Разработка модели потоковой генерации цены на валютных рынках опционов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Поляков, Антон Сергеевич |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2010 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Разработка модели потоковой генерации цены на валютных рынках опционов"
На правах рукописи
004603543
ПОЛЯКОВ АНТОН СЕРГЕЕВИЧ
Разработка модели потоковой генерации цены на валютных рынках
опционов
Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы
экономики
АВТОРЕФЕРАТ Диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук
2 3 СЕН 2010
Москва 2010
004608548
Работа выпонена на кафедре управления знаниями и прикладной информатики в менеджменте Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Научный руководитель
доктор экономических наук, профессор Уринцов Аркадий Ильич
Официальные оппоненты
доктор экономических наук, профессор Чистов Дмитрий Владимирович
кандидат экономических наук Пугачев Кирил Борисович
Ведущая организация
Всероссийский заочный финансово-экономический институт
Защита диссертации состоится в /Г часов на заседании
диссертационного совета в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская, 7.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).
Автореферат разослан 10 г.
Ученый секретарь Диссертационного совета
кандидат экономических наук,
^^Ч Мастяева И.Н.
Общая характеристика работы
Актуальность темы диссертационного исследования. Развитие современной экономики связано с обращением и аккумулированием капитала, осуществлением торговых операций, кредитованием производственных и непроизводственных сфер. Сегодня банки играют важную роль как в финансовой системе отдельных стран, так и в мировой экономике в целом. В условиях глобализации финансового сектора, банки превращаются в трансконтинентальные, транснациональные организации, деятельность которых перестает быть привязанной к конкретному региону или сфере производства. Это обусловливает ужесточение конкуренции между банками, заставляя их искать более эффективные способы инвестирования средств и управления рисками, более совершенные методики анализа рынков, возможности сокращения времени принятия решений и вывода на рынок новых продуктов и услуг в условиях работы в территориально распределенной среде.
Одним из наиболее важных сегментов современной банковской деятельности является осуществление сделок на мировых валютных рынках (FOREX), которые открывают широкие возможности для международной торговли и инвестирования средств в экономики различных государств. Согласно исследованиям1 Банка международных расчетов (БМР, Bank for International Settlements (BIS)), средний дневной оборот на мировых валютных рынках превышает 4 трилиона доларов США. Мировой финансовый кризис 2008 года стал катализатором роста волатальности2 курсов мировых валют. Одновременно с этим был зафиксирован спад спроса на основные финансовые активы, который потребовал поиска новых возможностей для обеспечения необходимого уровня доходности банка. Сложившаяся в мировой экономике ситуация определила динамичное развитие опционов как эффективного инструмента валютного рынка, так как именно высокая волатильность курса валют способству ет высокой доходности опционных сделок и делает задачу хеджирования3 рисков весьма актуальной. Высокий уровень конкуренции на традиционном рынке обмена валют также способствует росту привлекательности рынка опционов для
1 Источник: Официальный сайт Банка Международных Расчетов - Ссыка на домен более не работает?ubVrpfx07.htm {Дага просмотра: 15.02.2010)
~ Волатильность (Изменчивость, англ. Volatility) Ч финансовый показатель, характеризующий тенденцию рыночной цены или дохода, изменяющийся во времени. Является важнейшим финансовым показателем и понятием в управлении финансовыми рисками, где представляет собой меру риска использования финансового инструмента за заданный промежуток времени.
3 Хеджирование (от англ. hedge Ч страховка, гарантия) Ч установление позиции по срочным сдекам на одном рынке для компенсации воздействия цеповых рисков равной, цо противоположной срочной позиции (позиции но срочным сдекам), на другом рынке.
инвестиционной деятельности банков. Наибольшую популярность среди инвесторов получили вашшьные4 опционы и продукты на их основе.
С развитием валютного рыжа происходит его значительная трансформация, в ходе которой меняются участники рынка и способы торговли, которые они используют. Современный банк производит все больше валютных операций с помощью электронных торговых систем. Автоматическая потоковая генерация и предоставление цены наряду с расчетом рисков и оценкой позиции в реальном времени, а так же с возможностью заключать сдеки электронным способом является существенным конкурентным преимуществом банка на валютном рынке. Учитывая высокую эффективность опционов как средства инвестиций, автоматизация процессов связанных с совершением сделок по ним формирует новую стратегическую задачу банков. Разработка моделей автоматической потоковой генерации цены опционов наряду с построением и использованием эффективных информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках, отвечающих современным условиям, становится актуальной задачей для многих крупных банков и финансовых организаций всего мира
Состояние разработанности проблемы. Вопросы построения информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках являются недостаточно проработанными. Наиболее исследованными являются экономико-математические аспекты, связашше с ценообразовшшем и расчетом рисков операций на валютных рынках, а также вопросы автоматизации бизнес-процессов.
На результаты исследования повлияли труды Н. Абдикеева, С. Алексашенко, А. Аникина, Г. Анулова, Р. Барро, О. Багданова, В. Буглай, Э. Бабина, А. Бурегаша, А. Булатова, С. Борисова, К. Бека, Г. Буча, Ф. Блэка, Т. Валовой, Р. Гринберг, Р. Дорнбуша, О. Дегаярева, АЗильбера, Л. Красавиной, А. Киреева, Л. Лампорт, Р. Мандел, Н. Миклашевской, М. Пебро, М. Пиз, И. Платонова, Б. Рандеял, В. Тихомирова, Ю. Тельнова, А. Уршщова, М. Флеменг, М. Фаулера, К. Чейнди, М. Шольц, Р. Шостак и др.
Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка модели автоматической потоковой генерации цены на ванильные опционы, а также построение инструментального средства поддержки данной модели.
Поставленная в работе цель определила необходимость решения следующих
4 Ванильный опцион (от англ. Vanilla Option) - опционный контракт, при заключении которого оговаривается вид базисного актива, объём контракта, цена покупки или продажи.
1. Проанализировать основные направления развитая банковской деятельности на валютных рынках и выявить тенденции изменения систем электронной торговли, а также условия их функционирования.
2. Выпонить анализ существующих моделей генерации цен на ванильные опционы.
3. Разработать модель потоковой генерации цены ванильных опционов в режиме реального времени.
4. Разработать методику автоматической генерации поверхностей волатильности5 опционов.
5. Сформулировать концептуальные положения создания и использования информационных систем поддержки банковских операций на валютных, рынках.
6. Проанализировать технологии создания информационных систем поддержки банковских операций ей валютных рынках.
7. Разработать инструментальное средство реализации модели потоковой генерации цены на ванильные опционы6.
Объектом исследования является деятельность банка на валютных рынках в условиях перманентного изменения бизнес-среды.
Предмет исследования - генерация цены на валютных рынках опционов.
Область исследования. Работа выпонена в соответствии с н. 1.8. Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развтия и п. 2.5. Разработка концешуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах Паспорта специальностей ВАК (экономические науки) по специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики.
Теоретическую и методологическую основу исследования составили фундаментальные положения экономической науки, модели оценки стоимости опционов, принципы построения распределенных информационных систем, труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные банковской деятельности и валютным рынкам.
5 Поверхяосто волатильности - поверхность, описывающая завнстлость волатильноти определенного типа опционов в зависимости от параметров самого опциона.
' В дальнейшем под моделью потоковой генерации цены мы будем понимать автоматическую потоковую генерацию цены
Научная новизна. Научная новизна исследования состоит в разработке модели автоматической потоковой генерации цены на ванильные опционы, а также в создании инструме1ггалыгого средства для ее поддержки.
Наиболее существенные результаты исследования, полученные лично автором и имеющие элементы научной новизны:
1. Выпонен анализ текущего состояния валютных рынков, определены тенденции и основные направления их развития. Изучены задачи, стоящие перед участниками валютных рынков в контексте активного использования информационных технологий. Результаты анализа позволили сформировать концептуальные положения построения информационных систем поддержки банковских операций на валютном рынке опционов.
2. Обоснована необходимость применения систем поддержки операций на валютных рынках опционов, позволяющих автоматически генерировать цену в потоковом режиме и обслуживать запросы клиентов, учтывая постоянно изменяющуюся рыночную ситуацию.
3. Разработана модель потоковой генерации цен на ванильные опционы в режиме реального времени с применением аппроксимированных моделей Блэка-Скоса и локальной волатильности7, позволяющая повысить точность ценообразования по сравнению со статичными методами генерации цены. Предложенная модель компенсирует недостатки модели Блэка-Скоса и позволяет учитывать динамику изменения условий при построении поверхности волатильности. Применение разработанной модели предоставляет банку возможность повысить точность оценки рисков и сформировать наиболее привлекательные цены.
4. Разработана новая методика автоматической генерации поверхностей волатильности опционов. Ее применение позволяет автоматически корректировать предлагаемую банком цену на опционы используя текущие рыночные данные и избегать возникновения арбитражных условий.
5. Сформулированы концешуальные положения построения и использования информационных систем подцержки банковских операций на валютных рынках и разработаны пути повышения их отказоустойчивости и надежности. Выявленное в ходе исследования существенное значение отказоустойчивости подобных систем обусловило выбор сервисно-ориентированного подхода к дальнейшей разработке.
6. Разработан программный инструментарий поддержки банковских операций на валютных рынках, реализующий модель автоматической потоковой генерации цены на ванильные опционы. Выделение компонентов системы
7 Определение модели локальной волатильности приведено в работе.
на основе их бизнес-функций и использоваие сервисно-ориентированного подхода для обеспечения их взаимодействия позволяет обеспечить высокую гибкость системы по отношению к изменениям в ее отдельных компонентах, а также значительную отказоустойчивость и производительность при эффективном распределении нагрузки между различными узлами системы.
