WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |

Альтернативы N,п/п Критерии Информационное Понижение цены Нет Повышение цен содержание влияния Отставка президента по 1 Политика 7 1 собств.жел, баллы эксперта 2 Экономика Рост ВВП,% 0,1 0,1 0,Снижение ставки 3 Финансы рефинансирования, 1 1 % 4 Зарубежные рынки Рост инд, S&P,% 1 1 Конфиденциальная 5 Отсутствует 1 1 информация Способствует Астрологический 6 торгов- 1 прогноз ле, баллы эксперта Шкала относительной важности Интен- сивность относи- Определение тельной Пояснение важности, баллы Оба объекта вносят одинаковый вклад в достижение поставленной цели 1 Равная важность Умеренное превос- Есть некоторые основания предпочесть один объект другому, но их 3 ходство одного над нельзя считать неопровержимыми другим Существенное превосходство Существуют важные свидетельства того, что один из объектов более Значительное важен превосходство Имеются неопровержимые основания, чтобы предпочесть один объект другому Очень сильное Превосходство одного из объектов очевидно, что не может вызвать ни превосходство малейшего сомнения Промежуточное решение между 2,4,6,Используются тогда, когда выбор между двумя соседними числами двумя соседними вызывает затруднения суждениями Вначале экспертом выполнялось попарное сравнение критериев, используя в Excel удобный механизм связи графического интерфейса с данными электронной таблицы. Результаты этого сравнения сводились в отдельную матрицу весовых коэффициентов важности. Затем аналогично сравнивались альтернативы по каждому критерию и таким же способом формировалась матрица окончательных результатов экспертных оценок новости. Найденные глобальные веса альтернатив записывались в файл “Конъюктура.xls” и поступали на соответствующие сенсоры нейросети.

Для определения степени насыщенности (СН) рынка ценных бумаг экспертным методом, рекомендуется установленная зависимость между лингвистической переменной “спрос” и величиной СН:

Лингвистическая переменная “спрос” СН 1. Затоваривание 1,000-0, 2. Очень низкий 0,975-0, 3. Низкий 0,950-0, 4. Пониженный 0,925-0, 5. Сбалансированный 0,900-0, 6. Повышенный 0,750-0, 7. Высокий 0,650-0, 8. Очень высокий 0,500-0, 9. Ажиотажный 0,350-0, Примеры результатов формирования экспертных матриц приводятся ниже.

ВЫПОЛНЕНИЕ ПОПАРНОГО СРАВНЕНИЯ КРИТЕРИЕВ Числовые оценки матрицы попарных сравнений для критериев КРИТЕРИИ Политика 1 2 4/9 2 3/8 2 1/2 1/3 3 2/Экономика 2/5 1 2/3 1 5/9 1/3 3 3/Финансы 3/7 1 5/9 1 1 4/9 3/5 2 3/Зарубежные рынки 2/5 2/3 2/3 1 1 2 3/Конфиденциальная информация 2 4/5 2 4/5 1 5/8 1 1 Астрологический прогноз 1/3 2/7 3/8 2/5 1/4 Отношение согласованности (ОС) = 7,68% Величина ОС должна быть порядка 10% или менее, чтобы быть приемлемой. В некоторых случаях допускается ОС до 20%, но не более, иначе надо проверить свои суждения! 1,59989 0,Частные векторы: 0,88993 0,1,07053 0,0,86772 0,1,94381 0,0,38897 0,СУММА 6,Собственный вектор 5,3379 8,74366,7287,898 3,536 16,Относит. Значения 1,26316 1,15091,0651,014 1,017 0,Мах.число матрицы Lmax 6,Индекс согласованности ИС 0,Выполнение сравнения:

прогноз Финансы Политика Экономика информация Астрологический Зарубежные рынки Конфиденциальная ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРТНОГО ВЫБОРА Критерии Альтернативы Численное значение вектора приоритета 0,236640 0,131630 0,158342 0,128345 0,287510 0,Понижение цены 0,684737 0,270652 0,317876 0,326294 0,129574 0,Нет влияния 0,161836 0,206015 0,351732 0,342197 0,136026 0,Повышение цены 0,153426 0,523334 0,330392 0,331509 0,734399 0,Рекомендация: Следует остановить свой выбор на альтернативе с максимальным значением глобального приоритета = Достаточная Достигнутая степень компетентности:

