Оценка эффективности статистически оптимальных торговых

УДК 004.9(06) Автоматизированные системы обработки информации и управления
С.Д. КУЛИК, А.В. ЖИЖИЛЕВ
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СТАТИСТИЧЕСКИ
ОПТИМАЛЬНЫХ ТОРГОВЫХ РЕШЕНИЙ
НА РЫНКЕ FOREX
Приводятся результаты исследований эффективности торговли на рынке FOREX с помощью «обучающейся»
экспертной системы ProfitMaker.
23/06/06
23/05/06
20/04/06
20/03/06
15/02/06
13/01/06
12/12/05
09/11/05
07/10/05
06/09/05
04/08/05
01/07/05
Накопленная прибыль (pips)
В качестве объекта исследования нами был выбран алгоритм принятия статистически оптимальных
торговых решений на рынке FOREX.
При проведении специальных торговых операций человек-оператор, работающий на рынке FOREX
должен принимать решения о покупке (или продаже) той или иной валютной пары по определенному курсу,
при этом свои решения он должен принимать заранее еще до того момента времени, когда будут
подводиться итоги его коммерческой деятельности. Такого человека-оператора будем называть лицом,
принимающего решение (ЛПР). Известно [1], что все рыночные процессы носят выраженную
статистическую природу, а с учетом того, что свои решения ЛПР должен принимать в режиме упреждения
рыночных событий, возникает задача их оптимального статистического прогнозирования. Кроме того, с
точки зрения результативности сделок, все решения ЛПР должны быть «наилучшими» (оптимальными).
С учетом сказанного выше, задача принятия статистически оптимальных торговых решений может быть
сведена к поиску экстремума в виде оценки математического ожидания прибыли в условиях ограничений,
накладываемых математической моделью рынка и математической моделью системы оптимального
статистического прогнозирования рыночных процессов.
Отдавая отчет в том, что поиск аналитического решения задачи может натолкнуться на непреодолимые
трудности, для нужд практики авторы избрали путь получения результатов, основанный на концепции
«обучающихся» кибернетических систем. При использовании концепции «обучающихся систем»
предполагается, что если обученная система показывает на этапе «обучения» хорошие результаты, то на
этапе «экзамена» (по статистическим данным из «будущего») она также должна показать приемлемые
результаты в торговле. Концепция «обучения» принятию статистически оптимальных торговых решений
практически реализована в экспертной торговой системе ProfitMaker [2].
Для ее «обучения»
Динамика накопления прибыли
торговле
использовался
при торговле по валютной паре
массив
статистических
EUR/GBP
данных по валютной паре
EUR/GBP за период с
1600
февраля 2000 г. по июнь
1400
2005 г.,
а для этапа
1200
1000
«экзамена» использовался
800
600
массив
статистических
400
данных
с
июля
2005 г. по
200
0
июнь 2006 г. Результаты
-200
торговли
«обученной»
системы
ProfitMaker
Даты торгов
представлены на рис. 1.
Рис. 1
Выводы.
1. Полученные экспериментальные данные в торговле являются весьма обнадёживающими. Это дает
основание утверждать, что работы по внедрению методов кибернетики в инвестиционную практику
заслуживают внимания, как со стороны исследователей, так и со стороны инвесторов.
2. Предложенная концепция использования обучаемых кибернетических систем в торговле на
финансовом рынке является лишь первым шагом. Особую надежду авторы возлагают на использование
систем искусственного интеллекта в практике инвестиций.
3. Разработан и отлажен пользовательский программный интерфейс для системы ProfitMaker.
Список литературы
1. Ширяев А.Н. О некоторых понятиях и стохастических моделях финансовой математики //Теория вероятностей и её применения.–
Вып. 1.–Том 39.–1994.
2. Кулик С.Д., Жижилев А.В. Обучающиеся системы принятия статистически оптимальных торговых решений на финансовом
рынке //Актуальные проблемы управления-2007: Материалы 12-й международной научно-практической конференции. Вып.4.–М.: ГУУ,
2007.– С.44-47.
ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 13
1
УДК 004.9(06) Автоматизированные системы обработки информации и управления
ISBN 978-5-7262-0883-1. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2008. Том 13
2