Введение к работе
Актуальность работы. Бурное развитие процесса
проведения торгов на фондовом рынке (трейдинга) с
использованием Интернет-технологий и, как следствие,
многократное увеличение объемов торговли, как и возросшая скорость выполнения заявок на бирже - все это предъявляет новые требования к деятельности непосредственных участников торгов -дилеров-трейдеров. Наличие глобальных электронных архивов данных, легкий и быстрый доступ к любому архиву на практически любой бирже мира, быстродействующие вычислительные машины делают алгоритмизированный трейдинг довольно популярным способом приумножения капитала во многих управляющих компаниях (hedge funds). Помимо инвестиционных банков и различных управляющих компаний, частные лица - представители среднего класса также рассматривают акции и облигации как элемент накопления и сбережения капитала. Это позволяет утверждать, что разработка методов эффективного формирования наиболее подходящего портфеля акций для краткосрочных инвестиций на основе алгоритмов краткосрочного прогнозирования динамики цен является актуальной проблемой.
Цель работы. Целью работы является разработка методов и алгоритмов краткосрочного прогнозирования конъюнктуры фондового рынка для управления формированием портфеля краткосрочных инвестиций.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались следующие методы:
теория идентификации и адаптивного управления;
аппарат нечеткой логики;
разработки баз данных, необходимых для работы алгоритмов.
Научная новизна.
Разработаны алгоритмы на базе виртуальных моделей для прогнозирования конъюнктуры фондового рынка.
Разработаны алгоритмы прогнозирования динамики цен акций с применением процедуры ассоциативного поиска.
Разработаны нечеткие модели типа Такаги-Сугено (TS-модели) с применением ассоциативного поиска.
Разработаны критерии ассоциативного поиска для нечетких TS- моделей.
Предложена методика разработки программных комплексов, реализующих поддержку принятия решений при краткосрочном инвестировании на фондовой бирже и для проведения стресс-тестинга.
Суть стресс-тестирования заключается в анализе финансовой уязвимости компании по отношению к неожиданным событиям.
Практическая ценность и реализация результатов.
Решение исследованных в диссертации проблем позволяет осуществлять разработку программных комплексов на базе алгоритмов краткосрочного прогнозирования для процессов трейдинга и стресс-тестинга.
Разработанная методика, основанная на применении нечетких методов идентификации и ассоциативного поиска, продемонстрировала высокую точность в задачах краткосрочного инвестирования, обеспечивая оператору-трейдеру быстрый расчет предполагаемого курса акций. Для риск-менеджера разработанная методика предоставляет возможность проведения стресс-тестинга инвестиционного портфеля компании в достаточно короткий срок.
Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на 17-м Конгрессе Международной федерации по автоматическому управлению (П7АС, Сеул, Корея, 2008 г.); VI Международной конференции "Идентификация систем и задачи управления" (SICPRO'07), Москва, 2007; Международной конференции "Информационные технологии в управлении", Тбилиси, Грузия, 2005г.; научных семинарах ИПУ РАН. Внедрение результатов диссертационной работы осуществлено в следующих компаниях: ОАО 'Ютрэйд.ру' (Россия), Duntonse Enterprises Limited (Кипр).
Публикации результатов исследования. Основные результаты научных исследований по теме диссертации содержатся в 6 печатных работах.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения. Работа изложена на 115 страницах машинописного текста, содержит 18 рисунков. Список литературы включает 138 наименований.
