Алгоритмы главы

Эти процессы рекомендуется вести при помощи алгоритма, изложенного в главе IV. [c.67]

Во второй главе были рассмотрены логика и алгоритмы составления сводной отчетности в соответствии с российскими нормативными документами. В мировой практике агрегирование информации в случае определенных форм консолидации бизнеса имеет давнюю традицию и весьма детальное алгоритмическое обеспечение. Свое воплощение это агрегирование находит в процедурах консолидации. [c.400]

Алгоритм решения этой задачи приведен в предыдущей главе, поэтому здесь разовьем полученные ранее результаты. [c.149]

В частности, имитационные методы могут быть достаточно эффективно использованы при разработке комплексной модели динамики совокупной системы финансовых потоков в банке. При этом поведение отдельных финансовых ресурсов может быть описано с помощью алгоритмов, построенных на основе моделей, рассмотренных в главе 4. [c.214]

Нашей целью не является научиться менять чужое сознание, поэтому мы не будем останавливаться на практической работе алгоритма. В следующей главе мы подробно рассмотрим защиту от вторжения в сознание. [c.307]

Введение новых товаров и задание их стоимости в сознании происходит в полном соответствии с тем алгоритмом изменения набора точек привязки, который мы рассмотрели ранее в этой главе. [c.328]

Во 2-й главе рассказано о наиболее употребительных законах распределения случайных величин и основных параметрах этих законов. Даны методы поиска функции распределения вероятности случайной величины в случае неинтегрируемой плотности вероятности, а также алгоритмы получения последовательностей случайных величин с произвольным законом распределения, что необходимо при моделировании случайных процессов. [c.10]

В 15-й главе рассматриваются вопросы, связанные с оптимизацией портфеля активов. Изучается влияние корреляции между отдельными парами активов на общий риск портфеля, при этом в качестве меры риска принимается дисперсия (или среднеквадратичное отклонение). Рассказано о том, что такое эффективная диверсификация и как общий риск портфеля, составленного из произвольного количества активов, можно разделить на несистематический (диверсифицируемый) риск и рыночный (не диверсифицируемый) риск. Поставлена задача по оптимизации портфеля с учетом ограничений на состав и веса активов в портфеле (лимитов), и приведен алгоритм поиска решений этой задачи методом Монте-Карло. [c.12]

В этой главе мы рассмотрим наиболее употребительные законы распределения случайных величин, а также основные параметры этих законов. Будут даны методы поиска функции распределения вероятности случайной величины в случае неинтегрируемой плотности вероятности, а также алгоритмы получения последовательностей случайных величин с произвольным законом распределения, что необходимо при моделировании случайных процессов. Особое внимание будет уделено обобщенному экспоненциальному распределению, которое наиболее пригодно при изучении ценообразования активов. [c.30]

В этой главе рассматриваются вопросы, связанные с оптимизацией портфеля активов. Изучается влияние корреляции между отдельными парами активов на общий риск портфеля, при этом в качестве меры риска принимается дисперсия (или среднеквадратичное отклонение). Рассказано о том, что такое эффективная диверсификация и как общий риск портфеля, составленного из произвольного количества активов, можно разделить на несистематический (диверсифицируемый) риск и рыночный (недиверсифицируемый) риск. Дано понятие границы эффективности на примере портфеля из двух активов и приведены формулы, которые позволяют выбрать на границе эффективности портфель с минимальным ожидаемым риском и портфель с максимальным отношением ожидаемого дохода к ожидаемому риску. Поставлена задача по оптимизации портфеля из произвольного количества активов с учетом ограничений на состав и веса активов в портфеле (лимитов), и приведен алгоритм поиска решений этой задачи методом Монте-Карло. [c.222]

Алгоритм численного решения задачи оптимизации портфеля по соотношению математического ожидания дохода и среднеквадратичного отклонения дохода приведен в главе 15 параграфе 15.7 этой книги. Введение в рассмотрение мер риска портфеля VAR и SAR лишь дополняет этот алгоритм. Выбор конкретного решения из множества решений задачи оптимизации портфеля (то есть оптимальное соотношение величин //, [c.243]