Относительная погрешность результата: Не более 35% Уровень качества результата: Идентификация рыночной ситуации при выборе Глобальные приоритеты 8,7,6,5,4,3,2,2,1,1,1,0,Понижение цены Нет влияния Повышение цены А л ь т е р н а т и в ы Политика Экономика Финансы Зарубежные рынки Конфиденциальная информация Астрологический прогноз градаций Значение приоритета, 2.7.4. Обучение нейроробота “Уникомпартнёр” и нейродиагностика рынка ценных бумаг На листе “Обучение” формируется выборка данных и рекомендаций для обучения нейроробота. В неё включена текущая информация из временного окна на листе “Данные”, а также другая необходимая для обучения, по мнению эксперта, информация из предыдущих торговых сессий.

На листе “Диагностика” осуществляется подключение обученной нейросети, например ExNP. Пример такой сети для ценной бумаги “GAZP” представлен на рис. 2.7.2.

Рис. 2.7.2. Нейросеть для диагностики финансовой ситуации на фондовом рынке На листе “Протокол” создана форма для записи в файл и последующей распечатки. Рекомендуемый вид протокола приведен ниже.

Диагностика рынка ценных бумаг с помощью нейроробота Уникомпартнер-Дата анализа: 14.06.N варианта: GAZP Исполнитель: Д. Казин Уникомпартнер Организация:

Основные параметры и факторы Результаты диагностики 1. Цена, руб 33,45 Вероятности рекомендаций:

2. Изменение цены на период, % 9,20% 1. Акт. Продавать 0, 3. Фундаментальная оценка цены, руб 27,8 2. Продавать 0, 4. Потенциал роста.падения, % -16,90% 3. Держать 0, 5. РТС по данным рынка 391,26 4. Покупать 0, 6. РТС, фундаментальная оценка 443,41 5. Акт покупать 0, 7. Доходность RAS '07, % 13, 8. Риск изменения цены продукции 9. Риск реструктуризации 10. Риск ликвидности 11. Риск изменения стиля управления 0,349 0,252 0,12. Влияние конъюктуры НЕЙТР= ПВШ= ПНЖ= 13. Предыдущие рекомендации эксперта: АПРД ПРД ДРЖ ПКП АПКП 0 1 0 0 Параметры качества диагностики:

Относит. погрешность диагностики:

16% Степень компетентности нейроробота:

Хорошая Уровень качества диагностики:

Оптимизация Рекомендации нейромодели:

Активно продавать! Заключение эксперта:

Подпись эксперта:

2.7.5. Алгоритм функционирования нейроробота “Уникомпартнёр” Компьютерная программа, поддерживающая функционирование нейроробота для Excel предусматривает следующие операции.

1. Ввод информации “Уникомпартнера”.

2. Экспертная обработка новостей.

3. Заполнение листа “Данные”.

4. Передача данных на лист “Диагностика”.

5. Копирование данных с листа “Диагностика” на лист “Обучение”.

6. Формирование выборки для обучения нейроробота.

7. Диагностика рынка и формирование протокола.

Как видно, алгоритм нейроробота “Уникомпартнёр” аналогичен алгоритму нейроробота “Партнер мастера”, принцип действия которого рассмотрен ранее (см. п. 2.4).

2.7.6. Факторный анализ рыночной позиции трейдера с помощью нейроробота Обученную нейросеть робота можно “вскрыть” для весовой оценки различных факторов на получаемые рекомендации. Для этого в режиме “Диагностика” на входы сети подают специально сформированную матрицу.

Пример такой матрицы для ФП фактора “Цена” дан ниже.

