CC BY
86
Проблемы экономики и менеджмента
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ
Ю.В. Шибанова
аспирант, кафедра «Математические технологии в нефтегазовом машиностроении», ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет
им. М. Т. Калашникова»
КЛАССИФИКАЦИЯ И МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА БИРЖЕ
Аннотация. В статье проанализированы существующие подходы к классификации систем принятия решений на бирже, а также описана структурная модель механической торговой системы, элементы системы и взаимосвязи между ними; описаны существующие подходы по созданию механических торговых систем (МТС), предложена собственная методика формирования МТС.
Ключевые слова: механическая торговая система, автоматизированная система поддержки принятия решений, трейдер, технический анализ.
Yu.V. Shibanova, Kalashnikov Izhevsk State Technical University
CLASSIFICATION AND CONSTRUCTION METHODS OF AUTOMATED DECISION MAKING SYSTEMS ON THE EXCHANGE
Abstract. The article analyses the existing approaches to the classification of decision-making systems on the exchange, and also the structural model of a mechanical trading system, elements of the system and the relationship between them are described; the existing approaches to mechanical trading systems (MTS) creation are described, the own method of the MTS creation is offered.
Keywords: mechanical trading system, automated decision making system, trader, technical analysis.
Трейдеры пытаются обнаружить и использовать в торговле регулярно возникающие возможности, но когда они доверяют интуиции, включающей субъективные решения, они терпят убытки. Кроме того, очень трудно протестировать торговый метод, в котором отсутствуют жесткие правила принятия решений. Альтернативой этому является подход, основанный на применении механических торговых систем (МТС). МТС - это определенный набор четко сформулированных правил для открытия и закрытия позиций [1]. Проектирование и применение МТС - раздел технического анализа, основанный, в первую очередь, на широком применении технических индикаторов рынка. Однако, вне зависимости от методов построения таких систем и их сложности, основная цель создания систем поддержки принятия решений заключается в том, чтобы свести к минимуму или полностью исключить субъективный фактор.
«Для большинства трейдеров, за немногими исключениями, системная торговля оказывается более выгодной, чем торговля без четких правил принятия решений» [2]. Действительно, системная торговля объективна. При помощи запрограммированной логики и представлений такие МТС определяют действия трейдера. Самое лучшее в них - это возможность простого тестирования.
76
№ 7 (23) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
Рисунок 1 - Структурная модель механической торговой системы
В литературе говорится о следующих элементах МТС: алгоритм (стратегия) входа, алгоритм выхода, алгоритм управления капиталом и риска [3]. МТС на входе получает информацию о динамике цен и объемов продаж акций, а на выходе выдает некий финансовый результат.
P,V - информация о динамике цен и объемах торгов. Под алгоритмом входа понимается программно-аналитический комплекс, принимающий решение об открытии позиции. B/S - решение о покупке/продаже. Механизм входа - это механизм исполнения решения об открытии позиции. P/L - прибыль или убыток по открытой позиции. Алгоритм выхода - программно-аналитический комплекс, принимающий решение о закрытии позиции. E/H - решение о выходе. Механизм выхода - механизм исполнения решения о закрытии позиции.
Обратная связь от суммарного финансового результата использования МТС позволяет при необходимости реализовать алгоритм распределения средств между различными стратегиями МТС, например, при получении дохода выше ожидаемого, чтобы уменьшить уровень риска последующих сделок.
В зависимости от степени автоматизации, отдельные элементы МТС могут не быть программно реализованы. МТС, в которых человек не влияет на принятие торгового решения, будем называть МТС-роботы [4].
Дж. Швагер выделяет 3 типа систем [3]: следование за трендом; противотрендовые системы; распознавание моделей поведения цены. В то же время Дж. Швагер считает, что все разнообразные категории, используемые для классификации торговых систем, полностью произвольны. Стоит отметить, что некоторые авторы выделяют лишь два первых типа систем [1, 5]. Некоторые авторы проводят свое разделение типов торговых систем.
