Краткий обзор исследований в области создания и развития Астролометрической теории рынков

Краткий обзор исследований в области создания и развития Астролометрической теории рынков

Исходя из вышеизложенных постулатов, в 1997 году, автор начал исследования в области моделирования и прогнозирования динамики астролометрических полей, воздействующих на Землю, с целью формализации количественных параметров силы влияния различных факторов, как общеастролометрической динамики в целом, так и составных частей последней, являющихся, по сути, динамикой астролометрического поля пары масс энергетических аномалий пространства (МЭАП) вне Земли, являющиеся функцией их относительного положения относительно друг друга и относительно Земли.

Здесь нужно оговориться, что под масс энергетической аномалией пространства, автором понимается любая неоднородность массы или энергии в пространстве вне Земли, с точки зрения формирования определенного градиента астролометрического поля в указанной точке пространства. Таким образом, МЭАПом может являться как небесное тело, видимое с помощью оптических приборов наблюдений или радио телескопных наблюдений, так и фиктивная точка пространства, принимаемая в качестве значимой в астрологических системах знаний, коей, к примеру, может являться точка пересечения орбиты видимого объекта, с плоскостью эклиптики (плоскость в которой вращается Земля относительно Солнца), либо точка апогея (перигея) орбиты небесных тел.

В период с 1997 по 2001 гг., автором предпринимались попытки формализации и моделирования астролометрических полей, порождаемых парой МЭАП с использованием электронных таблиц из пакета Microsoft Office (Excel), а также главным образом, формализацией переходных функций, наиболее адекватно описывающих физику процесса возникновения, развития, кульминации, распада и исчезновения влияния аспекта между МЭАП. Здесь нужно оговориться, что на тот момент, автор, принимал за аспект такое угловое положение двух МЭАП, относительно Земли, при котором возникает угол равный 360 градусов, деленному на целые числа, принимаемые в астрологических системах знаний, в качестве основных делителей круга, при вычислении аспектов.

В астрологической системе знаний принято две категории аспектов: мажорные и минорные.

К мажорным аспектам относятся такие угловые положения двух МЭАП, которые образуются путем деления круга (360 градусов) на числа равные 1, 2, 3, 4 и 6. Т. е. это угловые положения кратные соответственно в 0, 180, 120, 90 и 60 градусов.

К минорным аспектам относят угловые положения двух МЭАП, которые образуются путем деления круга (360 градусов) на числа равные 5, 7, 8, 12, а также производных аспектов от этих секторов — 2/5, 3/5, 4/5 и т. д. 2/7, 3/7, 5/7, 6/7, 3/8, 5/8, 7/8, 3/12, 5/12, 7/12, 11/12. Т. е. это угловые положения кратные соответственно в 72, 51.43, 45, 30, 144, 216, 288, 102.8571, 154.2857 градусов и т. д.

Следует отметить, что здесь речь идет о долготных аспектах, образующихся при проекции положения МЭАП на плоскость эклиптики.

Дальнейшее изучение материала в предметной области, привело автора к пониманию того факта, что одними только широтными аспектами перечень списка астролометрических факторов влияния не исчерпывается.

Кроме того ручная обработка данных и построение моделей рынков, проводимых автором в программе Microsoft Excel, также оказалась громоздкой и малоэффективной.

По этой причине в 2001 году, после посещения семинаров факультативного курса «Нейронные сети и генетические алгоритмы в инженерных и научных расчетах», проводимых в стенах НИИ ЯФ (МГУ г. Москва) для студентов 5-го курса Механико-Математического факультета МГУ, сотрудниками компании «Нейропроект» г. Москва, автор пришел к выводу о необходимости применения элементов искусственного интеллекта (нейронных сетей и генетических алгоритмов) для обобщения закономерностей и построения моделей рынков на основании использования астролометрической информации.

С этой целью автором была приобретена лицензированная копия программы NeuroShell 2, у компании «Нейропроект».

