Все выпуски

Цель настоящего исследования заключается в разработке методологии выявления точек разворота на временных рядах, включая в том числе финансовые данные. Теоретической основой исследования послужили работы, посвященные анализу структурных изменений на финансовых рынках, описанию предложенных алгоритмов обнаружения точек разворота и особенностям построения моделей классического и глубокого машинного обучения для решения данного типа задач. Разработка подобного инструментария представляет интерес для инвесторов и других заинтересованных сторон, предоставляя дополнительные подходы к эффективному анализу финансовых рынков и интерпретации доступных данных.

Для решения поставленной задачи была обучена нейронная сеть. В ходе исследования было рассмотрено несколько способов формирования тренировочных выборок, которые различаются характером статистических параметров. Для повышения качества обучения и получения более точных результатов была разработана методология формирования признаков, служащих входными данными для нейронной сети. В свою очередь, эти признаки формируются на основе анализа математического ожидания и стандартного отклонения временных рядов на некоторых интервалах. Также исследуется возможностьих комбинации для достижения более стабильных результатов.

Результаты модельных экспериментов анализируются с целью сравнения эффективности предложенной модели с другими существующими алгоритмами обнаружения точек разворота, получившими широкое применение в решении практических задач. В качестве тренировочных и тестовых данных используется специально созданный датасет, генерация которого осуществляется с использованием собственных методов. Кроме того, обученная на различных признаках модельте стируется на дневных данных индекса S&P 500 в целях проверки ее эффективности в реальном финансовом контексте.

По мере описания принципов работы модели рассматриваются возможности для дальнейшего ее усовершенствования: модернизации структуры предложенного механизма, генерации тренировочных данных и формирования признаков. Кроме того, перед авторами стоит задача развития существующих концепций определения точек изменения в режиме реального времени.

The purpose of this study is to develop a methodology for change points detection in time series, including financial data. The theoretical basis of the study is based on the pieces of research devoted to the analysis of structural changes in financial markets, description of the proposed algorithms for detecting change points and peculiarities of building classical and deep machine learning models for solving this type of problems. The development of such tools is of interest to investors and other stakeholders, providing them with additional approaches to the effective analysis of financial markets and interpretation of available data.

To address the research objective, a neural network was trained. In the course of the study several ways of training sample formation were considered, differing in the nature of statistical parameters. In order to improve the quality of training and obtain more accurate results, a methodology for feature generation was developed for the formation of features that serve as input data for the neural network. These features, in turn, were derived from an analysis of mathematical expectations and standard deviations of time series data over specific intervals. The potential for combining these features to achieve more stable results is also under investigation.

The results of model experiments were analyzed to compare the effectiveness of the proposed model with other existing changepoint detection algorithms that have gained widespread usage in practical applications. A specially generated dataset, developed using proprietary methods, was utilized as both training and testing data. Furthermore, the model, trained on various features, was tested on daily data from the S&P 500 index to assess its effectiveness in a real financial context.

As the principles of the model’s operation are described, possibilities for its further improvement are considered, including the modernization of the proposed model’s structure, optimization of training data generation, and feature formation. Additionally, the authors are tasked with advancing existing concepts for real-time changepoint detection.

Часто решения в социальных группах принимается на основе консенсуса. Это касается, например, проведения экспертизы в техническом комитете по стандартизации (ТК) перед утверждением национального стандарта Росстандартом. Стандарт утверждается в том и только том случае, если обеспечен консенсус в ТК. Такой же подход к разработке стандартов принят практически во всех странах мира, а также на региональном и международном уровне. Ранее опубликованные работы авторов посвящены построению математической модели времени достижения консенсуса в технических комитетах по стандартизации в условиях варьирования числа членов ТК и уровня их авторитарности. Настоящее исследование является продолжением этих работ для случая образования коалиций в работе социальных групп, в том числе технических комитетов по стандартизации. В рамках модели показано, что при наличии коалиций консенсус не достижим. Однако коалиции, как правило, преодолеваются в ходе переговорного процесса, в против- ном случае число принятых стандартов было бы исключительно мало. В работе проанализированы факторы, которые оказывают влияние на преодоление коалиций: величина уступки и индекс влияния коалиции. На основе статистического моделирования регулярных марковских цепей исследуется их воздействие на время обеспечения консенсуса. Доказано, что время достижения консенсуса значимо зависит от величины односторонней уступки коалиции и слабо зависит от размеров коалиций. Построена регрессионная модель зависимости среднего числа согласований от величины уступки. Выявлено, что даже небольшая уступка влечет наступление консенсуса, увеличение размера уступки приводит (при прочих равных факторах) к резкому снижению времени до наступления консенсуса. Показано, что уступка бо́льшей коалиции в отношении малочисленной коалиции не требует в среднем бо́льшего времени до наступления консенсуса. Уступка авторитарного лидера в группе позволяет сократить число согласований и повысить качество консенсуса. Полученные результаты имеют практическую ценность для всех организационных структур, где возникновение коалиций влечет невозможность принятия решений в рамках достижения консенсуса и требует рассмотрения различных способов для выхода на консенсусное решение.