В качестве основы создания МТС можно использовать алгоритм, предлагаемый Дж. Швагером, состоящий из 12 этапов [3]:
1. Получение данных.
2. Определение концепции системы.
3. Программная реализация правил.
4. Отбор рынков и временных периодов.
5. Генерация сигналов МТС при «данном наборе параметров».
6. Создание графиков «непрерывных фьючерсов для этих рынков и годов».
7. Обозначение сигналов для визуальной отладки системы.
8. Проверка корректности работы системы.
№ 7 (23) - 2013
77
Проблемы экономики и менеджмента
9. Исправление ошибок и повторение шагов 6 и 7.
10. Тестирование системы на заранее определенном наборе параметров и рыночном портфеле.
11. Оценка результатов тестирования по средней результативности всех используемых параметров или методом слепого моделирования.
12. Сравнение результатов с результатами общеизвестной системы.
Автор описывает алгоритм создания МТС для работы на фьючерсах. Данный алгоритм, в частности, не предусматривает таких важных шагов, как определение размеров технических издержек, выбор временного масштаба, определение величины технических издержек и временной задержки исполнения сделки. В работе Дж. Швагера также не приводится рекомендаций относительно выбора программно-аналитических средств для реализации МТС. Еще следует отметить, что методы, предлагаемые Дж. Швагером для проверки устойчивости системы [3], нельзя назвать оптимальными. Не предлагается и методов статистической проверки МТС на устойчивость. В приведенном алгоритме можно выделить три основных стадии:
- постановка задачи;
- разработка МТС;
- проверка работоспособности (устойчивости) МТС.
Эти три стадии необходимо сохранить, но при этом методика нуждается в конкретизации и более подробной проработке. Этап 12 можно назвать лишним, учитывая критику «общеизвестных» систем, приводимую в литературе [3, 5]. Мы предлагаем использовать следующий алгоритм создания МТС, который схематично представлен на рис. 2.
Ниже представлено более подробное описание алгоритма:
1. Постановка задачи.
1.1. Определение и теоретическое обоснование явлений, информацию о которых должна предоставлять МТС.
1.2. Выбор типа разрабатываемой МТС.
1.3. Выбор финансовых инструментов, для работы с которыми предназначена МТС. Выбор участков данных, на которых будет проводиться разработка и оценка работоспособности МТС.
1.4. Определение размеров комиссионных издержек, принимаемых при работе для данной системы.
1.5. Выбор масштаба данных.
1.6. Определение цен, по которым проводятся сделки, и учёт проскальзывания (задержки исполнения сделки).
2. Разработка МТС.
2.1. Формирование алгоритма принятия решений МТС и подбор (разработка) элементов, необходимых для создания МТС.
2.2. Программная реализация отдельных элементов МТС и самой МТС.
78
№ 7 (23) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
2.3. Определение первоначальных параметров МТС.
3. Оценка результатов работы и проверка устойчивости МТС.
4. Принятие решения о доработке или возможности использования МТС.
Далее рассмотрим этот алгоритм по этапам. Одновременно будут приняты некоторые решения общего характера, необходимые для последующей разработки МТС для работы на отечественном рынке акций.
Этап 1. Постановка задачи
На данном этапе следует принять решение о том, за счет каких явлений разрабатываемая МТС будет генерировать прибыль.
По нашим наблюдениям, отечественный и зарубежные рынки акций имеют тенденцию демонстрировать сильные тренды длительностью порядка единиц недель и более, что согласуется с теорией рефлексивности Дж. Сороса. По сути, необходимо стремиться создать механическую торговую систему, которая принимала бы решения о покупке и последующей продаже акций для систематического извлечения прибыли из участия в восходящих тенденциях длительностью порядка
сийском рынке ликвидных акций [6]. Разработка МТС для отработки нисходящих движений должна стать системой для уменьшения риска, так как включение в систему стратегий, сильно отличных друг от друга, приведет к диверсификации доходов и снижению уровня риска. Также целесообразно включать и систему, которая подает сигналы, независимо от направления тренда.
