Модели и методы оптимизации торговых систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Шахназарян, Армен Авинерович

• Шахназарян, Армен Авинерович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шахназарян, Армен Авинерович

Введение.

Глава 1. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ БУМАГ.

1.1. Понятие ценных бумаг. Юридический и экономический подход.

1.1.1. Классификация ценных бумаг.

1.1.2. Виды цепных бумаг.

1.2. Понятие портфеля инвестиций. Методы управления портфелем ценных бумаг.

1.2.1. Виды портфелей.

1.2.2. Управление портфелем ценных бумаг.

1.2.3. Существующие модели формирования портфеля ценных бумаг.

1.3. Модели и методы принятия решений.

1.3.1. Постановки многокритериальных задач принятия решений.

1.3.2. Характеристики приоритета критериев. Нормализация критериев.

1.3.3. Принципы оптимальности в задачах принятия решений.

1.3.4. Диалоговые методы принятия решений.

1.4. Выводы к главе 1.

Глава 2. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ ТОРГОВЫХ СИСТЕМ.

Введение.

2.1. Подсистема выявления предпочтений инвестора.

2.2. Подсистема конструирования торговых систем.

2.2.1. Этапы конструирования торговых систем.

2.2.2. Содержательное описание торговой системы.

2.2.3. Формальное описание модели торговой системы. Обобщенная постановка задачи поиска оптимальной торговой системы.

2.2.4. Критерии качества торговых систем.

2.2.5. Формальное описание критериев качества торговой системы.

2.3. Оптимизация торговых систем.

2.3.1. Функции ограничений инвестора.

2.3.2. Одиокритериальные и многокритериальные постановки задач оптимизации торговых систем.

2.3.3. Алгоритмы оптимизации торговой системы с заданной целевой функцией.

2.3.4. Диалоговый алгоритм оптимизации торговой систем.

2.4. Выводы к главе 2.

Глава 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПОДСИСТЕМЫ ОПТИМИЗАЦИИ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ТОРГОВЫХ СИСТЕМ.

3.1. Структура информационной системы Egar Focus.

3.2. Основное назначение и базовая функциональность системы Egar Focus.

3.3. Взаимодействие подсистемы оптимизации и оценки качества торговых систем с остальными модулями системы Egar Focus.

3.4. Базовая функциональность подсистемы оценки качества и оптимизации торговых систем. Описание пользовательского интерфейса.

3.4.1. Процедура анкетирования инвестора.

3.4.2. Конструирование целевых функций и ограничений.

3.4.3. Многокритериальная оптимизация.

3.4.4. Создание торговых систем и настройка торговых правил.

3.4.5. Отчеты.

3.5. Выводы к главе 3.

Глава 4. ПРИМЕРЫ ОПТИМИЗАЦИИ ТОРГОВЫХ СИСТЕМ ДЛЯ РАЗНЫХ ИНВЕСТОРОВ.

4.1. Общая характеристика Инвестора 1.

4.2. Основные параметры торговой системы используемой Инвестором 1.

4.3. Постановка задачи оптимизации торговой системы с заданной целевой функцией

4.4. Результаты оптимизации торговой системы Stochastic - 20/80.

4.5. Общая характеристика инвестиционной стратегии Инвестора 2.

4.6. Постановка оптимизационной задачи поиска лучшей ТС без заданной целевой функции.

4.7. Результаты поиска оптимальной ТС для Инвестора 2.

4.8. Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы оптимизации торговых систем»

Актуальность темы. Вместе с развитием в нашей стране рыночных отношений постепенно увеличивается роль финансовой системы в целом и рынка ценных бумаг в частности, в задачи аккумуляции, накоплении и перераспределении денежных средств между различными субъектами экономических отношений.