1. Цена Идентифи- Значения ФП каторы входа Пониженная Среднерыночная Повышенная Цпнж Цср Цпвш 1,000 0,000 0,000 Цпнж 0,000 1,000 0,000 Цср 0,000 0,000 1,000 Цпвш Произведя расчет вероятностей выходных сигналов нейросети, строят факторную диаграмму для весовых коэффициентов. Факторные диаграммы приведены на рис 2.7.3 –2.7.4. Анализ диаграмм несложен. Например, рекомендация “Продавать” наиболее подвержена влиянию величин “Фундаментальная цена среднерыночная” (ФЦср) и “индекс РТС фундаментальный пониженный” (РТСпнж), для которых коэффициенты линейной чувствительности (регрессии) i максимальны по абсолютной величине и равны соответственно 0,844 и 0,851. Поэтому трейдер, следуя рекомендациям нейроробота об открытии позиции на продажу акций, должен, в первую очередь, анализировать информацию об этих факторах для конкретной рыночной ситуации.

Так как указанные величины определяются с помощью математической модели “Уникомпартнера”, то к надежности расчетов по этой модели также предъявляются повышенные требования.

Для рекомендации “Активно покупать” максимальное абсолютное значение i, равное 0,940, согласно рис. 2.7.4, имеет место для параметра “Потенциал падения” ПТЛпад. Трейдер, принявший решение о покупке акций, в первую очередь, обращает внимание на динамику этого фактора.

Действие обратной связи (“рефлексивности” по Дж. Соросу [25]) можно выяснить, рассмотрев значения коэффициентов i для входных факторов нейросети в табл. 2.7.2.

Таблица 2.7. Влияние обратной связи на рекомендации нейроробота Идентификаторы Коэффициент регрессии нейронов ПРД АПКП АПРДвх 0,102 -0,ПРДвх 0,200 0,ДРЖвх -0,584 -0,ПКПвх -0,337 0,АПКПвх 0,097 -0, Максимальные по абсолютной величине значения коэффициентов регрессии факторов имеют место для входной связи нейрона “Держать” (идентификатор ДРЖвх). Следовательно, прогноз ожиданий инвесторов заключается в переходе именно на эту рыночную позицию.

Влияние входных параметров на нейрон "ПРОДАВАТЬ" 1,0,0,-0,-1,NN входных параметров Рис. 2.7.3. Весовая диаграмма выходного нейрона “ПРОДАВАТЬ” Влияние входных параметров на нейрон "АКТИВНО ПОКУПАТЬ" 1,0,0,-0,-1,-1,NN входных параметров Рис. 2.7.4. Весовая диаграмма выходного нейрона “АКТИВНО ПОКУПАТЬ” Цпнж Цср Цпвн ИЦпад ИЦнтр ИЦрст ФЦпнж ФЦср ФЦпвш ПТЛпад ПТЛнтр ПТЛрст РТСРпнж РТСРср РТСРпвш РТСФпнж РТСФср РТСФпвш Д RAS пнж Д RAS ср Д RAS пвш РЦПРотс РЦПРпнж РЦПРпв РРЕСотс РРЕСпнж РРЕСпвш РЛИКотс РЛИКпнж РЛИКпвш РУПРотс РУПРпнж РУПРпвш ВЛКНпнж ВЛКНнтр ВЛКНпвш АПРДвх ПРДвх ДРЖвх ПКПвх АПКПвх Вес связи с нейроном Цпнж Цср Цпвн ИЦпад ИЦнтр ИЦрст ФЦпнж ФЦср ФЦпвш ПТЛпад ПТЛнтр ПТЛрст РТСРпнж РТСРср РТСРпвш РТСФпнж РТСФср РТСФпвш Д RAS пнж Д RAS ср Д RAS пвш РЦПРотс РЦПРпнж РЦПРпв РРЕСотс РРЕСпнж РРЕСпвш РЛИКотс РЛИКпнж РЛИКпвш РУПРотс РУПРпнж РУПРпвш ВЛКНпнж ВЛКНнтр ВЛКНпвш АПРДвх ПРДвх ДРЖвх ПКПвх АПКПвх Вес связи с нейроном 2.7.7. Работа нейроробота во время дневной торговой сессии Пример действий нейроробота по выработке рекомендаций трейдеру на открытие и закрытие позиции в режиме прогноза финансовой ситуации показан на рис. 2.7.5 и рис. 2.7.6, где приведены временной и объемный профили рынка ММБВ [Акции ЛУКОЙЛ (1 уровень)]. Дневная торговая сессия отличается повышенной динамичностью и её анализ наиболее интересен. Основными параметрами сессии были следующие:

Начало сессии – 10:30:26 AM;

Конец сессии - 18:44:59 AM;

Общий объем торгов – 408252 шт.;

Цена открытия – 496,50 руб.;

Цена закрытия - 485,99 руб.;

Мин. цена - 485,60 руб.;

Макс. цена - 498, 80 руб.