Надо отметить, что указанная программа реализует 19 архитектур нейронных сетей. После опробования каждой из этих архитектур, автор пришел к выводу о наибольшей эффективности, на тот момент развития алгоритма построения моделей, архитектуры нейронной сети, реализованной на базе алгоритма МГУА (метод группового учета аргументов).

Для подготовки астролометрических данных, подаваемых на вход нейронной сети, использовались эфемериды МЭАП, полученные с серверов NASA, которые являются общедоступной информацией.

В последствии, благодаря прочтению «Краткого введения в науку о Звездах» известного средневекового ученого астронома Абу Машара (Абу Машар Джафар ибн Мухаммад ибн Умар аль-Балкхи (Ja'far ibn Mu? ammad Abы Ma’shar al-Balkhо, араб. ГИж гЪФС МЪЭС Ид гНгП Ид ЪгС ЗбИбОн ээ, 10 августа 787, Балх — 9 марта 886, Васит) — персидский математик, астроном и астролог), автор пришел к выводу о необходимости использования не только долготных аспектов для построения моделей рынков, но также и широтных аспектов, которые образуются между планетами, при их равном по амплитуде, и либо равном, либо противоположном по знаку, угловом отклонении от плоскости эклиптики. Такие аспекты называются параллель, либо контр параллель соответственно.

Дополнение входных данных, используемых при построении моделей рынков еще и информацией об этих (широтных) аспектах привело к качественному скачку в точности прогнозирования, о чем автор неоднократно заявлял, преимущественно на форумах трейдеров в интернете.

Применение вышеописанной информации, наряду с информацией о положении МЭАП в равновеликих секторах пространства как по долготе (азимуту), так и по широте (углу места), позволило автору прийти к пониманию наличия достаточно интересного феномена.

Суть феномена состояла в том, что модели рынков, построенные с применением вышеописанной информации, «работали» на будущих значениях эфемерид МЭАП таким образом, что динамика функции ошибки между временными рядами данных, полученных при применении ранее построенной модели к новым данным эфемерид, с одной стороны и временными рядами данных цен и индексов, которые имели место быть уже после создания вышеописанных моделей, с другой — имели четко выраженные длительные (по 3−9 месяцев) участки стабилизации функции ошибки. Под участками стабилизации ошибки, автор понимает такие участки функции ошибки, на которых ошибка (среднеквадратическое отклонение) между временным рядом прогноза (применение модели рынка) и самим рынком длительное время находилась внутри довольно узкого горизонтального коридора, параллельного оси времени. Иными словами, словами, в первом приближении, можно было констатировать, что производная функции ошибки на достаточно длительных временных участках была равна нулю.

Подобное поведение функции ошибки в корне противоречило и полностью опровергало положения современных экономических теорий о случайном характере процесса образования цены.

Личное знакомство автора с автором алгоритма МГУА — академиком Ивахненко А.Г.(Институт Кибернетики им. Глушко, АН Украины), и его учеником А. Б. Надирадзе — проф., д.т.н. МАИ (Московский Авиационный Институт), привело автора к пониманию того факта, что открытие этого феномена необходимо было доложить представителям научного сообщества.

Для этой цели, автором был подготовлен научный доклад, который был сделан в ноябре 2003 года, на научной конференции «Математические методы распознавания образов» (ММРО-11) проводимой один раз в два года, по программе научных конференций Академии Наук РФ, на базе Вычислительного центра им. А. А. Дородницына, РАН. (www.ccas.ru).

Этот доклад вошел в сборник докладов научной конференции ММРО-11.

Дальнейшее развитие астролометрической теории, выразившееся в совершенствовании переходной функции широтных и долготных аспектов, а также применении информации, полученной на основании применения знаний, почерпнутых автором из изучения древне иудейской, китайской и индийской астрологических систем знаний, способствовало существенному снижению общей ошибки прогнозирования и увеличения общего срока периода стабилизации ошибки.

