Инофрмационные системы и технологии

Введение

Системы поддержки принятия решений (СППР) представляют собой компьютерные автоматизированные системы, целью которых является помощь в процессе принятия решений в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности.
СППР появились в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.
СППР предназначены для поддержки многокритериальных решений в сложных информационных средах. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев) рассматриваемых одновременно. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема информации, обработка которой без использования современной вычислительной техники практически невыполнима. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них "на глаз", без всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам.
Целью данной работы является анализ программных средств принятия решений в условиях работы с фондовым рынком.
Задачи работы:
- изучение теоретических аспектов решения задач СППР;
- анализ технологий принятия решений с использованием математических моделей и использования баз знаний;
- анализ специфики работы трейдеров с фондовым рынком, определение рынков, анализ определяющих факторов;
- анализ наиболее распространенных программных продуктов СППР для фондового рынка;
- определение оптимального программного продукта для использования в системе принятия решений при работе трейдеров на фондовом рынке.

Общая характеристика систем поддержки принятия решений
В рамках данной работы проведен анализ функционирования систем поддержки принятия решений (СППР) в работе трейдеров на фондовом рынке. Рассмотрим теоретические аспекты использования СППР.
Проблема разработки моделей СППР в настоящее время получила широкое развитие в связи с развитием аппаратных возможностей вычислительной техники и телекоммуникационных систем. Среди работ подобного типа следует отметить диссертацию Сорокина А.И. «Проектирование нейронной сети как инструмента системы поддержки принятия решений для прогнозирования ценового движения на фондовом рынке» [6], в которой проведено исследование применения математического аппарата нейронных сетей к решению задач прогнозирования на фондовом рынке. В диссертации Тихонова А.Е. [7] был приведен анализ применимости аппарата нейронных сетей к решению управленческих задач. В диссертационной работе Стадник А.В. [8] было проведено исследование использования нейронных сетей в задачах классификации, что также может быть использовано при анализе фондового рынка.
Существует большое количество прикладных задач, связанных с необходимостью принятия решения в условиях неопределенности, где необходимо проводить учет большого количества факторов. Примерами задач, связанных с необходимостью принятия решений с учетом большого количества внешних факторов являются [6]:
- стратегия инвестирования;
- определение плана производства;
- определение плана загрузки оборудования;
- постановка диагнозов и определение тактики проведения лечения.
Целью решения задач, связанных с СППР является получение максимального значения целевого показателя (максимизация прибыли, минимизация расходов и др.).
Поддержка принятия решений при решении различных прикладных задач может быть основана:
- на решении задач в рамках построенной математической модели;
- на использовании баз знаний в рамках исследуемой предметной области.
Построенная математическая модель предполагает необходимость решения задач оптимизации, которые предполагают поиск оптимального решения в рамках имеющихся ограничений, описывающих влияние внешних факторов.
Математический аппарат в СППР основывается на [7]:
- моделях задач оптимизации;
- теории игр;
- решении задач о распределении ресурсов;
- задачах прогнозирования.
Также составляющими элементами СППР могут являться базы знаний, хранящие информацию о характеристиках исследуемой модели в зависимости от изменения внешних условий, полученных опытным путём. Использование баз знаний позволяет провести принятие решения на основе статистических данных о поведении системы в подобных внешних условиях.
Таким образом, решение задач принятия решений при влиянии большого количества факторов может быть использован как аппарат математического моделирования, так и использование баз знаний (интеллектуальных систем). Таким образом, для решения задач принятия решений в условиях неопределенности необходимо использовать специализированное программное обеспечение.
К главным недостаткам традиционных информационных систем (ИС) в решении задач СППР можно отнести [2]:
слабую адаптируемость к решению задач СППР;
невозможность к решению плохо формализуемых задач.
Традиционные информационные системы, как правило, решают задачи ведения баз данных, формирования выборок, при этом в них отсутствуют системы формирования базы знаний или решения задач оптимизации.
Существует особый класс информационных систем, позволяющий проводить генерацию алгоритмов решения задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей [2].
Интеллектуальные информационные системы имеют следующие характерные признаки [3]:
наличие коммуникативных способностей;
решение сложных, плохо формализуемых задач, характеризуемых наполовину качественным и наполовину количественным описанием, а хорошо формализуемые задачи – полностью количественным описанием;
способностью к развитию и самообучению.
Условно каждому из этих признаков соответствует свой класс ИИС [2] (таблица 1).
Таблица 1 – Классификация интеллектуальных информационных систем
Системы с
интеллектуальным интерфейсом Экспертные
системы

Самообучающиеся системы

Адаптивные
информационные системы
интеллектуальные базы данных
естественно-языковые
интерфейсы
гипертекстовые системы
системы
контекстной
помощи
когнитивная
графика классифицирующие
доопределяющие
трансформирующие
мультиагентные

индуктивные
системы
нейронные сети
системы,
основанные на
прецедентах
информационные хранилища

CASE-технологии
компонентные технологии


Одним из классов интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений являются экспертные системы.
Экспертные системы специализируются на решении задач, как правило, требующих проведения экспертизы со стороны специалиста

. В отличие от программных продуктов, использующих процедурный анализ, экспертные системы проводят решение задач в узко специальной предметной области на основе дедуктивных рассуждений. Основным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний, сохранения их длительное время, обновления и таким образом обеспечения относительной независимости объекта исследования от необходимости присутствия квалифицированных специалистов [6].
В рамках данной работы рассмотрены вопросы использования информационных систем в процессе принятия решений для функционирования фондового рынка. Далее рассмотрим особенности данного класса задач, определим класс программных продуктов, используемых для принятия решений в условиях фондового рынка.

