* Эс определения целей инвестирования капитала.
Каждый тип инвестиционных средств характеризуется определенным профилем в части доходности риска, срочности, типа дохода. Суть ЭС заключается в объективном выявлении профиля инвестора (на что он может претендовать) и сопоставлении полученного профиля с профилем инвестиционного средства. При полном или частичном совпадении клиенту выдается список подходящих типов инвестиционных средств. ЭС может работать в двух режимах: автономном и ручном. Решение задачи разбивается на этапы:
– определение целей;
– определение возможностей размещения инвестиций;
– выбор типа инвестиций.
Каждый из этапов реализуется в виде самостоятельного набора правил (БЗ). Переход от одного этапа к другому управляется метаправилами, содержащимися в специальном наборе правил.
Суть его заключается в следующем: последовательно проверяется известность значений переменных о требуемых налоговых
льготах, типе рынка, типе получаемого дохода, финансовом основании клиента. В случае неизвестности значений клиенту выдается список возможностей (Putform), из которого он выбирает конкретные варианты (Getform).
Для запуска набора правил, определяющего цели инвестирования, должна быть выполнена проверка следующего метаправила:
IF: KNOWN (“Цели инвестиции определены”) = false
/ *не известны* /
THEN: Consult Purpose of investment
/ * выполнить набор правил “Определение целей инвестиции”* /
Набор правил “Purpose of investment” содержит следующие правила:
IF: KNOWN (“Налоговые льготы”) = true AND
KNOWN (“Тип рынка”) = true AND
KNOWN (“Финансовое основание”) = true AND
KNOWN (“Тип дохода”) = true
THEN: Определение целей инвестиций = true
IF: KNOWN (“Налоговые льготы”) = false
THEN: PUTFORM Налоговые льготы;
GETFORM Налоговые льготы
IF: KNOWN (“Тип рынка”) = false
THEN: PUTFORM Тип рынка;
GETFORM Тип рынка и т.д.
(В нотации ЭС Intelligence Service (Франция))
Для каждого профиля выполняется некоторое подмножество правил. Обобщенное дерево целей определения каждого из профилей инвестиционных средств (потребностей клиента) может быть представлено в виде графа (рис.11.2).
Перечисленные факторы участвуют в правилах в различных комбинациях. Они могут быть скорректированы с учетом таких факторов, как возраст, социальный статус, семейное положение.
* ЭС проектирования портфеля инвестиций
Одной из первых ЭС в области формирования портфеля инвестиций является система Plan-Power, архитектура которой включает три основные подсистемы (рис. 11.3):
диагностика существующей ситуации и целей;
разработка плана инвестиций;
формирование плановой документации.
Рис.11.2.Дерево целей «Оценка профиля клиента»
Рис.11.3.Архитектура ЭС Plan-Power
Исходная информация вводится во фреймы БЗ через экранные формы. В БЗ динамически поддерживается множество фреймов, описывающих инвестиционные средства. Во фреймах БЗ отражается также макроэкономическая ситуация: степень инфляции, налоговые ставки, процентные ставки по кредитам, ГКО и пр. Фреймы организованы в иерархическую систему с наследованием свойств.
Диагностическая подсистема анализирует финансовую ситуацию клиента, прогнозирует ее развитие и формирует список достоинств и недостатков. По этим данным формируются возможные цели инвестирования, которые сопоставляются с введенными пользователями.
Подсистема планирования (планировщик) включает модули размещения активов, страхования, налоговых платежей, продажи активов, которые в процессе планирования координируются между собой.
Подсистема оформления плановой документации включает:
– результаты диагностики клиентской ситуации;
– рекомендации по действиям;
– объяснения рациональности этих действий.
ЭС функционирует как посредством прямого вывода планируемых рекомендаций, так и обратного вывода для проверки конкретных финансовых целей.
* ЭС мониторинга портфеля инвестиций
Для решения задач мониторинга портфеля инвестиций чаще всего используются методы технического анализа и прогнозирования рыночных цен, по которым можно предсказывать изменение доходности и надежности конкретных финансовых инструментов – ценных бумаг, валюты, драгоценных металлов. В техническом анализе рассматриваются тенденции в движении цен, например, предполагается периодическое колебание цен. Технический анализ осуществляется на основе:
– гистограмм цен и оборота ценных бумаг;
– диаграмм скользящих средних;
– графиков моделей движения цен.
В результате анализа различных графиков пользователю выдаются обобщенные рекомендации.
Для более оперативного анализа рынка в течение торгового дня могут использоваться ЭС реального времени, например J2.
В системе FOREX-94 используемые нейронные сети прогнозируют решения о покупке/продаже валюты на основе их обучения по изменениям курсов валют за определенные периоды времени.
- Введение
- Глава 1. Интеллектуальные информационные системы
- Основные направления в искусственном интеллекте
- Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии.
- Мультиагентные (многоагентные) системы.
- 1.2. Данные и знания
- Эволюция развития информационных систем
- 1.4. Основные разновидности иис и характеристики решаемых задач
- 1.5. Классификация иис
- Глава 2. Структура и этапы проектирования экспертных систем
- 2.1. Структура статической и динамической эс
- 2.2. Характеристики, стадии существования и этапы проектирования статических эс
- Глава 3. Модели представления знаний
- 3.1. Продукционная модель
- 3.2. Формально-логическая модель
- 3.3. Фреймовая модель
- 3.4. Семантические сети
- Глава 4. Методы обработки знаний в интеллектуальных системах. Нечеткие знания
- 4.1. Интерпретатор правил и управление выводом
- 4.2. Нечеткие знания и нечеткая логика
- Глава 5. Теоретические основы инженерии знаний
- 5.1. Процедура извлечения знаний
- 5.2. Основные аспекты извлечения знаний
- 5.3. Методы извлечения знаний
- Глава 6. Нейронные сети
- 6.1. Искусственный нейрон и функции активации
- 6.2. Нейронные сети с прямой связью
- 6.3. Алгоритмы обучения нейронных сетей
- Глава 7. Технология создания экономических советующих систем
- 7.1. Определение и виды информационных технологий
- 7.2. Технология «Ресурс – Обучение – Цель»
- 7.3. Определение коэффициента важности целей
- Глава 8. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях
- 8.1. Цели и принципы технологии разработки программных средств
- 8.2. Технология и инструментарий разработки программных средств
- Глава 9. Интеллектуальные интернет-технологии
- 9.1. Интеллектуальные агенты
- 9.2. Мультиагентные системы
- Мультиагентные системы различного функционального назначения
- Глава 10. Новые тенденции инженерии знаний,
- 10.1. Методы извлечения глубинных пластов экспертного знания
- 10.2. Хранилища данных
- 10.3. Управление знаниями
- 10.4. Технология создания систем управления знаниями
- Глава 11. Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска
- 11.1. Понятие риска в сппр слабоструктурированных проблем
- 11.2. Реализация эс инвестиционного проектирования
- * Эс определения целей инвестирования капитала.
- Глава 12. Системы, ориентированные на естественно-языковые запросы. Машинное обучение
- 12.1. Естественно-языковые интерфейсы
- 12.2. Машинное обучение
- Глава 13. Современные методы исследования,
- 13.1. Интеллектуальные методы проектирования сложных систем
- 13.2. Эвристические методы синтеза сложных систем
- 13.3. Интегрированные, гибридные и синергетические системы
- Библиографический список
- Оглавление
- Николай Александрович Семенов Интеллектуальные информационные системы
- 170026, Г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22