На базе применения полученных, при изучении различных астрологических систем, знаний и созданной при этом технологии создания многофакторных регрессионных моделей рынков с помощью нейронной сети МГУА, автору удалось достаточно точно и заблаговременно спрогнозировать начало, конец и общую динамику развития кризиса на российском рынке ценных бумаг по индексу РТС.

Этот прогноз был опубликован в обзорной статье об астролометрических стратегиях трейдинга на рынках, который был опубликован в газете «Известия» 11 апреля 2008 года, т. е. приблизительно за 2−3 месяца до начала реального падения рынка РТС. Кроме газетного варианта, также существует копия этой статьи в интернете, на сайте газеты «Известия».

Ниже приводятся рисунки указанного прогноза. Левый рисунок — график прогноза и реального индекса на момент подготовки статьи в печать. Правый рисунок — график прогноза и реального индекса, на момент завершения активной фазы кризиса — октябрь, ноябрь 2008 года.

Особо стоит отметить развитие ситуации внизу рынка, в октябре-ноябре 2008 г, т. е. уже через полгода после публикации, а именно — поражает определенное сходство «модели основания» рынка РТС с тем, что предсказала астролометрическая модель.

Кроме того необходимо отметить, что модель, которой соответствует вышеприведенный график, была построена по состоянию рынка на март месяц 2007 года, т. е. приблизительно за один год до публикации в «Известиях».

Здесь нужно отметить, что в процессе исследований, был обнаружен еще один интересный феномен. Дело в том, что при создании астролометрических моделей рынков крайне важным моментом является подача на вход нейронной сети информации о как можно более длительных периодах истории торгов. Это объясняется тем фактом, что, по мнению автора, данные о положении и информацию, о факторах влияния, созданные при применении одной отдельно взятой МЭАП можно использовать только в том случае, если указанная МЭАП совершила как минимум два полных оборота вокруг Земли (в геоцентрической системе координат). Такое условие легко выполнимо в случае использования «быстрых» МЭАП, так как на данный момент в сети интернет вполне достаточно информации о торгах на рынках, начиная с 1971 года. Такой период, похоже, объясняется появлением первых средств электронных вычислений (первых ЭВМ) и накопления информации.

При таком периоде накопленной истории торгов (ориентировочно 40 лет) по вышеуказанному критерию вполне допустимо использовать МЭАП — планет Солнца, Меркурия, Марса и Юпитера, спутника Земли — Луны, а также Лунные Узлы (точки пересечения орбиты Луны и плоскости эклиптики), период обращения которых составляет около 19 лет, апогей лунной орбиты, период обращения которого вокруг Земли составляет около 9 лет, астероид Прозерпина, период обращения около 4 лет.

При этом нужно отметить, что на тот момент исследований, автор располагал столь длинной историей котировок, только для кросс-курсов обмена Доллара США к Японской Йене.

Именно для динамики этой валюты и строились модели рынков. Поскольку данные о торгах представляют собой дискретные отсчеты значений торгов на определенные временные интервалы, автором была принята дискретность подачи информации о торгах на выход нейронной сети равная одному дню.

Но суть феномена состоит в том, что указанные модели достаточно хорошо «работают» и для рынка нефти (известная автору история котировок которой составляет 25 лет, с 1986 года) и индекса РТС (начало накопления значений индекса приходится на 1995 год, т. е. всего 16 лет).

Этот феномен можно объяснить тем фактом, что в процессе создания моделей, нейронная сеть достаточно успешно формализует и обобщает сложные астропатерны влияния на рынок, которые оказывают влияния исключительно на все рынки, что лишний раз подтверждает правильность и достоверность выдвинутых автором, постулатов астролометрической теории.

Таким образом, к вышеприведенным 3-м постулатам Астролометрической Теории, сформулированных автором в 2003 году, был добавлен 4-й. А именно:

«Динамика астролометрических факторов виляния на рынок, оказывает равное влияние на все без исключения рынки, не зависимо от особенностей географического, политического и социального характера, той страны, в которой находится тот или иной финансовый центр.