Теоретическая и практическая значимость исследования состоит в возможности применения разработанной модели и инструментального средства инвестиционными банками и финансовыми организациями дш? построения информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках. Самостоятельное практическое значение имеют:
- модель потоковой генерации цен на ванильные опционы в реальном времени;
- методика автоматической генерации поверхностей волатильностм опционов с использованием рыночных данных, получаемых через сети электронной коммуникации;
- инструментальное средство поддержки модели генерации цен на ванильные опционы в реальном времени;
- методические рекомендации по построению архитектуры информационных систем с применением гервисно-ориентрованного подхода;
- методические рекомендации по обеспечению отказоустойчивости банковских информационных систем.
Апробация и внедрение результатов исследования. Часть положений исследования внедрена и используется инвестиционной группой ООО Дойче Банк при осуществлении операций на валютных рынках опционов. Основные положения исследования докладывались и были одобрены на следующих конференциях: Международная научно-практические конференции Реинжиниринг бизнес-процессов. Системы управления процессами и знаниями (Москва, май 2010 г.); Научно-практическая конференция ЕАОИ Актуалышс проблемы современного управления: теория и практика (Москва, декабрь 2009 г.).
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 5 работах (авторских - 2 пл.), из них три научные публикации (1,5 пл.) - в журналах, включенных в перечень ВАК РФ.
Структура диссертационной работы. Диссертация изложена на 142 стр. машинописного текста и состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Список литературы включает ИЗ позиций.
Основные положения диссертации Во введении сформулированы цель и задачи исследования, основные положения диссертации, выносимые на защиту, раскрыто содержание работы по главам. Работа состоит из трех глав. В соответствии с поставленной целью в диссертации исследованы четыре группы вопросов.
Первая группа вопросов связана с исследованием структуры, состава участников, тенденций развития валютных рынков и задач на современном этапе информатизации.
3 исследовании выявлены следующие основные тенденции:
- изменения в парадигме международного обмена валюты - увеличение объема сделок на международных валютных рынках, цепью которых является инвестирования средств и использование арбитражных8 условий получения прибыли, то есть использование валюты как самостоятельного ликвидного финансового инструмента;
- развитие фондовых рынков и смежных рынков, а также более тесная интеграция между ними;
- появление новых игроков, таких как хедж-фонды9 и спекулятивные инвесторы;
- интерес инвесторов к иностранной валюте как альтернативе вложениям на фондовом рынке;
- упрощение доступа на валютные рынки;
- развитие сети Интернет и информационных технологий.
Традиционный подход к заключению сдеки на валютном рынке состоит в предоставлении банком цены на интересующий клиента инструмеш" (опцион), действующей в течение определенного интервала времени. Предоставляемая цена расчитывается исходя из представлений банка о состоянии рынка и цен, полученных от других банков. Такой подход обладает рядом существенных недостатков:
- необходимость расширения спреда предлагаемой цены. Предлагая цену, действующую в течение некоторого фиксированного интервала времени, банк вынужден учитывать риски возможного отклонения реальной цены инструмента
8 Арбитраж (от фр. Arbitrage Ч справедливое решение) в экономике Ч несколько логически связанных сделок, направленных на извлечение прибыли из разницы в ценах на о,т:наковые или связанные активы в одно и то же время на разных рынках (пространственный арбитраж), либо на одном н том же рынке в разные моменты времени (временной арбитраж).
^Хедж-фонд (от англ. hedge fund) Ч частный, не ограниченный нормативным регулированием, либо подверженный более слабому регулированию инвестиционный фонд, недоступный широкому кругу лиц и управляемый профессиональным инвестиционным управляющим,
за время заключения сдеки, расширяя спред и делая цену менее привлекательной;
- возможность возникновения арбитражных условий. Так как цена предоставляется на основе внутренних представлений банка о положении рынка, возможны ее отклонения и выход за границы действующих на текущий момент. Выявленные недостатки традиционного подхода могут привести как к прямым финансовым потерям в результате предоставления неадекватной рынку цены, так и косвенным потерям за счет снижения деловой репутации и степени доверия банку из-за необходимости отменять сдеку пост-факгум в случае ее заключения по невыгодной цене.
Одним из важнейших вопросов при заключении сдеки является точность предоставляемой банком цены на финансовый инструмент (опцион) на данный момент времени, в связи с чем становится актуальной задача автоматической потоковой генерации цены на опционные контракты, в частности, на ванильные опционы. Существующие модели не позволяют эффективно решать поставленную задачу, что обусловило необходимость разработки новой модели автоматической потоковой генерации цены ванильных опционов.
Вторая группа вопросов связана с построением математической модели потоковой генерации цены ванильных опционов.
Для расчета цен ванильных опционов целесообразно использовать модель Блэка-Скоса. В основе модели рассматривается следующий риск-нейтраньный процесс, описывающий движение спот-цены10 5{ базисного актива:
Здесь V/ - Вдаероский процесс11, а параметры г м сг являются коэффициентами дрейфа (в нашем случае - безрисковая процентная ставка) и волатильности. При этом волатшгьность считается постоянной для всех опционов на данную валютную пару.
Согласно модели Блэка-Скоса цена (европейского) са11-опциона12 рассчитывается исходя из следующей формулы:
10 Цена сг;от Ч цена, по которой в данное время и в данном месте продается реальный товар или ценные бумаги на условиях немедленной поставки.
'1 Випсроксккй процесс Ч что математическая модель броуновского движения или случайного блуждания с непрерывным временем.
12 Са11-опцион Ч тип опциона, который дает держателю опциона право, но не обязательство, купить базовый актив.
С(5,0 = - Ке-^-^Ы^?)
49+(r+atr-t)
сjy/r^t dz - dt - WT - t
- i) - текущая стоимость call- опциона в момент t до истечения срока опциона;
- S - текущая цена базисного актива (спот-цена)
- N(x) - функция стандартного нормального распределения;
- К-цена испонения опциона (страйк-цена);
- г - безрисковая процентная ставка;
- TЧt- время до истечения срока опциона (период опциона);
- а - волатильностъ доходности базисного акпша.
Модель представляет удобный способ определения цены ванильных опционов, в связи с чем принятым стандартом представления цены опционов на валютных рынках является использование термина подразумеваемая волатильностъ, в дальнейшем обозначаемого crimp, т.е. волатильности, при использовании которой цена опциона может бьпь рассчитана с помощью формулы (2). В основе модели Блэка-Скоса лежит предположение, что цена акпша (курс валютного обмена в данном случае) следует законам геометрического Броуновского движения. Решение дифференциальных уравнений, описывающих такого рода процесс, дает цену европейского опциона как функцию спот-цены и времени действия опциона.
В исследовании был выпонен анализ и выявлены недостатки модели Блэка-Скоса. Первый и наиболее очевидный следует из того, что волатилыюсть aimp цен базисного акпша принимается константой для всех опционов на данный базисный актив. В тоже время, рыночные данные говорят о том, что волатильности различных опционов на один и тот же актив отличаются. Зависимость с(К) в литературе получила название лулыбка волатильности. Второй недостаток обусловлен невозможностью описать динамику изменения волатильности опционов в зависимости от изменения цены базисного актива, что делает потоковую генерацию цен на опционы невозможной в рамках данной модели.
Существуют модели определения цен ванильных опционов, устраняющие первый из выявленных недостатков (например), модель локальной волатильности или модель оценки посредством биномиальных деревьев), однако в современных условиях недостаточно правильно описать поверхность волатильности, важно также учитывать
ее динамику с изменением времени и спот-цены. Используемые сегодня модели либо не позволяют учитывать необходимыую динамик)', либо являются крайне ресурсоемкими и не подходят для предоставления цены в реальном времени (например, модель биномиальных деревьев).
Учитывая выявленную необходимость банка иметь возможности потоковой генерации цен, а также для более корректного описания эффекта лулыбки волатильности и учета изменения волатильносги со временем, риск-нейтральный процесс, описывающий движение спот-цены St базисного актива, дожен быть изменен следующим образом:
^ = rdt+ a(t,St)dW (3)
Вводя риск-нейтральную функцию плотности вероятности цены базового актива Рт (^т) >и обозначая через 50 текущее значение спот-цены при t = 0, мы получим:
C(Sq,K,T) = [ pT(STXST - K)dST (4)
Выражение (4) приводят к следующему дифференциальному уравнению для цены ванильного опциона (уравнение Дюпире):
дС _a(t,St)4*d2C ( асч
с начальными условиями
С(К,Т) = (S0 - К)+ при 7=0
где С-рыночная цена са11-опциона с ценой испонения (страйк-ценой) К Ч St и датой испонения Т = t. Набор значений {С(К, Г); К Е (0, ), T S (0, оо)} предполагается известным исходя га текущих рыночных условий.
Ранее в исследовании было выявлено, что в модели Етэка-Скоса волатилыюсть aimp принимается постоянной, однако, мы можем использовать функцию локальной волатильносга o(t, St~) дм описания поверхности подразумеваемой волатильности aimp(.K>T,St) и ее зависимости от спот-цены St. Из определения локальной волатильности следует, что подразумеваемая волатилыюсть <rimp (К, T, St) может бьпъ получена путем использования функции локальной волатильности a(t,St) следующим образом:
almp{K,T,St) = а(Т, U)dU (6)
Для получения функции подразумеваемой волатильности из выражения (б),
необходим аналитический вид функции локальной волатильности. Зададим параметрическое определение функции локальной волатильности и значения параметров подберем таким образом, чтобы полученная функция удовлетворяла текущему состоянию рынка (этот процесс назовем калибровкой):
Где Ft = Ster(-T~ts> Ч форвардная цена базисного актива в момент времени t. При калибровке используются текущие рыночные цены С(К,Т) и уравнения (7) и (5). Результатом калибровки являются значения искомых калибровочных параметров а, /? и а0, поностью определяющие таким образом функцию cr(t, S).
