CC BY
78
УДК 336.76:51
АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА ДИСБАЛАНСА ВАЛЮТНЫХ КУРСОВ ЗЕРКАЛЬНЫХ ПАР
Д.А.Герцекович1
Иркутский государственный университет, 664003, г. Иркутск, ул. Карла Маркса, 1.
Приводится аддитивный и мультипликативный алгоритм оценки состояния зеркальных пар. Дается система предпочтительности валютных пар. Определены начальные приближения оптимального бара. Приводятся результаты тестирования аддитивного алгоритма. Ил. 3. Табл. 1. Библиогр. 8 назв.
Ключевые слова: динамика валютного курса; аддитивный и мультипликативный алгоритм; автоматические системы торговли; зеркальные пары; тестирование и оптимизация алгоритма. ANALYSIS ALGORYTHMS OF MIRROR PAIRS EXCHANGE RATES DISBALANCE D.A. Gertsekovich
Irkutsk State University, 1 Carl Marx St., Irkutsk.
The author presents an additive and multiplicative algorithm for the estimation of mirror pairs condition. He gives the preference system of currency pairs. He determines the initial approximations of the optimal bar. The results of additive algorithm testing are presented. 3 figures. 1 table. 8 sources.
Key words: dynamics of exchange rate; additive and multiplicative algorithm; automatic trading systems; mirror pairs; testing and algorithm optimization.
Любая торговая система является системой принятия решений на основе анализа предыдущей ин-
формации. Такие качества торговой системы, как порядок, системность, автоматизм и объективизм, позволяют извлечь больше прибыли, чем система, оставляющая решение за инвестором, так как она накапливает прибыль при наличии сильного тренда и автоматически ограничивает убытки при ложных всплесках цен. Еще одним, но далеко не последним пре-
имуществом торговой системы является ее психологическая устойчивость, т. е. имеющая место полоса
неудач не может сказаться на торговой тактике «здоровой» системы.
Торговая система через специальный программный интерфейс подключается к торговому терминалу брокера, обеспечивая таким образом непрерывное пополнение всей необходимой информацией для принятия решений.
Оценка максимально возможного выигрыша и соответствующие оптимальные бары (за 2004 г.)
Номер валютной пары Валютная пара Оптимальный бар (мин.) Спрэд (пункты) Прибыль (пункты) Цена пункта (USD) Прибыль (USD) Прибыль (%)
1 EUR/CHF 60 7 35 915 9,76 342 988 100,00
2 CHF/JPY 60 10 40 676 9,63 390 896 113,97
3 EUR/GBP 60 5 21 557 19,77 421 870 123,00
4 AUD/JPY 60 10 54 015 9,63 519 084 151,34
5 AUD/USD 30 5 71 237 10 712 370 207,70
6 AUD/CAD 60 10 75 228 10,12 753 032 219,55
7 USD/JPY 30 5 86 857 9,63 834 696 243,36
8 USD/CAD 30 5 102 928 10,12 1 030 309 300,39
9 GBP/CHF 60 15 110 806 9,76 1 058 197 308,52
10 USD/CHF 25 5 123 066 9,76 1 175 280 342,66
11 EUR/USD 15 4 121 273 10 1 212 730 353,58
12 EUR/CAD 30 10 127 067 10,12 1 271 941 370,84
13 EUR/JPY 15 10 150 906 9,63 1 450 207 422,82
14 EUR/AUD 30 10 162 094 9,62 1 549 619 451,80
15 GBP/USD 15 5 178 383 10 1 783 830 520,09
16 GBP/JPY 30 10 191 693 9,63 1 842 170 537,09
1Герцекович Давид Арташевич, кандидат технических наук, доцент кафедры естественных дисциплин международного института экономики и лингвистики, тел.: (3952)249998, e-mail: davidgerc@yahoo.com
Gertsekovich David Artashevich, Candidate of technical sciences, associate professor of the chair of Natural Sciences of International Institute of Economics and Linguistics, tel.: (3952) 249998, e-mail: davidgerc@yahoo.com
При построении эффективной торговой системы на валютном рынке необходимо, прежде всего, ответить на следующие основные вопросы:
1. Какие валютные пары использовать? В таблице представлены результаты оценки максимально возможного выигрыша для наиболее часто торгуемых валютных пар [2, 3]. Все пары упорядочены по потенциально возможной максимальной прибыли. В последнем столбце таблицы указан прирост (в %) по отношению к прибыли пары ЕиМСИЕ. Таким образом, полученные оценки позволяют выстроить таблицу предпочтительности для представленного списка ва-
Ptk,i,norm 1 * 2 ' (Ptk,i Pi,min)/( Р1,мах Pi,min).
