Фирма ТОРА-Центр
Новости
Конференция
Каталог программ
Литература
Прайс-лист
Демоверсии программ
Семинары и учебные курсы
Статьи и материалы
Ссылки на FOREX-страницы
Партнеры



Марксистская, 20
Тел:517-33-83
        726-67-78
E-mail:
am@inforus.biz
Пн - Пт, 9:30 - 18:00

Rambler's Top100



   Ñòàòüè ýêñïåðòîâ è ñîòðóäíèêîâ ôèðìû ÒÎÐÀ-Öåíòð   
Портрет читателя в интерьере российского бизнеса
Андрей Масалович
Сентябрьский хит-парад
Лидеры российского рынка аналитических программ
Андрей Масалович

Судя по отклику на статью “Пять шагов к вершине” (РЦБ N14), попытка построения общей картины российского рынка аналитических программ заинтересовала банкиров и финансистов. Однако в статье был дан лишь статический портрет рынка. За кадром осталась динамика кокурентной борьбы ведущих аналитических программ, не уступающая по остроте и драматизму рынку автомобилей или, скажем, поп- музыки. Кто же правит бал на сегодняшнем аналитическом Олимпе ? Цель данной статьи - составить рейтинг наиболее популярных программ и услуг, своеобразный “хит-парад аналитика”. Следуя законам жанра, для подведения итогов установим несколько номинаций.

В номинации“Программа месяца”бесспорным лидером является программа технического анализа MetaStock 5.11 for Windows фирмы Equis. Лестный отзыв “Мечта брокера”, данный пакету MetaStock журналом Futures, стал справедливым и для российского рынка. Широчайшая библиотека технических индикаторов и заказных формул, объектно-ориентированная среда для задания собственных игровых стратегий, возможность игры в автоматическом режиме, гибкие средства ввода- вывода - все эти и многие другие возможности пакета делают его незаменимым инструментом в руках профессионала. Примечательно, что потребителями пакета MetaStock становятся не только брокеры и аналитики, непосредственно вовлеченные в финансовую игру. Все новые и новые банки выбирают MetaStock как базовый инструмент для стратегического финансового анализа и рекомендуют его своим клиентам в качестве терминальной программы при различных видах обслуживания. В последние недели появился еще один аргумент для такого выбора - дополнительно ко встроенным средствам ввода/вывода (весьма, надо сказать, широким) появилась возможность разрабатывать собственные конверторы из любого формата данных в MetaStock и обратно, используя внутрифирменный инструментарий компании Equis. Впрочем, об этом ниже, в рубрике “Сенсация месяца”.

Лидерство в номинации “Книга месяца”, долгое время удерживаемое бестселлером “Технический анализ от А до Я” (Achelis. Technical Analysis from A to Z) перехватила более глубокая “Энциклопедия технических индикаторов” (Colby & Meyers. Encyclopedia of Technical Indicators). Видимо, пройдя курс начального обучения по книгам Ахелиса, Элдера и Анны Эрлих, российские аналитики созрели для изучения фундаментальных трудов мировых финансовых гуру.

Открытие месяца- это, конечно, программа Wall Street Analyst фирмы Omega Research. Разработанная под Windows-95 и сохранившая шарм наиболее известных разработок фирмы - пакетов SuperCharts и Tradestation, программа Wall Street Analyst буквально “взорвала” рынок США, сразу завоевав престижные премии нескольких финансовых изданий. Отрадно, что на рынке России новинка появилась практически одновременно с выходом в свет в США. Программа Wall Street Analyst, помимо широких возможностей технического анализа, обладает еще одним конкурентным преимуществом - собственной базой финансовых данных по 18000 показателям за 25 лет ! Это особенно важно для дальновидных аналитиков, которые, предвидя дальнейшее падение доходности всех финансовых инструментов внутреннего рынка, уже “пробуют на зуб” рынки мировые.
Сенсацией месяца стало соглашение, заключенное между американской компанией Equis и московской фирмой “Тора-центр”. После трех месяцев переговоров фирма Equis доверила “Тора-центру” святая святых своего “ноу-хау” - внутрифирменный профессиональный пакет MSFL, открывающий форматы файлов MetaStock и позволяющий разрабатывать собственные конверторы для импорта/экспорта данных из любой базы данных или информационного потока. Примечательно, что данное соглашение - новинка не только для России и СНГ, но и для всей Восточной Европы. Интересно, что разработку конверторов заказывают не только банки, стремящиеся снять проклятие ручной подготовки данных со своих аналитиков. Многие информационные агентства также осознали преимущества, которые даст их подписчикам возможность “с лету” загружать поступающие по модему данные в MetaStock и поспешили встать в очередь заказчиков.

Звание “Наиболее популярная база финансовых данных” вместе с уже упомянутой программой Wall Street Analyst делит компакт-диск TeleCharts 2000. На этом диске размещен не только многолетний архив финансовых данных, снабженный удобной системой доступа, но также собрана коллекция интерактивных демо-версий восьми наиболее популярных программ технического анализа.

Информационная услуга месяца-поставка клиентам прогнозов и рекомендаций для игры на ГКО. Невероятно, но факт : в отличие от западных трейдеров, которые не садятся за терминал без аналитической информационной сводки, российские аналитики до последнего времени довольствовались лишь сырым информационным “полуфабрикатом” наших агентств. Теперь появилась возможность ежедневно получать по модему результаты технического и фундаментального анализа по рынку ГКО, а также прогноз завтрашних цен по каждой бумаге. Можно верить или не верить прогнозам, однако никто не станет спорить, что проведенный профессионалами технический анализ как минимум избавляет аналитика от пары часов рутинной работы. А что до прогнозов, то опыт показывает - на спокойном рынке использование даже однодневных пргнозов нейронной сети позволяет существенно повысить эффективность игры “в перекладку”.