Often decisions in social groups are made by consensus. This applies, for example, to the examination in the technical committee for standardization (TC) before the approval of the national standard by Rosstandart. The standard is approved if and only if the secured consensus in the TC. The same approach to standards development was adopted in almost all countries and at the regional and international level. Previously published works of authors dedicated to the construction of a mathematical model of time to reach consensus in technical committees for standardization in terms of variation in the number of TC members and their level of authoritarianism. The present study is a continuation of these works for the case of the formation of coalitions that are often formed during the consideration of the draft standard to the TC. In the article the mathematical model is constructed to ensure consensus on the work of technical standardization committees in terms of coalitions. In the framework of the model it is shown that in the presence of coalitions consensus is not achievable. However, the coalition, as a rule, are overcome during the negotiation process, otherwise the number of the adopted standards would be extremely small. This paper analyzes the factors that influence the bridging coalitions: the value of the assignment and an index of the effect of the coalition. On the basis of statistical modelling of regular Markov chains is investigated their effects on the time to ensure consensus in the technical Committee. It is proved that the time to reach consensus significantly depends on the value of unilateral concessions coalition and weakly depends on the size of coalitions. Built regression model of dependence of the average number of approvals from the value of the assignment. It was revealed that even a small concession leads to the onset of consensus, increasing the size of the assignment results (with other factors being equal) to a sharp decline in time before the consensus. It is shown that the assignment of a larger coalition against small coalitions takes on average more time before consensus. The result has practical value for all organizational structures, where the emergence of coalitions entails the inability of decision-making in the framework of consensus and requires the consideration of various methods for reaching a consensus decision.

Моделирование углеродных наноструктур методом классической молекулярной динамики требует больших объемов вычислений. Один из способов повышения производительности соответствующих алгоритмов состоит в их адаптации для работы с SIMD-подобными архитектурами, в частности, с графическими процессорами. В данной работе рассмотрены особенности алгоритмов вычисления многочастичного взаимодействия на основе классических потенциалов Терсоффа и погруженного атома с использованием технологии OpenCL. Стандарт OpenCL позволяет обеспечить универсальность и переносимость алгоритмов и может быть эффективно использован для гетерогенных вычислений. В данной работе сделана оценка производительности OpenCL алгоритмов вычисления межатомного взаимодействия для систем на базе центральных и графических процессоров. Показано, что использование атомарных операций эффективно для вычисления потенциала Терсоффа и неэффективно в случае потенциала погруженного атома. Оценка производительности показывает значительное ускорение GPU реализации алгоритмов вычисления потенциалов межатомного взаимодействия по сравнению с соответствующими однопоточными алгоритмами.

Modeling of carbon nanostructures by means of classical molecular dynamics requires a lot of computations. One of the ways to improve the performance of basic algorithms is to transform them for running on SIMD-type computing systems such as systems with dedicated GPU. In this work we describe the development of algorithms for computation of many-body interaction based on Tersoff and embedded-atom potentials by means of OpenCL technology. OpenCL standard provides universality and portability of the algorithms and can be successfully used for development of the software for heterogeneous computing systems. The performance of algorithms is evaluated on CPU and GPU hardware platforms. It is shown that concurrent memory writes is effective for Tersoff bond order potential. The same approach for embedded-atom potential is shown to be slower than algorithm without concurrent memory access. Performance evaluation shows a significant GPU acceleration of energy-force evaluation algorithms for many-body potentials in comparison to the corresponding serial implementations.

