CC BY
68
Комплексное использование биржевых симуляторов как наиболее эффективное направление их применения Integrated use of exchange simulators as the most effective direction of their
application
Мотуз Сергей Александрович к.э.н., доцент кафедры ФР и ФМ НИУ-ВШЭ СПб, научный сотрудник НУЛ «ИКИС»
nauchruk@mail. ru
Motuz Sergey A.
Ph.D., assistant professor of DF and FM
HSE St. Petersburg,
researcher of Scientific-Educational Laboratory “Studies of corporate innovation
systems” nauchruk@mail. ru
Аннотация. Данная статья посвящена проведению биржевых тренингов с использованием on-line симуляторов. В настоящей статье доказывается необходимость и эффективность применения биржевых тренингов в учебном процессе. Наряду с прочим, при этом подчеркивается возможность применения биржевых симуляторов и баз данных в научной работе.
Ключевые слова: тренинги, биржевые симуляторы, активные методы обучения
Abstract. This article is dedicated to conducting trainings exchange using online simulations. In this paper, we prove the necessity and effectiveness of the exchange training in teaching. Among other things, while emphasizing the possibility of using exchange simulators and databases in scientific work.
Keywords: training, exchange simulators, active learning methods
Общеизвестно, что на рынке труда получают продвижение, как правило, те выпускники, которые обладают не только современными знаниями, но и
конкретными и актуальными навыками и умениями, применимыми в реальной практической работе.
Качество знаний, получаемых студентами НИУ-ВШЭ, уровень их теоретической и языковой подготовки являются достаточно высокоми и обычно сомнению не подвергаются.
Но все мы знаем, что существует некоторый разрыв между компетенциями наших выпускников и требованиями работодателей. Этот разрыв связан конечно с рядом объективных причин, но главной из них является отсутствие навыков конкретной практической работы в избранной сфере. Одним из способов ликвидации этого пробела является использование учебных биржевых симуляторов [10]. По этому пути пошел СПб кампус НИУ -ВШЭ, кафедра ФР и ФМ под руководством д.э.н., профессора Роговой Е.М.
С 2009 г. на кафедре ФР и ФМ проводится и постоянно модернизируется «Биржевая Игра». Биржевая игра» - яркий пример учебных биржевых симуляторов.
Общая идея «Биржевой игры» состоит в адаптации методологии и методики использования учебных симуляторов применительно к подготовке слушателей в области биржевого дела, а также в стимулировании «активного соучастия» студентов в процессе освоения учебного материала [8]. Одним из самых лучших способов привлечь студентов к такому способу освоения материала является применение профессиональных симуляторов. Симуляторы - это специальные компьютерные программы, целью которых является имитация некоторой профессиональной деятельности для формирования у обучаемых специальных навыков. Такие программы используются при подготовке пилотов, судоводителей и пр. Основная сложность при создании таких программ - максимально приблизить тренировки на симуляторах к реальным условиям. В этом плане финансово-экономические симуляторы находятся в привилегированном положении, поскольку экономист зачастую работает на ЭВМ и имитировать элементы его профессиональной деятельности существенно проще.
Важным позитивным аспектом внедрения биржевых симуляторов в форме «Биржевой игры» в НИУ-ВШЭ является сотрудничество с немецкими коллегами, благодаря которому «Биржевая игра» и стала возмоожной. Особую признательность в связи с этим СПб кампус НИУ-ВШЭ и кафедра ФРФМ выражают Баварскому объединению сберегательных касс и лично господину Р. Фальтермайеру.
«Биржевая игра» (Stock Market Training) - пример использования компьютерных и интернет-технологий в обучении студентов. Сущность этого комплекса состоит в имитации рабочего места трейдера. Обучаемому предоставляется возможность на основании реальной экономической информации принимать конкретные инвестиционные решения. Студент во время занятий может почувствовать себя в роли трейдера, поскольку УПК по сущности своей работы идентичен автоматизированному рабочему месту трейдера.