Современная инфраструктура рынка ценных бумаг, включающая в себя электронные торговые системы; мгновенные расчеты по заключенным сделкам; прозрачность и доступность рыночных данных; законодательное регулирование, направленное на защиту интересов частных инвесторов в значительной степени повлияли на изменение в структуре основных участников рынка цепных бумаг. Если еще 5-7 назад основными участниками были государство, крупные инвестиционные компании и банки, то сегодня, значительную часть составляют средние и мелкие отечественные и иностранные инвесторы, вкладывающие собственные сбережения в доступные финансовые активы (акции, облигации, валюты, производные инструменты и т.д.).

Такое качественное изменение структуры участников рынка в определенной степени повлияло и на характер развития самого рынка. Так, можно утверждать, что за последние годы российский фондовый рынок, стал с одной стороны: более ликвидным, более высокодоходным, однако с другой стороны: более чувствительным к внешним факторам, более рискованным и как следствие, менее прогнозируемым.

Современные реалии заставляют основных участников рынка искать новые, более совершенные подходы к управлению портфелем ценных бумаг. Увеличивается роль активных способов управления, по сравнению с пассивным управлением. Если пассивное управление предполагает создание диверсифицированного портфеля цепных бумаг и поддержание его состава в неизменном состоянии в течение длительного времени, то активное управление, подразумевает постоянное отслеживание краткосрочных и среднесрочных тенденций, периодическую адаптацию используемых торговых правил к текущим внешним условиям, совершение торговых операций при благоприятных внешних условиях.

Методы активного управления портфелем ценных бумаг предполагают использование определенных торговых правил, регламентирующих такие операции как - покупка финансового актива, продажа финансового актива, фиксация прибыли, фиксация ограниченного убытка по сделке и т.д. Совокупность торговых правил однозначно регламентирующих полный цикл операций от покупки до продажи финансового актива называется торговой системой (ТСУ Для управления портфелем ценных бумаг может быть создана одна или несколько торговых систем. Набор торговых систем применяемых инвестором определяет инвестиционную стратегию управления финансовыми активами.

Основной задачей, стоящей перед инвестором склонным к активному способу управления портфелем ценных бумаг является задача выбора и адаптации из существующих или конструирования собственных торговых систем. Эта задача характеризуется следующими отличительными особенностями.

Во-первых, важнейшая проблема при выборе или конструировании торговой системы связана с мпогокритериальностыо, отсутствием одного критерия, по которому можно выбрать лучшую торговую систему. Торговые системы описываются широким набором критериев, отражающих такие ее свойства, как: робастность системы (устойчивость); возможная доходность от использования системы; риск, как вероятность потери части вложенных средств; максимальная продолжительность убыточных сделок; максимальные потери в одной сделки; общее количество сделок за период; кривая доходности системы и т.д. Основными способами преодоления многокритериальное™ являются с одной стороны -конструирование разных принципов оптимальности и решение задачи поиска лучшей ТС па основе сформулированного принципа; с другой стороны - использование субъективных предпочтений инвестора или лица, принимающего решения (ЛПР) о взаимной важности критериев и решение задачи с учетом его предпочтений.

Во-вторых - одна и та же торговая система может идеально подходить для одного инвестора и совершенно оказаться не пригодной для другого. При конструировании торговой системы необходимо учитывать те инвестиционные цели и ограничения, которые свойственны конкретному ЛПР для которого разрабатывается ТС. Широкое разнообразие инвестиционных стратегий и преследуемых целей, а также разные возможности инвесторов (финансовые, ресурсные) практически сводят на нет тиражное распространение разработанных ТС без предварительной адаптации под конкретного инвестора.

В-третьих, при конструировании и оптимизации торговой системы необходимо учитывать, что ТС оптимизируются, тестируются и проверяются на исторических данных и те результаты, которые достигнуты в процессе тестирования, могут не совпадать с результатами при реальном использовании ТС. Не редко встречаются ТС, показывающие удовлетворительные результаты па данных, на которых проходила настройка и оптимизация ее параметров и крайне пе удовлетворительные результаты при подаче на вход ТС «новых» данных. Таким образом, при разработке ТС следует учитываться, что инвариантность ТС от данных подаваемых на вход, может являться критическим фактором, определяющим ее качество.

