Построение экспертной системы анализа валютного рынка

 

1.7. Преимущества экспертной системы перед человеком-экспертом

 

Системы, основанные на знаниях, имеют  определенные преимущества перед человеком-экспертом.

1. У них нет предубеждений.

2. Они не делают поспешных  выводов.

3. Эти системы работают систематизировано,  рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.

4. База знаний может быть очень  и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.

5. Системы, основанные на знаниях,  устойчивы к «помехам». Эксперт  пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. ЭС, не обремененные знаниями из других областей, по своей природе менее подвержены «шумам». Со временем системы, основанные на знаниях, могут рассматриваться пользователями как разновидность тиражирования – новый способ записи и распространения знаний. Подобно другим видам компьютерных программ они не могут заменить человека в решении задач, а скорее напоминают орудия труда, которые дают ему возможность решать задачи быстрее и эффективнее.

6. Эти системы не заменяют  специалиста, а являются инструментом  в его руках.

 

1.8. Проблемы, возникающие при создании экспертной системы 
Перспективы разработки

 

С 70-х годов ЭС стали ведущим  направлением в области искусственного интеллекта. При их разработке нашли применение методы ИИ, созданные ранее: методы представления знаний, логического вывода, эвристического поиска, распознавания предложений на естественном языке и др. Можно утверждать, что именно ЭС позволили получить очень большой коммерческий эффект от применения таких мощных методов. В этом – их особая роль.

Каталог ЭС и инструментальных программных  средств для их разработки, опубликованный в США в 1987 году, содержит более 1000 систем (сейчас их уже значительно больше). В развитых зарубежных странах сотни фирм занимаются их разработкой и внедрением. Имеются и отечественные разработки ЭС, в том числе и нашедшие промышленное применение.

Однако уже на начальных этапах выявились серьезные принципиальные трудности, препятствующие более широкому распространению ЭС и серьезно замедляющие и осложняющие их разработку. Они вполне естественны и вытекают из самих принципов разработки ЭС.

Первая трудность возникает  в связи с постановкой задач. Большинство заказчиков, планируя разработку ЭС, вследствие недостаточной компетентности в вопросах применения методов ИИ, склонны значительно преувеличивать ожидаемые возможности системы. Заказчик желает увидеть в ней самостоятельно мыслящего эксперта в исследуемой области, способного решать широкий круг задач. Отсюда и типичные первоначальные постановки задачи по созданию ЭС: «Разработать ЭС по обработке изображения»; «Создать медицинские ЭС по лечению заболеваний опорно-двигательного аппарата у детей». Однако, как уже отмечалось, мощность эвристических методов решения задач при увеличении общности их постановки резко уменьшается. Поэтому наиболее целесообразно (особенно при попытке создания ЭС в области, для которой у разработчиков еще нет опыта создания подобных систем) ограничиться для начала не слишком сложной обозримой задачей в рассматриваемой области, для решения которой нет простого алгоритмического способа. Кроме того, важно, чтобы уже существовала сложившаяся методика решения этой задачи «вручную» или какими-либо расчетными методами. Для успешной разработки ЭС необходимы не только четкая и конкретная постановка задач, но и разработка подробного (хотя бы словесного) описания «ручного» (или расчетного) метода ее решения. Если это сделать затруднительно, дальнейшая работа по построению ЭС теряет смысл.

Вторая и основная трудность  – проблема приобретения (усвоения) знаний. Эта проблема возникает при  «передаче» знаний, которыми обладают эксперты-люди, ЭС. Разумеется, для того, чтобы «обучить» им компьютерную систему, прежде всего требуется сформулировать, систематизировать и формализовать эти знания «на бумаге». Это может показаться парадоксальным, но большинство экспертов (за исключением, может быть, математиков), успешно используя в повседневной деятельности свои обширные знания, испытывают большие затруднения при попытке сформулировать и представить в системном виде хотя бы основную часть этих знаний: иерархию используемых понятий, эвристики, алгоритмы, связи между ними. Оказывается, что для подобной формализации знаний необходим определенный систематический стиль мышления, более близкий математикам и программистам, чем, например, юристам и медикам. Кроме того, необходимы, с одной стороны, знания в области математической логики и методов представления знаний, с другой – знания возможности ЭВМ, программного обеспечения, в частности языков и систем программирования.