Благодаря этому возможно реализовать одну из основных целей «Биржевой игры» - дать обучаемым не только теоретические знания высокого качества, но и прививать им конкретные практические навыки, полезные в профессиональной деятельности.
В частности, благодаря использованию симулятора стало возможным более эффективно осуществлять:
1. Исследование применимости тех или иных инструментов инвестиционного анализа в сложившихся экономических условиях благодаря работе с реальной ценовой информацией. Так, например, общеизвестны правила применения скользящих средних в техническом анализе. Однако эффективность применения таких средних зависит от правильности выбора их длины. Выбор соответствующих сложившейся конъюнктуре характеристик скользящих средних удобно было проводить с помощью рассматриваемого УПК. Таким образом, студенты, участвующие в тренингах на симуляторах, могли использовать теоретические знания для конструирования действенных инструментов инвестиционного анализа.
2. Закрепление теоретических знаний практическими навыками. Яркий пример такого закрепления - использование тех или иных видов биржевых приказов. К моменту начала тренингов на симуляторах студентам известна классификация распоряжений клиента брокеру. Приказы принято классифицировать на лимитированные и рыночные. В зависимости от выбранной инвестиционной стратегии, студенты используют обе категории приказов, поскольку УПК «Биржевая игра» предоставляет возможность выбора типа приказа. Тем самым студенты в ходе практического занятия закрепляют теоретические знания, отличия одних типов приказов от других.
В экономической литературе часто описываются недостатки деятельности новичков на фондовом рынке:
- торговля без соответствующего плана
- торговля с недостаточным изучением как фундаментальных, так и конъюнктурных причин изменения курса фондовых ценностей.
- неряшливый текущий учет совершенных сделок (неточные записи о сделках)
- недостаточная диверсификация вложений
- излишняя эмоциональность совершения сделок.
К сожалению, все эти оплошности характерны и для существенной части наших студентов, впервые приступивших к занятиям на симуляторах. Цель преподавателя - выявлять эти недостатки и на исторических примерах операций на фондовом рынке показывать пагубность неверных действий.
Практика проведения «Биржевых игр» подтвердила эффективность организации работы студентов на практикуме в группах - биржевых командах. Это развивает навыки работы в команде. Кроме того, инвестиционный анализ - широкая сфера деятельности. Одному студенту провести полный инвестиционный анализ достаточно качественно едва ли под силу. Поэтому каждый студент прорабатывает собственное направление анализа. А затем результаты работы всех студентов каждой группы интегрируются в единое инвестиционное решение биржевой команды. Именно
командный подход способствует вовлечению студентов в совместную работу.
Вовлечение студентов в обсуждение происходит автоматически в процессе групповой работы. Игровая форма предоставляет студентам возможность доказать коллегам правильность своей точки зрения, чем они успешно пользуются, будучи увлеченными азартом игры. В крайнем случае дискуссия может быть поддержана просьбой преподавателя к капитанам всех участвующих биржевых команд доложить обоснование принимаемых инвестиционных решений.
Важным достоинством симулятора является фактически встроенная в него обратная связь. Любые принятые инвестиционные решения логическим образом оказывают влияние на баланс виртуального счета. Если студенты приняли верное решение, то валюта счета растет, в противном случае падает. Таким образом, студенты автоматически и постоянно наблюдают результаты и последствия принятых ими инвестиционных решений. Симулятор выступает в роли, своего рода, беспристрастного судьи.
Относительно системы оценивания возможны варианты:
1. Студенты оцениваются в зависимости от количества «заработанных» денег.
2. Оценивается активность студента и его вклад в работу команды.
Важным, с точки зрения применимости симуляторов, является и то, что симуляторы могут использоваться в работе виртуальных студенческих банков и инвестиционных компаний.
Что касается методик обучения применяемых в «биржевой игре», то они безусловно являются более интерактивными, способствуют «соучастию студентов в процессе обучения», что повышает усвояемость материала, готовит студентов к будующей профессиональной деятельности. Важным отличием применяемых в процессе биржевой игры методик обучения является их нацеленность на групповую работу студентов.