Прошедший месяц охарактеризовался появлением новой номинации - своеобразного аналитического “многоборья”. Стремясь наверстать упущенное время, многие банки и финансовые компании пришли к необходимости комплексного оснащения аналитических отделов “под ключ” - с установкой аналитических программ, организацией информационных потоков и обучением персонала. Типовой “джентльменский набор”, сложившийся к сегодняшнему дню, выглядит так : программа технического анализа MetaStock, комплекс нейросетевых пакетов для прогнозирования фирмы Ward, пакет ситуационного моделирования iThink, пара- тройка классических книг и учебный диск Принга. Вместе с недельным курсом обучения такой набор “тянет” примерно на 10 тыс. долларов. Однако это не предел. Самые дальновидные, сообразив, что типовой набор станет стандартом de facto для конкурентов как минимум на год, спешат заказать дополнительные программы и услуги, чтобы выйти в лидеры уже сегодня.

Как водится в каждом конкурсе, наряду с напыщенными серьезными номинациями должна присутствовать и веселая легковесная “попса”.

В“первом легком весе” по-прежнему нет равных программе Windows on Wall Street, с которой начинался путь на финансовый рынок для многих аналитиков. Однако сегодня уже всем очевидно, что дешевизна аналитической программы ни в коем случае не является конкурентным преимуществом на финансовом рынке, а простой учебный пакет никогда не станет оружием профессионала.

Звание “Игрушка месяца”, видимо следует присудить сингапурскому пакету NeuroForecaster. Вдохновленные наводнившей Internet рекламой, пользователи спешат обзавестись легкодоступной тестовой версией пакета. И - на этом успокаиваются, поскольку весьма лорогая профессиональная версия не отличается сколько-нибудь заметными преимуществами перед другими пакетами. Впрочем, надо отдать должное красоте и изяществу графического интерфейса пакета NeuroForecaster.

И наконец, разочарованием месяца стал (увы) нейросетевой пакет Brain Maker Pro фирмы California Scientific Software. Нет, его продажи не уменьшились да и сам пакет не стал хуже. Однако, почти год удерживавший единоличное лидерство среди программ прогнозирования, сегодня он уступил пакету фирмы Ward. Собственно, установленные в 150 крупнейших банках и финансовых еомпаниях США, пакеты Ward и раньше пользовались спр

Пять шагов к вершине
Портрет российского рынка аналитических систем
Андрей Масалович

Прошлогодний кризис "межбанка" заставил участников финансового рынка всерьез задуматься об аналитических инстументах. Дальновидные банки и финансовые компании начали оснащение своих аналитических служб. Неласковое финансовое лето нынешнего года дало этому процессу новый импульс. Критическую важность "оружия финансиста" - программ финансового анализа и прогнозирования - постепенно осознают все. Волею судеб, автору этой статьи довелось увидеть развитие рынка аналитических программ (одного из немногих растущих рынков России) как бы изнутри. Картина, в которую сложились впечатления от общения с сотнями финансистов - от банков-гигантов до брокеров-одиночек, вероятно представит интерес для читателя. Итак, как же выглядит ситуация на рынке аналитических программ сегодня ?

Признаемся сразу : большинство (примерно две трети) банков и финасовых компаний по своему оснащению аналитическими инструментами находятся на уровне, близком к нулевому. Пакет Excel, прошлогодняя версия Windows on Wall Street, да книжка "Основы технического анализа" - вот и все их оружие. Однако, несмотря на многочисленность, погоду на рынках корпоративных бумаг, ГКО/ОФЗ и FOREX делают отнюдь не они.

Вторую группу (в ней около 200 участников) образуют компании и банки, чьи аналитики овладели методами современного технического анализа и оценки рисков. Они достаточно уверенно "ловят" краткосрочные и среднесрочные курсовые тренды в дни политического затишья, воздерживаются от сомнительных инвестиций и формируют образцовые портфели корпоративных бумаг.

Основу арсенала этой группы составляет пакет MetaStock фирмы Equis. MetaStock - одна из наиболее продаваемых программ технического анализа для профессионалов на Западе, "мечта брокера" по определению журнала Futures. От других пакетов MetaStock отличает расширенный набор индикаторов, мощные средства описания сложных параметров и формул, удобный объектно-ориентированный интерфейс. Главных же достоинств два - т.н. "option-scope" (средство для автономной игры по заданным стратегиям с автоматическим учетом доходности) и гибкие средства ввода данных. Подготовка входных данных, ежедневный кошмар любого аналитика, с помощью MetaStock многократно облегчается. Во-первых, пакет комплектуется программой DownLoader, "понимающей" форматы сорока ведущих мировых поставщиков информации. Во-вторых, предусмотрен ввод данных в форматах Excel, Lotus и в виде текстовых таблиц. В-третьих, проработан интерфейс через DDE. В-четвертых, собственный формат MetaStock является стандартом de-facto в мире финансового анализа и поддерживается многими пакетами. И наконец, фирма Equis недавно предоставила российским дистрибьюторам право использования внутрифирменной библиотеки функций MSFL, позволяющей легко строить конверторы данных из любых форматов в MetaStock и обратно. Возможно, этот шаг поможет наконец разрушить вавилонскую башню жутких самодельных форматов отечественных информационных агентств !

Те, кто начинал с пиратской версии Windows on Wall Street, легко переходят на новый пакет фирмы Market Arts - Wall Street Money. Наиболее привлекательная его особенность - компакт-диск с "курсом молодого бойца" - набором интерактивных лекций по наиболее эффективным стратегиям инвестирования с помощью Wall Street Money.

Имея обученный персонал, компании второй группы начинают освоение мировых финансовых рынков, "пробуя на зуб" фьючерсы и индексную игру, бонды и опционы и т.д. Соответственно, растет спрос на многолетние базы финансовых данных, позволяющие быстро восполнить недостаток опыта анализом долгосрочных трендов. Лидерами рынка в этом секторе стали базы данных TeleCharts 2000 (бесплатно комплектуемые демо-версиями популярных аналитических программ) и пакет Wall Street Analyst фирмы Omega Research, содержащий базу данных по 18000 (!) финансовых параметров за последние 25 лет.