Для генерации потоковой цены опциона (генерации цены в реальном времени) необходимо производить перерасчет цены при каждом изменении любого параметра Однако, принимая во внимание количество клиентов сервиса (и, как следствие; количество запросов на цены), частоту изменения параметров и ресурсоемкость операции расчета, становится очевидным, что при прямом решении задачи временные задержки, а, значит, и точность цены, могут оказаться неприемлемы. Для решения целесообразно использовать приближенное значение цены, принимая во внимание малые промежутки времени, на которых происходит аппроксимация.
- Так как Т t, то мы можем считать Т Ч t ~Т = const на временном отрезке генерации цены.
- Полагаем также г = cons t в виду малости.
- Цена испонения опциона К = const и не зависит от времени.
- Изменения волатильности в свою очередь могут происходить в течение достаточно коротких промежутков времени, а влияние волатильности на конечную цену опциона может быть очень значительным и описывается следующим выражением:
дС ,Ч 1 л1 __
= se-*^ (8)
да -у/2я
Для учета движения спот-цены использовались приближенные значения подразумеваемой волатильности <Jimp, соответствующие изменению спот-цены на определенные фиксированные значения.
Используя откалиброванную по текущим рыночным данным функцию
локальной волатильности (7) и уравнение (6), получаем приближенные значения предполагаемой волатильности для разных спот-цен базисного актива (рис. 1). В дальнейшем, рассчитанная таким образом подразумеваемая волатильность
используется при генерации цены опциона для определенного значения спот-цены.
Рис. 1. "Улыбка волатилъности" и ее динашка при изменении 1{ены базисного актива
Третья группа вопросов связана с построением концептуальной модели информационной системы поддержки банковских операций на валютных рынках, реализующей метод автоматической потоковой генерации цены ванильных опционов.
Выявленные тенденции развития валютных рынков позволили сформулировать критерии и условия, которым дожна удовлетворять разрабатываемая система поддержки банковских операций на валютных рынках:
1. Распределенность участников Ч появление новых возможностей доступа к рынку вызвало увеличение количества участников, ведущих торговые операции и степени их географической распределенности. Банку необходимы инструменты, упрощающие взаимодействие со всеми участниками одновременно.
2. Повышение нагрузки на информационные системы банка - из-за роста числа клиентов банка, возрастает важность быстродействия и надежности систем поддержки банковских операций. В связи с этим разработка новых приложений и систем дожна выпоняться с учетом данного фактора
3. Скорость реакции - валютный рынок является динамичным, и успешность трейдера и банка на рынке зависит от их возможности работать в режиме реального времени. Разрабатываемые системы дожны отвечать этому условию.
4. Сужение спреда13 - минимальный размер спрсда формирует максимальную привлекательность цены инструмента на рынке, что диктует необходимость работы системы с актуальными рыночными данными в режиме реального времеш.
5. Арбитраж - активное участие на рынке хедж-фондов увеличило риск
13 Спред (от англ. рганО - разница между ценой покупки и продажи.
Текусдо слот-цена К
возникновения арбитражных условий, снижающих эффективность валютных операций. Во габежание арбтража информационная система поддержки операций на валютном рынке дожна позволять проводить мониторинг потенциальных его источников.
6. Тесная связь фондового и валютного рынков - эта тенденция развития валютного рынка требует разработки информационных систем, позволяющих одновременную работу с различным]! активами и их перекрестное использование.
В исследовании выпонен анализ традиционных подходов к построению банковских информацинных систем поддержки операций на валютных рынках и основные их недостатки. В результате анализа было предложено использование нового подхода к построению такого класса информационных систем, в основе которого лежит сервисно-ориентированная архитектура, базирующаяся на понятии сервиса, В данном исследовании под сервисом понимается програмный компонент, представляющий определенную функциональность вместе с набором правил, описывающих взаимодействие с этим компонентом.
Формализация внутрибанковских этапов жизненного цикла сдеки позволила сформировать модель информационных систем, обеспечивающих поддержку операций на валютном рынке. Условно все этапы жизненного цикла сдеки были разбиты на три группы: пре-трейд, испонение и посг-трейд (рис. 2).
_Пре-трейд_ Испонение__^__Пост-трейд
Генкр ..
Г** I- I I-1
.к... |--1
чуЬ*;'Ч' р' Д1. |-
. ! 1 " 'I.......... ! X : , I запись н
| | ) --ом
Ц Х. Рыночные > 1 I , ''вние. :
Херж- ДЧГ<,- ^ I
. Рыночные ' '"Т"" ^ 'дгни? ? выГ01Н#>' .
-ШЙ^йЕЗ 1 Х 7 ^ )Ш* У
V. .,................У..................V % | ' |
с:.;: ХХ ПортфолиОСДвЛО* 'Х::..' ч! [
Спрамчны даяние
; - - ........
Рис. 2. Этапы жизненного цикла сдеки со стороны банка
В отличие от традиционных подходов, в исследовании предлагается при использовании метода потоковой генерации цены, этап Генерация цены выпонять
постоянно после оценки рисков (Мониторинг риска) и оценки позиции.
В работе предлагается разделить функции банка, испоняющие определенные процессы, на три группы (по аналогии с тремя стадиями жизненного цикла сдеки): фронт-офис, миддл-офис и бэк-офис. Все три 1руппы образуют общую структуру, обеспечивающую обработку сделок на разных стадиях - от предоставления цены клиенту до выпонения окончательных расчетов. Для достижения максимальной эффективности системы поддержки банковских операций на валютном рынке дожны быть спроектированы и интегрированы между собой таким образом, чтобы обеспечивать максимальный уровень автоматизации. В работе была создана архитектура информационной системы поддержки операций на валютных рынках, соответствующая логической структуре подразделений банка.
Информационная инфрастуктура банка, обеспечивающая процессы заключения сделок на валютном рынке дожна быть построена по принципу сквозной обработки транзакций (ЯТР), что обеспечит наибольшую степень интеграции систем. Однако, это не единственное требование, предъявляемое к системам поддержки банковских операций. В исследовани был сформулирован набор требований, предъявляемых ко всем информационным системам банка в целом и к системе поддержки операций на валютных рынках в частности.
В диссертации предложены следующие концептуальные положения построения системы поддержки банковских операций на валютных рынках:
1. Принцип обработки событий в режиме реального времени - цена на интересующие клиента продукты дожна генерироваться мгновенно, с учетом текущей ситуации на рынке.
2. Принцип строительных блоков - различные группы бизнес-процессов выделяются в отдельные обособленные компоненты с четко определенными интерфейсами взаимодействия - строительные блоки. Это дает возможность изменять отдельные модули, сохраняя при этом совместимость на уровне интерфейсов (в частности, изменение моделей, используемых для расчетов цены, дожно происходить без внесения существенных изменений в существующую архитектуру), а так же повторно использовать различные блоки в других системах.
3. Принцип множественности интерфейсов - система дожна иметь различные интерфейсы для интеграции с другими системами - как с внутренними компонентами инфраструктуры банка, так и с внешними системами клиента.
4. Принцип сквозной обработки транзакций - сквозная обработка транзакций позволит существенно снизить стоимость испонения каждой транзакции и сократить
количество персонала, участвующего в осуществлении операций. Как следствие, это приводит к существенному снижению количества ошибок, обусловленных человеческим фактором, и увеличивает скорость испонения транзакций. Рост скорости испонения транзакций позволяет банку осуществлял, большее количество сделок в единицу времени, увеличивая, таким образом, суммарный доход.
В исследовании обосновывается необходимость разделения системы поддержки банковских операций на валютных рынках на серверную и клиентскую части. Клиентская часть системы функционирует на компьютере клиента, обеспечивая взаимодействие между банком и клиентом. В ее задачи входит доставка цен, предоставление информации о рынке, передача запросов на цены и приказов на испонение. В свою очередь, серверная часть системы функционирует во внутренней сета банка и отвечает за генерацию цен, сохранение рыночных данных и запрошенных цен в хранилище данных, проверку запросов и приказов на испонение, расчет ликвидности и других параметров, передачу сделок в систему управления рисками. Соединение клиентской часта системы с серверной обеспечивается через Интернет.
В ходе исследования выявлено, что процесс получения квот (испонимых цен) клиентом является одной из основных функций системы. Под квотой будем понимать набор параметров, характеризующих стоимость определенного опциона, предлагаемого банком пользователю в ответ на его запрос и действующих в течение определенного времени. Цена на опцион является функцией параметров запроса пользователя и текущей коньюшпуры рынка:
Q = F(R,M), тс: Q Ч вектор расчитанных параметров квоты; R Ч вектор параметров запроса пользователя; М Ч вектор, отражающий текущее состояние рынка.
Вектор М не является константой и, в свою очередь, может быть представлен функцией времени М = М (t). Таким образом, вектор Q также является функцией времени Q = F(R, M(t)). Если мы рассматриваем сравшггельно небольшие промежутки времени (, в течение которых изменения вектора М незначительны, то можем считать М = М (t0) = const, где t0 - момент времени, а который произошел запрос на квоту. Тогда примем вектор Q независимым от времени на малых промежутках. Это обеспечит предоставление пользователю испонимой цены (т.е. цены, по которой банк готов заключать сдеку) в течение некоторого малого интервала времени с момента запроса. По окончании этого интервала цена становится
неиспонимой и запрос дожен быть выпонен повторно. Данный интервал находится эмпирическим путем и на данном этапе не определяется.
Архитектура проектируемой системы обусловлена предъявляемыми требованиями и представлена на рис. 3. Расчет параметров цены опциона происход ит с помощью сервиса ценообразования. Для генерации цены ванильных опционов и производных инструментов в реальном времени применяется модель потоковой генерации цены, описанная выше. Для генерации цены лэкзотических14 опционов возможно применение более сложных моделей. При их использовании потоковая генерация цены не возможна, вместо этого формируются квоты с установленным временем жизни (обычно определяемой волатаиьностъю рынка, в среднем - от нескольких десятков секунд до минуш).
