Области применения нейроинформатики

Основное место на рынке услуг, оказываемых реальному потребителю нейроин форматикой, сейчас занимают финансовые приложения. Объясняется это тем, что нейросети эффективно справляются с задачами классификации, моделирова­ ния и экстраполирования (прогнозирования, предсказания), что особенно важно при решении финансово-экономических проблем.
Нейронные сети служат основой для создания программных пакетов (имитаторов), плат-акселераторов для персональных ЭВМ, нейроБИС, а также специали­ зированных нейрокомпьютеров. Для отработки методологии решения задач в нейросетевой постановке на первых этапах часто оказывается достаточным ис­ пользование соответствующего программного пакета.
На мировом рынке представлено более сотни нейросетевых пакетов, преимуще ственно американских. Объем рынка нейронных сетей превышает 1 млрд долларов в год. Более того, практически каждый разработчик традиционных аналитиче­ ских пакетов сегодня стремится включить нейронные сети в новые версии своих программ. В США нейронные сети применяются в аналитических комплексах каж­ дого крупного банка.
Остановимся только на краткой характеристике пакета The AI Trilogy и определим место этого пакета на финансовом рынке. Выбор не случаен — ключевые компонен­ ты пакета (лучшего пакета ФБР) были написаны российскими специалистами.
Пакет The AI Trilogy («Трилогия искусственного интеллекта») американской фирмы Ward Systems Group — это набор из трех программ, каждая из которых мо жет использоваться как самостоятельно, так и в комбинации с остальными: про­ грамма NeuroShell II — это набор из 16 типов нейронных сетей, NeuroWindows — нейросетевая библиотека с исходными текстами, GeneHunter — генетическая программа оптимизации. В совокупности они образуют весьма мощный конструк­ тор, позволяющий строить аналитические комплексы любой сложности.
Позиции «Трилогии» на американском рынке чрезвычайно сильны. Пакет уста новлен в 150 крупнейших банках США, многократно побеждал в престижных конкурсах популярных финансовых изданий, помогает управлять капиталами в несколько миллиардов долларов. Отчеты фирмы Du Pont, института стандартов США и ФБР называют входящие в «Трилогию» пакеты лучшими для решения различных задач.
Приход пакета The AI Trilogy на рынок России и создание его русской версии знаменуют собой наступление нового этапа становления отечественного рынка аналитических систем. Сегодня аналитический рынок России созрел для освое ния нового класса пакетов — функционально полных сложных систем, позволяю­ щих решать комплексные задачи управления финансовыми ресурсами.
Что может дать пакет финансисту? Приведем только два примера. Во время подготовки презентации русской версии «Трилогии» были взяты реальные данные о портфеле небольшой финансовой компании из Калифорнии, играющей на рынке так называемых индексных опционов. Проведение средствами «Трилогии» клас­сической последовательности «Анализ, прогноз, оптимизация» позволило в пер­вый день «сделать» 25 тыс. долларов при величине портфеля в 2 млн. долларов, а во второй — добавить еще 40 тыс.!
Пример комплексной системы, построенной на основе «Трилогии». Аналитиче ский комплекс финансовой компании LBS (США), имеющей в управлении более 1 млрд долларов клиентских денег, управляется всего одной кнопкой — «Старт». Далее система сама обновляет базу данных по котировкам акций 3000 компаний на Нью-Йоркской бирже, определяет наиболее прогнозируемые акции, парал­ лельно запускает несколько видов прогнозов, выбирает самые перспективные с точки зрения краткосрочной игры компании, оптимизирует портфель и выдает рекомендации трейдерам. Аналитикам остается только соотнести рекомендации системы с собственными представлениями, инсайдерской информацией и фунда ментальными факторами. Еще раз перечислим основные преимущества нейронных сетей
наиболее ценное свойство нейронных сетей — способность обучаться на мно жестве примеров в тех случаях, когда неизвестны закономерности развитие ситуации и какие бы то ни было зависимости между входными и входным данными. В таких случаях (а к ним можно отнести до 80% задач финансового анализа) пасуют как традиционные математические методы, так и экспертные системы;
нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, ис каженную, зашумленную и внутренне противоречивую информацию;
для использования методов корреляционного, регрессионного и кластерной анализов вам понадобился бы профессионал-математик. Эксплуатация обучен ной нейронной сети по силам и школьнику;
нейросетевые пакеты позволяют исключительно легко подключиться к база данных, электронной почте и т. д. и автоматизировать процесс ввода и первич ной обработки данных;
внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность вашей нейросистемы. Вы можете начать
простого и дешевого пакета, потом перейти на профессиональную версию, по том добавить платы-ускорители, затем перейти на специализированный ней рокомпьютер — с гарантией полной преемственности всего ранее созданное программного обеспечения.
В финансовом мире нейронные сети широко применяются для двух основных задач — прогнозирования котировок основных инструментов (курсов валют, ценных бумаг, ГКО и др.) и распознавания определенных ситуаций (например, подо зрительных операций с кредитной картой). В России наиболее известными приложениями нейросетевых информационных технологий можно признать следующие:
прогнозирование котировок фьючерсов;
краткосрочная динамика курсов валют;
прогноз оптовых цен на продукты питания;
оценка кредитных рисков;
оценка объектов недвижимости;
ряд задач медицинской и промышленной диагностики;
построение высокодоходного футбольного тотализатора;
прогноз развития чрезвычайных ситуаций;
авторизация доступа по индивидуальному «почерку» работы за клавиатуре
компьютера.
Сфера финансовых приложений нейронных сетей практически безгранична. Любая задача, связанная с манипулированием финансовыми инструментами — будь то валюта или ценные бумаги, — сопряжена с риском и требует тщательного расчета и прогнозирования. Как изменится завтра котировка основных валют? Вернет ли кредит внешне благополучная фирма? Как подобрать прибыльный и вместе с тем надежный «портфель инвестора»? Эти и сотни других вопросов при­ ходится ежедневно решать аналитическим отделам финансовых (да и не только финансовых) компаний, привлекая все виды аналитических инструментов. Поэто му не случайно, что четвертую часть рынка нейросетевых продуктов составляют финансовые приложения.