их было всего 16), акции которых удовлетво-
ряли бы приведенным критериям, конкуренции при определении вклю-
чаемых в L-индекс ценных бумаг практически не было. Поэтому от гра-
дации по другим критериям (размеры маржи, темпы роста курсовой
стоимости акций, периодичность котировок и т. д.) пришлось отказать-
ся. Итак, по выбранным акциям (на начало 1996 г. их уже было 27)
еженедельно рассчитывается индекс как среднеарифметическое значе-
ние прироста (снижения) цен покупки акций, то есть по типу 4. В каче-
стве базового момента, т. е. времени начального отсчета, выбрано
2 мая 1994 г., значение базового L-индекса было приравнено к еди-
нице. Для расчетов берутся максимальные цены покупки акций компа-
ниями-эмитентами или торговцами как наиболее реально отражающие
их рыночную стоимость.
Выбор индекса данного типа вызван несформированностью отече-
ственного рынка ценных бумаг, своеобразием акций, выбранных для
расчета индекса. Разброс курсовой стоимости не позволяет приме-
нить индекс первого типа. Отсутствие информации о количестве об-
ращающихся акций, объемах продаж, а также тот факт, что первичное
размещение акций некоторых эмитентов, чьи бумаги учитываются при
расчете индекса, еще не было закончено, не давали возможности при-
менить средневзвешенные индексы второго типа. Расчет среднегео-
метрического индекса не слишком нагляден. Выбранный же индекс
наиболее прост и рассчитывается на основании единственно доступ-
ных на сегодняшний день данных.
Данный индекс не абсолютен. Это объясняется следующими факто-
рами:
182
• отсутствием развитого биржевого рынка как одного из усло-
вий обеспечения ликвидности ценных бумаг;
• недостатком информации, необходимой для детального анали-
за динамики изменения индекса;
• существенными различиями в дивидендной политике компаний.
Для устранения такого дисбаланса прорабатывается вариант
учета дивидендных выплат в предложенном индексе;
• встречающимся высоким размером маржи между курсами про-
даж и покупки (200% и более).
Если ценная бумага удовлетворяет всем критериям в течение как
минимум месяца, она вводится в состав L-индекса. При появлении не-
соответствия акции какой-либо компании из базовой зоны предъявля-
емым требованиям (например, отказ компании-эмитента от поддержа-
ния ликвидности) она автоматически исключается, а ее место занима-
ет акция из буферной зоны.
Постоянное увеличение количества акций, входящих в L-индекс,
позволяет сегментировать их как по регионам распространения, так и
по видам деятельности.
Многие биржевые специалисты западных бирж для расчета ин-
дексов применяют теории, основанные на нелинейной статистике,
теории вероятности и прочих объектах изучения сложных наук. По-
пытаемся разобраться в некоторых из этих теорий, не вдаваясь в
научные тонкости.
Если величины финансовых показателей возвести в квадрат либо
просто считать эти величины положительными, то прослеживается
такая закономерность. Если однажды была получена большая при-
быль или большой убыток, то можно утверждать, что на следующий
день также будет получена либо большая прибыль, либо большой
убыток, но что именно — неизвестно. Другими словами, можно пред-
сказать уровень непостоянства рынков. Только зная это, можно полу-
чать прибыль с помощью операций с опционами. Но уровень непосто-
янства влияет также и на цены — чем меньше непостоянство, тем доль-
ше длится период роста или падения цен. Верными оказались старые
правила биржевиков: покупать, если средний уровень цен за кратко-
срочный предшествующий период превысил среднюю цену за долго-
срочный период; также покупать, если индекс превысил свой после-
дний минимум; продавать, если он упал ниже последнего минимума.
Эти правила, которые объясняются психологией инвесторов, теперь
подтверждены статистически.
183
Статистика опровергает утверждение о хаотичности финансовых
рынков — тенденции на таких рынках проявляются Дольше, чем это
было бы возможно при хаосе. Следовательно, рынки "быков" и "мед-
ведей" действительно существуют.
