Современные информационные технологии в управлении инвестиционным портфелем

Классификация по отношению  к инвестиционным рискам (Такая типизация  портфелей основана на дифференциации уровня инвестиционного риска, а соответственно и уровня инвестиционной прибыли, на который согласен идти конкретный инвестор в процессе финансового инвестирования):

- агрессивный (спекулятивный) - сформирован по критерию максимизации текущего дохода или прироста инвестиционного капитала вне зависимости от риска. Он позволяет получить максимальную норму инвестиционной прибыли на вложенный капитал, однако этому сопутствует наивысший уровень инвестиционного риска, при котором инвестированный капитал может быть потерян полностью или в значительной доле.

- умеренный (компромиссный) - среднерыночный доход - среднерыночный  риск. Естественно, что по такому  инвестиционному портфелю и норма  инвестиционной прибыли на вложенный  капитал, как и общий уровень портфельного риска, будет также приближена к среднерыночной.

- консервативный - по принципу минимизации риска. Такой портфель, формируемый наиболее осторожными инвесторами, практически исключает использование финансовых инструментов, уровень инвестиционного риска по которым превышает среднерыночный. Консервативный инвестиционный портфель обеспечивает наиболее высокий уровень безопасности финансового инвестирования.

Такими основными вариантами типов инвестиционных портфелей  являются:

1) агрессивный портфель  дохода;

2) агрессивный портфель  роста;

3) умеренный портфель  дохода;

4) умеренный портфель  роста;

5) консервативный портфель  дохода;

6) консервативный портфель  роста.

Диапазон типов инвестиционных портфелей может быть расширен в  еще большей степени за счет их вариантов, имеющих промежуточное  значение целей финансового инвестирования.

 

1.3 Формирование инвестиционного портфеля

Определение целей финансового  инвестирования и типа инвестиционного  портфеля, реализующего избранную политику, позволяет перейти к непосредственному  формированию инвестиционного портфеля путем включения в него соответствующих финансовых  инструментов.

В основе современной портфельной  теории лежит концепция эффективного портфеля, формирование которого призвано обеспечить наивысший уровень его  доходности при заданном уровне риска  или наименьший уровень риска  при заданном уровне доходности [1, с.197].

Этапы формирования инвестиционного  портфеля финансовых инвестиций в соответствии с современной портфельной теорией:

1. Оценка инвестиционных  качеств отдельных видов финансовых  инструментов. Рассматриваются плюсы  и минусы финансовых инструментов  с позиции инвестора и, исходя из целей инвестиционной политики, определяется соотношение долговых и долевых финансовых инструментов и доли отдельных видов финансовых инструментов (акций, облигаций).

2. Формирование инвестиционных  решений относительно включения  в портфель индивидуальных финансовых  инструментов. Результатом этого  этапа является ранжированный  по соотношению уровня доходности  и риска перечень конкретных  финансовых инструментов.

3. Оптимизация портфеля, направленная на снижение уровня  его риска при заданном уровне  доходности. Можно подобрать такие  финансовые инструменты, которые, не меняя уровня средней доходности портфеля, позволяют уменьшить уровень его риска. Диверсификация позволяет уменьшить уровень несистематического риска, а соответственно и общий уровень портфельного риска. Чем выше количество финансовых инструментов, тем ниже при неизменном уровне дохода будет уровень портфельного риска.

4. Совокупная оценка сформированного  портфеля по соотношению уровня  доходности и риска [2, с.123].

 

 

 

Глава 2. Информационные технологии в инвестиционной деятельности

 

2.1 Информационные технологии на фондовом рынке

Эффективность инвестиционной деятельности во многом зависит от полноты и качества используемой информации. Чем более масштабной и диверсифицированной является инвестиционная деятельность, тем выше становится роль информации, необходимой  для принятия управленческих решений. От качества информационного обеспечения в значительной степени зависят точность прогноза инвестиционных затрат и денежных потоков, уровень будущей прибыли и др.