Рис. 3. Архитектура системы поддержки операций на валютном рынке опционов
Согласно разработанной модели, для расчета цены Европейского call- или put-опциона15 необходимо иметь значения волатильносга, спот-цену актива (в данном случае, это курс валюты), значение безрисковой процентной ставки и параметры запроса (период опциона). Параметры опциона передаются в запросе на квоту от сервера, спот-цена
" Экзотический опцион - опцисн, предназначенный для реализации сложных торговых стратегий.
" РиЮпцион - тип опциона дает держателю опциона право, но не обязательство, продать базовый актив.
поступает на сервис ценообразования от спот-сервера согласно рис. 3. Рыночные данные, такие как значение безрисковой процентной ставки меняются не так часто, поэтому они могут обновляться несколько раз в сутки. В то же время значения волатильностей являются быстро меняющимися величинами, поэтому необходимо обеспечивать своевременное обновление и доставку этих значений для корректной генерации цены. Этим образом обосновывается необходимость разработки методики автоматической генерации поверхностей волатильносга.
В основе методики автоматической генерации поверхностей волатильносга лежит агрегация данных от разных сетей элегаронной коммуникации (ECN16). В работе предложено используя API17 и адаптеры18 передавать волатильносга из разных сетей в сервис автоматической генерации волатильностей, который генерирует матрицу волатильностей V(D, Т, С/Р), где D - дельта, Т - период опциона С/Р - тип опциона (call или put).
На основе данных о текущем состоянии рынка формируются ограничения, нарушая которые банк рискует стать объектом арбитрам. В диссртационном исследовании обосновано, что для создания результирующих поверхностей волатильности, а так же для обеспечения расчета волатильносга продуктов, отсутствующих в данный момент в ECN, дожен присутствовать модуль ручной генерации поверхностей волатильностей. Используя этот сервис, трейдеры получат возможность в режиме реального времени публиковать свои матрицы волатильностей. Такой подход оправдан для менее популярных валютных пар (например, USD/MXN) или доя валютных пар, волатильность которых меняется нечасто. Матрицы волатильностей, опубликованные внутренними трейдерами банка, служат опорными матрицами для генерации окончательной поверхности волатильностей на основе рыночных данных. Сервис генерации поверхности волатильностей аппроксимирует волатильносга и создает результирующие поверхности волатальности, делая эти данные доступными другим сервисам системы.
Используя адаптеры, сервис может получать волатильносга для основных инструментов, значений периодов Т и дельт D из ECN. В общем случае, входная информация данного сервиса представляет собой матрицу волатильностей в зависимости от периода и дельты по каждому инструменту (табл. 1 ).
16 ECN (от англ. electronic communication network).
11API (от англ. Application Programming Interface) - интерфейс интеграции информационных систем.
|8В данном случае под адаптерами понимаются модули, которые преобразуют поступающие данные во
внутренний формат банка.
Таблица 1.
Входная Mampuija волатильности, получаемая адаптером из ECN
CiparaW, дельта 10D 25D T, ткриод
ATM 1W
R/R (Risk Evasil) 1W
STGL (Strangle) 1W
Стратегии ATM, R/R и STGL19 выбраны как наиболее популярные на многих рынках, именно эти опционы чаще всего представлены в различных ECN.
Волатильность соответствующих call- и put- опционов Qyimp) может бьпь легко выражена через волатильности стратегий ATM, R/R, STGL следующим образом:
<т1тр(50Д) = ATMa (9)
<7imp(25 call) = ATM a + КЯ( 25Д) 2 + 5(2 5 Д) (10)
aimp(2SA put) = ATMa Ч RR( 25Д) +5(25Д) (П)
ffimp(10A call) = ATMa + ЯЯ(МД) ^ + 5(10Д) (12)
сг,тр(10Д put) = ATMa - RR (10 A) vz ЧЯШ) (13)
Таким образом был получен набор опорных точек для поверхности aimp (Д, Т) по call- и put- опционам, а также по каждой из основных, стратегий (ATM, R/R, STGL).
Построение непрерывной поверхности волатильности требует соответствующей интерполяции значения <jimv(L, Г) на интервалах между известными точками. Существует множество агоритмов генерации поверхности волатильности, основанных на различных моделях. Чаще всего применяется метод интерполяции, основанный на использовании так называемых кубических сплайнов20. Здесь считается, что эта задача решена и мы имеем поверхность волатильности для каждой валютной пары. В простейшем случае результирующая поверхность валатнльносга полагается не
"ATM (от англ. At-the-money), R/R (от англ. Risk reversal), STGL (от англ. Strangle) - наиболее ликвидные стратегии ванильных опционов. Под ATM обычно нонимают опционы Straddle, цена испонения которых равна текущему значению слот-цены.
Под сплайном (от англ. splineЧ планка) обычно понимают агрегатную функцию, совпадающую с функциями более простой природы на каждом элементе разбиения своей области определения.
зависящей от времени.
Полученные поверхности волатильности используются сервисом ценообразования для калибровки функции локальной волатильности. Методика организации потоковой цены ванильного опциона использует приближештый агоритм расчета цены при фиксировании некоторых параметров. Суть агоритма заключается в получении точной цены от сервиса ценообразования, далее называемой опорной квотой, и дальнейшей ее аппроксимации с учетом движения спот-цены актива. Для учета изменения волатильности, как наиболее значимого параметра, а также для учета существенного движения спот-пены, сервер запрашивает цены у сервиса ценообразования через равные промежутки времени. В работе эти цены названы опорными. В промежутках между запросами все параметры, кроме волатильности и спот-цены Б, принимаются постоянными. Такой подход оправдан при периоде запроса t л Т. Для учета движения спот-цены в работе предложено использовать приближенные значения подразумеваемой волатильности, соответствующие изменению спот-цены на определенные фиксированные значения.
В исследовании установлено, что сервис ценообразования при расчете опорной квоты дожен Еозвращать саму опорную квоту вместе с массивом рассчитанных (о1тр) волашльносгей. соответствующих движению спот-цены в определенных интервалах. Таким образом, структура ствста сервиса ценообразования дожна включать в себя следующие элементы:
Х параметры квоты;
Х рыночные данные (экономические детали);
Х расчетный риск;
Х расчетную цену опциона;
Х массив вида [5, а1тр] - изменение спот-цены и соответствующая подразумеваемая волатильиость.
Получив опорную квоту, сервер производит расчет аппроксимированной цены при каждом изменении спот-цены локально, используя разработанную модель потоковой генерации цены и соответствующую рассчитанную волатильность, полученную от сервиса ценообразования. Однако, при значительном изменении спот-цены, такая аппроксимация неприемлема. В этом случае опорная квота дожна быть запрошена повторно, а аппроксимированная цена в момент повторного запроса дожна быть отмечена как недействительная. В случае аппроксимирования цены опциона отсутствует параметр, ограничивающий время жизни квоты, как это происходит с
фиксированными квотами. Вместо этого сдека заключается по указанным рыночным данным и аппроксимированной опорной квоте.
В исследовании предлагается использовать ЦМЬ21 для моделирования агоритма потоковой генерации цены опциона Результат моделирования в ЦМЬ-иотацни представлен на рис. 4. Существенным плюсом такой схемы является возможность аппроксимации цены сервером, что уменьшает нагрузку на сервис ценообразования и позволяет клиенту заключать сдеки по актуальной спот-цене. В случае значительного числа запросов аппроксимация цены на стороне сервера может оказаться также весьма трудоемкой задачей. В этом случае задача аппроксимации опорной квоты дожна быть переложена на клиентскую часть системы.
Куидеьт Сервер Спот-серэео Cgpp^c ценообразования
Подписка на опционную-цеиу1
Подписка на слот-цену
Запрос опорной квоты
Опорная квота
Аппроксимация Слот-цена J
Аппроксимация
Запрос опорной квоты
Цена опцнока
Рис. 4. Агоритм потоковой генерации цены ванильного опциона
Четвертая группа вопросов связана с реализацией и аипробацией рассматриваемой модели. В работе выпонен анализ инструментальных средств создания информационной системы поддержки банковских операций на валютных рынках, рассмотрены основные вопросы интеграции компонентов системы, обеспечения их отказоустой" швосш и развертывания системы в типичном банке.
21 UML (от англ. Unified Modeling Language Ч унифицированный язык моделирования) Ч описания для объектного моделирования в области разработки программного обеспечения.
язык графического
Приведенная на рис. 3 архитектура системы представляет множество взаимосвязанных и взаимодействующих между собой модулей. В диссертационном исследовании показано, что использование механизмов декомпозиции и сервисно-ориентированного подхода (SOA) для реализации такой системы позволяет удовлетворить всем изложенным выше концешуапьным положениям построения системы поддержки банковских операций на валютных рынках.
В работе выпонен анализ специфики требований к сервисам каждого из логических уровней банка - фронт-, мидцл- и бэк- офисов и делаются заключения о необходимости использования определенных методов построения сервисно-ориентированных систем для каждого из уровней. Для крупных информационных систем, включающих в себя множество компонентов, особым условием эффективной рабош и масштабируемости является выбор достаточно гибкой и эффективной модели данных. В случае систем поддержки банковских операций работа ведется с данными, представляющими собой различную информацию - информацию о клиентах, состоянии рынка, оценки рисков, внебиржевые сдеки различных типов и т.д. Кроме того, различные компоненты информационной инфраструктуры могут находиться на фгончески разных серверах, оперировать в различных сетях и на различных аппаратных платформах, использовать библиотеки, написанные на различных языках программирования. Исходя из вышесказанного, в работе обоснована необходимость выбора гшатформенно-независимого средства представления данных, позволяющего независимо от языка программирования, платформы и физической удаленности, эффективно работать с различными бизнес-объектами. На основе исследования различных форматов и способов представления данных, в работе предложено использовать язык представления финансовых данных FpML22, основанный na языке разметки струюурированных данных XML (extensible Markup Language). В рамках исследования был выпонен анализ, в результате которого было выявлено, что доя хранения такого рода данных целесообразнее использовать не классические реляционные системы управления базами данных (СУБД), а недавно появившиеся XML-ориентарованые СУБД. Эта обуславливается возможностью испонять запросы на специально предназначенном для этого языке - XQuery23.
