Будем рассматривать финансовый рынок, как пример такой системы, на которой будут отрабатываться предлагаемые алгоритмы. Алгоритмами будут последовательности действий по управлению финансовыми инструментами.
В частности такие алгоритмы [8] используются для решения задачи управления портфелем ЦБ (облигациями, акциями, и т.п.). В самом общем виде задача управления портфелем может рассматриваться как задача оптимального управления с заданными начальными условиями при наличии ограничений. Основными компонентами модели управления портфелем являются:
1) пространство допустимых активов, размерность которого определяется числом финансовых объектов, которые могут быть включены в состав портфеля;
2) инвестиционный горизонт, т.е. период времени, на котором осуществляется управление;
3) целевая функция, т.е. критерий эффективности портфеля, определяющий его инвестиционные качества с точки зрения инвестора и достигающая возможно большего значения в конечной точке;
4) ограничения, т.е. условия, которые должны выполняться на протяжении всего периода или в отдельные его моменты.
5) начальные условия, т.е. исходная структура, параметры и состав портфеля;
6) общий вид стратегии управления, отражающий выбранную инвесторами тактику для изменения состава портфеля и учитывающий объем, и состав доступной информации, допустимый набор операций, используемых, технологии их выполнения. Разработка алгоритмов принятия решений сегодня является актуальной задачей. Эта задача относится к задачам управления в сложных, нелинейных стохастических системах
В конечно итоге максимальный доход от управления портфелем облигаций получит тот участник рынка, который с максимальной достоверностью сможет спрогнозировать поведение рынка.
На практике аналитические отделы многих организаций пользуются методами математической статистики и теории вероятностей [8], позволяющим проанализировать с определенной вероятностью и спрогнозировать процесс. Методик много, однако, ни одна из них, ни все вместе взятые из-за большой дисперсии в прогнозе не могут заменить человека в процессе управления и принятия решений. Вместе с тем методики полезны, даже если они помогают человеку только осмыслить процесс и дают возможность выделить какие-либо существенные факторы его развития.
Методики для решения задач прогнозирования известны давно. Однако их реализация в области программных продуктов бала ориентирована на специалистов в области прогнозирования. Поэтому до недавнего времени рынок программных продуктов был как бы скрыт от широких кругов пользователей завесой специальных знаний, а его развитие находилось в поле зрения крупных финансовых и фондовых фирм, оснащающих свои аналитические отделы по последнему слову науки и техники.
К числу наиболее распространенных западных программных продуктов следует отнести пакеты: MetaStock,Wall Street, Stagraphics, SPSS,Forexcast Рго. Первые две нацелены на решение задач финансового рынка. Пакеты Stagraphics и SPSS - универсальные, включающие параметрические и непараметрические тесты, дисперсионный и регрессионный анализ, многомерные методы и анализ временных рядов.
С точки зрения массового отечественного пользователя, их недостаток в том, что они рассчитаны на специалистов, хорошо знакомых с концепциями применяемых процедур. Этого недостатка лишен Forexcast Рго - новый специализированный пакет фирмы Business Forexcast Systems, предназначенный для анализа временных рядов.
Отечественные пакеты не уступают западным ни по полноте статистических методов, ни по удобству представления данных и результатов. И хотя они также рассчитаны на специалистов, но обладают неоспоримым преимуществом - родным языком. К их числу следует отнести пакеты STADIA, "Мезозавр", "Эвриста" [6].
Практически одновременно с западным пакетом Forexcast Рго российской консультационной фирмой PRO INVEST CONSULTING разработан специализированный пакет Forexcast Expert for windows для анализа и построения прогнозов временных рядов [6].
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.