Дипломная работа: Разработка прототипа информационной системы прогнозирования финансовых временных рядов

Пермский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования

Национальный исследовательский университет

Высшая школа экономики

Факультет экономики, менеджмента и бизнес-информатики

Кафедра информационных технологий в бизнесе

Направление подготовки 38.04.05 «Бизнес-информатика»

Образовательная программа «Информационная аналитика в управлении предприятием»

Выпускная квалификационная работа

Разработка прототипа информационной системы прогнозирования финансовых временных рядов

Выполнил: Авхимович Д.В.

Руководитель к.ф.-м.н.,

Доцент Л.В. Шестакова

Пермь, 2019 год

Аннотация

Данная работа представляет собой проект по разработке прототипа информационной системы, направленного на прогнозирование финансовых временных рядов. В работе представлено описание алгоритмов прогнозирования, основанных на методах машинного обучения и математических методах.

Отчет состоит из четырех глав и 1 приложения, содержание изложено на 63 страницах:

В первой главе работы представлено описание предметной области, даны определения временным рядам, разобраны основные теоретические моменты временных рядов, рассмотрены фундаментальный и технический классы анализа, сделан обзор подобных продуктов на рынке, определена минимально необходимая точность прогноза.

Вторая глава содержит теорию алгоритмов прогнозирования, на основании которой было принято решение использовать следующие математические методы: комбинации скользящих средних, полосы Боллинджера, осцилляторы скользящих средних. В качестве методов прогнозирования машинного обучения были выбраны градиентный бустинг и линейная регрессия.

Третья глава работы представляет собой разработку требований, предъявляемых к информационной системе, а также описание использования алгоритмов прогнозирования финансовых временных рядов.

Четвертая глава содержит описание проектирования прототипа ИС, а также результаты тестирования.

Техническое задание на проектирование информационной системы прогнозирования финансовых временных рядов представлено в Приложении А и изложено на 14 страницах.

Ключевые слова: машинное обучение, прогнозирование финансовых временных рядов, комбинация скользящих средних, полосы Боллинджера, осцилляторы скользящих средних, математические методы прогнозирования, финансовые временные ряды, градиентный бустинг, линейная регрессия.

Оглавление

• Аннотация
• Введение
• Глава 1. Анализ предметной области
• 1.1 Классы анализа
• 1.1.1 Технический анализ
• 1.1.2 Фундаментальный анализ
• 1.2 Временные ряды
• 1.3 Определение необходимой точности прогноза
• 1.4 Обзор аналогов
• 1.5 Выводы по главе
• Глава 2. Определение методов прогнозирования
• 2.1 Использование математических методов в прогнозировании
• 2.1.1 Комбинация скользящих средних
• 2.1.2 Полосы Боллинджера
• 2.1.3 Осцилляторы скользящих средних
• 2.2 Использование методов машинного обучения в прогнозировании
• 2.2.1 Линейная регрессия
• 2.2.2 Градиентный бустинг
• 2.3 Выводы по главе
• Глава 3. Разработка требований к информационной системе
• 3.1 Функциональные требования к системе
• 3.2 Модуль «Подготовка и обогащение данных»
• 3.3 Модуль «Прогнозирование с помощью ML»
• 3.4 Модуль «Прогнозирование с помощью математических методов»
• 3.4.1 Комбинация скользящих средних
• 3.4.2 Полосы Боллинджера
• 3.4.3 Осцилляторы скользящих средних
• 3.5 Выводы по главе
• Глава 4. Проектирование прототипа ИС
• 4.1 Диаграмма классов
• 4.2 Проектирование главной формы
• 4.3 Загрузка и сохранение данных
• 4.4 Применение методов ML
• 4.5 Построение графиков
• 4.6 Тестирование
• 4.7 Выводы по главе
• Заключение
• Библиографический список
• Приложение

Введение

В современной рыночной конъюнктуре не найдется ни одной успешной компании, которая бы не стремилась автоматизировать свою деятельность. Высококачественная автоматизация бизнес процессов позволяет добиться более высокой производительности труда и значительно облегчает работу целом, более того она дает и дополнительные преимущества. Использование разного рода информационных систем помогает во всех сферах жизнедеятельности человека. Так, на рынке существуют различные системы помощи принятия решений.

Человеку, работающему на бирже, приходится ежедневно анализировать огромные объемы информации и, основываясь на обработанных данных, строить прогнозы относительно цен в ближайшем будущем. При некачественном анализе данных, его деятельность будет убыточна. Для того, чтобы облегчить эту работу или же сделать анализ более полным и соответственно более реалистичным разрабатывают такие системы, которые позволяют анализировать огромные объемы информации и выдавать определенный результат или сигнал для брокера.

Анализ на бирже делится на фундаментальный и технический. К фундаментальному анализу относятся различные новости, которые могут повлиять на цену акции, состояние экономики страны и многое другое. К техническому анализу относят анализ графиков по данной акции, поиск алгоритмов, выявление трендов, применение различных математических методов, что в совокупности помогает спрогнозировать дальнейшее поведение акции на бирже.