Началось и формирование рынка специализированных программ для отдельных видов финансовых операций. Так в Россию пришли пакеты, назначение которых можно понять из их названий - Option Vie, Pulse Portfolio и Dow Jones Market Analyser.

Из "классических" научных пакетов представители этой группы предпочитают мощный и недорогой статистический пакет Quick Statistica фирмы StatSoft, а в последнее время - и удобный многофункциональный пакет MathLab (сначала в пиратском, а теперь и в лицензионном исполнении).

Группа "технарей" является и основным потребителем литературы по финансовому анализу. Их не пугает высокая цена классических книг на скудном пока рынке Москвы. Спрос на бестселлер Murphy, справочник "Энциклопедия технических индикаторов", монографию "Игра на мировых валютных рынках" и другие устойчиво превышает предложение.

Что же касается результатов работы аналитиков, то компании второй группы как правило достаточно устойчивы, их игра отличается добротностью, а доходность стабильно превышает среднюю отметку.

Третья группа, несмотря на сравнительную немногочисленность (около ста участников), "уносит с рынка" основной объем прибыли. Многолетний опыт, накопленный их брокерами в разных сегментах рынка, позволяет перейти к новым стратегиям игры - ситуационным. Поясним на примере : представим, что вы много месяцев специализируетесь на прямом валютном дилинге доллар/йена и с закрытыми глазами можете построить "чарт" реакции рынка на валютную интервенцию резервного банка Японии. Поскольку эти интервенции носят довольно регулярный характер, то игра лишь на них способна дать не очень большую, но стабильную прибыль при минимальном риске. А если в вашем арсенале таких ситуаций дюжина и более - то хлеб с маслом обеспечен и вам и вашему банку. Соответственно, из числа аналитичеких инструментов вы выбираете те, которые способны распознавать различные ситуации на финансовых рынках и прогнозировать их развитие. И здесь на помощь приходит семейство средств прогнозирования, наиболее перспективными из которых проявили себя нейронные сети.

Нейронные сети - это ообобщенное название нескольких групп алгоритмов, обладающих одним ценным свойством - они умеют обучаться на примерах, извлекая скрытые закономерности из потока данных. При этом данные могут быть неполны, противоречивы и даже заведомо искажены. Если между входными и выходными данными существует какая-то связь, пусть даже не обнаруживаемая традиционными корреляционными методами, нейронная сеть способна автоматически настроиться на нее с заданной степенью точности. Кроме того, современные нейронные сети обладают рядом дополнительных возможностей - они позволяют оценивать сравнительную важность различных видов входной информации, уменьшать ее объем без потери существенных данных, распознавать симптомы приближения критических ситуаций и т.д.

С середины 80-х годов нейронные сети начали использоваться на Западе - преимущественно в финансовых и военных приложениях. Однако несмотря на впечатляющие успехи первых экпериментов, поначалу это были единичные заказные системы - слишком сложен был инструмент, слишком дорога его разработка. Ситуация коренным образом изменилась в начале 90-х, когда на рынке появилось новое поколение нейросетевых пакетов - мощных, недорогих м простых в использовании. И практически сразу одним из лидеров рынка стал нейросетевой пакет Brain Maker американской фирмы California Scientific Software. Первоначально разработанный по заказу военных, пакет был адаптирован для бизнес-приложений и уже в 90-м году удостоен престижной премии журнала PC Magazine "Лучший программный продукт года". С тех пор пакет ежегодно побеждает на различных конкурсах, пережил 20000 инсталляций (что для специализированного пакета весьма немало) и сегодня является самым продаваемым нейропакетом США. Что же касается российского рынка, то пользователями Brain Maker Pro 3.12 (последней профессиональной версии пакета) стали уже около 200 банков, финансовых и торговых компаний, а в последнее время - и аналитических учреждений верхних эшелонов власти.

Рассмотрим практическое применение нейронных сетей на примере игры на ГКО - одном из основных сегодняшних источников дохода финансовых компаний. Использование нейронных сетей (и в первую очередь пакета Brain Maker) в этом процессе сводится к решению двух основных задач - прогнозирование краткосрочных колебаний курсовой стоимости бумаг для "скальпирования" в течение дня и определение сравнительной доходности различных групп бумаг для среднесрочной игры "в перекладку". Первая из этих задач более сложна и обычно требует специальной заказной работы по настройки нейросети. При этом может быть достигнуто следующее качество результатов : выполненный сегодня в конце дня прогноз завтрашних котировок по всем бумагам дает отклонение не более 10% от дневного скачка для курсов закрытия и средневзвешенного. Точность прогнозирования минимального и максимального курса примерно вдвое ниже вследствие регулярных ошибочных сделок, совершаемых участниками торгов. Таким образом суммарная абсолютная ошибка, например при прогнозе цены закрытия отдельной бумаги, обычно не превышает 0.5%. Прогноз "попадает" в заданный интервал в течение восьми дней из десяти. К сожалению, в силу нестабильности политической ситуации, достоверность долгосрочных прогнозов пока не очень велика.

Значительно более просто решается другая задача - прогноз сравнительной доходности различных видов бумаг, сгруппированных по срокам погашения. Такой прогноз с достаточной достоверностью может быть сделан на несколько дней вперед, что позволяет повысить доходность вложения средств, "перекладывая" их из одного вида бумаг в другой.

Надо отметить, что при решении аналитических задач, связанных с игрой на ГКО и других финансовых инструментах, нейронные сети используются в комбинации с каким-либо мощным пакетом традиционного технического анализа (как правило, с упоминавшимся выше пакетом MetaStock for Windows).