Очевидно, что таким образом нормированные значения P^ncm цен принадлежат интервалу [-1, +1] и являются величинами безразмерными.
В режиме реального времени отслеживаются Р,тП и Р,мах. Если поступающие данные находятся в заданном диапазоне, то продолжаем работу, т. е. производим нормировку цен, иначе производится перерасчет диапазона цен: Р,тП и Р,,мах с последующим перенормированием цен как для данного бара, так и для всех предыдущих баров из History (длина истории котировок) [1, 2]. Очевидно, что чем больше History и вели-
Рис. 1. Фрагмент курсовой динамики зеркальной пары вВР/СИЕ и ЕиМОВР (бар 1 минута)
лютных пар. Так, например, если предполагается использовать зеркальные пары EUR/USD и USD/CHF, а также GBP/CHF и EUR/GBP, то можно ожидать, что первая зеркальная пара (при прочих равных) при тестировании на достаточно длинном интервале времени покажет прибыльность в 1,6 раза больше, чем пара GBP/CHF и EUR/GBP. Не менее информативны полученные оценки оптимального бара для каждой валютной пары (таблица), которые можно использовать как начальные приближения при оптимизации и тестировании торговой системы.
2. Где входить в рынок с длинными или короткими позициями? Разработке алгоритмов выработки торговых сигналов посвящено значительное число работ [5, 6, 8 и др.] и, в частности, для зеркальных пар [1, 2, 3]. Настоящая статья является продолжением цикла работ, посвященных разработке алгоритмов принятия торговых решений на зеркальных парах [1, 2, 3, 4].
Пусть на заданном интервале времени t1, t2, ..., tn заданы курсы валют. Пронормируем исходные данные по динамике цен: Pt1,i, Pt2,i, .■■, Ptn,i,
где Ptkj для определенности представляют собой медиану цены курса /'-ой валюты (далее в тексте: валюта) в k-ом баре, k = [1: n], i - номер валюты, i = [1: m]. Для этого на заданном интервале времени k = [1: n] определим:
P^ = max(Ptk,) и
Pimin = min(Ptki); k = [1: n].
Нормировка осуществляется по формуле
чина бара, тем более продолжительные тренды исследуются. Оценка состояния зеркальной пары может быть оценена аддитивным и мультипликативным алгоритмом.
Аддитивный алгоритм. В аддитивном алгоритме средняя цена зеркальной пары (на рис. 1 представлен фрагмент динамики зеркальной пары GBP/CHF и EUR/GBP) рассчитывается через среднюю арифметическую. А именно, для зеркальной пары валютных пар i, j определим:
1. Усредненное значение их цен (предварительно нормализованных и сглаженных) в настоящем баре:
Ytki,j = (Р tki + Р tkj)/2.
Здесь i, j - номера валютных пар, tk номер момента времени (номер бара).
2. Скользящую среднюю их усредненной цены Ytk,j
aver.
Поясним понятие «скользящие средние» [2, 6, 8]. Они представляют собой один из простых и поэтому наиболее часто используемых показателей, относящихся к классу следующих за тенденцией. Есть три основных вида скользящих средних: линейно-акцентированная, экспоненциальная и взвешенная. Большинство трейдеров используют линейно-акцентированную скользящую среднюю, поскольку ее просто вычислить и она зачастую дает вполне приемлемые результаты торговли.
