Design of financial market investment trading system

Full Text

Введение Применение новых информационных технологий (в том числе связанных с Internet) приводит к структурному преобразованию крупного и малого бизнеса. Одна из возможностей, которая появилась в ходе эволюции Internet-технологий, является Internet-трейдинг. Для прибыльной работы на финансовых рынках сегодня необходимо грамотно проводить сделки и учитывать риск-менеджмент. Каждый участник рынка реализует торговлю по индивидуальной стратегии, которая может быть основана на множестве технических и фундаментальных факторов. Перед трейдером стоит задача разработки и последующего использования собственной торговой системы (ТС), которая должна соответствовать инвестиционным целям, предпочтительному временному интервалу торговли, а также объему ожидаемой прибыли и приемлемым рискам. Лицу, принимающему решение (ЛПР), необходимо четко руководствоваться стратегией предотвращения рисков и ведения прибыльной торговли. Алгоритм его работы - это точное предписание ЛПР соблюдать определенную последовательности действий (шагов) для достижения поставленной цели за конечное число шагов. Алгоритм торговой системы Современные информационные технологии реализуют обработку данных и преобразование их в полезную информацию методом искусственного интеллекта. В данном случае ТС это делает при помощи интеллектуальной программы STATISTICA, преобразующей макроэкономические данные в информацию, на основании которой формируется математическая модель множественной регрессии. Данная модель показывает направление тренда, что непосредственным образом способствует повышению уровня эффективности инвестиционных решений на финансовом рынке. Другими словами, на основании изучения (исследования, оценки) макроэкономических показателей ТС позволяет автоматизировать и упростить проводимый фундаментальный анализ. Алгоритм ее работы дает возможность оперировать с требуемым объемом данных экономической статистики. К тому же такой подход позволяет своевременно реагировать на динамику процесса торговли, и корректировать текущие сделки с учетом новых публикаций экономических показателей. Алгоритм работы ТС в виде структурной схемы представлен на рис. 1. Описание структуры алгоритма торговой системы Рассмотрим подробное описание алгоритма, который включает следующие шаги: - экспортирование макроэкономических данных с информационных источников (в данном случае анализировалась статистика с 2013 по 2015 г.г.); - представление экономических данных в табличной форме; - подготовка (редактирование и обработка) данных в скрипте List Convert To Table для аналитической программы STATISTICA; - импортирование обработанных данных в программу STATISTICA. Далее в рассматриваемом случае программа STATISTICA при помощи встроенных математических функций определяет независимые экономические показатели, воздействующие на движение цены индекса MICEXINDEXCF. На рис. 2 представлены параметры, которые необходимо выставить при обработке соответствующего файла. Составление уравнения множественной регрессии, и определение направления тренда и его движения в пунктах в течение 5 дней (среднее значение индекса в течение 5 дней), ТС реализует на базе показателей, полученных в программе STATISTICA. На основе найденных коэффициентов составляется уравнение множественной регрессии: R = a + b1 X1+ b2 X2+ ... + bp Xp , (1) где a - числовая константа, полученная в ходе анализа регрессии; bp - угловой коэффициент для переменной Xp. В конечном результате это означает выставить торговую позицию в пунктах (take profit), количество которых было найдено в анализе, и установить классический метод stop loss 1:3 отношение прибыли к убытку. В случае публикации нового значения экономического показателя в течение 5 дней, необходимо обновить в таблице это значение, для того, чтобы предотвратить риск изменения тренда. Это способствует своевременной корректировки инвестиционной позиции, тем самым сокращая уровень просадки депозита. При обновлении одного из показателя с момента публикации, дальнейшее движение цены рассчитывается, так же на ближайшие 5 рабочих дней с момента корректировки значения. Если новые показатели не публикуются в этот интервал времени, то сделка закрывается по take profit, либо «вручную» по истечению пяти дней, если цена графика не достигла заданного уровня. Рис. 1. Алгоритм функционирования торговой системы Результат выборки данных, влияющих на движение цены индекса, представлен на рис. 3. Для тестирования разработанной системы был создан демо-счет в клиентском терминале QUIK на сумму 100000 рублей. Инструментом торговли является изменение российского индекса MICEXINDEXCF. Рис. 2. Настройка параметров в программе STATISTICA Экономическое обоснование торговой системы Результат торговли по данной системе представлен в таблице 1 (сделки с 01.01.2015 по 31.04.2015). Высокую эффективность ТС подтверждает процент прибыльных сделок, который составляет 70,59%, в том чмисле 61,54% для длинных позиций и 100% для коротких позиций, как это показано на рис. 4). Рис. 3. Результат отбора влияющих показателей Таблица 1. Расчет эффективности сделок MICEXINDEXCF Виды операций Длинные Короткие Итог Результаты на одну сделку Результаты на одну сделку Лучшая сделка 108,94 49,49 108,94 Дата 19.01.2015 23.03.2015 19.01.2015 Худшая сделка -100,67 7,84 -100,67 Дата 09.03.2015 20.04.2015 09.03.2015 Результаты за весь период теста Результаты за весь период теста Максимум прибыли по закрытым позициям (в валюте депозита) 2700,5 1200,25 2700,5 Дата 19.01.2015 23.03.2015 19.01.2015 Максимум убытков по закрытым позициям (в валюте депозита) 2550,6 0 2550,6 Дата 09.03.2015 24.04.2015 09.03.2015 Статистика Статистика Количество сделок 13 4 17 Количество прибыльных сделок 8 4 12 Количество убыточных сделок 5 0 5 Доля прибыльных сделок (в %) 61,54 100 70,59 Доля убыточных сделок (в %) 30,77 0 29,41 Результаты Результаты Сумма на депозите по окончании торгов (в валюте депозита) 134808,1 Годовой доход в % 65,40% Рис. 4. Соотношение прибыльных и убыточных сделок Эффективность торговой системы заключается в том, что размер прибыли превосходит убыток, а это ведет к снижению инвестиционного риска и повышению прибыльности торгов за счет уменьшения количества убыточных сделок и суммы максимального убытка. В ходе торговли, чистая прибыль составила 34808,1 рублей (34,8%) от исходного депозита в 100000 рублей. Заключение Разработанная ТС является эффективным средством поддержки инвестиционных решений. Методом искусственного интеллекта программа определяет наиболее значимые показатели, влияющие на изменение тренда - чем предотвращается «анализ вручную» неотсортированных данных. Далее по формуле множественной регрессии она преобразовывает полученные данные в индикатор, который подает сигнал о направлении тренда, а также просчитывает его движение в пунктах на заданный интервал времени. Торговая система является вспомогательным индикатором для входа и выхода в рынок, которая подает информационный «сигнал», но окончательное решение принимает ЛПР, так как ТС не является автоматизированной, а служит лишь для поддержки принятия эффективных инвестиционных решений. В результате тестирования ТС депозит торгового счета увеличился на 34,8%, что говорит о прибыльности системы. Система оказалась доходной на фондовом рынке по выбранному индексу, но при использовании этой системы на других рынках ее рекомендуется откорректировать.

About the authors

Julia Dmitrievna Kolotilkina

Povolzhskiy State University of Telecommunication and Informatics

Oleg Nikolaevich Maslov

Povolzhskiy State University of Telecommunication and Informatics

Email: maslov@psati.ru

References

Supplementary files