Представители этой группы, обычно очень хорошо знают цену качественной аналитической обработки данных и поэтому можно спрогнозировать, что в самое ближайшее время на нашем рынке появится новая (вероятно, весьма доходная) услуга - поставка аналитической информации, прошедшей предобработку. Западный брокер, например, не сядет за экран, не изучив специально для него подготовленной сводки о вчерашних линиях поддержки и сопротивления, главенствующих трендах и основных фундаментальных факторах последних дней. Спрос на такой аналитический "полуфабрикат" оформился и у нас и сейчас можно наблюдать первые попытки освоения этого нового бизнеса.

Что касается литературы и повышения квалификации, у представителей третьей группы пользуются большой популярностью книги и компакт-диски с описаниями стратегий знаменитых брокеров - CD Companion Мартина Принга, Elder-disk, коллекции брокерских стратегий фирмы Nirvana, книга "Новые волшебники рынка", а также обобщающие монографии - "Финансовые применения нейронных сетей", "Управление рисками" и др.

В четвертую группу входят преимущественно крупные банки, подошедшие к оснащению своих аналитических отделов как комплексной стратегической задаче.

Как правило, для решения каждой из основных финансовых задач подбирается программно-информационный комплекс, обеспечивающий ршение задачи "под ключ" - вплоть до организации технологической цепочки первичного отбора и фильтрации данных. Например, для организации валютного дилинга используется новый комплекс Dow Jones Telerate Tradestation. Он включает в себя получение в реальном времени 40000 страниц финансовой информации Dow Jones по спутниковому каналу, всестороннюю аналитическую обработку программой Tradestation фирмы Omega Research, а также допускает подключение ряда дополнительных модулей прогнозирования и нелинейного анализа. Разумеется, ценя время и усилия своих специалистов, комплексные работы по оснащению как правило поручаются профессионалам со стороны.

Банки этой группы постепенно вводят в обиход финансистов новое слово treasure, которым обозначается специфическая задача - совокупный учет доходности по всем операциям на уровне банка. Для решения этой задачи используется группа пакетов, основанных на т.н. системной динамике. Они позволяют строить динамическую модель финансовой или промышленной структуры - банка с филиалами, ФПГ, коммерческой фирмы - и наблюдать динамику ее функционирования на реальных входных данных. Эти же пакеты используются и для решения нового класса задач - т.н. BPR (Business Processing Re-engineering) - повышения прибыльности подразделения за счет оптимальной реорганизации ее структуры. Все более популярным становится обкатка разных вариантов реорганизации - открытия и закрытия филиалов, долгосрочных инвестиционных проектов и т.д. - на имитационных моделях, до вложения огромных средств в их реализацию. Наиболее популярным среди программ на основе динамики систем является пакет iThink. Библиотека стандартных моделей, прилагаемая к этому пакету, насчитывает более 50 всевозможных орг.структур и ситуаций - начиная от моделирования внутрибанковских проводок и заканчивая моделями долгосрочного влияния рекламных кампаний и даже распространения наркотиков по стране.

Наряду с системной динамикой для построения комплексных моделей, учитывающих качественные параметры (социальные, политические и др.), распространение получили пакеты на основе нечеткой логики и в первую очередь - пакет CubiCalc. Этот пакет представляет собой фактически экспертную систему, но позволяющую включать в базу знаний наряду с числовыми соотношениями и нечеткие качественные зависимости типа : "Отставка председателя центробанка обычно приводит к краткосрочному скачку ставки межбанка" и т.д.

Соответственно решение каждой из аналитических задач в разносторонне оснащенном банке сводится к построению комплекса взаимосвязанных моделей. Качество прогноза при этом резко возрастает, а главное - модель сохраняет устойчивость и в периоды политических потрясений (чего нельзя сказать об инструментах предыдущих групп).

Однако не только сложные и громоздкие программные комплексы в ходу у банков этой группы. Все чаще на столе у начальников отделов и даже вице-президентов банков можно встретить небольшие мобильные пакеты типа FuziCalc - "электронной таблицы для начальников". Основанный на одной из самых современных наук - нечеткой алгебре - пакет позволяет проводить быстрые оценочные вычисления при неточных и неполных входных данных. А главное (внимание, боссы !) не требует для этого привлечения специалистов-математиков - настолько легок и естественен интерфейс пакета. Не случайно, второй после финансистов группой заказчиков FuziCalc стали специалисты из МЧС.

Конечно, в арсенале этой группы присутствуют и нерйонные сети. Однако все чаще Brain Maker Pro вытесняется более мощным (но и дорогим) комплексом программ фирмы Ward Systems Group. Установленные в 150 наиболее крупных банках и финансовых компаниях США, пакеты Ward представляют собой своего рода "конструктор" для аналитика, позволяющий формировать комплекс программ любой сложности по своему вкусу, наращивая его параллельно с ростом сложности задач. Особый импульс экспансии пакета на российском рынке придало одно пикантное обстоятельство - оказывается, знаменитый пакет, один из лидеров финансового рынка США, был разработан специалистами из России ! Более того, эта команда из МГУ сейчас непосредственно участвует в установке и настройке программ для российских клиентов. А к осени должна увидеть свет полностью локализованная русская версия всех основных компонентов системы Ward - программ NeuroShell, NeuroWindows и GeneHunter.

Пятая группа - малочисленная финансовая элита, "короли рынка". Их единицы, но косвенные свидетельства их могущества заметны многим. Они с прибылью выходят из игры в дни "черных вторников"; загодя "приватизируют" новые высокодоходные сегменты рынка (вспомним судьбу депозитариев КО); могут походя "уронить" рынок ГКО (недавняя история с 24-й бумагой еще не стерлась из памяти).