Линейно-акцентированная скользящая средняя:
СС = (Рп + Рп-1 + ... + Р1) / n.
Данный показатель является средним арифметическим фиксированного числа цен предыдущих периодов времени (баров), включая текущий период (бар). Здесь СС - скользящее среднее, Pn, Pn-1, ...,Pi -цены предыдущих периодов, Р1 - цена последнего периода (бара), n - количество рассматриваемых периодов (баров) или период усреднения.
При добавлении очередной цены последовательность, которая берется для вычисления средней, сдвигается на одну позицию вправо, поэтому средняя как бы движется (скользит) вслед за ценами. Относительно более короткая скользящая средняя чувствительнее к изменению цен и позволяет заметить новый тренд раньше. Она также чаще меняет направление и дает больше «зазубрин». Относительно более длинная скользящая средняя дает меньше «зазубрин», но дольше запаздывает с определением начала тренда.
Поскольку скользящая средняя основывается на прошлых ценах, то на растущем рынке скользящая средняя окажется ниже текущей цены, а на падающем - выше. Таким образом, когда ценовой тренд меняет направление с восходящего на нисходящее, цены пересекают скользящую среднюю сверху вниз. Похожим образом, когда ценовой тренд меняет направление с нисходящего на восходящее, цены пересекают скользящую среднюю снизу вверх.
Вернемся к аддитивному алгоритму. Величина отклонения между Ytkij и Ytkijaver в данном баре отражает наличие (либо отсутствие) дисбаланса курсов между i-ой и j-ой валютными парами (йЬ) следовательно, чем больше величина отклонения, тем более выраженный тренд ожидается [2, 5, 8], а знак разности йЬ, = Ykij -Ytnjaver определяет направление динамики цен в ближайшем обозримом будущем (здесь под трендом цен для зеркальной пары валют понимается ожидаемое превалирующее направление динамики их осреднен-ной цены). В основу данного алгоритма заложено предположение о том, что если под действием некоторого внешнего воздействия (в данном случае к рассматриваемой зеркальной паре валютных пар - i, j) система была выведена из равновесного состояния, то спустя некоторое время при прочих равных данная система будет стремиться возвратиться к своему равновесному состоянию.
Представляется целесообразным выделить три зоны в нормированном пространстве цен. Для этого возьмем два фильтра: Filter, Filter2. A именно:
1. Если \ йЬи\ < Filter1, то никаких действий в данном баре не предпринимаем, т. к. полагаем, что если в ближайшее время и будет некоторое изменение уровня цен, то оно будет сравнимо со spread и, следовательно, открытие транзакции преждевременно.
2. Если Filter1 < \ йЬи\ < Filter2, то предполагается продолжение тенденции, т. е. в этой зоне ожидается увеличение |йЬу|, т. к. влияние воздействия извне продолжается в первоначальном направлении. Следовательно:
а) если Dbjj= Y^kij - Ytkijaver > 0, то предполагается рост осредненной цены для пар i, j в целом, т. е. целесообразно открыть транзакцию buy (купить) одновременно для обеих валютных пар;
б) если Dbi,j = Ytkij _ Ytkij aver < 0, то предполагается снижение осредненной цены и, следовательно, целесообразно открыть транзакцию sell (продать) одновременно для обеих валютных пар.
Разумеется, для обоих вариантов пункта 2 необходимо:
- получить подтверждение о продолжении тенденции (например, по алгоритму Херста (H > 0,5), с помощью ATR Trailing Stop [2, 3], MACD, Фостера-Стьюарта, на основе парной регрессии как функции времени, либо можно воспользоваться методом проверки существенности различия средних [7];
- убедиться в отсутствии противонаправленного тренда для более крупного бара одним или несколькими методами, перечисленными выше;
- предусмотреть случай, когда \ йЬи\ «пробивает» Filter2, т. е. становится справедливым неравенство: \ йЬи\ > Filter2. В этом случае (см. ниже) необходимо включить более «жесткий» stop loss, т. к. более вероятным становится разворот тенденции. Здесь: stop loss - стоп-приказ, применяемый для ограничения убытков, то есть, например, закрытие позиции на заданном уровне цены при ее движении в сторону убытков (это пример денежной остановки).
