Модели и алгоритмы автоматизированного управления торговыми стратегиями финансового рынка тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Сунцов, Алексей Михайлович

• Сунцов, Алексей Михайлович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сунцов, Алексей Михайлович

Введение

Глава 1. Системный анализ финансовых рынков

1.1. Этапы системного анализа.

1.2. Построение формализованной системы (Фаза 1)

1.3. Классификация существующих моделей рынка

1.3.1. Квантовая структура рынка

1.3.2. Волновая модель Элиота

1.3.3. Фрактальная модель Вильямса

1.3.4. Модели на основе технических индикаторов

Глава 2. Определение эффективности работы модели финансового 17 рынка

2.1. Существующие критерии эффективности модели рынка

2.2. Авторский критерий эффективности модели рынка

2.3. Система моделирования торговых стратегий

2.4. Моделирование торговых стратегий

2.4.1. Постановка задачи

2.4.2. Предварительный отбор моделей

2.4.3. Модель на базе фрактального сигнала Вильямса

2.4.4. Модель на базе индикатора MACD

2.4.5. Результаты моделирования

Глава 3. Построение автоматизированной торговой системы

3.1. Авторская модель рынка

3.1.1. Показатели эффективности кванта К

3.1.2. Показатели эффективности кванта Б1

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы автоматизированного управления торговыми стратегиями финансового рынка»

Задача эффективного распределения временно свободных денежных средств является важной и актуальной для всех участников рыночных отношений. Финансовые рынки, и, прежде всего, рынки ценных бумаг [20], представляют для инвесторов привлекательную возможность прибыльного размещения денежных средств, являясь важным элементом рыночной экономики, позволяющим перераспределять свободные средства инвесторов в наиболее эффективные ее секторы и создавать конкурентно-способную экономику страны на мировом уровне. В данной диссертационной работе финансовые рынки рассматриваются с точки зрения краткосрочных и среднесрочных вложений инвесторов как альтернатива банковским депозитам сроком до одного года. Главное внимание уделяется выработке замкнутых правил торговли и вопросам, связанным с построением на их основе автоматизированных систем инвестиций (<торговых систем).

Целью диссертационной работы является построение новой модели извлечения прибыли на финансовом рынке, обеспечивающей эффективные краткосрочные и среднесрочные инвестиции, и разработка, в конечном итоге, программно-аппаратного комплекса, реализующего эту модель.

Для решения поставленной задачи необходимо построить модель финансового рынка. Определение финансового рынка дается в главе 1 диссертации. На данном этапе ограничимся констатацией важной характеристики финансового рынка - наличия потенциальной возможности осуществления чрезвычайно эффективных инвестиций. Данная характеристика привлекает большое количество исследователей, которые, по сути, строят модели рынка, помогающие инвестору получать на рынке прибыль. Всех исследователей можно разделить на две большие группы. В первую группу входят исследователи, строящие свои модели на основе строгих научных подходов, пытающиеся понять объективную структуру рынка. К этой группе можно отнести Малдельброта, посвятившего много времени построению аналитической модели рынка [11], Элиота, предложившего волновую структуру рынка [16], Вильямса, изучавшего структуру рынка и развивавшего теорию Элиота [17,18], Кравчука, пытавшегося использовать теорию фильтрации для выделения полезных сигналов, составляющих структуру рынка [6-9] и т.д. Во вторую группу входят исследователи, строящие модели рынка, в основном, на основе своей интуиции, «авторитетного» мнения, поверхностных, глубоко не обоснованных суждений. В результате появилось огромное количество моделей рынка. Для того чтобы понять, существуют ли среди них модели, позволяющие достичь цели, поставленной в данной диссертации, требуется провести их предварительный отбор на базе простого и естественного критерия (см. п. 1.3): модель должна быть объективна и замкнута, то есть не содержать субъективных (интуитивных) элементов и быть способной отреагировать на любую ситуацию на рынке. Очевидно, что данному критерию не удовлетворяют модели, авторы которых относятся ко второй группе. Однако и модели авторов первой группы не в полной мере удовлетворяют данному критерию (см. главу 1). Основная причина этого, по мнению автора, состоит в том, что исследователи не применяют системный анализ рынка как объекта, что, в свою очередь, приводит к нечетким постановкам задачи, к нечетким и неточным критериям эффективности моделей (см. п. 2.1, 2.2).