Неверно было бы думать, что дело здесь лишь в запредельной квалификации персонала или особых отношениях с политическими верхами. Обитатели финансового Олимпа, демонстрирующие необычно высокую и стабильную доходность своих операций, как правило, лучше других понимают критическую важность аналитической обработки информации. Именно они становятся заказчиками комплексных интеллектуальных систем типа знаменитой NExpert Object фирмы Neuron Data. Именно они открыли российский рынок систем "Data Mining", способных автоматически извлекать смысловые зависимости из информационных потоков и баз данных большого объема. Какая группа клиентов приносит банку наибольшую прибыль ? Каковы общие признаки, отличающие легальные операции по кредитным карточкам от мошенничества ? Какие параметры определяют доходность отделений в различных регионах ? На эти и другие вопросы дают ответ пакеты на основе data mining и в первую очередь - пакет IDIS фирмы Information Discovery, первооткрыватель российского рынка.

Именно эта группа финансистов (заметим, опередив госструктуры) стала и первым потребителем нейроплат-ускорителей - стратегического оружия крупных западных компаний. Фактически, нейроплаты - это специализированные акселераторы, ускоряющие процесс обработки сложных финансовых данных в сотни (а на особо крупных задачах - до тысячи) раз. Для пакета Brain Maker роль такой платы-ускорителя выполняет изделие CNAPS PC/128 фирмы Adaptive Solutions. В течение многих лет нейроплаты, как воплощение передовой военной технологии, были запрещены к экспорту из США. Теперь, когда эти ограничения сняты, нейроплата CNAPS, несмотря на довольно высокую цену ($8500 в минимальной конфигурации), начала пользоваться все большим спросом. Так, за три последних месяца состоялось уже три поставки нейроплат в Россию.

Зачем приобретается столь дорогое и сложное оснащение? Дело в том, что проведение крупных высокодоходных операций с сохранением приемлемого уровня риска требует комплексного анализа всего многообразия рынкообразующих факторов - политических, макроэкономических, социальных. Так, на рисунке 3 приведен рабочий момент моделирования результатов второго тура президентских выборов (выполненный аналитиками крупной торговой компании в начале июня). Не улыбайтесь, скептики - даже те крохи со стола аналитиков отечественных "маркет-мейкеров", которые становятся достоянием гласности, достаточно, чтобы оценить сложность и точность (а главное, размах) решаемых в интересах большого бизнеса задач. Не случайно, даже самые крутые госструктуры не гнушаются консультациями с аналитическими службами финансовых "гуру".

Любопытно, что представители элиты большого бизнеса обычно не занимаются дальнейшим самообразованием, ограничиваясь книгами типа "Алхимии финансов" Сороса.

Итак, мы попробовали составить обобщенный портрет российского рынка программ финансового анализа и прогнозирования. Разумеется, он не является окончательным и не претендует на полноту. Однако пусть он поможет сориентироваться в потоке рекламы тем, кто уже осознал нехитрое правило западных финансистов : "Хочешь заработать сто миллионов - вложи в аналитика сто тысяч".


TORA-Centre (c) 1995-98

осом на российском рынке. Однако в лидеры их вывели два новых обстоятельства, появившиеся в последние дни. Во-первых, с ростом объемов продаж почти вдвое упала розничная цена пакета (сейчас она составляет $3500 против $5500 в июле). Во-вторых, задолго до официальной презентации на рынок просочились слухи о готовящемся выходе в свет русской версии пакетов Ward. И о том, что сегодняшние покупатели оригинальной версии получат русскоязычный upgrade бесплатно.

Приведенный “хит-парад”, разумеется, во многом субьективен и ни в коем случае не претендует на абсолютную точность и полноту. Однако мнение аналитика, перед глазами которого прошли сотни банков и финансовых компаний, будет, вероятно, небезинтересно участникам финансового рынка, стремящимся не отстать от требований сегодняшнего дня.


TORA-Centre (c) 1995-98

салович


Едва ли не каждое печатное издание время от времени проводит опросы читателей и публикует сводные аналитические отчеты. Пишутся они легко и быстро. Строишь полдюжины нехитрых таблиц Excel, да добавляешь два-три бодрых вывода: смотрите, мы за год выросли, читатель наш поумнел и встал на ноги, а эффективность рекламы (ликуй, рекламодатель !) достигла прямо-таки сказочных высот. Жаль только, в памяти читателя это произведение удерживается аккурат до следующей страницы.

Такие размышления привели однажды группу аналитиков к решению использовать рутинную, в общем, задачу обработки читательских анкет в качестве полигона для "обкатки" новых интеллектуальных технологий, медленно, но верно прокладывающих путь на российский рынок. И вот, взяв наперевес десяток самых мощных и современных аналитических пакетов, бригада энтузиастов взялась за дело. Благо, повод был подходящим - приближался годовой юбилей еженедельника PC Week/RE, в связи с чем требовала осмысления стопка скопившихся в редакции читательских анкет.

Умом Россию не понять

Первое же заключение патентованного западного пакета отправило участников эксперимента в глубокий нокдаун. Результаты кластерного анализа красноречиво свидетельствовали : основной контингент читателей респектабельного еженедельника составляют бомжи без компьютеров ! Впрочем, это недоразуение разрешилось легко. Многие наши читатели не стали утруждать себя заполнением многочисленных полей анкеты, а педантичный американский пакет интерпретировал пробелы в полях "почтовый адрес" и "количество компьютеров" как отсутствие оных. Последующий анализ показал, что такой "забывчивостью" отличаются не только москвичи и петербуржцы, считающие родной город признанной столицей компьютерного мира. Уроженцы Оренбурга и Йошкар-Олы, большого Красноярска и маленьких Люберец показали себя подлинными жителями виртуальной реальности, указав в качестве почтового адреса только e-mail. И не раз еще в ходе эксперимента участникам приходилось прерывать процесс и брать на себя роль следователей, когда очередной западный алгоритм пасовал перед безграничным российским разгильдяйством (как вам, например, понравится фирма, обладающая - по утверждению автора анкеты - двумя тысячами локальных сетей ?)