В связи с приведенными особенностями, существует необходимость в разработке специальных моделей и методов для решения: 1) задачи оптимизации и выбора ТС в условиях многокритериальное™, в наибольшей степени соответствующей инвестиционным целям и ограничениям ЛПР 2) задачи поиска наиболее устойчивой ТС в зависимости от подаваемых на вход данных.

На основе вышеизложенного, можно сделать вывод, что создание моделей и методов оптимизации торговых систем позволяющих инвесторам с разными инвестиционными целями и ограничениями использовать их для разработки собственных активных стратегий управления портфелей ценных бумаг является актуальной и востребованной темой.

Цель работы

Целью диссертационной работы являются разработка формальной модели торговой системы, разработка методов формализации оценки качества торговой системы, разработка автоматических (с заданной целевой функцией) и диалоговых (без целевой функции) алгоритмов оптимизации торговых систем. Создание на основе разработанных моделей и алгоритмов подсистемы оптимизации и оценки качества торговых систем и ее интеграция в информационную систему Egar Trading System.

Задачи исследования

Для достижения поставленной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследование существующих методов управления и оптимизации портфеля цепных бумаг. Анализ существующих моделей и методов принятия решений в условиях мпогокритериалыюсти.

2. Разработка процедуры опроса инвестора с целью выявления его инвестиционных целей и ограничений.

3. Разработка общей схемы диалогового алгоритма конструирования ТС.

4. Разработка формальной модели ТС.

5. Формальное описание критериев характеризующих качество ТС.

6. Формулировка многокритериальных постановок задач выбора «лучшей» ТС.

7. Разработка автоматических и диалоговых алгоритмов оптимизации ТС.

8. Реализация подсистемы оптимизации и оценки качества торговых систем.

9. Оценка работоспособности системы при оптимизации торговых систем для инвесторов с разными целями и ограничениями.

Методы исследования. Для решения поставленных задач исследования были использованы методы многокритериальной оптимизации, системного анализа и исследования операций, математической статистики, эконометрики, финансовой математики, методы экспертных оценок, теории реляционных баз данных, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

На защиту выносятся:

1. Формальная модель торговой системы.

2. Многокритериальный подход при формализации постановки задачи выбора «лучшей» ТС для ЛПР, включающий построения критериев оценки качества ТС, постановку задачи оптимизации ТС.

3. Разработанные алгоритмы оптимизации ТС.

4. Разработанная система оптимизации и оценки качества ТС.

5. Результаты оптимизации торговых систем для инвесторов с разными целями и предпочтениями.

Научная новизна. Предложен многокритериальный подход при формализации постановки задачи оптимизации торговой системы. Множество предложенных критериев оценки качества торговой системы трансформировано в формальные постановки задач многокритериальной оптимизации. Разработаны алгоритмы оптимизации торговой системы с заданной (одной или несколькими) целевыми функциями. Разработан диалоговый алгоритм оптимизации торговой системы в условиях отсутствия аналитически выраженной целевой функции качества торговой системы.

Практическая значимость работы состоит в том, что построены многокритериальные модели задачи поиска оптимальной торговой системы для инвесторов с разными инвестиционными стратегиями. Реализована программная среда, позволяющая инвесторам ставить и решать широкий набор оптимизационных задач и получать на выходе оптимальные, в смысле выбранной постановки задачи параметры торговой системы.

Внедрение результатов. Разработанная программа оптимизации и оценки качества торговых систем реализована как отдельная подсистема в программном продукте международной компании Egar Technology - Focus. Программный продукт Focus представляет собой комплексное решение для автоматизации инвестиционной деятельности банков и инвестиционных компаний па рынке ценных бумаг. Программный продукт Focus используется во многих как российских, так и западных компаниях. Программа Focus находится в промышленной эксплуатации в следующих организациях: Альфа Банк, Сбербанк, Промсвязьбанк, ИК «Капитал» и т.д.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

I. международной конференции «Современные сложные системы управления», Воронеж 2003 г.;

II. международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO), Москва, 2004 г.;

III. международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO), Москва, 2005 г.;

IV. семинарах на кафедре автоматизированных систем управления Московского государственного института стали и сплавов (технологического университета).

