4.10. Нейросетевые технологии в финансово-
ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
На рынке коммерческих программных продуктов наряду с аналитическими инструментами нового поколения, основанными на применении логики нечетких множеств —от электронных таблиц(Fuzzy Calc)до экспертных систем(Сиbi Calc)корпорацииHyperJodic(США), все больший интерес для финансово-экономической деятельности представляют аналитические информационные технологии, основанные на использовании нейронных сетей. Нейронные сети —обобщенное название групп алгоритмов, которые умеют обучаться на примерах, извлекая скрытые закономерности из потока данных. Компьютерные технологии, получившие название нейросетевых, работают по аналогии с принципами строения и функционирования нейронов головного мозга человека и позволяют решать чрезвычайно широкий круг задач: распознавание человеческой речи и абстрактных образов, классификацию состояний сложных систем, управление технологическими процессами и финансовыми потоками, решение аналитических, исследовательских, прогнозных задач, связанных с обширными информационными потоками. Являясь мощным технологическим инструментом, нейросетевые технологии облегчают специалисту процесс принятия важных и неочевидных решений в условиях неопределенности, дефицита времени и ограниченных информационных ресурсов.
С середины 1980-х годов нейронные сети начали использоваться на Западе преимущественно в финансовых и военных приложениях. Однако, несмотря на успех, инструмент оказался слишком сложным и дорогостоящим.
Ситуация изменилась в начале 1990-х годов, когда на рынке появилось новое поколение нейросетевых технологий —мощных, недорогих, простых в использовании. Одним из лидеров рынка стал нейросетевой пакетBrainMakerамериканской фирмыCaliforniaScientificSoftware.
Разработанный по заказу военных пакет был адаптирован для бизнес-приложений и с 1990года удерживает лидерство среди самых продаваемых нейросетевых пакетов США.
Свой путь на российский рынок нейронные сети начали с финансово-кредитной сферы, где заинтересованные в совершенствовании аналитической работы банки стали интенсивно включать нейронные сетевые технологии в состав финансовых приложений. В настоящее'время пользователямиBrainMarkerPro 3.12 (последней профессиональной версии пакета) стали уже более 200 банков и торговых компаний, а последнее время —и аналитические учреждения верхних эшелонов власти.
Отличительной чертой нейронных сетей является их способность менять свое поведение (обучаться) в зависимости от изменения внешней среды, извлекая скрытые закономерности из потока данных. При этом алгоритмы обучения не требуют каких-либо предварительных знаний о существующих в предметной области взаимосвязях —необходимо только подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение моделируемой системы в прошлом. Основанная на нейросетях технология не предъявляет повышенных требований к точности входных данных как на этапе обучения, так и при ее использовании (после настройки и обучения), например при распознавании симптомов приближения критических ситуаций, для краткосрочных, а иногда и долгосрочных прогнозов. Таким образом, нейросетевая технология обладает двумя чрезвычайно полезными свойствами.
1.Способностью обучаться на конкретном множестве примеров.
2.Умением стабильно распознавать, прогнозировать новые ситуации с высокой степенью точности, причем в условиях внешних помех, например появления противоречивых или неполных значений в потоках информации. Взяв за основу работу мозга, нейросетевые технологии включили в себя и ряд биологических терминов, понятий, параметров, а метод получил название генетического алгоритма.
Генетический алгоритм реализован в популярных версиях нейропакетов —широко известном в РоссииBrainMakerProfessionalv.3.11 и менее известном, но более профессиональномNeuroforesterv.5.1. В этих пакетах генетический алгоритм управляет процессом общения на некотором множестве примеров, а также стабильно распознает (прогнозирует) новые ситуации с высокой степенью точности даже в условиях внешних помех, например, появления противоречивых или неполных знаний. Причем обучение сводится к работе алгоритма подбора весовых коэффициентов, который реализуется автоматически без непосредственного участия пользователя-аналитика.
Для реализации нейросетевой технологии должны быть выполнены следующие условия: наличие IBMPCили совместимого компьютера, мыши,MSWindows 3.1или выше, 4МбайтRAM(оперативной памяти).
В отличие от BrainMakerProfessional v.3.11в пакетеNeuroforesterv.5.1. для решения прогнозных задач ряд процедур выполняется автоматически. В частности, автоматически выбирается оптимальное число дней, обеспечиваемых прогнозом. Пакет имеет также инструменты для предварительной обработки данных: корреляционный анализ, позволяющий определять значимость входных параметров прогноза; анализ с помощью масштабных преобразований и экспоненты Хёрста (rescaledrangeanalysisHurstexponent) для выявлений скрытых циклов данных; диаграмма-распределение зависимости прогнозируемой величины от входных параметров.Эти методы позволяют уже на этапе подготовки данных выделять наиболее существенные для прогноза параметры. Все результаты обработки представляются в графическом виде, удобном для анализа, принятия решений.