Впрочем, первый этап - одномерный анализ по каждому из разделов анкеты и построение гистограмм - был пройден сравнительно легко. Выяснилось, что PC Week читают жители 160 городов и областей России, а также восьми зарубежных государств (включая далекую Финляндию). Основной контингент читателей еженедельника сосредоточен в крупных индустриальных центрах - Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Новосибирске.

Подавляющее большинство читателей PC Week - руководители предприятий или отделов, ответственные за информационные технологии и обработку данных. Около 26% респондентов руководят подразделениями, 11% имеют свой бизнес, 6% управляют финансовой деятельностью предприятий. Всего же в руководители различных рангов записалось 170% опрошенных (не удивляйтесь, просто многие руководят сразу несколькими направлениями ).

Объектом администрирования чаще всего выступают локальные сети - 34%, информационные системы - 33%, разработка ПО - 32%, телекоммуникации - 23% и системное программирование - 19% (а сумма опять превышает 100% - Россия, сэр ! ).

Группу профессионалов (около 54% опрошенных) в-основном представляют инженерно-технические работники - более 31%. Выделяются также работники служб сбыта и маркетинга - 10%, преподаватели - около 9% и консультанты - 5%.

Основными направлениями деятельности читателей PC Week являются научно-исследовательская деятельность (24%), производство компьютерного оборудования и ПО (21%), коммуникации (17%), системная интеграция (16%). Приятно удивило развитие консалтинга, который еще год назад считался почти экзотикой. Консалтинг составляет предмет деятельности 7.5% опрошенных, почти догоняя сферу обслуживания (8%).

В государственном секторе заняты 12% читателей, в образовании - 13%, в производственной деятельности, не связанной с компьютерами - 10%. Тяготение читателей PC Week/RE к компьютерному бизнесу выражено предельно четко. Так, среди тех, кто причисляет себя к дистрибьюторам, распространением компьютеров заняты 13% от общего числа опрошенных, а всеми прочими товарами, вместе взятыми - всего 3.5%.

Разумеется, подявляющее большинство читателей работают в локальных сетях (84%), более половины - в среде клиент-сервер. Любопытно распределение читательских пристрастий по используемым ОС. Бесспорно лидерство DOS и Windows - 89%, второе место у Windows NT - 20%, далее следуют OS/2 - 18% и UNIX -16%. Поклонники Solaris составляют всего три процента опрошенных, а NextStep "не дотянул" даже до одного процента.

Итогом первого этапа анализа стал пухлый отчет, где добросовестно перечислялись приведенные выше результаты (и еще десяток второстепенных). Однако получение добротного отчета при помощи Excel (которым обычно анализ и ограничивается) в данном случае было лишь прелюдией к более серьезной и интересной работе.

"Мистер PC Week"

Следующим этапом стал кластерный анализ, обретающий все большую популярность среди крупных банков и финансовых компаний. Дело в том, что итоговая диаграмма распределения какой-либо величины (например, возраста клиентов страховой компании) не отображает некоторой существенной информации. Если потрудиться и представить тех же клиентов в виде точек на двумерном поле, где по одной оси отложен возраст, а по другой, к примеру, заработок, то появится совершенно новое понимание ситуации. Вы увидите, что точки-клиенты рассыпаны по полю не равномерно, а образуют некоторое (обычно небольшое) множество четко выраженных групп-кластеров. Подробные сведения об этих группах - расположение, численность, размеры - поистине бесценны для компаний, поскольку позволяют составить типовые "портреты" клиентов. А это - залог эффективной рекламы, успешных целевых распродаж и грамотного стратегического планирования.

Существует несколько методов кластерного анализа, один из наиболее популярных основан на использовании самоорганизующегося классификатора Кохонена. Предложенный им в 1984 году алгоритм классификации базируется на использовании однослойной нейронной сети, на входы которой подаются вектора компонентов классифицируемых объектов, а выходы нейронов соответствуют различным классам. Подавая на вход сети вектор за вектором, мы ищем выходной нейрон с наибольшим значением функции возбуждения - он и показывает наиболее соответствующий данному объекту класс. Достоинством метода является самообучаемость (в отличие от других типов нейронных сетей, сеть Кохонена не требует построения целевых векторов), а также гарантированная сходимость - каждый объект будет обязательно причислен к тому или иному классу. Недостаток метода - сложность эффективной реализации параллельного алгоритма на обычном компьютере. Поэтому при работе с большими базами данных пользуются другими, более быстродействующими и мощными алгоритмами. Важность этой проблемы косвенно доказывает красная наклейка "Запрещен к экспорту из США", которая до сих пор украшает пакет RuleMaker фирмы HyperLogic, реализующий наиболее современные алгоритмы кластеризации (впрочем, пакет доступен на рынке Москвы).

Сеть Кохонена в ее классическом виде можно найти в программном комплексе AI Trilogy фирмы Ward Systems и нескольких других программах. А ее исходные тексты на языке С включены в пакет OWL - своеобразное "собрание сочинений" по всем основным типам нейронных сетей.