Формирование рынка деловой  информации в России началось в середине 90-х гг. прошлого века. Основными поставщиками информационных продуктов и услуг являются:

- служба обмена информацией  между финансовыми институтами;

- специализированные агентства,  ориентированные на профессиональных  инвесторов;

- агентства и организации,  ориентированные на потребительский  рынок.

Предоставляемые ими информационные продукты и услуги доступны в следующих  формах:

- в реальном масштабе  времени;

- баз данных на электронных  носителях или с доступом on-line, в том числе посредством сети Интернет;

- специализированных обзоров  в электронном или печатном  виде;

- материалов периодических  деловых изданий;

- материалов, размещенных  на веб-сайтах в глобальной  сети Интернет [13, с.368].

Если говорить конкретно  о фондовом рынке, то в последние несколько лет широкое распространение получили электронные коммуникационные сети (ECN), обеспечивающие оперативный доступ участников фондового рынка к международным биржевым площадкам, в частности к NASDAQ, NYSE, через различные торговые системы прямого доступа. На российском рынке к подобного рода системам следует отнести систему прямого доступа к торговой площадке ММВБ через электронную систему QUIK.

Одновременно, в конце 2000 г., компании, владельцы электронных  портов, обеспечили доступ, в том  числе, и рядовым участникам рынка (retail customers), к биржевой информации, включающей цены текущих сделок (тики) и их объемы, в режиме, позволяющем не только визуальное наблюдение, но и автоматическую обработку предоставляемой информации при помощи индивидуального программного обеспечения в режиме реального времени (online).

До этих пор монополия  на подобного рода услуги, связанная с передачей информации в указанном режиме была прерогативой международной компании DBC (Data Broadcasting Corporation), предоставляющей данные через спутниковые каналы связи, причем в сильно усеченном виде [8, с. 148].

Неполнота поставляемой пользователю информации объяснялась, прежде всего, высокой стоимостью передачи данных через спутниковые системы связи, что приводило к необходимости  их существенного и, подчас, достаточно произвольного сокращения.

Одновременно, ряд других компаний (таких, как ETrade, Fidelity, Datek) обеспечили передачу гораздо более полного потока данных через Интернет. Однако эти данные поставлялись, как правило, с недопустимой для работы в режиме on-line задержкой во времени.

При биржевой торговле с  использованием ECN появляется уникальная возможность получения цен всех сделок и их объемы для последующей  обработки при помощи индивидуального  программного обеспечения в режиме реального времени, т.е. непосредственно  сразу после совершения сделки в  электронной системе торгов. Дело в том, что большинство торговых терминалов указанных ECN (например, Redi plus, Real Tick, Direct access) работают как DDE-серверы. Тем самым становится реальной передача (экспорт) тиков и объемов сделок в другие приложения (Excel, Omega Trade Station, Meta Stock, программы собственной разработки) для их последующей автоматической обработки [9, с. 236].

 

2.2 Информационные технологии в формировании и управлении инвестиционным портфелем

Экспертные системы –  это направление исследований в  области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих  принимать решения, схожие с решениями  экспертов в заданной предметной области.

Как правило, экспертные системы  создаются для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях, где большую роль играют знания «бывалых» специалистов. Экспертные системы были первыми разработками, которые смогли привлечь большое  внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта [12, с.95].

Экспертное знание – это  сочетание теоретического понимания  проблемы и практических навыков  ее решения, эффективность которых  доказана в результате практической деятельности экспертов в данной области. Фундаментом экспертной системы  любого типа является база знаний, которая  составляется на основе экспертных знаний специалистов. Правильно выбранный  эксперт и удачная формализация его знаний позволяет наделить экспертную систему уникальными и ценными  знаниями [17, с.247].

Экспертная система –  это не простая программа, которая  пишется одним или несколькими  программистами. Она является плодом совместной работы экспертов в данной предметной области, инженеров по знаниям  и программистов.

Существуют два принципиально  различных класса ЭС:

- основанные на правилах;

- основанные на примерах.

Первый класс ЭС применяется  для работы с хорошо систематизированными элементами знаний и априори известными закономерностями, выраженными различного рода методиками, инструкциями, правилами  и т.п.

