Моделирование и оптимизация систем автоматической торговли финансовыми инструментами
С позиций системного анализа и принципов управления в технических системах обсуждаются вопросы алгоритмизации и математического моделирования систем торговли финансовыми инструментами. Даны примеры компьютерной имитации сеансов торговли с использованием генератора книги ордеров, а также параметрической оптимизации нескольких модификаций алгоритма принятия решений о транзакциях по критериям максимизации прибыли и минимизации риска
Ключевые слова: финансовый инструмент, торговля, алгоритм, автоматизация, моделирование, оптимизация
Список использованных источников
1. Торговые системы-роботы на рынке ценных бумаг. РБКМ: торговые роботы. 2012. http://rbkm.ru/biblioteka/roboti-i-mts/torgovie-sistemi-roboti-na-rinke-tsennich-bumag.
2. Механические торговые системы. РБКМ: торговые роботы. 2012. http://rbkm.ru/biblioteka/roboti-i-mts/mechanicheskietorgovie-sistemi.
3. N. J. Balsara. Money Management Strategies for Futures Traders//Wiley, 1st edition, March 16, 1992. P. 151.
4. M. Glantz, R. Kissell. Multi-Asset Risk Modeling: Techniques for a Global Economy in an Electronic and Algorithmic Trading Era//Academic Press, Dec 3, 2013. P. 258.
5. Разработка торговой системы. РБКМ: торговые роботы. 2012. http://rbkm.ru/biblioteka/roboti-i-mts/razrabotka-torgovoysistemi.
6. S. Sethi, G. L. Thompson. Applications of Mathematical Control Theory to Finance: Modeling Simple Dynamic Cash Balance Problems//Journal of Financial and Quantitative Analysis, 5, 1970. P. 381-394.
7. W. H. Fleming. Optimal Investment Models and Risk-Sensitive Stochastic Control//IMA Volume of Mathematical Finance, 65, 1995. P. 35-45.
8. W. H. Fleming, T. Pang. An Application of Stochastic Control Theory to Financial Economics//SIAM Journal on Control and Optimization, 43, 2003. P. 502-531.
9. D. Borden. Stochastic Control Theory and Automated Market Making //Columbia University. 2010. http://www.columbia.edu/cu/cap/pdf-files/Borden_D_CAP_2010.pdf.
10. B. R. Barmish. Can Control Science Bring New Insights to Stock Trading Research?//IEEE – Control System Society. 2013. http://www.ieeecss-oll.org/lecture/can-control-science-bring-newinsights-stock-trading-research-0.
11. А. А. Вавилов, Д. Х. Имаев. Машинные методы расчета систем управления. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1981. С. 238.
12. Ф. Харари. Теория графов. М.: «МИР», 1973. С. 300.
13. Д. Х. Имаев, Д. Д. Имаев. О некоторых свойствах случайных процессов, порождаемых дисбалансом потоков финансовых ордеров//Сб. докл. XIX Межд. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM-2016, Санкт-Петербург, 25-26 мая 2016 г. Т. 2. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2016. С. 295-298.
14. S. Stoikov, R. Talreja, R. Cont. A stochastic model for order book dynamics//Operations Research.Vol 58. No 3. 2010. P. 549-563.