3. Если \йЬи\ > Filter2, то предполагается смена тенденции (полагаем, что имеющий место тренд исчерпал себя и в ближайшем будущем компенсационные механизмы развернут тренд в обратном направлении), т. е. в этой зоне ожидается уменьшение \ йЬ,\. Следовательно:
Если йЬц = Ytki,j _ Ytkij aver > 0, то предполагается снижение цен для пар i, j в целом, т. е. целесообразно открыть sell для обеих валютных пар.
Если Db,j = Ytkij - Ytkij aver < 0, то предполагается рост цен и, следовательно, целесообразно открыть buy для обеих валютных пар.
Очевидно, что открытие в пункте 3 осуществляется только после получения подтверждения о развороте тенденции, которое можно, например, оценить с помощью показателя Херста, с помощью ATR Trailing Stop и т. д.
Показатель Хёрста (метод нормированного размаха) вычисляется по формуле
H=lg(R/S)/lg(n/b); 0 < H < 1,
где Ь - константа (обычно принимается Ь = 2, что, по мнению Хёрста, вполне приемлемо для оценки Н сравнительно кратковременных временных рядов). H - показатель Хёрста, R - максимальный размах исследуемого ряда:
R = High-Low на рассматриваемом отрезке времени; S - стандартное отклонение (квадратный корень из дисперсии); n - число наблюдений (объем выборки), в данном случае - число баров.
Далее анализируем значение показателя H в заданном баре:
- Если H < Pr, то в следующем баре ожидается смена тенденции (так называемая «поворотная точка»). Чем меньше значение H (т. е. чем ближе к нулю), тем смена тенденции более вероятна, где Pr - параметр метода нормированного размаха, начальное значение которого Pr = 0,5.
- H « Pr - нет выраженной тенденции и не ожидается разворот (боковой тренд).
- H > Pr - продолжение тенденции. Очевидно, что чем больше H (т. е. чем ближе к единице), тем более выраженной ожидается тенденция. Тенденция к увеличению в прошлом означает тенденцию к увеличению в будущем. И наоборот, тенденция к уменьшению в прошлом означает в среднем продолжение уменьшения в будущем. Чем больше Н, тем сильнее тенденция.
Очевидное преимущество показателя Хёрста -универсальность, так как его можно использовать как на трендовых рынках, так и при игре в диапазоне цен.
Проведенные ранее тестовые испытания показателя Н свидетельствуют, что по своей эффективности данный алгоритм ни в чем не уступает другим техникам, нашедшим широкое применение на финансовых рынках [2].
Последний пункт 3 аддитивного алгоритма противоречит основным положениям классического технического анализа. Однако следует подчеркнуть, что эти неравенства начинают «работать» только после того, как вспомогательные (классические) инструменты указывают на разворот тенденции.
Точка выхода из транзакций определяется с помощью ATR (Average True Range) Trailing Stop, который в качестве входной информации использует динамику величины дисбаланса Db,.
Параметры алгоритма: Bar (размер временного интервала, на котором фиксируется цена валютной котировки), History, Filter1, Filter2, параметры показателя Херста, ATR и других известных алгоритмов, привлекаемых дополнительно, n1, n2 - число баров, используются для вычисления двух скользящих средних: при предварительном сглаживании цен (n1) и при осреднении средней цены пары валютных пар (n2). Перечисленные выше параметры алгоритма дисбаланса валютных курсов идентифицируются по результатам тестирования алгоритма на исторических данных.