Этот постулат открывает дорогу для создания простой и понятной Астролометрической теории Рынков, в которой математическим языком можно описать физику процесса влияния астролометрических полей на динамику рыночного поведения масс на любых глобальных и локальных рынках Земли.

Здесь необходимо оговориться, что в процессе исследований, сопоставляя ошибки прогнозирования на различных рынках, автор пришел к выводу, что уровень ошибки напрямую связан с уровнем ликвидности рынка.

Чем выше уровень ликвидности рынка, а значит и уровень равнодоступности к рыночной информации, и уровень равномерного распределения акцента влияния на рынок, по всей массе участников рынка, тем ниже уровень ошибки прогнозирования при одном и том же уровне развития технологии прогнозирования.

Дальнейшее развитие Астролометрической Теории Рынков, позволило автору Теории создать технологию создания моделей рынков (прогнозов), позволяющую моделировать поведение участников рынков, таким образом, как представлено на прогнозе развития ситуации с индексом РТС, который автор опубликовал 17 мая 2011 года, на форуме «Банкир.ру», находящимся в интернете по адресу: http://bankir.ru/dom/showthread.php?t=107 204.

Этот прогноз достаточно точно предсказал основную динамику индекса РТС, начиная с момента публикации и по настоящее время, и смог заблаговременно предупредить о начале достаточно сильного обвала рынка РТС (и как потом оказалось, практических всех без исключения мировых рынков), который имел место в начале августа 2011 года.

Хочется напомнить, что указанный резкий обвал рынков был связан с прецедентом, который был создан вокруг, так называемого обсуждения и связанной с этим политической возней между Конгрессом США, в котором решающий голос принадлежал представителям Республиканской Партии США и Администрацией Президента США, представителем Демократической Партии, вокруг необходимости повышения предельного «порога» заимствования Правительством США на открытых рынках. Окончательной датой, к которой должен был быть повышен упомянутый максимальный размера заимствований, являлась дата 2 августа 2011 года. В противном случае Правительство США было бы вынуждено объявить технический дефолт по своим обязательствам. Как известно, в результате политической возни, по мнению автора, искусственно инсценированной различными политическими силами США, предельный порог заимствований к назначенной дате был, достаточно прогнозируемо, повышен, что вызвало, в конечном счете, пересмотр рейтинга кредитоспособности Правительства США рейтинговым агентством Standars and Poors (S&P). Последнее обстоятельство привело к пересмотру оценок рисков и, следовательно, состояния и величины открытых позиций на различных рынках управляющих портфелями ведущих мировых инвестиционных, пенсионных и страховых институтов, что в конечном итоге и спровоцировало резкий обвал наиболее волатильных (рискованных) рынков.

Но автор хотел бы заострить внимания читателя не на факте реальных событий начала августа 2011 года, а на том факте, что последний вышеупомянутый прогноз спрогнозировал такое развитие ситуации, как минимум за 3 месяца до их реализации на рынках, что и доказывается вышеприведенной публикацией. Здесь следует упомянуть, что сама модель, реализация которой на новых данных эфемерид была представлена 17 мая 2011 года на банковском форуме, была создана по состоянию рынка соотношения курсов американского доллара и японской йены на 22 сентября 2007 года, т. е. почти за 4 года до самой реализации событий.

Ниже приводится рисунок с графиком прогноза и индекса, из упомянутой публикации на банковском форуме по состоянию на 17 мая 2011 года (первый рисунок) и на 15 сентября 2011 года (второй рисунок).

астролометрический теория рынок цена.

