ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время существует возможность трейдинга не только через брокера, который берет достаточно большие комиссионные, так что сделка становится невыгодной. Любое физическое лицо может играть на повышение или понижение курса акций достаточно большого числа компаний через Интернет. В связи с этим разработка и применение новых методов прогнозирования поведения цены акций на основе имеющейся информации за прошлые сделки становится все более актуальной. В рамках дипломной работы были реализованы два метода – вычисление вероятности повышения среднего арифметического лучших котировок на покупку и продажу с принятием решения по Байесовской теории и с принятием решения на основе нечетких выводов.
Тем трейдерам, у которых есть разработанная и хорошо спланированная торговая система, нет необходимости принимать торговые решения самостоятельно. У них есть план, который точно говорит, что делать в любой ситуации. Все что от них требуется - это следить за рынком, определять, какие действия диктует торговый план. Чаще всего такие торговые планы компьютеризированы. Трейдер вводит рыночные данные, а торговая система говорит ему, что делать, или делает за него все сама.
В связи с этим, в рамках настоящей дипломной работы решается задача разработки нечеткой модели принятия решения и программы, реализующей две модели принятия решения: предложенную автором данной дипломной работы технологию нечетких выводов для принятия решения в указанной ситуации (нечеткая модель) и изложенный в литературе Байесовский подход (Байесовская модель).
2.2. Применение теории проверки гипотез Байеса
Пусть имеется выборка х=(х1,...,xn) размера n. Известно, что эта выборка принадлежит одному из двух распределений: W(x|A1) или W(x|A2). Априорные вероятности состояний А1 и А2 равны, соответственно, v1 и v2=1-v1. Необходимо найти оптимальный с точки зрения возможных потерь метод принятия решения о том, какому из указанных распределений принадлежит выборка.
Пусть H1 и H2 гипотезы о том, что выборка принадлежит распределениям, соответственно, W(x|A1) и W(x|A2), а и -решения, состоящие в принятии гипотез, соответственно, Н1 или Н2.
Определим граничное значение х*, в зависимости от которого по текущему х будем принимать решения в пользу гипотезы Н1 или Н2. При х<х*, условимся принимать решение , тогда, как при х>х*, будем принимать решение . Вероятности неизбежных ошибок при принятии решения выражаются как:
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Догадушкин М.В. Разработка инструментов технического анализа для использования в режиме реального времени при торговле в сети Российской Торговой Системы и на мировых торговых площадках через сеть Интернет: Дис…канд. техн. наук - М., 2000 – 115 С.
2. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к
принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976
3. Прикладные нечеткие системы / Пер. с япон. / К. Асаи, Д. Ватада. С. Иваи и др.; Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. - М.: Мир, 1993
4. Современные методы программирования в примерах и задачах. /Г.И.Светозарова, А.В.Козловский, Е.В.Сигитов - М.: Наука, 1995
5. Закарян И.О, Филатов И.В. Интернет как инструмент для финансовых инвестиций. – Санкт-Петербург, БХВ, 2000
6. Дараган В.А. Игра на бирже – М.: УРСС, 2002
7. Смирнов А.П. Надежность автоматизированных систем. – М.: МИСиС, 1991
8. С.Тейксейра, К.Пачеко Delphi 5. Руководство разработчика.- М.: Вильямс,2000
9. ГОСТ 12.0.003-74. ССБТ. Опасные и вредные производственные факторы. Классификация. - М.: Изд-во стандартов, 1975.
10. ГОСТ 12.1.005-88. ССБТ. Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоны. - М.: Изд-во стандартов, 1991.
11. СНиП 23-05-95. Естественное и искусственное освещение /Минстрой России. - М.: ГП ЦПП, 1995. - 35 С.
12. Учебное пособие по разделам «Безопасность жизнедеятельности» и «Охрана окружающей природной среды» в дипломной работе. /И.В.Бабайцев, А.Н.Варенков, Е.П.Потоцкий, В.М.Корукова - Московский государственный институт стали и сплавов, 2000