Используемые в процессе «биржевой игры» методические материалы и средства сети Интернет - биржевые симуляторы имеют следующие преимущества:
1. Адаптированность к уровню подготовки студентов, что позволяет постепенно закреплять навыки и умения.
2. Использование биржевых котировок фактически в режиме реального времени. Это позволяет привить обучаемым практически применимые навыки, повысить их профессиональную психологическую устойчивость. Важно отметить, что «Биржевая игра» носит в НИУ-ВШЭ СПб
завершенный характер и осуществляется вручение студентам - участникам соответствующих немецких сертификатов.
«Биржевая игра» постоянно совершенствуется, в настоящее время осуществляется ее проведение на иностранных языках. При этом особое внимание уделяется обработке и анализу корпоративных данных на иностранных языках.
Не менее важным направлением использования биржевых симуляторов, т.е. комппьютерных биржевых тренажеров, является научная деятельность.
Общеизвестные недостатки фундаментального и технического анализа подводят нас к выводу о том, что только этих двух методов анализа недостаточно для эффективного прогнозирования курсов ценных бумаг. Не достаточно, как минимум потому, что фундаментальный анализ не может оценить и учесть всей совокупности факторов, одновременно обусловливающих движение курсов ценных бумаг. В связи с этим может стать интересной разработка междисциплинарного подхода к комплексному инвестиционному анализу. Для примера проведем обоснование необходимости новаторского подхода, использующего категории и методологию, применяемые как в экономике, так и в физике. Проводимые в НИУ-ВШЭ научные конференции подтверждают актуальность данного научного направления, т.е. междисциплинарного подхода . В рамках изучаемой нами темы - инжиниринга
инвестиционных стратегий - особый интерес представляет исследование процессов инерционности на фондовом рынке. Кроме того, логично полагать, что рассмотрение вопросов инжиниринга инвестиционных стратегий не будет полным без рассмотрения категории равновесия на фондовом рынке. Этот термин широко применяется и в экономике и в физике [70, 75]. Ввиду очевидности некоего общего семантического начала рассматриваемой категории весьма целесообразным представляется исследование вопроса адаптации количественных методов и методологических приемов физики к экономике. В нашей теме исследования не менее интересным представляется анализ и адаптация категории «равнодействующая» к прогнозированию движения курса акций компаний и оценки их внутренней (справедливой) стоимости. И даже менее заурядное физическое явление энтропии находит свое отражение в комплексном инвестиционном анализе в виде метода максимальной энтропии [11].
Тем не менее, физика не является единственной наукой, которую предлагается использовать в рамках междисциплинарного подхода. Должное место в таком подходе должно быть отдано биологии [62]. Не отрицая объективности экономических законов и закономерностей, стоит заметить, что акторами (участниками) фондового рынка являются все же живые люди. А их действия подчинены, в том числе, биологическим законам. Однако в виду экономического направления исследования, в рамках избранной темы исследования, нас интересуют лишь отдельные методы прогнозирования и экспертных оценок, связанные с биологией, точнее с моделированием работы человеческого мозга. В частности, предлагается особое внимание уделить совершенствованию нейросетевых моделей прогнозирования курсов ценных бумаг [6, 22].
Важное место в междисциплинарном подходе к комплексному инвестиционному анализу по праву могут занять психология и социология. Правоту данной точки зрения подчеркивает высказывание великого физика Исаака Ньютона: «Я могу до секунд и сантиметров вычислить движение
небесного тела, но не могу понять, куда погонит эта сумасшедшая толпа биржевой курс в следующий раз» [31, с.9-10].
Именно в процессе применения экономсоциологических методов в прогнозировании и инжиниринге инвестиционных стратегий может быть полезна вышеупомянутая «Биржевая игра». Дело в том, что в процессе работы симулятора накапливаются данные о предпочтениях около 50 000 потенциальных инвесторов. Естественно, что это может быть использовано в исследовательских целях.
