Введение 4
1. Манипуляции на фондовом рынке 5
1.1. Актуальность проблемы манипуляции 5
1.2. Основные определения 6
1.3. Виды манипуляции на финансовых рынках 7
1.4. Определение спуфинг-манипуляции 8
2. Постановка задачи научно-исследовательской работы . . 11
2.1. Проблема спуфинг-манипуляции на российском фондовом
рынке 11
2.2. Формулировка цели исследования 12
2.3. Формулировка поставленных задач 13
2.4. Ожидаемые результаты 14
3. Обзор литературы о манипуляции на финансовых рынках 16
4. Работа с исходными данными 18
4.1. Спецификация исходных данных 18
4.2. Фильтрация данных с московской биржи 18
4.3. Подготовка данных для внедрения и обнаружения спуфинга 20
5. Симуляция спуфинг-стратегии на тренировочных данных 25
5.1. Описание стратегия спуфинга в симуляции 25
5.1.1 Параметризация подходящего момента времени для
введения спуфинга 25
5.1.2 Параметризация спуфинг-заявок 26
5.2. Программная симуляция спуфинг-стратегии 27
5.2.1 Этап 1: выделение микроколебаний, подходящих для
спуфинга 27
5.2.2 Этап 2: добавление и удаление спуфинг-заявок .... 28
5.2.3 Значения параметров для симуляции 30
5.3. Полученные тренировочные данные с симуляцией спуфинга 30
6. Алгоритм обнаружения спуфинга 33
6.1. Идея алгоритма обнаружения спуфинга 33
6.1.1 Нахождение микроколебаний 33
6.1.2 Нахождение подозрительных заявок 33
6.2. Определения параметров и переменных алгоритма .... 34
6.3. Программная реализация алгоритма обнаружения спуфинга 35
6.3.1 Этап 1: выделение микроколебаний подходящих для
спуфинга 35
6.3.2 Этап 2: нахождение подозрительных на спуфинг заявок 35
7. Тестирование алгоритма обнаружения спуфинга 37
7.1. Нахождение параметров по тренировочным данным ... 37
7.2. Проверка алгоритма на тестовых данных (без симуляции) 39
Выводы 42
Список литературы 44
Приложение 1 Програмный код предобработки данных ... 45
Приложение 2. Примеры графиков лучшей цены и покупки 49
Приложение 3. Програмный код симуляции спуфинг-стратегии 50
Приложение 4 Програмный код алгоритма обнаружения спуфинга 55
В современных реалиях больших денег финансового рынка, когда существуют огромные технические возможности использовать торговые алгоритмы и помощь роботов, проблема использования недобросовестных техник в своих интересах стоит наиболее остро. Безнаказанность такого поведения может иметь катастрофические последствия, влияя на экономики целых стран, поэтому отслеживание и борьба с манипуляциями на рынке важны и актуальны.
В рамках моей научно-исследовательской работы будет рассмотрена стратегия спуфинга как вида манипуляции на фондовом рынке. После теоретического изучения этой стратегии будет выполнена практическая симуляция спуфинга на биржевых данных. Далее эти результаты будут использованы в качестве обучающей выборки для разработанного алгоритма обнаружения спуфинг-манипуляций.
После подбора параметров алгоритм обнаружения пройдет тесты на реальных данных и, возможно, ему удастся обнаружить манипуляцию на фондовом рынке РФ уже на стадии прототипа.
Подводя итог проделанной работы, хотелось бы отметить, что поставленная цель исследования достигнута. Нам необходимо было разработать алгоритм, способный обнаружить спуфинг манипуляцию на фондовом рынке. Такой алгоритм получен. Тестирование показало его корректность - значит, проделанный путь был не напрасен.
Помимо глобальной цели, в научной-исследовательской работе был определен ряд задач, решение которых можно сформулировать следующим образом
1. Проведен обзор литературы и выявлены общие точки соприкосновения с другими исследованиями. Так как задача обнаружения манипуляции является лишь звеном в цепочке борьбы с манипуляцией, то необходимо сочетать ее решения с другими элементами. Технически еще необходимо доказать, что выявленные подозрительные заявки являются именно спуфингом - здесь будут полезны работы Веллмана и исследования уголовно-правовых нормы.
2. Успешно проведена подготовка данных с московской биржи. Мы убедились, что формат данных Full Orders Log подходит для работы со спуфингом как для симуляции поведения нарушителя, так и для разработки алгоритма по его обнаружению.
3. Реализована симуляция стратегии спуфинга. Реализован алгоритм для моделирования стратегии спуфинга, который позволяет с помощью параметров задавать различные разновидности спуфинга и экспериментировать с ними. Получены данные, которые доказали свою корректность благодаря тестированию и верной настройке алгоритма обнаружения. И данная симуляция дала возможность провести настройку и подбор параметров для алгоритма обнаружения. Но из-за вычислительных ограничений не удалось провести симуляцию большего количества данных.
4. Разработан алгоритм обнаружения спуфинга. В его основу легли теоретические выкладки о стратегии спуфинга и опыт моделирования поведения спуфера в биржевом стакане. Для практического применения, алгоритм был реализован на языке Python, что позволяет использовать его с целью пост-контроля реальных биржевых данных на спуфинг.
5. Успешно проведено тестирование алгоритма. Алгоритм показал достойные результаты тестирования как на тренировочных данных с искусственно внедренным спуфером, так и на тестовых данных с биржи, в которых было обнаружено 3808 подозрительных заявок.
В заключение, хотелось бы немного рассказать о дальнейших перспективах. Алгоритм обнаружения спуфинга, который был разработан после более тщательных тестов, может найти применение как в государственных структурах, заинтересованных в наказании спуфинга, так и на биржах с целью контроля и пресечения нелегальных и опасных действий. А еще есть вопрос, над которым тоже стоит подумать: как предотвратить применение стратегии спуфинга? Возможно, есть способы, чтобы такая стратегия стала неэффективной или невозможной... На этой интересной идее я хотел бы и завершить научно исследовательскую работу.
