Глава 1. Агрегирование инструментов технического анализа на основе нечётких моделей……………………………………………………………...…...……4

1.1.1.Описание предметной области……………………...…………..………..……...…4

1.2.1.Этапы построения агрегированного индикатора……………..…..…….………....4

1.2.2.Формирование экспертного набора показателей………….….…….…..…...……5

1.2.3. Нормирование исторических значений показателей……………….………..…...7

1.2.4. Построение и лингвистический анализ гистограмм показателей. Формирование лингвистических переменных для каждого из показателей ………..............……8

1.2.5. Экспертное оценивание значимости показателей…………………….….……...11

1.2.6. Агрегирование показателей……………………………………..…….….……….17

Глава 2. Интеллектуальная система торговли акциями на основе нечётких моделей………………………………………………………………………….…..……19

2.1.Описание MetaTrader4 и MetaQuotes Language

(MQL4)…………………………………………………………………………………. 19

2.2.Сигналы открытия и закрытия позиций………..……………………….…….…25

2.3.Риск-менеджмент……………………………….………………..….……….……...26

2.3.1.Уровни StopLoss и TakeProfit………………….……………...…….……….……27

2.3.2.Расчёт оптимального размера лота………....………………...…….……….……29

2.5.Тестирование по историческим

данным……………………………………….…..….……………………….……...……31

Заключение………………………………………….………….……………….….……39

Литература……………………….…………….…….………………………….….……40

Глоссарий…………………………………………….…………………………….….…41

Приложение………………………………………….……………………………….…42

Тема данной работы выбрана для решения немаловажной проблемы при анализе и принятии решений при управлении ценными бумагами. Субъектами бизнеса, в котором возникают эти проблемы, являются непосредственно трейдеры и все остальные заинтересованные люди, которые ориентируются и принимают какие-либо решения в зависимости от движения цен на финансовых рынках. Данная проблема возникает при техническом анализе.

Технический анализ - это прогнозирование движений финансовых временных рядов посредством статистического анализа их движений в прошлом. В его основе лежит анализ временны?х рядов цен и их графиков - "чартов" (от англ. chart). Помимо ценовых рядов, в техническом анализе используется информация об объёмах торгов и другие статистические данные. Наиболее часто методы технического анализа используются для анализа цен, изменяющихся свободно, например, на биржах.

Проблема бизнеса - управляющая (торговая) стратегия трейдера слишком сложна для анализа из-за огромного числа используемых инструментов технического анализа финансовых временных рядов и их неодназначных трактований в той или иной ситуации, что приводит к задержкам в анализе и упущении времени для совершения торговых операций. Цель, которая была поставлениа для решения этой проблемы, заключается в создании агрегированого индикатора на основе нечётких моделей. Проблемой информатизации для достижения данной цели является малоизученность и почти полное отсутствие практических разработок "нечётких моделей" в сфере технического анализа финансовых временных рядов. Вследствие чего возникают проблемы анализа и определения состава и структуры "нечёткой модели". Для решения проблемы информатизации поставлено несколько целей:

- Определение состава агрегированного индикатора.

- Определение степени участия каждой составляющей.

- Определение настроек каждой составляющей.

- Определение сигналов и решений, принимаемых на их основе.

- Создание программного обеспечения для трейдера с возможностью автоматизации торговли.

Таким образом, задачей данной работы является создание нечёткой модели, подбор её параметров, состава и структуры. Необходимо проанализировать её в разных условиях рынка (конъюктуры), под различные финансовые инструменты. Определить особенности выбора нечёткой модели и её настроек в той или иной ситуации. А также разработать программное обеспечение.

Решением задачи является создание единого, агрегированного индикатора (программного приложения трейдера) с возможностью его настройки и адаптации трейдером в зависимости от текущего состояния рынка финансовых инструментов.

[1] MQL4: технический анализ, описание технических индикаторов и торговые системы в MetaTrader © 2000-2010, MetaQuotes Software Corp. http://ta.mql4.com/ru/indicators

[2] Булашев С.В. Статистика для трейдеров. - М.: Компания Спутник+, 2003. - 245с.

[3] Scott D. W. Multivariate Density Estimation: Theory, Practice, and Visualization. - N.-Y.: John Wiley & Sons, Inc, 1992. - 317c.

[4] Т.Саати. Принятие решений - Метод анализа иерархий. М.: "Радио и связь", 1993г.

[5] Недосекин А. Финансовый менеджмент в условиях неопределенности. - М.: AFA Library, 2003.- 184с.

[6] © 2000-2010, MetaQuotes Software Corp. С. Ковалёв. Программирование на алгоритмическом языке MQL4. Вводный курс. http://book.mql4.com/ru/

Примечаний нет.