Описанные в диссертационном исследовании шаги по внедрению информационной системы позволяют поэтапно развернул, необходимые модули и
22 FpML - разновидность языка XML для описания финансовых продуктов.
23 XQuery Ч язык запросов, разработанный для обработки данных в формате XML. XQuery использует XML как модель данных.
организовать процессы, автоматизирующие операции на валютном рынке в типовом банке, обеспечивая таким образом переход от традиционного испонения операций к испонению операции по принципу сквозной обработки транзакций.
Основные выводы и результаты исследования
Снижение доходности по основным финансовым активам банка в период мировой финансовой рецессии обусловили динамичный рост валютного рынка, становление валюты как самостоятельного финансового инструмента, а условия высокой волатильности курса валют способствовали развитию рынка опционов. Возможность банка автоматически в реальном времени предоставлять цену на ванильные опционы является необходимым условиям успешного ведения бизнеса на валютном рынке опционов. Предложенный метод потоковой генерации цены на ванильные опционы компенсирует недостатки модели Блэка-Скоса и позволяет учитывать динамику изменения условий при построении поверхности волатильности. Разработанные рекомендации и выявленные концептуальные положения построения и использования систем поддержки банковских операций на валютных рынках опционов нацелены на обеспечение эффекпшного внедрения и последующего развили данных систем в деятельности современного банка.
Список опубликованных работ Научные статьи в журналах, включенных в перечень ВАК РФ:
1. Поляков A.C. Отказоустойчивость банковских информационных систем: проблемы и методы повышения надежности / A.C. Поляков // Вестник Университета (Государственный университет управления), №.31,2009.
2. Поляков A.C. Тенденции формирования современного валютного рынка / A.C. Поляков // Вестник Университета (Государственный университет управления), №35, 2009.
3. Поляков A.C. Сервисно-ориентированный подход как инструмент Х построения банковских информационных систем / A.C. Поляков // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО (Московский государственный университет экономики, статистики и информатики), №2, 2010.
Научные статьи в других периодических изданиях РФ и тезисы докладов:
4. Поляков A.C. Некоторые вопросы автоматизации деятельности инвестиционных банков на валютных рынках / A.C. Поляков // 13-я научно-практическая конференция Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления
знаниями: Сборник научных трудов / Моск. госуд. ун-т экономики, статистики и информатики Ч М., 2010. - 0,2 п.л. (авторские 0,1 п.л.)
5. Поляков A.C. Некоторые преимущества использования сервисно-ориентированного подхода к построению банковских информационных систем / A.C. Поляков /У 5-я научно-практическая конференция Актуальные проблемы современного управления: теория и практика: Сборник научных трудов / Евразийский открытый институт - М., 2009. - 0,2 п.л. (авторские 0,1 п.л.)
Подписано к печати 27.08.10
Формат издания 60x84/16 Бум. офсетная №1 Печать офсетная
Печ.л. 1,5 Уч.-гад.л. 1,4 Тираж 100 экз
Заказ № 8581
Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Поляков, Антон Сергеевич
Введение.
Глава 1. Анализ состояния и тенденций развития валютных рынков на современном этапе информатизации
1.1. Исследование валютных рынков и тенденций их развития.
1.2. Анализ проблем и направлений совершенствования процессов генерации цены на валютных рынках опционов.
Выводы по главе.
Глава 2. Моделирование потоковой генерации цены ванильных опционов.
2.1. Экономико-математическая модель потоковой генерации цены ванильных опционов.
2.2. Методика автоматической генерации поверхностей волатильности.
2.3. Агоритм потоковой генерации цены ванильных опционов.
Выводы по главе.
Глава 3. Реализация модели автоматической потоковой генерации цены ванильных опционов.
3.1. Разработка концептуальных положений реализации модели.
3.2. Логическая архитектура информационной системы поддержки банковских операций на валютных рынках опционов.
3.3. Реализация информационной системы поддержки банковских операций на валютных рынках опционов.
Выводы по главе.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка модели потоковой генерации цены на валютных рынках опционов"
Актуальность темы диссертационного исследования. Развитие современной экономики связано с обращением и аккумулированием капитала, осуществлением торговых операций, кредитованием производственных и непроизводственных сфер. Сегодня банки играют важную роль как в финансовой системе отдельных стран, так и в мировой экономике в целом. В условиях глобализации финансового сектора, банки превращаются в трансконтинентальные, транснациональные организации, деятельность которых перестает быть привязанной к конкретному региону или сфере производства. Это обусловливает ужесточение конкуренции между банками, заставляя их искать более эффективные способы инвестирования средств и управления рисками, более совершенные методики анализа рынков, возможности сокращения времени принятия решений и вывода на рынок.новых продуктов и услуг в условиях работы в территориально распределенной среде.
Одним из наиболее важных сегментов современной банковской деятельности является осуществление сделок на мировых валютных рынках (FOREX), которые открывают широкие возможности для международной торговли и инвестирования средств в экономики различных государств. Согласно исследованиям1 Банка международных расчетов (БМР, Bank for International Settlements (BIS)), средний дневной оборот на мировых валютных рынках превышает 4 трилиона доларов США.
Мировой финансовый кризис 2008 года стал катализатором роста волатильности2 курсов мировых валют. Одновременно с этим был зафиксирован спад спроса на основные финансовые активы, который потребовал поиска новых возможностей для обеспечения необходимого уровня доходности банка Сложившаяся в мировой экономике ситуация определила динамичное развитие опционов как эффективного инструмента валютного рынка, так как именно высокая волатильностъ курса валют
1 Источник: Официальный сайт Банка Международных Расчетов Ч Ссыка на домен более не работаетpubl/rpfx07.htm (Дата просмотра-15.02.2010)
2 Волатильностъ (Изменчивость, англ. Volatility) Ч финансовый показатель, характеризующий тенденцию рыночной цены или дохода, изменяющийся во времени. Является важнейшим финансовым показателем и понятием в управлении финансовыми рисками, где представляет собой меру риска использования финансового инструмента за заданный промежуток времени. способствует высокой доходности опционных сделок и делает задачу хеджирования3 рисков весьма актуальной. Высокий уровень конкуренции на традиционном рынке обмена валют также способствует росту привлекательности рынка опционов для инвестиционной деятельности банков. Наибольшую популярность среди инвесторов получили ванильные4 опционы и продукты на их основе.
С развитием валютного рынка происходит его значительная трансформация, в ходе которой меняются участники рынка и способы торговли, которые они используют. Современный банк производит все больше валютных операций с помощью электронных торговых систем. Автоматическая потоковая генерация и предоставление цены наряду с расчетом рисков и оценкой позиции в реальном времени, а так же с возможностью заключать сдеки электронным способом является существенным конкурентным преимуществом банка на валютном рынке. Учитывая высокую эффективность опционов как средства инвестиций, автоматизация процессов .связанных с совершением сделок по ним формирует новую стратегическую задачу банков. Разработка моделей автоматической^ потоковой генерации цены опционов наряду с построением и использованием эффективных информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках, отвечающих современным условиям, становится актуальной задачей для многих крупных банков и финансовых организаций всего мира.
Состояние разработанности проблемы. Вопросы построения информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках являются недостаточно проработанными. Наиболее исследованными являются экономико-математические аспекты, связанные с ценообразованием и расчетом рисков операций на валютных рынках, а также вопросы автоматизации бизнес-процессов.
На результаты исследования повлияли труды таких авторов как Н. Абдикеев, С. Алексашенко, А. Аникин, Г. Анулов, Р. Барро, О. Багданов, В. Буглай, Э. Бабин, А. Буренин, А. Булатов, С. Борисов, К. Бек, Г. Буч, Ф. Блэк, Т. Валовой, Р. Гринберг, Р. Дорнбуш, О. Дектярева, А.Зильбер, JL Красавина, А. Киреев, JI. Лампорт, Р. Мандел, Н. Миклашевская, М. Пебро, М. Пиз, И. Платонов, Б. Рандел, В. Тихомиров, Ю. Тельнов, А. Уринцов, М. Флеменг, М. Фаулер, К. Чейнди,
3 Хеджирование (от англ. hedge Ч страховка, гарантия)Ч установление позиции по срочным сдекам на одном рынке для компенсации воздействия ценовых рисков равной, но противоположной срочной позиции (позиции по срочным сдекам), на другом рынке. Ванильный опцион (от англ. Vanilla Option) Ч опционный контракт, при заключении которого оговаривается вид базисного актива, объём контракта, цена покупки или продажи. 4
М. Шольц, Р. Шостак.
Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка модели автоматической потоковой генерации цены на ванильные опционы, а также построение инструментального средства поддержки данной модели.
Поставленная в работе цель определила необходимость решения следующих задач:
1. Проанализировать основные направления развития банковской деятельности на валютных рынках и выявить тенденции изменения систем электронной торговли, а также условия их функционирования.
2. Выпонить анализ существующих моделей генерации цен на ванильные опционы.
3. Разработать модель потоковой генерации цены ванильных опционов в режиме реального времени.
4. Разработать методику автоматической генерации поверхностей волатильносги5 опционов.
5. Сформулировать концептуальные положения создания и использования информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках.
6. Проанализировать технологии создания информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках.
7. Разработать инструментальное средство реализации модели потоковой генерации цены на ванильные опционы6.
Объектом исследования является деятельность банка на валютных рынках в условиях перманентного изменения бизнес-среды.