Применение кластерного анализа к базе данных PC Week позволило разбить все множество читателей на несколько четко выраженных групп. Нас интересовала самая многочисленная, точнее - портрет ее наиболее д представителя. Каков он, "Мистер PC Week ?". Таких в итоге оказалось двое (поскольку два кластера выделялись своими размерами). Оба - жители крупных городов, имеют непосредственное отношение к научно-технической деятельности, работают на платформе Intel, подключены к локальной сети и активно используют MS Windows (или Windows for Workgroups). Однако первый - компьютерный профессионал, работающий в небольшой (от 5 до 20 компьютеров) компании, а второй - руководитель или администратор в крупной фирме (20-100 компьютеров). На столе у первого - все богатство программного рынка, включая самые современные технологии (даже непонятно, откуда 730 читателей взяли CASE-пакеты - в Россию столько не продавалось !), второй ограничивается MS Office, СУБД и бухгалтерскими программами. Первый активно использует электронную почту и средства мультимедиа, второй - текстовые редакторы и электронные таблицы. Компьютер первого мощнее, второго - престижнее (это непременно brand-name, иногда - портативный). Обоим по роду деятельности приходится заниматься информационными и коммуникационными задачами, оба надеются на некоторое (20-40%) увеличение компьютерного парка фирмы в следующем году. Оказавшись за одним столом, эта пара, вероятно, легко найдет общий язык, поскольку оба "самых типичных читателя PC Week" принадлежат к зарождающемуся в России классу "белых воротничков" - квалифицированных работников и менеджеров.

Аудитория PC Week как зеркало российского бизнеса

Проведя кластеризацию своих данных, вы можете проделать над ними более сложные операции, связанные с корреляционным анализом, а также анализом временных рядов. Обычно для владельца базы данных представляет интерес развитие некоторых ключевых показателей во времени, региональное распределение, а также наличие корреляции с некоторыми другими параметрами.

Высший пилотаж в такого рода анализе продемонстрировала недавно фирма Microsoft. Используя известный нейросетевой пакет Brain Maker для обработки базы данных о своих клиентах, она "ухватила" основные закономерности, выделяющие наиболее перспективных клиентов. Это позволило во многих случаях заменить предельно дорогой и неэффективный способ массового распространения рекламных материалов избирательной рассылкой, "целясь" в потенциальных клиентов. Эффект от рекламных кампаний вырос почти на 15%. Если помножить это на оборот компании, можно понять причины настоящего бума маркетинговых исследований, охватившего в последнее время средние и крупные фирмы США.

Кстати, несмотря на то, что в области прикладного корреляционного анализа за последние годы было сделано очень много и счет программных пакетов пошел на десятки, традиционные алгоритмы до сих пор в строю. Поэтому вовсе не обязательно гнаться за модными пакетами - вполне подойдет, например, классический пакет Statistica фирмы StatSoft. Тем более, что недавно на рынке появилась новая, упрощенная версия популярного пакета - Quick Statistica.

А что дал корреляционный анализ базы данных PC Week ? Программа позволила "спроецировать" результаты анкетирования на данные из других источников - данные о деловой активности в регионах (источник - Коммерсант Daily) и структуру потребительского рынка ПК (источник - IDС). Оказалось, что структура распространения еженедельника по стране, первоначально развивавшаяся стохастически и определяемая участием в региональных выставках, обнаруживает явное тяготение к наиболее "здоровым" с точки зрения финансовой и деловой ситуации регионам. Первая десятка экономически передовых регионов практически точно отображается диаграммой распределения читателей : Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Екатеринбург и т.д. И это не случайно - компьютерный бизнес является зеркалом российского бизнеса в целом, а уж корпоративному еженедельнику сам бог велел быть "слепком" своего сектора рынка.

Второе приятное открытие - полнота охвата российского бизнеса. Каждое издание старается "бить по площадям", однако круг читателей, спроецированный на общую диаграмму бизнеса, обычно образует некоторое локальное "пятно". Одни издания находят отклик у молодежи и фанатов компьютерных игр, другие - у программистов-профессионалов, третьи - у крупных финансистов и бизнесменов и т.д. Как оказалось, PC Week пришелся ко двору всем основным секторам бизнеса. Подтверждением этому может служить почти точное совмещение диаграммы потребительского рынка ПК по материалам IDC (май 1996) и структуры нашей читательской аудитории.

Судите сами :

Сектор рынка ПК
(IDC)
Читательская группа
(PC Week)
Доля на рынке ПК
(IDC)
Доля среди читателей (PC Week)
Малый офис 1-5 компьютеров 16% 15%
Малый бизнес до 10 компьютеров 21% 21%
Средний бизнес до 20 компьютеров 22% 21%
Компании-гиганты свыше 100 компьютеров 5% 6%
Госструктуры госструктуры 10% 12%

Как сказали бы специалисты -социологи, читательская аудитория PC Week представляет собой репрезентативную выборку компьютеризированного бизнеса России.

Итак, проведя все перечисленные шаги, удалось составить достаточно полное представление о контингенте читателей, их компьютерном парке и т.д. Однако главных результатов мы ожидали от применения "тяжелой артиллерии" - интеллектуальных пакетов, основанных на новейших методах автоматического извлечения знаний из больших баз данных. Методах, объединенных непривычным названием data mining.

Data mining - "раскопки данных"

Вешние ручейки свежей информации вдруг набухли, забурлили, превратились в полноводные реки и хлынули изо всех коммуникаций, переполняя базы данных банков и корпораций и создавая реальную угрозу их функционированию. И когда аналитики больших и малых компаний уже начали пускать пузыри в бесплодных попытках противостоять стихии, чья-то заботливая рука бросила на поверхность спасательный круг с незнакомой надписью "Data Mining".

Благодарность спасенных быстро сменилась любопытством и недоумением. Что это такое - "data mining" (в приближенном переводе - "раскопки данных", "добыча данных") ? Новые вершины знаний или римейк хорошо забытых старых методов ? Почему так дороги пакеты, использующие data mining ?

Термином data mining (альтернативное название - information discovery) принято называть комплекс методов, направленных на извлечение полезных знаний из баз данных большого объема и информационных потоков. Лежащий в основе data mining математический аппарат весьма сложен и многообразен - здесь и нейронные сети, и нечеткая логика, и новые алгоритмы корреляции, и специальные средства обработки исключений, и предельно мощные методы визуализации. К примеру, знакомый многим (и один из самых мощных в своем классе) статистический пакет SAS одноименной фирмы во внутрифирменной системе data mining и data warehousing (хранилище данных) явялется лишь маленьким кирпичиком - одним из шестидесяти четырех программных компонентов !