Мультипликативный алгоритм. На пентаграмме (рис. 2) отображены главные торгуемые мировые валюты, на долю которых приходится основной объем всех операций на рынке FOREX. Сплошные прямые, соединяющие вершины пентаграммы - суть наиболее часто торгуемые валютные пары. Тогда, «длины» сторон пентаграммы - это курсы этих валютных пар:
Эта пентаграмма может быть использована как эффективное средство при усвоении механизмов взаимодействия основных составляющих валютного рынка и для визуализации динамики во времени курсов валют на плоскости.
Двумерный визуальный анализ. Действительно, пронормировав курсы валют по отношению к первому бару анализируемого отрезка исторических данных, мы получим пентаграмму, у которой все стороны на начальный момент времени равны между собой и равны единице (сплошные линии). А в дальнейшем, по мере изменения ситуации на рынке валют, изменятся курсы валют и, следовательно, изменятся длины сторон пентаграммы по отношению к ее стартовому «правильному» варианту. В качестве иллюстрации рассмотрим следующий пример. Пусть в момент времени t, непосредственно следующий за первым моментом времени, EUR значительно усилился по отношению ко всем остальным валютам, тогда как GBP, USD, JPY и CHF остались на прежнем уровне. На пентаграмме это означает, что «увеличились» прямые EURCHF, EURGBP, EURJPY, EURUSD, тогда как остальные остались без изменения. На рис. 2 усиление EUR означает смещение соответствующей вершины пентаграммы по радиальному направлению от центра и, наоборот, ослабление - это смещение вершины к центру (пунктирные линии). Нормированные курсы валют в начальный момент времени должны быть равны единице, т.е. должны быть равны между собой [4]. Предложенный способ визуализации не может обеспечить этого требования, поэтому следует попытаться поискать более приемлемые способы графического представления динамики курсов валют.
Так, при попытке графически отобразить динамику двух валют (одна валютная пара) вполне достаточно рассмотреть прямую, на которой необходимо поместить две точки, «расстояние» между которыми в начальный момент времени равно единице (1D - анализ). Это расстояние увеличится, если EUR укрепится при неизменном USD, и уменьшится в противном случае.
Для графической визуализации динамики трех валют (пусть это будут EUR, USD и GBP) необходим 2D
- анализ. «Стартовая» фигура - равносторонний треугольник. По аналогии с рис. 2, стороны треугольника
- это валютные пары. Далее, по мере изменения ситуации на валютном рынке треугольник трансформируется (например, при усилении EUR и неизменившихся за рассматриваемое время USD и GBP получим равносторонний треугольник).
Графический анализ четырех валют требует 3D -анализа (трехмерный визуальный анализ). В начальный момент времени - это правильная треугольная пирамида, которая с течением времени трансформируется по мере поступления информации по динамике курсов валют. Далее, при попытке графического отображения пяти и более валют следует обращаться к 4-х (и более) мерным пространствам. На практике эти отображения оказываются малополезными, трудночитаемыми и, следовательно, неэффективными. Таким образом, предложенный выше способ визуализации с
помощью пентаграмм является вполне приемлемым, легкоусваиваемым и доступным в работе трейдера.
Рассматривая всевозможные треугольники пентаграммы (рис. 2), можно получить систему балансовых соотношений, которые активно используются в практике финансового анализа. Рассмотрим, например, все треугольники пентаграммы со стороной EURGBP и последовательно с вершинами USD, JPY и CHF:
1) EUR/GBP = (EUR/USD):(GBP/USD), (треугольник EUR-GBP-USD, напомним, что это соотношение используется для вычисления кросс-курса EUR/GBP через американский доллар).
2) EUR/GBP = (EUR/JPY):(GBP/JPY), (треугольник EUR-GBP-JPY).
3) EUR/GBP = (EUR/CHF):(GBP/CHF), (треугольник EUR-GBP-CHF).
Далее последовательно для сторон пентаграммы EURUSD, USDJPY, GBPCHF и CHFJPY (исключая повторяющиеся соотношения) получим:
4) EUR/USD = (EUR/CHF:(USD/CHF), (треугольник EUR-USD-CHF).