Грид-инфраструктура — компьютерная инфраструктура нового типа, обеспечивающая глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов. Грид-сегмент в Азербайджане был создан в 2008 году в Институте физики НАН при активной поддержке международных организаций ОИЯИ и CERN. Грид приобретает все большую популярность в научно-исследовательских и образовательных центрах Азербайджана. Среди основных направлений использования грид на данный момент можно выделить научные исследования в физике высоких энергий, физике твердого тела, энергетике, астрофизике, биологии, науках о Земле, а также в медицине.

Grid is a new type of computing infrastructure, is intensively developed in today world of information technologies. Grid provides global integration of information and computing resources. The essence Conception of GRID in Azerbaijan is to create a set of standardized services to provide a reliable, compatible, inexpensive and secure access to geographically distributed high-tech information and computing resources a separate computer, cluster and supercomputing centers, information storage, networks, scientific tools etc.

Представлена методика обеспечения интероперабельности для Грид-систем и систем облачных вычислений. Методика построена она основе единого подхода к обеспечению интероперабельности для систем широкого класса, предложенного авторами и зафиксированного в национальном стандарте РФ.

The technique of ensuring of interoperability for Grid-systems and systems of cloud computing is provided. The technique is constructed on a basis of the uniform approach of ensuring interoperability for systems of the wide class offered by authors and recorded in the national Russian Federation standard.

Объектом исследований является создание алгоритма для расчета цен большого числа опционов с целью формирования безрискового портфеля. Метод базируется на обобщении подхода Блэка–Шоулза. Задача состоит в моделировании поведения всех опционов, а также инструментов их страхования. Для данной задачи характерен большой объем параллельных вычислений, которые требуется производить в режиме реального времени. Проблематика исследования: в зависимости от исходных данных используются разные подходы к решению. Существует три метода, которые могут использоваться при разных условиях: конечно-разностный метод, метод функционального интегрирования и метод, который связан с остановкой торгов на рынке. Распределенные вычисления в каждом из этих случаев организуются по- разному и требуют использования различных подходов. Сложность задачи также связана с тем, что в литературе ее математическая постановка не является корректной. Отсутствует полное описание граничных и начальных условий, а также некоторые предположения, лежащие в основе модели, не соответствуют реальным условиям рынка. Необходимо дать математически корректную постановку задачи и убрать несоответствие между предположениями модели и реальным рынком. Для этих целей необходимо расширить стандартную постановку за счет дополнительных методов и улучшить методы реализации для каждого направления решения задачи.

Object of research: The creation of algorithm for mass computations of options‘ price for formation of a riskless portfolio. The method is based on the generalization of the Black–Scholes method. The task is the modeling of behavior of all options and tools for their insurance. This task is characterized by large volume of realtime complex computations that should be executed concurrently The problem of the research: depending on conditions approaches to the solution should be various. There are three methods which can be used with different conditions: the finite difference method, the path-integral approach and methods which work in conditions of trade stop. Distributed computating in these three cases is organized differently and it is necessary to involve various approaches. In addition to complexity the mathematical formulation of the problem in literature is not quite correct. There is no complete description of boundary and initial conditions and also several hypotheses of the model do not correspond to real market. It is necessary to give mathematically correct formulation of the task, and to neutralize a difference between hypotheses of the model and their prototypes in the market. For this purpose it is necessary to expand standard formulation by additional methods and develop methods of realization for each of solution branches.

В работе вводится в рассмотрение понятие неоднородного клеточного генетического алгоритма, в котором ряд параметров, влияющих на работу генетических операторов, оказывается зависимым от местоположения клеток заданного клеточного пространства. Приводятся результаты численного сравнения неоднородных клеточных генетических алгоритмов со стандартными вариантами генетических алгоритмов, показывающие преимущества предложенного подхода при минимизации мультимодальных функций с большим числом локальных экстремумов. Рассматривается крупноблочная параллельная реализация неоднородных клеточных алгоритмов с использованием технологии MPI.

In this paper, we introduce the concept of non-uniform cellular genetic algorithm, in which a number of parameters that affect the operation of genetic operators is dependent on the location of the cells of a given cellular space. The results of numerical comparison of non-uniform cellular genetic algorithms with the standard genetic algorithms, showing the advantages of the proposed approach while minimizing multimodal functions with a large number of local extrema, are presented. The coarse-grained parallel implementation of the non-uniform algorithms using the technology of MPI is considered.