автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Система анализа и прогнозирования состояния рынка ценных бумаг

Московский Государственный Институт Электроники и Математики

На правах рукописи

Чеканов Алексей Николаевич

Система анализа и прогнозирования состояния рынка ценных бумаг

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и сетей

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель -доктор технических наук, профессор Афанасьев В.Н.

Москва, 1999

Содержание

Стр.

ВВЕДЕНИЕ......................................................................................................................................4

1. ОБЗОР СИСТЕМ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ 8

1.1 Обзор существующих подходов к анализу и прогнозированию рынка ценных

бумаг 8

1.1.1 Классификация подходов к анализу рынка ценных бумаг...........................................8

1.1.2 Принципы фундаментального анализа........................................................................8

1.1.3 Принципы технического анализа................................................................................11

1.1.4 Сравнительный анализ двух подходов........................................................................12

1.2 Технический анализ.........................................................................................................14

1.2.1 Нейросетевые системы...............................................................................................16

1.2.2 Системы на базе нечеткой логики.............................................................................35

1.2.3 Системы с удаленным доступом................................................................................38

1.3 Выводы................................................................................................................................41

2. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ, ИСПОЛЬЗОВАННЫЙ В РАБОТЕ.......................43

2.1 Разработка методов формализации правил технического анализа......................43

2.1.1 Принципы построения индикаторов тенденций......................................................44

2.1.2Принципы построения осцилляторов........................................................................47

2.2 Применение искусственных нейронных сетей...........................................................51

2.2.1 Основы искусственных нейронных сетей..................................................................51

2.2.2 Однослойные искусственные нейронные сети..........................................................53

2.2.3 Многослойные искусственные нейронные сети........................................................54

2.2.4 Сети с обратными связями.........................................................................................55

2.2.5 Подходы к обучению искусственных нейронных сетей............................................55

2.2.6 Реализация процедуры обратного распространения...............................................56

2.2.7 Выводы..........................................................................................................................66

3. ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ.............................................67

3.1 Методы информационного наполнения системы.....................................................67

3.1.1 Требования к информации метасловаря....................................................................68

3.1.2 Принцип функционирования модулей загрузки данных.............................................69

3.2 Методы аналитической обработки данных.................................................................70

3.2.1 Построение индикаторов технического анализа.....................................................71

3.2.2 Построение стратегии поведения.............................................................................73

3.2.3 Построение смешанной стратегии...........................................................................74

3.2.4 Оценка стратегии поведения......................................................................................77

3.3 Выводы................................................................................................................................80

4. ОПИСАНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ РАЗРАБОТАННОГО ПОДХОДА....................................81

4.1 Реализация блока информационного обеспечения системы..................................81

4.1.1 Загрузка данных из Oracle...........................................................................................81

4.1.2 Загрузка данных из Reuters..........................................................................................85

4.2 Реализация аналитического блока системы..............................................................92

4.3 Оценка работы системы..................................................................................................95

ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................................................................97

ПЕРЕЧЕНЬ ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ..........................................................98

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.................................................................99

Введение

Задача предсказания поведения финансовых рынков возникла практически одновременно с возникновением рынков, которые стали использоваться в инвестиционных и спекулятивных целях - рынков ценных бумаг, валют и т.п. [11, 46] С тех пор возникло целое направление - технический анализ финансовых рынков [29], посвященное поиску закономерностей в поведении цен. Вокруг этого направления собирались все новейшие достижения математической науки - искусственные нейронные сети, нечеткая логика и т.п.

Несмотря на то, что эти исследования ведутся уже многие десятилетия [62, 65], данная тема не перестает быть актуальной. Ведь любая закономерность, будучи однажды обнаруженной, неизбежно через некоторое время становится достоянием широких масс. Следовательно, знание, доступное всем участникам рынка, не может послужить источником прибыли для них всех - если кто-то выигрывает от сделки, кто-то должен и проиграть. Более того, чем дальше, тем меньше становится прибыль, которая может быть извлечена одним из участников за счет какого-то дополнительного знания механизмов функционирования рынка (исключая владение инсайдерской информацией). Тем не менее, хотя сверхприбылей дополнительное знание принести уже не может, в некоторых случаях какое-то время оно способно давать небольшой, но стабильный доход.

Целью работы являлась разработка методологии создания систем, позволяющих на основе постоянно поступающих неструктурированных данных из различных информационных систем выдавать участнику рынка ценных бумаг сигналы к продаже и покупке.

Для достижения поставленной цели были определены и успешно решены следующие задачи:

- Разработка методологии получения данных из различных неструктурированных информационных источников;

- Проектирование правил формализации методов технического анализа;

- Выработка принципов построения объектно-ориентированной системы, моделирующей индикаторы технического анализа и строящиеся на их основе правила поведения;

- Разработка методологии создания смешанной стратегии поведения на базе набора чистых стратегий;

- Реализация разработанных принципов и правил в виде функционирующей системы.