Ежегодно увеличивается количество компаний, выпускающие акции, более того, появляются новые рынки - рынки электронных валют или же крипто-валютные рынки. Более того, крипто валютный рынок является весьма молодым, его постоянно лихорадит, вследствие чего, волатильность монет очень большая, что может привлекать все больше рискованных инвесторов. Данный рынок отличается от рынка ценных бумаг, однако, в теории, подчиняется тем же законам, а значит, к нему применимы те же классы анализа: фундаментальный и технический.

Существует большое количество методов технического анализа, каждый из которых отличается по своей логике работы от других. Каждый метод может быть более эффективным под определенный набор данных. С появлением новых математических методов, брокеры пытаются применить их в своих целях для прогнозирования цен на акции.

Поскольку графики представляют собой временные ряды - последовательность значений, описывающих протекающий во времени процесс, измеренных в последовательные моменты времени, обычно через равные промежутки, можно использовать методы прогнозирования временных рядов. Предполагается использовать методы машинного обучения, различные математические методы для прогнозирования временных рядов.

Проблема - готовые системы для поддержки принятия решений, основанные на прогнозировании временных рядов весьма дорогостоящи для частного использования.

Объектом исследования являются временные ряды.

Предмет исследования - прогнозирование временных рядов.

Цель работы - разработка прототипа ИС, которая бы представляла пользователю конкретный прогноз цены на завтрашнее закрытие торгов.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

1. Рассмотреть теорию временных рядов.

2. Определить методы, подходящие для прогнозирования временных рядов.

3. Разработать техническое задание для системы по прогнозированию цен, на основании временных рядов.

4. Разработать прототип ИС для прогнозирования временных рядов.

На этапе анализа используются такие методы исследования, как абстракция и декомпозиция для представления объекта в виде системы. Для описания взаимодействия всех элементов системы используются объектно-ориентированный анализ и проектирование.

Глава 1. Анализ предметной области

В данной главе будет произведен анализ предметной области, определены термины технического анализа и фундаментального анализа. Будет рассмотрена теория временных рядов, основные виды графиков, применяемые в техническом анализе. Для последующего исследования будет определена минимально необходимая точность прогноза, который будет давать разработанная информационная система. Также в главе будут рассмотрены аналогичные системы.

1.1 Классы анализа

Одна из первостепенных задач при инвестировании капитала и игре на фондовом рынке - попытаться найти финансовые инструменты, с помощью которых можно увеличить свои вложения и минимизировать риски игры на финансовом рынке. Крупные, средние и мелкие игроки пытаются предвидеть будущие цены, тренды развития финансового рынка и увеличить на правильных прогнозах свой актив.

Для того, чтобы инвестиции были эффективны, необходимо проводить многоуровневый анализ финансового рынка, который реализуется в инвестиционной стратегии. В зависимости от различных факторов применяют два основных подхода: технический и фундаментальный анализ. Далее в работе будет рассмотрен каждый класс анализа более подробно.

1.1.1 Технический анализ

Для прогнозирования цен на рынке ценных бумаг применяют технический и фундаментальный анализ. Различие этих двух видов анализа различается инструментами прогнозирования, так технический анализ - способ прогнозирования будущей стоимости на основе графиков и индикаторов. А под фундаментальным анализом в свою очередь понимают прогнозирование стоимости на основе финансовых показателей деятельности компании и вычисления внутренней стоимости компании. Сравнивая эти две стоимости можно сделать вывод относительно переоцененности или недооцененности компании.

Также эти два вида анализа отвечают на разные вопросы: Фундаментальный - какие акции купить; Технический - в какой момент времени (и по какой цене) купить.

Основные положения технического анализа заключены в теории Доу и сформулированы в виде следующих аксиом [1]:

1. цена учитывает все происходящие события;

2. движение цен подвержено тенденциям;

3. история на фондовом рынке повторяется.

Смысл первой аксиомы заключается в том, что на стоимость финансовых инструментов влияют все факторы, как основные: политические, экономические и финансовые, так и прочие, вплоть до психологического состояния покупателей и продавцов. Другими словами, изменение цены - результат воздействия совокупности внешних факторов. Таким образом, проводя анализ ценовых графиков (финансовых временных рядов) и технических индикаторов, можно предсказать изменение стоимости финансовых инструментов в будущем.

Второе положение заключается в том, что рынок имеет инерционность, другими словами, движение цен на рынке имеет определенные тенденции. Это позволяет анализировать состояние рынка и делать определенные предсказания его развития.

В третьем положении утверждается, что факторы, которые влияли на изменение стоимости акций на рынке в прошлом, будут работать и в будущем.

Технический анализ, в свою очередь, делится на два основных вида: графический и аналитический. К графическому методу технического анализа относят анализ графиков цен с целью прогнозирования изменения курса. Основные типы графиков цен представлены ниже в табл. 1.1 [1]:

Таблица 1.1

Основные типы графиков

При анализе ценового графика строят линию поддержки (линию, соединяющую ценовые минимумы), линию сопротивления (линию, соединяющую ценовые максимумы) и линию тренда (линию, описывающую направление движения цены). Прогнозирование ценовой динамики рынка осуществляется путем анализа графиков и выявления фигур, образованных графиком цен. Различают фигуры перелома тенденции, которые при выполнении некоторых условий могут предсказать смену тренда на рынке и фигуры продолжения тенденции, которые могут показывать продолжение тренда. Примеров фигур поворота и фигур продолжения существует огромное множество, наиболее известные и базовые: голова-плечи, треугольник, флаг и т.д.