Итоговый же вывод по статье в целом, состоит в том, что «Биржевую игру» следует использовать по максимально широкому спектру направлений с тем, чтобы увеличить эффективность ее использования.
Библиография
1. Бергер Ф. Что Вам нужно знать об анализе акций. - М: Финстатинформ
1998. С. 9-10.
2. Биржевой симулятор. Виртуальный тренинг для биржевого спекулянта // Интернет финансы. 2005. URL://www.ifm.m/puЫicatюns/read/435.stm
3. Биржевой симулятор. Виртуальный тренинг для биржевого спекулянта // Личные деньги. 2005. ЦКЬ: http://www.pmoney.ru/txt.asp?rbr=205&id=416126
4. Бодрин А. В. Разработка моделей и алгоритмов синтеза схем для тренажерного комплекса, обучающего проектированию систем автоматизации. 2005.
5. Бродский С. Ф. Методика внутрифирменного производственного обучения персонала с использованием компьютерного тренажера-имитатора. 2005.
6. Бэстенс Д. Э., Ван Ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях. 1997.
7. Данилина Е. И. Совершенствование управления в современных условиях хозяйствования // Вопросы региональной экономики. 2012. №2(11).
8. Дегтярева Т. Д. Автоматизированные информационные технологии в высших учебных заведениях. 2001.
9. Зотов Д. А. Совершенствование гипертекстовых информационных технологий создания обучающих тренажеров на основе экономикоматематических моделей. 2009.
10.Карпова А.Н. Интенсификация процесса обучения при помощи автоматизированной обучающей системы. 1993.
11.Колби Р. Энциклопедия технических индикаторов рынка. М., 2007. С. 410-411.
12.Кужель С.С., Кужель О.С. Информационные технологии - средство развития системного творческого мышления // Educational Technology & Society. 2002. №5(1)
URL:http://ifets.ieee.org/mssian/depository/v5_i1/html/4.html
13.Маврицина Т.П. Обучающие тренажеры. 2000.
14.Маслов А. В. Автоматизированный тренажер обучения специалистов инновационной деятельности. 2002.
15.Основные концепции и тенденции развития дистанционного образования URL:http ://www.ctkypc.ru/ do.html
16.Основные концепции и тенденции развития дистанционного образования // Moscow Business School. URL: http://www.mbs-seminar.ru/bnode/325/article/3156
17.Педагогические основы создания и применения тренажеров. Метод. Рекомендации. 1979.
18.Применение симуляторов в неэкономических областях человеческой деятельности. URL: http://www.traintech.ru/ru/trainers/index.php
19.Рюкин А. Н. Системный анализ и синтез сложных систем. основные этапы моделирования. 2006.
20.Сборник трудов молодых ученых СПбГУКЭФ 2010. Спб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2010.
21.Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров. Междунар. науч.-техн. конф., 5-6 окт. 2000 г. Сб. материалов. М., 2000.
22.Ширяев В. И. Финансовые рынки и нейронные сети. М., 2007.
23.Якушев А. А. Многомерные статистические методы и нейросетевые модели в экономическом анализе. 2001.
24.Bak Per, Paczuski M., Subik M. Price Variations in a Stock Market with Many Agents. Working paper for SFI Economics Research Program, 96-09-075, 1996.
25.Bak Per. How Nature Works. New York: Copernicus, Springer-Verlag, 1996.
26.Bell D. The Reforming of General Education. New York: Columbia University Press, 1966.
27.Belsky G., Gilovich T. Why Smart People Make Big Money Mistakes. New York: Simon & Schuster, 1999.
28.Bernstein P. L. Capital Ideas: The Improbable Origins of Modern Wall Street. New York: The Free Press, 1992.
29.Birkhoff G. Lattice Theory. Providence, R.I.: American Mathematical Society, 1979.
30.Black M. Models and Metaphors: Studies in Language and Philosophy. / Rev. ed. Ithaca, N.Y.: Cornell University Press, 1966.