Таким образом, выясняется, что для  разработки ЭС необходимо участие в  ней особого рода специалистов, обладающих указанной совокупностью знаний и выполняющих функции «посредников» между экспертами в предметной области и компьютерными (экспертными) системами. Таких специалистов стали называть инженерами знаний (в оригинале – knowledge engineers), а сам процесс разработки ЭС и других интеллектуальных программ, основанных на представлении и обработке знаний, – инженерией знаний (knowledge engineering). В развитых зарубежных странах специальность «инженер знаний» введена во многих вузах, в нашей стране основы инженерии знаний изучаются пока в рамках специализаций по системному программированию. Функции эксперта и инженера знаний редко совмещаются в одном лице. Чаще функции инженера знаний выполняет разработчик ЭС. Как показал опыт многих разработок, для первоначального приобретения знаний, в которых участвуют эксперты, инженеры знаний и разработчики ЭС, требуется активная работа всех трех категорий специалистов. Она может длиться от нескольких недель до нескольких месяцев.

На этапе приобретения знаний могут  возникнуть трудности и психологического порядка: эксперт может препятствовать передаче своих знаний ЭС, полагая, что это снизит его престиж как специалиста и создаст предпосылки для замены его «машиной». Однако эти опасения лишены оснований: ЭС «уверенно» работает лишь в типовых ситуациях, а также удобна в случаях, когда человек находится в состоянии стресса. В наиболее сложных ситуациях, требующих нестандартных рассуждений и оценок, эксперт-человек незаменим.

Третья серьезная трудность  заключается в очень большой  трудоемкости создания ЭС: требуется  разработать средства управления базой знаний, логического вывода, диалогового взаимодействия с пользователем и т. д. Объем программирования столь велик, а программы столь сложны и нетрадиционны, что имеет смысл, как это принято сейчас при разработке больших программ, на первом этапе создать демонстрационный прототип системы – предварительный вариант, в котором в упрощенном виде реализованы лишь ее основные планируемые возможности. Данный вариант системы будет служить для заказчика подтверждением того, что разработка ЭС для решения поставленной задачи принципиально возможна, а для разработчиков – основой для последующего улучшения и развития системы.

Одной из причин неудач в создании ЭС стала недооценка авторами ЭС объемов  и роли неявных знаний. Системы, базы знаний которых создавались на основе справочников, в лучшем случае так справочниками и остались. Большинство же таких систем оказывались даже хуже справочников, так как сковывали исследовательскую мысль пользователя.

Когда стала очевидной полная непригодность  этих систем и созданного для них специализированного аппаратного оборудования, многие обозреватели пришли к выводу, что существующая технология создания ЭС была тупиковым направлением в развитии информационных технологий. В последнее десятилетие ЭС возродились в виде систем с базой знаний, которые тесно переплетались с существующими деловыми системами. Их используют в здравоохранении, страховании, банковском деле и других областях, чтобы с помощью правил и объектов накапливать опыт, повысить качество принимаемых решений. Базы знаний встроены сегодня в наиболее современные крупные системы. Они находятся в самой сердцевине программ-агентов, осуществляющих поиск в сети Internet, и помогают коллективам пользователей справиться с потоками информации.

Рассмотрим факторы, стимулировавшие развитие систем с базами знаний:

• компании, добившиеся значительной экономии денежных средств благодаря технологии баз знаний, развивают и выстраивают систему в специальные бизнес-процессы, которые были бы просто невозможны без компьютерной экспертизы;
• разработаны новые технологии создания баз знаний, которые являются необходимым средством для изменения бизнес-процессов;
• современные системы реализованы не на специализированном, а на стандартном оборудовании.

 

Глава 2. Идентификация проблемы

2.1. Описание предметной области

 

Самой важной и сложной составляющей трейдинга является умение проводить  анализ тенденций изменения рынка, и, соответственно, предугадывать, какие  именно факторы и каким образом  повлияют на цены акций. В движении цен заложены как возможности быстрого получения прибыли, так и обратное - возможности быстрых и значительных убытков. Поэтому правильное прогнозирование движений рынка, оценка тех или иных событий, а также манипуляция слухами и ожиданиями - необходимая составная часть работы брокера или трейдера и залог его успешной деятельности. Существует огромное число факторов, воздействующих как на весь фондовый рынок в целом, так и на отдельные акции.

Существуют два основных способа  анализа ситуации на рынке - фундаментальный  и технический. Первый занимается оценкой ситуации с точки зрения политической, экономической и финансово-кредитной политики. Второй основывается на методах графического исследования и анализа, основанного на математических принципах.

