ждалось, что если на механическую систему не воздействуют внешние силы, то она колеблется со своей собственной частотой, определяемой только самой системой (ее внутренними характеристиками). Выдвигается предположение, что и на финансовых рынках происходит нечто подобное. Если на валюту действуют какие-либо сильные внешние факторы (например, центральный банк страны, которой принадлежит данная валюта, предпринимает действия по ее укреплению (ослаблению) по отношению к котирующей валюте, экономические потрясения, etc.), т. е. о валюте на время забыли и она «живет своей жизнью», то из-за изменения давления спроса и предложения курс национальной валюты будет колебаться в соответствии с внутренними законами рынка. Другими словами, движение курса становится прогнозируемой величиной, которая может определяться с помощью пакета технического анализа.
Технический анализ. Подавляюп1ее большинство экспертов сходятся во мнении, что на сегодняшний день для анализа внутридневной, оперативной и постоянно меняющейся информации в условиях ограниченности по времени наиболее пригоден именно технический анализ со всеми его достоинствами и недостатками.
Познакомившись таким образом с современными методами обработки и анализа, с особенностями оперативно нос гунающего многомерного информационного потока, можно перейти к рассмотрению некоторых программных продуктов, в рамках которых были реализованы те или иные методы. При этом стоит понимать, что какую бы систему мы ни выбрали, в первую очередь она должна помогать нам при нашей повседневной работе. Но нив коем случае не следует ориентироваться на так называемые черные ящики. Если же вы выбираете именно их, то вам практически наверняка следует идти в казино и там проматывать свои деньги, а не заниматься серьезной работой. Возможно, когда-нибудь в будущем информационные технологии смогут .заменить живого человека, но на данный момент ни одна машина не сможет заменить профессионала. При этом роль вычислительных комплексов состоит только лишь в облегчении проведения рутинных операций, на совершение которых человеку могло бы понадобиться несколько жизней. В сегодняшней действительности тандем человек-машина наиболее функционален только при условии, что именно человек принимает окончательное решение, а машина может лишь помочь ему в обработке информации (в напгем случае - это многомерньиЕ поток финансовых HOBocreii). Помните об этом.
На сегодняшний день существует огромное количество программных продуктов, специально разработанных для а1тализа больпитх объ-
емов информации. Здесь мы подразумеваем не только анализ сам по себе, но и классификацию, нахождение внутренних взаимосвязей, etc. Детальный обзор всех программных пакетов отнял бы огромное количество как сил, так и времени. Поэтому мы обратим внимание только на некоторые из них (возможно, не самые передовые и новые).
Poly Analyst. Ввиду нарастания объемов поступающей информации одной из центральных проблем сегодняшнего дня стала задача выявления скрытых закономерностей. Все чаще и чаще начинают звучать идеи но поводу создания искусственного интеллекта. Большинство крупных компани!! сталкиваются со следующей проблемой: имеется поток информации (массив информации), достаточный для выработки решений (суть которых в данном контексте не важна), но данных так много, что нет никакой возможности классическими методами за конечное время их обработать.
PolyAnalyst является российским программным продуктом класса Data Mining, KOTopbiii направлен на обнаружение и оперативное представление взаимосвязей в больших объемах информации (без каких-либо предно.южени!! о происхождении самой информации). Пакет PolyAnalyst разработан на основе технологий искусственного интеллекта, а именно на базе методов эволюционного программирования, генетических алгоритмов, etc. Применительно к рынку PolyAnalyst используется для выявления взаимосвязей между разными рынками, между различными элементами рынка, между разнообразными биржевыми инструментами и т. п. Помимо прочего, система PolyAnalyst направлена также на вырабатывание конкретных решений, основанных на выявленных взаимосвязях. PolyAnalyst позволяет получать конечные результаты в естественной и удобной для понимания форме: в виде математических формул, таблиц предсказаний, структурных законов и алгоритмов. Очевидно, что появление подобных систем означает качественный переход от накопления данных к систематизации и обработке являющихся на сегодняшний день неотъемлемой частью концепции электронных хранилищ данных.
Одним из недостатков системы является то, что выбор первоначальной модели сокрыт от пользователя и основывается исключительно на структуре самих данных. Но, с другой стороны, данный факт является и достоинством системы, так как указанный продукт с легкостью может быть использован неспециалистами. Особо стоит отметить, что PolyAnalyst встраивается практически в любые базы данных и позволяет в значительно!! степени автоматизировать процесс предварительной обработки и анализа поступающего потока данных.
Схема работы с PolyAnalyst выглядит следующим образом: анализ начинается с некоторой предварительной модели, которая в ходе исследования базы данных совершенствуется. При этом, поскольку пользователь и машина говорят на одном языке, может возникнуть высокофункциональный тандем - машина-квалифицированный пользователь. Как уже отмечалось, пакет PolyAnalyst ориентирован на пользователей, мало знакомых с программированием, и в то же время гарантирует высокое качество и достоверность результатов, представляемых в понятном для неспециалистов формате.
Система PolyAnalyst состоит из пяти основных модулей:
♦ предварительный анализ данных на выявление взаимосвязей;
♦ поиск нелинейных взаимозависимостей в базе данных и представление их в символьном виде;
♦ классификация;
♦ кластеризация;
♦ построение многопараметрической линейной регрессии.
Особый интерес представляет центральная часть программы, позволяющая строить нелинейные регрессионные модели. При этом имеется возможность оперировать не только с численными и логическими переменными, но и с так называемыми категориальными переменными.
Core PolyAnalyst - ядро системы, построенное на принципах эволюционного программирования, цель которого - автоматическая генерация и проверка различных гипотез. Еще раз отметим, что основным отличием продукта PolyAnalyst от систем статистической обработки данных является то, что здесь не нужно делать каких-либо априорных предположений о структуре данных, это сделает сама программа. Помимо прочего, ядро PolyAnalyst позволяет обнаруживать многофакторные зависимости, которым оно придает вид функциональных выражений. Предусмотрена также возможность построения структурных и классификационных правил. Стоит указать, что в особо сложных случаях есть возможность запрограммировать отношения на языке символьных правил. Таким образом, вы сами .можете вмешаться в работу программы, подкорректировав анализируемое правило, что приведет к переориентации системы в нужном направлении.
Укажем еще одну очень полезную в прикладных изысканиях задачу, решить которую можно с помощью системы PolyAnalyst, - это кластеризация, иными словами, анализ исходных данных на однородность. Пакет PolyAnalyst рассчитан на одновременное исследование до 1000 полей и до 100 тыс. записей (см. рис. 4.1).