После открытия торгов, нейроробот дважды выдавал рекомендации на смену позиций: метки времени 377, 504 в первом (по ходу сессии) случае и 1040,1242 – во втором. Важно, что эти периоды совпали с имевшими место наибольшими локальными изменениями цены: мин. - 488,1 руб.; макс. - 494,руб.(спред 5,9 руб.) в первом случае и мин. - 486,1 руб.; макс. - 488,75 руб.

(спред 2,65 руб.) – во втором. Анализ изменения объемов торгов также показал локальное возрастание активности участников рынка в эти промежутки времени. В первом случае локальный объем торгов составил 93720 шт., а во втором – 77919 шт. акций соответственно.

Однако, по сравнению с общим объемом торгов в этот день, указанные локальные показатели объемов составляли лишь 23% и 19% для каждого случая соответственно. Это говорит о том, что участники рынка в настоящее время не имеют достаточно компетентных прогнозов, учитывающих новостной фон, или применяемые ими торговые системы с нейросетями недостаточно эффективны. В связи с этим использование предлагаемого нейроробота “Уникомпартнер” на фондовом рынке представляется перспективным. Торговля во время дневных сессий подвержена большему, по сравнению с более длительными промежутками времени, риску.

Возможно для российского рынка более приемлемым является недельный период. Однако удлинение временного окна затрудняет процессы обучения и адаптации нейроробота, так как для них требуется большой (годичный и более) объем информации. Эти требования не всегда могут быть реализованы пользователем, поэтому рекомендуется временное окно оптимизировать к возможностям пользователя и рынка одновременно. Критерием такой оптимизации может служить заданная степень компетентности нейроробота.

2.8. Определение оптимальной цены продукции с помощью нейромаркетингового исследования Разнообразие функций маркетинга [26] отражает разносторонность маркетинговой деятельности, направленной в конечном счёте на доведение товара до сферы потребления и на удовлетворение потребностей покупателей. Сбор информации, оценочные и прогнозные расчёты, выполняемые для маркетинговых служб и руководства фирмы по их заказу, принято называть маркетинговым исследованием. Маркетинговое исследование – любая исследовательская деятельность, направленная на удовлетворение информационно-аналитических потребностей маркетинга.

Маркетинговое исследование включает сбор, обработку, а также хранение информации о явлениях и процессах, анализ собранных материалов, получение теоретически обоснованных выводов и, наконец, прогнозирование. Цель маркетингового исследования – создать информационно-аналитическую базу для принятия маркетинговых решений и, тем самым, снизить уровень неопределённости, связанной с ними. В данном разделе рассмотрено маркетинговое исследование с помощью нейросети - нейромаркетинг. Здесь представлено определение оптимальной цены на керамическую плитку и влияние художественной ценности, качества дизайна, оригинальности и других факторов на её стоимость.

2.8.1. Предлагаемый метод определения оптимальной цены на облицовочную плитку Цена на плитку зависит от множества факторов (размеры, качество, художественное оформление и т.д. ), а также от текущего соотношения между спросом и предложением на рынке, поэтому значение цены устанавливается, как правило, опытными экспертами. Однако, если мнения экспертов расходятся, то это приводит к существенному разбросу цен на плитку, что имеет место в действительности. Для того, чтобы учесть зависимость цены от различных факторов, а также обобщить мнения экспертов предлагается производить расчёт оптимальной цены с помощью компьютерной нейронной сети (интеллектуального робота). В этом случае нейронная сеть, моделирующая коллективный опыт экспертов при установлении цены, будет находить её оптимальное значение точнее, чем каждый эксперт в отдельности. Таким образом владелец обученной компьютерной нейронной сети получает информационное преимущество перед другими конкурентами на рынке.

Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.