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 7 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка использованных источников из 124 наименований. Общий объем работы - 165 листа.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Шахназарян, Армен Авинерович

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертации предложены методы формализации качества торговой системы, алгоритмы оптимизации торговых систем, ориентированные на активное использование в диалоговом режиме представлений ЛПР о качестве решений. Получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Предложена обобщенная формальная модель торговой системы. Приведена содержательная постановка задачи оптимизации торговой системы.

2. Приведено формальное описание критериев качества торговой системы. Сформулированы однокритериальные и многокритериальные постановки задач поиска эффективной торговой системы.

3. Разработаны автоматические (с заданной целевой функцией) и диалоговые алгоритмы оптимизации торговых систем.

4. Разработанные алгоритмы и методы составили основу подсистемы оптимизации и оценки качества торговой системы в информационной системе Egar Focus

5. Разработанные алгоритмы показали свою работоспособность и эффективность при решении задачи оптимизации ТС для инвесторов с разными инвестиционными целями и предпочтениями.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шахназарян, Армен Авинерович, 2006 год

1. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990.-240 с.

2. Алехина А. Э. Принятие решений в финансовом анализе в условиях нестохастической неопределенности // Новости искусственного интеллекта. №3, 2000.

3. Аллен К. 101 Oracle PL/SQL.-M.: Лори, 2001. -368 с.

4. Аммерааль JI. STL для программистов на С++. М.: ДМК Пресс, 2000. - 240 с.

5. Апго А. Математика для электро- и радиоинженеров. М.: Наука, 1967. - 780 с.

6. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996.

7. Банки на развивающихся рынках: В 2-х т. Т.1. Укрепление руководства и повышение чувствительности к переменам. - Т.2. Интерпретирование финансовой отчетности. - М.: Финансы и статистика, 1994.

8. Банкротство предприятий: Сборник нормативных документов с комментариями. М.:Агентство «Бизнес-информ», 1995.

9. Боггс У., Боггс M. UML и Rational Rose. M.: Лори, 2001. - 582 с.

10. Ю.Борисов В.И. Проблемы векторной оптимизации. Исследование операций // Методологические аспекты. М.: Наука, 1972. - С. 102-113.

11. П.Бочаров В. В. Инвестиционный менеджмент. СПб: Издательство "Питер",2000.

12. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997.

13. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент. Полный курс. В 2-х т. Пер с апгл./Под ред. В.В.Ковалева. СПБ: Экономическая школа, 1997.

14. Булашев C.B. Статистика для трейдеров. М.: Компания «Спутник +», 2003, 257с.

15. Бунич A.J1. Бахтадзе H.H. Синтез и применение дискретных систем управления с идентификатором. М.: Наука, 2003. - 232 с.

16. Буренин А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. -М.: Инфра-М, 1996.

17. Бэлсон Д., Гокмен М., Ингерем Дж. Внутренний мир Огас1е8. Проектирование и настройка: Пер. с англ. Киев: Издательство «ДиаСофт», 2000. - 800 с.

18. В.А. Галанова, А.И. Басова. Рынок ценных бумаг. М: Финансы и статистика,2002.

19. В.А. Лялин. Ценные бумаги и фондовая биржа. Учебное пособие. Издательство: СПБ: Издательский дом «Бизнес Пресса», 2002.

20. В.В. Брызгалин. Векселя и взаимозачеты. Издательство М.: Налог Инфо, 2006

21. В.П. Романов. Интеллектуальные информационные системы в экономике. -Издательство «Экзамен», 2003

22. Вопросы анализа и процедуры принятия решений / Сб. пер. с англ. М.: Мир, 1976.-230 с.

23. Г.А. Титоренко. Автоматизированные информационные технологии в экономике. М.:Юнити, 2006.

24. Гальперин В.М., Гребенников П.И., Леусский А.И., Тарасевич Л.С. Макроэкономика : Учебник / Общая редакция Л.С. Тарасевича. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1997.

