Диссертация (Модели и методы принятия решений в автоматизированной торговле активами финансового рынка)

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕУЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «РОССИЙСКИЙЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени Г.В. ПЛЕХАНОВА»На правах рукописиМУСИН АРТУР РУСТАМОВИЧМОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ТОРГОВЛЕАКТИВАМИ ФИНАНСОВОГО РЫНКА08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики(экономические науки)Диссертацияна соискание ученой степеникандидата экономических наукНаучный руководитель –кандидат экономических наук,доцент Сорокин Александр СергеевичМосква – 20182ОГЛАВЛЕНИЕВВЕДЕНИЕ ......................................................................................................................

4Глава 1 Современные методы моделирования и прогнозирования динамикифинансового рынка ....................................................................................................... 131.1 Основные сложности работы с данными финансового рынка ........................ 131.2 Сравнительный анализ существующих методов прогнозирования динамикифинансового рынка .................................................................................................... 251.3 Анализ возможностей построения экономико-математических моделей дляописания процессов рыночной динамики и принятия торговых решений ..........

46Выводы к главе 1 ........................................................................................................ 56Глава 2 Экономико-математическое моделирование динамики финансового рынка......................................................................................................................................... 582.1 Разработка метода агрегации финансовых рядов в соответствии сконцепцией относительности скорости хода рыночного времени .......................

592.2 Построение экономико-математических моделей динамики финансовогорынка ........................................................................................................................... 762.3 Обоснование наилучших способов оценки построенных экономикоматематических моделей ........................................................................................... 93Выводы к главе 2 ......................................................................................................

108Глава 3 Возможности инструментальной реализации и практическогоиспользования построенных экономико-математических моделей ...................... 1103.1 Создание обучаемой автоматизированной торговой системы на основепостроенных экономико-математических моделей ............................................. 1113.2 Разработка процедур обучения автоматизированных торговых систем,обеспечивающих их наилучшую результативность ............................................. 1323.3 Разработка метода по повышению адаптируемости автоматизированныхторговых систем к меняющимся условиям рыночной конъюнктуры ................

1463Выводы к главе 3 ...................................................................................................... 155ЗАКЛЮЧЕНИЕ ........................................................................................................... 157СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ........................................................................................... 162Приложение А .......................................................................................................... 179Приложение Б ...........................................................................................................

180Приложение В........................................................................................................... 182Приложение Г ........................................................................................................... 185Приложение Д .......................................................................................................... 186Приложение Е ........................................................................................................... 189Приложение Ж.......................................................................................................... 192Приложение И ..........................................................................................................

195Приложение К........................................................................................................... 198Приложение Л .......................................................................................................... 199Приложение М..........................................................................................................

200Приложение Н .......................................................................................................... 201Приложение П .......................................................................................................... 206Приложение Р ........................................................................................................... 209Приложение С...........................................................................................................

211Приложение Т ........................................................................................................... 214Приложение У .......................................................................................................... 216Приложение Ф ..........................................................................................................

2174ВВЕДЕНИЕАктуальность темы исследования. Осуществление торговых операций нафинансовом рынке неразрывно связано с предварительной процедурой принятиясоответствующих торговых решений, которая, в свою очередь, может бытьописана в рамках одного из двух имеющих математическую природу иявляющихся традиционными на настоящий момент времени подходов: на основематематических методов моделирования и прогнозирования рыночной динамики,либо на основе методов технического анализа.Математические методы описания и прогнозирования рыночной динамикибазируются на использовании приемов имитационного и эконометрическогомоделирования, инструментов статистического анализа, а также наработокаппарата искусственных нейронных сетей.

В свою очередь, методы техническогоанализаосновываютсянарезультатахрассмотренияповеденческихзакономерностей различных индикаторов и индексов, отражающих состояние идинамику финансового рынка.Постоянно меняющиеся характеристические и конъюнктурные особенностирыночной динамики обуславливают целесообразность объединения обоихтрадиционных подходов к принятию торговых решений с целью повышения ихобоснованности за счет получения дополнительного эффекта в достоверностиописаниярыночныхзакономерностейнаосновесинтезавозможностейпринадлежащих соответствующим подходам методов и моделей, адекватныхсвойствам рассматриваемых процессов.

Вместе с тем в современной научнойлитературе задача подобного объединения различных подходов к принятиюторговых решений, в том числе осуществляемых с помощью средствавтоматизированной торговли, не получила должного освещения, что иобуславливаетисследования.актуальностьтематикинастоящегодиссертационного5Степеньразработанностипроблемы.Моделированиединамикифинансового рынка с использованием аппарата математической статистики,теории вероятностей и случайных процессов опирается на труды какотечественных, так и зарубежных авторов: Айвазяна С.А., Бокса Д., ГрейнджераК., Дженкинса Г., Лукашина Ю.П., Мхитаряна В.С., Прохорова Ю.В.,Самуэльсона П., Ширяева А.Н., Энгла Р.Ф.