Алгоритм будет продемонстрирован на торговом примере, уже рассмотренном в этой главе. Так как наши 232 сделки выражены в пунктах, нам следует преобразовать их в соответствующие долларовые значения. Какой именно рынок рассматривается, нам неизвестно, поэтому зададим произвольное значение в 1000 долларов за пункт. Таким образом, средняя сделка 0,330129 преобразуется в 0,330129 1000 долларов, или в 330,13 доллара. Стандартное отклонение 1,743232, умноженное на 1000 долларов за пункт, станет равно 1743,23 доллара. Теперь построим матрицу. Сначала мы должны определить диапазон (количество сигма от среднего), в который попадают данные. В нашем примере мы выберем 3 сигма, что означает диапазон от минус 3 сигма до плюс 3 сигма. Отметьте, что следует использовать одинаковое количество сигма слева и справа от среднего. Далее следует определиться с тем, на сколько равноотстоящих точек данных разделить полученный интервал. Выбрав 61, мы получим точку данных на каждой десятой части стандартной единицы. Таким образом, мы зададим столбец стандартных значений. [c.111]

Все NP -полные задачи одинаково сложны (поскольку все они сводятся друг к другу за полиномиальное время), и методы решения любой из них можно применять также и к другим задачам комбинаторной оптимизации. Поэтому нам в этой главе достаточно сосредоточиться на одной такой задаче. Исторически наиболее исследованной и популярной задачей такого рода (своего рода "мушкой дрозофилой" комбинаторной оптимизации), которая используется для сравнения различных алгоритмов, стала задача коммивояжера. [c.110]

В начале книги упоминалось, что в ее текст интегрировано множество Расширений Нили. Практически все методы Главы 3 разработаны мною за годы преподавания курса Теории Волн Эллиота по телефону. Пошаговый, объективный алгоритм процесса анализа - основа "Мастерства Волн Эллиота" — также создан за время преподавания этого курса. Проделана большая работа в плане улучшения терминологической базы введено множество новых, ключевых слов, уточнены старые ("Моноволны", "Поливолны", "Сложность", "Уплотнение (Сжатие)" и т.д.). Раздел о Метках Движения, Правила логики, описание НОВОГО типа Треугольника с уникальными правилами построения и значительный прогресс в области количественного определения "треугольного" типа поведения рынка - все эти важные дополнения к теории Волн Эллиота и составляют метод Нили. К ним также относятся все правила Главы 9. [c.218]

Это правило как бы связывает воедино звенья логической цепи ваших рассуждений - все остальные правила в настоящей книге. Оно гласит все характерные для той или иной ситуации признаки должны проявляться "одновременно", в комплексе, т.е. надежная интерпретация должна удовлетворять условиям всех относящихся к делу правил. Алгоритм применения этого правила состоит в следующем. Последовательно, начиная с Глав "Предварительный анализ", "Дальнейшие аналитические построения", "Основные положения" и т. д., проверяется соблюдение всех правил и методов, относящихся к волне того или иного типа. Если одно из этих правил не выполняется, исследуемая гипотеза отбрасывается и выдвигается новое, альтернативное ей предположение. Вариант волнового счета, соответствующий всем или наибольшему числу условий и требований, считается наилучшей альтернативой. Не забывайте, что при выборе лучшей гипотезы необходимо учитывать поведение рынка даже после завершения фигуры. [c.224]

Подводя итоги этой главы, можно утверждать, что новая концепция представляет основные направления современного технического анализа в абсолютно новом свете. Она показывает, что большинство значимых разворотных фигур и индикаторов, в том числе комбинации японских свечей , отражают активность крупных игроков. Более того, именно эта активность и определяет геометрию наблюдаемых фигур и индикаторов. Кроме того, новая концепция показывает, что ошибки, возникающие при использовании методов современного технического анализа, вызваны тем, что авторы тех или иных конкретных аналитических алгоритмов в процессе анализа не рассматривают анатомию исследуемого рынка. Они не связывают сущностное содержание геометрических фигур и индикаторов с теми процессами, которые реально происходят на торговой площадке. Если же и делаются попытки установить такую связь, то они оказываются обречёнными на неудачу, так как исследователь рынка недостаточно глубоко разбирается в объекте своего исследования. [c.148]

Глава IV. Новая концепция и игровые алгоритмы [c.153]

Построенный в данной главе алгоритм оптимального взаимозачета [c.116]