Упомянутые выше теории достаточно разумны и действенны, одна-
ко на практике обычно используется более простой способ предска-
зания финансового будущего. Идея чрезвычайно проста — если те-
кущая ситуация в точности соответствует тому, что происходило в
прошлом, то велика вероятность того, что в будущем произойдет имен-
но то, что последовало за этим эпизодом из прошлого. Для того что-
бы воспользоваться этой идеей, нужны:
• мощный компьютер;
• база данных, подробно отражающая состояние интересующего
рынка за несколько лет;
• программа, цель которой — с максимальной точностью опреде-
лить совпадения факторов и возможные действия других торгу-
ющих на рынке. Помимо этого важно также учитывать, что, во-
первых, не только вы можете таким образом узнать будущее и,
во-вторых, с течением времени изменяются условия, в которых
действуют рынки (законы, правила, внешние факторы). Поэтому
далеко не всегда, глядя в прошлое, можно увидеть будущее.
184
§ 18. МОДЕЛИРОВАНИЕ БИРЖЕВОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Как можно судить из практики функционирования фондовых бирж,
торги могут происходить по аукционному принципу, когда фондовые
брокеры продают акции на основе конкурентных торгов. Ответствен-
ность за поддержание порядка на рынке лежит на специалистах, каж-
дый из которых работает с определенными пакетами акций. Работа
такого специалиста заключается в том, что он совершает операции за
свой собственный счет с тем, чтобы обеспечить непрерывность работы
рынка в случае дисбаланса между предложением и спросом. За ока-
зание услуг специалист получает вознаграждение в виде брокерских
комиссионных.
Но не все биржи полагаются на специалистов. Некоторые (напри-
мер, такие, как французская, которая является образцом для многих
стран с переходной экономикой) осуществляют все виды торговли
ценными бумагами посредством централизованной компьютерной
системы. Все предложения по покупке и продаже ценных бумаг со-
браны у брокеров, имеющих разрешение работать на рынке. Эта ин-
формация централизованно обрабатывается. По истечении опреде-
ленного промежутка времени компьютер определяет цены, которые
соответствуют имеющимся предложениям потенциальных продавцов
и покупателей. Хотя система имеет ряд недостатков, особенно в тех
случаях, когда перепродаются крупные пакеты акций, решается важная
проблема, характерная для развивающихся фондовых рынков: вопрос
низкой ликвидности не стоит уже так остро, если сделка осуществля-
ется по истечении гораздо более длительного периода, чем это
предусмотрено, скажем, правилами американской системы. Поэтому
подобная система может оказаться более предпочтительной для стран
Восточной Европы, где литовские, латвийские, румынские, польские,
чешские биржи, а также биржи других стран уже пытаются принять
правила игры французов.
В настоящее время уровень автоматизации фондовых бирж в стра-
нах СНГ недостаточно высок. Причины этого можно свести в не-
сколько групп: отсутствие отечественного опыта автоматизации бир-
жевой деятельности; специфические особенности бирж как объектов
185
автоматизации; отсутствие развитого отечественного рынка бирже-
вых информационных технологий; невозможность в большинстве
случаев прямого заимствования зарубежного опыта автоматизации
деятельности бирж; неподготовленность объекта управления к при-
вязке и сопровождению приобретенных программных средств, а также
неунифицированность биржевых операций.
Создаваемые в настоящее время отечественные Биржевые комп-
лексные системы (БКС) характеризуются длительными сроками и вы-
сокой стоимостью разработки, недостаточной жизнеспособностью,
большими эксплуатационными расходами на обработку информации,
низкой производительностью труда проектировщиков, недостаточно
высокими функциональными и эксплуатационными характеристиками,
низкой адаптивностью. Очевидными источниками указанных недо-
статков являются низкие технико-эксплуатационные характеристики
используемых технологий создания систем, основанных, как правило,
на применении алгоритмических языков низкого уровня, систем уп-
равления базами данных (СУБД) типа Clipper, FoxBase+, FoxPro и
методов индивидуального проектирования, а также отсутствие долж-
ного взаимодействия разработчиков с пользователями систем.
В целях устранения данных недостатков молодыми учеными были
исследованы организационно-экономические вопросы развития отече-
ственных и зарубежных бирж и предложена унифицированная техно-
логия проведения торгов, включающая взаимосвязанные этапы пред-
торговой обработки информации, проведения торгов, реализации рас-
четных и послеторговых операций. Данная технология формирует
необходимые предпосылки для комплексной автоматизации бирже-
вой деятельности, расширения функциональных возможностей суще-
ствующих систем, создания более совершенных средств адаптации к
развивающимся потребностям пользователей, улучшения их эксплуа-
тационных характеристик.