Второй класс ЭС используется в ситуациях, когда отсутствуют какие либо явные связи и закономерности между элементами знаний, а сами знания представлены в виде списков примеров, описывающих реализации тех или иных событий.

Если первый класс ЭС работает с хорошо определенными данными  и знаниями, извлеченными из экспертов-аналитиков инженерами знаний, то второй — формирует  свои знания путем адаптации к  предметной области, представленной примерами, причем как обучающая, так и анализируемая  информация может быть искажена и  неполна. В первом случае в основе механизмов вывода, как правило, лежат  классические стратегии наследования  и логического вывода, аппроксимирующие, а во втором — различные методы индуктивного обобщения по примерам, в частности, свойства, используемых для этого, искусственных нейронных  сетей.

ЭС с успехом применяются  в тех областях, где кроме применения стандартных алгоритмических методов, основанных на точных вычислениях, по существу знания и опыт конкретных экспертов-аналитиков, а принятие решений  формируется в условиях неполноты  данных и зависит скорее от качественных, чем количественных оценок. К таким  предметным областям относится, прежде всего, область анализа финансовой деятельности, где эффективность  принимаемых решений зависит  от сопоставления множества различных  факторов, учета сложных причинно-следственных связей, применения нетривиальных логических рассуждений и т.п. [5, с.39-40]

В качестве иллюстрации использования  технологии экспертных систем в финансовой деятельности приводятся примеры некоторых  наиболее типичных конкретных разработок ЭС. О масштабах исследований и  предложений на рынке ЭС в области финансов можно судить по международным научным конференциям (например, Artificial International Applicationson WallStreet, Oct. 9-12, 1991, NewYork) и коммерческим каталогам, в которых стоимости конкретных приложений колеблются от тысяч до десятков тысяч долларов.

1. Финансовые ЭС, основанные на правилах.

Множество фирм на Уолл-Стрит  установили ЭС для решения задач  в таких областях как: торги на фондовой бирже, автоматическое понимание  новостей, кредитный анализ, управление рисками, построение портфелей кредитов и инвестиций, оценка рейтинга банков, автоматизация аудита, предсказание изменений на финансовом рынке и  т.д.

Примерами этому является целый класс консультативных ЭС: Bear, Sterns&Company’sBrokerMonitoringSystem, Athena Group’sPortfolioAdvisor и Trader’sAssistant, совместно разработанные корпорациями Author D. LittleCorporation, Knowledge-Based Network Corporation и еще шестью финансовыми институтами. Японский SanwaBank, один из крупнейших мировых банков, применяет экспертную систему BestMix для улучшения качества своей информации по инвестициям.

ЭС Nikko Portfolio Consultation Management System, разработанная для внутреннего использования фирмой NikkoSecurities, Ltd., помогает управляющим фондами выбрать оптимальный портфель для своих клиентов. Данная система основана на базе данных с информацией за пять лет продаж акций и на системе с новой теорией управления портфелем, которая вычисляет и оптимизирует портфель ценных бумаг для страховки от различных рисков. Управляющие фондами освобождаются от рутинных вычислений и, таким образом, имеют возможность более быстро составить оптимальный портфель ценных бумаг. Компания IDS Financial Services, подразделение финансового планирования American Express Company, классифицировали финансовые экспертизы своих лучших управляющих для создания экспертной системы, названной Insight. IDS включила экспертизы лучших управляющих в свои средства, т.е. экспертную систему, доступную всем своим планировщикам. Одним из основных результатов применения экспертной системы в компании IDS стало то, что процент покинувших фирму клиентов упал более чем наполовину.

Перечислим характеристики некоторых конкретных ЭС этого класса.

1. FLiPSiDE: Система логического программирования финансовой экспертизы. Фирма: CaseWesternReserveUniversity

Решаемые задачи: мониторинг состояния рынка ценных бумаг; мониторинг состояния текущего портфеля ценных бумаг;поддержка обзора будущих условий рынка; планирование и выполнение продаж.