Рисунок 2 - Блок -схема алгоритма создания МТС
№ 7 (23) - 2013
79
Проблемы экономики и менеджмента
Далее необходимо выбрать участок (участки) исторических данных, который будет использоваться в качестве образца для визуальной отладки МТС и выбора первоначальных значений ее числовых параметров. Кроме этого, необходимо сформировать портфель других данных, который позволит провести проверку МТС на устойчивость.
Необходимо определить размеры комиссионных издержек, принимаемых при работе для данной МТС. В литературе подчеркивается важность реалистичного учета технических издержек торговли [7].
Для максимального приближения результатов тестирования системы к реальным результатам, которые могут быть получены при использовании ее на практике, во время тестирования необходимо предусматривать, по нашим наблюдениям, издержки заинтересованного инвестора на комиссионное вознаграждение и спред (разность котировок покупки и продажи), при достаточном объеме операций, в размере 0,2%.
Однако, на наш взгляд, прежде всего, необходимо оценить непосредственно результаты работы МТС, как аналитического метода, то есть, без учета технических издержек (комиссионных), а затем - провести анализ влияния последних на результаты ее работы. Поэтому основной объем тестирования можно проводить без учета комиссионных издержек, после чего оценивать их влияние на качество работы МТС.
Для создания МТС предлагаем использовать внутридневные (часовые) графики. Выбор именно часовых графиков объясняется следующими причинами:
• При анализе дневных графиков происходит значительная потеря информации о динамике цены и объема, в результате чего становится затруднительно произвести точное открытие и закрытие позиций. Часовой масштаб данных является достаточно подробным для интересующего нас масштаба ценовых движений.
• При анализе более подробных графиков значительно возрастает потребность в ресурсах вычислительной техники, которая используется при разработке МТС, да и реагировать на сигналы труднее, так как динамика цен на графиках с малым масштабом может измениться гораздо быстрее, чем МТС примет и приведет к исполнению свое решение.
С практической точки зрения, использование часовых графиков привлекательно и тем, что МТС, работающая на данном временном масштабе, требует внимания оператора всего несколько раз в день, позволяя, таким образом, сэкономить трудовые ресурсы предприятия. Кроме того, поддержание часовых графиков можно производить вручную, что позволяет не прибегать к получению котировок в режиме реального времени и снизить общие издержки на торговлю.
С учетом выбранного ранее временного масштаба, разрабатываемая нами МТС при принятии решений не будет учитывать информацию о количестве акций, выставленных на покупку и на продажу в данный конкретный момент времени.
Проскальзыванием (временной разностью моментов принятия решения о совершении сделки и фактического ее совершения) пренебрегли, так как решения принимаются посредством анализа часовых графиков, а время, необходимое на осуществление
80
№ 7 (23) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
сделки, можно считать незначительным. Таким образом, можно считать ценой проведения сделки цену закрытия соответствующего периода, на котором МТС приняла решение.
Этап 2. Разработка системы
На данном этапе, в соответствии с выбранным типом МТС, формулируются правила принятия решений МТС, подбираются и (или) разрабатываются необходимые для реализации этой идеи индикаторы технического анализа и техники управления капиталом.
Очевидно, что для создания МТС требуется разработать алгоритм входа в позицию и алгоритм выхода из позиции. На этой стадии могут подбираться или совершенствоваться уже существующие индикаторы технического анализа, которые могут далее использоваться в качестве стратегий или элементов стратегий входа, фильтрации и выхода системы, либо создаваться новые.
Далее необходимо выбрать программный продукт (аналитическую платформу), который будет использоваться для реализации МТС. По нашему мнению, в России на сегодняшний день наиболее распространен программный пакет «Metastock» (фирмы «Equis International», США).