и др.Возможностиописаниярыночнойдинамикинаосновеагентно-ориентированного подхода освещены в работах Босвейка П., Брока У.,Вестерхоффа Ф., Гисина В.Б., Караева А.К., Лебедевой Т.С., Люкса Т., МанзанаС., Мельничука М.В., Хомма К., Шаповала А.Б. и др. В свою очередь, потенциалэкономико-математического моделирования рыночных закономерностей на базематематического аппарата естественнонаучных исследований продемонстрированв работах Блэка Ф., Видова П.В., Дубовикова М.М., Каца М., Колмогорова А.Н.,Мантея Р., Романовского М.Ю., Станик Н.А., Старченко Н.В., Стенли Ю.Х.,Шоулза М. и др.В области разработки методов технического анализа как инструментапринятия торговых решений центральное место занимают труды Ковела М., ЛебоЧ., Лукаса Д., Мэрфи Д., Нисона С., Паршикова С.В., Прехтера Р., ТвардовскогоВ.В., Франкеля Д., Шаннепа Д., Швагера Д., Эллиота Р.Вопросам создания автоматизированных торговых систем, позволяющихпрактическиреализовыватьлюбыеметодыпрогнозированиядинамикифинансового рынка и подходы к принятию торговых решений посвящены трудыВайсмана Р., Влита Б., Дейви K., Чана Е.П., Чеботарева Ю.А., Шумкова Е.А., ЯнгаА.