При работе над диссертацией был произведен тщательный анализ уже существующих систем. Как показал этот анализ, основными подходами к решению ставящейся задачи являются:

1. экстраполяция показателей финансовых рынков (в первую очередь, цен) на ближайшее будущее с использованием различных математических методов анализа временных рядов, нейронных сетей и т.п.;

2. расчет индикаторов технического анализа и, реже, выдача рекомендаций к действию.

Новизна предложенного подхода заключается в отказе от прогнозирования значений конкретных показателей. Вместо этого в системе делается акцент на расчете значительного числа индикаторов технического анализа (не менее 10), автоматическом построении правил поведения на ближайшее будущее для каждого из индикаторов, и последующем построении смешанной стратегии поведения, базирующейся на наборе чистых стратегий. Для построения смешанной стратегии была использована искусственная нейронная сеть, которая позволила при обучении на значительных объемах исторических данных выявить необходимые закономерности между отдельными чистыми стратегиями поведения. Насколько известно автору, на настоящий момент не существует систем, использующих подобный подход для решения ставящейся задачи.

Практическое значение проделанной работы заключается в:

- разработке методологии создания системы, позволяющей в реальном режиме времени обрабатывать информацию, приходящую из информационных систем и выдавать рекомендации трейдеру, ведущему биржевую игру;

- создании принципов сбора информации из разнообразных неструктурированных источников данных;

- реализации основных методов, выработанных в процессе исследования, в действующей системе. Система была успешно внедрена и находится в опытной эксплуатации в компании, занимающейся биржевой игрой на рынке FOREX.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной научной литературы.

Во введении обосновывается выбор темы работы, актуальность выбранной темы, новизна, практическое значение работы.

В первой главе дается краткий обзор возможных направлений исследования финансовых рынков, дается сравнение технического и фундаментального подходов к решению ставящейся задачи, приводится подробное исследование существующих на сегодняшний день систем, предназначенных для решения задачи прогнозирования поведения рынка.

Вторая глава посвящена описанию математического аппарата, использованного при проектировании системы. Приводится изложение принципов технического анализа, описание ряда индикаторов, использованных в системе, и правил поведения, базирующихся на их основе. Дается описание искусственных нейронных сетей, обучаемых методом обратного распространения. Описываются общие принципы функционирования искусственных нейронных сетей, описание алгоритма обучения.

В третьей главе описывается общий подход к методологии проектирования системы анализа поведения финансовых рынков. Дается описание предложенного автором подхода к извлечению

данных из различных источников информации, приводится метод построения смешанной стратегии поведения. Строится общая архитектура системы.

В четвертой главе приводится описание конкретной реализации методологии, разработанной в ходе исследования. Приведена подробная архитектура разработанных модулей системы, подробно описано решение задач информационного наполнения системы и анализа данных.

Заключение содержит основные выводы, полученные в результате работы.

1. Обзор систем анализа и прогнозирования финансовых рынков

В этой главе автором проводится исследование существующих в мире систем, предназначенных для анализа состояния финансовых рынков и поддержки принятия решений участниками этих рынков. Проводится анализ текущего состояния, дается сравнительный анализ различных подходов, и на его основе предлагается свой подход для решения ставящейся задачи.

1.1 Обзор существующих подходов к анализу и прогнозированию рынка ценных бумаг

1.1.1 Классификация подходов к анализу рынка ценных бумаг

При проведении анализа финансовых рынков практикуются два различных подхода - фундаментальный и технический [46]. Если первый метод основывается на экономических выкладках, то в основе второго лежат математические построения. Как правило, в реальной жизни используются оба этих подхода, поскольку они, мало пересекаясь, очень хорошо дополняют друг друга.

1.1.2 Принципы фундаментального анализа

Итак, первый подход к изучению динамики цен на рынках ценных бумаг - это фундаментальный анализ, то есть анализ экономических факторов, которые так или иначе влияют на цену. При фундаментальном подходе ставится цель найти действительную стоимость объекта, исходя исключительно из законов спроса и предложения [6].

Полный фундаментальный анализ проводится на трех уровнях. [46]

Первоначально в его рамках рассматривается состояние экономики фондового рынка в целом. Это позволяет выяснить, насколько общая ситуация благоприятна для инвестирования и дает возможность определить основные факторы, детерминирующие указанную ситуацию.

