Інформаційна технологія виконання операцій на біржі з використанням торгових роботів
DSpace at NTB NTUU KPI
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Інформаційна технологія виконання операцій на біржі з використанням торгових роботів
|
|
| Creator |
Федоров, Андрій Васильович
|
|
| Description |
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, Київ, 2012 р. Робота присвячена розв’язанню задачі підвищення ефективності процесу виконання торгових операцій на біржі з використанням множини торгових роботів. Виконано аналіз існуючих методів прогнозування процесів ціноутворення і технологій виконання торгових операцій на біржі. Досліджено особливості проектування, реалізації та застосування торгових роботів на міжнародних біржах. Побудовано математичні моделі для прогнозування значення і напрямку руху процесу ціноутворення, використовуючи індикатори технічного аналізу. Створено інтегровані моделі для прогнозування напрямку руху ціни з використанням множини методів прогнозування. Показано, що серед побудованих моделей для прогнозу умовної дисперсії процесу ціноутворення кращі прогнозуючі характеристики має модель експоненційна УАРУГ. Розроблено нову інформаційну технологію для виконання операцій на біржі з використанням множини торгових роботів, яка відрізняється комплексним підходом до моделювання і прогнозування процесів ціноутворення. Результати виконання операцій були кращими з використанням запропонованої технології. Результати виконання роботи впроваджено у двох організаціях: банк Петрокоммерц і ТОВ Томако-Інвест. Банк Петрокоммерц Україна використовує запропонований метод адаптування структури байєсівської мережі при побудові моделей потенційних позичальників. ТОВ Томако-Інвест застосовує запропоновану інформаційну технологію для прогнозування валютних курсів. Отримано акти впровадження результатів у практику. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – информационные технологии. – Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт», Киев, 2012. Работапосвященарешениюзадачиповышенияэффективностипроцессавыполненияопераций на бирже с использованием множества торгових роботов. Выполнен анализ существующих методов прогнозирования процес сов ценообразования и технологий выполнения торгових операций на бирже. Установлено преимущества и недостатки существующих систем. Исследованы особенности проектирования, реализации и применения торгових роботов на Международных биржах. Построено множество математических моделей для прогнозирования значения и направления движения процесса ценообразования с использованием индикаторов технического анализа. Использование выбранных индикаторов дало возможность существенно улучить качество оценок соответствующих прогнозов. Также построены интегрированные модели для прогнозирования направления движения цены с использованием множества современных методов прогнозирования. Выполнен Анализ методов прогнозирования нестационарных гетероскедастических процессов. Оценены структуры и параметры семейства моделей гетероскедастических процессов и показано, что среди построенных моделей для прогнозирования условной дисперсии процесса ценообразования лучшие прогнозирующие характеристики имеет экспоненциальная обобщенная модель авторегрессии с условной гетероскедастичностью (Э-ОАРУГ). В отличие от упрощенных моделей АРУГ и ОАРУГ модели такого типа учитывают возмущения с разными знаками и, таким образом, имеют большуюстепень адекватности исследуемым финансовым процессам. Кроме того, структура модели Э-ОАРУГ хорошо подходит для решения задачи параметрической адаптации. Эта задача также рассмотрена в работе, при этом для параметрической адаптации использован метод максимального правдоподобия. Альтернативным вариантом есть метод Монте-Карло для марковских цепей. Построена вероятностная модель в виде байесовской сети для прогнозирования направления движения цены актива. В работе предложен метод адаптации структуры и параметров байесовской сети к поступающим новым данным, который обеспечивает вычисление приемлемых по качеству оценок прогнозов направления движения цены. Это дает возможность использовать его в реальном времени с целью повышения степени адекватности модели. Также усовершенствован метод формирования оценок прогнозов на основе интегрированного подхода, в соответствии с которым реализуется взвешенное комбинирование оценок прогнозов, полученных с помощью использованного множества методов интеллектуального анализа данных – байесовских сетей, деревьев решений, нейронних сетей. Этот метод дает возможность повысить качество оценок прогнозов направления движения цены в среднем