Програмне забезпечення для аналізу оперативної фінансової інформації

програмування — це напрямок аналізу даних, що нині динамічно розвивається. Ідеєю методу є запис попередніх гіпотез на деякій внутрішній мові програмування. Далі система знаходить програму, що максимально точно виражає шукану залежність, і починає самостійно її коригувати, після чого з безлічі модифікованих програм відбирає найвдалішу. Ця методика дуже перспектива, але оперативний прогноз не є її сильною стороною та й програмна реалізація еволюційного програмування поки що недосконала.

Метод «дерева рішень» дуже умовно може бути віднесений до систем прогнозування фінансових показників, що швидко змінюються. Але цей метод скоріше можна назвати системою класифікацій. Фахівці зазначають, що для аналізу оперативних фінансових потоків він не завжди підходить.

Генетичні алгоритми дуже успішно використовуються для розв’язання комбінаторних задач, а також задач пошуку оптималь­них варіантів. Коротко схему методу можна описати як вибір кращих рішень за раніше формалізованими критеріями, при цьому процес оптимізації нагадує природну еволюцію — добір кращих варіантів, схрещування і мутації. Але і цей метод має ряд недоліків, наприклад, складність формалізації критеріїв відбору. Крім того, у цілому методика оптимізована для типу завдань, що трохи відрізняється від прогнозування оперативних фінансових показників.

Нейромережі, як правило, являють собою багатошарову мережну структуру однотипних елементів — нейронів, з’єднаних між собою і згрупованих у шари. Серед інших шарів є вхідний шар, на нейрони якого подається інформація, а також вихідний, з якого знімається результат. При проходженні через мережу вхідні сигнали підсилюються чи послабляються, що визначається вагами міжнейронних зв’язків.

Перед застосуванням нейромережу необхідно навчити на прикладах — за допомогою корекції ваг міжнейронних зв’язків за відомих вхідних параметрів і результату мережу змушують видавати відповідь, максимально наближену до правильної

Проблему оцінювання постійно змінюваних зовнішніх умов і, відповідно, ступеня впливу на ринок тих чи інших параметрів нейромережа розв’язує завдяки самому принципу роботи.

Нечітка логіка, досить новий метод, що почав розвиватися з середини 60-х років після розроблення Л. Заде теорії нечітких множин, коли було запропоновано кілька теорій, уможливлюють формалізування невизначеності. Ця галузь знань у даний час інтенсивно розвивається.

Хвильовий аналіз — це різновид технічного аналізу. Велику частину пакетів технічного аналізу становлять програми, які базуються на уяві про те, що вся інформація про коливання цін і їхні причини міститься в самих коливаннях. Проаналізувавши лише зміну ціни якого-небудь фінансового інструмента в часі, можна з визначеною часткою імовірності передбачати її трансформацію протягом ще якогось часу.

Технічний аналіз використовується для оброблення одноденної, оперативної і постійно змінюваної інформації. Безумовно, цей метод більше за всі інші використовується фахівцями з аналізу оперативної фінансової інформації. Більшість із розроблених теоретичних методів знайшла своє відображення в різноманітних програмних продуктах. Усі пакети програмного забезпечення, що створені на основі даних методик, відрізняються один від одного не тільки використовуваними методами аналізу, але також інтерфейсами, режимом роботи (on-lіne чи end of day), широтою використання базових методів оцінювання фінансової інформації і т. д. Назви пакетів можна наводити до нескінченності, ось тільки деякі з них: MetaStock, MESA96, FortelTrade, PolyAnalyst і т. д. Ці й інші програмні продукти будуть описані далі.

1 2

Схожі роботи

Реферати

Курсові

Дипломні