Безусловно, что при синтезе вектора управления на каждом шаге принятия решений указанный вектор синтезируется в «оптимизаторе» с учётом выполнения всех ограничений, а также условий нормировки финансовых инструментов. Исходной информацией для «оптимизатора» является последовательность векторов, которые вырабатываются в К - шаговом предсказателе («предикторе»), реализуемом на основе фильтра Калмана.
РАЗДЕЛ 8. Компьютерные технологии для финансового рынка
Тема «компьютерные технологии для финансового рынка» является достаточно обширной и многоплановой. Поэтому при рассмотрении соответствующих вопросов автор пытался выделить лишь характерные особенности указанной проблематики, знание которой позволит инвестору (спекулянту) ориентироваться в море предложений со стороны разработчиков программного обеспечения.
При кратком изложении соответствующих вопросов автор придерживается следующей схемы рассмотрения:
-задачи, решаемые с помощью программного обеспечения;
-используемые при этом методы;
-конкретные программные системы.
8.1. Основные задачи, решаемые программным обесне-чением, и используемые при этом методы
Основные задачи, решаемые с помощью того или иного программного обеспечения, ориентированного для оказания помощи инвесторам при осуществлении ими своей деятельности на финансовом рынке, можно представить в виде:
1.Вспомогательные задачи, связанные с получением, преобразованием и отображением информации от источников данных по состоянию финансового рынка.
2.Анализ и прогнозирование финансового рынка.
2.1.Статистический анализ финансовой информации.
2.2.Технический анализ рыночных процессов.
2.3.Прогнозирование состояния финансового рынка.
3.Выработка рекомендаций по торговле финансовыми инструментами.
4.Оптимизация портфеля финансовых инструментов.
5. Извлечение потенциально возможной для финансового рынка прибыли.
Далее рассмотрим более подробно методы решения указанных выше, а также смежных с ними задач.
Статистические методы
С помощью указанных методов инвесторы могут осуществлять всесторонние статистические исследования финансового рынка, осуществлять прогнозирование рыночных процессов и уже на основе этого могут принимать более обоснованные инвестиционные решения.
Число статистических методов, которые могут быть использованы для анализа и прогнозирования финансовой информации огромно.
Так, например, рассматривая имеющиеся данные по финансовому рынку как случайные события, можно использоваться методы проверки статистических гипотез о независимости случайных событий, однородности данных и т. д.
Методы теории оценивания могут быть использованы для оценивания параметров законов распределения по случайным выборкам, могут быть получены эффективные оценки параметров распределения, доверительные интервалы и т. д.
Методы факторного анализа позволяют, например, выявить и исследовать влияние тех или иных макроэкономических факторов на развитие рыночной ситуации и т. д.
Методы линейного и нелинейного регрессионного анализа позволяют строить линейные и нелинейные модели для оценивания параметров, выявления функциональных зависимостей по статистическим данным, строить тренды и т. д.
Учитывая, что все события на финансовом рынке развиваются в функции времени, для их анализа и прогнозирования могут быть использованы самые разнообразные методы теории случайных процессов. В частности, могут быть использованы методы иденти-