на 2,5%. Для вычисления оценок прогнозов значений цен биржевых активов построено множество моделей регрессионного типа, у которых использованы индикаторы технического анализа. Полученные модели обеспечивают вычисление высококачественных оценок прогнозов цен активов с использованием предложенного комплексного критерия качества, который сформирован с помощью статистических параметров качества модели и качества оценок прогнозов. При этом средняя абсолютная ошибка в процентах не превышает 7,2%. На основе предложенных прогнозирующих моделей и алгоритмов оценивания разработана и реализована новая информационная технология для выполнения операций на бирже с использованием множества торгових роботов, которая отличается комплексным подходом к решению задачи моделирования и прогнозирования процессов ценообразования. Предложенная потоковая информационная технология практически используется в системе Управления биржевого брокера, что способствует достижению високого уровня автоматизации процесса выполнения торгових операций. После выполнения экспериментов на исторических даннях предложенная информационная технология была апробирована в интерактивном режиме в реальном времени на текучих биржевых данных. В результате использования предложенного подхода к автоматизации выполнения торгових операций в течение 30 дней работы на бирже полученная прибыль составила 6,3%. Среднее время, необходимое для принятия решений, составило 3,5 минуты; этого достаточно для обработки данных в реальном времени поступлення биржевых данных. Результаты выполнения диссертационной работы внедрены для практического использования в банке Петрокоммерц Украина и ТОО Томако-Инвест. Банк Петрокоммерц Украина использует предложенный метод адаптации байесовской сети при построении и модификации моделей потенциальных заемщиков кредитов. ТОО Томако_Инвест применяет предложенную информационную технологию для прогнозирования валютних курсов. Получены акты внедрения результатов в практику. Научные результаты также используются в учебных курсах НТУУ «КПИ». Thesis in fulfillment of the requirements for the degree of candidate of engineering sciences on the specialty 05.13.06 – Information technologies.– National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute”, Kyiv, 2012. The thesis deals with the problem of development and implementation of a new information technology for performing operations at the stock exchange. The main goal of the research is to enhance the effectiveness of stock trading operations by making use of a set of trading robots. Ananalysis of existing methods for forecasting financial processes and technologies of trading has been performed. The advantages and drawbacks of existing systems were revealed. The special development and implementation features of trading robots are also studied. A set of mathematical models for forecasting of a value and direction of stock price are developed using technical analysis indicators. The use of indicators gave a possibility to improve substantially the forecasts quality. The integrated forecasting models are also proposed that are based on a set of separate models. Ananalys is of nonstationary financial processes heteroscedasticity was performed, and several model structures were selected to describe conditional variance. It was shown that the best forecasting model turned out to be E-GARCH. It was used for short term forecasting of volatility with further use of the forecasts for trading decisions making. The new information technology was developed for performing the stock trading operations via Internet with making use of a set of trading robots. The technology 27 proposed is distinguished with a complex approach to modeling and forecasting of financial processes. Testing of the information technology with the use of actual data in real time showed that the results of trading operations have always been better with the use of the technology than without it. The research results have been used in practice in two companies: The Petrocommerc Bank of Ukraine and Tomako-Invest Ltd. The Petrocommerc Bank of Ukraine uses the method of adaptation of Bayesian networks structure in the system for estimation of clients reliability. The Tomako-Invest Ltd company employs the proposed information technology for forecasting of currency exchange rates. The scientific research results are also used in several courses for students at the NTUU “KPI”. |
|
| Date |
2013-03-01T14:28:34Z
2013-03-01T14:28:34Z 2013 |
|
| Type |
Thesis
|
|
| Identifier |
http://ela.kpi.ua/handle/123456789/2540
|
|
| Language |
uk
|
|