Для решения поставленной в диссертации задачи, прежде всего, необходимо провести системный анализ рынка как объекта [10], определить критерии эффективности моделей этого объекта, на основании этого критерия произвести предварительный отбор наиболее перспективных моделей, получить показатели эффективности этих моделей, на их основе произвести сравнение моделей. После этого можно будет понять, какие модели могли бы быть использованы для решения задачи, поставленной в диссертации. Данный анализ был произведен в главах 1 и 2 диссертации. В результате данного анализа были отобраны две наиболее «перспективные» модели: модель на базе фрактального сигнала Вильямса и модель на базе индикатора MACD. Эти модели были детально проанализированы, получены показатели их эффективности, дающие основание на использование этих моделей в качестве основы для модели, обеспечивающей решение поставленной в диссертации задачи. Модель на базе фрактального сигнала Вильямса была признана автором наиболее перспективной. На ее основе была создана новая эффективная модель рынка, обеспечивающая решение поставленной в диссертации задачи.

Новыми решениями, полученными в работе, являются:

1. Новый критерий эффективности моделей на основе построения плотности распределения прибыли при торговле на заданных интервалах времени.

2. Новый универсальный подход к моделированию торговых стратегий на финансовых рынках, отличающийся детальным структурированием "существенных движений" финансового рынка.

3. Система и программный комплекс моделирования, с помощью которых исследованы существующие торговые стратегии.

4. Новая модель рынка (торговая стратегия), отличающаяся высокой эффективностью для краткосрочных и среднесрочных инвестиций.

5. Программно-аппаратный комплекс, осуществляющий постоянный анализ рынка, принятие торговых решений и представляющий собой автоматизированную систему инвестирования на финансовых рынках (автоматизированную торговую систему).

В процессе проведения исследований автором получены следующие результаты, выносимые на защиту:

1. Разработан новый критерий эффективности моделей на основе построения плотности распределения прибыли при торговле на заданных интервалах времени.

2. Разработан новый подход к моделированию торговых стратегий на финансовых рынках.

3. Создана система и программный комплекс моделирования, с помощью которых исследованы существующие торговые стратегии.

4. Построена новая модель рынка (торговая стратегия).

5. На основе предложенной модели создана автоматизированная система -рабочее место участника финансовых рынков для проведения эффективных инвестиций.

Результаты исследований, выполненных по теме диссертационной работы, нашли свое применение в созданной автором автоматизированной и успешно функционирующей системе, размещенной на площадке ЗАО «Инист-Инвест».

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Сунцов, Алексей Михайлович

Заключение

В диссертационной работе получены следующие результаты:

1. Проведен сравнительный анализ существующих критериев эффективности торговый стратегий.

2. Предложен универсальный метод сравнения эффективности работы торговых стратегий на основе построения плотности распределения прибыли при торговле на заданных интервалах времени.

3. Предложен универсальный подход к моделированию торговых стратегий и создана система моделирования, с помощью которой были получены показатели эффективности классических и авторских моделей.

4. На основе анализов результатов пункта 3 создана новая эффективная интегральная модель рынка.

5. На основе новой модели создана полностью автоматизированная система анализа рынка и принятия решений (автоматизированная торговая система).

6. Создана система учета и контроля торговых операций.

7. Подтверждена возможность извлечения прибыли на финансовом рынке на постоянной и объективной основе.