5) EUR/USD = (EUR/JPY):(USD/JPY), (треугольник EUR-USD-JPY).
6) USD/JPY = (GBP/JPY):(GBP/USD), (треугольник GBP-USD-JPY).
7) USD/JPY = (USD/CHF)*(CHF/JPY), (треугольник CHF-USD-JPY).
8) CHF/JPY = (EUR/JPY):(EUR/CHF), (треугольник CHF-EUR-JPY).
9) CHF/JPY = (GBP/JPY):(GBP/CHF), (треугольник CHF-GBP-JPY).
10) GBP/CHF = (GBP/USD)*(USD/CHF), (треугольник CHF-GBP-USD).
В мультипликативном алгоритме среднюю для зеркальной пары валют определим через произведение нормированных цен валютных пар с номерами i и j. Однако нормирование в этом случае производится по видоизмененной формуле
Рtk,i,norm *{Рщ - Pi. min)/(Рi. мах - Рi. min).
Необходимость внесения изменения в формулу вызвана тем, что при оценке состояния зеркальной пары через среднюю геометрическую более удобно использовать неотрицательные нормированные значения цен.
Однако, как следует из десяти выписанных выше балансовых соотношений, анализ произведений курсов зеркальных пар сводится к тривиальному анализу курса третьей валюты, которая определяется соответствующим треугольником представленной выше пентаграммы. Так, для зеркальной пары {EUR/USD, USD/CHF} произведение EUR/USD*USD/CHF (следует из соотношения 4) эквивалентно динамике пары EUR/CHF. Таким образом, мультипликативный алгоритм не облегчает анализ динамики курсов валют и в дальнейшем рассматриваться не будет.
Проиллюстрируем работу аддитивного алгоритма на двух конкретных примерах (рис. 3). В работе использованы данные «Refco» (www.refcofx.com) за 2004 год по всем валютам. Бар - одна минута.
Пример 1. 1) Одновременное открытие двух транзакций в баре номер 1650 (05.01.2004): buy EUR/GBP и buy GBP/CHF (open price соответственно: 0.7009 и 2.2246).
2) Одновременное закрытие транзакций в баре номер 1810: sell EUR/GBP и sell GBP/CHF (close price соответственно: 0.7006 и 2.2281).
Без учета транзакционных издержек результаты, соответственно, следующие: -3 пункта и + 35 пунктов, с итоговым результатом + 32 пункта при общей продолжительности транзакций чуть более 3 часов.
Пример 2. 1) Одновременное открытие двух транзакций в баре номер 2682 (06.01.2004): buy EUR/GBP и buy GBP/CHF (open price соответственно: 0.6997 и 2.2321).
2) Одновременное закрытие транзакций в баре номер 2800: sell EUR/GBP и sell GBP/CHF (close price соответственно: 0.6999 и 2.2365).
Без учета транзакционных издержек результаты, соответственно, следующие: +2 пункта и + 44 пункта, с итоговым результатом + 46 пунктов при общей продолжительности транзакций чуть менее 2 часов.
Результаты тестирования. Тестирование аддитивного алгоритма анализа дисбалансов и алгоритма «Линза» проводилось по данным 2004 года. Каждый из алгоритмов тестировался независимо, причем без комбинации с другими известными алгоритмами, чтобы детали комбинирования не мешали сравнительному анализу. Получены следующие выводы:
EUR/GBP, GBP/CHF, БАР 1 МИН
1 191 381 571 761 951 1141 1331 1521 1711 1901 2091 2201 2471 2661 2851 3041
НОМЕР БАРА
Рис. 3. Примеры открытия и закрытия транзакций по аддитивному алгоритму
1. Если направление динамики курсов зеркальной пары соответствует ожидаемому, то алгоритм дисбаланса показывает по прибыльности результаты ниже, чем алгоритм «Линза» [1, 2]. Это объясняется тем, что удачно выбранное направление в алгоритме «Линза» позволяет, как правило, получить прибыль по обеим транзакциям (см. пример выше). А в алгоритме анализа дисбалансов разнонаправленность динамики зеркальной пары приводит к тому, что итог по каждой паре транзакций определяется как разность двух результатов (как правило, это сумма выигрыша по одной сделке минус величина проигрыша по другой). Это значительно снижает эффективность второго алгоритма.