Предмет исследования Ч генерация цены на валютных рынках опционов.
Область исследования. Работа выпонена в соответствии с п. 1.8. Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития и п. 2.5. Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах Паспорта специальностей ВАК (экономические науки) по специальности
5 Поверхность волатильности Ч поверхность, описывающая зависимость волатильноти определенного типа опционов в зависимости от параметров самого опциона.
6 В дальнейшем под моделью потоковой генерации цены мы будем понимать автоматическую потоковую генерацию цены
08.00.13ЧМатематические и инструментальные методы экономики.
Теоретическую и методологическую основу исследования составили фундаментальные положения экономической науки, модели оценки стоимости опционов, принципы построения распределенных информационных систем, методы оценки отказоустойчивости информационных систем, труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные банковской деятельности и валютным рынкам.
Научная новизна. Научная новизна исследования состоит в разработке модели автоматической потоковой генерации цены на ванильные опционы, а так же в создании инструментального средства для ее поддержки.
Наиболее существенные результаты исследования, полученные лично автором и имеющие элементы научной новизны:
1. Выпонен анализ текущего состояния валютных рынков, определены тенденции и основные направления их развития. Изучены задачи, стоящие перед участниками валютных рынков в контексте активного использования информационных технологий. Результаты анализа позволили сформировать концептуальные положения построения информационных систем поддержки банковских операций на валютном рынке опционов.
2. Обоснована необходимость применения систем поддержки операций на валютных рынках опционов, позволяющих автоматически генерировать цену в потоковом режиме и обслуживать запросы клиентов, учитывая постоянно изменяющуюся рыночную ситуацию.
3. Разработана модель потоковой генерации цен на ванильные опционы в режиме реального времени с применением аппроксимированных моделей Блэка-Скоса и п локальной волатильности, позволяющая повысить точность ценообразования по сравнению со статичными методами генерации цены. Предложенная модель компенсирует недостатки модели Блэка-Скоса и позволяет учитывать динамику изменения условий при построении поверхности волатильности. Применение разработанной модели предоставляет банку возможность повысить точность оценки рисков и сформировать наиболее привлекательные цены.
7 Определение модели локальной волатильности приведено в работе. 6 ( (
4. Разработана методика автоматической генерации поверхностей волатильносш опционов. Ее применение позволяет автоматически корректировать предлагаемую банком цену на опционы, используя текущие рыночные данные и избегать возникновения арбитражных условий.
5. Сформулированы концептуальные положения построения и использования информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках и разработаны пути повышения их отказоустойчивости и надежности. Выявленное в ходе исследования существенное значение отказоустойчивости подобных систем обусловило выбор сервиснсюриентированнош подхода к дальнейшей разработке.
6. Разработан программный инструментарий поддержки банковских операций на валютных рынках, реализующий модель автоматической потоковой генерации цены на ванильные опционы. Выделение компонентов системы на основе их бизнес-функций и использование сервисно-ориентированного подхода для обеспечения их взаимодействия позволяет обеспечить высокую гибкость системы по отношению к изменениям в ее отдельных компонентах, а также значительную отказоустойчивость и производительность при эффективном распределении нагрузки между различными узлами системы.
Теоретическая и практическая значимость исследования состоит в возможности применения разработанной модели и инструментального средства инвестиционными банками и финансовыми организациями для построения информационных систем поддержки банковских операций на валютных рынках. Самостоятельное практическое значение имеют: модель потоковой генерации цен на ванильные опционы в реальном времени; методика автоматической генерации поверхностей волатильносш опционов с использованием рыночных д анных, получаемых через сети электронной коммуникации; инструментальное средство поддержки модели генерации цен на ванильные опционы в реальном времени; методические рекомендации по построению архитектуры информационных систем с применением сервисно-ориентированного подхода; методические рекомендации по обеспечению отказоустойчивости банковских информационных систем.
Апробация и внедрение результатов исследования. Часть положений исследования внедрена и используется инвестиционной группой ООО Дойче Банк и ОАО КБ СОЦГОРБАНК при осуществлении операций на валютных рынках опционов. Основные положения исследования докладывались и были одобрены на следующих конференциях: Международная научно-практические конференции Реинжиниринг бизнес-процессов. Системы управления процессами и знаниями (Москва, май 2010 г.); Научно-практическая конференция ЕАОИ Актуальные проблемы современного управления: теория и практика (Москва, декабрь 2009 г.).
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 5 работах (авторских Ч 2 пл.), из них три научные публикации (1,5 пл.)Чв журналах, включенных в перечень ВАК РФ.
Структура диссертационной работы. Диссертация изложена на 142 стр. машинописного текста и состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Список литературы включает 113 позиций.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Поляков, Антон Сергеевич
Выводы по главе
1. Процесс заключения сдеки на валютном рынке представляет собой цепочку взаимосвязанных действий, формализация которых необходима для построения системы поддержки операций на валютных рынках
2. Сдеки на валютном рынке имеют жизненный цикл, последовательно проходя через различные состояния от генерации цены до окончательных расчетов
3. Внутренняя структура банка делится на три логические части Ч фронт-офис, мидл-офис и бэк-офис. Каждая из частей выпоняет определенный набор функций, согласующийся с одним или несколькими состояниями жизненного цикла сдеки
4. Проектируемая система поддержки операций на валютных рынках может быть разделена на модули, соответствующие тем или иным функциям каждой из логических частей банка
5. Проектируемая система дожна удовлетворять набору критериев для обеспечения ее конкурентоспособности
6. Произведен анализ процессов автоматизации операций на валютном рынке
1. описаны внешние и внутренние процессы, происходящие при заключении сдеки
2. определены требования к интерфейсам проектируемой системы
3. произведен анализ жизненного цикла сдеки на валютном рынке
4. выделены логические группы операций, производимые различными подразделениями банка для обеспечения обработки сдеки
5. определены основные требования к проектируемой информационной системе
7. Сформирована концептуальная модель информационной системы поддержки операций на валютных рынках
1. описаны основные компоненты системы и испоняемые ими функции
2. описаны схемы основных процессов, происходящих в системе
3. предложена модель обеспечения потоковой генерации цены в реальном времени с применением аппроксимированной модели Блэка-Скоса
4. рассмотрены основные допущения данного приближения и обоснована их применимость
8. Проанализированы основные требования к системе и на их основе предложена методика реализации информационной системы поддержки операций на валютном рынке с применением сервисно-ориентированного подхода
9. Проанализированы способы интеграции сервисов данной модели и способы хранения информации в хранилище данных. На основе анализа предложена модель хранения данных с использованием языка разметки XML
10. Произведен анализ необходимых этапов внедрения информационной системы поддержки торгов на валютных рынках, обуславливающий дальнейшие проектные решения
11. Произведен анализ традиционных процессов банка при выпонении различных операций на валютных рынках, выделены основные проблемы, решаемые информационной системой поддержки операций на валютных рынках
12. Разработана методика поэтапного внедрения информационной системы в типовой банк, занимающийся инвестиционной деятельностью на валютных рынках
13. Исследованы технологии и методики обеспечения отказоустойчивости информационной системы
14. Исследованы особенности реализации системы поддержки операций на валютных рынках, проведен анализ методик проектирования и реализации основных узлов информационных систем
Заключение
Современные тенденции развития валютных рынков и технологий накладывают существенный отпечаток на способы ведения банками бизнеса в этой отрасли. Снижение доходности по основным финансовым активам банка в период мировой финансовой рецессии обусловили динамичный рост валютного рынка, становление валюты как самостоятельного финансового инструмента, а условия высокой волатильности курса валют способствовали развитию рынка опционов. Рынки опционов являются быстроразвивающимся и привлекательным сегментом валютных рынков, в связи с чем, представляют, значительный интерес для банков, и организаций, занимающихся инвестиционной* деятельностью. Наличие моделей, способных наиболее четко описывать не тольког ситуацию на< рынках, но и прогнозировать ее" динамику вкупе с наличием, модульной информационной инфраструктуры, отвечающей современным требованиям бизнеса и позволяющей осуществлять операции- в реальном времени без мануального участия является необходимым условием эффективного участия банка в операциях на валютных рынках. В работе были рассмотрены основные проблемы, стоящие перед банками, связанные с современными тенденциями и требованиями и предложены пути их решения.
Одним из важнейших вопросов при заключении сдеки I' на валютных рынках является точность предоставляемой банком цены на финансовый инструмент, (опцион) в данный момент времени, в связи с чем, становится актуальной задача автоматической потоковой генерации цены на' опционные контракты, в частности, на ванильные опционы. Возможность банка автоматически в реальном времени предоставлять цену на ванильные опционы является необходимым условиям успешного ведения бизнеса на валютном рынке опционов. Существующие модели не позволяют эффективно решать поставленную задачу, что обусловило необходимость разработки новой модели автоматической потоковой генерации цены ванильных опционов. В исследовании показано, что существующая классическая модель генерации цены ванильных опционов, модель Блэка-Скопса, обаладет рядом существенных недостатков и ограничений.
Для устранения указанных недостатков в работе была разработана модель потоковой генераций цены ванильных опционов. Модель потоковой генерации цены ванильных опционов полагается на модель локальной волагильности для корректного описания лулыбки волатильносги и ее движения при изменении спот-цены базового актива. Таким образом, получается зависимость между подразумеваемой волатильностью и спот-ценой базового актива.
Предложенная модель информационной системы и методика ее реализации позволяют снизить расходы на поддержку информационной инфраструктуры, уменьшить время обработки запросов, снизить стоимость транзакций для клиентов за счет увеличения их общего числа и уменьшения доли мануальных операций, так же реализовать принцип сквозной обработки транзакций.
