"Анализ и компьютерное моделирование поведения игроков финансовых рынков путём выявления и группировки торговых стратегий"




Скачати 431.84 Kb.
Сторінка4/6
Дата конвертації25.04.2016
Розмір431.84 Kb.
1   2   3   4   5   6

I.VI. Современное состояние и планы по дальнейшему изучению проблемы


В сети Интернет можно ознакомиться с различными исследованиями, касающимися алгоритмической торговли. Существуют исследования алгоритмической торговли в контексте совершения крупных сделок. В них предлагаются математические методы оценки влияния на рынок таких крупных сделок. Существует множество исследований, посвящённых изучению эффективности конкретных торговых алгоритмов и алгоритмической торговли в целом. Существуют исследования, посвящённые выяснению степени причастности высокочастотной алгоритмической торговли к биржевым крахам. Последнее из названных направлений исследований наиболее близко к данному исследованию по предмету и объекту исследования.

В дальнейшем планируется усовершенствовать модель за счёт внедрения дополнительных модулей, учитывающих неучтённые характеристики реального объекта. Планируется увеличение числа изучаемых стратегий для получения более надёжных результатов. Возможен выход за пределы рынка акций и учёт специфики других рынков (рынок сырья, валютный рынок), изучение различных финансовых инструментов (облигации, фьючерсы, опционы и прочие производные инструменты). Поскольку принцип осуществления сделок схож во всех названных случаях, модель подвергнется не столь значительным изменениям.



I.VII. Обобщение целей и задач


Таким образом, данное исследование сосредоточено на изучении влияния алгоритмической торговли на поведение рынка ценных бумаг. В данном исследовании внимание сконцентрировано на рынке акций. Для проведения исследования и выявления влияния разрабатывается компьютерная имитационная модель фондовой биржи. В серии испытаний изучается влияние различных сочетаний торговых алгоритмов на поведение рынка. Модель состоит из ядра, выполняющего основные, необходимые для исследования функции биржи, и набора торговых алгоритмов. В данном исследовании в модель не включена маржинальная торговля, короткие позиции, маркет-мейкеры, комиссионные сборы, средне- и долгосрочные тренды. Все эти особенности реального рынка оказывают влияние на поведение рынка. Однако, в данном исследовании они не учтены, чтобы не усложнять модель. Там, где можно было сгладить отклонения модели от реального рынка, они сглажены. Результаты экспериментов с моделью будут изучены и проанализированы для выявления качественного влияния алгоритмической торговли на поведение рынка. Все необходимые выводы будут сделаны. Количественное влияние в данном исследовании не изучается.

II. Метод исследования и описание модели

II.I. Цели создания модели


В рамках данного исследовательского проекта для изучения влияния алгоритмической торговли на состояние рынка была разработана модель, которая была реализована в виде компьютерной программы. Описание модели и её реализации будет представлено ниже. Для исследования используется метод компьютерной симуляции, заключающейся в многократном запуске модели с различными начальными параметрами с целью проверки ряда гипотез на достаточном количестве сочетаний торговых стратегий.

Результаты экспериментов с моделью не представляют непосредственного интереса, поскольку значимость они приобретают только после должной интерпретации. Описание экспериментов и обработки их результатов буду представлены в заключительной главе.

Для проведения эксперимента необходимо провести настройку модели. Поскольку в данном проекте речь идёт об исследовании торговых стратегий, настраиваются параметры, связанные с соотношением стратегий на рынке, параметры этих стратегий, а также количество средств и акций на счетах участников торгов.

II.II. Описание модели


Для исследования затронутых вопросов была построена модель. В данном проекте ранее названные вопросы изучаются на примере рынка акций. На моделируемой бирже присутствует только одна котировка. Это ограничение негативно влияет на возможности модели, поскольку ряд реально существующих торговых алгоритмов опирается на данные о торгах других ценных бумаг, чаще всего из той же отрасли экономики, или на отраслевой индекс. Однако, таких алгоритмов на рынке не много, так что степень отклонения модели от реальности не столь значительна. К тому же, для того, чтобы учесть данный фактор в модели, то есть разработать модель с несколькими финансовыми инструментами, потребуется преодолеть ряд принципиально сложных вопросов, один из которых связан с сочетанием распределений торговых стратегий на рынке. Если один инструмент можно изучать без точной подгонки торговых стратегий под реальный рынок, то для исследования сразу нескольких инструментов потребовалось бы привести распределение стратегий (точнее, соотношение распределений для инструментов) в соответствие с тем, что наблюдается на реальных торгах. Это не входит в рамки данного исследования, а потому это ограничение с необходимостью было введено при разработке модели.

Структура модели определяется решаемыми задачами. В центре модели находится площадка проведения торгов (для краткости, биржа). Трейдеры участвуют в торгах на бирже. Как уже было замечено в первой главе, брокеры в модели не учитываются, поскольку не оказывают никакого влияния на изучаемый вопрос. Этот факт упрощает структуру модели. Трейдеры взаимодействуют с биржей напрямую.

