назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [ 39 ] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117]


39

Как мы видим, с развитием информационных технологий изменяются и средства анализа поступающей информации. Да и сами информационные потоки трансформируются, превращаясь в «лавину» данных, обработка которых уже невозможна без привлечения все новых и новых технологий. Постепенно происходит покрытие все большего числа сегментов мирового рынка, вырабатываются единые стандарты. Объектно-ориентированный подход, сетевые решения и использование технологии клиент-сервер, позволяющие формировать индивидуальную рабочую и торговую среду, осуществляют интеграцию и обработку потоков данных.

Все вышесказанное наталкивает на мысль о том, что современный участник рынка должен быть человеком разносторонним, с серьезной профессиональной подготовкой. На сегодняшний день становится уже недостаточным иметь в своем распоряжении «кусочек мела и доску для записи котировок», как это было в начале прошлого века.

4.2. Современные инструменты анализа

После знакомства с предыдущим разделом становится понятно, что новые задачи (обработка и анализ все разрастающегося потока информации) требуют новых решений. Другими словами, мало получить многомерный поток биржевой информации, его еще необходимо обработать и проанализировать с целью получения требуемой информации. С усложнением информационных потоков развиваются методы и инструменты для их исследования. Данный раздел в первую очередь посвящен обзору современных методов обработки и анализа, применяемых при изучении поведения рынка.

Прежде чем перейти непосредственно к рассмотрению конкретных программных продуктов, познакомимся с общими подходами к анализу оперативной финансовой информации. На сегодняшний день можно выделить следующие методы обработки и анализа информационных потоков.

Метод статистической обработки информации. Данный подход включает в себя хорошо развитые и изученные классические методы, а именно регрессионный, корреляционный анализ, etc. Несмотря на несомненную ценность данного вида исследований, во многих случаях от него приходится отказываться. Последнее обстоятельство связано не столько с недостатками указанного подхода, сколько с математической неграмотностью трейдеров, пытающихся его использовать. К величайшему сожалению, человек без образования в области статис-



тики сталкивается с непреодолимыми трудностями как при выборе конкретного метода анализа, так и при трактовке результатов.

Метод эволюционного программирования. На сегодняшни!! день указанный метод является динамично развивающи.мся направлением анализа многомерных информационных потоков. Суть метода заключается в записи на внутреннем языке программирования ряда предварительных гипотез. После чего система генерирует алгоритм, максимально точно выражающий искомую зависимость, и начи!1ает самостоятельно ее корректировать. В конечном итоге из целого спектра модифицированных программ отбирается наиболее удачный вариант. Несмотря на простоту идеи построения, оперативный прогноз не является сильно»! стороной это1о метода. Кроме того, программная реализация все еще очень далека от совершенства.

«Деревья решений». Метод весьма условно может быть отнесен к системам прогноза меняющихся финансовых показателей, являясь скорее системой классификации (что, бесспорно, является одной из ключевых проблем анализа). Однако для анализа оперативных многомерных финансовых потоков указанное направление .малопригодно.

Генетические алгоритмы. Первоначально генетические алгоритмы разрабатывались и успешно применялись для ранения гсомбинаторных задач, а также задач поиска оптимальных вариантов. Суть метода основана на выборе наилучших решений по ранее формализоваьи1ым критериям. При этом процесс оптимизации напоминает естественную эволюцию: отбор лучших решений (сильнейших), скрещивание и мутации. Несмотря на внешнюю привлекательность данного метода, у него есть ряд сухцественных недостатков. В качестве примера можно от.метить сложность формализации критериев отбора. Кроме того, методика в целом оптимизирована на классе задач, существенно отличающихся от прогноза оперативно меняющихся финансовых показателе!!.

Нейросети. Сегодня все больше и больше участников рынка используют нейросети в своей повседневной деятельности. Нейросеть, как правило, представляет собой многослойную сетевую структуру однотипных элементов - нейронов, соединенных между co6oii и сгруп!!Ированных в слои (многослойные нейросети). Входная информация (многомерный информационный поток) подается на нейроны так называемо1о входного слоя. После прохождения через многослойную структуру выходная информация снимается с выходного слоя neiipoceTH. При прохождении но сети мощность входных сигналов усиливается или ослабляется сетью, что определяется межнейронными связями. Перед непосредственным использованием нейросети на практике ее необходилто <о6-



учить» на примерах, т. е. с помощью коррекции весов межнейронных связей по известным входным параметрам и результатам нейросеть настраивают таким образом, чтобы получить ответ, максимально близкий к правильному. Отметим, что проблему оценки постоянно изменяющихся внешних условий и соответственно степени влияния на рынок тех или иных параметров нейросеть решает благодаря самому принципу построения. Справедливости ради, необходимо указать, что при использовании нейросетей, как правило, забывают об эффекте насыщения.

Нечеткая логика. С середины 60-х гг. XX в., после разработки Л. Заде теории нечетких множеств, было предложено несколько теорий, позволяющих формализовать неопределенность. Данная область знаний в настоящее время интенсивно развивается и находит все новые и новые применения.

В чем же здесь идея? В повседневной жизни большинство из нас привыкли давать простые, хотя бы по форме, ответы на любые самые сложные вопросы. Как мы это делаем - это вопрос, но факт остается фактом: для человека привычнее облекать величины и понятия реального мира в обычную числовую форму и описывать взаимоотношения между ними однозначными функциями. В этом случае при развитии любого процесса всегда имеется только одна возможность. Другими словами, все величины имеют детерминированный характер. Суть теории нечеткой логики заключается в том, что, подобно обычным числам, с распределениями нечеткости можно производить разные операции, например складывать и умножать. С математической точки зрения некоторые неудобства доставляет тот факт, что практически все операции можно вестп неоднозначным образом, но современная теория и здесь нашла выход (к сожалению, указанная тема существенно выходит за рамки данной работы).

Метод во.шового анализа. Вспомним основной постулат технического анализа: цена учитывает все. В связи с этим большинство пакетов про-фаммного обеспечения, посвященных техническому анализу, базируются на представлении о том, что вся информация о колебаьшях цен и причинах этих колебаний находится в самих колебаниях. Анализ изменения цены какого-либо финансового инструмента во времени может с определенной степенью вероятности предсказать эволюцию цены на протяжении еще какого-то промежутка времени. Стоит, однако, обратить внимание на слишком большой произвол в последнем высказывании. Подавляющее большинство методов технического анализа составляют так называемые «осцилляторы» - методы поиска и анализа циклических колебаний. Вспомним школьные уроки физики, где утвер-

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [ 39 ] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117]