Кроме того, предложенная система удовлетворяет принципу модульности, что делает ее гибкой по отношению к будущим изменениям и достаточно масштабируемой для интеграции сторонних компонентов, и построения более сложных систем. Использование методики сервисно-ориентированного подхода и открытых стандартов взаимодействия позволяет упростить интеграцию компонентов,' созданных третьими фирмами и сделать различные части , системы заменяемыми и повторно используемыми, обеспечивая^ таким образом, более эффективное использование интелектуального капитала банка.
Предложенный в работе подход к реализации информационной системы в совокупности с ее модульной архитектурой предполагает поэтапное внедрение отдельных компонентов, позволяя адаптировать существующие процессы банка иод новую инфраструктуру и проводить обучение персонала банка работе и обслуживанию новой системы.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Поляков, Антон Сергеевич, Москва
1. Авагян Г. Л. и Вешкин Ю. Г. Банковские системы зарубежных стран Книга. Ч Москва : Экономистъ, 2004.
2. Андрейчиков А. В. и Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2004.
3. Балабанов И. Т. Электронная коммерция Книга. Ч Санкт-Петербург: Питер, 2001.
4. Балабушкин А. Н. Опционы и Фьючерсы Книга. Ч Москва : Фондовая биржа РТС, 2004.
5. Батракова Л. Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка Книга. Ч Москва : Логос, 2005.
6. Бек К. Экстремальное программирование Книга. Ч Санкт Петербург: 2002, 2002.
7. Биберштейн Н. Компас в мире сервис ориентированной архитектуры (SOA): ценность для бизнеса, планирование и план развития Книга. Ч Москва : КУДИЦ-ОБРАЗ, 2007.
8. Буренин А. Н. Форварды, фьючерсы, опционы, экзотические и погодные производные Книга. Ч Москва : Научно-техническое общество имени академика С. И. Вавилова, 2008.
9. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений, 3-е издание Книга. Ч Москва : Вильяме, 2008.
10. Вендоров А. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2003.
11. Вендоров А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем Книга. Ч Москва : здательско-торговый дом Русская традиция, 2001.
12. Вольфман Б. А. Разработка корпоративных систем с использованием современных инструментальных средств Электронный ресурс. [В Интернете] // Российский сервер CASE -технологий. Ч Ссыка на домен более не работаетp>
13. Вудкок Д. Современные информационные технологии совместной работы Книга. Ч Москва: MicrosoftPress, 1999.
14. Галанов В. А. Производные инструменты срочного рынка: фьючерсы, опционы, свопы. Учебник Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2002.
15. Гамза В. А. и Ткачук И. Б. Безопасноть банковской деятельности Книга. Ч Москва : Маркет ДС, 2008.
16. Грекул В. M.f Денищенко Г. Н. и Коровкина Н. Л. Проектирование информационных систем, Интернет-университет информационных технологий Электронный ресурс. [Книга]. Ч Москва : ИНТУИТ.ру, 2008.
17. Гринберг А. С., Горбачев Н. Н. и Бондаренко А. С. Информационные технологии управления Книга. Ч Москва : ЮНИТИ, 2004.
18. Данько Т. П. и др. Реинжиниринг бизнес-процессов [Книга]. Ч Москва : Эксмо, 2005.
19. Джекел П. Применение методов Монте-Карло в финансах Книга. Ч Москва : Интернет-трейдинг, 2004.
20. Диго С. М. Базы данных: проектирование и использование. Учебник Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2005.
21. Елиферов В. Г. и Репин В. В. Бизнес-процессы: регламентация и управление Книга. Ч Москва : ИНФРА-М, 2001.
22. Иванова Е. В. Финансовые деривативы: Фьючерс. Форвард. Опцион. Своп. Книга. Ч Москва : Ось-89, 2005.
23. История валютного рынка от "Золотого стандарта" к Бреттон Вудсу и Ямайке Электронный ресурс. [В Интернете]. Ч March 2010 г. Ч Ссыка на домен более не работаетhistory.htm.
24. История развития валютного рынка, валютные отношения В Интернете. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетvalutrinok.html.
25. Кабак И. С. и Ямов С. И. Актуальность и перспективы использования объектно-ориентированного подхода при проектировании сложных гибких систем управления В Интернете. Ч 31 March 2010 г. Ч Ссыка на домен более не работаетp>
26. Карминский А. М. и др. Информатизация бизнеса концепции, технологии,системы [Книга]. Ч Москва : Финансы и статистика, 2004.
27. Кулеш И. Н. Тенеднции развития банковских услуг в России Журнал. // Вестник СевКавГТУ, серия Экономика. Ч 2004 г.
28. Кушхов Т. О. Механизм участия коммерческого банка в операциях на валютном рынке Доклад. Ч Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет, 2008.
29. Лаврушин И.О. Банковское дело Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2009.
30. Лобанов А. А. и Чугунов А. В. Энциклопедия финансового риск-менеджмента Книга. Ч Москва : Альпина Бизнес Букс, 2009.
31. Мишина В. и Федоренко И. Тенденции развития российского валютного рынка.В* Интернете. Ч Ссыка на домен более не работаетfile/researche/42238/comments3864.pdf.
32. Моудер Дж. и Эмаграби С. Исследование операций: В 2-х томах. Том 2. Модели и применение Книга. Ч Москва : Мир, 1981.
33. Назипов Д. А. Трансформация банковской деятельности под воздействием информационных технологий Доклад. Ч Москва : Академия народного хозяйства при Правительстве Российской Федерации, 2008.
34. Павлов А. В. Основы организации безопасности банков Книга. Ч Москва : Academia, 2010.
35. Попов В. М., Маршавин Р. А. и Ляпунов С. И. Глобальный бизнес и информационные технологии Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2001.
36. Потемкин А. И. ВАЛЮТНЫЙ РЫНОК: ВЫЗОВЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ В Интернете. // Либеральное валютное законодательство: первый опыт. Ч Ссыка на домен более не работаетfile/publ/28649/comments358r.pdf.
37. Пузановский А. А; Построение оптимальных опционных комбинаций Книга. Ч Москва : ООО "Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ"; 2008.
38. Пятибратов А. П., Кириченко А. А. и Гудыно Л. П. Вычислительные систелы;сети и телекоммуникации. Ч 3-е изд. Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2008.
39. Резник И. А. Развитие электронных банковских услуг Доклад. Ч Оренбург : Оренбургский государственный университет, 2008.
40. Рожнов В. С. Автоматизированные системы обработки финансово- кредитной информации Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2002.
41. Синки Дж. Управление финансами в коммерческих банках Книга. Ч Москва : Catallaxy, 1994.
42. Смирнова Г. Н., Тельнов Ю. Ф. и Сорокин А. А. Проектирование экономических информационных систем: Учебник для вузов Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2003.
43. Советов Б. Я. Информационные технологии Книга. Ч Москва : Высшая школа, 2006.
44. Титоренко Г. А. Информационные системы в экономике Книга. Ч Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2008.
45. Тихомиров В. П. и Хорошилов А. В. Введение в информационный бизнес Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 1996.
46. Уринцов А. И. Многоуровневые экономические информационные системы. Книга. Ч Москва : Московский международный институт эконометрики, финансов и права, 2003.
47. Фаулер М. Архитектура корпоративных программных приложений Книга. Ч Москва : Вильяме, 2008.
48. Хортонен Л. С. Единая информационно-образовательная среда Конференция. // IV Международная междисциплинарная науч.-практ. конф. Современные проблемы науки и образования. Ч Ята : [б.н.], 2003.
49. Черемных О. С. и Черемных С. В. Стратегический корпоративный реинжиниринг: процессно-сгоимостной подход к управлению бизнесом Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2005.
50. Черемных С. В., Ручкин В. С. и Семенов И. О. Структурный анализ систем. IDEF-технологии Книга. Ч Москва : Финансы и статистика, 2001.
51. Anne SibertThe Foreign Exchange Market В Интернете. Ч www.ems.bbk.ac.uk/forstudents/bscFinEcon/intFin/lect2.ppt.
52. Barclays Capital A finer Breed of Foreign Exchange В Интернете. // Barclays Capital. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетfx/index.html.
53. Bates John и Palmer Mark Ten algorithmic trading trends in the lead-up to 2010 В Интернете. // The Banker. Ч 2006 г. Ч Ссыка на домен более не работаетdocuments/ALGORITHMICTRADING.pdf.
54. Beneder Reimer и Elkenbracht-Huizing Marije Foreign Exchange options and the Volatility Smile В Интернете. // Medium econometrische toepassingen. Ч 2003 г. Ч Ссыка на домен более не работаетmet/pdf/METll-2-6.pdf.
55. Berrisford Graham How does SOA messaging differ from 00 messaging? В Интернете. // Architect. Ч 2006 г. Ч Ссыка на домен более не работаетarticles/display.asp?id=319.
56. Carmon R. Local Volatility Dynamic Models В Интернете. // Columbia University. Ч Ссыка на домен более не работаетCarmona07.pdf.
57. Carol А. и Nogueira L. STOCHASTIC LOCAL VOLATILITY В Интернете. // The ICMA Centre. Ч 2004 г. Ч Ссыка на домен более не работаетpdf/437-078.pdf.
58. Cox Alexander M. G. и Obloj Jan Robust pricing and hedging of double no-touch options B Интернете. // Oxford-Man Institute of Quantitative Finance and Mathematical Institute. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетPScache/arxiv/pdf/0901/0901.0674vl.pdf.
59. Dasgupta Dr. Bhaskar Features : Fitting structured FX on e-trading platforms В<Интернете. I I e-Forex. Ч October 2004 г. Ч Ссыка на домен более не работаетarticles/Features/452/Fitting+structured+FX+on+e-trading+platform.
60. Davies ohn Investment Bank Technology Stack В Интернете. // Information Retrieval on Grid. Ч 2004 г. Ч www.grid.org.il/Uploads/dbsAttachedFiles/IGT-Banking-101.pdf.
