Прогнозирование остатков средств на корреспондентских счетах банка

     Так же методы нейронных сетей могут использоваться независимо или же служить прекрасным дополнением к традиционным методам статистического анализа, большинство из которых связаны с построением моделей, основанных на тех или иных предположениях и теоретических выводах (например, что искомая зависимость является линейной или что некоторая переменная имеет нормальное распределение). Нейросетевой подход не связан с такими предположениями - он одинаково пригоден для линейных и сложных нелинейных зависимостей, особенно же эффективен в разведочном анализе данных, когда ставится цель выяснить, имеются ли зависимости между переменными. При этом данные могут быть неполными, противоречивыми и даже заведомо искаженными. Если между входными и выходными данными существует какая-то связь, даже не обнаруживаемая традиционными корреляционными методами, то нейронная сеть способна автоматически настроиться на нее с заданной степенью точности. Кроме того, современные нейронные сети обладают дополнительными возможностями: они позволяют оценивать сравнительную важность различных видов входной информации, уменьшать ее объем без потери существенных данных, распознавать симптомы приближения критических ситуаций и т.д [5].

     Т.е. мы можем выделить ряд преимуществ нейронной сети при использовании их для построения прогнозных моделей:

1. Нелинейность – позволяет устанавливать сложные зависимости выходных данных от входных, что обеспечивает меньшую погрешность прогнозируемых данных, по сравнению с остальными методами;
2. Самообучение – сеть обучается на предоставленной ей выборке данных, самостоятельно определяя значимость каждого предоставленного фактора, влияние его на конечный результат;
3. Хорошая обобщающая способность;
4. Адаптивность – сеть может быть дополнительно обучена при поступлении новых данных, что обеспечивает гибкую подстройку под изменившиеся условия;
5. Высокая помехозащищенность – отсутствие части данных ухудшает прогноз, гораздо в меньшей степени, чем для других алгоритмов прогнозирования.

2. Нейросетевые программные продукты, используемые для прогнозирования

     2.1. Обзор нейросетевых программных продуктов

     Сегодня разработано большое количество программных продуктов, пригодных  для применения там, где возникает  необходимость использования технологии нейровычислений. Существуют универсальные нейросетевые пакеты, предназначенные для решения любых задач, которые можно решить при помощи нейронных сетей, от распознавания речи и образов до решения задач прогнозирования (Brain Maker Pro, NeuroSolution), но, как показывает практика, такие программные продукты не всегда удобны для решения задач прогнозирования временных рядов. Существует класс нейросетевых программных продуктов, предназначенных исключительно для решения задач прогнозирования временных рядов. Эти продукты ориентированы на финансовых работников - трейдеров, биржевых аналитиков и т.д., часто обладают дружественным графическим интерфейсом, и проектируются таким образом, чтобы человек, имеющий даже поверхностное представление о нейронных сетях, смог быстро их освоить. К таким программным продуктам относятся: Neuro Builder 2001, NeuroShell Day Trader, BioComp Profit, NeuroScalp.

     Наиболее  популярные сегодня в Российской Федерации следующие программные продукты, реализующие нейросетевые подходы к решению задач прогнозирования: Brain Maker Professional, NeuroShell Day Trader, Neuro Builder 2001.

     Пакет Brain Maker Professional, стоимость $850 - предназначен для построения нейронных сетей  обратного распространения. Пакет  включает в себя программу подготовки и анализа исходных данных NetMaker, программу построения, обучения и запуска нейросетей BrainMaker, а также набор утилит широкого назначения. Программный пакет ориентирован на широкий круг задач - от создания прогностических приложений до организации систем распознавания образов и нейросетевой памяти. Значительное количество функций программы ориентировано на специалистов в области исследования нейросетей. Следует отметить, что организация внутреннего представления нейросетевых моделей является “прозрачной” и легко доступной для программного наращивания. В программе BrainMaker предусмотрена система команд для пакетного запуска. Существует интерфейсная программа-функция для включения обученных сетей в программы пользователя. В целом пакет может быть интегрирован в программный комплекс целевого использования.

     Программа BrainMaker предназначена для построения нейросети по некоторым исходным установкам, ее обучение в различных  режимах, модификацию параметров сети. Программа имеет значительное количество контрольных функций для оптимизации процесса обучения. Помимо этого, программа предоставляет ряд методов анализа чувствительности выходов сети к различным вариациям входных данных, при этом формируется подробный отчет, в соответствие с которым можно дополнительно оценить степень функциональной зависимости входных и выходных значений.

