Фондовый рынок - РосНОУ |
Статистические методы прогнозирования в экономике
Основные статистики финансовых временных рядов (ВР). Модели трендов и волатильности финансовых ВР. Выборочные оценки автокорреляционной функции финансовых ВР. Спектральное оценивание финансовых ВР. Экспоненциальное сглаживание ВР с трендом и сезонными колебаниями. Адаптивное экспоненциальное сглаживание финансовых ВР. Модели стационарных данных с рациональным спектром (АРСС- модели). Линейный прогноз стационарных данных. Фильтр Винера. Эффективные алгоритмы АР- оценивания финансовых ВР. Эффективные алгоритмы оценивания СС- параметров модели финансовых ВР. Модели нестационарных данных с рациональным спектром (АРПСС- модели). Сезонные АРПСС- модели финансовых ВР.
Статистика фондового рынка
Модели броуновского движения. ARCH- модели волотильности фондовых индексов. GARCH- модели волотильности фондовых индексов. Модели вероятностных распределений фондовых индексов. Конечные смеси стандартных распределений. EM- алгоритмы. Ядерные оценки вероятностных распределений фондовых индексов.
Выделение структурных составляющих финансового ВР. Метод наименьших квадратов и сингулярное разложение. Метод главных компонент и дискретное разложение Карунена – Лоева. Структурный анализ финансовых ВР методом «Гусеница». Разложение финансового ВР по его собственным эмпирическим функциям. Дискретное вейвлет преобразование финансовых ВР. Кратно-масштабный анализ финансовых ВР. Алгоритм пирамиды. Адаптивное АР- оценивание финансовых ВР. Рекуррентный метод наименьших квадратов. Адаптивный решетчатый фильтр. Адаптивная фильтрация Калмана.
Нейро- сетевые и нечетко-множественные методы анализа фондового рынка
Применение искусственных нейронных сетей (ИНС) на финансовых рынках. Основные архитектуры ИНС и методы их обучения. Искусственный нейрон Мак’Коллака - Питца и его параметры. Дельта правило обучения искусственного нейрона. Многослойный персептрон. Обучение персептрона с помощью алгоритма обратного распространения ошибки. Распознавание направления движения рынка с помощью многослойного персептрона. Сети радиальных базисных функций. Решение задачи интерполяции многомерной вектор - функции с помощью сети регуляризации. Модель нелинейной регрессии Надарая – Ватсона. Распознавание направления движения рынка с помощью обобщенно – регрессионой нейронной сети. Искусственный нейрон Хебба и алгоритм его обучения. Формирование модели тренда с помощью GHA- сети главных компонент. Адаптивный анализ главных компонент. Формирование модели тренда с помощью APEX- сети главных компонент. Самоорганизующиеся карты Кохонена. Автоматическая классификация эмитентов по инвестиционной привлекательности. Машина опорных векторов (SVM). Поиск опорных векторов методами условной оптимизации. Распознавание направления движения рынка с помощью SVM- сети. Прогнозирование ценовых колебаний активов с помощью SVM- сети.
Рекуррентные нейронные сети (RNN). Реализация нелинейной АРСС - модели на основе RNN. Реализация нелинейной адаптивной фильтрации на основе RNN. Прогнозирование ценовой динамики фондовых активов. Прогнозирование финансового ВР методом группового учета аргументов. Полиномиальные нейронные сети.
Основные понятия и принципы работы генетических алгоритмов (ГА). Применение ГА для обучения нейронных сетей, прогнозирования направления движения фондового рынка и управления фондовым портфелем.
Нечеткие множества и операции над ними. Нечеткие переменные, мягкие и интервальные вычисления на финансовых рынках. Лингвистическая переменная. Лингвистический анализ гистограмм финансовых показателей. Нечетко-интервальные модели финансовых показателей эмитентов и методы их агрегирования. Системы нечеткого логического вывода и универсальные аппроксиматоры. Нечеткие сети и алгоритмы их обучения. Логически мотивированные операторы принятия торговых решений.
Нелинейные динамические модели анализа финансовых временных рядов
Основы теории динамических систем. Нелинейные динамические системы (НДС) и нелинейные модели. Принцип суперпозиции. Дифференциальные уравнения и дискретные отображения. Квадратичное отображение, устойчивость и гиперболичность неподвижной точки. Двумерные дискретные отображения. Топологически сопряженные отображения. Непрерывные системы. Фазовое пространство, сечение и индекс Пуанкаре. Фазовый портрет (аттрактор) НДС. Системы Лоренца и Росслера. Устойчивость НДС по Ляпунову. Качественные признаки и количественные меры хаоса. Показатель Ляпунова. Фрактальные размерности. Метод формирующей НДС. Реконструкция аттрактора НДС с помощью задержки отсчетов временного ряда (теорема Такенса) и его последовательного дифференцирования. Обзор других способов вложения временного ряда (ВР). Корреляционная размерность фазового пространства, оценка размерности аттрактора НДС. Синтез оператора эволюции формирующей НДС методом n- мерного дискретного отображения и с помощью системы однородных дифференциальных уравнений 1-ого порядка. Реконструкция формирующей НДС для нестационарных ВР.
Экспертные системы инвестиционного проектирования
Введение в экспертные системы (ЭС). Основные понятия и определения. Структура ЭС инвестирования капитала. Формы представления знаний. Правила, семантические сети и фреймы. Правила базы знаний интеллектуальной торговой системы (ИТС). Модели входа в рынок, выхода из рынка и управления активами. Стратегии формирования инвестиционного портфеля. Механизм логического вывода ИТС. Цифровые модели ценовой динамики финансовых активов. Классификация ИТС.