Для проведения данного исследования была выбрана агентно-ориентированная модель. Выбор был обусловлен рядом факторов. Во-первых, существует практика применения агентного подхода для моделирования биржи. Во-вторых, существующие альтернативные подходы, такие как дискретное моделирование или модели системной динамики, опираются на аппарат дифференциальных или разностных уравнений, а описание поведения трейдеров при помощи математических моделей не представляется возможным, или выходит по уровню сложности за рамки данного исследования. Наконец, агентная модель просто уместна в данном контексте. Большое число трейдеров легко представить агентами в модели. Торговые стратегии определяют поведение каждого агента, являясь набором правил, по которым агенты участвую в торгах. К тому же в рамках данного исследования нет никакой необходимости в создании сложной модели, которая достоверно передавала бы каждый аспект реальной биржи. Данное исследование узконаправленно, а потому простая агентная модель видится наиболее удачным решением.

Схема 1

Структура модели представлена на схеме 1. В центре модели находится биржа, как место, где заявки принимаются и добавляются в очередь, где совершаются и регистрируются сделки. Агенты запрашивают рыночные данные о сделках, совершённых в предыдущем периоде, у биржи. Те же данные запрашивают индикаторы, которые на их основе рассчитываются. Дублирование потоков рыночных данных с биржи необходимо, поскольку ряд стратегий агентов не использует индикаторы для формирования торговых сигналов к совершению сделок. Торговые стратегии, задействующие индикаторы, получаются значения расчитанных индикаторов и обрабатывают их в соответствии с некоторым алгоритмом. Стратегии существуют независимо от агентов. Таким образом, несколько агентов могут использовать одинаковые стратегии, что в точности соответствует реальности биржевой торговли. Агенты на основе сигналов от своих торговых стратегий формируют и передают заявки в очередь биржи, где они обрабатываются.

На схеме 2 представлены потоки данных в модели. Индикаторы получают данные о совершённых в предыдущем периоде сделках от биржи. На основе них рассчитываются значения индикаторов. Стратегии в зависимости от значений индикаторов и собственных параметров формируют торговые сигналы, которые по-сути являются рекоммендациями к совершению или не совершению сделок. Агент получает рыночные данные от биржи, данные о состоянии своего счёта и сигналы от торговой стратегии. Обработав полученные данные в соответствие с некоторым алгоритмом, агент может сформировать заявку на приобретение или продажу акций. Данные о заявке передаются на биржу, где заявка создаётся и помещается в очередь. Биржа пересылает данные об изменении состояния счёта агентов специальному блоку, отвечающему за управление счетами.


Схема 2

Разработанная модель совершает конечное число итераций, установленное в начале эксперимента, каждая из которых содержит последовательность действий. Вместо условно-непрерывного процесса совершения сделок на реальной бирже, здесь сделки совершаются пошагово. В начале шага (итерации) агенты размещают заявки. В конце шага те заявки, которые могут быть исполнены, исполняются.

На схеме 3 представлена EPC-диаграмма основного процесса. Этот процесс включает в себя все происходящие события в модели, начиная с момента запуска эксперимента и заканчивая последней итерацией цикла торговли. В начале каждой итерации рассчитываются значения индикаторов. Затем по-очереди вызываются агенты, которые совершают некоторые действия, о которых говорится далее. После того, как все агенты были опрошены, выполняется операция клиринга, то есть исполнение заявок, передача прав владения между счетами агентов, списание и зачисление денежных средств.

Схема 3

Операция клиринга детализована на той же Схеме 3. В данной модели операция клиринга включает в себя проверку условных заявок. Если некоторое условие наступило, условная заявка выставляется в очередь либо в виде рыночной, либо в виде лимитированной заявки. После проверки условных заявок, исполняются рыночные заявки. Эти заявки имеют приоритет и выполняются в первую очередь. Затем выполняются лимитированные заявки, в которых, как было сказано в Главе I, специфицирована конкретная цена исполнения. По завершении клиринга выполняется следующая итерация цикла торговли. Число итераций определяется перед началом эксперимента.

На каждой итерации происходит вызов одного за другим агентов. Действия агента с момента вызова и до перехода в состояние ожидания представлено на схеме 4. После вызова из главного цикла агент проверяет свою стратегию. Стратегия запрашивает последнее значение индикатора, который был посчитан в начале этой же итерации главного цикла. Если стратегия выдаёт агенту сигнал к подаче заявки на совершение сделки, агент проверяет состояние своего торгового счёта. Если получен сигнал к ожиданию, агент переходит в состояние ожидания следующего вызова на следующей итерации. Если лимиты счёта позволяют совершить сделку, агент формирует заявку и посылает её на биржу, где она добавляется в очередь заявок. В противном случае, агент переходит в состояние ожидания. После размещения заявки на бирже агент также переходит в состояние ожидания. Здесь необходимо пояснить, что понимается под лимитами счёта. В общем случае на счету агента имеются денежные средства и акции. Если стратегия выдаёт сигнал на продажу акций, необходимо, чтобы у агента на счету имелись акции. Если стратегия выдаёт сигнал на приобретение акций, необходимо, чтобы у агента на счету имелось достаточно денежных средств для приобретения минимального лота акций. Поскольку в данной модели ради упрощения работы лот содержит одну акцию, необходимо, чтобы средств было достаточно для приобретения хотя бы одной акции.


Схема 4
1   2   3   4   5   6


База даних захищена авторським правом ©mediku.com.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка