Аннотация:

Аналитическая система мультитрейдинга, представленная в статье, разработана для оперативного, тактического и стратегического прогнозирования изменения цен различных финансовых инструментов на рынке Форекс с использованием компьютерного интернет-терминала Metatrader 5. В Аналитических окнах терминала организовано функциональное распределение 17 индикаторов технического анализа по секциям Цены, Осцилляций, Трендов и Контроля. При настройке комплексных индикаторов Уровня Равновесия Цены, Распределения Осцилляций, Потенциала Тренда и Тренда Групп Осцилляций используется методика подключения трендовых индикаторов к данным осцилляторов. Комплексные индикаторы демаскируют стадии формирования элементарных ценовых осцилляций и их групп (пакетов из 4 осцилляций, блоков из 2 пакетов и модулей из 4 блоков), помогают устанавливать местонахождение опорных точек ценовых каналов. Для синхронного анализа оперативных, тактических и стратегических тенденций изменения цен одного финансового инструмента в Аналитический дисплей объединяются шесть Аналитических окон с последовательным увеличением масштабов времени интервальных графиков в 4 раза. Разработан регламент мультимасштабной разметки, оформления и использования Вил Эндрюса для прогноза долговременных тенденций. Оперативные и тактические прогнозы визуализируются посредством мультимасштабных трендовых стрелок в Зоне Актуальных Осцилляций. Предложена методика объединения инструментария фундаментального и технического анализа для определения вероятности начала и относительной значимости фундаментальных событий, не содержащихся в экономическом календаре.

Аннотация:

Современные программные и аппаратные средства предоставляют беспрецедентную свободу для разнообразной деятельности на форекс-рынках, от трейдинга до анализа дееспособности моделей нелинейных процессов в самоорганизующихся системах. Для снижения рисков и увеличения эффективности взаимодействия с инструментами фондовых рынков предлагается обеспечить вариабельную адаптивность трейдинга посредством комбинирования торговых стратегий с использованием множества торговых счетов различных торговых площадок, разнообразных финансовых инструментов и Комплексных Индикаторов Тенденций изменения цен. В результате трёхлетней экспериментальной работы сформулированы и апробированы основные принципы мультитрейдинга и скомпонована информационная среда, способствующая разработке индивидуализированной торговой системы. Базовая концепция организации инфосреды мультитрейдинга: применение специализированных аппаратно-программных комплексов для стратегического анализа и прогноза изменения цен отдельного финансового инструмента, тактического выбора перспективного финансового инструмента из доступного набора и операционной деятельности с ордерами торговых счетов. Можно ожидать, что эволюция принципов мультитрейдинга приведёт к созданию аналитических систем прогнозирования кинетики неравновесного изменения характеристических параметров самоорганизующихся кооперативных систем для широкого применения в биологии, кибернетике, экономике и социальной сфере.   

Аннотация:

Проведен анализ развития интеллектуальных систем в кредитных организациях (далее – Банках).

Предложен метод выстраивания сквозного управленческого учета в подразделении кредитной организации, специализирующегося на работе с непрофильными активами. На базе процессного подхода предложен алгоритм внедрения в работу подразделения базы данных для формирования ключевых индикаторов производительности и контроля.

Описаны ключевые этапы работы подразделения, атрибутный состав сущностей (множества), поступающих, обогащаемых и передаваемых на каждом этапе работы подразделения. Методом моделирования процесса выстроены ролевая модель, права доступа и редактирования для сотрудников. Предложены источники данных (справочники) для оптимизации и унификации процесса наполнения базы данных (кортежа). Предложен способ обращения к базе данных в надстройке Power Query Microsoft Excel, которая позволяет собирать данные из файлов всех основных типов данных, обрабатывать и дорабатывать полученные данные. На языке Python на основе данных построены математические и финансовые модели анализа данных (логистическая регрессия, дерево решений и метод дисконтированных денежных потоков) с целью прогнозирования расходов, сроков экспозиции активов и принятия решения об оптимальной стоимости постановки имущества на баланс Банка и цены реализации. На основе библиотек (matpotlib, seaborn, plotly) предложены варианты визуализации данных для менеджмента. На примере подразделения Банка описаны положительные эффекты и возможности, которые открываются перед менеджментом разного уровня в решении повседневных задач и планирования деятельности подразделения. Предложено техническое задание по разработке витрины реализации непрофильных активов на сайте Банка как среды накопления внешних данных для принятия гибких менеджерских решений.

Аннотация: В настоящее время происходит активное внедрение наукометрических систем для автоматизации процесса анализа эффективности деятельности научных организаций с целью применения различных методов стимулирования научной деятельности. Одними из наиболее важных индикаторов являются количество публикаций и их цитируемость. Для оценки этих показателей необходимы средства автоматизированного построения связей между оригинальными статьями и их переводами. В настоящей работе проанализированы существующие методы оценки близости оригинального текста и его возможного перевода, показана их недостаточная эффективность для построения связей между статьями и описаня разработанный авторами метод автоматического поиска переводов статей в больших коллекциях библиографических данных. Особенностью разработанного алгоритма является использование статистических данных о публикации статей в различных журналах и информации о соавторах анализируемых статей. Представленный в настоящей работе алгоритм позволяет осуществлять поиск переводов статей без предварительной настройки на заданные пары языков оригинала и перевода статьи, а также не требует использования больших коллекций обучающих выборок. Апробация программной реализации алгоритма проводилась в наукометрической системе Московского государственного университета (МГУ) им. М.В. Ломоносова. Результаты тестирования показали ее достаточную эффективность и возможность использования разработанного алгоритма для автоматического построения рекомендаций пользователям для отметки в системе переводных версий статей.

Аннотация: Представлено описание подходов по реализации и функций ЕСИМО по визуализации данных. Дано краткое описание таких функциональных возможностей как поиск и визуализация метаданных, данных, выявление индикаторной информации для поддержки решений.