31.Brian A. et. al. Asset Pricing under Endogenous Expectations in an Artificial Stock Market. Working paper for SFI Economics Research Program, 96-12093, 1996.
32.Bronowski J. The Ascent of Man. Boston: Little, Brown, 1973.
33.Burke J. Connections. Boston: Little, Brown, 1978.
34.Chancellor Ed. Devil Take the Hindmost / Ed. Chancellor. New York: Farrar Strauss & Giroux, 1999.
35.Christensen C. The Innovators’ Dilemma. Boston: Harvard Business School Press, 1997.
36.Cialdini R. B. Influence: The Psychology of Persuasion. New York: William Morrow, 1993.
37.Colinvaux P. Why Big Fierce Animals Are Rare. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1978.
38.Craik K. The Nature of Explanation. London: Cambridge University Press, 1952.
39.Darwin Ch. The Origin of Species. New York: Gramercy Books, 1979 (reprint).
40.Darwin Ch. Voyage of the Beagle. London: Penguin Books, 1989 (reprint).
41.Dawkins R. The Blind Watchmaker. New York: W.W.Norton, 1996.
42.Dawkins R. The Selfish Gene. New York: Oxford University Press, 1976.
43.De La Vega J. Confusion de Confusiones. New York: John Wiley & Sons, 1996.
44.Dennett D. C. Darwin's Dangerous Idea. New York: Simon & Schuster, 1995.
45.Fama E. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work // Journal of Finance, 1970, vol. 25, № 2.
46.Farmer J. Doyne, Lo A. Frontier of Finance: Evolution and Efficient Markets. Working paper for SFI Economics Research Program, 99-06-039, 1999.
47.Farmer J. Doyne. A Rosetta Stone for Connectionism // Physica D, 1990, vol.42.
48.Farmer J. Doyne. Physicists Attempt to Scale the Ivory Towers of Finance. Working paper for SFI Economics Research Program, 99-10-073, 1999.
49.Focardi S. From Equilibrium to Non-Linear Dynamics in Investment Management // Journal of Portfolio Management, 1996.
50.Franklin B. Autobiography. London, 1998.
51.Gilovich Th. How We Know What Isn't So. New York: The Free Press, 1991.
52.Gleick J. Chaos: Making a New Science. New York: Penguin Books, 1987.
53.Gould S.J. Dinosaur in a Haystack. New York: Crown, 1995.
54.Graham B. The Intelligent Investor. New York: Harper & Row, 1973.
55.Graham B., Dodd D. Security Analysis. New York: McGraw-Hill, 1951.
56.Grodon D. Ants at Work: How an Insect Society Is Organized. D.Grodon. -New York: The Free Press, 1999.
57.Haeckel S. Adaptive Enterprise. Boston: Harvard Business School Press, 1999.
58.Hagstrom R.G. The Warren Buffett Portfolio: Mastering the Power of the Focus Investment Strategy. New York: John Wiley & Sons, 1999.
59.Holland J.H. Emergence: From Chaos to Emergence. Reading, Mass.: Helix Books, a division of Addison-Wesley, 1998.
60.Holland John H. Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1995.
61.Holldobler B., Wilson Ed. O. Journey to the Ants. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1994.
62.Jacobs J. The Nature of Economies. New York: Modern Library, 2000.
63.Johnson-Laird Ph. N. Mental Models. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1983.
64.Jones S. Almost Like a Whale. London: Doubleday, 1999.
65.Kahneman D., Slovic P., Tversky A. Judgement under Uncertainty: Heuristic and Biases. Cambridge: Cambridge University Press, 1982.
66.Kindleberger Ch. P. Manias, Panics, and Crashes. New York: John Wiley & Sons, 1996.
67.Krugman P. The Self-Organizing Economy. Maiden, Mass.: Blackwell, 1996.
68.Lakoff G, Johnson M. Metaphors We Live By. Chicago: University of Chicago Press, 1980.
69.Le Bon G. The Crowd. New York: Penguin Books, 1977 (reprint).