Далее на этом этапе производится программная реализация как элементов МТС, так и МТС, в целом, в выбранном аналитическом программном пакете.
Параметрами МТС будем называть числовые параметры используемых индикаторов технического анализа и методов управления капиталом (контроля риска). На этом этапе необходимо добиться качественного функционирования системы на участке данных, выбранного для определения первоначальных значений числовых параметров МТС (при этом тестирование на других участках данных производиться не должно).
На данной стадии, с целью упрощения процесса, оценка осуществляется по следующим двум критериям: качество кривой чистой стоимости активов МТС, а также ее общий финансовый результат. Значения параметров изначально задаются в соответствии с логикой работы системы. Затем проводится тестирование системы с варьированием параметров по одному или в парах. В последнем случае использовался метод оценки поверхностей дохода [8].
По результатам данного этапа подбирается первоначальный набор значений параметров МТС, который в некотором диапазоне изменения значений числовых параметров устойчиво дает достаточно качественную кривую чистой стоимости активов на тестовых данных и приемлемый финансовый результат.
Этап 3. Оценка результатов работы системы
При оценке результатов тестирования МТС, наибольшее внимание, по нашему мнению, необходимо уделять критериям, некоторые из которых не могут быть формализованы, так как являются качественными и должны оцениваться экспертным путем. К ним относятся:
- Качество кривой чистой стоимости активов. Кривая ЧСА МТС должна демонстрировать тенденцию к росту на всем периоде тестирования. Если система работа-
№ 7 (23) - 2013
81
Проблемы экономики и менеджмента
ет только в одном направлении, допускаются некоторые просадки (падения капитала) во время длительного отсутствия благоприятных движений рынка в соответствующем направлении. В этом случае, такие убытки могут быть компенсированы другой системой, работающей в противоположном направлении, либо этой же, но после изменения направления движения рынка.
- Эффективность МТС. Система должна эффективно отработать существенные движения рынка, в нашем случае - восходящие движения длительностью порядка единиц недель. Во время сильного роста интересующего нас рынка, МТС должна также продемонстрировать рост ЧСА.
- Подводные кривые. Для наглядной оценки просадок капитала, которые дает МТС, будем использовать, так называемые, подводные кривые. Дж. Швагер описывает данный аналитический инструмент таким образом: «Подводная кривая изображает процентное снижение [торгуемого посредством МТС капитала] на конец каждого месяца, измеренное от предыдущего максимума ... Другими словами, подразумевая начало месяца в качестве даты начала торговли, подводная кривая отражает наибольший процентный убыток, относя его на конец месяца и предполагая, что счёт был открыт в наихудший из возможных предыдущих моментов начала торговли (на предыдущем максимуме стоимости активов)... Подводная кривая отражает максимально возможную переоценку активов в каждой точке...» [3].
- Количественные показатели работы МТС. Для оценки качества работы МТС, по нашему мнению, необходимо произвести расчет следующих количественных параметров: коэффициент прибыли МТС; соотношение числа прибыльных и числа убыточных сделок (либо процент прибыльных сделок); соотношение средней прибыли по прибыльной сделке и среднего убытка по убыточной; финансовый результат работы системы за период тестирования (годовые доходности МТС с учетом реинвестирования капитала).
- Определение устойчивости МТС. В литературе можно встретить два вида проверки торговых стратегий на устойчивость: проверка на устойчивость к варьированию параметров [3] и тестирование на данных не из образца (что, очевидно, можно назвать проверкой на устойчивость к новым данным) [3, 9, 10, 11]. Понятие «устойчивость МТС» предполагает сохранение системой работоспособности на новых данных, на данных по другим инструментам и при изменении значений числовых параметров МТС.
По нашему мнению, МТС должны эффективно использовать трендовую природу финансовых рынков, поэтому проверка МТС на устойчивость должна проводиться более тщательно, а её результаты должны давать более подробную и наглядную картину о границах устойчивости МТС в терминах варьирования её числовых параметров.