В рамках фундаментального анализа изучаются различные сообщения о валютно-финансовых событиях в мире, явления политической и экономической жизни как отдельных стран, так и мирового сообщества в целом, которые могут оказать влияние на развитие фондового рынка, проводится анализ, к какому изменению в ценах акций они могут привести. Здесь важным оказывается информация о работе бирж и крупных компаний типа market-makers, учетные ставки центральных банков, экономический курс правительства, возможные перемены в политической жизни страны, а также всевозможные слухи и ожидания. Фундаментальный анализ - одна из самых сложных частей - и в то же время, одна из ключевых частей работы на фондовом рынке. Проводить фундаментальный анализ гораздо сложнее, чем какой-либо иной, поскольку одни и те же факторы оказывают в различных условиях неодинаковое значение на рынок, или могут из решающих стать абсолютно незначительными. Кроме каких-то изначальных и наиболее формальных правил, здесь в наибольшей степени требуется опыт работы на валютном рынке.

Фундаментальные факторы  оцениваются, как правило, с двух позиций:

• с точки зрения влияния на официальную учетную ставку;
• с точки зрения состояния национальной экономики страны.

 Фундаментальные факторы являются ключевыми макроэкономическими показателями состояния национальной экономики, действующим в среднесрочной перспективе, воздействующими на участников фондового рынка и уровень цен акций предприятий. Агентство Рейтер публикует специальную страницу прогноза основных экономических индикаторов развитых стран. Обычно это данные макроэкономической статистики, публикуемые национальными статистическими органами (в США - статистические бюро при министерствах, в России - Госкомстат Российской Федерации). Информационное агентство Рейтер доставляет пользователям свежие статистические данные в момент их опубликования (release of data). Известен график публикации статистических данных различных стран: в какой день и во сколько те или иные показатели (figures) будут официально объявлены, и мгновенно переданы в системе Рейтер, возникнув на экране рейтеровских мониторов по всему миру.

 

2.2. Структура  параметров предметной области

 

Макроэкономические  индикаторы

      Макроэкономический  индикатор — это численный  показатель, характеризующий состояние  экономики той или иной страны  по определенному ее аспекту  (валовому внутреннему продукту, инфляции, уровню занятости, объемам  производства, состоянию торговой сферы и т. д.). Макроэкономический индикатор представляет собой пару чисел. Первое число — это показатель за отчетный период. Второе число — это уточненный экономический показатель за месяц, предшествующий отчетному периоду.

    Данные по  макроэкономическим индикаторам выходят на рынок регулярно, в строго определенное время и гораздо чаще, чем происходят изменения учетных ставок, смена правительств, природные катастрофы и т. п. Большинство показателей публикуется ежемесячно. Например, в декабре экономические показатели публикуются за ноябрь (ноябрь при этом — отчетный период). Кроме самих показателей в отчет включают значение того же индикатора за октябрь. Это делается по той причине, что учреждение, ответственное за сбор экономической статистики, получает к моменту опубликования индикатора за ноябрь более полную информацию за октябрь. Время выхода данных по макроэкономическим индикаторам заранее известно. Например, в США они озвучиваются обычно в 16:30 и 18:00 по московскому времени (МСК).

    Информация об экономических индикаторах публикуется во всех ведущих газетах, таких как Wall Street Journal, Financial Times, и New York Times и журналах для делового мира, таких как Business Week. В настоящее время наиболее оперативным источником информации по экономическим индикаторам являются крупнейшие информационные агентства, которые поставляют данные с помощью Интернета.

 

Валовой внутренний продукт

    GDP (Gross domestic product) — валовой внутренний продукт  (ВВП). Валовой внутренний продукт  (ВВП) — показатель общего экономического состояния страны. Он дает представление об общем материальном благосостоянии нации, так как чем выше уровень производства, тем выше благосостояние страны. Представляет собой исчисленную в рыночных ценах стоимость товаров и услуг, произведенных внутри страны как резидентами, так и нерезидентами.

    Предметом  изучения ВВП являются экономические  единицы — резиденты, производящие  товары и услуги для конечного  пользования за определенный  период.

    Показатель  ВВП очень важен для экономики в целом. Он используется для характеристики результатов производства, уровня экономического развития, темпов экономического роста, анализа производительности труда в экономике и т. д. Очень часто этот показатель используется в сочетании с другими показателями, например, если анализируется отношение дефицита государственного бюджета к ВВП.

Влияние ВВП/ВНП  на курс национальной валюты

 

Инфляционные  показатели

    Как экономическое  явление инфляция существует  уже длительное время. Считается,  что она появилась, чуть ли не с возникновением денег, с функционированием которых неразрывно связана.

    Термин «инфляция» (от лат. inflatio — вздутие) впервые  стал употребляться в Северной  Америке в период Гражданской  войны 1861–1865 гг. и обозначал процесс  разбухания бумажно-денежного обращения. В ХIХ веке этот термин употреблялся также в Англии и Франции. Широкое распространение в экономической литературе понятие инфляция получило в ХХ веке после Первой мировой войны, а в советской экономической литературе — с середины 20-х гг.