Разработка моделей, алгоритмов и программных средств для повышения качества прогнозов биржевых показателей с применением мультиагентного подхода

• Автор: Федеряков, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 263 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ б

ГЛАВА I. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БИРЖ.
1.1. Модели и алгоритмы оценки стоимости ценных бумаг и управления инвестиционными активами

1.1.1. Роль рынка ценных бумаг в финансовой системе страны

1.1.2. Фундаментальный анализ

1.1.3. Технический анализ

1.2. Теории функционирования рынка ценных бумаг

1.2.1. Теория эффективного рынка.

1.2.2. Теория случайных блужданий

1.2.3. Теория хаоса

1.2.1. Теория адаптивного рынка

1.3. Методы и модели для прогнозировании экономических показателей
1.3.1. Математическостатистические методы
1.3.2. Поведенческие модели
1.3.3. Мультиагентные системы
1.4. Разработки, использующие мульгиагенгный подход для прогнозирования экономических показателей
1.4.1. Модель и е вариации.
1.4.2. Модель iii
1.4.3. Библиотека МоТог и система Имитрейд.
1.4.4. Платформа iii
1.4.5. Комплекс v iv .
1.5. Требовании к функциональности проектируемого программного комплекса.
ГЛАВА И. РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ
ВИРТУАЛЬНОГО РЫНКА ЦЕННЫХ БУМАГ И
СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2.1. Математическая модель виртуального рынка
2.1.1. Виртуальный мир и виртуальные агенты
2.1.2. Классификаторы
2.1.3. Новостная среда.
2.1.4. Роли и стратегии
2.1.5. Активы агентов
2.1.6. Компании
2.1.7. Трейдеры
2.1.8. Стратегии трейдеров
2.1.9. Ордера и транзакции.
2.1 Система обработки ордеров
2.1 Движение денежных средств при совершении транзакций
2.1 Расчт статистических характеристик рынка ценных бумаг.
2.1 Математическая формулировка задачи исследования
2.2. Архитектура программного комплекса
2.2.1. Выбор платформы для мультиагентной системы
2.2.2. Взаимосвязь приложения, пакетов и компонентов.
2.2.3. Виртуальный мир.
2.2.4. Стандартные классы системы.
2.2.5. Планы и стратегии
2.2.6. Запросы и транзакции.
2.2.7. Механизм формирования цен
2.3. Архитектура системы поддержки принятия решений9
2.3.1. Общая схема архитектуры
2.3.2. Подключаемые модули
2.3.3. Алгоритм работы.2
ГЛАВА П1. АНАЛИЗ РАБОТЫ СИСТЕМЫ.4
3.1 Описание работы программного комплекса.4
3.1.1. Функциональность.
3.1.2. Редакторы
3.1.3. Организация экспериментов.2
3.2. Оценка степени соответствии виртуального рынка реальному 4
3.2.1. Соблюдение пропорций.
3.2.2. Наличие трендов и фигур.1
3.2.3. Сходство статистических характеристик изменения цен и
объма торгов6
3.2.4. Фрактальность рыночных процессов1
3.2.5. Реакция рынка на действия отдельных агентов
3.3. Эксперименты, проведенные над виртуальным рынком7
3.3.1. Зависимость размера спрэда от склонное и к риску трейдеров
3.3.2. Влияние фундаментальных трейдеров на динамику котировок акций
3.3.3. Влияние новостного фона на котировки ценных бумаг при различном составе участников рынка.
3.4. Пракгическое применение программного комплекса в качестве системы поддержки принятия решений8
3.4.1. Математические критерии оценки качества прогнозов
3.4.2. Анализ работы системы поддержки принятия решений3
3.4.3. Техникоэкономическое обоснование
3.4.4. Преимущества и недостатки программного комплекса, выявленные в процессе эксплуатации.
3.4.5. Другие перспективы практического применения
3.4.6. Перспективы для дальнейших исследований и разработок
ЗАЮИОЧЕНИЕ 6
ЛИТЕРАТУРА


Предположим, что участники рынка уверены, что на следующей неделе цены на некий товар вырастут вдвое. В этом случае цена не будет изменяться постепенно, медленно приближаясь к своему новому равновесному значению, а вырастет немедленно и скачкообразно. В самом деле, если бы цена не изменилась немедленно и скачкообразно, возникла бы возможность совершения выгодных арбитражных сделок, и если рынок эффективен, такой возможностью немедленно воспользовались бы вес. Точно так же и с курсом ценных бумаг если существует какаято надежная и сулящая выгоду сезонная закономерность в динамике курсов акций например, значительный рост курсов перед Новым годом, участники рынка начнут набавлять цены задолго до Нового года, чтобы не осталось никаких неиспользованных возможностей для получения арбитражной прибыли. Теория случайных блужданий теория, согласно которой изменения стоимости ценных бумаг колеблются случайным образом вокруг своей объективной цены. Теория случайных блужданий оппонент технического анализа, так как сторонники технического анализа утверждают, что поведение любой акции можно объяснять и прогнозировать, пользуясь только данными за прошлые периоды времени. К примеру, отношение японской йены к доллару колеблется вокруг отношения индекса цен двух стран. Причем, средний период возврата к равновесной цене может достигать десять лет и больше. Теория случайного блуждания цен не отрицает, что активность цен, или более правильно, волатильность цен может быть спрогнозирована. Теория случайного блуждания цен отрицает предсказуемость направления движения цен. Термин случайное блуждание обычно используется в финансовой литературе для характеристики таких рядов цен, где все изменения представляют собой случайные отклонения от предыдущих цен. Таким образом, случайное блуждание цен означает, что их будущие изменения никак не связаны с прошлыми изменениями. Более строгое определение формулируется так модель случайных блужданий предполагает, что доходы от инвестиций в ценные бумаги не имеют серийной корреляции и распределения их вероятностей инвариантны во времени. Самуэльсон и Манделброт считали, что если потоку информации ничто не препятствует и транзакционных издержек не существует, то завтрашнее изменение цен на спекулятивных рынках будет отражать только завтрашние новости и не будет зависеть
от сегодняшних изменений цен. Но новости непредсказуемы, и потому возникающее в результате их изменение цен тоже будет непредсказуемым и случайным. Малкиел утверждает, что самая лучшая стратегия, это покупка и удержание нет смысла в попытках победить рынок. Любые действия, основанные на фундаментальном, техническом или другом анализе пустая трата времени. Самое первое эмпирическое исследование по оценке гипотезы случайных блужданий было выполнено Башелье i, . Он пришел к выводу, что динамика товарных цен соответствует принципу случайных блужданий, хотя сам этот термин у него еще не использовался. Позже этот вывод был подтвержден и другими авторами, которые работали с другими временными рядами, в частности Уоркингом i, различные временные ряды, Каулзом и Джонсом , курсы акций американского фондового рынка и Кендаллом , курсы акций и цены на товары в Англии. Во всех этих работах было показано, что серийная корреляция между последовательными изменениями цен несущественно отличалась от нуля. Другие исследователи пытались имитировать применение некоторых более сложных приемов технического анализа динамики курсов акций на компьютерах, но всякий раз получалось, что с помощью этих приемов нельзя построить стратегию куплипродажи акций, приносящую сверхнормальную прибыль. Хотя эмпирический анализ всякий раз приводит к выводу о случайности изменения цен, фондовые рынки не вполне соответствуют представлениям статистиков о том, как должно выглядеть идеальное случайное блуждание. Хотя тесты на наличие серийности показывали лишь незначительные отклонения от случайности, слабая тенденция к сохранению серийных закономерностей в дневных данных об изменениях цен все же существует.