В четвертой главе выясняется, каким образом производить учет не одного сообщения об относительной важности критериев, а целого набора такого рода сообщений. Сначала подробно разбирается случай двух сообщений. В частности, выясняется, что при определенных значениях числовых коэффициентов относительной важности вполне возможен случай, когда один критерий важнее другого, а тот, в свою очередь, важнее первого. В этой же главе изучается вопрос непротиворечивости произвольного набора информации об относительной важности критериев. Приведены три утверждения, с помощью которых всегда можно проверить является ли определенный набор информации противоречивым или нет. Далее исследуется вопрос учета произвольного набора количественной информации об относительной важности критериев и предлагается отличный от упомянутого ранее так называемый алгоритмический подход. Для случая конечного множества возможных решений формулируется алгоритм этого подхода, использующий симплекс-метод решения канонической задачи линейного программирования. [c.13]

РемонтД20.трр, РемотгД23.трр читателю предстоит создать самому в процессе изучения алгоритмов глав 4 и 5. Читатель может сохранять эти файлы в той же папке Детальный план [c.454]

В третьей главе проводится системное описание основных понятий (затраты, цена, стоимость обмена, стоимость использования, рыночная стоимость и других) и принципов оценки недвижимости (принцип наилучшего и наиболее эффективного использования, вклада, остаточной продуктивности земли). Особую актуальность представляет систематизация факторов, влияющих на стоимость недвижимости. В главе приведен поэтапный алгоритм оценки объекта недвижимости с использованием доходного, рыночного и затратных подходов. В конце главы рассмотрено применение программной системы электронных таблиц Mi rosoft Ex el для расчета финансовых функций, используемых при оценке недвижимости. [c.6]

Денежные потоки и их оценка. Одним из основных элементов финансового анализа вообще и оценки инвестиционных проектов в частности является оценка денежного потока GI, Сг,. ., Сш генерируемого в течение ряда временных периодов в результате реализации какого-либо проекта или функционирования того или иного вида активов. Элементы потока i могут быть либо независимыми, либо связанными между собой определенным алгоритмом. Временные периоды чаще всего предполагаются равными. Кроме того, для простоты изложения материала в этой главе предполагается, что элементы денежного потока являются однонаправленными, т. е. нет чередования оттоков и притоков денежных средств. Также считается, что генерируемые в рамках одного временного периода поступления имеют место либо в его начале, либо в его конце, т. е. они не распределены внутри периода, а сконцентрированы на одной из его границ. В первом случае поток называется потоком пренумерандо, или авансовым, во втором — потоком постнумерандо (рис. 2.2). [c.72]

Алгоритмы расчета первых двух показателей в основном совпадают с алгоритмами, изложенными в главе 2. В отличие от показателей 1слт и ko коэффициент kVB представляет собой достаточно искусственную конструкцию, в числителе которой — прогнозное значение коэффициента текущей ликвидно- [c.249]

Наиболее распространенными и типичными примерами такого построения систем автоматизации учета являются программы семейства 1С Предприятие и Турбо Бухгалтер . Фактически здесь пользователю предоставляются возможности полного перепрограммирования всей системы, создания собственных форм ввода информации, расчетных алгоритмов, отчетов. Например, система 1С Торговля и Склад используется в представительстве Mi rosoft в России для учета затрат на рекламу, то есть для выполнения функций, в общем, довольно далеких от чистого учета торговых операций. Способы достижения полной реконфигурируемости систем будет рассмотрено в главе 10 учебного пособия. [c.68]

Объединенные в последовательно-параллельную цепочку рассмотренные расчеты, кроме последнего, представляют собой элементы внемо-дельного процесса разработки параметров основной, оптимизационной модели. Описанная в предыдущей главе энтропийная модель составляет содержание последнего этапа. Напомним, что простота алгоритмической реализации энтропийной модели позволяет при столь небольшом объеме информации с помощью алгоритма типа прямого счета" рассчитать план выпуска товарной продукции. Мы специально акцентируем на этом внмание, поскольку по традиции на стадии формирования плана выпуска товарной продукции, как правило, используются различного типа модели компаундирования и объем вырабатываемой продукции является величиной, производной от общего объема и номенклатуры смешиваемых компонентов. В нашем случае решение подобной задачи, содержащей, кроме прочего, информацию о рецептах компаундирования [101] не предусматривается, а информация о рецептах - излишняя. [c.162]

