Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Применение нейросетей к анализу финансовых рынков / Применение нейросетевых алгоритмов .doc
Скачиваний:
118
Добавлен:
01.05.2014
Размер:
116.22 Кб
Скачать

Яковлев В.Л., Яковлева Г.Л., Лисицкий Л.А.*

Московский Государственный Технический Университет им.Н.Э.Баумана,

* Саратовский Государственный Технический Университет

Применение нейросетевых алгоритмов к анализу финансовых рынков.

Данная статья посвящена описанию применения нейросетевых алгоритмов наряду со стандартными методами линейного и нелинейного регрессионных анализов, нелинейного программирования к прогнозированию рыночных тенденций и оптимальному распределению свободных средств банка между различными рынками и различными инструментами рассматриваемого рынка на примере программного продукта "Аналитик", успешно используемого в Промстройбанке России.

Введение

Данная работа посвящена вопросам разработки автоматизированных систем прогнозирования краткосрочных и долгосрочных тенденций финансовых рынков и оптимального распределения свободных средств банка между различными финансовыми рынками и их инструментами.

Под финансовыми рынками подразумеваются рынок купонных и бескупонных облигаций, рынок акций (фондовый рынок) и валютный рынок. На сегодняшний день это наиболее развитые в нашей стране рынки, на которых работают банки. Все вышеперечисленные рынки взаимосвязаны между собой, как части единого финансового механизма, в котором денежные средства перетекают из одного рынка в другой, но, вследствие различий в функционировании и предназначении, каждый из них реагирует по-своему на одни и те же события. Поэтому при успешном прогнозировании поведения как финансовых рынков в целом, так и их отдельных инструментов, банк имеет возможность вести правильное управление имеющимися в его распоряжении средствами.

1. Краткое описание задачи прогнозирования краткосрочных и долгосрочных тенденций финансовых рынков.

Задачей автоматизированной системы прогнозирования краткосрочных и долгосрочных тенденций финансовых рынков является анализ некоторого набора критериев с последующим выводом о дальнейшем краткосрочном или долгосрочном поведении прогнозируемой величины.

Возможными прогнозируемыми величинами для данной системы являются доходность и ценовые показатели, то есть средневзвешенная цена, цены закрытия и открытия, максимальная и минимальная цены. Причем прогнозироваться могут как показатели, определенные для целой группы инструментов или некоторого рынка в целом, так и показатели, определенные только для одного инструмента финансового рынка. Как для совокупности инструментов, так и для каждого индивидуально может определяться доходность, ценовые показатели определяются для каждого конкретного инструмента. Примерами прогнозируемых показателей являются средневзвешенная доходность бескупонных облигаций (определен для группы инструментов), средневзвешенная цена акции РАО ЕЭС, курс американского доллара к рублю.

В набор критериев прогноза могут входить различные макро- и микроэкономические показатели, информация с торговых площадок, данные, предоставляемые информационно-торговыми агентствами, экспертные оценки специалистов. Набор критериев прогноза зависит от рассматриваемого рыночного инструмента и конкретной рыночной ситуации (временного момента). То есть одни критерии оказывают влияние все финансовые рынки, другие - только на определенные. Кроме того, сила влияния критериев на рынки может меняться с течением времени (меняются рыночные тенденции). Так как в определенные моменты времени прослеживается явная взаимосвязь между финансовыми рынками и инструментами рынков, целесообразно в качестве критериев прогноза одного рынка или его инструментов использовать прогнозируемую величину другого (или даже ту же самую прогнозируемую величину, но за предыдущий период). То есть, одни величины могут участвовать в прогнозе только в качестве критериев, а другие - как в качестве прогнозируемой величины, так и в качестве критериев. Например, при прогнозировании цена открытия "сегодня" для любых инструментов всех финансовых рынков сильно зависит от цены закрытия "вчера" и обе эти величины могут выступать как прогнозируемые.

На самом начальном этапе решения задачи прогнозирования краткосрочных и долгосрочных тенденций финансовых рынков определяются следующие основные этапы ее решения:

1) сбор и хранение данных - возможных участников прогноза (либо в качестве критерия, либо в качестве прогнозируемой величины, либо как и то и другое);

2) определение для рассматриваемого рынка или инструмента прогнозируемой величины и набора критериев (причем не всегда могут быть использованы данные, непосредственно хранящиеся в базе данных, зачастую требуется произвести некоторые преобразования данных, например, рационально в качестве критериев использовать относительные изменения величин);

3) выявление зависимости между прогнозируемой величиной и набором критериев в виде некоторой функции;

4) вычисление интересующей величины в соответствии с определенной функцией, значениями критериев на прогнозируемый момент и видом прогноза (краткосрочный или долгосрочный).

Процедура выполнения краткосрочного прогноза отличается от процедуры долгосрочного на 1) и 4) этапах. В случае краткосрочного прогноза считается, что все участвующие в нем критерии на прогнозируемую дату известны и хранятся в базе данных. Горизонт краткосрочного прогноза не превышает 3-4 дней. В случае долгосрочного прогноза считается, что критерии на прогнозируемую дату не известны и должны быть указаны ожидаемые значения и погрешности. Соответственно, погрешность определения прогнозируемой величины существенно увеличивается (чем дальше горизонт прогноза, тем больше погрешность определения критериев и вероятность ошибки аналитика). Горизонт долгосрочного прогноза, как правило, превышает 3-4 дня.