Развитие информационных технологий на финансовых рынках привело к появлению Интернет-трейдинга и породило в России новый активно развивающийся вид бизнеса – дилинговые услуги. Под дилингом понимаются краткосрочные операции банков и других финансовых институтов по управлению своими активами на мировом валютном рынке Foreign Exchange Market.
Применительно к финансовому рынку, понятие «дилинг» можно интерпретировать как действия дилера – физического или юридического лица, занимающегося «куплей-продажей» финансовых инструментов (ценных бумаг, иностранных валют, товарных или финансовых контрактов или же каких-то иных производных финансовых инструментов) за свой счёт с целью извлечения прибыли. Дилер, как правило, должен быть членом биржи (фондовой, валютной, товарной), на которой совершаются соответствующие операции «купли-продажи». Любые финансовые инструменты, с помощью которых дилер извлекает прибыль, могут быть куплены им за базовую расчётную валюту, в качестве которой на мировом финансовом рынке выступает доллар США (с 1974 г. – это мировая резервная валюта).
Современные реальные экономические системы обладают высоким уровнем неопределенности из-за сложности внутренних взаимосвязей и воздействия большого числа факторов, предусмотреть и учесть влияние которых не всегда представляется возможным. При этом системы могут меняться случайным образом, с изменением структуры элементов, что определяет новое состояние системы, качественно отличающиеся от предыдущих. Это порождает нестабильное и нестационарное развитие всех её процессов. Указанные проблемы не позволяют детально описать процессы с помощью традиционных подходов, в частности — математического описания в виде систем дифференциальных уравнений. Поэтому для решения задач валютного дилинга должны использоваться методы, базирующиеся на основе методов теории нейронных сетей и технологии динамического программирования, теории автоматического управления, теории вероятностей и математической статистики, аппарата сингулярного разложения, а также методики прогнозирования движения нестационарных процессов в сложных реальных системах. Кроме того существует необходимость применения системного подхода к решению задач прогнозирования нестационарных процессов в сложных системах, в частности процессов протекающих на финансовых рынках. Свойство нестационарности в сложных системах проявляется в двух аспектах: в возникновении трендов, характеризующихся фундаментальными зависимостями в системе; и в появлении некоторых скачков, источниками которых являются случайные по времени события и шоковые воздействия отдельных факторов. На рисунке 1 приведен пример одного из основных макроэкономических процессов, протекающих на валютном рынке, характеризующего изменения валютного курса EUR/USD. По вертикальной оси отложена величина изменения цены закрытия в пунктах; по горизонтальной — время, данные получены с помощью терминала MetaTrader.
Рис. 1. Изменения валютного курса EUR/USD на месячном и недельном интервале.
Можно описывать процесс (см. рис. 1) как объект, состоящий из элементарных компонентов, соответствующих различным источникам, характеризующихся группами движений, определяющихся трендовыми, гармоническими и случайными составляющими. Данное описание структуры процесса ориентирует исследование на раскрытие целостности внутренних механизмов функционирования, выявление многообразных типов связей сложного объекта. При этом простота элементов ограничивается наличием свойств самой системы и доступностью информации по её характеристикам. Это обстоятельство позволяет повысить эффективность прогнозирования, так как выделяемые составляющие движения имеют предсказуемый характер и более простое математическое описание, которое схематично можно представить в виде суммы простейших трендовых составляющих, соответствующих основным факторам движения сложной системы; суммы элементарных гармонических составляющих движения, определяющих совокупностью различных периодических факторов; и случайной составляющей, образованной совокупностью различных случайных факторов. На основании определенных особенностей применения системного подхода, одним из требований к методам является способность их к разложению исследуемого объекта на отдельные структурные составляющие и возможность обратного синтеза по отдельным элементам полученной структуры для решения задачи прогнозирования.
С учетом изложенного необходимо рассмотреть методику математического моделирования интегральных оценок валютного курса, применение которой позволит адекватно интерпретировать исследуемые процессы. Моделирование — это творческий процесс и заключить его в формальные рамки очень трудно. Рассмотрим основные этапы моделирования, которые в наиболее общем виде его можно представить поэтапно в следующем виде:
Каждый раз при решении конкретной задачи такая схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то блок может быть убран или усовершенствован. Все этапы определяются поставленной задачей и целями моделирования.