Наш кооператив создавал компьютерные программы на основе Теории Решения Изобретательских Задач. ТРИЗ анализировала мировой патентный фонд и выявляла закономерности в развитии техники. Были также разработаны принципы сильного мышления и логические и психологические алгоритмы для изобретателя. Самые интересные инструменты ТРИЗ описаны в первой главе. [c.4]

Профессиональные трейдеры, как правило, отслеживают большое количество рынков, выбирая те, которые, по их мнению, являются в настоящий момент наиболее подходящими для данных систем. Например, некоторые трейдеры отслеживают волатильность по всем фьючерсным рынкам и торгуют только на тех, где волатильность превышает некоторое значение. Иногда имеет смысл торговать на нескольких рынках, иногда вообще прекратить торговлю. Рынки постоянно изменяются, что создает дополнительные проблемы для портфельных менеджеров. Каким образом можно реагировать на эти изменения, сохраняя ваш портфель оптимальным Ответ, на самом деле, довольно прост каждый раз, когда рынок добавляется в портфель или удаляется из него, необходимо рассчитывать новый неограниченный геометрический оптимальный портфель (алгоритм расчета показан в этой главе). Также необходимо принимать во внимание любые изменения размеров существующих позиций и учитывать новые добавленные или удаленные рыночные системы. Таким образом, следует использовать портфель, в котором компоненты постоянно меняются. Целью портфельного менеджера в этом случае будет создание неограниченного геометрического оптимального портфеля и поддержка постоянной величины неактивного баланса. Именно такой подход будет оптимальным в асимптотическом смысле. Если вы используете подобную технику, может возникнуть еще одна проблема. Возьмем два высоко коррелированных рынка, например золото и серебро. Теперь представьте, что ваша система торгует так редко, что сделок на двух рынках в один и тот же день не происходит. Когда вы будете определять коэффициенты корреляции дневных изменений баланса, может оказаться, что коэффициент корреляции между золотом и серебром близок к нулю. Однако если в будущем вы будете торговать на обоих рынках одновременно, они, скорее всего, будут иметь высокую положительную корреляцию. Для решения вышеописанной проблемы следует корректировать коэффициенты корреляции, причем их следует изменять в большую, а не меньшую сторону Допустим, вы получили коэффициент корреляции между облигациями и соевыми бобами, равный нулю, но чувствуете, что он должен быть ниже (например - 0,25). Не следует уменьшать коэффициенты корреляции, так как более низкие значения приводят к увеличению размера позиции. Одним словом, если уж ошибаться в коэффициентах корреляции, то в большую сторону Ошибка, связанная с увеличением коэффициентов корреляции, сместит портфель влево от пика кривой f, в то время как уменьшение сместит его вправо. Некоторые трейдеры в своих рыночных системах используют фильтры, благодаря которым в определенный момент сделки совершаются только на одном рынке. Если фильтр работает и понижает проигрыш на основе одной единицы, тогда f (оптимальное для отфильтрованных сделок) для всей серии сделок до фильтрования будет выше (a f ниже). Если трейдер использует оптимальное f, полученное по неотфильтрованньтм сделкам, для отфильтрованных сделок, он окажется на уровне дробного f по отфильтрованным сериям и, следовательно, не сможет получить геометрический оптимальный портфель. С другой стороны, если трейдер применяет оптимальное f по отфильтрованным сериям, он может получить геометрический оптимальный портфель, но столкнуться с проблемой больших проигрышей при оптимальном [c.242]

Теперь, после знакомства с базовыми принципами нейросетевой обработки, можно приступать к практическим применениям полученных знаний для решения конкретных задач. Первое, с чем сталкивается пользователь любого нейропакета - это необходимость подготовки данных для нейросети. До сих пор мы не касались этого, вообще говоря, непростого вопроса, молчаливо предполагая, что данные для обучения уже имеются и представлены в виде, доступном для нейросети. На практике же именно предобработка данных может стать наиболее трудоемким элементом нейросетевого анализа. Причем, знание основных принципов и приемов предобработки данных не менее, а может быть даже более важно, чем знание собственно нейросетевых алгоритмов. Последние как правило, уже "зашиты" в различных нейроэмуляторах, доступных на рынке. Сам же процесс решения прикладных задач, в том числе и подготовка данных, целиком ложится на плечи пользователя. Данная глава призвана заполнить этот пробел в описании технологии нейросетевого анализа. [c.126]

Смотреть страницы где упоминается термин Алгоритмы главы

Смотреть главы в: