, а также методах интеллектуального анализа данных, математической статистики, комбинаторики, квалиметрии.
Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждается: соответствием практических результатов и оценок моделирования, программными экспериментами по применению разработанного метода поддержки принятия решений (ППР) к данным о значениях курсов валют и акций; корректным использованием законов и положений теории множеств и положений конструктивной математики; рецензированием печатных работ, их обсуждением на научно-технических конференциях, семинарах кафедры ПОВТ, а также патентной экспертизой разработанного устройства определения префикс- но-суффиксных свойств последовательностей.
Положения, выносимые на защиту, и их научная новизна.
-
-
Метод поддержки принятия решений, базирующийся на методе секвенциального анализа AprioriAll, обеспечивающий генерацию альтернатив для принятия решений в условиях интервального задания параметров при поиске скрытых закономерностей в экономических данных. Существенными отличиями метода являются:
наличие этапа ранжирования последовательных шаблонов, выполняющего отбор приоритетных альтернатив для управленческих решений;
использование различных пороговых значений для обработки множеств и кортежей на различных этапах метода.
-
Алгоритм поддержки принятия решений, основанный на разработанном методе. Отличиями алгоритма являются:
сохранение промежуточных результатов обработки данных для оперативной актуализации результатов анализа и повторного использования промежуточных результатов при многократном анализе исходных данных;
представление промежуточных данных в виде деревьев, позволяющее сократить время генерации альтернатив для управленческих решений в случае интервального задания параметров;
использование параметра достоверности при ранжировании управленческих альтернатив, что упорядочив ает работу ЛПР в условиях неопределенности данных.
Структурно-функциональная организация системы поддержки принятия решений для управления торговыми операциями в трейдинговых компаниях, отличающаяся наличием:
модуля актуализации промежуточных результатов анализа;
информационных связей, позволяющих ЛПР задавать параметры анализа в виде интервалов значений;
хранилища промежуточных результатов анализа, позволяющего обращаться к структурированным промежуточным данным без избыточных временных затрат на повторную генерацию в случае многократных запусков алгоритма поддержки принятия решений;
модуля максимизации последовательностей с аппаратной реализацией операции определения суффиксно-префиксных свойств.
Предложенная структурно-функциональная организация СППР позволяет раздельно настраивать пороговые количественные характеристики образующих результат множеств и кортежей, что обеспечивает доступ к большему количеству наборов данных, необходимых для принятия решений. Структура СППР спроектирована с учетом возможных итераций уточнения результатов с новыми значениями параметров анализа.
Практическая значимость работы.
1. Разработаны метод и алгоритм поддержки принятия решений, позволяющие выполнять поиск скрытых закономерностей в экономических данных с интервальным заданием параметров, и на основе обнаруженных закономерностей осуществлять генерацию альтернатив для управленческих решений. Использование в алгоритме представления данных в виде дерева позволило уменьшить временную сложность интервального анализа благодаря исключению процедур генерации потенциально частых последовательностей и поиска генерируемых последовательностей в базе транзакций. Разработанный алгоритм позволяет ЛПР осуществлять интервальный анализ и генерацию альтернатив, а также повышает достоверность генерируемых приоритетных альтернатив для управленческих решений благодаря использованию расширенного перечня параметров для ранжирования.
-
-
На основе синтезированной структурно-функциональной организации СППР, применяемой в управлении торговыми операциями трейдинговой компании, созданы программные модули выявления скрытых закономерностей в данных в виде последовательных шаблонов, интегрированные в существующие СППР и хранилища данных. Программные модули выполняют обработку ретроспективных данных об изменении курсовых значений на биржевых рынках, генерируют наборы последовательных шаблонов и формируют альтернативы для управленческих решений для ЛПР в текущей ситуации, основываясь на количественных показателях и возможном финансовом результате от трейдинговой деятельности.
-
Алгоритмизация разработанного метода поддержки принятия решений позволила создать программные модули, отличающиеся вложенными структурами представления и унификацией алгоритмов обработки экономических данных. Реализация модулей СППР позволила сократить время генерации последовательных шаблонов в среднем на 18,3% в случае заданий на анализ с интервалом параметров. Использование дополнительных параметров для ранжирования альтернатив повысило достоверность принимаемых решений на 7,3%.
-
Разработано специализированное устройство параллельной обработки пре- фиксно-суффиксных свойств последовательностей, которое позволяет сократить время выполнения отдельных этапов обработки кортежей, составленных из наборов экономических данных. Устройство отличается параллельной обработкой всех диагоналей матрицы совпадений, что позволяет уменьшить временные затраты на генерацию альтернатив для управленческих решений; также возможно применение устройства в автономных системах электронных торгов, ориентированных на высокочастотный трейдинг. Разработанное устройство имеет самостоятельную ценность для систем обработки символьной информации в рамках продукционной парадигмы.
Апробация работы. Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на следующих конференциях: IX международная научно-техническая конференция «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (г. Курск, 2010 г.), IV Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Научное творчество XXI века» (г. Красноярск, 2011 г.), Всероссийская конференция «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве НТ-2011» (г. Воронеж, 2011 г.), I региональная научно-практическая конференция «Информационные системы и технологии» (г. Курск, 2012 г.).
Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационного исследования используются в процессе поддержки управленческой деятельности ЗАО "Финансовая компания "Жигули", г. Самара. Выполнено внедрение результатов научной работы в учебный процесс кафедры программного обеспечения вычислительной техники ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» при проведении занятий дисциплины «Теория принятия решений». Также результаты работы были внедрены в деятельность компании по разработке программного обеспечения и интеллектуальных систем ЗАО «Эврика». Результаты работы частично реализованы в рамках ФЦП "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2013 годы" по ГК 11.519.11.6004 от 18.08.2011 г., в НИР "Исследование и разработка программного обеспечения понимания неструктурированной текстовой информации на русском и английском языках на базе создания методов компьютерного полного лингвистического анализа» ГК 07.514.11.4135, а также в НИР "Разработка методов и алгоритмов систем поддержки принятия решений в научно-технической сфере на основе визуального анализа многомерных слабоструктурированных данных и показателей" ГК 14.514.11.4039.
Соответствие паспорту специальности. Согласно паспорту специальности 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах, проблематика, рассмотренная в диссертации, соответствует пунктам 5 и 10 паспорта специальности (5 - Разработка специального математического и программного обеспечения систем управления и принятия решений в социальных и экономических системах; 10 - Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах).
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 11 научных работ, из них 6 статей - в изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендуемых ВАК, и патент РФ № 2430408 на изобретение.
Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные результаты получены соискателем лично. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем в [1] предложена структура альтернатив и продукционных выражений для управленческих решений, в [4] предложено использование направленного дерева последовательностей для хранения промежуточных результатов; в [5] предложено использование управляющей информации для стратегий обработки потока данных в транзакционных трейдинговых системах; в [6] предложено использование модуля локальных управляющих сигналов о готовности результата при поиске оптимальных управленческих решений; в [7] предложен модифицированный способ поиска объектов в базе транзакций с использованием дополнительной информации об отказах; в [9] предложена модификация структуры базы событий путем введения дополнительного упорядочения структурных элементов; в [11] предложена модификация матрицы совпадений элементов последовательностей, обеспечивающая нахождение позиций пересечений двух последовательностей из набора данных о продажах.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (90 наименований) и приложения. Основной текст изложен на 154 страницах машинописного текста, содержит 40 рисунков и 12 таблиц.
Похожие диссертации на Метод, алгоритм и структурно-функциональная организация системы поддержки принятия управленческих решений в трейдинговых компаниях на основе секвенциального анализа
-
-