Ключевое достоинство data mining по сравнению с предшествующими методами - возможность автоматического порождения гипотез о взаимосвязи между различными параметрами или компонентами данных. Работа аналитика при работе с традиционным пакетом обработки данных сводится фактически к проверке или уточнению одной-двух порожденных им самим гипотез. В тех случаях, когда начальных предположений нет, а объем данных значителен, существующие системы теряют работоспособность и превращаются в пожирателей времени аналитика. Еще одна важная особенность систем data mining - возможность обработки многомерных запросов и поиска многомерных зависимостей ("насколько повлияла недельная жара в южных штатах на объем продаж конкретной модели охладителей соков ?"). Уникальна также способность систем data mining (впрочем, не всех) автоматически обнаруживать исключительные ситуации - т.е. элементы данных, "выпадающие" из общих закономерностей. На механизме обработки исключений, кстати, построена весьма эффективная система обнаружения случаев мошенничества с кредитными карточками Federal Express, разработанная нейросетевой фирмой HNC. Система подает сигнал тревоги, если структура расходов владельца карточки вдруг резко меняется - обычно это свидетельствует о нежелательной смене владельца (т.е. элементарном воровстве карточки).

Аналитическая фирма Gartner Group недавно провела масштабное исследование рынка систем data mining. Сведя результаты в общий график, где по оси абсцисс отложена мощность базовых методов, а по оси ординат - функциональность и полнота интерфейса, исследователи получили характерный рисунок пирамиды. Левый край ее основания составляют дешевые массовые пакеты фирм Ultimate Resources, Inductive Solutions и других, правый край сверхдорогие и сверхмощные "монстры" фирм Lockheed и IBM, вершину - многофункциональные системы Epsilon, Logica и Cross/Z. Однако можно предположить, что освоение рынка России начнут не представители вершин этой пирамиды - либо слишком дорогие, либо слишком маломощные для нашего специфического потребителя, а пакеты, располагающиеся ближе к центру, и, соответственно, обладающие лучшим балансом характеристик мощность/гибкость/цена. В первую очередь к ним относятся пакет IDIS фирмы Information Discovery и пакеты Marksman и DMW фирмы HNC.

Кому на Руси жить хорошо ?

Для обработки редакционной базы данных был применен набирающий популярность пакет IDIS фирмы Information Discovery (PC Week уже неоднократно писал о нем). Этот пакет позволяет работать с реляционными базами данных и текстовыми таблицами, обнаруживая корреляции между различными элементами данных и формулируя гипотезы в виде отчета на английском языке. Так, при пробном тестировании базы данных по продажам компьютерных игр, пакет самостоятельно обнаружил эволюцию видеоадаптеров (EGA-VGA-SVGA), возвестил наступление эры multimedia-игр, а также проследил историю "звезды и смерти" многих фирм-поставщиков.

Наиболее интересным оказалось применение методов data mining к информационным полям, касающимся размеров, вида деятельности и перспектив фирм-подписчиков. Шаг за шагом, разрозненные гипотезы пакета начали складываться в некую общую систему, абстрагируясь от частных сведениях о читателях и формируя обобщенную картину российского бизнеса. Выяснилось, что для каждого вида деятельности можно сделать заключение не только о его сегодняшних позициях (что элементарно), но и о перспективах его развития на ближайший год. Выбрав в качестве критерия перспективности соотношение фактического числа компьютеров на фирме к планируемому расширению компьютерного парка на год (выраженное в процентах), мы увидели, что для каждого вида бизнеса и размера компании существует совершенно четкий (и достаточно узкий) диапазон вариантов их дальнейшей судьбы.

Наиболее тоскливо себя чувствуют производственные и сельскохозяйственные предприятия и госструктуры - большая их часть собирается сокращаться. Грустную картину кризиса являют собой также государственные системы образования и здравоохранения - их ожидает сокращение примерно на треть. Любопытная волна предприятий-переростков, чей размер перестал соответствовать понизившейся норме прибыли, наблюдается среди системных интеграторов, дистрибьюторов и производителей ВТ. При этом, заметим, сам бизнес остается доходным - речь идет лишь о необходимости реинжениринга и оптимизации структуры стихийно развивавшихся фирм. Резкий рост - в 2-5 раз - планируют для себя (возможно, не всегда обоснованно) небольшие динамичные предприятия, связанные коммуникациями и некоторыми видами научно-технической деятельности.

Спокойно смотрят в будущее фирмы, связанные с сервисным обслуживанием и консалтингом - их размеры увеличатся в следующем году в полтора-два раза.

Любопытно и еще одно открытие, сделанное при обработке гипотез пакета IDIS. Для каждого вида бизнеса существуют т.н. "островки стабильности" - фирмы, состав и размер которых позволяет им планировать развитие выше среднего по отрасли (и, вероятно, более высокую норму прибыли). Обычно это не очень большие фирмы, имеющие от 20 до 100 компьютеров - хотя каждый вид бизнеса демонстрирует свою специфику. Таким образом, начав с рутинной обработки скучных таблиц, касающихся частных сведений о подписчиках, мы вышли на уровень обобщения, достаточный ( а почему бы и нет ?) для проведения консалтинга и целевого реинжениринга в самых разных отраслях деятельности.

Итак, попытка применения интеллектуальных аналитических инструментов к обработке редакционной базы данных оказалась иентересной и плодотворной. А для чего все это делалось ? Ах, да. Результаты обработки анкет неопровержимо свидетельствуют : мы за год выросли и распространились по стране, читатель определенно пошел в гору, соответственно эффективность рекламы бьет все рекорды. Что и требовалось доказать.


   Перейти на главную страницу   

Copyright © 1993-2006 ТОРА-Центр. Тел: 517-33-83, 726-67-78 Марксистская ул., д.20