     NeuroShell Day Trader v. 3.0, стоимость $2590 - нейросетевая  система, которая учитывает специфические  нужды трейдеров и достаточно  легка в использовании. NeuroShell Trader имеет, как и в других стандартных программах для трейдеров, «графический» пользовательский интерфейс. Возможности графики позволяют отображать данные в виде японских подсвечников (candlestick), в форме open/high/low/close, high/low/close, линейных графиков или гистограмм различных типов. Существует возможность менять цвета, сжимать и растягивать шкалы, прятать и вновь делать видимыми потоки данных. В ежедневной, недельной или месячной временной шкале можное отображать курсы акций, цены товаров (commodities), биржевые индексы (indexes), взаимные фонды (mutual funds), обменые курсы валют (foreign exchange rates) и т.д.

     NeuroShell Trader с легкостью читает стандартные  текстовые файлы open/high/low/close/volume, которые поставляют большинство  соответствующих агентств. В частности, NeuroShell Trader работает с текстовыми файлами, файлами в формате MetaStock (включая версию 6) и файлами данных в формате, используемом программами TradeStation, SuperCharts и Wall Street Analyst, которые Omega Research распространяет на своих компакт-дисках. Зачастую эти данные непосредственно могут быть использованы в качестве входных переменных для нейронной сети.

     В NeuroShell Trader имеется обширная библиотека из более чем 800 технических индикаторов. Помимо стандартных индикаторов, таких как скользящие средние (moving averages), норма изменения (rate-of-change) или стохастические линии (stochastics), NeuroShell Trader дает возможность реализовать собственные индикаторы путем комбинации готовых функций из внушительного списка, в который входят условия «если-то», арифметические операторы, тригонометрические функции и многое другое.

     Однако  одним из основных достоинств рассматриваемого продукта является то, что нейронные  сети являются встроенными, а не являются чем-то привнесенным извне и используемым отдельно. Они присутствуют в меню под рубрикой "Predictions"(Прогнозы) наряду с "Indicators"(Индикаторами) и "Data"(Данными). Мастер прогноза (Prediction Wizard) позволяет выбрать, что пользователь хочет предсказывать. Это могут быть цены закрытия (close), их процентные изменения или иные данные или индикаторы. Существует возможность устанавливать, на сколько дней вперед делать предсказания.

     Neuro Builder 2001 Advanced, цена $3500 - продукт, принадлежащий  к категории наукоемких, высокотехнологичных, узкопрофессиональных инструментов. Это 32-битное приложение, работающее под управлением ОС Windows 95/98/NT 4.0. В своей категории - специализированные программы для финансовых аналитиков - Neuro Builder 2001 занимает пограничное положение между серийными программами и заказными системами. Она может быть использована как самостоятельный продукт, может выступать составной частью сложного аналитического комплекса. Ниже перечислены семь главных отличительных характеристик программы Neuro Builder 2001:

     а) приложение, созданное специально для решения задач прогнозирования на финансовых рынках;

     б) приложение, позволяющее использовать нейросети в повседневной работе так же просто, как и привычные  для трейдеров инструменты - программы  технического анализа и электронные таблицы;

     в) приложение, позволяющее пользователю использовать навыки, приобретенные  при работе с Microsoft Office - технологичность  и регулярность, которые обеспечиваются автоматизацией работы программы по разработанным пользователем сценариям  и оформление отчетов программой по созданным им шаблонам;

     г) единственный на сегодняшний день серийно  выпускаемый программный продукт, содержащий модуль исследования данных до определения архитектуры нейросети - Best Builder, позволяющий автоматизировать определение входного вектора параметров задачи с учетом влияния каждого параметра входного вектора на предполагаемый результат;

     д) не является «черным ящиком»; подробная  документация содержит описание всех структур и файлов, включая временные  файлы. Все файлы с данными системы хранятся только в двух форматах - текстовый и EXCEL;

     е) продукт, не зависящий от источника  данных; в состав программы входит модуль Data Builder Light, позволяющий преобразовывать  финансовые данные из множества популярных форматов, в формат данных программы Neuro Builder 2001 и исправлять ошибки в данных параллельно с их преобразованием;

     ж) позволяет использовать найденные  решения неоднократно; данные для  конкретной задачи всегда формируются  на этапе ее решения через запрос к базе данных и сразу уничтожаются после получения результата; между сеансами работы хранится только описание способа получения данных из локальной базы;

     з) реализована в виде множества  независимых модулей, взаимодействующих  в рамках комплекса по документированным  интерфейсам; каждый из программных модулей оформлен в виде выполняемой программы (EXE) и отвечает за решение одной из конкретных подзадач в составе общей задачи прогнозирования на финансовых рынках; каждый из модулей в состоянии работать как в составе комплекса программы Neuro Builder 2001, так и совместно с любыми другими программами, поддерживающими его интерфейс.