25. Голицина О.Л., Попов И.И., Партыка, Т.Л. Информационные технологии. М.: Форум, 2006 г.

26. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980. - 444 с.

27. Доугерти Кристофер Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997. - 402 с.

28. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986. - 296 с.

29. E. Jl. Шуремов, Д. В. Чистов, Г. В. Лямова. Информационные системы управления предприятиям. М.: Бухгалтерский учет, 2006.

30. Е.М. Четыркин. Облигация. Теория и таблицы доходности. Издательство М.: ИНФРА-М, 2005.

31. Е.М.Четыркин. Методы Финансовых и коммерческих расчетов. Издательство «Дело Лтд», 1995.

32. Е.Н.Васина, Т.Л. Партыка, И.И.Попов. Автоматизированные информационные системы бухгалтерского учета. М.Форум, 2006.

33. Емельянов C.B., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1986. - 29 с.

34. Зеленский К.Х., Игнатеико В.Н., Коц А.П. Компьютерные методы прикладной математики. Киев: Дизайн, 1999. - 352 с.

35. Иванов. А.П., Финансовые инвестиции на рынке ценных бумаг, 2-е изд. М.-Дашков и К, 2006.

36. Иванова В.М. Эконометрика. -М.: Соминтек, 1991.

37. Исаев Г.Н. Информационные системы в экономике. М.: Омега-Л, 2006.

38. К.В Балдин, В.Б. Уткин. Информационные системы в экономике. М.: Дашков и К,2006.

39. Капитоиенко В. В. Инвестиции и хеджирование: Учебно-практическое пособие для вузов. М.: "Издательство ПРИОР", 2001.

40. Кватрани Т. Визуальное моделирование с помощью Rational Rose 2002 и UML. M.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 192 с.

41. Кепдалл М.Дж. Временные ряды: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1981.- 199 с.

42. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды: Пер. с англ. М.: Наука, 1976. - 736 с.

43. Кини P.JI., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. -М: Радио и связь, 1981.-560 с.

44. Клюшин Д.А. Полный курс С++. Профессиональная работа. Киев: Диалектика, 2004. - 672 с.

45. Ковалев В. В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2000.

46. Компьютер и поиск компромисса. Метод достижимых целей / A.B. Лотов, В.А. Бушевков, Г.К. Каменев, О.Л. Черных. -М.: Наука, 1997.-239 с.

47. Коржов В. Многоуровневые системы клиент-сервер // Сети. -1997. № 6.

48. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1974. - 832 с.

49. Крушвиц Л. Инвестиционные расчеты / Пер. с нем. под общей редакцией В. В. Ковалева и 3. А. Сабова. СПб: Питер, 2001.

50. Крушвиц Л., Шефер Д., Шваке М. Финансирование и инвестиции. Сборник задач и решений / Пер. с нем. под общей редакцией 3. А. Сабова и А. Л. Дмитриева. -СПб: Питер, 2001.

51. Л.Г. Маккмилан. Опционы как стратегическое инвестирование. Издательство: М.:Евро, 2003.

52. Ладыженский Г. Технология «клиент-сервер» и мониторы транзакций // Открытые системы. -1994. №3.

53. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979. - 200 с.

54. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений а также Хроника событий в Волшебных Странах. М.: Логос, 2000. - 296 с.

55. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996.-208 с.

56. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. 4-е изд., испр. -М.: Дело, 2003.-392 с.

57. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.- 184 с.

58. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. -М.: Дело, 2000.-400 с.

59. Малыхин В.И. Финансовая математика: Учеб. пособие для вузов,- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 247 с.

60. Мейерс С. Эффективное использование STL. Библиотека программиста. СПб.: Питер, 2002.-224 с.

61. Многокритериальные задачи принятия решений / Под ред. Д.М. Гвишиапи, C.B. Емельянова. -М.: Машиностроение, 1978. 192 с.

62. Н.З. Емельянова, T.J1. Партыка, И.И Попов. Информационные системы в экономике. М.:Форум: Инфа М, 2006.