и др. В свою очередь, способы обучения подобных систем представлены вработах Гольдберга Д., Израйлевича С.В., Конлана К., Цудикмана В.Я. и др.Вместе с тем разработка комплексного подхода к принятию торговыхрешений, объединяющего преимущества адекватных рассматриваемым процессамрыночнойдинамикиметодовтехническогоанализаиматематическогомоделирования в целях повышения достоверности прогнозов движения цен на6финансовом рынке, представляет собой актуальную и емкую задачу, неявляющуюсявполноймерепроработаннойвсовременныхнаучныхисследованиях.Необходимость разработки подобного подхода к принятию торговыхрешений, учитывающих всю полноту доступной информации об исследуемомрынке, в том числе статистические и характеристические особенности егодинамики и поведенческие закономерности участников, а также последующейимплементацииэтогоподходаспомощьюинструментальныхсредствавтоматизированной торговли и предопределили выбор цели, задач, объекта ипредмета диссертационного исследования.Целью диссертационного исследования является разработка комплексногоподхода к принятию торговых решений на основе синтеза методов техническогоанализаиматематическогомоделирования,адекватныхсвойствамрассматриваемых процессов изменчивости временных рядов финансового рынка,а также создание реализующей этот подход автоматизированной торговойсистемы.В соответствии со сформулированной целью поставлены следующиезадачи диссертационного исследования:Разработка метода первоначальной агрегации данных финансового1.рынка,позволяющегоувеличиватьоднородностьстатистическихсвойствпроцесса их динамики.2.Разработка экономико-математических моделей временных рядовфинансового рынка, объединяющих преимущества методов технического анализа,эконометрического и стохастического моделирования в целях повышениядостоверности описания рыночных закономерностей и обоснованности торговыхрешений.3.торговыеСоздание автоматизированной системы, позволяющей формироватьрешениянаосновепрогнозовразработанныхэкономико-7математических моделей и совершать соответствующие этим решениям торговыеоперации без непосредственного участия пользователя, но под его контролем.4.Разработка процедур обучения автоматизированных торговых систем,обеспечивающих наилучшую результативность их реального практическогоиспользования.5.Разработкаметода,позволяющегоповышатьадаптируемостьавтоматизированных торговых систем к постоянно меняющимся конъюнктурнымособенностям рыночной динамики и улучшать результативность их реальногопрактического использования.6.Проведение верификации разработанных моделей и апробацииавтоматизированной торговой системы на реальных исторических данныхмеждународного валютного рынка.Объект исследования – финансовый рынок (на примере международноговалютного рынка).Предмет исследования – процесс изменчивости временных рядовфинансового рынка и базирующееся на его описании и прогнозированиипринятие решений в области автоматизированной торговли.Областьисследования.Тематикадиссертационногоисследованиясоответствует пункту 1.6 «Математический анализ и моделирование процессов вфинансовом секторе экономики, развитие методов финансовой математики иактуарных расчетов» и пункту 2.3 «Разработка систем поддержки принятиярешений для рационализации организационных структур и оптимизацииуправления экономикой на всех уровнях» паспорта специальности 08.00.13 –Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки).Теоретической и методологической основой исследования являютсянаучные труды российских и зарубежных авторов, посвященные анализу иэкономико-математическомумоделированиюдинамикивременныхрядовфинансового рынка, изучению поведенческих закономерностей его участников,8вопросам технического анализа и разработке инструментальных средствпрактической реализации подходов к принятию торговых решений.Информационную базу исследования составили следующие источники:- научные источники, состоящие из монографий, работ российских изарубежных авторов в областях математической статистики, теории вероятностейи случайных процессов, экономико-математического моделирования динамикифинансовых рынков и поведения их участников, прикладного примененияметодов технического анализа, а также разработки автоматизированных торговыхсистем, опубликованных в российских и зарубежных периодических изданиях,научных докладах и материалах конференций;- статистические источники, состоящие из данных торгов на финансовыхрынках, доступные для загрузки через сеть Internet и платформу MetaTrader 4;- результаты анализа и собственные вычисления автора.Методыисследования.диссертационномисследованииВпроцессезадачрешенияпоставленныхиспользовалисьметодывтеориивероятностей и математической статистики, эконометрики и математическогоанализа, а также методики, применяемые участниками финансового рынка вцелях анализа и прогнозирования.Проведенные исследования реализованы с использованием программнотехнического комплекса, включающего следующие компьютерные программы:Stata12,DeductorAcademic5.3иMicrosoftExcel.Дляразработкиавтоматизированных торговых систем использована платформа MetaTrader 4 совстроенным языком программирования MQL.Научнаяновизнадиссертационногоисследованиязаключаетсявразработке комплексного подхода к принятию торговых решений на основеэкономико-математических моделей временных рядов финансового рынка иприемов технического анализа, синтезирующего их преимущества за счетповышения достоверности описания закономерностей рыночной динамики, атакже в создании реализующей этот подход автоматизированной системы,9позволяющей совершать торговые операции без непосредственного участияпользователя, но под его контролем.Выносимые на защиту результаты, обладающие научной новизной иполученные лично диссертантом:1.Разработан метод первоначальной агрегации данных финансовогорынка на основе функции их волатильности, позволяющий путем выявленияпороговыхзначенийагрегации,соответствующихстатистикикритерияКолмогорова-Смирнова,минимумамувеличиватьтестовойоднородностьстатистических свойств рассматриваемых процессов рыночной динамики.2.Разработаны экономико-математические модели временных рядовфинансового рынка, учитывающие в качестве основных элементов концепциитехнического анализа трендовые, моментные и стохастические локальноуровневые закономерности рыночного ценообразования, а также позволяющиеиспользоватьлюбыеметодыэконометрическогооценивания,адекватныесвойствам рассматриваемых процессов, обеспечивая получение дополнительногоэффекта в достоверности прогнозов и обоснованности соответствующих торговыхрешений.3.СозданаучастниковавтоматизированнаяфинансовогорынкасистемаплатформыдляпопулярнойMetaTrader4,средипозволяющаяформировать торговые решения, используя предложенный метод агрегациифинансовых рядов и прогнозы разработанных экономико-математическихмоделей, и совершать соответствующие этим решениям торговые операции безнепосредственного участия пользователя, но под его контролем.4.Разработаны процедуры обучения автоматизированных торговыхсистем для платформы MetaTrader 4, состоящие в согласованном применениизаложенныхвплатформуалгоритмомиспособовсодержащегозначенияцелевыхфункцийпоследующегооптимизируемыхоптимизациивыборагенетическимподходящегопараметровобучаемойсценария,системы,10обеспечивающих наилучшую результативность ее реального практическогоиспользования.Разработан5.метод,позволяющийповышатьадаптируемостьавтоматизированных торговых систем к постоянно меняющимся конъюнктурнымособенностям рыночной динамики и улучшать результативность их реальногопрактического использования за счет агрегации прогнозов математическихмоделей и инструментов технического анализа с учетом оценки адекватностикаждогопрогнозаконъюнктурерассматриваемогорыночногопроцесса,формируемой путем обучения соответствующей системы на историческихданных.Проведена6.верификацияразработанныхмоделейиапробациясозданной на их основе автоматизированной торговой системы на реальныхисторических данных международного валютного рынка.Теоретическаязначимостьисследованиязаключаетсявсовершенствовании подходов к принятию торговых решений на финансовомрынкеипутейихинструментальнойреализацииспомощьюсредствавтоматизированной торговли.Практическая значимость исследования состоит в том, что построенныеэкономико-математическиеавтоматизированнаямоделиторговаяисистемаразработаннаямогутнабытьихосновеиспользованыпрофессиональными участниками финансового рынка, в том числе частнымиинвесторами и финансовыми учреждениями, а также любыми заинтересованнымиисследователями в качестве эффективного инструмента для получения прогнозов,принятия обоснованных инвестиционных решений и проведения реальныхторговых операций в автоматизированном режиме, без непосредственногоучастия пользователя, но под его контролем.Апробация результатов исследования была проведена на следующихнаучных мероприятиях: ХV Международная молодежная научно-практическаяконференция «Научные исследования и разработки молодых ученых» (НГТУ, г.11Новосибирск, 7 декабря 2016 г.), II Международная научная конференция«Прикладные статистические исследования и бизнес-аналитика» (РЭУ им.