Решение данных вопросов предполагает учет и активное использо-
вание таких специфических особенностей процессов обработки бир-
жевой информации: наличие большого количества связей с другими
рыночными структурами (банками, депозитариями, инвестиционными
фондами и др.), многофункциональность, совместимость с другими
системами, развиваемость, изменчивость состава и структуры исход-
ной и итоговой информации, изменчивость реализуемых функций
вследствие постоянного развития биржевых механизмов, работа в
186
реальном масштабе времени, ограниченность ресурсов, унифицируе-
мость биржевых операций.
Исходя из этого были разработаны требования, предъявляемые к
биржевым информационным системам, важнейшими из которых яв-
ляются:
— гибкость и адаптивность системы к изменяющимся характерис-
тикам окружающей среды;
— функциональная полнота, обеспечивающая комплексную автома-
тизацию торгов;
— обеспечение проведения торгов в реальном масштабе времени;
— эффективность системы;
— своевременность получения, обработки и доведения оперативной
информации до потребителей в требуемом объеме и форме;
— адекватность информации (полнота данных, динамичность инфор-
мационной модели, актуальность) текущему состоянию рынка;
— надежность, качество и целостность информационной системы.
В целях приведения отечественных БКС ъ соответствие данным
требованиям предложена комплексная система их количественной
оценки на основе показателей, всесторонне характеризующих объект
исследования. Проведенный на этой основе анализ наиболее разви-
тых БКС показал, что при удовлетворительном значении параметров
функциональной пригодности степень удобства их сопровождения и
развития остается невысокой. Полученные результаты позволили раз-
делить существующие БКС на четыре класса по степени применимо-
сти: к первому классу были отнесены системы, автоматизирующие от-
дельные задачи функционирования бирж (бухгалтерии, отдела кадров,
администратора и т. д.); ко второму — системы, автоматизирующие
несколько технологически взаимосвязанных между собой функций
(подсистем) биржи (формирование заявок, проведение торгов и расче-
тов, заключение контрактов); к третьему классу отнесены системы, ав-
томатизирующие ведение торговой сессии, начиная от подачи заявок
и кончая заключением биржевых контрактов; четвертый класс соста-
вили системы, комплексно автоматизирующие всю деятельность бирж
и обеспечивающие проведение межбиржевых торгов. В результате
проведенного анализа было установлено, что уровень содержатель-
ного и функционального наполнения рассматриваемых БКС неоди-
наков. Они имеют разную степень детализации задач и существенно
отличаются уровнем программной реализации, адаптивными свойства-
187
ми и другими характеристиками. Сделанные выводы подтверждаются
тем, что во всей исследуемой совокупности БКС не нашлось такой
системы, которая относилась бы к четвертому классу и отвечала боль-
шинству требований пользователей.
Из-за масштабов и сложности современных БКС их создание тра-
диционными методами на основе совокупности слабо связанных меж-
ду собой моделей чрезмерно трудоемко. Их разработчики в большин-
стве случаев не достигают полного понимания основных процессов,
протекающих в системах. Это отрицательно сказывается на качестве.
Проанализировав существующие средства и методы проектирова-
ния информационных систем, можно сделать вывод о том, что в зави-
симости от специфики предметной области и условий проектирования
система или ее отдельные блоки могут быть реализованы с использо-
ванием традиционных алгоритмических языков, пакетов прикладных
программ (ППП) общего назначения или дескриптивных CASE-систем,
функциональных ППП или директивных CASE-систем. Состав исполь-
зуемых средств в значительной степени предопределил трудоемкость
и длительность работы, затраты на проектирование, функционирова-
ние и модификацию БКС. Так, использование систем программирова-
ния на основе индивидуальных методов проектирования характеризу-
ется очень большими затратами на создание и модернизацию, но по-
зволяет получить достаточно эффективные при функционировании
биржевые системы. Применение ППП общего назначения, как правило,
значительно снижает затраты и длительность проектирования и мо-
дернизации, но созданный с их помощью или настроенный програм-
мный продукт работает медленнее программ, написанных на языках
программирования. Использование CASE-систем дескриптивного
типа дает наилучшие результаты на этапах проектирования, модерни-
зации и сопровождения, улучшает адаптивность и надежность систем
с учетом специфических особенностей объекта.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37