При использовании нейросетевой технологии работа строится в несколько этапов. Рассмотрим их содержание и важнейшие процедуры.
Первым этапомявляется четкое определение проблемы, т.е. того, что пользователь-аналитик собирается получить от нейросетевой технологии на выходе. Это может быть некоторый вектор, характеризующий систему или процесс. Например, кривая доходности ГКО; цена отсечения первичного аукциона; показатель целесообразности реструктуризации инвестиционного портфеля, точки перелома тренда и т.п.
Вторым этапомявляется определение и подготовка исходных данных для реализации нейросетевой технологии. При этом отбирается вся необходимая, адекватно и полно описывающая процесс информация. Для наиболее успешного решения проблемы формирования наборов информации для последующего прогнозирования ситуаций рекомендуется привлекать хорошо знающих данную конкретную область специалистов.
Сложность выполнения второго этапа заключается в том, что должен быть соблюден баланс между стремлением увеличить количество входных параметров и вероятностью получить плохо обучаемую сеть, которая может исказить ожидаемые прогнозы. Дело в том, что число дней ретроспективы и прогноза, которые зависят от свойств исследуемых данных, сильно влияют на точность прогноза. Поэтому выбор несоответственно большого числа дней для прогноза или их малого числа ретроспективы может привести к тому, что сеть будет не в состоянии обучаться.
Ввод данных в систему, подготовка данных, создание файлов для тренировки и тестирования можно считать самостоятельным третьим этапом. Основной целью работы на этом этапе является формирование необходимого набора ситуаций, с которыми придется работать аналитику, а затем распределение исходных данных по этим ситуациям. При этом нейросетевая технология автоматически реализует задачу классификации, в основе которой лежит нечеткая логика (fuzzylogic). В качестве входных параметров могут быть использованы искусственно созданные характеристики системы, в частности для фондового рынка это могут быть различные индикаторы технического анализа.
На этапе подготовки данных анализируется степень их информационной насыщенности, для чего выявляется степень влияния конкретного параметра на прогнозируемую величину. Достигнув равномерного наполнения всех степеней зависимости, выявляется соответствие между прогнозируемой величиной и параметром в виде «Если..., то...; иначе...», что близко к реализации алгоритма нечеткой логики и экспертным системам.
Выбор типа нейросетевой технологии и метода ее обучения можно выделить в самостоятельный этап. Сеть может быть построена с помощью NetMakerв интерактивном режиме, пользуясь его подсказками, или создать файлыBrainMaker, пользуясь текстовым редактором. Для прогнозирования временных рядов, которыми описываются финансовые рынки, предпочтительно воспользоваться генетическим алгоритмомGenetikAlgorithms, а для решения задач распознавания образов и классификации —сетевыми технологиямиHopfieldиKohonen. Наиболее трудоемким процессом является настройка нейросети на обучающую выборку данных, ибо здесь определяется оптимальное количество параметров, свойств исследуемых данных, оптимальное число дней ретроспективы и прогноза. Хорошо продуманные способы задания тестовых множеств в сочетании с несколькими вариантами обучающих алгоритмов (от стандартных до скоростных) и заданием различных критериев остановки обучения предоставляют широкие возможности для экспериментов.
Облегчает процесс работы и то, что все современные нейросе-тевые технологии содержат ту или иную систему конвертеров, позволяющих пользоваться данными, подготовленными в популярных исходных форматах. В частности, WordSystemможет импортировать текстовые файлы, таблицы, подготовленные вExcel,aтакже данные в форматеMetaStock. Следует подчеркнутьMetaStockне только программный продукт, но и формат деловой информации, отличающийся высокой компактностью данных в сочетании с надежностью их передачи.
Современные нейросетевые продукты позволяют работать как с числовыми, так и с текстовыми данными, т.е. преобразовывать набор символов (слово, фраза) в уникальный набор чисел. WardSystemделает возможной также обратную операцию, т.е. представление результатов работы нейросети в виде не только чисел, но связного текста, что позволяет генерировать результаты в виде различных информационных сообщений. Правила для обучения нейросети могут задаваться посредством их ввода в готовом виде, а также в виде чисел, требующих дополнительных преобразований данных. Причем эти ограничивающие и разрешающие правила и условия могут задаваться в процессе решения задачи. Другим методом задания правил вWardSystemявляется работа с индикаторами технического анализа. Включение индикаторов в процесс обучения существенно повышает не только точность прогнозов, но и их стабильность и статистическую достоверность. Для решения этой же проблемы вWardSystemс большей эффективностью можно воспользоваться специальным блоком, который содержит полный список процедур с возможностью автоматического подбора параметров и переноса выбранных значений в подготовленный набор входных данных, что значительно облегчает работу аналитика.
Последними этапами можно считать проведение тестирования нейросети и ее запуск для получения прогноза. Работоспособность первоначально обученных сетей проводится на тестовой выборке данных. По результатам тестов отбираются наиболее перспективные варианты. При этом руководствуются тем, что точность и надежность прогноза прежде всего зависят от типа прогнозируемой величины, состояния, в котором находится система (стационарное, вблизи критической точки и т.п.), типа системы (управляемая она извне или замкнутая). Например, наиболее точен и надежен прогноз локального изменения тренда в стационарном состоянии рынка.
Если результаты тестирования не удовлетворяют, то просматривают набор входных данных, изменяют некоторые учебные программы или перестраивают сеть.
После завершения полного цикла решения задачи возможны два пути: пользоваться в дальнейшей работе созданной системой, что вполне приемлемо для одного специалиста, решающего определенный круг задач, или создать для каждой задачи независимые приложения в виде отдельного файла, который может использоваться другими программами. В этом случае полученный вариант нейросетевой технологии представляет собой упакованную нейросеть с описанными функциями передачи данных команд управления.
Гибкость и мощность нейронных сетей открывает перед ними практически неограниченные возможности применения, особенно в качестве аналитических инструментов в таких плохо формализуемых и многокритериальных областях, как анализ финансовой и банковской деятельности. Любая задача, связанная с использованием финансовых средств на валютном рынке или рынке ценных бумаг, сопряжена с риском и требует тщательного анализа и прогноза. Точность прогноза, устойчиво достигаемая нейросетевыми технологиями при решении реальных задач, уже превысила 95%. Поэтому количество примеров успешного применения нейросетевых программных продуктов стремительно растет.
Среди перспективных направлений использования нейросетевых технологий можно назвать создание компьютерных моделей поведения клиента для оценки риска или перспективности работы с конкретными клиентами. Например, можно проанализировать прежние сделки и на этой основе оценить вероятность того, согласится ли конкретный клиент на то или иное предложение.
На мировом рынке аналитического программного обеспечения представлен широкий спектр нейросетевых технологий, начиная от систем, ориентированных на суперкомпьютеры, стоимость которых превышает 50тыс. долл., до недорогих (несколько сотен долларов) нейропакетов, работающих на платформе персональных компьютеров и рабочих станций. Это делает доступной технологию нейронных сетей для приложений практически любого уровня. Ее массовое применение —вопрос ближайшего будущего.
Из главы следует запомнить
• Технологическое обеспечение АИТ и АРМ осуществляет предметное наполнение информационных систем в техническом, информационном, программном, лингвистическом, организационном, методическом, эргономическом и правовом аспектах.
• Отдельные части технологического обеспечения все время совершенствуются и находятся в состоянии динамического равновесия: изменение одной части влечет изменение всех других.
• Материализованное воплощение технологического обеспечения осуществляется через режимы взаимодействия пользователя с ЭВМ и различные технологии обработки данных, в том числе в распределенных системах.
• Базовым режимом взаимодействия пользователя с ЭВМ на нижнем уровне иерархии информационных систем (АРМ) является режим диалога.
• Совершенствование информационных технологий представляет пользователям возможность работы в смешанной организационной форме —сетевой, обеспечивающей объединение с помощью каналов связи вычислительных средств, программных и информационных ресурсов.
• На уровне АРМ конкретного пользователя широкое распространение получили технологии, базирующиеся на использовании функциональных пакетов прикладных программ: обработки текстовой, табличной и графической информации.
• Комплексное использование взаимодействующих через общий интерфейс пользователя программных продуктов привело к созданию интегрированных пакетов для офисов.
• Большинство комплексов программ, решающих экономические задачи, написаны на языках СУБД, обеспечивающих пользователю дружественный интерфейс.
• Основное направление развития СУБД —использование их в интегрированных технологиях распределенных систем обработки данных.
• Наиболее представительные интегрированные технологии — это технология «клиент —сервер», глобальные сети и электронная почта.
• Концептуальным этапом развития информационных технологий является их интеллектуализация. Решение неординарных и слабоформализуемых задач призваны осуществлять экспертные системы и нейросетевые технологии.
Вопросы для самоконтроля
1.Дайте понятие технологического обеспечения АИТ.
2.Какие существуют основные виды технологического обеспечения АРМ?
3.Дайте характеристики видам технологического обеспечения.
4.Что представляет собой диалоговый режим обработки информации?
5.Что такое сетевой режим обработки данных? Дайте характеристику архитектуре, основным составляющим сетей.
6.Каковы возможности тестовых процессоров?
7.В чем состоят особенности построения и каковы функциональные возможности табличных процессоров?
8.Что представляют собой интегрированные пакеты для офисов?
9.Назовите наиболее известные СУБД и режимы их работы с пользователями.
10.Каковы направления применения профессиональных СУБД?
11.Дайте характеристику экспертным системам и направлениям их развития.
12.Определите виды интегрированных технологий в распределенных системах обработки данных.
13.Дайте характеристику технологии «клиент — сервер». Каковы три модели реализации этой технологии?
14.Охарактеризуйте глобальные информационные сети.
15.Как осуществляется доступ пользователей вInternet?
16.Что представляет собой электронная почта? Перечислите ее возможные услуги.
17.Назовите сферы применения нейросетевых технологий. В чем их отличие от экспертных систем?
18.Раскройте содержание основных этапов реализации нейросетевых технологий при решении прогнозных задач.
- Введение
- 1 Раздел информатизация в управлении экономикой
- 1 Глава
- Информационные процессы в экономике
- Информационный ресурс – основа информатизации экономической деятельности
- Автоматизированные информационные системы и их классификация
- Аис промышленности
- Отраслевые аис
- Автоматизированные информационные технологии, их развитие и классификация
- Автоматизированное рабочее место – средство автоматизации работы конечного пользователя
- Вопросы для самоконтроля
- Глава 2 методика создания автоматизированных информационных систем и технологий
- 2.1. Структурная и функциональная организация аис и аит
- Информационные потоки(внешние информационные связи) Внешняя среда
- 2.2. Проектирование: стадии и этапы создания аис и аит
- 2.3. Особенности проектирования аит
- 2.4. Содержание и методы ввдения проектировочных работ
- 2.5 Роль пользователя в создании аис и аит и постановке задач
- Технология постановки задачи
- Информация о поступлении товаров
- Информация о ценах
- Структура выходного документа
- Глава 3 Информационное обеспечение эис и технологий
- 3.1. Структура и содержание информационного обеспечения
- 3.2. Классификаторы, коды и технология их применения
- 3.3. Технология и области применения штрихового кодирования
- 3.4. Документация и технология ее формирования
- Справка о поступлении, продаже и остатках товаров
- 3.5. Технология применения электронного документооборота
- 3.6. Состав и организация внутримашинного информационного обеспечения
- 3.7. Автоматизированные банки данных, информационные базы, их особенности
- 3.8. Этапы создания базы и банка данных
- Мастера субд Access 7.0
- Способы создания таблиц в субд Access 7.0
- 3.9. Базы знаний
- Из главы следует запомнить
- Вопросы для самоконтроля
- Глава 4. Технологическое обеспечение эис и арм конечного пользователя
- 4.1. Понятие, цели и задачи технологического обеспечения
- 4.2. Диалоговый режим автоматизированной обработки информации
- 4.3. Сетевой режим автоматизированной обработки информации
- 4.4. Технология обработки текстовой информации
- 4.5. Технология обработки табличной информации
- 4.6. Интегрированные пакеты для офисов
- 4.7. Системы управления базами данных
- 4.8. Технология использования экспертных систем
- 4.9 Интегрированные технологии в распределенных системах обработки данных
- Vines Banyan
- 4.10. Нейросетевые технологии в финансово-
- Глава 5 защита информации в эис
- 5.1. Виды угроз безопасности эис
- 5.2. Методы и средства защиты информации в экономических информационных системах
- 5.3. Основные виды защиты, используемые в аит банковской деятельности
- Из главы следует запомнить
- 6.1. Общая характеристика информационной системы бухгалтерского учета
- 6.2. Компьютерные информационные технологии в бухгалтерском учете
- 6.3. Технология компьютерной обработки учетных задач на малом предприятии
- 7.1. Специфика организации банковского дела в россии
- 7.2. Проблемы создания автоматизированных банковских систем
- 7.4. Технические решения банковских технологий
- 7.6. Функциональные задачи и модули банковских систем
- 7.7. Автоматизация межбанковских расчетов
- Глава 8 автоматизированные информационные технологии формирования, обработки и представления данных в налоговой службе
- 8.3. Особенности информационного обеспечения аис
- 8.4. Особенности информационных технологий, используемых в органах налоговой службы
- Вопросы для самоконтроля
- 9 Глава
- 9.1. Понятие казначейства. Функции казначейских органов
- 9.2. Создание казначейских органов и перспективы их развития
- 9.3. Информационное обеспечение органов казначейства
- 9.4. Организация автоматизированной информационной технологии в органах казначейства
- 9.5. Терминальная архитектура автоматизированной информационной системы казначейства
- 9.6. Архитектура «клиент - сервер» автоматизированной информационной технологии казначейства
- 9.7. Организация коммуникационной системы органов казначейства
- 10 Глава
- 10.1. Понятие страховой деятельности и ее организации
- 10.2. Основные функции, функциональные задачи страхования, реализуемые в условиях аит
- 10.3. Техническое обеспечение автоматизированных информационных систем страхового дела
- Глава 11