Робот - управляющий инвестиционным портфелем – как часть финансового инжиниринга. Марков Яков Григорьевич, к.т.н., заведующий кафедрой «Ценных бумаг и инвестиций» Международного Банковского Института (Санкт- Петербург); генеральный директор Инвестиционной компании «Нева- Инвест». Бородатова Маргарита Витальевна, к.т.н., заведующая кафедрой «Финансового инжиниринга» Международного Банковского Института (Санкт-Петербург), председатель совета директоров Инвестиционной компании «Нева-Инвест».

2 1.Финансовый инжиниринг-это внедрение финансовых инноваций. 2.Финансовые инновации- это технологические изменения, коренным образом, изменяющие качество производства и предложения финансовых услуг. 3.Создание робота-управляющего – это внедрение новейшей технологии в области финансового инжиниринга.

3 Управление инвестиционными ресурсами с помощью автоматизированных систем (РОБОТЫ) Научные и инженерные кадры в отрасли; Быстрое развитие компьютерных технологий, информатизация; Наличие электронных торговых систем; Развитие интернет-трейдинговых систем; Потребность в улучшении качества управления активами. Предпосылки возникновения автоматизированных систем управления инвестиционными ресурсами (роботов):

4 Типы роботов: Арбитражные роботы; Роботы, работающие на основе технического анализа; Роботы, создающие инвестиционные портфели.

5 Арбитражные роботы: мгновенное исполнение; контроль за исполнением; требования: между разными торговыми площадками, между разными рынками (например, спот рынок ММВБ и рынок срочных контрактов на РТС) применение:

6 Роботы, работающие на основе технического анализа: Отслеживают сигналы покупки - продажи конкретной ЦБ, используя программы технического анализа ( Метасток, Омега, собственной разработки)

7 Роботы, создающие инвестиционные портфели: Модуль прогнозирования цены; Модуль создания оптимального портфеля (мах- доход, мin - риск) Модуль формирования и исполнения заявок состоят из трех модулей:

8 Схема работы робота, создающего инвестиционные портфели Программа прогнозирования НС База исторических данных Оптимальный портфель (max – доход min - риск) Формирование портфеля Мониторинг

9 Модуль прогнозирования цен: Работает на основе нейронной сети (НС). Обучение НС происходит на базе исторических данных цен акций, входящих в инвестиционный портфель. НС обучается при каждом получении новых данных. В процессе исследований по прогнозированию цен на рынке ценных бумаг были получены следующие результаты: удлинение сроков прогнозирования приводит к улучшению прогнозов.

10 Модуль создания оптимального портфеля (мах- доход, мin - риск) введение ограничения % соотношение количества ЦБ при поиске оптимального портфеля, изменение критерия риск/доходность. Модификация: В процессе исследования обнаружены портфели по которым увеличение доходности приводило к уменьшению риска. Обнаружен эффект отказа в формировании портфеля роботом при неблагоприятных внешних условиях. Робот не может создать портфель, если проведенное им прогнозирование говорит о том, что при приемлемом уровне риска не может быть положительного дохода. При его создании использовался подход, заложенный в работах Гарри Марковица (1952), метод пришлось значительно модифицировать.

11 Модуль формирования и исполнения заявок Обеспечивает связь робота с внешней средой (торговой системой). При получении оптимального портфеля робот выдает соответствующие приказы на покупку или продажу ЦБ (формирует файлы заявок и отправляет их на исполнение в торговую систему).

12 Закрытие инвестиционного портфеля при достижении ожидаемой доходности; при достижении уровня stop-loss; при окончании срока действия инвестиционного портфеля. происходит автоматически:

13 Результаты работы робота: Интегральный доход

14 Результаты работы робота: Результаты работы робота с разными уровнями риска

15 Проблемы в управлении ПИФ: отсутствие возможности short; ограничения законодательства по инвестиционной декларации.

16 Перспективы развития АСУИР на рынке ЦБ: стабилизация фондового рынка; увеличение объемов на рынке ценных бумаг; возникновение конкуренции в сфере интеллектуальных систем; повышение привлекательности вложений в рынок ценных бумаг; повышение уровня подготовки и образования специалистов в области управления инвестиционными ресурсами.

17 Стабилизационное влияние роботов на рынок ЦБ уменьшение роли инсайдерской информации; уменьшение возможности манипуляцией рынка; увеличение оборотов на рынке ценных бумаг.

18 Ограничение денежных средств при использовании роботов: Робот должен входить и выходить на рынок незаметно для остальных участников, не изменяя тенденции и направления движения рынка.

19 Выводы: 1.Фондовый рынок может стать катализатором развития систем искусственного интеллекта, так как только на этом рынке результат пропорционален уровню интеллекта системы. 2.Развитие автоматизированных систем управления инвестиционными ресурсами увеличит качество управления.

20 Санкт-Петербург, ул. Малая Садовая, д.6 Тел. (812) ; Internet: ОАО «Инвестиционная компания «Нева-Инвест» Марков Яков Григорьевич, к.т.н., заведующий кафедрой «Ценных бумаг и инвестиций» Международного Банковского Института (Санкт-Петербург); генеральный директор Инвестиционной компании «Нева-Инвест». Бородатова Маргарита Витальевна, к.т.н., заведующая кафедрой «Финансового инжиниринга» Международного Банковского Института (Санкт- Петербург), председатель совета директоров Инвестиционной компании «Нева- Инвест».