Характеристика задач принятия решений при работе трейдеров на фондовом рынке

Ценные бумаги являются наиболее востребованным способом вложения денег, так как позволяют получить многократную прибыль и являются ходовым продуктом, позволяющим быстро покупать их и продавать, чего нельзя сказать, например, о той же недвижимости. Оборот ценных бумаг производится на биржах, работающих с фондовым рынком.
Участниками фондового рынка являются [1]:
Эмитенты – предприятия, выпускающие на рынок ценные бумаги;
Инвесторы — покупатели ценных бумаг;
Профессиональные участники рынка – частные лица и компании, для которых торговля на фондовом рынке является профессиональной деятельностью (дилеры, брокеры, трейдеры и пр.).
Если с эмитентами и инвесторами все довольно просто и понятно, то с профессиональными участниками немного сложнее.
Цель их работы – преумножение вложенного клиентом капитала путем совершения определенных операции на фондовом рынке.
Фактически они занимаются спекуляцией «купил-дешевле, продал — дороже».
За свою работу трейдеры получают денежное вознаграждение в виде процентов от полученного на торгах дохода. Кроме того, чтобы получить возможность работать на фондовой бирже, они обязаны подтвердить свою компетентность и получить соответствующую лицензию.
Работа СППР в условиях фондового рынка предполагает решение следующих задач [1]:
- определение долгосрочных трендов динамики курсов ценных бумаг;
- учет ряда факторов, влияющих на курсы ценных бумаг;
- использование баз знаний в части анализа ситуации на фондовом рынке.
На курсы ценных бумаг на фондовом рынке может влиять большое количество факторов – от экономических и политических до природных, а также инициированные спекулятивные атаки.
Так, значительное влияние на котировки ценных бумаг на фондовом рынке могут оказывать [4]:
- смена руководства корпораций - эмитентов;
- эмиссия ценных бумаг;
- информационные атаки, связанные с данными о деятельности эмитента;
- изменение налогового и таможенного законодательства;
- резкое изменение положения ведущих корпораций в стране, договоренности о реализации инвестиционных проектов;
- резкое изменение мировых цен на товары, выпускаемые или продаваемые эмитентом.
- спекулятивные атаки и др.
Таким образом, составить четкую математическую модель поведения курса ценных бумаг невозможно. Но возможным является учет перечисленных выше факторов и проведение стратегии инвестирования в соответствии с ними.
При этом следует иметь в виду тот факт, что динамику курсов ценных бумаг определяют крупные игроки и возможны ситуации, когда при всей очевидности тренда на падение или рост курса изменений не происходит. Также возможны резкие колебания курса без видимых причин, либо по решению руководства корпораций - эмитентов. Также особенностью работы трейдеров на рынке ценных бумаг является создание условий для волатильности курсов. Так, при плавном снижении курса ценных бумаг в год на 10-15% трейдеры не могут заработать больших сумм. Но если эти обвал на эти 10-15% провести одномоментно, то инициаторы данного изменения курса могут заработать на динамике курса в краткие сроки.
Программное обеспечение для фондового рынка может решать следующие задачи:
- отслеживание динамики курсов ценных бумаг в режиме реального времени;
- связь с брокерами;
- возможность определения стратегии инвестирования на основании имеющейся базы знаний и математического аппарата;
- составление аналитической отчётности.
Далее проведем анализ существующих программных решений для поддержки принятия решений на фондовом рынке.
Анализ функционала СППР для работы на рынке Forex
Система WebQuick

Система webQUIK предназначена для просмотра информации и совершения операций с ценными бумагами через интернет (интернет-трейдинга). Интерфейс программы выполнен в виде специального приложения, исполняемого интернет-браузером Microsoft Internet Explorer, т.е. является Веб-приложением. На рисунке 1 представлено главное окно функционирования системы webQUIK.

Рисунок 1 - Главное окно программы

Основные функции системы webQUIK [2]:
Возможность получения данных о состоянии котировок на фондовом рынке в режиме реального времени по интересующим позициям:
Мониторинг текущих значений по котировкам ценных бумаг,
Получение информации о параметрах очередей заявок («стакан»),
Детализация данных по последним 20 сделкам в рамках торговой сессии,
данные о состоянии портфеля клиента,
данные о состоянии заявок и стоп-заявок клиента,
учет реестра сделок, заключенных по заявкам клиента,
получение новостей информационных агентств;
Создание и отмена заявок различных типов: рыночных, лимитированных, условных (стоп-) заявок;
Обмен сообщениями с брокером;
Построение графиков с использованием элементов технического анализа;
Настройка расположения окон и таблиц и сохранение их на сервере системы.
Основное преимущество ПО webQUIK связано с возможностями использования практически на любых компьютерах или мобильных устройствах, подключенных к сети Интернет, без необходимости установки дополнительных компонент и проведения настроек