Введение 4
Глава I. Теоретические и информационные основы в рынке ценных бумаг
1.1. Описание математических моделей принятия решений 6
1.2. Определение понятий рынка ценных бумаг как части финансовых рынков 9
1.3. Информационные системы на рынке ценных бумаг 11
Глава II. Создание приложения принятия решения для покупки акций
2.1. Постановка задачи создания СППР «Прогнозирование и анализ
финансовых рынков» 13
2.2. Обзор среды Python. Синтаксис операторов Python, используемых для
создания СППР «Прогнозирование и анализ финансовых рынков» 17
2.3. Алгоритм создания СППР «Прогнозирование и анализ финансовых
рынков» в Python 20
2.4. Демонстрация работы созданного СППР «Прогнозирования и анализа
финансовых рынков» 35
Заключение 50
Список литературы 51
Приложение А 56
Приложение Б
Приложение В 64
Приложение Г 66
Приложение Д 67
В наше время, невозможно представить современную экономику развитых стран, не основывающуюся на акционерном капитале.
Благодаря распространению Интернета, самым популярным способом участия в торгах на валютной, фондовой и товарной бирже является «Интернет-трейдинг». Это самый удобный и доступный способ, который позволяет покупать и продавать акции на бирже, не выходя из дома или кабинета. С помощью таких торговых систем (например: MetaTrader4, Quik и другие) можно легко осуществить отправку заявки на покупку или на продажу ценных бумаг, используя данные представляющиеся в режиме реального времени. Но некоторым людям нужна помощь, чтобы быстро понять какие именно акции покупать, а какие нет. Поэтому начали создавать специализированные программные системы, основанные на интеллектуальных методах обработки данных и на методах создания и использования баз знаний. Обычно это торговые роботы, которые анализируют данные за период или системы поддержки принятия решений.
Цель работы. Разработка системы поддержки принятия решений для оценки целесообразности приобретения акций предприятия с использованием программы Python.
Предмет изучения настоящей работы — оценка целесообразности покупки акции предприятия, основываясь на экономических и технических возможностях предприятия.
Требования к проектируемой системе:
- наглядность представления имеющейся информации,
- быстрота выполнения расчётов на ЭВМ, - динамичность,
- интерактивность.
Основные методы, используемые в работе:
- комплексная оценка предприятия, на основе базы знаний, Q - RSI - анализ,
- коэффициент Шарпа.
Основные средства:
- язык программирования Python 2.7. Подключенные библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib, PyQt, PySide.
- среда разработки PyCharm 2018.1.4
В данной работе с помощью языка программирования Python создано приложение СППР «Прогнозирование и анализ финансовых рынков». Анализ производится тремя методами. Вывод рекомендации осуществляется для каждого метода на одной общей панели. Данное приложение система поддержки принятия решений позволяет избежать трудностей при анализе и последующем прогнозировании данных, не требует от пользователя приложения знания специальных языков программирования, которые используются для построения такого класса информационных систем, имеет удобный и понятный пользовательский интерфейс. С помощью созданной СППР пользователь может получить результаты анализа целесообразности покупки по трем методам, скачав данные с официальных сайтов fmam.ru, google.com/finance. Скачивание данных осуществляется в рамках разработанной СППР при заполнении формы, открывающейся при нажатии на кнопку «загрузить данные». Разработанная система помогает пользователям принимать решения перед покупкой акции. Она снабжена справкой по работе с приложением и по используемым в ней методам.
Характеристики программы и технические требования к операционной системе:
- Операционная система - Windows ХР, 7, 8, 10;
- Объем памяти созданного приложения - 177 КБ;
- Типы файлов - Python Code (.ру), (.рус), (.pyw), (.руо);