Цели диссертационной работы достигнуты: построена новая модель рынка, обеспечивающая возможность получения на нем прибыли на постоянной и объективной основе. Размеры прибыли и величины рисков данной модели приемлемы для применения соответствующей автоматизированной системы торговли в области краткосрочного и среднесрочного инвестирования. Автоматизированная система торговли внедрена в промышленную эксплуатацию в коммерческой структуре (площадка ЗАО «Инист-Инвест»), где успешно работает в течение двух лет. Наиболее перспективным направлением совершенствования системы автор видит в использовании современных методов фильтрации как на этапе входной обработки рыночных данных, так и для формирования линий, управляющих закрытием квантов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сунцов, Алексей Михайлович, 2006 год

1. Сунцов A.M. Системный анализ финансовых рынков. -Высокопроизводительные вычислительные системы и микропроцессоры / сборник научных трудов ИМВС РАН, М., 2006.

2. Сунцов A.M. Система моделирования и оценки эффективности торговых стратегий. -Программные продукты и системы, №3 (75), 2006, с. 38-41.

3. Сунцов A.M. Проблемы построения автоматизированных торговых систем для автоматической торговли на финансовых рынках / сборник трудов Центра визуализации и спутниковых информационных технологий ИМВС РАН, М., 2006.

4. Сунцов М.Е. Язык моделирования сложных информационных систем. -Проблемы информационных систем / МЦНТИ, М., 1985, №1, с 80-105.

5. Меладзе В.Э. Курс технического анализа. -М.: «Серебряные нити», 1997.

6. Кравчук В. Новый адаптивный метод следования за тенденциями и рыночными циклами. Валютный спекулянт, Декабрь, М., 2000, с.48-53.

7. Кравчук В. Спектральный анализ колебаний валютного курса EUR/USD по методу максимальной энтропии. Валютный спекулянт, Январь, 2001, М., с.14-17.

8. Кравчук В. Прогноз курса EUR/USD на основе AT&CF метода. -Валютный спекулянт, февраль, 2001, М., с.20-23.

9. Кравчук В. AT&CF метод в модели с постоянным рычагом. - Валютный спекулянт, май, 2001, М., с.22-26.

10. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. -М.: Мир, 1978.

11. Мальдельброт Б. Фракталы, случай и финансы. М.: Институт компьютерных исследований, 2004, 256 с.

12. Э. Айфичер, Б. Джервис, Цифровая обработка сигналов. Практический подход. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004, 992 с.

13. А.Я. Боярский, JI. JI. Викторова, A.M. Гольдберг Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1985, 367 с.

14. М.Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. -М.: Наука, 1968.

15. Д. Феррари Оценка производительности вычислительных систем. М.: Мир, 1981.

16. Фрост А.Н. Полный курс по закону волн Элиота. М.: ИК Аналитика, 2001.

17. Вильяме Б. Торговый Хаос. Экспертные методики максимизации прибыли. М.: ИК Аналитика, 2000.

18. Вильяме Б. Новые измерения в биржевой торговле. Экспертные методики максимизации прибыли. М.: ИК Аналитика, 2001.

19. Стивен Б., Акелис Технический анализ от А до Я.

20. Рынок ценных бумаг. Учебник / Под редакцией Галанова В. А. и Басова А.И. М.: «Финансы и статистика», 2002.

21. Эрлих А. Технический анализ товарных и финансовых рынков. Прикладное пособие. М.: ИНФРА-М, 2001.

22. Мэрфи Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. / Пер. с англ. М., 1998г.

23. Швагер Дж. Технический анализ. Полный курс. М.: Изд-во Альпина Паблишер, 805 стр.

24. Шарп Уильям Ф. Инвестиции. М.: Изд-во Фабоцци, 932 стр.

25. Perry J. Kaufman Trading systems and methods / John Wiley & Sons, 703 p.

26. Ральф Вине Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных инвесторов. М.: Изд-во Альпина Паблишер, 401 стр.

27. Том ДеМарк Технический анализ новая наука. - М.: Изд-во Диаграмма, 328 стр.

28. Базы данных Microsoft Access, http://www.microsoft.com/rus/office/Editions/Access2003.mspx

29. Описание программы MetaStock. Сайт разработчика: http://www.equis.com

30. Русский перевод: http://strade.spb.ru/metastockl.html

31. Описание программы Omega TradeStation http://riland.narod.ru/HTML/lib.html

32. Micr osoft Office 2003. Описание http://www.microsoft.com/rus/office/Editions/Excel2003.mspx.