63. Нейбург Э., Максимчук Р. Проектирование баз данных с помощью UML. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 288 с.

64. Оптимизация качества. Сложные продукты и процессы / Э.В. Калинина, А.Г. Лапига, В.В. Поляков и др. М.: Химия, 1989. - 256 с.

65. П.Янг, Ч.Сайди, пер.Д. Возного, А.Корсунского. Фьючерсы на акции: руководство трейдера. М.: Интернет трейдинг, 2004.

66. Песарап М., Слейтер Л. Динамическая регрессия: теория и алгоритмы: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1984. - 312 с.

67. Подиповский В.В. Методы многокритериальной оптимизации. Вып. 1 Эффективные планы. -М.: Военная академия им. Дзержинского, 1971. 122 с.

68. Подшиваленко Г.П., Лахметкина Н.И., Макарова М.В. Инвестиции. Издательство М.:Кнорус 2006 г.

69. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. - Т. 1: Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Теория вероятностей и прикладная статистика. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 656 с.

70. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. - Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики, - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. — 432 с.

71. P.C. Уилсон. Корпоративные облигации. Издательство М.: ИНФРА-М, 2006.

72. Рыков A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: НПО «Издательство «Экономика», 1999.- 191 с.

73. Рыков A.C. Методы системного анализа: оптимизация.- М.: НПО «Издательство «Экономика», 1999.-255 с.

74. Рыков A.C. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация. М.:МИСИС, Издательский дом «Руда и металлы», 2005,- 352 с.

75. Рыков A.C., Михайлова Н.В., Шахназарян A.A. Построение функции полезности инвестора. Труды конференции «Современные сложные системы управления», Воронеж, 2003, с. 55-58.

76. Рыков A.C., Шахназарян A.A. Конструирование и многокритериальная оптимизация торговых систем. Третья международная конференция по проблемам управления, Тезисы докладов, Том 1, М.: Институт проблем управления, 2006, с.176.

77. Рыков A.C., Шахназарян A.A. Многокритериальная оптимизация торговых систем. // Сб. Теория активных систем. Труды международной научно практической конференции, М.: ИПУ РАН, 2005, с.66-67.

78. Рыков A.C., Шахназарян A.A. Многокритериальная оптимизация торговых систем. Труды Y международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO'2006, Москва, CD, Институт проблем управления. М., 2005, с. 519548.

79. Рыков A.C., Шахназарян A.A. Многокритериальная оптимизация торговых систем. Журнал «Системы управления и информационные технологии», № 2.1, 2006, с. 121-126.

80. Рыков A.C., Шахназарян A.A. Многокритериальный выбор торговой системы . Труды III Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO'2005, Москва, CD, Институт проблем управления. М., 2005, с. 1656-1664.

81. С. Вайи, Инвестиции и трейдинг: Формирование индивидуального подхода к принятию. Издательство: М.:Альпина Бизнес Букс, 2006г

82. С. Вайп. Опционы. Полный курс для профессионалов. Издательство: М.: Альпипа Паблишер, 2003.

83. Саати Т., Керпс К. Аналитическое планирование и организация систем. М.: Радио и связь, 1991.- 224 с.

84. Сапуквадзе М.Е. Задачи векторной оптимизации в теории управления.-Тбилиси: Мецниереба, 1975.

85. Самарина Г.П. Инвестиции, Учебно-методическое пособие. СПб: Ноосфера,1999.

86. Светов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем, М.: Высш. шк., 1985.251 с.

87. Селеванова Т.С. Ценные Бумаги. Учебное пособие. Издательство М.: Дашков и К, 2006

88. Система прогнозирования на основе многокритериального анализа временных рядов / A.C. Рыков, В.О. Хорошилов, К.С. Щипин, A.A. Рыков // Сб. науч. тр. МИСиС

89. Экономика, информационные технологии и управление в металлургии». М.: МИСиС, 2003.-С. 77-79.

90. Статистические методы прогнозирования на основе временных рядов / Ю.В. Сажин, A.B. Катынь, В.А. Басова, Ю.В. Сарайкин. Саранск: Изд-во Мордовского ун-та, 2000.-116 с.

91. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учеб. пособие / Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990. - 383 с.

92. Субетто А.И. Квалиметрия. СПб.: Изд-во «Астерион», 2002. - 288 с.

93. Теория выбора и принятия решений / Макаров И.М., Вииоградская Т.М., Рубчинский A.A., Соколов В.Б. М.: Наука, 1982. - 328 с.

94. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. М.: СИНТЕГ, 2003. - 284 с.

95. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.-376 с.

96. Уильям Ф. Шарп. Инвестиции. Перевод с английского. Издательство М.: ИНФРА-М, 2006.

97. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Учебное пособие для вузов/Пер. с англ. под ред. М. Р. Ефимовой. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999.

98. Управление и оптимизация производственно-технологических процессов / Н.М. Вихров, Д.В. Гаскаров, A.A. Грищенков и др.- СПб.: Энергоатомиздат, 1995. — 301 с.

99. Финансовое планирование и контроль. М.: ИНФРА-М, 1996.

100. Финансовое управление компанией. М.: Фонд «Правовая культура», 1995.

101. Финансовый анализ деятельности фирмы. М.: Ист-сервис, 1995.

102. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / Под ред. Е.С.Стояновой. М.: Изд-во «Перспектива», 2000.

103. Финансовый менеджмент: Учебник для вузов. -М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997.

104. Финансовый портал информационно-аналитического и учебного центра НАУФОР. На сайте: http://www.skrin.ru .

105. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.

106. Фондовый портфель. -М: «СОМИНТЕК», 1992.

107. Френкель А.А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. М.: Экономика, 1989. - 214 с.

108. Хендриксен Э. С., Ban Бреда М. Ф. Теория бухгалтерского учета: Пер. с англ./Под ред. проф. Я. В. Соколова. -М.: Финансы и статистика, 2000.

109. Хил Лафуепте A.M. Финансовый анализ в условиях неопределенности. -Минск, Тэхнолопя, 1998.

110. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. - 504 с.

111. Энсор Дэйв, Стивенсон Йен. Oracle. Проектирование баз данных: Пер. с апгл. -Киев: Издательская группа BHV, 2000. 560 с.

112. Ю.Н. Арсеньев, С.Е. Шелобаев, Т.Ю. Давыдова. Информационные системы и технологии. Экономика. Управление. М.: Юнити, 2006.

113. Steven B.Achelis Technical Analysis from A to Z, Probus Publishing 2000.p 361.

114. Aitken A.C. On Least-Squares and Linear Combinations of Observations. // Proc. Royal Soc. Edinburgh, 1934. - Vol. 55. - P. 42-48.

115. Cochrane D., Orcutt G.H. Application of Least-Squares Regressions to Relationships Containing Autocorrelated Error Terms. // Journ. of the Amer. Stat. Assoc. 1949. - Vol. 44. -P. 32-61.

116. Durbin J., Watson G.S. Testing for Serial Correlation in Least-Squares Regression. -Biometrica, 1950-1951.-Vol. 37.-P. 409-428; Vol. 38. P. 159-178.

117. Ng W.Y. Interactive multi-objective programming as a framework for computer-aided control system design // Lect. Notes Control & Inf. Sci. Berlin: Springer-Verlag, 1989. -№ 132.

118. Pareto V. Manuale di Economía Política. Milan: Societa Editrice Libraría, 1906.

119. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding.- Dordrecht: Kluwer Academic Pulisher, 1996.

120. Stam A., Silva A.P. Stochastic judgements in the AHP: the measurement of rank reversal probabilities // Rep.WP-94-101. IIASA. Laxenburg ,1994.

121. Walker G. On periodicity in series of related terms. Proc. Royal Soc, 1931.518 p.

122. Yule G. U. On a method of investigating periodicities in disturbed series. Phil. Trans., 1927.-227 p.

123. Zeleny Ed. M. Multiple criteria decision making. Berlin: Springer Verlag, 1976.