Пожалуйста, авторизуйтесь:
ФГОУ ВПО Сибирский федеральный университет
Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 79
|
|
Соколова Светлана Павловна
профессор, д.т.н. (Санкт-Петербургский институт информатики РАН, В.н.с.)
| |
Секция: Interval analysis and applications
Тема доклада:
| |
|
"Интеллектуальный модуль симулятора для интервального оценивания динамики фондового рынка" |
| |
|
"Intelligent module for interval estimation of stock market dynamics" |
Тезисы доклада:
| |
|
Как известно, рынок является продуктом массовой психологии и объединением фрактальных структур индивидуальных трейдеров. Это означает, что рынок создается турбулентной коллективной деятельностью и является нелинейным явлением. Все товарные рынки создаются людьми, чьи мнения расходятся относительно ценности, но есть согласие в цене. Возникающий на рынках хаос является более высокой формой порядка, где случайность и бессистемные импульсы становятся организующим принципом скорее, чем более традиционные причинно-следственные отношения.
Среди технологий, которые используют для реализации технического анализа, наибольшее признание получила технология OLAP (оперативный анализ данных).
Представлены возможности подхода иммунокомпьютинга для решения задачи выбора соответствующих акций на этапе технического анализа до начала работы торговой сессии.
Задача. Требуется сформировать множество акций, динамика которых с запаздыванием из заданного интервала и заданной точностью в смысле выбранного средне-квадратического критерия качества, повторяет динамику изменения индекса Доу-Джонса.
Вычислительный алгоритм для решения поставленной задачи состоит из следующих шагов:
• Шаг 1. Задание интервала запаздывания и точности вычисления.
• Шаг 2. Формирование матрицы значений индикаторов акции. Матрица может быть либо плоской, либо OLAP-кубом, точечной или интервальной.
• Шаг 3. Сингулярное разложение сформированной матрицы значений индикаторов акции.
• Шаг 4. Проецирование в пространство формальной иммунной сети.
• Шаг 5. Формирование обучающей выборки на основе индекса Доу-Джонса.
• Шаг 6. Формирование индекса идентичности выбранной акции.
• Шаг 7. Проверка условий выполнения заданной точности. Если условие выполняется, то рассматриваемая акция формирует множество выбранных акций, в противном случае – переход к выбору новой акции.
Эффективность вычислений интеллектуального модуля симулятора была апробирована при проведении технического анализа до начала торговых сессий в компании «Energy Life» г. Санкт-Петербурга.
|
|
|