Здесь следует заметить, что многофакторная регрессионная модель рынка Доллар-Йена, реализация которой представлена на последних двух рисунках, была создана в 2007 году. Параметры астролометрических факторов влияния на рынок, которые применялись при создании этой модели были оптимизированы с помощью простейшего переборного алгоритма, который автор реализовал на языке программирования Pascal (компилятор Delphi 7) в 2002;2003 годах. Естественно, что, не обладая наиболее эффективными соотношениями сходимости/вычислительной стоимости, этот алгоритм не смог реализовать потенциальную точность астролометрической технологии прогнозирования, созданной на базе вышеупомянутой Астролометрической Теории Рынков. По этой причине, автору пришлось отказаться от его дальнейшего использования и искать пути улучшения точности прогнозирования, за счет применения более эффективных методов оптимизации и формализации закономерностей в пространстве влияний на рынок гиперразмерности, коими, по мнению автора, и являются пространства Астролометрических влияний.

Стоит заметить, что автором была предпринята попытка патентования упомянутого мультимониторингового алгоритма в Роспатенте в феврале 2008 года. Регистрационный номер заявки на патент № 2 008 102 935, от 30 января 2008 года. К сожалению, по непонятным автору причинам, эта заявка не была удовлетворена, не взирая на то, что заключение патентного поверенного было следующим:

«Отчет о поиске по уровню техники разработки «» по состоянию на 23.11.2007 г.

2. Поиск по уровню техники проводился по базе зарегистрированных патентов и полезных моделей РФ, авторских свидетельств СССР, а так же по базе патентов Европейского патентного ведомства (более 50 млн. патентов по следующим странам: US, DE, GB, FR, CH, IT, CA, AU, AT, JP, по рефератам — CN, KR, TW) по следующим рубрикам МПК: G06 °F 17/00.

ВЫВОД. В результате поиска по уровню техники не выявлены известные технические решения, касающиеся формирования прогноза эффективности совершения сделок с учетом сведений астрологического характера. Если данные сведения рассматривать как базы данных информационных сведений, а предлагаемую разработку — как систему формирования прогноза совершения сделок, то разработка может рассматриваться как полезная модель, так как отвечает условию патентоспособности «новизна» (п. 1 ст. 5 Патентного закона РФ).

Предлагается оформить заявку на полезную модель для получения патента на разработку.

Патентный поверенный № 773.

Николаева Наталья Владимировна".

Не взирая на административные преграды для продвижения этого изобретения, автор продолжил исследования в области совершенствования алгоритма построения астролометрических моделей рынков.

Знакомство в апреле 2008 года, с великолепным ученым, энтузиастом своего дела, профессиональным пользователем программы «Матлаб» — Виталием Анохиным, убедило автора в мысли, что простейший и наиболее эффективный способ реализации алгоритмов оптимизации и формализации зависимостей в многомерных пространствах — это реализация Астролометрических алгоритмов построения моделей с помощью этой универсальной программы.

С этой целью к августу 2011 года был создан программно-аппаратный комплекс на базе персонального компьютера и программы Матлаб, для оптимизации параметров Астролометрических паттернов влияния на рынки, а к январю 2013 года, подобный комплекс был создан и для целей совершенствования мультимониторингового алгоритма отбора наиболее работоспособных прогнозов рынков.

Создание первого (оптимизация параметров астропатернов) способствовала появлению возможности более точной и адекватной, реальному физическому процессу астролометрических влияний на рынки, предподготовки астрономических (эфемеридных) данных. Что в свою очередь проявилось в следующем феномене. Если при построении нейронной сети методом МГУА, на которую подавались входы астролометрических паттернов, оптимизированные с использованием переборного алгоритма, количество слоев, в итоговой построенной нейросетью модели составляло порядка 500−800, то после применения генетического алгоритма, для целей оптимизации параметров астролометрических паттернов, подающихся в качестве входов для нейронной сети МГУА, это количество слоев в итоговой модели уже начало составлять 1100−1500, а значит за счет предподготовки астрономических данных с использованием генетического алгоритма, нейронная сеть «предпочла» в качестве значимых гораздо больше входов, и, следовательно, обобщающая способность последней возросла почти вдвое. Из этого факта, автор делает заключение, что использование генетического алгоритма, позволило описать математически, переходные процессы при возникновении, кульминации и распаде астролометрических факторов влияния, гораздо более адекватнее физике реально наличествующего процесса этих этапов развития упомянутых факторов.