     Технология  применения программы Neuro Builder 2001 ориентирована  на регулярность получения результатов  и экономию рабочего времени аналитика. Так программа Neuro Builder 2001 обеспечивает минимальный период прогнозирования, соответствующий одним суткам. В конце торгового дня в базу данных программы заносятся цены завершившегося дня, и программа запускается на обработку новых данных по заранее подготовленному сценарию. Контроль оператора в процессе счета не требуется. В начале следующего торгового дня по результатам обсчета уже можно получить прогноз цен закрытия этого дня. Таким образом, основное время работы программы приходится на ночь, и задача - прогноз на день вперед - решена. Участие пользователя состоит в подготовке корректных сценариев для работы программы и обеспечении бесперебойной подачи питания компьютеру, на котором запущена программа.

     Другие  программные продукты, реализующие  нейросетевые принципы, менее известны и не получили большого распространения. Таким образом, можно заключить, что типичный программный продукт  российского рынка нейросетевых программ, предназначенный исключительно для прогнозирования финансовых рынков, оценивается производителями примерно в $2000-$3000. Указанная цена по российским меркам достаточно высока (учитывая заработную плату в среднем по территории Российской Федерации), однако, относительно потенциальных прибылей, которые можно получить с использованием рассмотренных программных продуктов при торговле на финансовых рынках, это очень незначительная сумма [6].

     2.2. Место России на рынке нейросетевых приложений.

     Несмотря  на то, что финансовый рынок в  России еще не стабилизирован и, рассуждая с математической точки зрения, его модель меняется, что связано с одной стороны с ожиданием постепенного сворачивания рынка ценных бумаг и увеличения доли фондового рынка, связанного с потоком инвестиций как отечественного, так и зарубежного капитала, а с другой - с нестабильностью политического курса, все-таки можно заметить появление фирм, нуждающихся в использовании статистических методов, отличных от традиционных, а также появление на рынке программных продуктов и вычислительной техники нейропакетов для эмуляции нейронных сетей на компьютерах серии IBM и даже специализированных нейроплат на базе заказных нейрочипов. В частности, в России уже успешно функционирует один из первых мощных нейрокомпьютеров для финансового применения - CNAPS PC/128 на базе 4-х нейроБИС фирмы Alaptive Solutions. По данным фирмы <Тора-центр> в число организаций, использующих нейронные сети для решения своих задач, уже вошли - Центробанк, МЧС, Налоговая Инспекция, более 30 банков и более 60 финансовых компаний. Некоторые из этих организаций уже опубликовали результаты своей деятельности в области использования нейрокомпьютинга.

     Положение России на рынке нейросетевых технологий весьма нестабильное, потому что создание таких программных продуктов довольно таки медленное и большинство этих программ ориентированы на узкую предметную область. В нашей стране большую популярность получили зарубежные разработки, так как они очень давно находятся на рынке и получили мировое признание. Но все-таки среди отечественных разработок следует отметить разработки кафедры нейрокибернетики Красноярского университета, системы распознавания образов НИИ нейрокибернетики Ростовского университета и Института прикладной физики в Нижнем Новгороде. Особенно хочется подчеркнуть, что пакет Neuro Builder 2001, описанный выше, разработан отечественной фирмой «РосБизнесКонсалтинг» пользуется все большей и большей популярностью.

     Конечно, следует отметить программное средство «Deductor» от компании BaseGroup. Программа «Deductor»,  предназначена для всестороннего анализа данных [7]. Значительным преимуществом этой программы служит то, что можно скачать бесплатную версию программы, что для меня значительно облегчит прогнозирование остатков денежных средств на корреспондентских счетах банка с помощью нейронных сетей. Бесплатная версия программы (версия Academic) функционально не сильно ограничена, в основном ограничения состоят в возможности импорта и экспорта данных. Минусом программного продукта можно назвать то, что там приведено всего два алгоритма обучения нейронных сетей, однако этого хватает для того, чтобы построить хорошую нейронную сеть для анализа данных.