70.Lo A. W., MacKinlay C. A. A Non-Random Walk down Wall Street.
Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1999.
71.Locke J. Some Thoughts Concerning Education. 1993.
72.Lowe J. Ben Graham on Value Investing. Chicago: Dearborn Financial Publishing, 1994.
73.Lucas Ch. Crisis in the Academy: Rethinking American Higher Education in America. New York: St. Martin's, 1998.
74.Mackay Ch. Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds. New York: John Wiley & Sons, 1996 (reprint).
75.Mantegna R., Stanley Eu. H. An Introduction to Econophysics: Correlations and Complexity in Finance. Cambridge, England: Cambridge University Press, 2000.
76.Marshall A. Principles of Economics. 8th ed. Philadelphia: Porcupine Press, 1920.
77.Martel L. Mastering Change. New York: Simon & Schuster, 1986.
78.Mayr E. The Growth of Biological Thought. Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1982.
79.Nicolis G., Prigogine I. Exploring Complexity: An Introduction. New York:
W. H. Freeman, 1989.
80.Ormerod P. Butterfly Economics. New York: Pantheon Books, 1998.
81.Ridley M. Evolution. Cambridge, Mass.: Blackwell Science, 1996.
82.Rothschild M. Bionomics: Economy as Ecosystem. New York: Henry Holt, 1990.
83.Samuelson P. A. Proof That Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly // Industrial Management Review, 6, 1965, Spring.
84.Samuelson P. A., Nordhaus W. D. Economics. 12th ed. New York: McGraw-Hill, 1985.
85.Self-Organization of Complex Structures: From Individuals to Collective Dynamics. Amsterdam: Gordon and Breach Science Publishers, 1997.
86.Sharpe W. F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk // Journal of Finance, 1964, Summer, vol. 19, № 3.
87.Shefrin H. Beyond Fear and Greed. Boston, Mass.: Harvard University Press, 2000.
88.Sherden W. A. The Fortune Sellers. New York: John Wiley & Sons, 1998.
89.Shermer M. How We Believe. New York: W. H. Freeman, 2000.
90.Shermer M. Why People Believe Weird Things. New York: W. H. Freeman, 1977.
91. Shiller R. J. Irrational Exuberance. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 2000.
92.Shiller R. J. Market Volatility. Cambridge, Mass.: The MIT Press, 1997.
93.Smith A. An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. New York: Modern Library, 1937 (reprint).
94.Sontag S., Drew Ch. Blind Man's Bluff: The Story of American Submarine Espionage. New York: Public Affairs, 1998.
95.Strathern P. The Big Idea: Newton and Gravity. New York: Doubleday, 1997.
96.Sumner W. G. Social Darwinism: Selected Essays. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1963.
97.Thaler R. H. The Winners' Curse. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1992.
98.The Economy as an Evolving Complex System / Eds. Anderson Philip W., Arrow Kenneth J., Pines David. Reading, Mass.: Perseus Books, 1988.
99.The Economy as an Evolving Complex System II / Eds. Arthur Brian W., Durlauf Steven N., Lane David A. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1997.
100. Trefil J., Hazen R. M. The Sciences: An Integrated Approach. New York: John Wiley & Sons, 2000.
101. Tvede L. The Psychology of Finance. New York: John Wiley & Sons,
1999.
102. Van Doren C. Benjamin Franklin. New York: Viking Press, 1945. pp: 810.
103. Weibull J. Evolutionary Game Theory. Cambridge, Mass.: The MIT Press, 1995.
104. Westfall R. S. The Life of Isaac Newton. New York: Cambridge University Press, 1994.
105. Wilson Ed. O. In Search of Nature. Washington, D.C.: Island Press,
1996.
106. Wilson Ed. O. Consilience: The Unity of Knowledge. New York: Alfred A. Knopf, 1998.
107. Zimmerman B., Lindberg C., Plsek P. Edgeware: Insights from
Complexity Science for Health Care Leaders. Irving, Texas: VHA, Inc., 1998.