Кроме того, автору стала доступна «история» котировок валютных пар Доллар США — Швейцарский франк, Доллар США — Британский Фунт Стерлингов, Доллар США — Австралийский Доллар, Доллар США — Индийская Рупия, Доллар США — Канадский Доллар, начиная с 1819 года.

Таким образом, появилась возможность строить многофакторные астролометрические регрессионные модели рынков, уже на истории котировок составляющей около 190 лет и, следовательно, учесть гораздо большее количество МЭАП, два цикла которых оборота вокруг Земли, совершались последними в течение указанного периода. Так к перечню уже упомянутых выше МЭАП, были добавлены Сатурн (цикл около 29 лет), Уран (цикл около 84 лет), Хирон (цикл около 54 лет), Фолус (цикл около 67 лет). Возможно, вследствие добавления всех этих упомянутых МЭАП, для которых также начали вычисляться астролометрические паттерны влияния на рынок, и оптимизации параметров этих паттернов, подающихся на вход МГУА для целей построения моделей рынков, автору удалось значительно повысить уровни корреляций между временными числовыми рядами применения построенных таким образом моделей рынков и будущими данными самих рынков, до 90−94%%, вместо 80−85%, на которых происходили стабилизации ошибок, у моделей, построенных до 2011 года.

Но планомерное и эффективное развитие Астролометрической Теории Рынков требует и адекватного развития материально технической базы исследований. Так, если на ранних этапах развития Астролометрической Теории Рынков, автору было достаточно одного компьютера для проведения эффективных исследований, то на данном этапе развития самой Теории и ее прикладной части, имея круглосуточно работающие 4-х компьютера, автор испытывает значительный дефицит вычислительных мощностей. В частности необходим достаточно мощный компьютерный кластер для проведения исследований на фундаментальном уровне. К сожалению, неоднократные обращения автора и в научные институты России, и в ее государственные органы, ни привели к каким либо существенным изменениям в области организации материально технической базы исследований. Хотя здесь нет ничего удивительного — коль скоро Российское государство добровольно отказалось от получения приоритета научного открытия в области Астролометрии за своим гражданином в частности, и за Россией в целом, чего еще можно ожидать от него в вопросах организации и проведения самих исследований в указанной области?

Резюмируя все вышеизложенное, можно отметить тот факт, что приведенные теоретические обоснования Астролометрической Теории Рынков и те интересные результаты экспериментов, которые были получены в результате ее развития, ни в коей мере нельзя считать окончательными или законченными.

Вполне возможно, что со временем, мы получим не просто Астролометрическую Теорию Рынков, а просто Астролометрическую Теорию, в том смысле, что с помощью Астролометрии возможно будет прогнозировать не только рыночную ситуацию.

В частности, автор неоднократно наблюдал наличие достаточно сильных корреляционных связей между направлением движения глобальных рынков и динамикой климатических условий.

Часто направление движения цен и индексов по времени совпадает с направлением изменения отклонений температуры воздуха в отдельной точке Земли от ее среднесрочного значения для конкретного периода года. К сожалению, отсутствие точных данных об истории наблюдений за изменениями климатических условий, не позволяет автору провести полномасштабное исследование и в этой области.

Автор убежден, что все это — только лишь начало длинного Пути развития Астролометрической Теории, которая, позднее обязательно способна будет объяснить многие первопричины и других глобальных процессов на Земле. А возможно, в будущем и создать фундамент для оформления Астролометрии в качестве полноценной точной науки, с наличием, соответствующим этому статусу, четких, однозначно-трактуемых физико-математическими закономерностей и законов, способных в конечном итоге, сделать жизнь людей на Земле более предсказуемой и успешной, с тем, чтобы человечество смогло проходить периоды лишений и катаклизмов с наименьшими потерями и наоборот, максимально полно развиваться и само совершенствовать уровень своего развития в периоды бурного роста.