Системы, основанные на моделях пересечения ценовых уровней и каналов, «пробойные» ИТС. Системы, основанные на цифровой фильтрации ценовых колебаний, «трендовые» и «осцилляторные» ИТС. Адаптивные скользящие средние. Адаптивные модели трендов и волатильности в нейросетевом базисе. Системы, реализующие процедуры спектрального оценивания финансовых ВР. Адаптивное спектральное оценивание сезонных составляющих и торговых циклов. Системы, основанные на выделении структурных составляющих финансовых ВР. Торговые правила «трех масштабов» структурных составляющих ценовых колебаний.
Нейросетевые архитектуры для распознавания направления движения рынка, персептрон, вероятностная нейронная сеть, машина опорных векторов. Нейросетевое прогнозирование ценовых колебаний и волатильности финансовых рынков, обобщенно-регрессионные, рекуррентные и полиномиальные нейронные сети. Применение ГА для структурной и параметрической оптимизации ИТС.
Экспериментальные и субъективные вероятности. Байесовские сети доверия (БСД). Логический вывод на основе БСД. Распознавание направления движения рынка с помощью БСД. Диаграммы влияния. Условно - гауссовские БСД. Стандартные модели выхода из рынка. Байесовские оценки вероятностей достижения рынком критических ценовых уровней. Методы экспертного оценивания финансовых показателей эмитентов. Архитектуры БСД Лауритцена - Шпигельхальтера, Хьюджина, Шенноя – Шефера. Управление финансовыми рисками и инвестиционным портфелем с помощью БСД.
Представление и интеграция знаний с помощью функций доверия. Анализ инвестиционной привлекательности активов на основе нечетких моделей. Основные понятия теории свидетельств Демпстера – Шефера (ТДШ). Торговые правила, основанные на ТДШ. Архитектура экспертной торговой системы в базисе Демстера-Шефера.
Фундаментальный и технический анализ рынка ценных бумаг
Основные понятия рынка ценных бумаг (РЦБ). Инфраструктура и основы функционирования фондового рынка. Информационные потоки РЦБ и механизмы их обслуживания. Источники финансовой информации. Системы электронных торгов ценными бумагами. Фондовые индексы. Основные подходы к изучению динамики фондового рынка. Основные положения технического анализа. Компьютерные технологии технического анализа. Графический техический анализ. Скользящие средние. Осцилляторы. Теория циклов. Волновая теория Эллиота.
Портфельные инвестиции
Введение в портфельные инвестиции Проблема выбора портфеля акций. Портфель акций и его характеристики. Оптимальный портфель акций. Теория Марковица. Портфель, содержащий безрисковые активы. Теория Тобина. Теория ценообразования на рынке капитала. Бета и альфа анализ акций. Проблема выбора портфеля облигаций. Процентный риск облигаций. Иммунизация портфеля облигаций. Управление портфелем облигаций.
Риск - менеджмент
Понятие инвестиций и инвестиционного менеджмента. Инвестиционный рынок: его оценка и прогнозирование. Методический инструментарий инвестиционного менеджмента. Формирование инвестиционной стратегии предприятия. Инвестиции в инновационном процессе. Методы оценки эффективности реальных инвестиционных проектов. Оценка инвестиционных качеств и эффективности инструментов фондового рынка. Цели и принципы формирования и типизации инвестиционного процесса. Оперативное управление инвестиционным портфелем.
Основы теории. Четкие множества, булева логика. Нечеткие множества. Нечеткая логика, операции на нечетких множествах. Нечеткость и вероятность. Правила нечеткого вывода. Системы нечеткого вывода Мамдани Заде и Такаги – Сугено – Канга (TSK). Нечеткий финансовый менеджмент. Финансовый менеджмент и оценка банкротства. Эффективность и риск инвестиционного проекта. Анализ инвестиционной эффективности финансовых инструментов. Нечеткая оптимизация инвестиционного портфеля. Прогнозирование финансовых индексов. Стратегическое планирование. Актуарные расчеты страховых фондов. Компьютерные системы нечеткого финансового менеджмента. Система оптимизации фондового портфеля.
Информационное обеспечение рынка ценных бумаг
Мировые информационные агентства: Reuters (Рейтер), Dow Jones (Доу - Джонс), Tenfore (Тенфор), Bloomberg (Блумберг), Data Broadcasting Corporation (DBC), CQG International, Moody’s, Standard & Poor’s, Morgan Stanley, Salomon Smith Barney. Торгово-аналитические системы MetaStock, Omega Trade Station 2000i, WealthLab, Meta Trader, Quick. Российское информационное агентство AK&M. Обзор финансовых порталов и других информационных источников экономической статистики в сети Internet. Получение и анализ информации о ценных бумагах в системе Reuters. Взаимодействие Reuters с другими информационными системами. Internet-сервер ФКЦБ России. Альтернатива Internet и закрытые компьютерные сети. Справочные базы данных с доступом в режиме on- line (www- и ftp- сервис).
Налогообложение на российском фондовом рынке
Анализ текущих изменений налогового режима для участников рынка ценных бумаг (ЦБ). Основные положения реформы налогообложения рынка ЦБ. Налогообложение доходов, налог на прибыль – анализ 25 главы Налогового Кодекса. Налогообложение операций с акциями, корпоративными обязательствами (векселями, облигациями), государственными и муниципальными ЦБ, доверительному управлению. Налогообложение срочных сделок. Особенности налогообложения нерезидентов. Налог на доходы физических лиц – анализ 23 главы Налогового Кодекса. Налог на добавленную стоимость.
Правовое обеспечение деятельности на российском фондовом рынке
Правовое обеспечение инвестиционных проектов. Анализ кризисных и конфликтных ситуаций. Типовые договора для кредитных организаций. Правовое обеспечение институциональных инвесторов фондового рынка. Правовая база торговых и посреднических организаций. |