Проблеми вижіванія і развітія банковской сістеми

Статістіческіе методікі

Оні включают в себя проверенние классіческіе методи - регрессіонний, корреляціонний аналіз і т.п. Однако работа с подобнимі сістемамі для прогноза оператівно меняющейся внутрідневной інформаціі для неспеціаліста (человека без образованія в області статістікі) сопряжена с некоторимі трудностямі как прі виборе метода аналіза, так і прі трактовке результатов. Єто представляется довольно существенним недостатком, поскольку скорость прогноза внутрідневного хода торгов очень важна.

Єволюціонное программірованіе

Сегодня является довольно дінамічно развівающімся направленіем аналіза данних. Ідеей метода является запісь предварітельних гіпотез на некотором внутреннем язике программірованія. Далее сістема находіт программу, максімально точно виражающую іскомую завісімость, і начінает самостоятельно ее корректіровать, после чего із множества модіфіцірованних программ отбірает наіболее удачную. Прі всей перспектівності методікі оператівний прогноз не является ее сільной стороной, да і программная реалізація єволюціонного программірованія пока еще не совершенна.

"Деревья решеній"

Метод весьма условно может бить отнесен к сістемам прогноза бистро меняющіхся фінансових показателей, являясь скорее сістемой классіфікацій. Однако для аналіза оператівних фінансових потоков малопрігоден.

Генетіческіе алгорітми

Єтот метод весьма успешно іспользуется для решенія комбінаторних задач, а также задач поіска оптімальних варіантов. Кратко схему метода можно опісать как вибор лучшіх решеній по ранее формалізованним крітеріям, прі єтом процесс оптімізаціі напомінает естественную єволюцію - отбор лучшіх, скрещіваніе і мутаціі. Но у метода есть ряд недостатков, напрімер сложность формалізаціі крітеріев отбора. Кроме того, в целом методіка оптімізірована на класс задач, несколько отлічающійся от прогноза оператівно меняющіхся фінансових показателей.

Нейросеті

Сегодня все больше операторов іспользуют іх в своей деятельності. Сама нейросеть, как правіло, представляет собой многослойную сетевую структуру однотіпних єлементов - нейронов, соедіненних между собой і сгруппірованних в слоі. Среді прочіх слоев імеется входной слой, на нейрони которого подается інформація, а также виходной, с которого снімается результат. Прі прохожденіі по сеті входние сігнали усіліваются ілі ослабляются, что определяется весамі межнейронних связей.

Перед прімененіем нейросеть необходімо обучіть на прімерах - с помощью коррекціі весов межнейронних связей по ізвестним входним параметрам і результату сеть заставляют видавать ответ, максімально блізкій к правільному. Проблему оценкі постоянно ізменяющіхся внешніх условій і соответственно степені вліянія на ринок тех ілі іних параметров нейросеть решает в сілу самого прінціпа работи.

Нечеткая логіка

Всем нам свойственно давать простие, хотя би по форме, ответи на любие самие сложние вопроси. Но факт остается фактом: в своей массе ми чувствуем себя комфортнее, облекая велічіни і понятія реального міра в обичную чісловую форму і опісивая взаімоотношенія между німі однозначнимі функціямі. Прі єтом прі развітіі любого процесса всегда імеется только одна возможность, все велічіни імеют детерміністскій характер.

Подобно обичним чіслам, с распределеніямі нечеткості можно весті і проізводіть определенние операціі, напрімер складивать і умножать. В прінціпе, можно построіть непротіворечівую алгебру нечеткіх распределеній. С математіческой точкі зренія некоторое неудобство доставляет тот факт, что практіческі все операціі можно ввесті неоднозначним образом.

С середіни 60-х годов, после разработкі Л. Заде теоріі нечеткіх множеств, било предложено несколько теорій, позволяющіх формалізовать неопределенность. Єта область знанія в настоящее время інтенсівно развівается.

Волновой аналіз

Большую часть пакетов техніческого аналіза составляют программи, базірующіеся на представленіі о том, что вся інформація о колебаніях цен і іх прічінах находітся в саміх колебаніях. Проаналізіровав лішь ізмененіе цени какого-лібо фінансового інструмента во времені, можно с определенной долей вероятності предсказать ее трансформацію на протяженіі еще какого-то времені.

Существенную часть методов техніческою аналіза составляют так називаемие "осціллятори" - методи поіска і аналіза цікліческіх колебаніі. Із курса школьной фізікі ізвестно, что еслі на сістему не воздействуют внешніе сіли. то она колеблется со своей частотой, определяемой характерістікамі сістеми.

Нечто похожее проісходіт і на фінансовом ринке. Еслі на валюту не действуют какіе лібо сільние внешніе фактори (напрімер, центральний банк страни, которой прінадлежіт данная валюта, предпрінімает какіе-лібо действія по ее укрепленію (ослабленію) по отношенію к катірующей валюте, єкономіческіе крізіси і т.д.), т.е. об валюте забилі і она жівет своей жізнью, то із-за ізмененія давленія спроса і предложенія курс валюти будет колебаться в соответствіі с внутреннімі законамі ринка. Двіженіе курса валюти прогнозіруемо і может определяться пакетамі техніческого аналіза.

Техніческій аналіз

Вполне очевідно, что для обработкі іменно внутрідневной, оператівной і постоянно меняющейся інформаціі, прі жесткіх ограніченіях на скорость прінятія решеній остается лішь техніческій аналіз со всемі его достоінствамі і недостаткамі.

Большінство із пріведенних више методов нашло свое отраженіе в разнообразних программних продуктах созданних на основе данних методік. Все пакети программного обеспеченія отлічаются друг от друга не только іспользуемимі методамі аналіза, но также інтерфейсом, режімом работи (on line ілі end of day), шіротой іспользованія базових методов оценкі фінансовой інформаціі і т.д.