Таким образом, устойчивость МТС мы предлагаем проверять к следующим факторам:
- к новым ценовым данным того же ряда (финансового инструмента), на котором создавалась МТС (определялись первоначальные значения ее числовых параметров);
82
№ 7 (23) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
- к изменению значений числовых параметров МТС в значительном диапазоне;
- к использованию на данных других рядов (на других акциях, инструментах).
Для определения устойчивости МТС необходимо выбрать критерий, по которому можно будет судить о том, является ли та или иная вариация системы работоспособной или нет на рассматриваемом участке данных [12]. На наш взгляд, лучше всего для этих целей подходит коэффициент прибыли МТС.
Основным преимуществом данного показателя можно назвать то, что он, в отличие от показателей прибыли и доходности, позволяет сравнивать работу одной и той же вариации МТС на различных инструментах, волатильность (бета-коэффициент) которых сильно различается.
В целях определения устойчивости будем умножать вектор числовых параметров МТС на коэффициент, который мы назвали «коэффициентом варьирования параметров МТС». Именно коэффициент варьирования и будет изменяемым параметром системы. Иными словами, варьируя коэффициент варьирования, будем изменять в большую или меньшую сторону сразу все числовые параметры МТС. Таким образом, мы сможем построить график зависимости коэффициента прибыли от коэффициента варьирования, варьируя коэффициент варьирования с некоторым шагом.
Будем считать, что МТС является устойчивой на некотором участке изменения коэффициента варьирования, когда, иными словами, вероятные значения коэффициента прибыли превышают на нём 1.
Таким образом, МТС считается устойчивой на данном инструменте рынка (участке данных) в данном диапазоне изменения числовых параметров МТС, если можно утверждать, что она, с вероятностью 0,95, не демонстрирует убытка по результатам тестирования. Предложенный метод позволяет провести проверку устойчивости МТС на отдельном инструменте фондового рынка (участке данных). После того, как сделано заключение относительно устойчивости МТС на отдельных инструментах (участках данных), можно сделать вывод об общей степени устойчивости МТС.
Сделав вывод об устойчивости МТС, следует проанализировать качество ее работы. Для этого оцениваем качество кривых ЧСА и подводных кривых для нескольких вариаций МТС, образованных изменением всех параметров (изменением коэффициента варьирования системы) на одинаковую относительную величину.
Таким образом, нами были рассмотрены существующие классификации систем поддержки принятия решений на бирже, а также описана структурная модель механической торговой системы, элементы системы и взаимосвязи между ними. Рассмотрен также алгоритм создания механической торговой системы.
Список литературы:
1. Файзуллин Р.В. Классификация механических торговых систем (МТС) / Р.В. Файзуллин // Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы: материалы IX Междунар. науч.-техн. конф. - Донецк: ИПИИ «Наука i осв1та», 2008. - Т. 1. - С. 162166.
№ 7 (23) - 2013
83
Проблемы экономики и менеджмента
2. Кац Дж.О. Энциклопедия торговых стратегий: пер. с англ./ Дж.О. Кац, Д.Л. МакКормик. - М.: Альпина Паблишер, 2002.
3. Швагер Дж. Технический анализ: полный курс: пер. с англ./ Дж. Швагер. -М.: Альпина Паблишер, 2001. - 768 с.
4. Файзуллин Р.В. Классификация систем помощи принятия решений на бирже / Р.В. Файзуллин // Вестник Ижевского государственного технического университета. -2009. - № 1. - С. 56-58.
5. Шарп У.Ф. Инвестиции: пер с англ. / У.Ф. Шарп, Г.Дж. Александер, Дж.В. Бэйли. - М.: Инфра-М, 1998. -1027 с.
6. Файзуллин Р.В. Методика формирования механической торговой системы / Р.В. Файзуллин // Журнал АН Украины «Искусственный интеллект». - Донецк, 2008. -№ 4. - С. 159-160.