2. Если направление открытой пары транзакций выбрано неверно, то по перечисленным выше причинам алгоритм анализа дисбалансов теряет значительно меньше, так как проигрыш по одной паре компенсируется выигрышем по другой.
Библиографический список
3. Таким образом, изложенный алгоритм более надежен, менее рискован, дает значительно меньшую «просадку». В конечном счете, это свидетельствует о том, что на практике алгоритм анализа дисбалансов значительно более предпочтителен для трейдеров, менее склонных к риску, тогда как игроки, не боящиеся рисковать, могут остановить свой выбор на алгоритме «Линза» [1, 2].
4. Сравнение вышеперечисленных алгоритмов с классическими алгоритмами показало, что алгоритм «Линза» и алгоритм дисбаланса более надежны и более прибыльны.
5. Комбинированное использование аддитивного алгоритма дисбаланса и алгоритма «Линза» с такими известными инструментами, как ADX, MACD, RSI, повышает прибыльность методов и значительно снижает инвестиционный риск.
1. Герцекович Д.А. Зеркальные пары. Алгоритм «Линза». -Иркутск: Известия ИГЭА, 2007. № 4. С. 35-38.
2. Герцекович Д. А. Количественные методы анализа финансовых рынков: учеб. пособие. Иркутск, Изд-во Иркут. Гос. Ун-та, 2008. 335 с.
3. Герцекович Д.А., Минакин А.Н., Скитневский Д.М. Об одном способе оценки максимально возможной прибыли на рынке FOREX // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета, М.: 2009. №4 (31), С. 1218.
4. Герцекович Д.А. Зеркальные пары. Анализ дисбаланса валютных курсов. Мультивалютная визуализация // Иркутск: Вестник ИРГТУ, 2009. №4(40). С. 81-85.
5. ЛеБо Ч. И Лукас Д. В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков. М.: Альпина, 1999. 304 с.
6. Лин. К. Дейтрейдинг на рынке Рогех. Стратегии извлечения прибыли. М.: Альпина, 2007. 240 с.
7. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. 276 с.
8. Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже. М.: Диаграмма, 2003. 352 с.
УДК 338
ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ СРЕДНЕГО БИЗНЕСА
С.А.Дзюба1
Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
В статье рассматриваются наиболее общие подходы к исследованию производительности корпоративных информационных систем (КИС). Определяются специфические особенности КИС для предприятий среднего бизнеса. Исходя из них, предлагается технология повышения производительности, существенно расширяющая возможности электронных таблиц. Табл. 2. Библиогр. 11 назв.
Ключевые слова: корпоративные информационные системы; производительность КИС; теория информации.
INCREASING THE EFFICIENCY OF CORPORATE INFORMATION SYSTEMS FOR SMALL BUSINESS S.A. Dzuba
Irkutsk State Technical University 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074
The article deals with the most common approaches to the study of corporate information systems efficiency (CIS). The author identifies the specific features of CIS for mid-size businesses which allow to propose the technology to increase productivity, significantly extending the capabilities of spreadsheets. 2 tables. 11 sources.
Key words: corporate information systems; efficiency of computer information systems; information theory.
1Дзюба Сергей Ануфриевич, кандидат технических наук, доцент кафедры финансов и кредита, тел.: (3952) 511695, e-mail: dfirk@mail.ru
Dzuba Sergei Anufrievich, Candidate of technical sciences, associate professor of the chair of Finance and Credit, tel.: (3952) 511695, e-mail: dfirk@mail.ru