После изучения конъюнктуры в целом, осуществляется анализ отдельных сфер рынка ценных бумаг в целях выявления тех из них, которые в сложившихся общеэкономических условиях наиболее благоприятны для помещения средств с точки зрения выбранных инвестиционных целей и приоритетов. При этом рассматривается состояние отраслей и подотраслей экономики, представленных на фондовом рынке. Выявление наиболее предпочтительных направлений размещения средств создает основу для выбора в их рамках конкретных видов ценных бумаг, инвестиции в которые обеспечили бы наиболее полное выполнение инвестиционных задач.

Поэтому на третьем уровне анализа подробно освещается состояние отдельных фирм и компаний, чьи долевые или долговые фондовые инструменты обращаются на рынке. Это дает возможность решить вопрос о том, какие ценные бумаги являются привлекательными, а какие из тех, которые уже приобретены, необходимо продать.

Изучение общей экономической ситуации на первом этапе анализа основано на рассмотрении показателей, характеризующих динамику производства, уровень экономической активности, потребление и накопление, развитость инфляционных процессов, финансовое состояние государства. При этом предпринимаются попытки установить конкретные механизмы воздействия на положение дел в экономике важнейших политических и социальных событий. Выявление факторов, детерминирующих хозяйственную ситуацию в целом и непосредственно отражающихся на фондовом рынке, позволяет определить общие условия, на фоне которых придется проводить инвестиционную политику и построить прогнозы относительно перспектив их изменения. Поскольку макроэкономическая обстановка является предметом пристального внимания со стороны широких кругов экономистов, при проведении ее фундаментального анализа имеется возможность опираться на достаточно глубокие проработки и выводы, которые делаются ведущими экспертами в данной области.

Общеэкономическая ситуация отражает состояние в большинстве сфер хозяйства, однако каждая из этих сфер подчиняется не только общим, но и своим частным, внутренним закономерностям, и, соответственно, выводы, сделанные на макроэкономическом уровне, нуждаются по отношению к ним в конкретизации и корректировке. Даже если анализ обстановки в целом показывает, что она неблагоприятна для инвестирования, это отнюдь не означает, что нельзя найти отрасли, куда можно было бы с большой выгодой помещать деньги.

Обычно развитие отраслей подчиняется определенным закономерностям, которые выражены определенным образом в динамике отраслевых индексов. Начальные этапы их становления, связанные с подъемом и быстрым повышением доходности, постепенно сменяются более или менее продолжительными периодами относительно устойчивого развития. С течением времени в ряде отраслей может наметиться стагнация, а некоторые из них просто отмирают. В каждый момент при проведении анализа стараются выявить отрасль, которая находится на подъеме и в рамках установленных инвестиционных приоритетов дает лучшие по сравнению с остальными возможности лучшего размещения средств.

После того, как определены наиболее подходящие отрасли для помещения средств, из всего многообразия входящих в них компаний надо выбрать те, чьи ценные бумаги позволяют реализовать поставленные инвестиционные цели.

Одним из ключевых факторов, влияющих на стоимость ценных бумаг какой-либо компании, являются ее текущее финансово -хозяйственное положение и перспективы развития. Поэтому фундаментальный анализ на его завершающей стадии концентрируется прежде всего на изучении положения дел у эмитента. В качестве основных источников информации для этого используются:

данные годовых и квартальных отчетов о деятельности компании;

материалы, которые компания публикует о себе;

сведения, сообщаемые в публичных выступлениях руководства акционерного общества;

- данные, поступающие по каналам электронных информационных систем;

- результаты исследований, выполненных специализированными организациями и другими участниками фондового рынка.

Особенностью фундаментального анализа является то, что он наиболее пригоден для анализа перспектив долгосрочных инвестиций, и слабо пригоден для проведения краткосрочных спекулятивных операций [29].

1.1.3 Принципы технического анализа

Второй способ анализа финансовых рынков - технический анализ. Технический анализ - это комбинация нескольких различных подходов и областей специализации, которые, сочетаясь, образуют единую техническую теорию [31]. Он включает в себя более десяти различных подходов к изучению динамики цен, которые взаимосвязаны между собой в рамках одной стройной теории. Этот вид анализа заключается в исследовании ценовой динамики рынка с помощью анализа закономерностей изменения трех рыночных факторов: цены, объема и, в случае если изучается рынок срочных контрактов, открытого интереса (объема открытых позиций). Причем, первичными считаются цены [29], а изменения остальных факторов изучаются для подтверждения правильности направления движения цен. Несложно заметить что при помощи этого способа динамика рынка включает три основных источника информации, находящихся в распоряжении человека, проводящего данный вид анализа. При существующем низком уровне прозрачности и неразвитости информационной инфраструктуры современного российского рынка ценных бумаг, актуальность данного способа возрастает. В данной техниче