7. Wilson C. Realistic trading / C. Wilson // Active trader. - 2001. - Vol. 2, № 9. - P. 100-103.
8. Карпушев О. Визуальный анализ поверхностей дохода / О. Карпушев, К. Ко-пыркин // Современный трейдинг. - 2001. - № 3. - С. 20-23.
9. Meyers D. Better breakout trading: The Noise Channel system / D. Meyers // Active trader. - 2001. - Vol. 2, № 8. - P. 70-76.
10. Meyers D. The long and short of it: The Noise Channel system 2 / D. Meyers // Active trader. - 2001. - Vol. 2, № 9. - P. 66-71.
11. Meyers D. The optimization trap / D. Meyers // Active trader. - 2001. - Vol. 2, №
10. - P.68-72.
12. Файзуллин Р. В. Автоматизация торговой системы / Р. В. Файзуллин // Труды 4-го международного форума «Актуальные проблемы современной науки». Гуманитарные науки. Часть 28. Экономические науки. - Самара: Самар. гос. обл. ун-т (Наяно-вой), 2008. - С. 124-136.
13. Шутов А.Б. Метод долевого участия в исследовании повышательных и понижательных тенденций параметров динамического ряда биржевых акций золота // Приволжский научный вестник - 2011. - № 2. - С. 41-48.
List of references:
1. Faizullin R.V. Classification of mechanical trading systems (MTS) / R.V. Faizullin // Artificial intelligence. Intelligent systems: proceedings of IX Intern. nauch.-tehn. conf. - Donetsk, 2008. - Vol. 1. - P. 162166.
2. Katz J.O. Encyclopedia of trading strategies: trans. from English / J.O. Katz, D.L. McCormick. - M: Alpina publisher, 2002.
3. Schwager J. Technical analysis. The complete course: trans. from English / J. Schwager. - M: Alpina publisher, 2001. - 768 p.
4. Faizullin R.V. Classification of decision-making systems on the exchange / R.V. Faizullin // Vestnik of the Izhevsk state technical University. - 2009. - № 1. - P. 56-58.
5. Sharp U.F. Investment: transl. from English / U.F. Sharp, G.J. Alexander, J.V. Bailey. - M: Infra-M, 1998. - 1027 p.
6. Faizullin R.V. Method of the mechanical trading systems formation / R.V. Faizullin // J. SA of Ukraine «Artificial intelligence»/ - Donetsk, 2008. - № 4. - P. 159-160.
7. Wilson C. Realistic trading / C. Wilson // Active trader. - 2001. - Vol. 2, № 9. - P. 100-103.
8. Karpushev O. Visual analysis of income surfaces / O. Karpushev, K. Kopyrkin // Modern trading/ -2001. - № 3. - P. 20-23.
9. Meyers D. Better breakout trading: The Noise Channel system / D. Meyers // Active trader. - 2001. - Vol. 2, № 8. - P. 70-76.
10. Meyers D. The long and short of it: The Noise Channel system 2 / D. Meyers // Active trader. -2001. - Vol. 2, № 9. - P. 66-71.
11. Meyers D. The optimization trap / D. Meyers // Active trader. - 2001. - Vol. 2, № 10. - P. 68-72.
84
№ 7 (23) - 2013
Проблемы экономики и менеджмента
12. Faizullin R.V. Automation of the trading system / R.V. Faizullin // Proceedings of the 4-th international forum «Actual problems of modern science». The Humanities. Part 28. Economic science. - Samara: Samara state regional University (in the name of Nayanova), 2008. - P. 124-136.
13. Shutov A.B. The equity method in the study of upward and downward trends in the parameters of the dynamic series of shares of stock of gold / / Privolzhskiy nauchnyy vestnik - 2011. - № 2. - P. 41-48
№ 7 (23) - 2013
85