61. Decamps M., Schepper А. и Goovaerts M. Pricing exotic options under local volati B Интернете. // Katholieke Universiteit Leuven. Ч 2004 г. Ч Ссыка на домен более не работаетinsurance/pdfs/TEMexotic.pdf.
62. Derman E., Kani I. и Zou J. The Local Volatility Surface В Интернете. // Quantitative Strategies Research Notes. Ч Ссыка на домен более не работаетnew/docs/gs-localvolatilitysurface.pdf.
63. Deutsche Bank AG Autobahn FX Options В Интернете. // Deutsche Bank AG. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетoptions.html.
64. Distributed Snapshots: Determining Global States of Distributed Systems В Интернете. // Microsoft Developers Network. Ч 2009'r. Ч Ссыка на домен более не работаетen-us/um/people/lamport/pubs/chandy.pdf.
65. Dmitrov V. Misunderstanding SOA. НАУЧНИТРУДОВЕ НА РУСЕНСКИЯ УНИВЕРСИТЕТ В Интернете. Ч 2008 г. Ч Ссыка на домен более не работаетbg/docs/cp/5.1/5.1-16.pdf.
66. Ebenfeld Stefan, Mayr Matthias R. и Topper Jrgen An Analysis of Onion Options and Double-no-Touch Digitals В Интернете. // Wilmott magazine. Ч 2002 г. Ч Ссыка на домен более не работаетonion.pdf.
67. Erl Thomas SOA Design Patterns Книга. Ч [б.м.]: Prentice Hall, 2008.
68. Euromoney.com FXpoll 2008 methodology В Интернете. // Euromoney.com. Ч 2008 г. Ч Ссыка на домен более не работаетArticle.aspx?ArticlelD=1928002.69. exchange Business Knowledge for IT in trading and 2008 Книга. Ч [б.м.*]: Essvale Corporation Ltd.
69. Federal Reserve Bank of New York All About.The Foreign Exchange Market in the United States В Интернете. // Federal Reserve Bank of New York. Ч 1998 г. Ч Ссыка на домен более не работаетeducation/addpub/usfxm.
70. Fengler Matthias R. Arbitrage-Free Smoothing of the Implied Volatility Surface В Интернете. // SFB 649 "Economic Risk". Ч 2005 г. Ч Ссыка на домен более не работаетpapers/pdf/SFB649DP2005-019.pdf.
71. Finmarkets.com Front, middle and back-office В Интернете. // Finmarkets.com. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетpagesen/back-middle-front-office.htm.
72. FXAII About FXAII В Интернете. // FXAII. 2009 г. -Ссыка на домен более не работаетaboutoverview.html.
73. He H. What Is Service-Oriented Architecture В Интернете. // XML.com. Ч 2003 г. Ч Ссыка на домен более не работаетlpt/a/1292.
74. Hohpe Gregor SOA Patterns Ч New Insights or Recycled Knowledge? В Интернете. // Enterprise Integration Patterns. Ч 2007 г. Ч Ссыка на домен более не работаетdocs/SoaPatterns.pdf.
75. How Currency Trading Works Ч Interbank and the Forex В Интернете. // Learning Markets. Ч Ссыка на домен более не работаетindex.php/20090323144/Forex/Forex-Getting-Started/forex-how-trading-works-interbank-and-the-forex.html.
76. Howard Erica и др. Value chain analysis: Is this now the only way to manage your effective tax rate? [Доклад]. Ч [б.м.]: Internationa Tax Review. Financial Services, 2005.
77. IFSL International Financial Services London В Интернете. Ч Ссыка на домен более не работаетp>
78. J.-H. Wu и др. Core capabilities for exploiting electronic banking [Журнал] // Journal of Electronic Commerce Research , VOL 7, N0.2. Ч 2006 г.
79. К. Lea Investing In The Forex Market In Times Of The Global Credit Crisis В Интернете. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетfinance-articles/investing-in-the-forex-market-in-times-of-the-global-credit-crisis-1469248.html.
80. Kim Kendall Electronic and Algorithmic Trading Technology Книга. Ч [б.м.]: Elseiver, 2007.
81. Kodres Laura E. Foreign Exchange Markets: Structure and Systemic Risks В Интернете. // Finance & Development. Ч December 1996 г. Ч www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/1996/12/pdf/kodres.pdf.
82. Lawson J. и Shaffer D. Mastering SOA В Интернете. // Oracle Technology Network. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетtechnology/tech/soa/mastering-soa-series/part3.html.
83. Mann Ben Providing a backbone for connectivity with SOA Messaging В Интернете. // Service oriented architecture solutions White paper. Ч 2009 г. Чftp://ftp.software.ibm.com/software/integration/wmq/WSMQMessagingBackboneforSOA. pdf.
84. Mattern F. и Spang S. Deutsche Bank's IT revolution В Интернете. // McKinsey on IT. Ч 2004 г.Ссыка на домен более не работаетclientservice/bto/pointofview/pdf/lnterviewDeutscheBankITrevo lution.pdf.
85. Norman David James Professional Electronic Trading Книга. Ч 2002 : Wiley.
86. On-Line Brokerage: Keeping Apace of Cyberspace В Интернете. // U.S. Securities and Exchange Commission. Ч 1999 г. Ч Ссыка на домен более не работаетpdf/cybrtrnd.pdf.
87. Orr Bill SOA: eternal life for software applications? В Интернете. // ABA Banking Journal. Ч 2007 г. Ч Ссыка на домен более не работаетfinance/3903603-l.html.
88. Pole Andrew Statistical Arbitrage: Algorithmic Trading Insights and Techniques Книга. Ч [б.м.]: Wiley, 2007.
89. Pratt Nicholas Identifying the optimal combination of FX algorithms Книга. Ч [б.м.]: eForex, 2009.
90. Prescriptive Architecture Publish/Subscribe В Интернете. // Miscrosoft Developers Network. Ч 2010 г. Ч Ссыка на домен более не работаетen-us/library/ms978603.aspx.
91. Reaching Agreement in the Presence of Faults В Интернете. // Microsoft Developers Network. Ч 2008 г. Ч Ссыка на домен более не работаетen-us/um/people/lamport/pubs/reaching.pdf.
92. Reiswich Dimitri и Wystup Uwe FX Volatility Smile Construction В Интернете. // MathFinance.2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетwystup/papers/CPQFArbeits20.pdf.
93. Rime Dagfinn New Electronic Trading Systems in Foreign Exchange Markets Книга. Ч [б.м.]: Elsevier Science, 2003.
94. Roch Eric SOA Benefits, Challenges and Risk Mitigation В Интернете. // The Service Oriented Architecture (SOA) Blog. Ч Ссыка на домен более не работаетblogs/the-soa-blog/soa-benefits-challenges-and-risk-mitigation-8075.
95. Roch Eric Web Services HTTP vs. JMS В Интернете. // The Service Oriented Architecture (SOA) Blog. Ч 2007 г. Ч Ссыка на домен более не работаетblogs/the-soa-blog/web-services-http-vs-jms-19H0.
96. Roshen Dr. Waseem Services-based enterprise integration patterns made easy В Интернете. // IBM developerWorks. Ч 2008 г. Чhttps://www.ibm.com/developerworks/webservices/library/ws-intpatterns/.
97. Schildbach Jan European Banks: The silent (r)evolution В Интернете. // Deutsche Bank Research. Ч 2008 г. Ч Ссыка на домен более не работаетPROD/DBRINTERNETEN-PROD/PROD0000000000224371.pdf.
98. Schubert Bjrn Evolution of algorithmic trading and challenges of the future: Past, present and future Книга. Ч [б.м.]: VDM Verlag Dr. Mller, 2009.
99. SOA Ч The future of banking technology? В Интернете. // Australian Banking & Finance. Ч 2005 г. Ч Ссыка на домен более не работаетarticle/SOAЧThe-future-of-banking-technology/.
100. Sunderaraman Manesh Service Oriented Architecture in Investment Banking В Интернете. // Wipro Technologies. Ч 2004 г. Ч www.websesame.co.uk/wp9.pdf.
101. T.K.V. Hong и H. Eisner Management of Portal Evolution Introducing Evolution Management for the Corporate Financial Portal in eOrganisation: Service- Prozess, Market-Engineering Книга. Ч [6.M.J: Wirtschaftinformatik-Tagung, 2007.
102. The Main Players In The Forex Market В Интернете. // FXstreet.com. The Forex Market. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетeducation/learning-center/unit-l/chapter-2/the-main-players-in-the-forex-market/.
103. The OFMP Project В Интернете. //The Open Financial Market Platform. Ч 2007 г. Ч Ссыка на домен более не работаетp>
104. Tichy Tomas Foreign Exchange Rate Modeling В Интернете. //V*SB-TU Ostrava. Ч 2006 г. Ч Ссыка на домен более не работаетshared/uploadedfiles/cul33/Tomas.Tichy2.pdf.
105. Tittel Ed. XML to the rescue: Data governance in SOA В Интернете. // SearchSOA.com. Ч 2007 г. Ч Ссыка на домен более не работаетtip/0,289483,sid26gcil263748meml,00.html.
106. UBS e-banking in Switzerland В Интернете. // UBS. Ч 2009 г. Ч Ссыка на домен более не работаетl/e/ebanking.html.
107. Zilber A., Beneder R. и Baker G. FX Barriers with Smile Dynamics В Интернете. // University of Twente Publications. Ч 2004 г. Ч Ссыка на домен более не работает59732/l/Baker04fx.pdf.
Похожие диссертации
- Организационно-экономические аспекты повышения эффективности производства зерна
- Методология проектного управления инновационным развитием хозяйственных систем
- Стратегия развития и регулирования внутреннего валютного рынка России в условиях его либерализации
- Биржевой механизм глобализации мирового валютного рынка
- Статистическое прогнозирование для построения эффективных торговых стратегий на валютном рынке