Статистические методики

Они включают в себя проверенные классические методы - регрессионный, корреляционный анализ и т.п. Однако работа с подобными системами для прогноза оперативно меняющейся внутридневной информации для неспециалиста (человека без образования в области статистики) сопряжена с некоторыми трудностями как при выборе метода анализа, так и при трактовке результатов. Это представляется довольно существенным недостатком, поскольку скорость прогноза внутридневного хода торгов очень важна.

Эволюционное программирование

Сегодня является довольно динамично развивающимся направлением анализа данных. Идеей метода является запись предварительных гипотез на некотором внутреннем языке программирования. Далее система находит программу, максимально точно выражающую искомую зависимость, и начинает самостоятельно ее корректировать, после чего из множества модифицированных программ отбирает наиболее удачную. При всей перспективности методики оперативный прогноз не является ее сильной стороной, да и программная реализация эволюционного программирования пока еще не совершенна.

"Деревья решений"

Метод весьма условно может быть отнесен к системам прогноза быстро меняющихся финансовых показателей, являясь скорее системой классификаций. Однако для анализа оперативных финансовых потоков малопригоден.

Генетические алгоритмы

Этот метод весьма успешно используется для решения комбинаторных задач, а также задач поиска оптимальных вариантов. Кратко схему метода можно описать как выбор лучших решений по ранее формализованным критериям, при этом процесс оптимизации напоминает естественную эволюцию - отбор лучших, скрещивание и мутации. Но у метода есть ряд недостатков, например сложность формализации критериев отбора. Кроме того, в целом методика оптимизирована на класс задач, несколько отличающийся от прогноза оперативно меняющихся финансовых показателей.

Нейросети

Сегодня все больше операторов используют их в своей деятельности. Сама нейросеть, как правило, представляет собой многослойную сетевую структуру однотипных элементов - нейронов, соединенных между собой и сгруппированных в слои. Среди прочих слоев имеется входной слой, на нейроны которого подается информация, а также выходной, с которого снимается результат. При прохождении по сети входные сигналы усиливаются или ослабляются, что определяется весами межнейронных связей.

Перед применением нейросеть необходимо обучить на примерах - с помощью коррекции весов межнейронных связей по известным входным параметрам и результату сеть заставляют выдавать ответ, максимально близкий к правильному. Проблему оценки постоянно изменяющихся внешних условий и соответственно степени влияния на рынок тех или иных параметров нейросеть решает в силу самого принципа работы.

Нечеткая логика

Всем нам свойственно давать простые, хотя бы по форме, ответы на любые самые сложные вопросы. Но факт остается фактом: в своей массе мы чувствуем себя комфортнее, облекая величины и понятия реального мира в обычную числовую форму и описывая взаимоотношения между ними однозначными функциями. При этом при развитии любого процесса всегда имеется только одна возможность, все величины имеют детерминистский характер.

Подобно обычным числам, с распределениями нечеткости можно вести и производить определенные операции, например складывать и умножать. В принципе, можно построить непротиворечивую алгебру нечетких распределений. С математической точки зрения некоторое неудобство доставляет тот факт, что практически все операции можно ввести неоднозначным образом.

С середины 60-х годов, после разработки Л. Заде теории нечетких множеств, было предложено несколько теорий, позволяющих формализовать неопределенность. Эта область знания в настоящее время интенсивно развивается.

Волновой анализ

Большую часть пакетов технического анализа составляют программы, базирующиеся на представлении о том, что вся информация о колебаниях цен и их причинах находится в самих колебаниях. Проанализировав лишь изменение цены какого-либо финансового инструмента во времени, можно с определенной долей вероятности предсказать ее трансформацию на протяжении еще какого-то времени.

Существенную часть методов техническою анализа составляют так называемые "осцилляторы" - методы поиска и анализа циклических колебании. Из курса школьной физики известно, что если на систему не воздействуют внешние силы. то она колеблется со своей частотой, определяемой характеристиками системы.

Нечто похожее происходит и на финансовом рынке. Если на валюту не действуют какие либо сильные внешние факторы (например, центральный банк страны, которой принадлежит данная валюта, предпринимает какие-либо действия по ее укреплению (ослаблению) по отношению к катирующей валюте, экономические кризисы и т.д.), т.е. об валюте забыли и она живет своей жизнью, то из-за изменения давления спроса и предложения курс валюты будет колебаться в соответствии с внутренними законами рынка. Движение курса валюты прогнозируемо и может определяться пакетами технического анализа.

Технический анализ

Вполне очевидно, что для обработки именно внутридневной, оперативной и постоянно меняющейся информации, при жестких ограничениях на скорость принятия решений остается лишь технический анализ со всеми его достоинствами и недостатками.

Большинство из приведенных выше методов нашло свое отражение в разнообразных программных продуктах созданных на основе данных методик. Все пакеты программного обеспечения отличаются друг от друга не только используемыми методами анализа, но также интерфейсом, режимом работы (on line или end of day), широтой использования базовых методов оценки финансовой информации и т.д.

ДАЛЬШЕ >> Телекоммуникации финансовых рынков